La paradoja de la productividad de la IA

La productividad laboral ha experimentado un descenso significativo en la última década, incluso a pesar de que la inteligencia artificial ha ayudado a sustituir las tareas repetitivas del trabajo diario.

¿Realmente aumenta la IA la productividad laboral? Foto: LinkedIn .

Ante la creciente preocupación por la pérdida de empleos debido a la IA, los optimistas argumentan que se trata simplemente de una herramienta para aumentar la productividad, beneficiando tanto a los trabajadores como a la economía . El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, sugiere que los usuarios solo necesitan definir sus objetivos, mientras que los agentes de IA automatizados planificarán, ejecutarán y aprenderán por sí mismos en todos los sistemas.

Sin embargo, la IA está creando una "trampa de productividad", incentivando a cada vez más personas a usarla e incluso a volverse dependientes de ella. Esto conllevará una disminución de la capacidad de autorreflexión y de resolución de problemas, y, lo que es más grave, afectará la creatividad y los avances en la vida.

Priorizar la cantidad sobre la calidad.

Según el Financial Times, las herramientas de IA serían ideales cuando el rendimiento por sí solo basta para resolver el problema de la productividad. El periódico señala que, en el último medio siglo, se han desarrollado muchos ordenadores supuestamente más rápidos que nunca, pero el ritmo de crecimiento de la productividad laboral en las economías desarrolladas se ha ralentizado, pasando de cerca del 2 % anual en la década de 1990 a tan solo un 0,8 % en la actualidad.

Con la llegada de las computadoras, internet y la conectividad global del talento, los avances científicos deberían haberse multiplicado exponencialmente. Sin embargo, la productividad investigadora ha disminuido. Un científico actual genera menos ideas innovadoras por dólar invertido que su predecesor en la década de 1960.

El economista Gary Becker señaló en una ocasión que los padres se enfrentan a una disyuntiva entre «calidad y cantidad». Por ejemplo, cuantos más hijos tengan, menos probable será que inviertan en cada uno de ellos individualmente. Lo mismo podría estar ocurriendo con la innovación.

Tener demasiados proyectos a la vez puede afectar negativamente a la creatividad. Foto: Adobe Stock.

Estudios a gran escala sobre la producción de patentes confirman que el número de proyectos emprendidos es inversamente proporcional a la probabilidad de lograr avances significativos. En las últimas décadas, los artículos científicos y las patentes se han convertido cada vez más en contribuciones incrementales en lugar de grandes descubrimientos.

Mientras tanto, grandes mentes a lo largo de la historia lo comprendieron. Isaac Newton dijo una vez que siempre «mantiene un problema ante sí… hasta que aparecen las primeras chispas de luz, poco a poco, y finalmente estallan en una luz clara y completa». «La creatividad consiste en decir no a mil cosas», coincidió Steve Jobs.

"La trampa de la IA de capacidad media"

El Sr. Ho Quoc Tuan, director del programa de maestría en Finanzas y Contabilidad de la Universidad de Bristol, mencionó el concepto de la "trampa de la capacidad promedio de la IA". Los trabajos que con frecuencia requieren las habilidades de una persona promedio suelen implicar muchas tareas repetitivas y seguir procesos claros y cuantificables. Sin embargo, argumenta que esta es precisamente la gran fortaleza de la IA.

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) tienden a aferrarse a lo que las estadísticas consideran consenso general. Si un chatbot leyera un texto del siglo XIX, "demostraría" que los humanos no podían volar, hasta que los hermanos Wright lo lograron.

Una revisión publicada en Nature en marzo de 2025 demostró que, si bien el aprendizaje automático puede ayudar a reducir las tareas científicas repetitivas, los verdaderos avances en el pensamiento siguen siendo responsabilidad de los humanos. El Sr. Tuan también argumentó que aferrarse a lo ya conocido, la reticencia a asumir riesgos y la falta de pensamiento crítico son debilidades fatales en la era de la IA.

Demis Hassabis, director del equipo de Google DeepMind que desarrolló AlphaFold, un modelo capaz de predecir la forma de las proteínas, es considerado uno de los logros científicos más destacados en inteligencia artificial hasta la fecha. Sin embargo, incluso él reconoce que lograr una inteligencia artificial verdaderamente general requerirá aún “mucha más innovación”.

AlphaFold, el trabajo científico galardonado con el Premio Nobel, también necesita "más innovación". Foto: Google Deepmind.

En un futuro próximo, la IA contribuirá principalmente a aumentar la eficiencia en lugar de fomentar la innovación. Una encuesta publicada en Arxiv, realizada a más de 7000 trabajadores del conocimiento, reveló que aquellos que utilizan la IA con un alto grado de productividad redujeron el tiempo de procesamiento de correos electrónicos en un promedio de 3,6 horas semanales (equivalente al 31 %), mientras que las tareas colaborativas se mantuvieron prácticamente sin cambios.

Sin embargo, si todos delegan las respuestas de correo electrónico a ChatGPT, la cantidad de correos en las bandejas de entrada podría aumentar, lo que mermaría la eficiencia inicial. Según el Financial Times , la experiencia de la recuperación de la productividad en Estados Unidos durante la década de 1990 demuestra que los beneficios de una nueva herramienta se desvanecen rápidamente si no van acompañados de innovaciones genuinas.

Fuente: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html