La paradoja de la productividad de la IA

La productividad laboral ha disminuido significativamente en la última década, a pesar de que la inteligencia artificial ha contribuido a reemplazar tareas repetitivas en el trabajo diario.

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

Ante el creciente temor a la pérdida de empleos debido a la IA, los optimistas afirman que se trata simplemente de una herramienta de productividad que beneficiará tanto a los trabajadores como a la economía . El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, afirma que los usuarios simplemente definirán sus objetivos, mientras que los agentes automatizados de IA planificarán, ejecutarán y aprenderán en todos los sistemas.

Sin embargo, la IA está creando una "trampa de productividad", obligando a cada vez más personas a usarla, e incluso a depender de ella. Esto conducirá a una disminución de la capacidad de autocuestionarse, resolver problemas y, lo que es más grave, afectará la creatividad y los avances en la vida.

Centrarse en la cantidad sobre la calidad

La herramienta ideal de IA , según el FT, sería aquella en la que la eficiencia por sí sola fuera suficiente para resolver el problema de la productividad. El periódico señala que, durante el último medio siglo, ha habido más computadoras que se dice que son más rápidas que nunca, pero la tasa de crecimiento de la productividad laboral en las economías desarrolladas ha disminuido, de aproximadamente el 2 % anual en la década de 1990 a aproximadamente el 0,8 % en la actualidad.

Cuando las computadoras se complementaron con internet y el talento global se conectó, los avances deberían haber estallado. En cambio, la productividad investigadora ha disminuido. Un científico hoy produce menos avances por dólar invertido que su predecesor en la década de 1960.

El economista Gary Becker ha señalado que los padres se enfrentan a una disyuntiva entre «calidad y cantidad». Por ejemplo, cuantos más hijos tengan, menos podrán invertir en cada uno. Lo mismo podría estar ocurriendo con la innovación.

Demasiados proyectos a la vez pueden afectar 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 un gran avance. En las últimas décadas, los artículos científicos y las patentes se han convertido más en un fenómeno de goteo que en un gran avance.

Mientras tanto, las grandes mentes de la historia lo comprendieron bien. Isaac Newton dijo una vez que siempre «tenía un problema presente... hasta que aparecían los primeros rayos de luz, poco a poco, y finalmente estallaban con claridad y plenitud». «La innovación es decir no a mil cosas», coincidió Steve Jobs.

La trampa de la capacidad intermedia de la IA

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". El trabajo habitual que requiere la capacidad de personas con capacidad promedio suele incluir muchas tareas repetitivas, siguiendo procesos claros y cuantificables. Sin embargo, cree que esa es la principal fortaleza de la IA.

Los modelos de lenguaje extenso (LLM) tienden a ceñirse a lo que las estadísticas consideran un consenso común. Si le das a un chatbot un texto del siglo XIX, este "demostrará" que los humanos no podían volar hasta que lo hicieron los hermanos Wright.

Una revisión publicada en marzo de 2025 en la revista Nature concluyó que, si bien los LLM pueden ayudar a reducir el trabajo científico repetitivo, los verdaderos avances en el pensamiento aún pertenecen a los humanos. El Sr. Tuan también cree que aferrarse a lo conocido, no atreverse a asumir riesgos y tener pensamiento crítico son debilidades fatales en la era de la IA.

Demis Hassabis, quien lidera el equipo de Google DeepMind que desarrolló AlphaFold, un modelo que predice la forma de las proteínas, es considerado uno de los logros científicos más significativos en IA hasta la fecha. Pero incluso él admite que lograr una verdadera inteligencia artificial general aún requerirá "muchas más innovaciones".

AlphaFold, la obra científica ganadora del Premio Nobel, también necesita más innovación. Foto: Google Deepmind.

A corto plazo, la IA se centrará más en la eficiencia que en la creatividad. Una encuesta a más de 7000 trabajadores del conocimiento, publicada en Arxiv, reveló que quienes utilizaron IA generativa considerablemente redujeron el tiempo dedicado al correo electrónico en un promedio de 3,6 horas semanales (31 %), mientras que las tareas colaborativas se mantuvieron prácticamente sin cambios.

Sin embargo, si todos externalizan la respuesta de correo electrónico a ChatGPT, el número de correos en las bandejas de entrada podría aumentar, lo que reduciría la productividad inicial. Según el Financial Times , la recuperación de la productividad en EE. UU. en la década de 1990 demuestra que los beneficios de las nuevas herramientas se desvanecerán rápidamente si no van acompañados de avances creativos reales.

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