Casi la mitad de los trabajadores de oficina estadounidenses expresaron su preocupación de que la IA pueda quitarles sus puestos de trabajo en una encuesta realizada en febrero por la empresa de banca de inversión Jefferies.

Banqueros aparte, los gerentes pueden querer preocuparse también.

Los investigadores de ESMT Berlín sostienen que la IA puede ayudar a gestionar proyectos de investigación, permitiéndoles operar a mayor escala y eficiencia que la gestión humana.

Maximilian Koehler, candidato a doctorado en ESMT, y Henry Sauermann, profesor de estrategia en ESMT, defienden el software como supervisor en un artículo titulado "Gestión algorítmica en la investigación científica".

El artículo aparece en la revista académica. Política de investigación (Volumen 53, Número 4, mayo de 2024), pero también está disponible vía SSRN sin el muro de pago.

Las herramientas basadas en IA, dicen los autores, pueden aumentar el trabajo humano al acelerar las revisiones de la literatura científica, identificar preguntas de investigación, ayudar en el procesamiento de datos y predecir compuestos farmacológicos innovadores. Pero estos no pueden reemplazar a los expertos, al menos no todavía.

"Sin embargo, a pesar de estos avances en las capacidades de la IA como 'trabajador', los científicos humanos seguirán siendo importantes en el futuro previsible, y la escala y complejidad de los proyectos de investigación seguirán creciendo", afirman en su artículo. "Como tal, complementamos el enfoque en la IA como trabajador para explorar la IA como un 'administrador' de humanos que realizan tareas de investigación".

Los autores citan un número creciente de casos de uso en los que la gestión algorítmica tiene el potencial de mejorar la productividad.

"Las capacidades de la inteligencia artificial han llegado a un punto en el que la IA ahora puede mejorar significativamente el alcance y la eficiencia de la investigación científica mediante la gestión de proyectos complejos y de gran escala", dijo Koehler en una declaración.

Para evaluar la viabilidad de la gestión algorítmica, los autores examinaron unos 200 proyectos de investigación para ver cómo manejaban cinco desafíos de gestión: división y asignación de tareas, dirección, coordinación, motivación y apoyo al aprendizaje.

Después de varias entrevistas y consultas, identificaron 16 proyectos y dos plataformas que dependían hasta cierto punto de la gestión automatizada.

Éstos incluyen: Aurorasaurus, Crea.visiones, eBird, EteARNy Galaxy Zoo, entre otros.

Por ejemplo, en Galaxy Zoo, un proyecto de clasificación de galaxias de colaboración colectiva, la IA está diseñada para mejorar la participación de los participantes, de forma similar a los sistemas de gamificación utilizados para mantener a los conductores de Uber y otros trabajadores en el trabajo.

"La IA predice la probabilidad de que los participantes se desvinculen y proporciona intervenciones (es decir, mensajes) para aumentar la motivación del usuario", explica el artículo. "La IA equilibra el equilibrio entre los mensajes enviados demasiado pronto (interrumpiendo el flujo de trabajo y abordando un problema que aún no era grave) y los mensajes enviados demasiado tarde".

Si bien esta parte de gestión algorítmica no hizo que los usuarios pasaran más tiempo con Galaxy Zoo, "aumentó la velocidad de clasificación sin reducir la calidad de los datos".

Basándose en una comparación con proyectos que no dependen de la IA de gestión, los autores afirman que aquellos que utilizan mecha-gestión tienden a ser más grandes y tienden a estar asociados con plataformas, debido al beneficio de la infraestructura tecnológica compartida. Esto, dicen, tiene implicaciones en términos de dominio de la plataforma y cómo las grandes organizaciones de investigación, como las universidades, deberían abordar la financiación de la investigación y la infraestructura de TI.

Los investigadores dicen que es necesario realizar más investigaciones sobre el impacto de la gestión algorítmica, y señalan que el trabajo científico difiere del trabajo informal y de oficina, donde ya se han realizado estudios sobre el impacto de la intervención algorítmica.

"Por un lado, la autonomía ha sido tradicionalmente una característica central de la ciencia y un aspecto que los investigadores valoran mucho", dicen los autores. "Por otro lado, la gestión algorítmica puede reducir la autonomía si la IA monitorea a los investigadores de forma individual y continua".

Los expertos dicen que tales sistemas plantean cuestiones éticas y legales sobre la explotación de los mecanismos motivacionales y el control de los trabajadores sobre los datos sobre sus habilidades, motivación y desempeño; por ejemplo, ¿qué pasaría si las organizaciones compartieran datos de métricas de los trabajadores de los sistemas de gestión de IA y eso influyera en futuras decisiones de contratación que involucren dijeron los trabajadores.

Sin embargo, incluso si a la IA se le permite cierto grado de discreción a la hora de dirigir a los científicos, no es el fin de los almuerzos con tres Martini, el golf con cuentas de gastos, los contratos inflados, las transacciones por cuenta propia y la emisión de mandatos arbitrarios a los subordinados.

"Si la IA puede hacerse cargo de algunas de las funciones más algorítmicas y mundanas de la gestión, los líderes humanos podrían dirigir su atención a tareas más estratégicas y sociales, como identificar objetivos de investigación de alto valor, recaudar fondos o construir una cultura organizacional eficaz", dijo Sauermann.

O incluso desmantelamiento organizativo cultura mediante despidos. ®

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