AI-powered toy robot

Cómo hacer que el trabajo siga teniendo sentido en la era de la IA

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Aug 23, 2022

La era de los algoritmos y sus consecuencias:

Hemos entrado en la era de la IA en el lugar de trabajo. Hace siete años, sólo el 10% de las grandes empresas había integrado la IA en su organización. Hoy supera el 80%.1

Del mismo modo que nunca podríamos haber predicho las formas en que Internet transformaría el lugar de trabajo, aún no se conoce todo el poder de la inteligencia artificial. Sin embargo, las tendencias actuales nos dicen una cosa con certeza: utilizaremos la IA para ayudarnos a tomar mejores decisiones.

Se ha demostrado que las ayudas a la toma de decisiones mediante IA nos ahorran dinero, tiempo y esfuerzo cognitivo.2 Quien integre la IA correctamente tendrá enormes ventajas competitivas.

Pero si la toma de decisiones está cada vez más en manos de algoritmos altamente eficientes y en constante mejora, ¿qué les queda por hacer a los empleados? ¿Cómo encuentran sentido y satisfacción a su trabajo cuando cada vez tienen menos que hacer?

References

  1. Ghosh, B. (2022, 31 de enero). Adoptar un enfoque sistémico para adoptar la IA. Harvard Business Review. Obtenido el 29 de julio de 2022, del sitio Web: https://hbr.org/2019/05/taking-a-systems-approach-to-adopting-ai.
  2. Ulfert, A.-S., Antoni, C. H., & Ellwart, T. (2022). The role of agent autonomy in using decision support systems at work. Computers in Human Behavior, 126, 106987. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106987
  3. Polonski, V. (2021, 13 de julio). Los humanos no se fían de las predicciones de la IA: así se arregla. Red del Foro de la OCDE. Obtenido el 29 de julio de 2022, del sitio Web: https://www.oecd-forum.org/posts/29988-humans-don-t-trust-artificial-intelligence-predictions-here-s-how-to-fix-it.
  4. Gagné, M., & Deci, E. L. (205AD). Teoría de la autodeterminación para la motivación laboral. Journal of Organizational Behavior, 26, 331-362. https://doi.org/10.1093/obo/9780199846740-0182
  5. Martela, F., & Pessi, A. B. (2018). El trabajo significativo tiene que ver con la autorrealización y un propósito más amplio: Definir las dimensiones clave del trabajo significativo. Frontiers in Psychology, 9. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00363
  6. De Vreede, T., Raghavan, M., & De Vreede, G.-J. (2021). Design foundations for AI assisted decision making: A self determination theory approach. Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 166-175. https://doi.org/10.24251/hicss.2021.019
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  8. Bughin, J., & Hazan, E. (2022, 28 de abril). ¿Puede la inteligencia artificial ayudar a la sociedad tanto como a las empresas? McKinsey & Company. Obtenido el 11 de agosto de 2022, del sitio Web: https://www.mckinsey.com/business-functions/quantumblack/our-insights/can-artificial-intelligence-help-society-as-much-as-it-helps-business.

About the Authors

Triumph Kerins' portrait

Triunfo Kerins

Triumph es un apasionado de la comprensión de cómo el comportamiento humano influye en nuestro mundo. Tanto si se trata de macroeconomía global como de redes neuronales, le fascina cómo funcionan los sistemas complejos y cómo nuestro propio comportamiento puede contribuir a crearlos, mantenerlos y romperlos. Actualmente cursa una licenciatura en Economía y Psicología en la Universidad McGill, con la que intenta diseñar un enfoque interdisciplinar para comprender mejor todas las peculiaridades que nos hacen humanos. Tiene experiencia en consultoría sin ánimo de lucro, periodismo e investigación. Fuera del trabajo, se puede encontrar a Triumph tocando el bajo, haciendo jardinería o en la cancha de baloncesto local.

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