Con el fin de contribuir a la productividad, la Inteligencia Artificial se ha ido integrando en las empresas, pero su uso está dando un vuelco inesperado. El problema radica en que no se están logrando los resultados esperados, ya que la gente llega a “confiar” tanto que entregan informes llenos de paja o con datos poco fidedignos. A este fenómeno se le conoce como workslop.
¿En qué consiste?
Este nuevo término puede traducirse como “trabajo chatarra o de relleno”, ya que ayuda a generar reportes o entregas que parecen impecables, pero su contenido no resulta necesariamente útil. Incluso los datos pueden no ser tan fidedignos, los resultados son muy obvios, el contenido llega incompleto o es hasta incongruente.
Los contenidos vacíos generan múltiples problemas en la empresa, principalmente, provocan malestar y merman la confianza del equipo, porque el jefe inmediato suele corregir los datos, lo que implica un doble trabajo que, además de resultar pesado, se recupera el tiempo que en teoría la IA ahorró.
Las empresas no tienen los resultados que esperaban
De acuerdo con un artículo de Harvard Business Review, un estudio de MIT Media Lab reporta que el 95 por ciento de las organizaciones no han visto un retorno de inversión medible después de integrar herramientas de IA en sus operaciones diarias.
Este mismo reporte indica que el 40 por ciento de los encuestados ha recibido un trabajo de relleno donde sólo el 15.4 por ciento del contenido que se recibe cumple los requisitos. Si estas conductas siguen extendiéndose, además de no ver una retribución monetaria, habrá pérdidas de tiempo y dinero, ya que cada empleado pierde en promedio 186 dólares por el tiempo que dedica a corregir los errores.
La pérdida de la productividad también es un resultado común, porque los documentos, aunque gramaticalmente estén bien redactados, presentan un contenido confuso, por ello es que el encargado de revisarlos debe poner más atención para descifrar la información, lo que genera que se pierda el ritmo de trabajo.
Buenas prácticas: la clave para el uso correcto de la IA
El objetivo principal es utilizar las herramientas tecnológicas para mejorar el trabajo y no para fomentar malos hábitos (que han existido todo el tiempo). Por ello es que, como empresa, lo mejor es dar capacitaciones para conocer el uso de la IA, analizar dónde es bueno utilizarla para que resulte funcional, ya que no se puede usar en todas las actividades.
Dentro de los cursos de capacitación es importante generar un manual de buenas prácticas que exponga las normas que la empresa tiene para la entrega de informes y detallar, en la medida de lo posible, el uso de las herramientas tecnológicas.
El compromiso también debe ser personal, ya que hay que desconfiar un poco en los resultados que arrojan estas tecnologías. Debemos recordar que la IA dará resultados en función de los datos que se ingresan y el orden que se les da, nadie nos asegura que los contenidos sean totalmente fidedignos o acertados.
Antes de entregar un reporte elaborado con IA es recomendable:
- Revisar el texto antes de entregarlo y verificar los datos con otras fuentes
- Validar que el contenido tenga congruencia
- Agregar datos propios que hayas obtenido de tus propias investigaciones
La realidad es que estamos en una curva de aprendizaje con estas nuevas tecnologías, por ello es que hay que utilizarlas sin temor, pero no debemos confiar totalmente en los resultados que arrojan. Recuerda que hay que entrenar a la IA e ir afinando de manera ordenada la información que se ingresa, por ello es recomendable siempre incluir nuestra propios datos o información que sabemos que es confiable.¿Qué consejos podrías dar para utilizar las IA de manera adecuada y evitar el workslop? Me gustaría conocer tus ideas, así que te leo en los comentarios. ¡Hasta el siguiente post!
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