Cómo prepararse para el auge de la productividad de la IA

https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-to-prepare-ai-productivity-boom

Los últimos 15 años han traído lo que el profesor de la Universidad de Stanford Erik Brynjolfsson llama la «paradoja de la productividad». Aunque se han producido continuos avances en la tecnología, como la inteligencia artificial, la automatización y las herramientas de teleconferencia, Estados Unidos y otros países han visto disminuir su productividad.

Pero pronto se producirá un auge de la productividad, dijo Brynjolfsson en la reciente conferencia EmTech Next organizada por MIT Technology Review.  Señaló los avances de la tecnología, en particular los programas de inteligencia artificial que son tan buenos -o mejores- que los humanos en algunas cosas. Las empresas deben centrarse ahora en incorporar la tecnología a los procesos de trabajo y preparar a los empleados, dijo, y los responsables políticos deben asegurarse de que su adopción no contribuya a la desigualdad.

Brynjolfsson ha hecho un seguimiento del desfase entre la introducción de la inteligencia artificial y el correspondiente aumento de la productividad. La productividad de Estados Unidos creció alrededor del 1,3% en la última década, dijo, en comparación con más del 2,8% a finales de los años 90 y principios de los 2000. Esta ralentización de la productividad se extiende también a otros países, según un estudio de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico. Brynjolfsson predijo una curva J de productividad, en la que la productividad disminuye tras la introducción de una tecnología y luego aumenta cuando las empresas han podido integrar las tecnologías en su flujo de trabajo, una trayectoria en el tiempo que tiene forma de J.

«Creo que ahora mismo estamos cerca de la parte inferior de esa curva en J y estamos a punto de ver el despegue», dijo Brynjolfsson.

La paradoja de la productividad: por qué la productividad disminuyó a pesar de las nuevas tecnologías

El retraso de la productividad puede explicarse de dos maneras principales, dijo Brynjolfsson.

Medición errónea. La productividad se mide tradicionalmente con el producto interior bruto de un país, que se basa en las cosas que se compran y se venden. Pero muchos bienes digitales -teleconferencias, aplicaciones para teléfonos inteligentes, Wikipedia- están disponibles de forma gratuita. Aunque los ciudadanos obtienen algún beneficio de estos bienes, no aparecen en las estadísticas de productividad. La proporción del sector de la información en la economía apenas ha variado desde la década de 1980, señaló Brynjolfsson. «Creo que la mayoría de nosotros nos damos cuenta de que eso no es una representación real de lo que ocurre», dijo.

Las encuestas sobre la felicidad tampoco captan la imagen completa. Brynjolfsson sugirió una nueva métrica llamada PIB-B que mediría el beneficio que la gente obtiene de los artículos. «Creo que está lejos de ser perfecto, pero es mucho más preciso que la felicidad, y creo que es mucho más significativo que el PIB», dijo.

Implantación y reestructuración en las empresas. No basta con añadir una nueva tecnología a una organización. Las empresas necesitan un cambio de paradigma completo. «Para obtener todo el beneficio, los líderes tienen que replantearse los procesos empresariales, las prácticas de gestión y las habilidades de los empleados», dijo Brynjolfsson.

Este «capital organizativo intangible» es esencial para que las empresas vean el beneficio de los avances tecnológicos, pero muchas de ellas se centran erróneamente en la propia tecnología.  

«La reconceptualización completa de un proceso empresarial requiere mucho. Más creatividad, esfuerzo y, francamente, tiempo, que simplemente enchufar las nuevas tecnologías a los viejos procesos empresariales», dijo. «No lo hemos hecho en la mayoría de los sectores».

El auge de la productividad: ver las ganancias de una tecnología potente

Hace una década, los programas de aprendizaje automático tenían una precisión de alrededor del 70%, dijo Brynjolfsson. Han mejorado rápidamente, hasta el punto de que ahora son mejores que los humanos para identificar algunas cosas. Esto hace más probable que las organizaciones pasen a integrar esta tecnología en sus prácticas empresariales, ya que los empresarios y directivos gravitan hacia estos enfoques, a menudo más baratos y eficientes.

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