{"id":36571,"date":"2024-09-30T05:45:36","date_gmt":"2024-09-30T11:45:36","guid":{"rendered":"https:\/\/rumboeconomico.net\/?p=36571"},"modified":"2024-09-30T05:46:34","modified_gmt":"2024-09-30T11:46:34","slug":"ia-generativa-mejora-rapidamente-las-aptitudes-de-los-trabajadores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rumboeconomico.net\/opinion\/ia-generativa-mejora-rapidamente-las-aptitudes-de-los-trabajadores\/","title":{"rendered":"IA Generativa mejora r\u00e1pidamente las aptitudes de los trabajadores"},"content":{"rendered":"\n

Por:<\/strong> Juli\u00e1n Herman, Managing Director y socio de <\/strong>BCG<\/strong><\/a>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La IA Generativa (GenAI) est\u00e1 creando un nuevo tipo de trabajador del conocimiento capaz de programar m\u00e1s r\u00e1pido y resumir documentos de forma instant\u00e1nea. Pero \u00bfpuede esta herramienta tambi\u00e9n permitir que las personas se adapten a las demandas cambiantes de sus roles?<\/p>\n\n\n\n

Un nuevo experimento cient\u00edfico realizado por el BCG Henderson Institute, en colaboraci\u00f3n con BCG X y Emma Wiles de la Universidad de Boston, examin\u00f3 lo que sucede cuando las personas utilizan esta tecnolog\u00eda. Ello no solo para mejorar su desempe\u00f1o dentro de sus habilidades actuales, sino para completar tareas m\u00e1s all\u00e1 de sus capacidades existentes. Las principales conclusiones pueden verse en el reporte, titulado GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities.<\/p>\n\n\n\n

En el experimento, 480 consultores de BCG completaron dos de tres tareas breves que simulan las actividades diarias de un cient\u00edfico de datos. Espec\u00edficamente, escribir c\u00f3digo Python para fusionar y limpiar conjuntos de datos. Adem\u00e1s de construir un modelo predictivo y validar los an\u00e1lisis estad\u00edsticos generados por ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n

Estas tareas se dise\u00f1aron para que supusieran un desaf\u00edo significativo para cualquier consultor y no pudieran automatizarse por completo con la herramienta GenAI (Enterprise ChatGPT con GPT-4 y su funci\u00f3n avanzada de an\u00e1lisis de datos). Para evaluar el rendimiento de los participantes, sus resultados se compararon con los de 44 cient\u00edficos de datos de BCG que trabajaron sin la ayuda de GenAI.<\/p>\n\n\n\n

El estudio muestra como la IA Generativa puede ser un acelerador de capacidades. Con ello, permitiendo abordar tareas complejas fuera del conjunto habitual de habilidades de los participantes.<\/p>\n\n\n\n

Lo m\u00e1s sorprendente es que, con la ayuda de IA Generativa, los consultores fueron capaces de escribir c\u00f3digo y construir modelos predictivos, actividades tradicionalmente reservadas para perfiles especialistas.<\/p>\n\n\n\n

IA Generativa: ampliaci\u00f3n de nuevas aptitudes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Al utilizar IA Generativa, los consultores en el estudio pudieron ampliar instant\u00e1neamente su capacidad para realizar nuevas tareas. Incluso cuando no ten\u00edan experiencia en programaci\u00f3n o estad\u00edstica. Los consultores con acceso a GenAI lograron escribir c\u00f3digo, aplicar adecuadamente modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y corregir procesos estad\u00edsticos err\u00f3neos. La mayor expansi\u00f3n de habilidades se observ\u00f3 en la codificaci\u00f3n, donde los participantes fueron evaluados en su capacidad de escribir c\u00f3digo en Python, un lenguaje de programaci\u00f3n com\u00fan para los cient\u00edficos de datos.<\/p>\n\n\n\n

Los participantes que utilizaron IA Generativa alcanzaron una puntuaci\u00f3n media equivalente al 86% del est\u00e1ndar establecido por los cient\u00edficos de datos. Esto representa una mejora de 49 puntos porcentuales respecto a los participantes que no utilizaron GenAI. Adem\u00e1s, el grupo que utiliz\u00f3 GenAI tambi\u00e9n termin\u00f3 la tarea aproximadamente un 10% m\u00e1s r\u00e1pido que los cient\u00edficos de datos.<\/p>\n\n\n\n

GenAI como potente aliado en la generaci\u00f3n de ideas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Con el apoyo de GenAI, los participantes pudieron realizar una lluvia de ideas con la herramienta. Esto combinando sus conocimientos con los de IA Generativa para descubrir nuevas t\u00e9cnicas de modelado e identificar los pasos correctos para resolver el problema con \u00e9xito. Los participantes que utilizaron IA Generativa tuvieron 15 puntos porcentuales m\u00e1s de probabilidades de seleccionar y aplicar adecuadamente m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico. Esto comparado con sus hom\u00f3logos que no tuvieron acceso a GenAI.<\/p>\n\n\n\n

En la tarea de an\u00e1lisis predictivo, los participantes en el experimento se encontraron con un reto importante: ni ellos ni la herramienta GenAI ten\u00edan un alto nivel de competencia en esta \u00e1rea. El an\u00e1lisis predictivo fue la tarea que el consultor con GenAI tuvo resultados m\u00e1s bajos en comparaci\u00f3n a un cient\u00edfico de datos. Esto independientemente de su experiencia previa en codificaci\u00f3n o estad\u00edstica, ya que es probable que la herramienta GenAI malinterprete la pregunta de fiabilidad sin ensayo y error o reformulaci\u00f3n de la pregunta. En consecuencia, los participantes con acceso a GenAI tuvieron m\u00e1s probabilidades de equivocarse que sus hom\u00f3logos sin acceso a GenAI.<\/p>\n\n\n\n

\u201cHacer con IA Generativa\u201d no significa aprender a hacer<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La recapacitaci\u00f3n (o reskilling en ingl\u00e9s) se define como el proceso en el cual los individuos adquieren nuevas capacidades o conocimientos que le permiten acceder a un nuevo empleo o industria. El estudio revel\u00f3 que los trabajadores potenciados con GenAI estaban en cierto sentido \u201crecapacitados\u201d, ya que adquir\u00edan nuevas habilidades que iban m\u00e1s all\u00e1 de lo que tanto humanos como GenAI pod\u00edan hacer por s\u00ed solos. Sin embargo, IA Generativa era s\u00f3lo un exoesqueleto; los humanos por s\u00ed solos no estaban intr\u00ednsecamente \u201crecapacitados\u201d, porque \u201chacer\u201d con GenAI no significa inmediata ni inherentemente \u201caprender a hacer\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Aunque a cada participante se le asignaron s\u00f3lo dos de las tres tareas del experimento, todos recibieron una evaluaci\u00f3n final con preguntas relacionadas con las tres tareas para comprobar cu\u00e1nto hab\u00edan aprendido. A todos se les hizo una pregunta sobre la sintaxis de programaci\u00f3n, incluso si no hab\u00edan realizado la tarea de codificaci\u00f3n. Sorprendentemente, los que hicieron esta tarea obtuvieron la misma puntuaci\u00f3n que los que no la hicieron, lo que indica que la realizaci\u00f3n de las tareas de ciencia de datos no aument\u00f3 sus conocimientos.  Es importante se\u00f1alar que los participantes no fueron informados de que iban a ser evaluados, y es probable que, con la repetici\u00f3n y la intenci\u00f3n, se produjera el aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, los participantes con GenAI que ten\u00edan experiencia moderada en programaci\u00f3n obtuvieron entre 10 y 20 puntos porcentuales m\u00e1s en las tres tareas que sus compa\u00f1eros que se autoidentificaron como novatos, incluso cuando no programaron. De hecho, aquellos con experiencia moderada en codificaci\u00f3n estuvieron a la par con los cient\u00edficos de datos en dos de las tres tareas, considerando que en la tercera tarea no hab\u00eda codificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s columnas de OPINI\u00d3N aqu\u00ed.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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