Diseño de Delegación para Optimizar la Inteligencia Artificial y la Interacción Humana

Even those who believe that humans will be obsolete in value chains must explore a transitory period when computers must still learn from humans. New work arrangements might facilitate the computers’ ability to examine billions of alternatives. At the same time, humans could contribute their ability to generate new alternatives from connecting otherwise unintelligible dots.

en flag
fr flag
de flag
pt flag
es flag

Nota del editor: Dada la creciente discusión y despliegue de las ofertas de inteligencia artificial (IA) en apoyo de las tareas de descubrimiento de datos y descubrimiento legal, las dos piezas de información siguientes pueden ser beneficiosas para informar y ampliar el diálogo sobre inteligencia artificial y la interacción humana y el flujo de trabajo para optimizar las características únicas de cada uno de estos elementos esenciales de la inteligencia.

¿Cómo pueden los humanos trabajar con la inteligencia artificial?

Extracto de un artículo de Andreas Fügener, Jörn Grahl, Alok Gupta y Wolfgang Ketter

También nos gustaría señalar que la respuesta a preguntas como: “¿Quién ganará: humanos o máquinas?” está claro. Teniendo en cuenta los avances actuales en computación, y reconociendo que el rendimiento humano no es un límite superior o un punto de referencia serio para muchas tareas, es bastante obvio que los humanos serán superados por las computadoras en la gran mayoría de los casos. Esto también ocurrirá para tareas que actualmente parecen exigentes y requieren intuición y experiencia humana. El lanzamiento de seres humanos contra la IA enfatiza las fricciones que surgen de la adopción de la IA, y apoya una visión sombría sobre el empleo.

Creemos que no se ha prestado suficiente atención a otras posibilidades. Por ejemplo, ¿podrían los humanos aumentar las capacidades de las máquinas o viceversa? Incluso aquellos que creen que los seres humanos serán obsoletos en las cadenas de valor deben explorar un período transitorio en el que las computadoras todavía deben aprender de los humanos. Los nuevos arreglos de trabajo podrían facilitar la capacidad de las computadoras para examinar miles de millones de alternativas. Al mismo tiempo, los seres humanos podrían contribuir con su capacidad de generar nuevas alternativas a partir de conectar puntos de otro modo ininteligibles.

Una mejor pregunta a hacer podría ser, “¿Cómo deben trabajar los humanos y la IA juntos?” Es muy posible que en algunos arreglos de trabajo los humanos y la IA trabajando juntos superen a los humanos y la IA trabajando solos. La economía simple dictaría entonces que los gerentes no reemplazaran al humano con una IA, sino que la dejaran trabajar con la IA en un equipo. Existen dos requisitos para que esto suceda:

Los humanos y la IA deben tener habilidades complementarias (es decir, los humanos deben saber cosas que la IA no conoce, y viceversa)

Si hay habilidades complementarias, el trabajo debe ir a la parte más competente para hacerlo. En nuestra investigación, consideramos un modelo simple para esto: dividimos la carga de trabajo entre humanos y IA, y el trabajo se puede trasladar a la otra parte a través de la delegación.

Lea el artículo completo en How Can Humans Work With Artificial Intelligence?

Colaboración y delegación entre humanos e inteligencia artificial: una investigación experimental sobre el futuro del trabajo

Resumen de un estudio de Andreas Fügener, Jörn Grahl, Alok Gupta y Wolfgang Ketter

Una cuestión definitoria de nuestra era es cómo la IA influirá en el lugar de trabajo del futuro y, por lo tanto, en la condición humana. La perspectiva dominante es que la competencia entre la IA y los humanos será ganada por humanos o máquinas. Argumentamos que el futuro lugar de trabajo puede no pertenecer exclusivamente a humanos o máquinas. En cambio, es mejor usar la IA junto con los humanos combinando sus características y habilidades únicas. En tres estudios experimentales, dejamos que los humanos y una inteligencia artificial de última generación clasifiquen imágenes solas y juntas. Como era de esperar, la IA supera a los humanos. Los humanos podrían mejorar delegando en la IA, pero este esfuerzo combinado aún no supera a la IA misma. El escenario más efectivo fue la inversión, donde la IA delegó a un humano cuando era incierto. Los humanos podrían, en teoría, superar a todas las demás configuraciones si delegaban efectivamente a la IA, pero no lo hicieron. La delegación humana adolecía de una autoevaluación errónea y de una falta de estrategia. Mostramos que los humanos son incluso malos en delegar si ponen esfuerzo en delegar bien; la razón es que, a pesar de sus mejores intenciones, su percepción de la dificultad de la tarea a menudo no está alineada con la dificultad real de la tarea si la imagen es difícil. Los humanos no sabían lo que no sabían. Debido a esto, no delegan las imágenes correctas a la IA. Este resultado es novedoso e importante para la colaboración humana en el lugar de trabajo. Creemos que tiene amplias implicaciones para el futuro del trabajo, el diseño de sistemas de apoyo a la toma de decisiones y la educación de gestión en la era de la IA.

Leer el estudio completo en Colaboración y Delegación entre Humanos e IA: Una Investigación Experimental del Futuro del Trabajo

Lectura adicional

¿Centrándose en la Inteligencia Artificial? ¿Siete preguntas para proveedores con productos de inteligencia artificial?

AI y automatización: desde la eliminación del trabajo hasta la mejora de la calidad

Fuente: ComplexDiscovery

Fusiones, adquisiciones e inversiones de eDiscovery en el tercer trimestre de 2020

From HaystackID and NightOwl Global to Reveal Data and NexLP, the...

Mitratech adquiere agudeza ELM

According to Mike Williams, CEO of Mitratech, “We came to the...

Veritas adquiere Globanet

“By integrating Globanet’s technology into our digital compliance portfolio, we’re making...

Cinco grandes lecturas sobre eDiscovery para septiembre de 2020

From cloud forensics and cyber defense to social media and surveys,...

A Running List: Top 100+ eDiscovery Providers

Based on a compilation of research from analyst firms and industry...

Guía de compradores de eDisclosure Systems — Edición 2020 (Andrew Haslam)

Authored by industry expert Andrew Haslam, the eDisclosure Buyers Guide continues...

¿La carrera a la línea de salida? Anuncios recientes de revisión remota segura

Not all secure remote review offerings are equal as the apparent...

¿Activando la exhibición remota de documentos electrónicos? Una instantánea de DaaS

Desktop as a Service (DaaS) providers are becoming important contributors to...

¿A casa o a distancia? Consideraciones sobre el tamaño del mercado y los precios de la colección eDiscovery

One of the key home (onsite) or away (remote) decisions that...

Revisiones y decisiones? Nuevas consideraciones para eDiscovery Secure Remote Reviews

One of the key revision and decision areas that business, legal,...

Una mirada macro al tamaño del mercado de eDiscovery pasado y proyectado de 2012 a 2024

From a macro look at past estimations of eDiscovery market size...

Un Mashup de tamaño de mercado de eDiscovery: 2019-2024 Visión general de software y servicios en todo el mundo

While the Compound Annual Growth Rate (CAGR) for worldwide eDiscovery software...

¿Festivo o Restivo? Encuesta de confianza empresarial de eDiscovery de otoño de 2020

Since January 2016, 2,189 individual responses to nineteen quarterly eDiscovery Business...

¿Lanzar una red más ancha? Encuesta sobre tecnologías y protocolos de codificación predictiva — Resultados de otoño de 2020

The Predictive Coding Technologies and Protocols Survey is a non-scientific semi-annual...

¿Negocios tan inusuales? Dieciocho observaciones sobre la confianza empresarial de eDiscovery en el verano de 2020

Based on the aggregate results of nineteen past eDiscovery Business Confidence...

¿Una preocupación creciente? Restricciones presupuestarias y el negocio de eDiscovery

In the summer of 2020, 56% of respondents viewed budgetary constraints...

Fusiones, adquisiciones e inversiones de eDiscovery en el tercer trimestre de 2020

From HaystackID and NightOwl Global to Reveal Data and NexLP, the...

Mitratech adquiere agudeza ELM

According to Mike Williams, CEO of Mitratech, “We came to the...

Veritas adquiere Globanet

“By integrating Globanet’s technology into our digital compliance portfolio, we’re making...

¿Una temporada de vacaciones eDiscovery abajo? Macquarie prepara Nuix para OPI

According to John Beveridge, writing for Small Caps, Macquarie holds a...

Cinco grandes lecturas sobre eDiscovery para septiembre de 2020

From cloud forensics and cyber defense to social media and surveys,...

Cinco grandes lecturas en eDiscovery para agosto de 2020

From predictive coding and artificial intelligence to antitrust investigations and malware,...

Cinco grandes lecturas sobre eDiscovery para julio de 2020

From business confidence and operational metrics to data protection and privacy...

Cinco grandes lecturas sobre eDiscovery para junio de 2020

From collection market size updates to cloud outsourcing guidelines, the June...