Un estudio reciente ha demostrado hallazgos inesperados con respecto al uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en tareas de desarrollo de software, lo que sugiere que estas tecnologías pueden no mejorar la productividad como se esperaba. El experimento, realizado por empleados técnicos de la evaluación del modelo organizacional sin fines de lucro y la investigación de amenazas (METR), incluyó 16 desarrolladores de software experimentados, cada uno con un promedio de cinco años de experiencia.
A los desarrolladores se les asignaron 246 tareas con respecto a los proyectos actuales. En un intento por acelerar su trabajo, utilizaron herramientas de IA para la mitad de las tareas, mientras completaban la otra mitad sin ayuda. Inicialmente, los participantes predijeron que el uso de IA acortaría el tiempo de ejecución de su tarea en un 24%. Sin embargo, los resultados mostraron una tendencia opuesta: los tiempos de finalización de la tarea aumentaron en un 19% cuando se usó la IA.
Un participante, Philipp Burckhardt, compartió su experiencia y reconoció una posible disminución de la productividad al usar IA para tareas específicas. Los desarrolladores se enfrentaron a desafíos en la integración de la producción generada por la producción en sus métodos de trabajo establecidos, en los que se enfatiza un desacoplamiento entre el conocimiento especializado de los desarrolladores y las posibilidades de las herramientas de IA. Esto requirió un tiempo extra dedicado a la depuración y ajuste del código generado por la IA, que finalmente le redujo la productividad.
Como se enfatizó en el estudio, muchos participantes descubrieron que perdieron el tiempo escribiendo las indicaciones para la IA o simplemente esperando resultados, lo que complica aún más su flujo de trabajo. Este resultado plantea preguntas sobre las implicaciones más amplias de la IA sobre la productividad, especialmente con respecto a los empleados capacitados, como los desarrolladores de software experimentados.
Los hallazgos del estudio evitan proyecciones optimistas sobre el potencial de la IA para transformar la economía, incluidos los impulso predichos para el PIB estadounidense. Los investigadores Becker y Rush abordaron los resultados con precaución y señalaron que el tamaño de su muestra era pequeño y que los participantes eran nuevos en estas herramientas de IA. Hicieron hincapié en la necesidad de más investigaciones para evaluar los efectos reales de la IA en la productividad antes de la aceptación generalizada en los entornos de trabajo.
Los economistas han repetido problemas similares, lo que indica que aunque la tecnología de IA está comenzando a influir en las posiciones de nivel de entrada, el retorno para los empleados más experimentados puede ser mínimo. Anders Humlum, una economía de profesores universitarios, investigó el impacto de las herramientas de IA en la productividad entre 25,000 empleados en Dinamarca y encontró solo una mejora modesta del 3%. Advirtió contra la fuerza de los empleados experimentados que se hagan cargo de estas herramientas cuando funcionan correctamente con la ayuda de métodos tradicionales.
Estos hallazgos corresponden a la perspectiva del economista del MIT, Daron Acemoglu, quien sugirió que las expectativas para la ganancia de productividad de la IA pueden sobreestimarse considerablemente. Advirtió sobre la automatización de los procesos que no requieren esto, porque esto puede conducir a recursos desperdiciados sin las mejoras de eficiencia prometidas.
Los resultados de este estudio sirven como un recordatorio para la precaución en la implementación de herramientas de IA dentro de las industrias. La complejidad de las tareas tratadas por expertos, en combinación con su conocimiento acumulado, requiere un enfoque bien considerado para integrar estas tecnologías. Si bien la conversación en torno a la IA continúa evolucionando, se vuelve crucial que las organizaciones sopesen cuidadosamente los beneficios y los desafíos antes de que estas herramientas adopten.
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