La IA es más efectiva cuando complementa la experiencia humana, no cuando la reemplaza

Un estudio publicado en la revista académica Information Systems Research determinó que la inteligencia artificial (IA) aplicada al trabajo rinde más cuando se combina con experiencia humana que cuando se la usa como sustituto del criterio del trabajador.

La investigación, realizada con trabajadores de reparto por encargo, encontró que el rendimiento crece más entre quienes saben cuándo seguir una recomendación algorítmica y cuándo apoyarse en su propio juicio, informó el portal científico Phys.org.

El ensayo se hizo con casi 6.000 repartidores de Instacart —una plataforma que conecta a clientes con personas que realizan sus compras de supermercado— en unas 160 tiendas de comestibles de Estados Unidos.

Los participantes fueron asignados al azar para recibir navegación asistida por IA y recomendaciones sobre la ubicación de productos mientras completaban pedidos reales, lo que permitió medir el efecto de la herramienta en condiciones operativas.

Entre quienes usaron esa asistencia, la tasa de reembolsos cayó 3,83% , la velocidad de selección de productos mejoró 3,29% y la productividad subió 3,16% .

El estudio también registró un aumento de 32,5% en las compras entre distintas tiendas , un indicador de mayor flexibilidad para aceptar trabajo disponible.

La experiencia determinó el mejor uso de la herramienta La investigación sostiene que la experiencia laboral fue un factor decisivo para determinar quién obtuvo más beneficios de la tecnología.

Los compradores menos experimentados dependieron más del sistema de IA, pero esa dependencia no se tradujo de manera constante en mejores resultados.

Los trabajadores con más recorrido, en cambio, lograron combinar mejor las sugerencias del sistema con su propio criterio.

Ese efecto, según el portal, se hizo más visible en compras complejas y en momentos de mayor carga de trabajo.

Benjamin Knight , autor del estudio e investigador de Maplebear Inc. (empresa matriz de la plataforma), cuestionó la idea de que la IA elimina el valor de la pericia acumulada.

“Hay una suposición creciente de que la IA iguala las condiciones al hacer que la experiencia sea menos importante”, enfatizó.

“Nuestros hallazgos sugieren algo distinto.

La IA es más eficaz cuando los trabajadores tienen suficiente experiencia para entender cuándo confiar en sus recomendaciones y cuándo recurrir a su propio juicio”, precisó.