Recientemente, me enviaron un artículo en Gastroenterología de Lancet y Hepatología Me llevó a una mirada más cercana. De acuerdo, se trataba de colonoscopias, pero las observaciones se pueden aplicar a una aplicación más amplia de inteligencia artificial. Este estudio siguió a los gastroenterólogos usando IA para ayudar a detectar pólipos. Con la IA en ejecución, las tasas de detección han mejorado. Y esto no es una sorpresa.
Pero esto es lo que me hizo pensar. Cuando estos mismos médicos regresaron al trabajo sin IA, sus tasas de detección cayeron por debajo de donde estaban antes de que se introdujera la tecnología.
Esto es más que una inmersión. Eso es lo que yo llamo «AI se recupera: «La paradoja donde una herramienta que aumenta el rendimiento en este momento empeora a las personas cuando se eliminan.
Más que un historial médico
Si esto puede suceder a expertos altamente capacitados, es fácil imaginarlo en otros dominios. Un conductor se siente cómodo con el completo libre de Tesla y encuentra sus reflejos más lentos en una adquisición repentina. Un piloto pasa la mayor parte de un vuelo en el piloto automático y luego necesita aterrizar manualmente con mal tiempo. Incluso en el trabajo creativo, vi a los escritores perder su flujo natural después de inclinarse para un asistente digital.
El patrón parece ser el mismo que el tema del tema. Cuando un sistema toma el control, el rol humano cambia. Ya no estamos «haciendo» la capacidad en su forma completa; Estamos supervisando, monitoreando o simplemente esperando que algo salga mal. Y aunque esto puede parecer más seguro en este momento, creo que esto puede cambiar la dinámica humana fundamental.
La mecánica del rebote de IA
La IA recuperada, como estoy llamando, puede estar relacionado con el problema de «fuera del bucle» que se ve en la automatización convencional. Cuando la automatización trata con detalles, conciencia situacional. Y en este contexto, escaneamos menos, anticipamos menos y hacemos menos microjustes. En pocas palabras, los modelos mentales en los que confiamos para navegar en situaciones complejas disminuyen porque el sistema está haciendo lo que hicimos antes.
Con el tiempo, no se trata solo de hacer una habilidad; Puede ser más como la erosión. Y cuando la tecnología desaparece, la habilidad no solo regresa a la línea base. Puede volver más lejos.
El estudio de Lancet no encontró que la IA identificaba incorrectamente pólipos o cometiera errores peligrosos. Descubrió que sin la IA, la gente era menos aguda que antes de comenzar a usarla. Esta es la paradoja y una con implicaciones significativas. Y tal vez es hora de cuestionar la herramienta que mejora el rendimiento mientras está activo, pero degradó sus propias habilidades que debería mejorar, especialmente cuando la herramienta se define mediante un uso intermitente u ocasional.
Por qué la línea base es importante
En los campos de alto riesgo, los pequeños cambios en el rendimiento tienen consecuencias reales. En medicina, no darse cuenta de una pequeña lesión puede significar un diagnóstico perdido. En el camino, un retraso de medio segundo puede convertir casi el azar en una colisión. En los negocios, la vacilación o la incertidumbre pueden hacer que una decisión crítica sea inviable.
Es fácil concentrarse en las ganancias que vemos cuándo está en IA. Pero la línea base es importante, porque ahí es donde operamos cuando la herramienta está ausente, falla o necesita ser anulada.
Proyectando contra la caída
Si AI Rebound es un riesgo real y medible, la solución no es evitar la IA, sino integrarlo de una manera que preserva la competencia humana central. Y la corrección potencial puede ser tan simple como hacer algunos ajustes en la forma en que usamos la tecnología.
- Mezcle las sesiones AI-En y A-Off Entonces la gente sigue practicando todas sus habilidades.
- Resaltar la toma de decisiones primas humanas con apoyo de IA apropiado.
- Incorporar ejercicios de adquisición regulares donde la velocidad y la precisión se miden sin asistencia de IA.
- Rastrear y recompensar el rendimiento sin ayuda junto con los resultados asistidos por AI.
Estas no son solo correcciones técnicas; Estas son opciones de diseño que mantienen a los humanos involucrados como participantes activos en lugar de superintendentes pasivos. Y al rastrear la ventaja y la desventaja, puede promover habilidades adicionales para U-Igmeld y disminuir el potencial de recuperación de IA.
Precaución y oportunidad
La IA recuperada no tiene nada que ver con el miedo a la automatización o aferrarse a las viejas formas de trabajar. Se trata de comprender cómo la tecnología da forma a nuestros recursos con el tiempo. Y por así decirlo, tomar medidas para garantizar que lo que ganamos hoy no nos dañe mañana.
Este artículo de gastroenterología es un claro ejemplo de cuán fácilmente puede suceder esto. Los médicos en este juicio no perdieron sus diplomas o experiencia médicas, pero su nitidez cayó cuando la IA se había ido. Este es un cambio sutil, casi invisible hasta que importa.
Hoy, la oportunidad de nombrarlo, medirlo y diseñar contra él debería estar en nuestro radar, desde la sala de operaciones hasta el aula. Porque llegará el día en que la máquina esté tranquila y nuestro rendimiento dependerá de lo que mantuvimos vivo en nosotros mismos.