Cuando los compañeros de equipo de la IA se unen, el rendimiento cae

De la Escuela de Negocios de Columbia Bruce Kogut y dos colegas, Fabrizio Dell’Acqua, de la Escuela de Negocios de Harvard, y Patryk Perkowski, de la Universidad de Yeshiva, estudiaron el impacto de la inteligencia artificial en el funcionamiento de los equipos. Pidieron a 110 equipos de dos personas que jugaran 12 rondas de Fiesta de Super Mario de Correr y cenar, un videojuego en el que los jugadores deben recoger los ingredientes para una receta. Tras las seis primeras rondas de juego, un miembro de algunos equipos fue reemplazado por un agente inteligente. Durante las siguientes seis rondas, esos equipos reunieron, de media, tres ingredientes menos que los equipos que continuaron tal como estaban configurados originalmente. La conclusión: cuando los compañeros de equipo de la IA se unen, el rendimiento disminuye.

Profesor Kogut, defienda su investigación.

Kogut: Los estudios anteriores ya han analizado el impacto de la inteligencia artificial en la productividad individual y empresarial, pero queríamos entender cómo afecta la IA a los equipos de la organización a nivel interno. Al fin y al cabo, la mayoría del trabajo se hace en equipo. Teníamos curiosidad por las consecuencias de añadir agentes inteligentes a los equipos, y no solo por las personas que interactúan directamente con esos agentes. También queríamos ver qué impacto tuvo en el comportamiento y las actitudes de los compañeros que observaron esas interacciones.

HBR: Por qué usó Fiesta de Super Mario ¿para su experimento? ¿Algo corporativo, como una tarea de entrada de datos, no habría sido una opción más lógica?

Los videojuegos son más exigentes desde el punto de vista cognitivo que su tarea de oficina común y corriente. También son más motivadores, ¿a quién no le gusta Mario? Correr y cenar tuvo muchas ventajas para nuestros propósitos. No es difícil de jugar, y mucha gente tiene alguna experiencia con los videojuegos de Super Mario Bros., aunque la mayoría de los sujetos del experimento nunca habían jugado a este en particular. Las tareas implicadas dependen de la coordinación y el trabajo en equipo, no solo de la experiencia individual, y el juego tiene una IA integrada que podemos utilizar fácilmente para reemplazar a algunos de los jugadores.

¿Cómo funcionó el experimento?

Empezamos haciendo que cada participante jugara cuatro rondas de un minuto por su cuenta. A partir de los resultados, desarrollamos un índice de habilidades y determinamos el nivel de juego básico de cada persona. Luego colocamos parejas de equipos de dos personas en una habitación con un televisor de pantalla grande, una consola Nintendo Switch y cuatro palancas de mando; cada par de equipos constituía una «empresa». Los jugadores tenían que trabajar con sus parejas para recuperar frutas y verduras de una mesa en la parte inferior de la pantalla. También tuvieron que trabajar con el otro equipo de su empresa para asegurarse de que los personajes de la pantalla no chocaran entre sí. Fue muy divertido.

¿Qué pasó cuando presentó a los jugadores de la IA?

Los jugadores de la IA demostraron ser muy superiores a los humanos en las rondas de juego individual. De media, recogían 7,5 ingredientes por ronda, mientras que los jugadores humanos solo recogían 6,4, una diferencia del 17%. Solo el 3% de los jugadores humanos superaron a los jugadores de la IA. De hecho, incluso en sus peores rondas, los jugadores de la IA superaron al 30% de los jugadores humanos.

Los resultados del equipo fueron otra historia. En la ronda inicial, tras la incorporación de los jugadores de la IA, los equipos, incluido un miembro de la IA, recuperaron un 8% menos de ingredientes, de media, que los equipos que habían mantenido a sus miembros originales. La diferencia de rendimiento se redujo a la mitad en las siguientes cuatro rondas y desapareció en la última. Pero aunque sea efímero, una caída del 4% en el rendimiento es significativa, sobre todo si lo piensa desde la perspectiva de una gran empresa con varios proyectos de IA en marcha.

Si los jugadores de la IA eran mucho mejores, ¿por qué a sus equipos les fue mucho peor?

A pesar del superior rendimiento individual de la IA y de que se pagaban bonificaciones a todo el equipo si tenía un buen desempeño, el 84% de los encuestados prefería jugar con sus compañeros de equipo humanos. Gracias a las encuestas realizadas a mitad y al final del experimento, aprendimos que la IA hace que la sociabilidad del equipo disminuya y eso reduce la motivación, el esfuerzo y la confianza de los miembros.

¿Cómo sabe que la disminución del rendimiento no se debió simplemente a la interrupción de los equipos, ya fuera por un nuevo jugador de la IA o por un nuevo jugador humano?

Una de las cosas más interesantes que descubrimos fue que los equipos exclusivamente humanos que jugaban junto a un equipo de IA y humanos también vieron caer su rendimiento en la primera ronda tras el cambio de compañero de equipo. De hecho, esas caídas contribuyeron por igual a la disminución general de la productividad de sus empresas. A esto lo llamamos efecto indirecto. Es similar a lo que ocurre en una organización cuando un empleado se marcha y las prácticas de colaboración establecidas se ven alteradas. Las cosas cambian: las rutinas y los procesos se interrumpen, lo que perjudica el rendimiento. Lo mismo ocurrió en el experimento. Sin embargo, la introducción de un jugador de IA extendió esta interrupción de forma única a los equipos totalmente humanos adyacentes. Esos equipos, a pesar de no sufrir ningún cambio directo, se encontraron con desafíos indirectos a la hora de adaptarse a la nueva dinámica influenciada por la IA en un entorno interconectado.

¿Pueden los directivos protegerse del efecto indirecto?

Pueden mitigar los efectos perjudiciales de la introducción de la IA en los entornos de equipo asociando la IA solo con sus trabajadores más cualificados. Cuanto más débiles eran los jugadores de un equipo humano en nuestro experimento, más sufría ese equipo cuando le daban un miembro de la IA. Los jugadores más competentes eran más capaces de integrar a los nuevos jugadores de la IA, ya fuera que el jugador estuviera en su propio equipo o en el equipo adyacente. De hecho, los equipos de los jugadores expertos recolectaron un poco más de ingredientes tras conseguir un compañero de equipo de la IA. Así que las empresas que quieren introducir la IA en los equipos podrían empezar por empleados que tengan las habilidades suficientes para aprovechar al máximo la automatización. En otras palabras, los humanos altamente cualificados y los agentes inteligentes que trabajan juntos tienen un alto rendimiento.

Los directivos tienen un papel importante que desempeñar a la hora de entender por qué los humanos expertos y los agentes inteligentes que trabajan juntos en equipo son tan productivos y cómo este aprendizaje puede ayudar a los colegas menos capaces a trabajar de forma eficaz con los socios de IA.