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Cuando el jefe viste pantalones de metal | 
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| Durante una conferencia de robótica en 2013, la investigadora de MIT Kate Darling invitaba a los asistentes a jugar con dinosaurios animatrónicos de juguete llamados Pleos, que son casi del tamaño de un chihuahueño. Se les indicó a los participantes que debían darle un nombre a sus robots e interactuar con ellos. Ellos aprendieron rápidamente que sus Pleos podían comunicarse: los dinosaurios dejaban en claro por medio de gestos y expresiones faciales que les gustaba que los acariciaran y que no les gustaba ser recogidos por la cola.
¿Cómo se puede convencer a su equipo de que confíe en la inteligencia artificial? ¿O aceptar a un robot como un miembro, e incluso como un gerente? ¿Si se reemplaza a ese robot, sufrirá la moral? Responder a estas preguntas requiere entender cómo los seres humanos trabajarán y se relacionarán con máquinas pensantes. Un creciente cuerpo de investigaciones se encuentra ampliando nuestros conocimientos, proporcionando información fundamental acerca de cómo este tipo de colaboraciones puede realizar el trabajo. Mientras estas máquinas evolucionan desde ser herramientas hasta convertirse en compañeros de trabajo, una cosa es clara: aceptarlas será más que una simple cuestión de adoptar nuevas tecnologías.
El primer reto en trabajar con máquinas pensantes consiste en reconocer que ellas a menudo saben más que nosotros. Consideremos este descubrimiento realizado en 2014: unos investigadores de Wharton realizaron una serie de experimentos en los cuales se recompensaba financieramente a los participantes por hacer buenas predicciones, y éstos podían hacerlas utilizando su propio juicio o difiriendo con un algoritmo. Por ejemplo, durante un experimento se les mostraron datos de ingresos de un grupo de estudiantes de MBA y se les pidió que estimaran cuán bien se había desempeñado cada estudiante durante el programa. La mayoría de las personas prefirió utilizar su instinto en lugar de diferir con los estimados del algoritmo.
Este fenómeno se denomina "evasión de algoritmos" y ha sido documentado en muchos otros estudios. Ya sea que se esté diagnosticando pacientes o prediciendo resultados políticos, la gente siempre prefiere el juicio humano –el suyo propio o de alguien más– sobre los algoritmos, y como resultado suelen tomar las peores decisiones. El mensaje para los gerentes de empresas es que ayudar a los seres humanos a que confíen en las máquinas pensantes será algo esencial.
Lamentablemente, no basta con mostrarle a las personas cuán bien se desempeña un algoritmo para que éstas confíen en él. Cuando los investigadores de Wharton les permitieron a los participantes ver sus estimaciones, las de los algoritmos y las respuestas correctas, éstos reconocieron que generalmente al algoritmo le fue mejor. Pero ver los resultados también significó ver los errores del algoritmo, lo que afectó la confianza.
La evasión de algoritmos puede ser incluso más pronunciada para el trabajo que percibimos más sofisticado o instintivo que el cálculo numérico. Unos investigadores de la Kellogg School y Harvard Business School les pidieron a los trabajadores del sitio de crowdsourcing Mechanical Turk que completaran una serie de tareas; a algunos se les dijo que las tareas requerían de "cognición" y "razonamiento analítico", mientras que a otros se les dijo que requerían de "sentimiento" y "procesamiento emocional". Entonces se les preguntó a los participantes si sería cómodo para ellos que las máquinas se encargan de este tipo de trabajo. Aquellos que se les había dicho que el trabajo había sido de carácter emocional estuvieron mucho más perturbados por la sugerencia que aquellos que se les había dicho que tenía un carácter analítico. "Pensar es casi como hacer cálculos matemáticos", concluye Michael Norton de la Harvard Business School, uno de los autores del estudio. "Y está bien que los robots hagan cálculos matemáticos. Pero no está bien que los robots sientan cosas, porque entonces están demasiado cerca de la condición humana".
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Este es el resumen del artículo "Cuando el jefe viste pantalones de metal" publicado en en la revista HBR Blog.
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