La inteligencia artificial (IA) domina las noticias actuales con pronósticos de productividad de trillones de dólares, demandas de derechos de autor, desafíos regulatorios y advertencias sobre el futuro del trabajo blanco. Sin embargo, la pregunta más grande no es qué reemplaza la IA, sino qué puede amplificar. El siglo XXI puede ser menos sobre máquinas que superen a los humanos y más sobre cómo los humanos y los algoritmos digitales aprenden a trabajar juntos. Esta colaboración podría redefinir cómo las organizaciones, desde el Banco Mundial hasta las ONG locales, abordan problemas globales complejos.
El concepto de rendimiento de equipo y inteligencia colectiva ha sido un foco de investigación, particularmente en entornos de alta performance como deportes profesionales. Los atletas y otros realizadores de élite a menudo experimentan momentos en los que el equipo produce resultados que ningún individuo podría lograr solo. Por el contrario, hay casos en los que el rendimiento del equipo se desmorona a pesar de la excelencia individual. Estas experiencias han impulsado la investigación en la ciencia del rendimiento de equipo y la inteligencia colectiva. La investigación etnográfica con equipos de rugby profesionales en China, por ejemplo, ha proporcionado perspectivas sobre las constantes y variables ingredientes del comportamiento y el rendimiento humano a través de las culturas.
La estructura de los equipos es sorprendentemente similar en diferentes contextos, pero la forma en que se despliega esta estructura puede variar significativamente. Esta comprensión es crucial para la cooperación internacional, donde diferentes países deben colaborar hacia resultados compartidos que se alineen con y posiblemente excedan los intereses individuales. El « perfil oculto » en psicología social ilustra este concepto: cada miembro del equipo tiene una pieza de información única necesaria para resolver un rompecabezas compartido, y para que el equipo tenga éxito, cada persona debe contribuir su pieza. Esta lógica se aplica a diferentes escalas, desde equipos deportivos hasta cuerpos de políticas y redes digitales.
La IA ha emergido como una herramienta poderosa para comprender y mejorar el rendimiento de equipo. Nuevos algoritmos para modelar la actividad cerebral y los compañeros de IA desarrollados a través de programas como DARPA han profundizado nuestra comprensión de cómo la IA puede diseñarse para fortalecer la inteligencia colectiva. Este trabajo ha moldeado las ideas actuales sobre el diseño de sistemas técnicos y incentivos de política para mejorar la inteligencia colectiva en diferentes escalas.
La hora de la inteligencia colectiva
El siglo XXI podría ser la hora de la inteligencia colectiva, construyendo sobre la idea de que el siglo XX fue la hora de los economistas. Los problemas actuales son multidimensionales y abarcan comunidades de todas las escalas, requiriendo un esfuerzo colectivo y transdisciplinario que se apoye en múltiples bases de evidencia y enfoques científicos. La ciencia emergente de la inteligencia colectiva incluye a científicos de la computación, científicos sociales, científicos del comportamiento y antropólogos que trabajan juntos para comprender cómo diferentes mecanismos de colaboración y acción colectiva pueden producir resultados mayores que cualquier individuo o institución podría lograr solo.
La iniciativa de las 17 Salas en Brookings ejemplifica este enfoque. Aborda los desafíos más difíciles del mundo, como eliminar la pobreza extrema, preservar los ecosistemas, avanzar la igualdad de género y garantizar la educación universal, creando un « equipo de equipos » para resolver problemas. Los participantes se reúnen en pequeños equipos para colaborar en ideas y acciones dentro de áreas específicas de problemas, y las propuestas se comparten entre equipos para identificar oportunidades para el aprendizaje compartido y la acción. Esto se alinea con la intuición de que el cambio a menudo se reduce a personas que colaboran y se conectan en pequeños equipos con misiones, y con la infraestructura adecuada, el equipo puede ser escalado como una unidad poderosa de acción para impulsar resultados a escala social.
La IA amplifica y complica nuestra capacidad para resolver problemas colectivamente. La IA generativa combina la inteligencia generalizada con la capacidad de lenguaje natural, reduciendo la fricción de la interacción humano-máquina y bajando la barrera para la participación humana en sistemas de IA. Sin embargo, lograr el impacto social positivo de estas tecnologías depende de cómo diseñemos estos sistemas y a qué fin. La IA debe verse como tecnología social construida y moldeada por humanos, diseñada para amplificar más que extraer la agencia y la colaboración humanas. Las elecciones de diseño que hacemos hoy determinarán si la IA fortalece la resolución de problemas colectivos o profundiza las divisiones existentes.
La IA como inteligencia colectiva generativa
El discurso actual sobre la IA a menudo se divide en dos campos: tecnología primero, centrado en algoritmos y capacidades de modelo de vanguardia, y política primero, centrado en riesgos y derechos. Ambos campos pasan por alto la pregunta más grande de cómo combinar la inteligencia humana y artificial para desbloquear nuevas formas de inteligencia colectiva. La IA generativa puede redefinirse como « inteligencia colectiva generativa », enfatizando la historia humana a lo largo de su desarrollo y despliegue. Los modelos de fundación se entrenan en la inteligencia colectiva humana incorporada a lo largo de Internet, refinados a través de retroalimentación humana y mejorados a través de retroalimentación continua del usuario. Posicionar estos sistemas de IA correctamente puede elevar y amplificar el potencial humano en equipos, organizaciones y comunidades.
Colaboración humana-AI
El equipo de Vibe es un nuevo enfoque para la colaboración humana-AI, combinando herramientas de AI con el trabajo en equipo humano para crear mejores resultados. Este enfoque, inspirado en « código de vibra », implica un flujo de trabajo conversacional donde los humanos describen el « vibe » de una idea a un modelo de AI, que produce el primer borrador. El experto humano entonces itera en el borrador con el modelo, dando retroalimentación sobre buggs o ajustes hasta que el producto esté completo. Este proceso es rápido, conversacional y de bajo fricción, con la AI manejando gran parte del trabajo de bajo nivel.
Un caso de uso concreto de la colaboración de vibe es el experimento SDG 1.1, donde una estrategia global para erradicar la pobreza extrema antes de 2030 se diseñó en una sola sesión de 90 minutos. El proceso involucró una entrada humana rica de un experto líder en la erradicación de la pobreza global, seguido de una revisión y validación cuidadosas e iterativas. El AI jugó un papel de apoyo, manejo de tareas como transcripción y generación de borradores iniciales, mientras que la calidad provino de la profundidad de la entrada humana y las décadas de experiencia detrás de ella. Esta aproximación siente como un « salsa especial » digno de entender, combinando la sabiduría humana con la velocidad del AI en la iteración, automatización y estructuración de salidas.
La colaboración de vibe ha generado un compromiso positivo de varios sectores, incluyendo equipos de AI en los principales fabricantes de automóviles de EE. UU., agencias gubernamentales y colegas en Brookings. Los pasos siguientes implican escalar y validar el enfoque en diferentes contextos. Esto significa llevar a más personas a las conversaciones de política para informar las estrategias y salidas que provienen de procesos como este, y probar si el método mismo puede ser validado como una fuente de colaboración, creatividad y flujo de equipo mejorada en relación con el trabajo individual o otros formatos de equipo.
En espacios de formulación de políticas, donde el AI ya puede sintetizar, resumir y incluso simular, el papel de los humanos es enfocarse en tareas de nivel superior como el juicio, la colaboración, la toma de decisiones, la generación de ideas y la creatividad. El AI amplifica la creación de conocimiento al manejar tareas de nivel inferior, liberando capacidad para construir las arquitecturas que permiten a las personas trabajar en silos, traducir entre lenguajes institucionales y actuar colectivamente en grandes desafíos. A través de la colaboración de vibe, los equipos están pasando menos tiempo en tareas mundanas y más tiempo en conversación y control de calidad.
El éxito en la colaboración humana-AI se mide por mejoras en la inteligencia colectiva. La ciencia de la inteligencia colectiva avanza rápidamente, permitiendo identificar mecanismos causales en grupos, ecosistemas y organizaciones. Un marco simple lo divide en tres componentes: memoria colectiva (lo que sabemos juntos), atención colectiva (en lo que estamos enfocados juntos) y razonamiento colectivo (en lo que tenemos el potencial de actuar juntos). El siguiente frente es unir experimentos con estas herramientas directamente a resultados medibles, especialmente en desafíos del mundo real como los ODS, para rastrear y probar el progreso.
La atrofia cognitiva es un riesgo en entornos de alta AI, particularmente para el personal más joven que entra en la fuerza laboral. Sin embargo, también hay una oportunidad para desarrollar nuevas competencias cognitivas, habilidades y atributos. La interacción humana-AI, como la codificación de vibe y la colaboración de vibe, se convertirá en un nuevo músculo, con su propio conjunto de comandos. Es esencial encontrar un equilibrio entre proteger ciertas habilidades y inclinarse hacia nuevas.
Las prácticas corporales, como el Tai Chi, pueden desempeñar un papel activo en la forma en que diseñamos e interactuamos con tecnologías como el AI. Estas prácticas fijan los ingredientes humanos en la historia del AI, recordándonos nuestra corporalidad y la importancia de ser humano en una era de AI.
Las prácticas corporales cultivan energía, creatividad y conexión, que son clave para fijar los ingredientes humanos en la historia del AI. Estas prácticas son esenciales para aclarar qué significa ser humano en una era de AI. Recuerdan a nosotros nuestras prácticas más viscerales, corporales que disfrutamos juntos en comunidad con otros. Este enfoque en la corporalidad es crucial para la forma en que diseñamos e interactuamos con tecnologías como el AI, asegurando que elevemos y ampliemos el potencial humano en equipos, organizaciones y comunidades.
