Inteligencia Artificial y equipos de trabajo: Hacia la colaboración humano-IA

Hasta hace poco, un equipo de trabajo se concebía como una estructura organizativa formada por personas que colaboran de forma interdependiente para alcanzar objetivos compartidos. En este marco conceptual, la tecnología se consideraba un mero instrumento utilizado con distintos propósitos, como intercambiar información, comunicarse o elaborar documentos compartidos entre los miembros del equipo. Sin embargo, el rápido desarrollo de la IA la ha convertido en un agente autónomo capaz de participar en actividades que implican supervisión, coordinación, reasignación de tareas e interacción continua con los miembros del equipo humano u otra IA (Gupta et al., 2023; Seeber et al., 2020). Esto abre el debate sobre si debemos seguir considerando la IA como un instrumento o, por el contrario, como un miembro más del equipo con capacidades autónomas. En este último caso, se hace patente la necesidad de repensar qué entendemos por equipo de trabajo.

La colaboración humano-IA en el marco de un equipo de trabajo conlleva repensar muchos de sus aspectos, siendo los más destacados: composición del equipo, procesos grupales, confianza, cognición compartida y rendimiento grupal (Schmutz et al., 2024). La composición del equipo ya no solo se basa en las diferentes características de las personas que forman parte del equipo (p.ej., aspectos sociodemográficos, psicológicos), sino que también debe incluir las percepciones y reacciones de los humanos frente a sistemas digitales autónomos. Así, los humanos podemos tener distintas actitudes hacia la IA (Park et al., 2024). En cuanto a los procesos grupales, es importante no dar por sentado que estos son iguales cuando la coordinación es entre humanos e IA. De hecho, varios estudios señalan que la comunicación y coordinación en equipos compuestos por personas e IA se ve afectada negativamente (Dell’Acqua et al., 2023). La confianza es un aspecto esencial para el buen funcionamiento de un equipo, y parece que también lo es para un equipo con agentes basados en IA. No obstante, los niveles de confianza son menores en equipos humano-IA comparados con equipos humano-humano (Georganta y Ulfert, 2024). Otro de los aspectos del equipo para el que la incorporación de la IA supone un reto es la cognición compartida del equipo. Uno de los constructos clásicos en este apartado es lo que se denomina modelos mentales compartidos, que hacen referencia a representaciones mentales más o menos compartidas entre los miembros de un equipo que incluyen conocimiento relativo a diferentes aspectos del equipo, la tarea y el contexto organizacional. En este sentido, los modelos mentales de humanos y máquinas deben estar alineados (Yang et al., 2023). Por último, el rendimiento del equipo como resultado de la colaboración entre humanos e IA requiere avances en el entendimiento entre la inteligencia humana y la artificial para trabajar en equipo.

En conclusión, la integración de la IA en equipos de trabajo representa una transformación significativa en la forma en que concebimos la colaboración y el trabajo en equipo. La IA no solo debe ser vista como una herramienta, sino como un miembro activo del equipo, lo que implica una redefinición de los conceptos tradicionales de equipo de trabajo. Esta colaboración humano-IA requiere una adaptación en la composición del equipo, procesos grupales, confianza, cognición compartida y rendimiento grupal. A medida que avanzamos en la comprensión y alineación de los modelos mentales entre humanos y máquinas, podemos mejorar la eficiencia y efectividad de los equipos de trabajo, aprovechando al máximo las capacidades de la inteligencia artificial.

Bibliografía

Dell’Acqua, F., Kogut, B., & Perkowski, P. (2023). Super mario meets ai: Experimental effects of automation and skills on team performance and coordination. Review of Economics and Statistics, 1-47.

Georganta, E., & Ulfert, A. S. (2024). Would you trust an AI team member? Team trust in human–AI teams. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 97(3), 1212-1241.

Gupta, P., Nguyen, T. N., Gonzalez, C., & Woolley, A. W. (2023). Fostering collective intelligence in human–AI collaboration: laying the groundwork for COHUMAIN. Topics in Cognitive Science.

Park, J., Woo, S. E., & Kim, J. (2024). Attitudes towards artificial intelligence at work: Scale development and validation. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 97(3), 920-951.

Schmutz, J. B., Outland, N., Kerstan, S., Georganta, E., & Ulfert, A. S. (2024). AI-teaming: Redefining collaboration in the digital era. Current Opinion in Psychology, 101837.

Seeber, I., Bittner, E., Briggs, R. O., De Vreede, T., De Vreede, G. J., Elkins, A., … & Söllner, M. (2020). Machines as teammates: A research agenda on AI in team collaboration. Information & Management, 57(2), 103174.

Yang, S. C. H., Folke, T., & Shafto, P. (2023). The inner loop of collective human–machine intelligence. Topics in Cognitive Science.