Las empresas esperan incurrir en más costos como resultado de sistemas autónomos mal implementados.
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Las capacidades de inteligencia man-made se están desarrollando rápidamente y las empresas a nivel mundial están tratando frenéticamente de mantener e implementar herramientas de IA, pero hay consecuencias para la ejecución descuidada.
De hecho, el 79 % de las empresas a nivel mundial esperan incurrir en una “deuda de IA” como resultado de herramientas autónomas mal implementadas, según un nuevo informe de Asana en el estado de IA en el trabajo que encuestó a más de 9, 000 trabajadores del conocimiento en los Estados Unidos, Reino Unido, Australia, Alemania y Japón.
El informe destacó que las empresas no están preparadas y carecen de la infraestructura y la supervisión requeridas para fomentar una colaboración suave entre los empleados humanos y los agentes autónomos de IA. A diferencia de la IA generativa, los agentes actúan de forma independiente, pueden iniciar acciones y recordar trabajos anteriores que realizaron. Algunos ejemplos incluyen el operador de OpenAI y el Claude de Anthrope.
La deuda de IA es el costo de no implementar los sistemas autónomos incipientes correctamente, dijo Mark Hoffman, experto en el laboratorio de innovación laboral de Asana, a CNBC Make It.
“Esos costos podrían ser costos de dinero. También podrían perder el tiempo, lo que se relaciona disadvantage el dinero. También podría ser muchas cosas que debe deshacer, lo que es costoso desde un punto de vista financiero. Quema a las identities tener que hacerlo. Kid todos los costos asociados trick una implementación deficiente”, dijo Hoffman.
El informe describió que la deuda podría manifestarse como riesgos de seguridad, mala calidad de datos, agentes de IA de bajo impacto que perderán tiempo y recursos para los empleados humanos y una brecha de habilidades de gestión.
Hoffman dijo que esta no es una lista exhaustiva y que la “deuda” podría parecer un montón de código creado por AI que no funciona bien o contenido generado por AI que nadie está usando.
Una nueva investigación de BetterUp Labs y Stanford Social network Laboratory incluso descubrieron que el 40 % de los trabajadores del escritorio en los EE. UU. Han recibido “Lopas de trabajo” generada por IA, que los investigadores definieron como contenido que se ve bien pero carece de cualquier sustancia.
Se creó casi dos horas de trabajo adicional para las identities que lo encontraron, un impuesto unnoticeable de $ 186 por mes y un golpe de $ 9 millones a la productividad en un año, según la investigación.
“Hay una grandma inversión en este espacio en este momento y, en última instancia, es una cuestión de si esas inversiones valdrán la pena”, dijo Hoffman.
Henry Ajder, fundador de la firma de consultoría de IA Unexposed Space Advisory, y asesor de la síntesia de inicio de video clip del gobierno, Meta y AI del Reino Unido, enfatizó la necesidad de una implementación y estructuras reflexivas.
“Las characters que son CTO o oficiales de innovación, los buenos cheat los que he trabajado, con las que creo que hice la mejor posición para tener éxito disadvantage él, no están cubriendo el azúcar la interrupción de que esto va a costar … como disadvantage cualquier tipo de reelaboración basic, tendrá problemas, tendrá problemas en el camino”, dijo Ajder en una entrevista.
‘No es una bala de plata mágica’
El informe de Asana encontró que a pesar de que la adopción de IA aumenta al 70 % en 2025 desde 52 % en 2024, los trabajadores también enfrentan niveles más altos de agotamiento digital.
El agotamiento electronic aumentó al 84 % en 2025 desde 75 % en el año former, mientras que las cargas de trabajo inmanejables también aumentaron al 77 %, según el informe.
Mona Mourshed, CEO de Generation, fundadora de Generation, una organización de empleo con sede en Estados Unidos, dijo a CNBC que a pesar de las empresas que implementan herramientas de inteligencia artificial y alentan el uso de TI, los trabajadores aún están luchando.
“La razón principal por la que están luchando, y sabemos esto al hablar también disadvantage nuestros propios alumnos, es que el caso de uso de cómo y por qué se supone que debes usar esta herramienta de IA en el flujo de tu trabajo a menudo falta”, dijo Mourshed.
“Transgression una comprensión clara de cuál es el caso de uso que hará que esta tarea en certain sea mejor, más rápida, más barata … eso es lo que lleva al agotamiento, porque no sabes cuál es el resultado previsto”, agregó.
Mourshed señaló que las empresas están invirtiendo en IA con la esperanza de que el trabajo de la noche a la mañana se desempeñe mejor, más rápido y más barato, pero no ofrecen la capacitación o pautas necesarias para permitir mejoras.
“No es una bala de plata mágica, y de repente hace todo lo que quieres una vez que lo instale … va a ser un viaje mucho más doloroso llegar a esos beneficios que las compañías que lo han pensado”.
El experto en IA Ajder dijo que la estrategia correcta está probando cuidadosamente el uso de la IA y la construcción de infraestructura a su alrededor en lugar de apresurarse a la carrera wrong preparación.
“No comienzas simplemente incrustando, comienzas pilotando, comienzas alcanzando, por sandboxing, probando estos sistemas”, dijo.
Esto incluye todo, desde la capacitación correcta para los empleados, hasta pensar en el tipo de modelos de IA que el negocio podría necesitar. Es mucho más difícil responder a errores o mal funcionamiento cuando no hay ningún procedimiento en su lugar.
“Así que no digo que no puedas correr el riesgo de ser cuidadosamente cuando se trata de usar IA, pero debe calcularse y tiene que ser alcanzado”, dijo Ajder.
