Una nueva investigación de ESMT Berlín muestra cómo la IA puede gestionar a los participantes humanos en proyectos de investigación a gran escala, asumiendo funciones como la asignación de tareas, la coordinación y la motivación.

Los investigadores Maximilian Koehler, Ph.D.candidato en ESMT, y Henry Sauermann, profesor de estrategia en ESMT, exploran el papel de la IA, no como un "trabajador" que realiza tareas de investigación específicas comorecopilación de datosy análisis, sino como un "gerente" de trabajadores humanos que realizan tales tareas.algorítmicogestión(AM) sugiere un cambio significativo en la forma en que se llevan a cabo los proyectos de investigación y puede permitir que los proyectos funcionen a mayor escala y eficiencia.

Con la complejidad y el alcance de la investigación científica aumentando rápidamente, el estudio,publicadoenPolítica de investigación, ilustra que la IA no sólo puede replicar sino también superar potencialmente a los administradores humanos aprovechando sus capacidades instantáneas, integrales e interactivas.

investigandoalgorítmicoGestión en ciencia ciudadana y de masas, Koehler y Sauermann analizan ejemplos de cómo la IA desempeña eficazmente cinco funciones de gestión importantes: división y asignación de tareas, dirección, coordinación, motivación y apoyo al aprendizaje.

Los investigadores investigaron proyectos a través de documentos en línea;entrevistando a organizadores, desarrolladores de IA y participantes del proyecto;y uniéndose a algunos proyectos como participantes.Esto permitió a los investigadores identificar proyectos que utilizan gestión algorítmica, comprender cómo la IA realiza funciones de gestión y explorar cuándo la AM podría ser más eficaz.

El creciente número de casos de uso sugiere que la adopción de la FA podría ser un factor crítico para mejorar la productividad de la investigación."Las capacidades de la inteligencia artificial han llegado a un punto en el que la IA ahora puede mejorar significativamente el alcance y la eficiencia de la investigación científica mediante la gestión de proyectos complejos y de gran escala", afirma Koehler.

En una comparación cuantitativa con una muestra más amplia de proyectos, el estudio también revela que los proyectos habilitados para AM suelen ser más grandes que los proyectos que no usan AM y están asociados con plataformas que brindan acceso a herramientas de IA compartidas.Esto sugiere que la FA puede permitir que los proyectos crezcan, pero también requiere infraestructuras técnicas que los proyectos independientes pueden tener dificultades para desarrollar.

Estos patrones apuntan hacia fuentes cambiantes de ventaja competitiva en la investigación y pueden tener implicaciones importantes para los financiadores de la investigación, las plataformas de investigación digitales y las organizaciones de investigación más grandes, como universidades o laboratorios corporativos de I+D.

Aunque la IA puede asumir importantes funciones de gestión, esto no significa queinvestigadores principaleso los gestores humanos quedarán obsoletos.Sauermann señala: "Si la IA puede hacerse cargo de algunas de las funciones más algorítmicas y mundanas de la gestión, los líderes humanos podrían dirigir su atención a tareas más estratégicas y sociales, como identificar objetivos de investigación de alto valor, recaudar fondos o construir una cultura organizacional eficaz".".

Más información:Maximilian Koehler et al, Gestión algorítmica en la investigación científica,Política de investigación(2024).DOI: 10.1016/j.respol.2024.104985

Proporcionado porEscuela Europea de Gestión y Tecnología (ESMT)