Está surgiendo un nuevo tipo de mercado laboral.

Hace unas semanas, Payman AI lanzó un servicio de IA que paga a los humanos (AI that Pays Humans) que se encuentra en fase de prueba beta privada. El servicio explica que el cliente realiza el pago a la cuenta del agente de IA de Payman y, a continuación, concede acceso a la IA para realizar tareas que solo los humanos pueden hacer en el mundo real.

Como ejemplo, el proyecto de 'recopilación de 10 reseñas para tareas de gestión de clientes' muestra cómo la IA especifica y organiza los elementos mínimos de las reseñas solicitadas por el cliente y las comparte en la plataforma. Las personas interesadas en esta solicitud salen al mundo real a recopilar y enviar las reseñas. La IA determina si son apropiadas y luego paga a cada persona la cantidad asignada.

Este método puede parecer un simple caso de aplicación de la IA. Sin embargo, es digno de mención porque proporciona una pista para el ámbito de la 'confianza', que es el cuello de botella más común y difícil de resolver en la adopción de la IA.

La preocupación por evitar que se realicen tareas sesgadas debido al aprendizaje de patrones de datos erróneos es uno de los miedos más comunes a la adopción de la IA. En febrero, el modelo de IA generativa Gemini de Google fue criticado por generar imágenes de mujeres asiáticas y hombres negros en lugar de hombres blancos en imágenes del ejército alemán de 1943. El servicio se suspendió temporalmente. Se debió a la excesiva concentración en la diversidad, que se ha enfatizado recientemente, en lugar de la verificación de hechos históricos.

Sin embargo, como en el caso que presenta Payman, la inclusión de una etapa en la que las personas participan y revisan el proceso intermedio de la solicitud puede ayudar a detectar errores, aumentar la responsabilidad general del proyecto y, por lo tanto, aumentar la confianza en el servicio. En resumen, el consenso general que se desprende de este caso es que la IA contrata a humanos para‘Completar tareas que van más allá de las capacidades de la IA’.

Sin embargo, a medida que este enfoque se generalice, es necesario prestar atención al hecho de que los humanos deben acostumbrarse a criterios diferentes a los anteriores para mostrar sus habilidades y experiencia como trabajadores.

En primer lugar, en un entorno en el que la IA desempeña el papel de empleador, la fuente de confianza se desplaza a la precisión del algoritmo y la confiabilidad de los datos. Dado que el nivel de confianza se determina por la forma en que la IA evalúa y selecciona a las personas, las personas que solicitan un proyecto como trabajadores pueden exigir que se establezcan criterios externos para verificar que los algoritmos relacionados son transparentes y justos, y que los datos son precisos y libres de sesgos.

Además, en el mercado laboral tradicional, la confianza se forja en las relaciones directas entre personas, por lo que las reseñas o las cartas de recomendación influyen en la decisión de contratación. En las plataformas de empleo basadas en la IA, solo el sistema de reputación interno puede ser la fuente de confianza. Esto sugiere que los comentarios o reseñas que los usuarios dejan sobre otros usuarios con los que colaboran serán más decisivos que antes. Esto significa que existe una alta probabilidad de que la situación de los empresarios en el mundo real que sufren daños graves debido a la 'terrorización de las estrellas' en Baedal Minjok también ocurra en el entorno laboral.

Para una mejor comprensión, podemos considerar el problema del título del puesto de trabajo.

En el entorno laboral, el título del puesto de trabajo no es solo una indicación del trabajo, sino también un símbolo importante para que los solicitantes muestren su valor y sus habilidades. Especialmente en los modelos de empleo basados en la IA, el título del puesto de trabajo puede utilizarse como un indicador clave para juzgar el papel del solicitante. Al igual que ya estamos familiarizados con el hecho de que la calificación de las solicitudes en los procesos de contratación de grandes empresas se basa en criterios tecnológicos centrados en palabras clave.

A mediados de la década de 1990, algunos investigadores centrados en los humanos fruncieron el ceño ante el títuloUnderstanderque estaba en sus tarjetas de presentación. Teniendo en cuenta la clara distinción entre los roles que se requieren en cada sector, como los investigadores de IA, los diseñadores de UX, etc., podemos confirmar que la definición del título del puesto de trabajo debe basarse en la autoconciencia y la comprensión compartida de las necesidades del mercado en cuanto a la determinación de en qué campo y qué función desempeñó el solicitante.

Esto significa que cuando llega el entorno laboral basado en la IA, surge la pregunta de cómo el título del puesto de trabajo que los humanos definen como solicitantes puede conectarse con los criterios de comprensión del mercado y la industria que la IA juzga y evalúa, y cómo se pueden generalizar los diversos criterios de juicio relacionados. Tal vez ahora es el momento de reflexionar más sobre qué es la 'confianza' en el cambiante mercado laboral.

Referencias

IA que paga a los humanos

Payman - ¡Habilitando pagos de agentes de IA a humanos!
'¿La IA está distorsionando la historia? ... Se suspende la función de imagen de la IA Gemini de Google

El problema con los títulos de los puestos de trabajo: Más allá de las palabras de moda en un panorama laboral cambiante