Muchas empresas recurrieron a trabajadores remotos para continuar sus operaciones después de que los estados emitieran órdenes de quedarse en casa para reducir las infecciones por COVID-19, una tendencia que probablemente se acelerará mucho después de que se controle el coronavirus.
Para ayudar a las empresas a facilitar la transición en línea, los investigadores de la USC estudiaron los desafíos para aumentar el uso del trabajo colaborativo, una manifestación de la economía de los conciertos en los que las empresas ofrecen tareas ad-hoc y mundanas a los clientes potenciales a través de un sitio web. La medida minimiza las interrupciones queorganizaciones experimentarían como resultado de COVID-19 u otras crisis.
El estudio, realizado en septiembre de 2019 a través de una colección de respuestas de tareas a través de la plataforma de crowdsourcing de Mechanical Turk de Amazon, muestra que los trabajadores necesitarán más autonomía sobre las tareas y un sentido más claro de propósito para realizar un trabajo a menudo mundano a un alto nivel: ventajas queOfertas de asistencia de IA.
"Crowdwork funciona de manera similar a Uber, pero se usa para realizar tareas en línea como datos limpios, entrenar inteligencia artificial y contenido moderado", dijo Gale Lucas, profesor asistente de investigación en el Instituto de Tecnologías Creativas TIC de la Escuela de Viterbi de la USCde Ingeniería. "A medida que las tasas de desempleo continúen disparándose, es probable que se vuelva aún más popular como medida provisional durante el cierre actual y a medida que la economía cambie debido al COVID-19. Necesitamos mejorar el trabajo colaborativo y hacerlo más eficiente, lo quepodría implicar nuevos tipos de asistencia de supervisión utilizando IA ".
Los hallazgos se presentaron el 11 de mayo a través de la Conferencia internacional sobre agentes autónomos y sistemas de agentes múltiples en Nueva Zelanda.
Con el desarrollo continuo de las tecnologías de inteligencia artificial, los empleados y los trabajadores de conciertos encuentran cada vez más algoritmos de software que ayudan a asignar su trabajo. Muchas tareas realizadas por los gerentes, como la contratación, las evaluaciones y el establecimiento de compensaciones, usarán cada vez más la inteligencia artificial como una herramienta paraayudar a realizar estas funciones.
Estas tareas de supervisión recientemente automatizadas, llamadas gestión algorítmica, ya juegan un papel importante en empresas como UPS, Uber y Amazon que subcontratan tareas a un gran grupo de trabajadores en línea.
Una nueva investigación de ICT y Fujitsu Laboratories muestra que para mejorar la motivación de los trabajadores en un entorno de trabajo colectivo, es imperativa la autonomía y transparencia del trabajador con respecto a cómo se han resuelto las tareas completadas.
Las percepciones de autonomía pueden mejorar la productividad, especialmente cuando el trabajo tiene un significado intrínseco para los trabajadores, sin embargo, el trabajo colaborativo a menudo parece carecer de sentido. Según los investigadores, "lo que es más problemático, el significado del trabajo a veces se oculta debido a la seguridad o al control experimental, comocuando los trabajadores sirven como sujetos en un experimento científico. Mejorar la motivación y el rendimiento del usuario a través de la interacción humano-agente es un desafío importante, no solo para la gestión algorítmica sino en otras disciplinas de la IA, incluida la tecnología educativa, el mantenimiento de la salud personal, los juegos de computadora, la productividad personalseguimiento y crowdsourcing. "
Para probar las aplicaciones de gestión, los investigadores de las TIC realizaron un experimento en línea para investigar cómo las percepciones de autonomía y el significado del trabajo dan forma a la motivación de los trabajadores digitales. Yuushi Toyoda, investigador principal de Fujitsu Laboratories, y los investigadores de la USC, Jonathan Gratch y Lucas, examinaron técnicas alternativas para mantener el trabajo digital.motivación cuando su trabajo es administrado adicionalmente por un algoritmo.
"Dado que los diseñadores de sistemas pueden estar diseñando agentes autónomos que realizan algunas tareas de gestión en el contexto de la gestión algorítmica, comprender cómo los trabajadores pueden responder a estos sistemas, especialmente en condiciones de trabajo remoto, podría proporcionar una guía esencial para los diseñadores", dijo Toyoda.
El equipo descubrió que los trabajadores están más motivados cuando su trabajo tiene significado y la gestión algorítmica se enmarca de una manera que resalta la autonomía del trabajador. Por ejemplo, al realizar una tarea tediosa como contar la cantidad de glóbulos infectados en un portaobjetos de laboratorio, los trabajadoresfuncionan mejor cuando se les informa sobre un objetivo socialmente significativo, como curar una enfermedad infecciosa, y cuando la retroalimentación apoya la autonomía con sugerencias y consultas útiles.
"Descubrimos que cuando las personas sabían que el objetivo era ayudar a curar una enfermedad, en realidad informaban en exceso el número de células infectadas. Su deseo de ver el trabajo con éxito en realidad socavaba la utilidad de su trabajo", dijo Gratch, director de virtual humaninvestigador en las TIC y profesor de informática en la USC Viterbi.
Por el contrario, cuando el trabajo no tiene significado, la productividad solo se mejora cuando la gestión algorítmica recurre al control administrativo autoritario, enmarcando el algoritmo como un jefe que ordena la conformidad en lugar de promover la autonomía. Eso puede ser un desafío, ya que no lo es.siempre es posible proporcionar el significado detrás de una tarea porque esta información a veces puede sesgar los resultados, dijeron los investigadores.
Los nuevos hallazgos destacan la importancia de la autonomía y la significación en un entorno de trabajo colaborativo y contribuyen al creciente cuerpo de literatura sobre gestión algorítmica e interacción humano-IA. Las empresas de transporte compartido como Uber y Lyft utilizan actualmente la gestión algorítmica a través de una aplicación que brindala libertad de los empleados en la programación y las rutas, y los hallazgos del equipo de investigación de la USC sugieren formas de mejorar dichos sistemas.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad del Sur de California . Original escrito por Sara Preto. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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