Flujo uniforme

La paradoja del ajetreo y la promesa familiar de GPT-4

La narrativa en torno al lanzamiento alarmantemente rápido de GPT-4, además de la amplitud, la velocidad y la escala obvias de sus capacidades, es la promesa de subcontratar tareas serviles (y a veces no tan serviles), brindando a los trabajadores calificados más tiempo libre para el trabajo creativo. . ¿Suena familiar? Es porque lo es. Las computadoras personales, el correo electrónico y, más recientemente, Slack, se predijeron, y posteriormente se refutó, como herramientas de productividad que nos permitirían eliminar las cosas tediosas y abrir el ancho de banda. Si se pregunta si estas promesas se mantuvieron, pregúntele a cualquier persona que trabaje en tecnología hoy si siente que tiene tiempo para el pensamiento creativo.

Podemos señalar varias razones por las que la adopción generalizada de tecnologías revolucionarias tiende a producir el mismo resultado, pero la respuesta está profundamente arraigada en los valores fundamentales del lugar de trabajo moderno. La búsqueda interminable de la eficiencia, ya sea que se realice o no, es la estrella polar que guía el comportamiento en el que operamos, y lo ha sido durante décadas. Las estrategias convencionales de gestión del tiempo, con su énfasis en aprovechar al máximo cada minuto disponible, están diseñadas para optimizar la eficiencia y generar el mayor rendimiento. Estas prácticas han estado vigentes desde la Revolución Industrial, solo que ahora se las renombra en términos como "trucos de productividad", que inherentemente no entienden el punto. Están diseñados para la empresa, no para el individuo.

En su libro Four Thousand Weeks , Oliver Burkeman sugiere que la eficiencia está directamente relacionada con mayores niveles de 'ocupación', lo que puede parecer paradójico en la superficie, pero cuando se desglosa más, tiene mucho sentido. Usemos un ejemplo para ilustrar este punto. Voy a salir conmigo mismo aquí, así que tengan paciencia conmigo. En el clásico de culto, No le digas a mamá que la niñera ha muerto, Sue Ellen Crandel, una estudiante de secundaria de 17 años interpretada por Christina Applegate, falsifica un currículum, lo envía y consigue un trabajo en una empresa de moda corporativa para apoyar a sus hermanos y hermanas durante las vacaciones de verano (puntos de bonificación para cualquiera que puede nombrar la empresa). Rápidamente se da cuenta de lo poco calificada que está en el manejo de las responsabilidades principales de su función, específicamente sin tener idea de cómo generar un informe QED. Cuando se da cuenta de lo eficientemente que una colega, Cathy, puede hacerlos, delega (léase: descarga) la tarea crítica por completo. Cathy, que se ha "ganado" la reputación de ser ultraeficiente, ahora está más ocupada que nunca y, a menudo, trabaja por la noche para hacerlo. Su eficacia se convirtió en su carga. En el lugar de trabajo moderno, esta dinámica de asignar trabajo a quienes pueden completarlo más rápido es demasiado común.

Lo que nos lleva de vuelta a GPT-4. Esta semana, Microsoft presentó 365 Copilot, con la marca para "convertir sus palabras en la herramienta de productividad más poderosa del planeta", según el comunicado de prensa . La idea es que ahora tenga el poder de un asistente de IA para ayudar a generar todo tipo de eficiencias, desde la redacción de propuestas hasta la respuesta a correos electrónicos. ¿Esto nos hará más rápidos? Seguro. ¿Menos ocupado? Improbable.

Quiero ser parte de la energía que mi industria tiene en torno a estas nuevas herramientas, pero no puedo evitar preguntarme si es tanto miope como característicamente idealista de los optimistas tecnológicos creer que la adopción universal de GPT-4 nos permitirá ser más 'libre' del ajetreo. Espero estar equivocado, pero si la historia nos ha enseñado algo, es que más tiempo libre en el trabajo pronto será invadido por más trabajo.