What does it mean to be pragmatic about AI adoption, while staying true to the values and mission driving people and organizations? Cuando Decidió hablar de la IA, su intención era decir lo que tenía que decir una vez, y luego continuar con su vida sin tener que preguntar a nadie acerca de la IA de nuevo. Elisa Lindinger Lindinger es el cofundador de SUPERRR fue creado para servir la tesis es que la política digital es política social, y necesita visiones audaces y valores feministas. Supermercados Al igual que la mayoría de otros individuos y organizaciones hoy en día, la carpeta de correo de Lindinger ha sido inundada con nuevas invitaciones cada día. invitaciones para discutir la IA, para facilitar talleres sobre la IA feminista, o la inevitable oferta de entrenamiento para finalmente aprender a pedir correctamente. Esto hizo que Lindinger sintiera que otros temas que son igualmente cruciales están desapareciendo de la conversación. “, fue un intento de situar cómo la gente de SUPERRR ve el fenómeno de la IA, y por qué creen que es esencial devolver nuestra atención a otros temas también. AI y la improbabilidad Lo que sucedió fue que , reavivando el tema de la IA y robando la luz. ¿Un error algorítmico? Tal vez. Pero la postura de SUPERRR de rechazar la narración de la adopción ciega de la IA generativa resonó con muchas personas. Artículo anteriorLa publicación de SuperRRR se hizo viral en LinkedIn Nos encontramos con Lindinger para explorar la nuance detrás de lo que algunos podrían llamar superficialmente un enfoque luddita, y para hablar sobre establecer prioridades correctas, imaginar futuros en los que la gente quiere vivir, y cómo ir de la alfabetización de IA a la alfabetización de futuros. El fondo no podía ser más oportuno. Cracks en la narración de AI comienzan a mostrar https://www.youtube.com/watch?v=aoVkNdLhq1M&embedable=true AI – what for? AI – ¿para qué? Lindinger es un arqueólogo prehistórico por formación, un tema que describe como muy nicho y muy impulsado por los datos. Una tinker de toda la vida, Lindinger trajo ese enfoque a su familiaridad con la estadística, la ciencia de datos, las bases de datos y el aprendizaje automático. A través de trabajos en organizaciones como la Open Knowledge Foundation Germany, Lindinger tuvo que trabajar en , de , y iniciativas gubernamentales abiertas.Mientras disfrutaba de este trabajo, había una cosa que la seguía molestando: ¿para qué? ¿Cuál es el objetivo de usar esas herramientas? Datos abiertos fuente abierta “La apertura no es un objetivo para mí. Es una herramienta. Es un valor que tenemos que aplicar para algo. Esa es la razón por la que mi cofundadora Julia Kloiber y yo decidimos que queríamos fundar nuestra propia organización. Debido a nuestras ideas de avanzar en una sociedad más justa y equitativa – no teníamos realmente un espacio en una organización existente donde podíamos hacer eso”, dijo Lindinger. “La apertura no es un objetivo para mí. Es una herramienta. Es un valor que tenemos que aplicar para algo. Esa es la razón por la que mi cofundadora Julia Kloiber y yo decidimos que queríamos fundar nuestra propia organización. Debido a nuestras ideas de avanzar en una sociedad más justa y equitativa – no teníamos realmente un espacio en una organización existente donde podíamos hacer eso”, dijo Lindinger. Esta misma pregunta – “para qué” – está en el corazón de Lindinger ha trabajado en proyectos de aprendizaje automático en el pasado, y también ha estado siguiendo con el campo por interés personal. Su escepticismo viene de un lugar de conocimiento. Manifiesto AI de Lindinger para SUPERRR La razón por la que Lindinger se sintió obligado a limpiar el aire sobre la postura de SUPERRR respecto a la IA es que, al igual que otros dominios, en la sociedad civil, también, la IA se ha vuelto demasiado grande para ignorar. Knowing what we talk about, when we talk about AI Saber de qué hablamos, cuando hablamos de AI Todo empieza por En la introducción a su libro Arvind Narayanan y Sayash Kapoor proponen un experimento de pensamiento: Imaginemos que en lugar de hablar de bicicletas, trenes, coches o aviones, nos referimos a ellos todos como “vehículos”. Saber de qué hablamos cuando hablamos de AI Aceite de serpiente Sin la especificidad del lenguaje, no seríamos capaces de describir tantos problemas de tráfico, ni mucho menos desarrollar soluciones eficaces para ellos.El discurso sobre la IA es similar, con solo una etiqueta agrupando toda una gama de enfoques técnicos y aplicaciones. Como señala Lindinger, algunos de estos enfoques son útiles y bien investigados.Otros enfoques pueden suponer riesgos importantes para la sociedad, proponer enfoques no deterministas y por lo tanto son difíciles de evaluar en términos de su impacto.No podemos hablar significativamente de la IA cuando puede significar todo (y nada). y Una vez que cambie de hablar de aplicaciones específicas, que es totalmente válido, a simplemente hablar de la IA como una especie de lugar, el discurso tiende a cambiar.La gente comienza a imaginar la IA omnipotente, la singularidad de la IA, y la conversación se convierte en “Terminator todo el camino hacia abajo” como lo dijo Lindinger. Hoy en día, cuando la gente habla de IA, la mayor parte del tiempo se refiere a la IA generativa: basada en transformadores, Claramente, eso no es todo lo que hay para la IA, pero GenAI ha secuestrado el discurso y la atención de la gente, impulsando el hype de la IA. Enfoques de aprendizaje profundo hambrientos de datos, agua y energía AI hype and harms Hype y Harms El hype alrededor de la IA sirve un propósito, afirma Lindinger: Permite a las personas hacer grandes reivindicaciones sobre sus beneficios sin confrontar seriamente sus daños. Por ejemplo, el ; y aunque se habla de esto, todavía hay un enfoque en el desarrollo El daño que la IA está causando hoy está sombreado por promesas para el futuro: “ « . . La industria de la IA tiene un impacto devastador en el medio ambiente y el clima infraestructuras como los centros de datos hambrientos de recursos. La IA puede ayudar a curar el cáncer, o ofrecer educación global gratuita – así que necesitamos centros de datos La IA también aumenta la injusticia en el mundo, comenzando con Cuáles son los idiomas y las bases de conocimientos Y terminando con En los resultados de AI Y no olvidemos y . El trabajo invisible que está alimentando el hype tecnológico Considerado valioso y útil ¿Quién es visible y cómo Violaciones masivas de derechos de autor El modelo de colapso Si seguimos el hype de la IA, nuestra visión del futuro se convierte en una imagen distorsionada del pasado. Las tácticas basadas en el hype pueden haber alcanzado nuevas alturas con la IA, pero no es nada nuevo para Big Tech, añade. El Imperio “Vengo de la cultura del tiner y del hacker. Para mí, la tecnología es en última instancia lo que permite. Es algo que es fascinante, divertido, algo que quiero entender. “Vengo de la cultura del tiner y del hacker. Para mí, la tecnología es en última instancia lo que permite. Es algo que es fascinante, divertido, algo que quiero entender. Cada vez que un punto de venta quiere ponerme bajo presión, mis alarmas se apagan.Creo que hay algo que tienes que ocultar porque no quieres que miro más de cerca”, dijo Lindinger. Cada vez que un punto de venta quiere ponerme bajo presión, mis alarmas se apagan.Creo que hay algo que tienes que ocultar porque no quieres que miro más de cerca”, dijo Lindinger. Is AI really adding value? ¿Realmente aporta valor añadido? Lindinger describe el entusiasmo que rodea a la IA como Labubu, pero para los ejecutivos de la sala de juntas – se trata de ser parte del hype. Hay anécdotas de ejecutivos que impulsan a las organizaciones a “hacer algo con la IA”, y publica cuentas de organizaciones que se dedican a la IA – y a menudo se vuelven U con poco fanfare. como , mientras que los trabajadores están siguiendo en gran medida mandatos para abrazar la tecnología, pocos están viendo que crea valor real. en 2024, mientras que el uso de AI tiene el mismo Trabajo desde 2023. investigadores del Laboratorio de Redes Sociales de Stanford y BetterUp Labs comparten sobre HBR Casi el doble Dublado ¿Cómo exactamente esto afecta la productividad y la rentabilidad para las organizaciones, sin embargo, está por debatir. y a El MIT Media Lab afirma que el 95% de las organizaciones no ven un retorno mensurable de su inversión en estas tecnologías. Además, añaden, el informe sólo aborda la prueba de proyectos conceptuales, que por su naturaleza no se puede esperar tener un alto ROI. Informe reciente críticos afirman que la metodología del informe es defectuosa y no ofrece pruebas concluyentes Otros informes, como Comparado con el inicio de 2024, mayores porcentajes de encuestados dicen que los casos de uso de GenAI de sus organizaciones han aumentado los ingresos y han traído reducciones significativas de costes dentro de las unidades empresariales que las desplegan. . KcKinsey, “El estado de la IA” Consultoría Layoffs Show Drawing the line dibujar la línea Por primera vez desde que comenzó el seguimiento, las grandes empresas están reduciendo su adopción de GenAI. . El uso de IA entre las empresas con más de 250 empleados cayó del 14% al 12% desde junio de 2025. Esto puede ser un síntoma del problema central revelado por el informe del MIT - un caso clásico de lo que el consultor de IA Paul Ferguson llama Tecnología Push es – “tenemos AI, ¿qué podemos hacer?” mientras que Market Pull es – “tenemos problema X, ¿puede AI ayudar”? “Technology Push” y “Market Pull” FOMO y la noción de que esto es inevitable nunca son una buena base para la toma de decisiones, señala Lindinger. Entonces, ¿dónde deben las organizaciones dibujar la línea? ¿Qué tipos de casos de uso son los adecuados para la IA? Para Lindinger, el uso de la IA solo funciona para funciones secundarias. Tomando la traducción como ejemplo, es bueno usar la IA para obtener una idea rápida de lo que se trata. pero para presentar los resultados del trabajo en diferentes idiomas, o para generar investigación original, arte y contenido, SUPERRR trabaja con profesionales. “Cuando se trata de traducir nuestros valores en los productos que publicamos, trabajamos con expertos. Trabajamos con artistas.Y ahí es donde nosotros, como organización, dibujamos la línea.La otra razón, por supuesto, es el cumplimiento. Trabajamos con datos de socios, y funneling ellos en aplicaciones donde no sabemos exactamente lo que sucede con los datos es puro horror”, dijo Lindinger. “Cuando se trata de traducir nuestros valores en los productos que publicamos, trabajamos con expertos. Trabajamos con artistas.Y ahí es donde nosotros, como organización, dibujamos la línea.La otra razón, por supuesto, es el cumplimiento. Trabajamos con datos de socios, y funneling ellos en aplicaciones donde no sabemos exactamente lo que sucede con los datos es puro horror”, dijo Lindinger. AI and workslop AI y WorksLop Al describir su experiencia de trabajar con la IA, Lindinger se refirió al proceso de tener que curar constantemente los resultados. Por ejemplo, hay ciertos términos que SUPERRR se abstendrá de usar. Cuando usa LLMs para traducción, se escondrán términos no deseados de nuevo en el texto. Lindinger cree que no vale la pena – es más trabajo en realidad que trabajar con un traductor que sólo conoce su oficio. « . . Trabajo y La gente que inventó el término , el efecto insidioso de workslop es que desplaza la carga del trabajo hacia abajo, requiriendo al receptor interpretar, corregir o reescribir el trabajo. Esto tiene efectos negativos más allá del esfuerzo necesario para arreglar las cosas. Notas Por ejemplo, Pero hay más que el miedo a la retroalimentación que debería detener a las personas y a las organizaciones de externalizar funciones clave a la IA. El CEO de Microsoft, Satya Nadella, recibió críticas por compartir lo que parecía ser publicaciones generadas por IA en X Se trata de más de Los estudios sobre “descarga cognitiva” (utilizando GPS, calculadoras o IA para tareas de pensamiento) muestran atrofia mensurable cuando el cerebro no se ejerce. « . . Perder la voz de uno Conocimientos no adquiridos AI literacy La alfabetización Después de revisar todo esto, volvemos al concepto de Conocer lo suficiente sobre la IA para poder ejercer un juicio informado, pero ¿qué implica exactamente la alfabetización de la IA, y cómo llegamos allí? La alfabetización El concepto de alfabetización no es nuevo en el campo digital, señala Lindinger. Hay precedentes como la alfabetización de datos o la alfabetización digital, y hay algunas tomas compartidas de estas diferentes discusiones. “El primer paso para ser alfabetizado en IA sería poder ver si o qué tipo de IA está utilizando.Tenemos un problema de responsabilidad del lado del proveedor que los individuos en sus lugares de trabajo están destinados a compensar con la alfabetización de IA. Y creo que eso realmente los está poniendo a perder. no estoy seguro de que también nos está llevando adelante, hacia la IA que se está desplegando de una manera más conforme a los derechos”, dijo Lindinger. “El primer paso para ser alfabetizado en IA sería poder ver si o qué tipo de IA está utilizando.Tenemos un problema de responsabilidad del lado del proveedor que los individuos en sus lugares de trabajo están destinados a compensar con la alfabetización de IA. Y creo que eso realmente los está poniendo a perder. no estoy seguro de que también nos está llevando adelante, hacia la IA que se está desplegando de una manera más conforme a los derechos”, dijo Lindinger. Para Lindinger, idealmente, las herramientas que utilizan las personas deben llevar algún tipo de etiquetado para denotar el grado y el tipo de automatización que utilizan. From AI literacy to futures literacy De la alfabetización AI a la futura alfabetización Lindner piensa es un buen marco para la alfabetización de la IA, con el énfasis en la creación y el tinkering. Sin embargo, preferiría dejar la alfabetización de la IA a las personas que se enfocan en la IA. Lo que ve como el objetivo estratégico para SUPERRR es Trabajar con las personas para imaginar futuros en los que quieran vivir. Los seis pilares de la alfabetización Futuro “Estamos tan acostumbrados a vivir en entornos altamente estructurados que realmente no nos dan un espacio para ser creativos, para liberarnos de las cosas que hemos aprendido y imaginar algo radicalmente nuevo que luego podemos averiguar si realmente podemos alcanzar y trabajar hacia él. “Estamos tan acostumbrados a vivir en entornos altamente estructurados que realmente no nos dan un espacio para ser creativos, para liberarnos de las cosas que hemos aprendido y imaginar algo radicalmente nuevo que luego podemos averiguar si realmente podemos alcanzar y trabajar hacia él. Por supuesto, la IA juega un papel en eso porque en este momento, casi nadie puede imaginar un futuro sin la IA. Lo que hacemos es cuestionar – sí, pero para qué? Por supuesto, la IA juega un papel en eso porque en este momento, casi nadie puede imaginar un futuro sin la IA. Lo que hacemos es cuestionar – sí, pero para qué? En el corto plazo, Lindinger cree que las cuestiones fundamentales como la cohesión social o la protección de los niños en línea son temas muy importantes en los que debemos estar enfocados y no tienen nada que ver con la IA. https://pod.co/orchestrate-all-the-things-podcast-connecting-the-dots-with-george-anadiotis/pragmatic-ai-adoption-from-futurism-to-futuring-featuring-elise-lindinger-superrr-co-founder?embedable=true ¿Qué tipo de diseños podemos encontrar para los sistemas digitales, las plataformas en línea, todas las tecnologías que nos rodean, para que funcionen en nuestro interés?Estas son cuestiones de baja tecnología, que involucran a las personas y su descuido entre sí.Pero las preguntas son importantes, y la baja tecnología tiene un encanto en sí misma.
