Ronald Palacios Castrillo
Este espectacular artículo por Aidan Tone -Rodgers del M.I.T estudia el impacto de la inteligencia artificial en la innovación, aprovechando la introducción aleatoria de una nueva tecnología de descubrimiento de materiales a 1.018 científicos en el laboratorio de I+D de una gran empresa estadounidense.
Los investigadores asistidos por IA descubren un 44% más de materiales,lo que da como resultado un aumento del 39% en las solicitudes de patentes y un aumento del 17% en la innovación de productos posteriores.
Estos compuestos poseen estructuras químicas más novedosas y conducen a invenciones más radicales. Sin embargo, la tecnología tiene efectos sorprendentemente dispares en la distribución de la productividad: mientras que el tercio inferior de los científicos ve poco beneficio,la producción de los mejores investigadores casi se duplica. Al investigar los mecanismos detrás de estos resultados, demuestro que la IA automatiza el 57% de las tareas de «generación de ideas», reasignando a los investigadores a la nueva tarea de evaluar los materiales candidatos producidos por modelos.
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Los mejores científicos aprovechan su conocimiento del dominio para priorizar sugerencias prometedoras de IA,mientras que otros desperdician recursos significativos probando falsos positivos.
En conjunto, estos hallazgos demuestran el potencial de la investigación aumentada con IA y resaltan la complementariedad entre los algoritmos y la experiencia en el proceso innovador.
Sin embargo, la evidencia de la encuesta revela que estas ganancias tienen un costo, ya que el 82% de los científicos informan una menor satisfacción con su trabajo debido a la disminución de la creatividad y la subutilización de las habilidades.
Link al artìculo completo : https://aidantr.github.io/files/AI_innovation.pdf