Uso de la inteligencia artificial generativa en las condiciones de trabajo : scoping review
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Español
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Resumen
De acuerdo con el interés de indagar sobre las implicaciones del uso de la IA generativa sobre las Condiciones de Trabajo se planteó el desarrollo de una Scoping Review, metodología seleccionada debido a su característica de mapear la literatura, integrando investigaciones de distinto tipo y con diferente nivel de rigor. La recolección de información se realizó en las bases MEDLINE (PubMed), EMBASE, WEB OF SCIENCE, CINAHL, APA – PSYCNET, SCOPUS, LILACS, junto con la consulta de literatura gris en Google Scholar y OpenGrey. Fueron identificados 2.656 artículos, de ellos, se seleccionaron 125 artículos luego de la aplicación de los criterios de inclusión y exclusión.
El análisis de la evidencia determinó que esta tecnología puede aumentar la productividad, reemplazar las tareas repetitivas, promover la adaptación de nuevos trabajadores y facilitar la inclusión laboral de poblaciones vulnerables, entre otros. A su vez, se presentan riesgos sobre la privacidad, la captación masiva de información, la inestabilidad laboral, la prolongación de los sesgos históricos, el deterioro de condiciones contractuales, la transformación de roles de trabajo, y la acumulación de poder y capital por parte de las economías más desarrolladas.
En conclusión, es el cómo se incorporan estos sistemas y los límites en su uso lo que provoca una mejora o no en el entorno laboral. Asimismo, los principales retos son la gobernanza sobre esta tecnología y la actualización de marcos teóricos. La investigación documenta la necesidad de considerar la IA generativa y la gestión algorítmica por parte de la SST y como elemento emergente para el marco epistémico de Condiciones de Trabajo propuesto por la Universidad Nacional de Colombia. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
Given the interest in investigating the implications of using generative AI on Working Conditions, the development of a Scoping Review was proposed — a methodology chosen for its ability to map the literature by integrating research of different types and varying levels of rigor. Information was collected from the databases MEDLINE (PubMed), EMBASE, WEB OF SCIENCE, CINAHL, APA – PSYCNET, SCOPUS, and LILACS, along with searches of the gray literature in Google Scholar and Open Grey. A total of 2.656 articles were identified; of these, 125 articles were selected after applying the inclusion and exclusion criteria.
The evidence analysis found that this technology can increase productivity, replace repetitive tasks, support the onboarding of new workers, and facilitate the labor inclusion of vulnerable populations, among other benefits. At the same time, risks were identified regarding privacy, large-scale data collection, job instability, the perpetuation of historical biases, deterioration of contractual conditions, transformation of work roles, and the accumulation of power and capital by more developed economies.
In conclusion, it is how these systems are implemented and the limits placed on their use that determine whether the work environment improves. Likewise, the main challenges are governance of this technology and the updating of theoretical frameworks. The research documents the need for Occupational Safety and Health (OSH) to consider generative AI and algorithmic management, and for these to be treated as emerging elements within the epistemic framework of Working Conditions proposed by the National University of Colombia.
Descripción
ilustraciones, diagramas, tablas
Palabras clave propuestas
Términos Normalizados
610 - Medicina y salud::613 - Salud y seguridad personal; 170 - Ética (Filosofía moral)::174 - Ética ocupacional; 300 - Ciencias sociales::305 - Grupos sociales; Condiciones de trabajo; Working conditions; Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Productividad laboral; Labour productivity; revisión de literatura; literature review