De un vistazo
- Fuente
- Beane (2018). Shadow Learning: Building Robotic Surgical Skill When Approved Means Fail. Administrative Science Quarterly, 64(1), 87–123. doi:10.1177/0001839217751692
- Cómo se hizo
- Dos estudios: dos años de observación en cinco hospitales, comparando la cirugía robótica con la tradicional, y entrevistas en 13 hospitales universitarios de referencia. Estudio de caso. Un análisis detallado de una o pocas organizaciones, con entrevistas y observación.
- Quién participó
- Cirujanos en formación y cirujanos de cinco hospitales, más entrevistas en 13 hospitales universitarios.
- Dónde
- Hospitales de Estados Unidos.
“The radically different practice of robotic surgery greatly limited trainees’ role in the work, making approved methods ineffective.” [La práctica radicalmente distinta de la cirugía robótica limitó mucho el papel de los residentes en el trabajo, y los métodos aprobados dejaron de ser eficaces.]
Qué encontró
- La forma habitual de aprender, asumir cada vez más parte del trabajo real bajo supervisión, funcionaba bien en la cirugía tradicional.
- Con el robot, la parte de los residentes en el trabajo se redujo mucho, y los métodos de formación aprobados dejaron de funcionar.
- Aun así, una minoría de residentes llegó a ser competente. Se especializaron pronto, practicaron por su cuenta y operaron con menos supervisión de la que exigían las reglas. El autor lo llama “shadow learning” [“aprendizaje en la sombra”].
- El resultado fue que hubo menos expertos capaces de los que la profesión necesitaba.
Cuándo se cumple el resultado
El mecanismo no depende de la cirugía. Se aplica siempre que una nueva tecnología reduce la parte del júnior en el trabajo real, de modo que el júnior pierde la práctica.
Un estudio posterior midió una pérdida de destreza en médicos experimentados, no en personas en formación, a los tres meses de introducirse la IA. Vea la destreza de los endoscopistas después de trabajar con IA.
Límites
- El estudio trata de robots quirúrgicos, no de software de IA. Aplicarlo al trabajo de oficina es una comparación razonada, no un resultado probado.
- Describe lo que hicieron los residentes para arreglárselas. No pone a prueba qué debería hacer una empresa en su lugar.
Prácticas que usan este estudio
Este estudio respalda:
- Compruebe de vez en cuando lo que el personal puede hacer sin la IA En una muestra de casos, pida a las personas que hagan el trabajo sin la IA y compare el resultado con su trabajo habitual. Empiece por quienes revisan lo que produce la IA y por quienes aún están aprendiendo el oficio, y configure las herramientas de quienes aprenden para que den pistas, no respuestas. Hacer más adelante · Esfuerzo: medio (semanas, unas pocas personas)
- Conserve las tareas de nivel inicial con las que aprende el personal nuevo Antes de automatizar un trabajo rutinario, compruebe si es la forma en que el personal júnior aprende el oficio. Si lo es, reserve una parte para ese personal, o sustituya ese aprendizaje de otra manera. Hacer más adelante · Esfuerzo: medio (semanas, unas pocas personas)
Este estudio limita o contradice: