Este escrito examina la intersección entre la inteligencia artificial (IA) y las teorías de motivación humana, con un enfoque en las implicaciones para el futuro del trabajo y los sistemas de incentivos económicos. Analizamos cómo la rápida evolución de la IA desafía las teorías económicas tradicionales sobre la motivación, las cuales se basan principalmente en incentivos extrínsecos. A través de una revisión de la literatura y del análisis de estudios empíricos, mostramos la importancia creciente de la motivación intrínseca en un entorno laboral cada vez más automatizado. Al respecto, exploramos el efecto crowding out, donde los incentivos extrínsecos pueden disminuir la motivación intrínseca, y sus implicaciones para el diseño de sistemas de incentivos. Particularmente, presentamos dos escenarios potenciales: una simbiosis entre el trabajo humano y la IA, y una transformación radical que podría hacer que el trabajo humano sea opcional en muchos sectores. Concluimos que es necesario reevaluar y adaptar los modelos económicos y sistemas de incentivos para reflejar una comprensión más matizada de la motivación humana en el contexto de la IA. Este estudio subraya la importancia de un enfoque interdisciplinario para la transición hacia un futuro donde la relación entre los humanos, el trabajo y la tecnología deberá ser redefinida.

Publicado: 2024-08-20