De equipos humanos a equipos de inteligencia híbrida: identificación, caracterización y evaluación de atributos de...

Área de la Ciencia:

• Ciencias de la Computación
• Interacción Humano-Computadora
• Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• La Inteligencia Híbrida (IH) integra la inteligencia artificial (IA) para aumentar las capacidades humanas.
• La literatura existente carece de modelos sistemáticos para el diseño y la evaluación de sistemas de IH.
• Las discusiones actuales a menudo pasan por alto el conjunto humano-IA, centrándose principalmente en la tecnología.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de calidad para caracterizar y evaluar sistemas de IH desde la perspectiva de equipos humano-IA.
• Investigar la aplicabilidad de las propiedades de los equipos humanos a los sistemas de IH.
• Proporcionar un marco para el diseño y la evaluación holísticos de IH.

Principales métodos:

• Se realizó un estudio con 50 investigadores de IH para evaluar la relevancia de las propiedades de los equipos humanos para la IH.
• Se desarrolló un modelo de calidad para equipos de IH con siete atributos de calidad de alto nivel y 16 específicos.
• Se realizó una segunda investigación empírica utilizando competiciones en las que los participantes aplicaron el modelo de calidad a escenarios de IH.

Principales resultados:

• Las propiedades de los equipos humanos como la delimitación, la interdependencia, la competencia, el propósito, la iniciativa, la normatividad y la efectividad son importantes para los sistemas de IH.
• El modelo de calidad desarrollado, que comprende siete atributos de alto nivel y 16 específicos, se confirmó como relevante a través de la evaluación empírica.
• El análisis de 48 escenarios de uso de IH puso de relieve los conocimientos adquiridos al aplicar el modelo de calidad durante el diseño del sistema.

Conclusiones:

• Se ha establecido un nuevo modelo de calidad para equipos de Inteligencia Híbrida, basado en las propiedades de los equipos humanos.
• El modelo proporciona un enfoque estructurado para el diseño y la evaluación de sistemas de IH, enfatizando la colaboración humano-IA.
• Los hallazgos ofrecen orientación práctica para investigadores y diseñadores que buscan crear sistemas de IH efectivos.