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AI can write before you thinkLa IA puede escribir antes de que pienses · V7

33 slides · 27 min · 2026-08-06 language
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HanademiPlatzi
AI can write before you thinkMade for Freddy Vega, by Hanademi
  1. AI made completed work look better while independent ability moved backward.
  2. Retrieval practice created about 50% more long-term learning than concept mapping.
  3. A rising AI workload does not guarantee a rising skills baseline.
La IA puede escribir antes deque piensesMade for Freddy Vega, by Hanademi
  1. La IA mejoró el trabajo terminado mientras retrocedía la capacidad independiente.
  2. La práctica de recuperación produjo cerca de 50% más aprendizaje duradero que los mapas conceptuales.
  3. Una mayor carga de IA no garantiza una base creciente de habilidades.
AI improved the homework and weakenedthe examAssisted work versus later independent performance in 2 separate student studies.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Bastani, H., et al. (2024). Generative AI can harm learning. NBER Working Paper No. 33074; conference.nber.org.UnitPerformance changeNearly 1,000 students48%-17%Assisted practiceUnaided examStaggered AI adoption18%-20%AI homeworkMonthly exams
Both studies separate performance with AI from performance without it. Assisted work improved sharply, but later independent assessments fell. The designs differ, so the magnitudes should not be pooled. The repeated pattern is the point: completion can rise while retained ability declines.
La IA mejoró la tarea y debilitó el examenTrabajo asistido frente a desempeño independiente posterior en 2 estudios distintos con estudiantes.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Bastani, H., et al. (2024). Generative AI can harm learning. NBER Working Paper No. 33074; conference.nber.org.UnidadCambio en desempeñoCasi 1.000 estudiantes48 %-17 %Práctica asistidaExamen sin ayudaAdopción escalonada de IA18 %-20 %Tarea con IAExámenes mensuales
Ambos estudios separan el desempeño con IA del desempeño sin ella. El trabajo asistido mejoró con fuerza, pero las evaluaciones independientes posteriores cayeron. Los diseños difieren, así que las magnitudes no deben combinarse. El patrón repetido es lo importante: la finalización puede subir mientras disminuye la capacidad retenida.
Terms worth knowingMade for Freddy Vega, by HanademiRetrieval practiceReconstructing knowledge from memory instead of rereading it.Competence frontierThe boundary between tasks AI handles well and poorly.HallucinationA confident AI answer containing invented or unsupported information.NISTThe US standards agency that publishes an AI risk framework.
These terms carry the argument. Retrieval practice explains why effort can strengthen memory. The competence frontier explains why adjacent tasks can produce opposite AI results. Hallucination and risk management explain why fluent prose still needs accountable review.
Términos que conviene conocerMade for Freddy Vega, by HanademiPráctica de recuperaciónReconstruir conocimiento desde la memoria en vez de releerlo.Frontera de competenciaEl límite entre tareas que la IA resuelve bien y mal.AlucinaciónUna respuesta segura de la IA con información inventada o sin respaldo.NISTLa agencia estadounidense de estándares que publica un marco de riesgo de IA.
Estos términos sostienen el argumento. La práctica de recuperación explica por qué el esfuerzo puede fortalecer la memoria. La frontera de competencia explica por qué tareas cercanas pueden producir resultados opuestos con IA. La alucinación y la gestión de riesgos explican por qué la prosa fluida todavía necesita revisión responsable.
The chatbot joins the deskA smartphone with a chatbot-style screen sits beside a laptop and marked-up papers.Sources: Is AI bad for critical thinking? It depends on when you use it. sciencenews.org.
Putting a chatbot beside marked-up work makes the central question visible — who is doing the thinking?
El chatbot llega al escritorioUn teléfono con una pantalla tipo chatbot aparece junto a un portátil y papeles corregidos.Fuentes: Is AI bad for critical thinking? It depends on when you use it. sciencenews.org.
Poner un chatbot junto a un trabajo corregido hace visible la pregunta central — ¿quién está pensando?
Generating text produced measurablelearning gainsStandardized learning effects from 2 meta-analytic estimates. The estimators differ and are shown asseparate published results.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: link.springer.com.; Bangert-Drowns, R. L., Hurley, M. M., & Wilkinson, B. (2004). The effects of school-basedwriting-to-learn interventions on academic achievement. Review of Educational Research.The 2023 estimate reports Hedges' g.UnitStandardized effectGenerate vs read0.4Writing to learn0.31.6x
Active generation produced positive learning effects in both research summaries. The stronger 2023 estimate reached 0.41. But the 48-intervention review also found substantial variation. Writing is a workbench for thought only when the writer must retrieve, organize or explain.
Generar texto produjo mejoras medibles deaprendizajeEfectos estandarizados de aprendizaje de 2 estimaciones metaanalíticas. Los estimadores difieren y sepresentan como resultados publicados separados.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: link.springer.com.; Bangert-Drowns, R. L., Hurley, M. M., & Wilkinson, B. (2004). The effects of school-basedwriting-to-learn interventions on academic achievement. Review of Educational Research.La estimación de 2023 reporta la g de Hedges.UnidadEfecto estandarizadoGenerar frente a leer0,4Escribir para aprender0,31,6x
La generación activa produjo efectos positivos de aprendizaje en ambos resúmenes de investigación. La estimación más alta de 2023 llegó a 0,41. Pero la revisión de 48 intervenciones también encontró variación considerable. Escribir es un banco de trabajo para el pensamiento solo cuando exige recuperar, organizar o explicar.
Retrieval practice created about 50% morelong-term learning than concept mapping.The result supports thinking before consulting an answer source. It does not imply thatevery handwritten or typed document improves memory.Sources: Karpicke, J. D., & Blunt, J. R. (2011). Retrieval practice produces more learning than elaborative studying with concept mapping. Science.
Writing helps when it forces reconstruction. In 2 Science experiments, retrieval practice produced about 50% more long-term learning than concept mapping. The productive friction is not the pen or keyboard. It is the demand to remember and explain.
La práctica de recuperación produjo cercade 50% más aprendizaje duradero que losmapas conceptuales.El resultado respalda pensar antes de consultar una fuente de respuestas. No implica quetodo documento manuscrito o tecleado mejore la memoria.Fuentes: Karpicke, J. D., & Blunt, J. R. (2011). Retrieval practice produces more learning than elaborative studying with concept mapping. Science.
Escribir ayuda cuando obliga a reconstruir. En 2 experimentos publicados en Science, la práctica de recuperación produjo cerca de 50% más aprendizaje duradero que los mapas conceptuales. La fricción productiva no está en el bolígrafo ni en el teclado. Está en la exigencia de recordar y explicar.
The largest replication found no immediatelonghand advantageParticipant counts across 4 studies relevant to handwriting, typing and learning. Outcomes are stated in thelabels and annotations.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Urry, H. L., et al. (2021). Don't ditch the laptop just yet. Psychological Science, 32(3), 326-339; Mueller, P. A., & Oppenheimer, D. M. (2014). The pen is mightier than the keyboard.Psychological Science, 25(6), 1159-1168; Van der Meer, A. L. H., & Van der Weel, F. R. R. (2024). Handwriting but not typewriting leads to widespread brain connectivity. Frontiers in…Study size does not determine truth by itself.UnitParticipants1,907Replication, no advantage327Longhand performed better305School copying study36Handwriting EEG study
The original longhand result was memorable, but the larger preregistered replication did not reproduce an immediate advantage. Smaller studies still find different behavior or brain activity during handwriting. That makes handwriting a useful constraint, not a universal learning law.
La mayor replicación no halló una ventajainmediata de escribir a manoNúmero de participantes en 4 estudios sobre escritura manual, teclado y aprendizaje. Los resultadosaparecen en las etiquetas y anotaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Urry, H. L., et al. (2021). Don't ditch the laptop just yet. Psychological Science, 32(3), 326-339; Mueller, P. A., & Oppenheimer, D. M. (2014). The pen is mightier than the keyboard.Psychological Science, 25(6), 1159-1168; Van der Meer, A. L. H., & Van der Weel, F. R. R. (2024). Handwriting but not typewriting leads to widespread brain connectivity. Frontiers in…El tamaño del estudio no determina la verdad por sí solo.UnidadParticipantes1.907Replicación, sin ventaja327Mejor desempeño manual305Estudio de copia escolar36Estudio EEG manual
El resultado original a favor de escribir a mano fue memorable, pero la replicación prerregistrada más grande no reprodujo una ventaja inmediata. Estudios más pequeños todavía encuentran conductas o actividad cerebral distintas durante la escritura manual. Eso convierte la escritura manual en una restricción útil, no en una ley universal del aprendizaje.
Denmark stayed flat while Germany dippedEurostat's supplied digital-skills measure, 2021, 2023 and 2025. The source unit was not specified in theclaim bank.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.These connector series provide context only and do not establish the quality of AI-assisted work.UnitReported value0.00.51.01.5202120232025DenmarkGermanyGermany reached 1.27 in 2023.
The supplied Eurostat measure barely moved in Denmark. Germany fell in 2023 and only partly recovered by 2025. These series do not measure AI judgment or writing quality. They show why policy cannot assume one common skills baseline.
Dinamarca se mantuvo estable mientrasAlemania bajóMedida de habilidades digitales suministrada por Eurostat, 2021, 2023 y 2025. La unidad de origen noestaba especificada en el banco de afirmaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.Estas series de contexto no establecen la calidad del trabajo asistido por IA.UnidadValor reportado0,00,51,01,5202120232025DinamarcaAlemaniaAlemania llegó a 1,27 en 2023.
La medida suministrada por Eurostat apenas cambió en Dinamarca. Alemania cayó en 2023 y solo se recuperó en parte para 2025. Estas series no miden el criterio sobre IA ni la calidad de escritura. Muestran por qué la política no puede suponer una base común de habilidades.
Bounded tasks became up to 56% fasterReported completion-time improvements in 2 controlled professional-task experiments.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654),187-192; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.The studies used different tasks and definitions of completion speed.UnitSpeed improvementCoding task55.8%Professional writing40%1.4x
AI can save serious time. Controlled experiments reported a 40% reduction in completion time for professional writing and a 55.8% speed gain on one coding task. That rejects the claim that AI never improves productivity. The harder question is whether the gain survives the rest of the workflow.
Las tareas delimitadas fueron hasta 56%más rápidasMejoras reportadas en tiempo de finalización en 2 experimentos controlados con tareas profesionales.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654),187-192; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot.Los estudios usaron tareas y definiciones distintas de velocidad.UnidadMejora de velocidadTarea de programación55,8 %Escritura profesional40 %1,4x
La IA puede ahorrar mucho tiempo. Experimentos controlados reportaron una reducción de 40% en el tiempo de escritura profesional y una mejora de 55,8% en una tarea de programación. Eso rechaza la afirmación de que la IA nunca mejora la productividad. La pregunta más difícil es si la mejora sobrevive al resto del flujo de trabajo.
Spain's digital-skills measure only partlyrecoveredEurostat's supplied measure for Spain, 2021, 2023 and 2025. The source unit was not specified in theclaim bank.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnitReported value2.02.22.4202120232025The measure fell to 2.02 in 2023.It recovered to 2.21 in 2025.2.5
Spain's supplied measure fell from 2.46 to 2.02, then recovered to 2.21. The latest value remained below 2021. This series does not evaluate AI use directly. It shows that governance must work with uneven skill development rather than assume automatic progress.
La medida de habilidades digitales deEspaña solo se recuperó en parteMedida suministrada por Eurostat para España, 2021, 2023 y 2025. La unidad de origen no estabaespecificada en el banco de afirmaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnidadValor reportado2,02,22,4202120232025La medida cayó a 2,02 en 2023.Se recuperó hasta 2,21 en 2025.2,5
La medida suministrada para España cayó de 2,46 a 2,02 y luego se recuperó hasta 2,21. El último valor siguió por debajo de 2021. Esta serie no evalúa directamente el uso de IA. Muestra que la gobernanza debe trabajar con un desarrollo desigual de habilidades, no suponer progreso automático.
Inside AI's frontier, quality rose over 40%;outside, correct solutions fell 19 points.The finding supports stronger verification near uncertain task boundaries, not rejection ofAI on every task. Note: a derived analysis was removed from this slide during qualitychecks.Sources: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; Navigating theJagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality | Papers.
The same tool produced opposite outcomes in adjacent consulting tasks. Quality rose more than 40% inside the frontier, but correct solutions fell 19 percentage points outside it. Fluency makes the boundary difficult to see.
Dentro de la frontera de la IA, lacalidad subió más de 40%; fuera,cayeron 19 puntos.El hallazgo respalda una verificación más fuerte cerca de límites inciertos, no elrechazo de la IA en toda tarea. Nota: un análisis derivado se retiró de esta diapositivadurante el control de calidad.Fuentes: Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; Navigating theJagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality | Papers.
La misma herramienta produjo resultados opuestos en tareas de consultoría cercanas. La calidad subió más de 40% dentro de la frontera, pero las soluciones correctas cayeron 19 puntos porcentuales fuera de ella. La fluidez dificulta ver el límite.
AI raised quality most on well-boundedtasksReported quality or creativity improvements across 3 separate experiments. Tasks and scoring methodsdiffer.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: cepr.org.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013; Doshi, A. R., & Hauser,O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290.The story study reported an 8% to 9% range; the sourced lower bound of 8% is plotted.UnitReported improvementCentral-bank tasks44%Consulting proposals40%Creative stories8%
AI-assisted work can score substantially better. The largest reported quality gain here reached 44%, and consulting proposals improved by more than 40%. Creative stories gained less and also became more similar. Average polish and collective diversity are different outcomes.
La IA elevó más la calidad en tareas biendelimitadasMejoras reportadas de calidad o creatividad en 3 experimentos distintos. Las tareas y métodos depuntuación difieren.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: cepr.org.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013; Doshi, A. R., &Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290.El estudio de historias reportó un rango de 8% a 9%; se representa el límite inferior de 8%.UnidadMejora reportadaTareas de banco central44 %Propuestas de consultoría40 %Historias creativas8 %
El trabajo asistido por IA puede obtener puntuaciones mucho mejores. La mayor mejora reportada de calidad llegó a 44%, y las propuestas de consultoría mejoraron más de 40%. Las historias creativas mejoraron menos y también se parecieron más. El acabado promedio y la diversidad colectiva son resultados distintos.
France's digital-skills rise reversed after2023Eurostat's supplied measure for France, 2021, 2023 and 2025. The source unit was not specified in theclaim bank.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnitReported value0.60.70.80.9202120232025The measure peaked at 0.89 in2023.It fell to 0.71 in 2025.
France's supplied measure rose through 2023, then gave back most of that gain by 2025. The series cannot explain why. It does show that implementation conditions are not moving in one direction. AI policy must include training and review rather than assume readiness.
El avance de habilidades digitales deFrancia se revirtió después de 2023Medida suministrada por Eurostat para Francia, 2021, 2023 y 2025. La unidad de origen no estabaespecificada en el banco de afirmaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnidadValor reportado0,60,70,80,9202120232025La medida alcanzó un pico de0,89 en 2023.Cayó a 0,71 en 2025.
La medida suministrada para Francia subió hasta 2023 y luego perdió la mayor parte de esa mejora para 2025. La serie no puede explicar por qué. Sí muestra que las condiciones de implementación no avanzan en una sola dirección. La política de IA debe incluir formación y revisión en vez de suponer preparación.
AI productivity gains changed sign acrossreal workflowsReported work changes across separate field studies. Positive values indicate gains; negative values indicatelonger completion time.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889-942;Becker, J., et al. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity. METR; cepr.org.The studies used different populations and productivity definitions.UnitReported work changeSupport issues per hour15%Danish time saved2.8%Expert developers-19%
The field evidence ranges from a 15% gain to a 19% slowdown. Danish workers reported only 2.8% average time savings, without detectable earnings or hours effects. Data from more than 100,000 GitHub developers found that gains shrank between writing code and shipping software. Review, integration and coordination can consume the apparent speedup.
Las mejoras de productividad con IAcambiaron de signo en flujos realesCambios laborales reportados en estudios de campo separados. Los valores positivos indican mejoras; losnegativos indican mayor tiempo de finalización.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889-942;Becker, J., et al. (2025). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity. METR; cepr.org.Los estudios usaron poblaciones y definiciones de productividad distintas.UnidadCambio laboral reportadoCasos de soporte por hora15 %Tiempo ahorrado en Dinamarca2,8 %Desarrolladores expertos-19 %
La evidencia de campo va desde una mejora de 15% hasta una desaceleración de 19%. Trabajadores daneses reportaron solo 2,8% de ahorro medio de tiempo, sin efectos detectables en salarios u horas. Datos de más de 100.000 desarrolladores de GitHub encontraron que las mejoras cayeron entre escribir código y entregar software. La revisión, integración y coordinación pueden consumir la aparente aceleración.
Italy fell while the Netherlands kept risingEurostat's supplied digital-skills measure, 2021, 2023 and 2025. The source unit was not specified in theclaim bank.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.The series share the supplied indicator but their absolute levels should not be interpreted without the missing source-unit definition.UnitReported value024202120232025ItalyNetherlandsItaly peaked at 3.97 in 2023.Italy fell to 2.43 in 2025.
Italy rose in 2023, then fell sharply by 2025. The Netherlands increased at every observation. The missing unit definition limits interpretation of their levels, but the opposing directions are clear. A common AI policy still needs local training and controls.
Italia cayó mientras Países Bajos siguiósubiendoMedida de habilidades digitales suministrada por Eurostat, 2021, 2023 y 2025. La unidad de origen noestaba especificada en el banco de afirmaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.Las series comparten el indicador suministrado, pero sus niveles absolutos no deben interpretarse sin la definición de la unidad de origen.UnidadValor reportado024202120232025ItaliaPaísesBajosItalia alcanzó un pico de 3,97 en2023.Italia cayó a 2,43 en 2025.
Italia subió en 2023 y luego cayó con fuerza para 2025. Países Bajos aumentó en cada observación. La falta de definición de la unidad limita la interpretación de los niveles, pero las direcciones opuestas son claras. Una política común de IA todavía necesita formación y controles locales.
Coordination already consumes mostknowledge workSeparate estimates of communication time in Microsoft 365 and time coordinating work in Asana's survey.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Microsoft. (2023). Will AI fix work? Work Trend Index Annual Report; Asana. (2022). Anatomy of Work Global Index2022.The denominators differ: Microsoft measures application time, while Asana estimates work time.UnitReported time share60%Asana work coordination57%Microsoft 365 communication
Both sources point to the same operational bottleneck from different scopes. Communication consumed 57% of Microsoft 365 application time, while Asana estimated that coordination consumed 60% of work time. More prose does not automatically reduce either burden. Documents should earn their place through decisions or changed operations.
La coordinación ya consume la mayor partedel trabajo del conocimientoEstimaciones separadas del tiempo de comunicación en Microsoft 365 y del tiempo coordinando trabajo enla encuesta de Asana.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Microsoft. (2023). Will AI fix work? Work Trend Index Annual Report; Asana. (2022). Anatomy of WorkGlobal Index 2022.Los denominadores difieren: Microsoft mide tiempo en aplicaciones y Asana estima tiempo laboral.UnidadProporción de tiempo reportada60 %Coordinación según Asana57 %Comunicación en Microsoft 365
Ambas fuentes señalan el mismo cuello de botella operativo desde alcances distintos. La comunicación consumió 57% del tiempo en aplicaciones de Microsoft 365, mientras Asana estimó que la coordinación consumía 60% del tiempo laboral. Más prosa no reduce automáticamente ninguna carga. Los documentos deben justificar su existencia mediante decisiones o cambios operativos.
Concentrated AI savings trim under 5% ofcommunication-heavy timeUse the reported 2.8% total time saving as a counterfactual numerator. If every saved minute came fromcoordination, it would remove 2.8 ÷ 60 = 4.7% of coordination time. If every minute came from applicationcommunication, it would remove 2.8 ÷ 57 = 4.9% of that time.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Humlum, A., & Vestergaard, E. (2025). Large language models, small labor market effects. NBER Working PaperNo. 33777.; Microsoft. (2023). Will AI fix work? Work Trend Index Annual Report.; The Average Employee spends Two fullworking days on Email, in Meetings and Chatting. – Reputiva.UnitPercent of relevant timeTotal work time saved2.8Coordination time equivalent4.7Application communication equivalent4.9
Even under the strongest concentration assumption, average reported AI savings leave more than 95% of the coordination or communication burden intact.
El ahorro concentrado con IA recorta menos del 5%del tiempo intensivo en comunicaciónSe utiliza el ahorro total de tiempo declarado del 2,8% como numerador contrafactual. Si cada minutoahorrado procediera de la coordinación, eliminaría 2,8 ÷ 60 = 4,7% de ese tiempo. Si cada minutoprocediera de la comunicación en aplicaciones, eliminaría 2,8 ÷ 57 = 4,9% de ese tiempo.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Humlum, A., & Vestergaard, E. (2025). Large language models, small labor market effects. NBER WorkingPaper No. 33777.; Microsoft. (2023). Will AI fix work? Work Trend Index Annual Report.; The Average Employeespends Two full working days on Email, in Meetings and Chatting. – Reputiva.UnidadPorcentaje del tiempo relevanteTiempo total de trabajo ahorrado2,8Equivalente del tiempo de coordinación4,7Equivalente de la comunicación en aplicaciones4,9
Incluso con el supuesto de máxima concentración, el ahorro medio declarado con IA deja intacta más del 95% de la carga de coordinación o comunicación.
Poland's digital-skills measure declinedevery timeEurostat's supplied measure for Poland, 2021, 2023 and 2025. The source unit was not specified in theclaim bank.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnitReported value3.53.84.0202120232025The series began at 4.12.It ended at 3.45 in 2025.
Poland's supplied measure declined at both intervals. The series does not tell us whether higher or lower values are desirable without the missing unit definition. It does establish a consistent direction in the supplied data. Training and verification must be designed, not assumed.
La medida de habilidades digitales dePolonia bajó cada vezMedida suministrada por Eurostat para Polonia, 2021, 2023 y 2025. La unidad de origen no estabaespecificada en el banco de afirmaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnidadValor reportado3,53,84,0202120232025La serie comenzó en 4,12.Terminó en 3,45 en 2025.
La medida suministrada para Polonia bajó en ambos intervalos. La serie no permite saber si valores mayores o menores son deseables sin la definición de la unidad. Sí establece una dirección constante en los datos suministrados. La formación y la verificación deben diseñarse, no suponerse.
Removing 2 needless checklists raisedbakery sales 2.7%.The experiment supports evaluating documents by operational consequences rather thanproduction volume.Sources: cepr.org.
A randomized bakery-chain trial removed 2 nonessential checklists. Sales rose 2.7%, customer ratings improved and qualified-worker departures fell. The intervention did not generate better paperwork. It removed work that did not help the operation.
Sources
Eliminar 2 listas innecesariaselevó las ventas 2,7%.El experimento respalda evaluar los documentos por sus consecuencias operativas y nopor el volumen producido.Fuentes: cepr.org.
Un ensayo aleatorizado en una cadena de panaderías eliminó 2 listas prescindibles. Las ventas subieron 2,7%, mejoraron las calificaciones de clientes y bajaron las salidas de personal calificado. La intervención no generó mejor papeleo. Eliminó trabajo que no ayudaba a la operación.
Fuentes
Paperwork lands at the storefrontSmall storefront businesses along a brick-lined main street.Sources: How documentation burdens affect the distribution of small business relief funding | Office of Evaluation Sciences. oes.gsa.gov.
This streetscape puts ordinary storefront businesses behind the argument for removing needless paperwork.
El papeleo llega a los comerciosPequeños comercios a lo largo de una calle principal con edificios de ladrillo.Fuentes: How documentation burdens affect the distribution of small business relief funding | Office of Evaluation Sciences. oes.gsa.gov.
Esta calle pone a los pequeños comercios detrás del argumento para eliminar el papeleo innecesario.
Even legal AI tools hallucinated at least 17%Minimum tested hallucination rates in 2 separate legal evaluations. The evaluations used different systemsand questions.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M., & Ho, D. E. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large language models. Journal ofLegal Analysis, 16(1), 64-93; Magesh, V., et al. (2024). Hallucination-free? Assessing the reliability of leading AI legal research tools. Stanford HAI.Only the sourced minimum from each published range is plotted.UnitMinimum hallucination rateGPT-4, hard questions58%Retrieval legal tools17%
A polished legal answer can still invent the law. GPT-4 hallucinated on at least 58% of difficult questions in one benchmark. Specialized retrieval tools performed better, but their tested range still began near 17%. Better sourcing systems reduce risk without removing the need for review.
Incluso las herramientas jurídicas de IAalucinaron al menos 17%Tasas mínimas de alucinación en 2 evaluaciones jurídicas separadas. Las evaluaciones usaron sistemas ypreguntas distintos.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M., & Ho, D. E. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large language models. Journal of LegalAnalysis, 16(1), 64-93; Magesh, V., et al. (2024). Hallucination-free? Assessing the reliability of leading AI legal research tools. Stanford HAI.Solo se representa el mínimo reportado de cada rango publicado.UnidadTasa mínima de alucinaciónGPT-4, preguntas difíciles58 %Herramientas jurídicas conrecuperación17 %
Una respuesta jurídica pulida todavía puede inventar el derecho. GPT-4 alucinó en al menos 58% de preguntas difíciles en una evaluación. Las herramientas especializadas con recuperación rindieron mejor, pero su rango evaluado todavía comenzó cerca de 17%. Mejores sistemas de fuentes reducen el riesgo sin eliminar la necesidad de revisión.
Sweden's digital-skills measure endedabove 2021Eurostat's supplied measure for Sweden, 2021, 2023 and 2025. The source unit was not specified in theclaim bank.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnitReported value0.00.20.40.6202120232025The measure fell to 0.30 in2023.It rebounded to 0.55 in 2025.
Sweden's supplied measure fell in 2023 and then rebounded above its 2021 level. That reversal warns against reading a single year as a permanent condition. It also reinforces the need for policies that can adapt as worker capabilities change.
La medida de habilidades digitales de Sueciaterminó por encima de 2021Medida suministrada por Eurostat para Suecia, 2021, 2023 y 2025. La unidad de origen no estabaespecificada en el banco de afirmaciones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Individuals' level of digital skills (from 2021 onwards) [ISOC_SK_DSKL_I21]. Eurostat.UnidadValor reportado0,00,20,40,6202120232025La medida cayó a 0,30 en2023.Rebotó hasta 0,55 en 2025.
La medida suministrada para Suecia cayó en 2023 y luego rebotó por encima del nivel de 2021. Esa reversión advierte contra interpretar un solo año como una condición permanente. También refuerza la necesidad de políticas que se adapten a medida que cambian las capacidades laborales.
Swedish enterprise AI adoption rose by halfEurostat's supplied enterprise AI measure for Sweden, 2024 and 2025. Values rose from 7.11 to 10.97.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Artificial intelligence by size class of enterprise [ISOC_EB_AI]. Eurostat.UnitReported value81020242025The measure began at 7.11.It reached 10.97 in 2025.
The supplied Swedish enterprise measure rose from 7.11 to 10.97 in one year, an increase of roughly half. The series measures adoption context, not productivity or understanding. That distinction matters because faster adoption increases the urgency of review rules without proving that the tools create value.
La adopción empresarial de IA en Sueciacreció cerca de la mitadMedida empresarial de IA suministrada por Eurostat para Suecia, 2024 y 2025. Los valores subieron de7,11 a 10,97.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Artificial intelligence by size class of enterprise [ISOC_EB_AI]. Eurostat.UnidadValor reportado81020242025La medida comenzó en 7,11.Llegó a 10,97 en 2025.
La medida empresarial suministrada para Suecia subió de 7,11 a 10,97 en un año, un aumento cercano a la mitad. La serie mide contexto de adopción, no productividad ni comprensión. Esa distinción importa porque una adopción más rápida aumenta la urgencia de reglas de revisión sin probar que las herramientas creen valor.
Developer AI adoption outran trust by 33pointsDevelopers using or planning to use AI tools versus those trusting their accuracy, Stack Overflow survey,2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Stack Overflow. (2024). 2024 Developer Survey: Artificial intelligence.The 33-point gap is the arithmetic difference between the 2 sourced survey shares.UnitSurvey respondentsUse or plan to use76%Trusts accuracy43%
Adoption is not waiting for confidence. In Stack Overflow's 2024 survey, 76% used or planned to use AI tools, while only 43% trusted their accuracy. That 33-point gap is where organizational policy must operate. A ban ignores real use, but blind acceptance ignores known doubt.
La adopción de IA superó la confianza por33 puntosDesarrolladores que usaban o planeaban usar herramientas de IA frente a quienes confiaban en suexactitud, encuesta de Stack Overflow, 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Stack Overflow. (2024). 2024 Developer Survey: Artificial intelligence.La brecha de 33 puntos es la diferencia aritmética entre las 2 proporciones reportadas.UnidadPersonas encuestadasUsa o planea usar76 %Confía en la exactitud43 %
La adopción no espera a la confianza. En la encuesta de Stack Overflow de 2024, 76% usaba o planeaba usar herramientas de IA, mientras solo 43% confiaba en su exactitud. Esa brecha de 33 puntos es donde debe actuar la política organizacional. Una prohibición ignora el uso real, pero la aceptación ciega ignora la duda conocida.
The EU AI Act imposes penalties up to €35million or 7% global turnover.The percentage and euro threshold are alternative statutory penalty maxima from thesame legal source.Sources: European Parliament and Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificialintelligence.; AI Act Service Desk - Article 99: Penalties - European Union.
The EU AI Act can impose penalties reaching €35 million or 7% of worldwide annual turnover. That is serious organizational exposure. But the law does not require firing every person who authors an AI-assisted document. The regulatory focus is prohibited conduct, duties and accountable controls.
La Ley de IA de la UE imponesanciones de hasta €35 millones o 7%de facturación mundial.El porcentaje y el umbral en euros son máximos legales alternativos de la misma fuentejurídica.Fuentes: European Parliament and Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificialintelligence.; AI Act Service Desk - Article 99: Penalties - European Union.
La Ley de IA de la UE puede imponer sanciones de hasta 35 millones de euros o 7% de la facturación mundial anual. Es una exposición organizacional seria. Pero la ley no exige despedir a toda persona que redacte un documento asistido por IA. El enfoque regulatorio está en conductas prohibidas, obligaciones y controles responsables.
NIST manages AI risk through 4 functions,not blanket prohibition.A practical document policy should require disclosure when relevant, traceable sources,named human accountability and stronger review as consequences rise.Sources: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0. U.S. Department ofCommerce.
NIST organizes AI risk management around 4 functions: Govern, Map, Measure and Manage. That structure asks who is accountable, what can fail, how risk is measured and how it is controlled. It does not treat tool use itself as the offense. The defensible policy targets hidden, negligent or prohibited use.
NIST gestiona el riesgo de IA mediante 4funciones, no con prohibiciones generales.Una política práctica para documentos debe exigir divulgación cuando sea relevante,fuentes rastreables, responsabilidad humana identificada y mayor revisión cuandoaumenten las consecuencias.Fuentes: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0. U.S. Department ofCommerce.
NIST organiza la gestión del riesgo de IA en 4 funciones: Gobernar, Mapear, Medir y Gestionar. Esa estructura pregunta quién responde, qué puede fallar, cómo se mide el riesgo y cómo se controla. No trata el uso de la herramienta como la falta en sí. La política defendible se dirige al uso oculto, negligente o prohibido.
The jobs forecast creates 78 million moreroles than it displacesWorld Economic Forum projection for jobs created and displaced worldwide from 2025 to 2030, millions.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.170 million created minus 92 million displaced equals 78 million net jobs.UnitMillion jobs050100150170Jobs created-92Jobs displaced78Net change
The World Economic Forum projects enormous movement in both directions. It expects 170 million roles created and 92 million displaced, leaving 78 million net jobs. This is a modeled future, not an observed labor result. The stronger near-term story is reorganization, with real risks for workers who stop building expertise.
La proyección laboral crea 78 millones depuestos más de los que desplazaProyección del Foro Económico Mundial sobre empleos creados y desplazados en el mundo entre 2025 y2030, millones.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.170 millones creados menos 92 millones desplazados equivalen a 78 millones de empleos netos.UnidadMillones de empleos050100150170Empleos creados-92Empleos desplazados78Cambio neto
El Foro Económico Mundial proyecta un movimiento enorme en ambas direcciones. Espera 170 millones de puestos creados y 92 millones desplazados, dejando 78 millones netos. Es un futuro modelado, no un resultado laboral observado. La historia más sólida a corto plazo es la reorganización, con riesgos reales para quienes dejan de desarrollar experiencia.
Observed AI use was classified asaugmentation in 57% of sampledClaude interactions.This behavioral classification comes from sampled Claude interactions and cannotrepresent all AI use or prove future employment outcomes. The linked evidence does notsupport plotting a separate automation percentage.Sources: Anthropic. (2025). The Anthropic Economic Index.
Anthropic classified 57% of sampled Claude interactions as augmentation. The figure comes from one vendor's product data, so it deserves caution and does not represent all AI use or prove future employment outcomes.
El uso observado de IA se clasificó comoaumento en 57% de las interaccionesmuestreadas con Claude.Esta clasificación conductual proviene de interacciones muestreadas con Claude y nopuede representar todo uso de IA ni probar resultados laborales futuros. La evidenciavinculada no permite graficar un porcentaje separado de automatización.Fuentes: Anthropic. (2025). The Anthropic Economic Index.
Anthropic clasificó 57% de las interacciones muestreadas con Claude como aumento. La cifra proviene de los datos de producto de un proveedor, así que exige cautela y no representa todo uso de IA ni prueba resultados laborales futuros.
AI indicators tilt toward augmentation andjob creationMade for Freddy Vega, by HanademiSources: Anthropic. (2025). The Anthropic Economic Index.; World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report2025.; 2. Jobs outlook - The Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum.UnitShare within each pair, %Claude interactionsAugmentationAutomation57%43%Augmentation / automation 1.3xProjected job flowsCreatedDisplaced170m | 65%92m | 35%Created / displaced 1.8x
Augmentation is 1.33 times as common as automation in sampled interactions. Projected job creation is 1.85 times projected displacement.
Los indicadores de IA se inclinan hacia elaumento y la creación de empleoMade for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Anthropic. (2025). The Anthropic Economic Index.; World Economic Forum. (2025). Future of JobsReport 2025.; 2. Jobs outlook - The Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum.UnidadProporción dentro de cada par, %Interacciones de ClaudeAumentoAutomatización57%43%Aumento / automatización 1,3xFlujos de empleo proyectadosCreadosDesplazados170 M | 65%92 M | 35%Creados / desplazados 1,8x
El aumento es 1,33 veces más frecuente que la automatización en las interacciones muestreadas. La creación de empleo proyectada es 1,85 veces el desplazamiento proyectado.
Judge AI work by retained ability, verifiedevidence and operational change.A practical protocol is think first, use AI second, verify every consequential claim andrequire a named human owner. Note: a derived analysis was removed from this slideduring quality checks.Sources: Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2024). Generative AI can harm learning. NBER Working Paper No. 33074.; Generative AI without guardrails can harm learning: Evidencefrom high school mathematics.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; Navigating the Jagged Technological Frontier: FieldExperimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality | Papers.; Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M., & Ho, D. E. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large…
The evidence does not support banning every AI-assisted document. It supports distrusting completion as a proxy for understanding. AI is strongest after the problem, standard and evidence are clear. Require the author to explain the reasoning, verify consequential claims and own the result.
Juzga el trabajo con IA porcapacidad retenida, evidenciaverificada y cambio operativo.Un protocolo práctico es pensar primero, usar IA después, verificar toda afirmaciónimportante y exigir una persona responsable identificada. Nota: un análisis derivado seretiró de esta diapositiva durante el control de calidad.Fuentes: Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2024). Generative AI can harm learning. NBER Working Paper No. 33074.; Generative AI without guardrails can harm learning: Evidencefrom high school mathematics.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; Navigating the Jagged Technological Frontier: FieldExperimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality | Papers.; Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M., & Ho, D. E. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large…
La evidencia no respalda prohibir todo documento asistido por IA. Respalda desconfiar de la finalización como sustituto de la comprensión. La IA es más fuerte después de aclarar el problema, el estándar y la evidencia. Exige que la persona autora explique el razonamiento, verifique afirmaciones importantes y responda por el resultado.
The quality payoff per time saved variesnearly fivefoldDivide each reported quality or score gain by its reported time reduction, then multiply by 10. Results are44 ÷ 21 × 10, 18 ÷ 30 × 10 and 18 ÷ 40 × 10.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificialintelligence. Science.; Experimental evidence on the productivity effects of ....; conference.nber.org.UnitQuality gain points per 10 time-saving pointsCentral bank tasks, upper bound21Student homework6Professional documents4.5
The central-bank upper bound yields 21 quality points per 10 time-saving points, compared with 6 for homework and 4.5 for professional documents.
El beneficio de calidad por tiempo ahorradovaría casi cinco vecesSe divide cada mejora declarada de calidad o puntuación por su reducción de tiempo y se multiplica por 10.Los resultados son 44 ÷ 21 × 10, 18 ÷ 30 × 10 y 18 ÷ 40 × 10.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificialintelligence. Science.; Experimental evidence on the productivity effects of ....; conference.nber.org.UnidadPuntos de mejora de calidad por cada 10 puntos de ahorro de tiempoTareas del banco central, límite superior21Tareas escolares6Documentos profesionales4,5
El límite superior del banco central produce 21 puntos de calidad por cada 10 puntos de ahorro de tiempo, frente a 6 en las tareas escolares y 4,5 en los documentos profesionales.
Measured AI time effects span 75percentage pointsPlace reported completion-time reductions on one scale. Convert the 15% increase in issues resolved perhour into 13.0% less time per issue. Treat longer completion time as negative savings. The maximum minusthe minimum is 74.8 percentage points.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence.Science.; Experimental evidence on the productivity effects of ....; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M.(2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot. Microsoft Research and GitHub.UnitEquivalent task time saved, %Programmers, controlled task55.8Professionals, documents40Students, homework30Central bank, tasks21Support agents13Danish workers2.8Experienced developers-19
Controlled tasks report savings as high as 55.8%, while experienced developers in a field study took 19% longer. Average reported savings among Danish workers were only 2.8%.
Los efectos medidos de la IA sobre eltiempo abarcan 75 puntos porcentualesSe colocan las reducciones declaradas del tiempo de realización en una escala común. El aumento del 15%en incidencias resueltas por hora se convierte en una reducción del 13,0% del tiempo por incidencia. Unmayor tiempo de realización se considera ahorro negativo. La diferencia entre el máximo y el mínimo es de74,8 puntos porcentuales.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence.Science.; Experimental evidence on the productivity effects of ....; Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023).The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot. Microsoft Research and GitHub.UnidadTiempo equivalente ahorrado por tarea, %Programadores, tarea controlada55,8Profesionales, documentos40Estudiantes, tarea30Banco central, tareas21Agentes de soporte13Trabajadores daneses2,8Desarrolladores experimentados-19
Las tareas controladas registran ahorros de hasta el 55,8%, mientras que los desarrolladores experimentados tardaron un 19% más en un estudio de campo. El ahorro medio declarado por los trabajadores daneses fue de solo el 2,8%.
AI performance gains can reverse afterassistance endsMade for Freddy Vega, by HanademiSources: Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2024). Generative AI can harmlearning. NBER Working Paper No. 33074.; Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence fromhigh school mathematics.; conference.nber.org.UnitPerformance index, before AI = 100Loss / assisted gain: 35% and 111%Before AIUnrestricted GPTAssisted practice 148Unaided exam 83AI homeworkAI homework 118Monthly exam 80Performance index, before AI = 10080100120140
The unaided loss equaled 35% of the assisted gain in one study. In the other, the 20% exam decline exceeded the 18% homework gain, producing a 111% transfer loss ratio.
Las mejoras con IA pueden revertirsecuando termina la asistenciaMade for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2024). Generative AI can harmlearning. NBER Working Paper No. 33074.; Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence fromhigh school mathematics.; conference.nber.org.UnidadÍndice de desempeño, antes de la IA = 100Pérdida / ganancia asistida: 35% y 111%Antes de la IAGPT sin restriccionesPráctica asistida 148Examen sin ayuda 83Tarea con IATarea con IA 118Examen mensual 80Índice de desempeño, antes de la IA = 10080100120140
La pérdida sin ayuda equivalió al 35% de la mejora asistida en un estudio. En el otro, la caída del 20% en el examen superó la mejora del 18% en la tarea, lo que produjo una proporción de pérdida de transferencia del 111%.
In summaryMade for Freddy Vega, by HanademiSources: Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M., & Ho, D. E. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large language models. Journal of Legal Analysis.; Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı,Ö., & Mariman, R. (2024). Generative AI can harm learning. NBER Working Paper No. 33074.; conference.nber.org.; Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces thecollective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; cepr.org.A legal benchmark reported hallucination rates from 58% for GPT-4 to above 80% for Llama 2 on difficult legal questions.Among nearly 1,000 students, unrestricted GPT improved assisted practice 48% but reduced subsequent unaided examination performance 17%.After staggered adoption, AI raised homework scores 18% and cut completion time 30%, but lowered monthly exam scores 20% within six months.In experiments with 293 writers, access to generative AI raised creativity ratings approximately 8% to 9% but increasedsimilarity across stories.Consultants using AI produced over 40% higher-quality proposals on creative tasks inside the tested model's competence frontier.At the National Bank of Slovakia, randomized GPT-4o access improved output quality by up to 44% and reduced completion time by 21%.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M., & Ho, D. E. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large language models. Journal of Legal Analysis.; Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı,Ö., & Mariman, R. (2024). Generative AI can harm learning. NBER Working Paper No. 33074.; conference.nber.org.; Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces thecollective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290.; Dell'Acqua, F., et al. (2023). Navigating the jagged technological frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013.; cepr.org.Una evaluación jurídica informó tasas de alucinación desde 58% para GPT-4 hasta más de 80% para Llama 2 en preguntas difíciles.Entre casi 1.000 estudiantes, GPT sin restricciones mejoró 48% la práctica asistida, pero redujo 17% el desempeño posterior sin ayuda.Tras una adopción escalonada, la IA elevó 18% las notas de tareas y redujo 30% el tiempo, pero bajó 20% los exámenes mensuales en seis meses.En experimentos con 293 escritores, acceder a IA generativa elevó aproximadamente 8% a 9% la creatividad, peroaumentó la similitud entre historias.Los consultores con IA produjeron propuestas de más de 40% mayor calidad en tareas creativas dentro de la frontera de competencia evaluada.En el Banco Nacional de Eslovaquia, el acceso aleatorio a GPT-4o mejoró hasta 44% la calidad y redujo 21% el tiempo de ejecución.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

AI made completed work look better while independent ability moved backward. Producing an answer and retaining the ability are different outcomes.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La IA mejoró el trabajo terminado mientras retrocedía la capacidad independiente. Producir una respuesta y conservar la capacidad son resultados distintos.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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