Aversão a algoritmos

Existe e um artigo mostra uma estratégia para reduzir, através do conceito de perda.  O resumo 

Conforme as ferramentas de inteligência artificial (IA) se tornam onipresentes nas aplicações empresariais, também aumentam as interações entre IA e humanos nos processos de negócios e na tomada de decisão. Uma área crescente de pesquisa tem se concentrado na delegação de tarefas e decisões humanas para assistentes de IA. Paralelamente, estudos extensivos sobre a aversão a algoritmos — a resistência humana a ferramentas de decisão baseadas em algoritmos — têm demonstrado potenciais barreiras e problemas para o uso da IA nos negócios. Neste artigo, testamos uma estratégia simples para mitigar a aversão a algoritmos no contexto da delegação de tarefas para IA. Mostramos que apenas mudar a forma de enquadrar (framing) as tarefas de decisão pode reduzir essa aversão. Em vários estudos, observamos que os participantes preferiam fortemente assistência humana à IA quando eram recompensados pelo desempenho (ganhando dinheiro por bom desempenho), mesmo quando a IA se mostrava superior. Por outro lado, quando reformulamos a tarefa em termos de perdas (dinheiro era retirado do saldo por mau desempenho), o viés de preferência por humanos desapareceu. Nessa condição, os participantes delegaram a tarefa a humanos e IA em taxas semelhantes. Demonstramos esse resultado em tarefas com diferentes níveis de complexidade e valores de incentivo e fornecemos evidências de que o enquadramento por perdas aumenta a consciência situacional, explicando os efeitos observados. Nossos resultados oferecem insights úteis para reduzir a aversão a algoritmos, ampliando a literatura e trazendo sugestões práticas para gestores.