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PAICE.work está construyendo algo sin precedentes: la primera medida objetiva y conductual de la efectividad de la colaboración People+AI.

Pero no podemos hacerlo solos.

La validación requiere datos, comentarios e ideas de profesionales reales en diversos contextos. Ya sea que seas un usuario ocasional interesado en la colaboración con IA o un investigador estudiando la interacción persona-IA, hay formas significativas en que puedes contribuir a este trabajo.

Esta publicación explica los diferentes niveles de participación, lo que implica cada uno y cómo tu contribución ayuda a establecer estándares de la industria para la medición de la colaboración con IA.

Por qué es importante la validación

El estado actual

Actualmente, las organizaciones están implementando la IA a gran escala sin una forma fiable de medir si las personas realmente pueden usarla de manera efectiva. Las herramientas disponibles son:

• Autoevaluaciones (sesgadas y poco fiables)
• Pruebas de conocimientos (no predicen el rendimiento real)
• Métricas de uso (muestran adopción, no efectividad)
• Modelos de madurez (miden el proceso, no la capacidad)

Ninguna de estas mide lo que realmente importa: los patrones de comportamiento cuando la IA es incierta, incompleta o incorrecta.

Lo que está construyendo PAICE

PAICE.work proporciona observación conductual de patrones reales de colaboración en cinco dimensiones:

• Performance (eficiencia comunicativa)
• Accountability (detección y recuperación de fallos)
• Integrity (coherencia lógica y fundamentación fáctica)
• Collaboration (refinamiento iterativo)
• Evolution (meta-conciencia y adaptación)

Pero para que este marco se convierta en un estándar de la industria, necesita una validación rigurosa.

Tu papel

Cada persona que realiza la evaluación, proporciona comentarios o participa en la investigación ayuda a:

1. Validar el marco - ¿Mide lo que afirma medir?
2. Refinar la metodología - ¿Cómo podemos mejorar la precisión y la fiabilidad?
3. Establecer normas - ¿Qué aspecto tiene una colaboración "buena" en diferentes contextos?
4. Generar evidencia - ¿Qué patrones predicen la efectividad en el mundo real?

Niveles de participación

Nivel 1: Realizar la evaluación (Todos)

Compromiso de tiempo: 25 minutos Qué implica: Completar una evaluación PAICE con una tarea laboral real Cómo ayuda: Proporciona datos conductuales para estudios de validación

Ya estás contribuyendo al realizar la evaluación. Cada sesión nos ayuda a:

• Identificar patrones en diferentes tipos de tareas
• Comprender las distribuciones de puntuación
• Refinar las mediciones dimensionales
• Probar la fiabilidad del marco

No se requiere ninguna acción adicional, pero tu participación es importante.

Nivel 2: Proporcionar comentarios (5 minutos)

Compromiso de tiempo: 5-10 minutos después de la evaluación Qué implica: Compartir tu experiencia e impresiones Cómo ayuda: Identifica áreas de mejora y valida la experiencia del usuario

Después de tu evaluación, cuéntanos:

• ¿Te pareció precisa la puntuación?
• ¿Fueron útiles las recomendaciones?
• ¿Te sorprendió algo?
• ¿Qué haría que la evaluación fuera más valiosa?

Cómo proporcionar comentarios:

• Utiliza el formulario de comentarios al final de tu evaluación
• Contáctanos a través de nuestra página web dedicada
• Comparte tu experiencia en redes sociales (etiqueta #PAICEwork)

Nivel 3: Repetir periódicamente (Continuo)

Compromiso de tiempo: 25 minutos cada 30-90 días Qué implica: Repetir la evaluación para seguir los cambios a lo largo del tiempo Cómo ayuda: Valida la estabilidad de la puntuación y la sensibilidad a la mejora

Los datos longitudinales son cruciales para comprender:

• ¿Qué tan estables son los patrones de colaboración con el tiempo?
• ¿Puede la evaluación detectar una mejora genuina?
• ¿Qué factores influyen en los cambios de puntuación?

Cronograma recomendado:

• Evaluación inicial (establecer línea base)
• 30 días después (probar la estabilidad a corto plazo)
• 60 días después (medir la sensibilidad a la mejora)
• Trimestralmente a partir de entonces (rastrear el desarrollo a largo plazo)

Registra tu progreso y comparte tus ideas sobre lo que cambió entre evaluaciones.

Nivel 4: Participación detallada (30-60 minutos)

Compromiso de tiempo: 30-60 minutos (una vez o periódicamente) Qué implica: Sesión de comentarios extendida o entrevista estructurada Cómo ayuda: Proporciona ideas cualitativas profundas para el refinamiento del marco

Esto podría incluir:

• Discusión detallada de tu experiencia con la evaluación
• Comparación con tu autopercepción de las habilidades de colaboración
• Comentarios sobre mediciones dimensionales específicas
• Sugerencias para mejorar el marco
• Discusión de desafíos de colaboración del mundo real

Para quién es esto:

• Profesionales con experiencia significativa en colaboración con IA
• Personas con ideas sobre industrias o casos de uso específicos
• Usuarios que tuvieron experiencias particularmente interesantes con la evaluación
• Cualquiera apasionado por mejorar el marco

Cómo participar: Contáctanos a través de nuestro formulario web

Nivel 5: Asociación de investigación (Colaboración continua)

Compromiso de tiempo: Varía según el proyecto (generalmente 2-10 horas) Qué implica: Colaboración formal en investigación o estudio de validación Cómo ayuda: Permite una validación académica rigurosa y revisión por pares

Tipos de asociaciones de investigación:

Investigadores académicos:

• Estudios de validación comparando PAICE con otras medidas
• Investigación de validez predictiva (¿las puntuaciones predicen resultados del mundo real?)
• Estudios de validez constructo (¿PAICE mide lo que afirma medir?)
• Validación transcultural o específica del dominio

Socios industriales:

• Pilotos de evaluación de equipos u organizaciones
• Seguimiento longitudinal de la efectividad
• Evaluación de programas de capacitación
• Estudios de medición de ROI

Expertos en el dominio:

• Validación específica del sector (sanidad, finanzas, educación, etc.)
• Refinamiento del marco específico de la tarea
• Desarrollo de casos de uso especializados

Cómo explorar asociaciones: Contáctanos con:

• Tu área de experiencia o interés de investigación
• Ideas potenciales de colaboración
• Tu afiliación institucional (si aplica)
• Cronograma y disponibilidad de recursos

Lo que implica la participación en la investigación

Recolección de datos

Lo que recolectamos:

• Puntuaciones de la evaluación y desglose dimensional
• Patrones conductuales anonimizados (no el contenido de la conversación)
• Comentarios y respuestas a encuestas
• Información demográfica (opcional, solo para investigación)

Lo que no recolectamos:

• Información personalmente identificable (a menos que la proporciones explícitamente)
• Contenido de la conversación (procesado en tiempo real y luego descartado)
• Información del empleador (a menos que elijas compartirla)

Tus derechos:

• Toda participación es voluntaria
• Puedes retirarte en cualquier momento
• Puedes solicitar la eliminación de datos
• Los datos de investigación son anonimizados y agregados

Privacidad y ética

Nuestros compromisos:

• Transparencia: Comunicación clara sobre el uso de los datos
• Consentimiento: Opción explícita para participar en la investigación
• Privacidad: Anonimización y manejo seguro de datos
• Ética: Revisión equivalente a la IRB para estudios formales
• Beneficio: Hallazgos de la investigación compartidos con la comunidad

Tus datos están protegidos mediante:

• Hash criptográfico de identificadores
• Informes agregados únicamente
• Almacenamiento seguro de datos
• Sin venta ni uso comercial de datos

Tiempo y esfuerzo

Mínima participación (Niveles 1-2):

• 20-35 minutos en total
• Sin compromiso continuo
• Valor inmediato (tus resultados de la evaluación)

Participación moderada (Niveles 3-4):

• 1-2 horas a lo largo de varios meses
• Programación flexible
• Ideas adicionales sobre tu desarrollo

Asociación de investigación (Nivel 5):

• Varía según el proyecto
• Cronograma y alcance negociados
• Posibilidad de coautoría o reconocimiento

Impacto de tu contribución

Impacto individual

Tu participación ayuda a:

• Validar que PAICE mide lo que afirma medir
• Refinar las definiciones dimensionales y la puntuación
• Mejorar la precisión y fiabilidad de la evaluación
• Desarrollar mejores recomendaciones e ideas

Ejemplo: La retroalimentación temprana de los usuarios reveló que las puntuaciones de Accountability eran consistentemente más bajas que las de otras dimensiones. Esto llevó a una investigación más profunda y al descubrimiento de que la detección de fallos es genuinamente más difícil que otras habilidades de colaboración, una idea clave ahora central en el marco.

Impacto comunitario

Las contribuciones colectivas permiten:

• Estándares de colaboración en toda la industria
• Programas de capacitación basados en evidencia
• Evaluación de la preparación organizacional
• Investigación académica sobre la interacción persona+IA

Ejemplo: Los datos agregados de más de 1,000 evaluaciones ayudaron a establecer los límites por niveles y las distribuciones de puntuación, haciendo que los resultados individuales sean más significativos mediante la comparación con patrones más amplios.

Impacto en la investigación

Los estudios de validación apoyan:

• Publicación revisada por pares
• Credibilidad académica
• Adopción por parte de la industria
• Marcos de políticas y gobernanza

Ejemplo: Las asociaciones de investigación con universidades están permitiendo estudios de validación formales que se publicarán en revistas académicas, estableciendo PAICE como una herramienta de medición científicamente validada.

Prioridades de investigación actuales

Lo que estamos estudiando ahora

1. Validez predictiva

• ¿Predice PAICE score™ la efectividad de la colaboración en el mundo real?
• ¿Qué resultados se correlacionan con diferentes niveles de puntuación?
• ¿Cómo se relacionan las puntuaciones con las métricas de productividad y calidad?

2. Validez constructo

• ¿PAICE mide la efectividad de la colaboración frente a otros constructos?
• ¿Cómo se relacionan las dimensiones entre sí?
• ¿Qué patrones distinguen a los de alto rendimiento de los de bajo rendimiento?

3. Fiabilidad y estabilidad

• ¿Qué tan estables son las puntuaciones con el tiempo?
• ¿Qué factores influyen en la variabilidad de la puntuación?
• ¿Qué tan sensible es la evaluación a la mejora genuina?

4. Especificidad del dominio

• ¿Varían los patrones de colaboración según la industria o el rol?
• ¿Son más o menos reveladores diferentes tipos de tareas?
• ¿Debería ajustarse la puntuación al contexto?

Donde necesitamos ayuda

Participantes diversos:

• Diferentes industrias y roles
• Diferentes niveles de experiencia en IA
• Perspectivas internacionales y transculturales
• Diferentes tipos de tareas y casos de uso

Datos longitudinales:

• Evaluaciones repetidas a lo largo del tiempo
• Antes/después de programas de capacitación o desarrollo
• Seguimiento de los esfuerzos de mejora

Perspectivas cualitativas:

• Comentarios detallados sobre la experiencia de la evaluación
• Desafíos de colaboración del mundo real
• Sugerencias para el refinamiento del marco

Cómo empezar

Para colaboradores ocasionales

1. Realiza la evaluación con una tarea laboral real
2. Proporciona comentarios sobre tu experiencia
3. Comparte tus resultados (si te sientes cómodo) para ayudar a otros a comprender el marco
4. Repite periódicamente para contribuir con datos longitudinales

Para participantes activos

1. Comunícate a través de nuestra página de Contacto
2. Describe tu interés en contribuir
3. Comparte tu perfil (industria, rol, experiencia en IA)
4. Indica tu disponibilidad para una participación extendida

Para socios de investigación

1. Presenta una breve propuesta describiendo:
   • Pregunta de investigación o objetivo de validación
   • Metodología y cronograma
   • Recursos y apoyo institucional
   • Resultados esperados
2. Envíanos un correo electrónico a través de nuestra página de Contacto
3. Programa una discusión para explorar la colaboración

Preguntas frecuentes

"¿Necesito experiencia en investigación para participar?"

No. Los Niveles 1 a 4 no requieren formación en investigación. Solo necesitas ser alguien que utilice herramientas de IA y esté dispuesto a compartir tu experiencia.

"¿Seré compensado?"

Actualmente, no. PAICE.work está en Vista Previa de Investigación y es gratuito. Tu "compensación" es la evaluación en sí y las ideas que proporciona. Para asociaciones de investigación extensas, estamos abiertos a discutir acuerdos.

"¿Puedo participar de forma anónima?"

Sí. Puedes contribuir con datos y comentarios sin proporcionar información identificable. Para las asociaciones de investigación, puede ser necesaria cierta identificación para la logística de la colaboración.

"¿Cómo se utilizarán mis datos?"

Tus datos contribuyen a:

• Estudios de validación agregados
• Refinamiento del marco
• Investigación académica (anonimizada)
• Informes públicos de hallazgos

Tus datos nunca serán:

• Vendidos a terceros
• Utilizados para marketing
• Compartidos con empleadores sin consentimiento
• Publicados en forma identificable

"¿Puedo ver los hallazgos de la investigación?"

Sí. Estamos comprometidos con la transparencia. Los hallazgos de la investigación serán:

• Publicados en nuestro blog
• Compartidos en revistas académicas
• Presentados en conferencias
• Puestos a disposición de los participantes

El panorama general

PAICE.work está construyendo la base sobre cómo las organizaciones medirán, desarrollarán y gobernarán la capacidad de colaboración con IA en los próximos años.

Tu participación ayuda a establecer:

• Estándares de la industria para la medición de la colaboración
• Programas de capacitación y desarrollo basados en evidencia
• Marcos de preparación organizacional
• Pautas de políticas y gobernanza

Esto es más que una herramienta de evaluación. Se trata de crear una comprensión compartida de cómo es la colaboración efectiva con IA y cómo medirla objetivamente.

Cada evaluación que realizas, cada comentario que proporcionas, cada conversación de investigación en la que participas, todo contribuye a construir algo que aún no existe pero que necesita desesperadamente existir.

Únete a nosotros

¿Listo para contribuir al futuro de la medición de la colaboración con IA?

Empieza aquí:

1. Realiza la evaluación PAICE si aún no lo has hecho
2. Proporciona comentarios sobre tu experiencia
3. Contáctanos para explorar una participación más profunda

Juntos, estamos construyendo el primer estándar objetivo para la efectividad de la colaboración con IA.

Tu contribución importa.

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¿Preguntas sobre la participación en la investigación? Contáctanos.

Lecturas recomendadas

📖 Empieza aquí:

• El marco PAICE: Cinco dimensiones de la preparación para la IA - Lo que estamos investigando
• Lo que realmente significa tu PAICE Score (y lo que no) - Entendiendo la evaluación

📖 Recursos para el desarrollo:

• Plan de desarrollo de IA Collaboration de 30 días - Ruta de mejora estructurada
• Mejorando tu PAICE Score: Guía práctica para el desarrollo de habilidades - Estrategias para desarrollar habilidades

📖 Próximamente:

• PAICE para equipos™: Próximamente - Futuras líneas de investigación