Una pequeña guía optimista para comprender la relación entre la inteligencia artificial y el trabajo
Es posible tener una visión optimista sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en el trabajo si se tienen en cuenta los precedentes y los primeros casos actuales
- 5 minutos de lectura'
Sarah Kessler y Ephrat Livni
Es fácil temer que las máquinas estén tomando el control: empresas como IBM y la compañía británica de telecomunicaciones BT han mencionado a la inteligencia artificial como motivo para reducir el número de empleados, y nuevas herramientas como ChatGPT y DALL-E hacen posible que cualquiera comprenda las extraordinarias capacidades de la IA. Un estudio reciente de investigadores de OpenAI (la empresa emergente responsable de ChatGPT) y la Universidad de Pensilvania concluyó que, para cerca del 80 por ciento de los trabajos, al menos el 10 por ciento de las tareas podrían automatizarse mediante la tecnología que respalda ese tipo de herramientas.
“Con todas las personas que hablo, gente muy inteligente, médicos, abogados, directores ejecutivos y otros economistas, lo primero que les viene a la mente es cómo puede la inteligencia artificial generativa sustituir lo que hacen los humanos”, afirmó Erik Brynjolfsson, profesor del Stanford Institute for Human-Centered AI.
Sin embargo, dijo, no es la única opción. “Algo que me gustaría que la gente hiciera más es pensar qué cosas nuevas se pueden hacer ahora que no se hayan hecho antes. Obviamente, esa es una pregunta mucho más difícil”. También es “donde está la mayor parte del valor”, añadió.
Según Brynjolfsson y otros economistas, la forma en que los creadores de tecnología diseñen, los empresarios utilicen y los políticos regulen las herramientas de IA determinará en última instancia cómo afectará la IA generativa al empleo. Y no todas las alternativas son necesariamente sombrías para los trabajadores.
La IA puede complementar la mano de obra humana en vez de sustituirla. Por ejemplo, muchas empresas recurren a la IA para automatizar los centros de atención telefónica. Pero una empresa de Fortune 500 que suministra software empresarial ha usado en su lugar una herramienta como ChatGPT con el fin de dar a sus trabajadores sugerencias en vivo sobre cómo responder a los clientes. Brynjolfsson y sus coautores de un estudio compararon a los empleados del centro de llamadas que aprovecharon la herramienta con los que no. Descubrieron que la herramienta aumentó la productividad en un 14 por ciento en promedio y que la mayoría de las ganancias las obtuvieron los trabajadores poco calificados. La satisfacción del cliente también fue mayor y la rotación de personal menor en el grupo que utilizó la herramienta.
David Autor, catedrático de Economía del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por su sigla en inglés), afirmó que la IA posiblemente podría usarse para ofrecer “conocimientos técnicos a la carta” en trabajos como la asistencia de servicios de salud, el desarrollo de software, la abogacía y la reparación especializada. “Esto ofrece la oportunidad de que más trabajadores realicen un trabajo valioso que depende en parte de esos conocimientos”, afirmó.
Los trabajadores pueden centrarse en otras tareas. Según un análisis de James Bessen, investigador de la Facultad de Derecho de la Universidad de Boston, a medida que los cajeros automáticos fueron automatizando las tareas de entrega de efectivo y recepción de depósitos, aumentó el número de empleados bancarios. Esto se debió en parte a que, al requerir menos trabajadores, era más barato abrir sucursales bancarias y los bancos abrieron más. Pero los bancos también cambiaron la descripción del trabajo. Tras la masificación de los cajeros automáticos, los empleados se centraron menos en contar dinero y más en establecer relaciones con los clientes, a los que comenzaron a vender productos como tarjetas de crédito. Pocos trabajos pueden automatizarse completamente mediante IA generativa. Pero utilizar una herramienta de IA para algunas tareas puede liberar a los trabajadores y permitir que amplíen su trabajo hacia tareas que no pueden automatizarse.
La nueva tecnología puede dar lugar a nuevos empleos. La agricultura empleaba a casi el 42 por ciento de la población activa en 1900, pero, debido a la automatización y a los avances tecnológicos, en el año 2000 solo representó el 2 por ciento. La enorme reducción de puestos de trabajo en la agricultura no provocó un desempleo masivo. Al contrario, la tecnología creó muchos empleos nuevos. Un agricultor de principios del siglo XX no habría imaginado la codificación informática, la ingeniería genética o el transporte terrestre con camiones. En un análisis que utilizó datos del censo, Autor y sus colegas descubrieron que el 60 por ciento de las especialidades ocupacionales actuales no existían hace 80 años.
Por supuesto, no hay garantías de que los trabajadores estén calificados para los nuevos empleos ni de que sean buenos empleos. Y nada de esto ocurre porque sí, afirmó Daron Acemoglu, profesor de Economía del MIT y coautor de Power and Progress: Our 1,000-Year Struggle Over Technology & Prosperity.
“Si tomamos las decisiones correctas, crearemos nuevos tipos de empleo, algo crucial para el crecimiento salarial y también para aprovechar los beneficios de la productividad”, aseguró Acemoglu. “Pero si no tomamos las decisiones correctas, mucho menos de esto puede ocurrir”.
Sarah Kessler es editora principal de DealBook y autora de Gigged, un libro sobre trabajadores en la economía de plataformas. @sarahfkessler
Ephrat Livni escribe desde Washington sobre la intersección de negocios y políticas para DealBook. Anteriormente, fue reportera principal en Quartz, donde cubrió derecho y política. También ha ejercido la abogacía en los sectores público y privado. @el72champs
Por Sarah Kessler y Ephrat Livni
The New York TimesConforme a los criterios de
