La inteligencia artificial generativa como posible fuente de empleo y no como factor para su disminución.
De acuerdo con un informe de la Organización Internacional del Trabajo que evalúo e impacta de la inteligencia artificial generativa en la cantidad y calidad de los empleos, se ha concluido que es más probable que la Inteligencia Artificial (IA) aumente los puestos de trabajo a que los destruya, automatizando algunas tareas en lugar de asumirlas por completo.
El estudio “Generative AI and Jobs: A global Analysis of potential effects on job quantity and quality”, sugiere que la mayoría de los empleos e industrias están solo parcialmente expuestos a la automatización y es muy probable que sean mayormente complementados, que sustituidos por la IA Generativa. Por ello, es probable que el mayor impacto de esta tecnología no sea la destrucción del empleo, sino los cambios potenciales en la calidad de los puestos de trabajo, en particular la intensidad del trabajo y la autonomía.
Si bien es imposible predecir cómo se desarrollarán en el futuro la IA generativa, las capacidades actuales y el potencial futuro de esta tecnología son fundamentales para los debates sobre su impacto en el empleo. Muchos escépticos tienden a creer que este tipo de IA solamente son maquinas incapaces de aprender y producir contenido original, con poco futuro para uso general y costos informáticos insostenibles, Sin embargo, la literatura técnica más reciente se ha centrado en probar los límites de los últimos modelos, sugiriendo aumentar la capacidad para llevar a cabo tareas novedosas y difíciles que abarcan desde las matemáticas, la codificación, la medicina, el derecho, la psicología, entre muchas otra; y una capacidad general para producir respuestas que muestren algunas formas de razonamiento temprano. Algunas evaluaciones llegan incluso a sugerir modelos de aprendizaje automático, especialmente aquellos basados en grandes redes neuronales utilizadas por transformadores generativos previamente entrenados (GPT) que podrían llegar a tener el potencial para convertirse eventualmente en una tecnología de uso general. Todo ello, tendría efectos multiplicadores en la economía y los mercados laborales, ya que probablemente surgirían nuevos productos y servicios de esta plataforma tecnológica.
El trabajo administrativo es la categoría con mayor exposición tecnológica, con casi una cuarta parte de las tareas consideradas altamente expuestas y más de la mitad de las tareas con una exposición de nivel medio. En otros grupos profesionales, como los directivos, los profesionales y los técnicos, sólo una pequeña parte de las tareas se consideraba muy expuesta, mientras que aproximadamente una cuarta parte tenía un nivel de exposición medio.
El estudio, de alcance mundial, documenta notables diferencias en los efectos sobre países con distintos niveles de desarrollo, vinculadas a las estructuras económicas actuales y a las brechas tecnológicas existentes. Se constata que el 5.5% del empleo total en los países de renta alta está potencialmente expuesto a los efectos automatizadores de la tecnología, mientras que en los países de renta baja el riesgo de automatización sólo afecta a un 0.4% del empleo. Por otra parte, el potencial de aumento es casi igual en todos los países, lo que sugiere que, con las políticas adecuadas, esta nueva ola de transformación tecnológica podría ofrecer importantes beneficios a los países en desarrollo.
El análisis se basó en 4 clasificaciones ocupacionales y sus tareas correspondientes, utilizando el modelo GPT-4 para estimar los puntajes de exposición a la tecnología GPT a nivel ocupacional y de tareas, y posteriormente se voncularon estos puntajes con las estadísticas oficiales de la OIT para generar las estimaciones del empleo mundial. Se aplicó un análisis de texto basado en incrustaciones y algoritmos de agrupamiento semántico para proporcionar una mejor comprensión de los tipos de tareas que tienen un alto potencial de automatización y se analizaron los efectos de la misma, consluyendo que su aumento dependerá en gran medida de una variedad de factores adicionales y al contexto específico de cada país.
Según el estudio, es probable que los efectos potenciales de la IA Generativa difieran significativamente entre hombres y mujeres, ya que más del doble del empleo femenino podría verse afectado por la automatización. Esto se debe a la sobrerrepresentación de las mujeres en el trabajo administrativo, especialmente en los países de renta alta y media. Dado que los trabajos administrativos han sido tradicionalmente una importante fuente de empleo femenino a medida que los países se desarrollaban económicamente, uno de los resultados de la IA Generativa podría ser que determinados trabajos administrativos nunca lleguen a surgir en los países de renta baja.
El documento concluye que en el ámbito laboral, la IA generativa no es inherentemente buena ni mala, y que las repercusiones socioeconómicas de la IA Generativa dependerán en gran medida de cómo se gestione su difusión. Aboga por la necesidad de diseñar políticas que apoyen una transición ordenada, justa y consultiva. La voz de los trabajadores, la capacitación y una protección social adecuada serán claves para gestionar la transición. De lo contrario, se corre el riesgo de que sólo unos pocos países y participantes en el mercado bien preparados se beneficien de la nueva tecnología.
Los sistemas serán elementos cruciales para gestionar la implementación de la IA en el lugar de trabajo, y sin la adecuada protección social nacional, el respecto para las normas y derechos existentes y los ajustes del mercado laboral, el equilibrio entre los trabajadores y la inteligencia artificial, así como los costos para los trabajaodres afectodos podrían ser irreversibles.
Los autores señalan que "los resultados de la transición tecnológica no están predeterminados. Son los humanos los que están detrás de la decisión de incorporar tales tecnologías y son los humanos los que deben guiar el proceso de transición".
Arturo Rangel Bojorges Mendoza
Consejero Suplente ante el H. Consejo Técnico del IMSS.
Información obtenida de la Organización Internacional del Trabajo, 2023.
