Inteligencia artificial

En el transcurso de la historia, el trabajo físico que las personas han utilizado para llevar a cabo actividades, han crecido y se han diversificado gracias al uso de nuevas tecnologías.

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Aprender de datos, reconocimiento de voz, texto e imágenes, toma de decisiones y resolución de problemas, traducción de idiomas o generación de textos, imágenes, o música. Son actividades que se llevan a cabo sin intervención humana.

Tenemos ejemplos de nuestra vida cotidiana que muestran la variedad de funciones de la IA. Asistentes como Siri, Alexa o ChatGPT, sistemas de recomendación (YouTube, Spotify), reconocimiento facial en teléfonos móviles, vehículos autónomos o diagnóstico médico asistido por IA. Y en la realización de esas funciones el programa piensa un poco como un humano. Aprende de la experiencia, entiende la información, toma decisiones y mejora con el transcurso del tiempo.

El nacimiento de herramientas de inteligencia artificial (IA) ha llevado a muchos preguntarse si se está produciendo un cambio profundo en la manera como utilizamos las tecnologías. Estudios recientes han mostrado el impacto en el trabajo; qué tareas han sido reemplazadas, cuáles han incrementado su ámbito, quiénes serán los potenciales beneficiarios y los impactos de la IA en el futuro.

De esta forma, somos capaces de mostrar que hay situaciones en las que se observa que hay trabajadores que son desplazados, pero que hay otras fuerzas que pueden empujar en otras direcciones. Si eres un trabajador de un centro de atención al cliente, la tecnología puede hacer básicamente lo mismo, por lo que el riesgo de hacer desaparecer puestos de trabajo es muy elevado.

Por el contrario, si es una fracción de las tareas -una medida denominada concentración en la jerga de la IA- porque la idea es básicamente decir que hay mucho progreso tecnológico, pero solo en una fracción de lo que los trabajadores hacen, entonces pueden reasignar su tiempo y ser mucho más productivos de lo que eran inicialmente.

A modo de ejemplo, en relación con las tareas administrativas en el ámbito universitario, si nos liberamos de ellas, potencialmente nos ofrece más tiempo para las actividades de investigación y de enseñanza para los alumnos. Los trabajos llevados a cabo encuentran evidencia empírica que es consistente con ambos efectos.

Y han encontrado también evidencia de desbordamientos (spillovers) en empresas que utilizan nuevas tecnologías haciendo más productivos a los trabajadores. Estos hacen nuevos y mejores productos, protegiendo a los trabajadores de potenciales desplazamientos hacia otros trabajos.

Pensemos en un despacho de abogados en el que anteriormente una secretaria mecanografiaba un texto y posteriormente cuando aparecen los ordenadores conectados online y realizaban todas esas tareas, parte de las cuales formaban parte del trabajo del propio abogado, liberándolo de trabajo poco productivo, concentrándolo en el más productivo y con un salario mayor.

Una forma de interpretar los análisis empíricos realizados es observar si el desplazamiento tecnológico favorece en mayor medida a unas tecnologías que a otras y si esas diferencias son sistemáticas, si se produce un aumento o una reducción de la demanda de esas tecnologías. En el caso de un aumento de la demanda, se trata de trabajos que atraen a trabajadores altamente cualificados, superiores a los de otras tecnologías y más probable que sean mujeres que hombres y también trabajadores con un nivel salarial más elevado que los de otras tecnologías.

Los análisis realizados apuntan a que las tendencias tecnológicas señaladas se han desarrollado desde principios de siglo. No es un fenómeno tan reciente y carecemos de evidencias de que esté acelerándose, pero es una evidencia tecnológica empírica que se ha observado durante todo el siglo XX. Cabría esperar alguna evidencia de un menor número de trabajadores manuales y desplazamiento hacia tareas altamente cualificadas. Pero resulta sorprendente observar que la tendencia empezó antes, a principios del pasado siglo.

Uno de los hechos que se observan es que el cambio tecnológico por la IA se asemeja mucho al cambio tecnológico sesgado que la teoría clásica del crecimiento económico ha considerado tradicionalmente. La manera como está operando es que esos trabajos se están beneficiando porque incluso si la tecnología está sustituyendo una parte de las tareas al mismo tiempo está liberando mucho tiempo para dedicarlo a otras tareas que son mucho más productivas.

Otro aspecto que realmente cambia se refiere a las tareas manuales que quedan afectadas por la tecnología. En consecuencia, buscamos mecanización de la mayor parte de actividades que llevamos a cabo. Pero si nos aproximamos al tiempo más reciente, las cosas cambian. Y se refiere a que más y más tecnologías están relacionadas con tareas cognitivas, lo que representa un profundo cambio.

En algunos casos, nuevas tecnologías que están relacionadas con tareas cognitivas no están asociadas con el desplazamiento de trabajadores. Sin embargo, buena parte de la literatura reciente recoge muchos casos de evidencias consistentes con la polarización del empleo. En particular, qué tareas cognitivas que se exponen a nuevas tecnologías están asociadas a una reducción de la demanda de trabajadores.

Observando las variaciones entre distintos tipos de trabajadores podemos ver fácilmente las diferencias de edad entre ellos. Es posible que el cambio tecnológico sea beneficioso para trabajadores jóvenes que todavía no han decidido que hacer en el futuro, evitando elegir profesiones cuya demanda está reduciéndose.

El cambio tecnológico promovido por la IA es tan rápido, que no podemos dibujar trayectorias de evolución de las tecnologías y del empleo. Tenemos que ir con prudencia y mirando a todas partes.