La IA y la automatización del trabajo, ¿afectarán el empleo?

(Imagen:Academia Proyecto451)

ChatGPT y la inteligencia artificial (IA) generativa sin dudas cambiarán la forma en la que trabajamos, pero ¿cuán diferente es esto de todas las demás olas de automatización de los últimos siglos? ¿Qué significa concretamente para el empleo?

Llevamos 200 años automatizando el trabajo. Cada vez que pasamos por una ola de automatización, clases enteras de trabajos desaparecen, pero también se crean nuevos. Con el tiempo, el número total de trabajos no disminuye y todos nos hemos vuelto más prósperos. Podemos ver los trabajos que van a desaparecer, pero no podemos predecir cuáles serán los nuevos. Sabemos (o deberíamos saber), empíricamente, que siempre ha habido esos nuevos trabajos en el pasado, y que tampoco eran predecibles: nadie en 1800 hubiera imaginado que en 1900 un millón de estadounidenses trabajarían en ferrocarriles. Y nadie en 1900 habría predicho “postproducción de video” o “ingeniero de software” como categorías de empleo. Pero parece insuficiente creer que esto sucederá ahora solo porque siempre así pasó en el pasado. ¿Cómo sabemos que volverá a ser así?

La nueva tecnología generalmente hace que sea más barato y más fácil hacer algo, pero eso puede significar que se puede hacer lo mismo con menos personas, o que se puede hacer mucho más con la misma cantidad de personas. También tiende a significar un cambio en lo que se hace. Para empezar, hacemos que la nueva herramienta se adapte a la antigua forma de trabajar, pero, con el tiempo, cambia la forma en que trabajamos para adaptarla a la herramienta.

Mucha gente está experimentando con ChatGPT y viendo lo que hará. Eso no significa que ChatGPT haya reemplazado sus flujos de trabajo existentes todavía, y reemplazar o automatizar cualquiera de esas herramientas y tareas no es trivial. Hay una gran diferencia entre una demostración increíble de una tecnología transformadora y algo que una empresa grande y complicada que maneja el negocio de otras personas puede usar.

Otro tema del que no se habla mucho es acerca de las miles de horas de trabajo humano que se requieren para entrenar los modelos de IA. Detrás del sistema de IA más impresionante hay personas: un gran número de personas que etiquetan los datos para entrenar a la tecnología. Estos “ejércitos de anotadores de datos” evalúan si una cadena de texto tiene sentido y suena fluida y natural. Ellos deciden si una respuesta debe mantenerse en la base de datos del modelo de IA o eliminarse. Incluso los chatbots de IA más impresionantes requieren miles de horas de trabajo humano para comportarse de la manera que sus creadores quieren, e incluso así, lo hacen de manera poco confiable. Los sistemas de aprendizaje automático son lo que los investigadores llaman "frágiles", propensos a fallar cuando encuentran algo que no está bien representado en sus datos de entrenamiento. Cuantos más sistemas de inteligencia artificial se pongan en el mundo, más casos extremos se encontrarán y se necesitarán más humanos para resolverlos.

Hay personas que clasifican el contenido emocional de los videos de TikTok, las nuevas variantes del correo no deseado y la provocación sexual precisa de los anuncios en línea. Otros miran las transacciones de tarjetas de crédito y descubren con qué tipo de compra se relacionan o revisan las recomendaciones de comercio electrónico y deciden si esa camisa es realmente algo que te gustaría después de comprar esa otra camisa. Los humanos están corrigiendo los chatbots de servicio al cliente, escuchando las solicitudes de Alexa y categorizando las emociones de las personas en las videollamadas. Están etiquetando los alimentos para que los refrigeradores inteligentes no se confundan con los nuevos empaques, revisando las cámaras de seguridad automáticas antes de que suenen las alarmas e identificando el maíz para los tractores autónomos desconcertados. “Hay toda una cadena de suministro”, señaló Sonam Jindal, líder de programa e investigación de la Asociación sin fines de lucro sobre IA. No obstante, la percepción general en la industria es que este trabajo no es una parte crítica del desarrollo y no será necesario por mucho tiempo. "Toda la emoción está en torno a la construcción de inteligencia artificial, y una vez que la construyamos, ya no será necesaria, entonces, ¿por qué pensar en ello? Pero es infraestructura para IA. La inteligencia humana es la base de la inteligencia artificial”, concluyó.

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