Mi columna de esta semana en Invertia se titula «Inteligencia artificial y trabajo: la marea que no hace ruido» (pdf), y trata sobre cómo el impacto de la inteligencia artificial en el empleo está siendo mucho menos abrupto de lo que anuncian los titulares apocalípticos, pero también mucho más profundo y estructural de lo que sugieren los discursos tranquilizadores.
Frente a la idea de una destrucción masiva e inmediata de puestos de trabajo, los datos que manejan inversores, analistas y grandes firmas de investigación parecen apuntar más a una transformación progresiva que va reconfigurando tareas, carreras profesionales y equilibrios de poder dentro de las organizaciones.
Para construir el argumento me apoyo, entre otros, en el último informe de PwC sobre empleo e inteligencia artificial, elaborado a partir del análisis de cientos de millones de ofertas de trabajo y datos empresariales, que muestra cómo los sectores más expuestos no sufren necesariamente una destrucción inmediata de empleo, pero sí cambios acelerados en habilidades, salarios y composición de los puestos, con un impacto que, una vez iniciado, tiende a amplificarse y no a revertirse.
Desde la banca de inversión, el diagnóstico es muy similar. Morgan Stanley plantea que la inteligencia artificial acabará afectando a la mayoría de las ocupaciones, no tanto eliminándolas como redefiniéndolas, y vincula ese proceso a incrementos de productividad que históricamente suelen traducirse en presión organizativa y ajustes de plantilla. J.P. Morgan afirma además que muchas empresas todavía no han activado plenamente ese potencial, pero que una desaceleración económica podría acelerar la sustitución de contratación por automatización, convirtiendo la próxima crisis en un catalizador del cambio.
Mi artículo también intenta conectar estas visiones con la evidencia histórica analizada por Brookings, que nos viene a decir que la adopción de inteligencia artificial hasta ahora se ha asociado más a crecimiento empresarial que a destrucción neta de empleo, aunque ese crecimiento no se reparte de forma homogénea y suele penalizar siempre a los mismos perfiles, especialmente a quienes ocupan posiciones de entrada o intermedias en las organizaciones.
Finalmente, he intentado incorporar datos recientes sobre percepción y ansiedad laboral, como una encuesta en Reino Unido que muestra que más de una cuarta parte de los trabajadores teme perder su empleo por la inteligencia artificial en los próximos cinco años, pero no tanto porque esperen una sustitución directa, sino porque perciben que el equilibrio está cambiando, a menudo antes que sus propias empresas. Algo que en artículo califico como «una variación del síndrome del impostor», y que me temo que es un indicador temprano bastante fiable: si tú mismo, cuando evalúas las capacidades de la inteligencia artificial generativa en su estado actual (que dista mucho de lo que será capaz de hacer en no mucho tiempo), empiezas a temer por el futuro de tu trabajo, es una evidencia de que, en efecto, el futuro de tu puesto está en peligro.
Mi tesis de fondo es que no nos enfrentamos a un apocalipsis inmediato, sino a una marea lenta y silenciosa que va erosionando trayectorias profesionales, reduciendo la necesidad de perfiles junior y polarizando el mercado laboral. Un proceso menos vistoso que el despido masivo, pero mucho más difícil de corregir cuando ya se ha integrado en procesos, organigramas y hábitos de contratación. Como suele ocurrir con las mareas, el problema no es que lleguen sin avisar, sino que cuando miramos atrás, la costa ya no es la misma.
This article is also available in English on Medium, «AI: the steady, silent tide that changes everything»
Enrique, hay dos cosas que quisiera comentar derivadas de lo que hoy expones:
1) Dices, entre otras cosas, que «no nos enfrentamos a un apocalipsis inmediato, sino a una marea lenta y silenciosa.» Esta afirmación que muy probablemente es cierta para el caso de la IA y el empleo lo es también con casi total certeza para el caso del cambio climático, como manifesté con cierta amplitud en un off topic en este mismo blog a inicios de este año (que deberías leerlo si es que en su momento no lo hiciste).
2) Cuando te sea posible, sería interesante que nos compartieras ejemplos del impacto positivo y/o negativo de la IA en empresas o instituciones que tú conozcas de primera mano. A veces tengo la sensación de que en un uso intensivo estas herramientas pueden resultar (todavía) verdaderamente decepcionantes. Por ejemplo, me he encontrado que a la hora de detectar la correspondencia entre los autores mencionados en un artículo académico y aquellos que constan en la bibliografía, la cantidad de errores que comete una muy conocida IA en su versión de pago es del 53% y lo peor es que te asegura que ha hecho las cosas de manera minuciosa y sin alucinaciones (y eso habiendo seguido todas las recomendaciones dadas para lograr las respuestas más óptimas). Estas situaciones solo provocan pérdida de tiempo y escepticismo y me crean la sospecha de que mucha gente no está evaluando con real profundidad la calidad de lo producido por la IA actual.
La opinión de alguien como yo, que ya lleva años alejado de las oficinas y despachos, es que la introducción de la AI en la empresa seguirá un proceso similar a lo que supuso la introducción de la digitalización en la empresa.
Puede dar lugar a traumas puntuales como lo fue en las comunicaciones la sustitución de las telefonistas por los teléfonos automáticos, o en la. la banca le eliminació de inmensas oficinas de contables, por un ordenador, pero lo cierto es que permitió multiplicar las operaciones comerciales desplazando a muchas personas de su trabajo habitual ,(burocrático), a otro, (comercial), en la mayoría de los casos incluso dentro de la misma empresa, (de ahí la proliferación de sucursales bancarias que se han cerrado a medida que se ha jubilado el personal).
Hoy el camarero del bar nos toma el pedido con una tablet, y nos cobra con un bizzum, la digitalización ha triunfado en todas las áreas, pero eso no ha supuesto una crisis en el empleo, incluso han proliferado los puestos de trabajo, que han permitido ac ceder a la mujer y a los emigrantes al trabajo manteniendo mas o menos estale el índice de paro.
Como tú, llevo algunos años fuera del mercado laboral, pero puedo asegurar, tras mi experiencia en el departamento de IT e Ingeniería de una conocida multinacional americana y mi participación en proyectos de automatización y robótica que mostraban el avance de lo que hoy en día estamos viviendo, que el impacto en el empleo SI puede ser bastante radical. Hoy en día las noticias nos muestran las bondades y defectos de los LLM’s pero para mí el verdadero hito serán los robots que, por ejemplo, a partir de finales de año Tesla (entre otros) quiere sacar al mercado. Como bien dices, hasta ahora los cambios tecnológicos «ayudaban» a que las personas progresaran a mejores puestos de trabajo pero la robótica simplemente los desplazará, no habrá sitio para todos donde puedan moverse. Un saludo
Asi de pronto, vislumbro dos vertientes:
1.- La crisis de la iA generativa tal y como la conocemos.
2.- El desvío de inversión hacia la producción industrial de robots.
Si openai acaba colapsando, el sector podría tomar un nuevo rumbo más diversificado, por ejemplo con el desarrollo de los «world models» para (2), y el cambio de enfoque desde los LLM hacia los SLM (1). Y me parece que queda más cerca el primer camino, ya que la extensión de la robotización dentro de las economías plantea una serie mas numerosa de barreras temporales.
¿Como lo veis?
Sin estar ni mucho seguro, sólo observando que en los paíes avanzados en la mecanización, es en los que el paro es menor, noto que la automática de la que la robótica solo es un área, no es un proceso actual, sino que se inició como tarde hace 200 años, con los telares de Jacquard, sin que en ningún país la automatización haya creado paro. sino mas bien se han multiplicado los puestos de trabajo.
Mi experiencia personal, es que trabajamdo para Corning, empresa líder del vidrio, propietaria de varias «fábricas oscuras», (Dark Factories), totalmente automatizadas que operan sin presencia humana, se precisaban una inmensa plantilla de gente para vender y distribuir la producción incesante de productos.
Solemos fijarnos en la producción de bienes y servicios, donde es relativamente fácil la automatización, pero no en la totalidad del proceso que lleva ese bien o servicio hasta el consumidor, algo mucho mas difícil de automatizar.
Un ejemplo, Tesla puede que quizá un día llegue a fabricar sus coches con robots, de hecho su fabricación es actualmente casi automática, pero sólo en España tiene un plantilla de aproximadamente 257 empleados. y en todo el mundo son unos 100 000 empleados, dedicados al diseño, fabricación y servicio de sus productos, que no podrá cambiar por robots, pues se dedican a trabajos de todo tipo que no son en serie.
He notado que el concepto de Dark Factories esta de moda en estos días, pero siempre ha existido, en una factoría de leche, yogurt, jugo de frutas y cervecerías son por definición «Dark Factories», las manos humanas nunca tocan el producto.
Pero cuando se menciona la palabra en los medios siempre muestran la línea de ensamblado de alguna factoría de autos. ¿Desde cuando las factorías de autos son más importantes que las factorías alimentarias?
En su momento, la introducción del telar a vapor (buen relato del KF), fue una catástrofe para el empleo, pero luego se pudo recuperar, con la adaptación industrial consecuente. Dudo que con la IA, que además es más inteligente que un telar, no pueda hacerse la adaptación pertinente.
Eso sí, siempre que las fanáticas IHs, sean ludistas o capitalistas, no pongan barrotes en la rueda evolutiva.
Creo que se confunden dos cosas: El potencial que va a tener la IA en muy poco tiempo para destruir millones de empleos, y el tiempo necesario para su adaptacion o aplicación.
Según los que considero mejores analistas lo primero va a suceder en uno o dos años máximo.
Lo segundo depende de muchos factores, ninguno de ellos relacionado con lo que pueda hacer la IA.
Y el mejor ejemplo es lo que puede hacer ya, y es muchisimo mas que el uso que le da el 95 % de los que la utilizan.
Esta web del reino unido es una estafa
Sigo sin entender como la IA es capaz de afectar ocupaciones que NO son de oficinas. Hace sólo seis años el perfil de empleo más común era Funerario y Enfermería, los robots nunca ocuparon ese sector de empleo en aquella ocasión ni tampoco los sectores agropecuario ni industrial reemplazaron a la gente fallecida con robots.
El trabajo más común en el mundo es mover un forklift (montacargas), nada impide tener un forklift robotizado, pero todavía contratamos personas para moverlos.
En Australia tenían un proyecto de un tren 100% autónomo para mover mineral en el desierto australiano, lo usaron por algunos días y según el informe, abandonaron el proyecto, quitaron todo el equipo informático que había en el tren para volver a contratar personas.
Actualmente en este año mi región empezará a construir un nuevo acueducto, en la radio estaban entrevistando al ingeniero encargado y le preguntaron porque no están usando robots, el ingeniero dijo que es imposible, que no existen esos robots porque entonces el acueducto estaría terminado ahora mismo.
Hablar de que la IA asi en general va a hacer tal o pascual con los trabajos es una generalización, y como toda generalización (brocha gorda) es muy poco precisa.
Veamos una serie de puntos sobre el tema:
1. Para que una IA quite una posición (empleo) a una persona tiene que cumplir con dos requisitos: que reemplace el 100% de las tareas de ese empleo, y que sea más barata que el mismo desempeño de la persona. Asi el coste/hora de esa IA debe ser menor que el coste laboral equivalente (equivalente !!! incluyendo bajas, vacaciones,…). Por poner una cifra si vemos que una persona cuesta 25€/50€ hora pues la IA debe salirnos más económica.
2. Desempeño de la IA.Imaginemos que la tarea de la IA(robot humanoide) es hacer un servicio ( gestión de la lavandería de una casa), por poner una tarea sencilla. Debe ser capaz entre otras cosas: recoger ropa sucia, meter esa ropa en la lavadora/secadora. Saber que se puede mezclar, que temperaturas, etc… doblar, planchar, recoger en un armario. etc Si esa tarea la hace una persona digamos en 4 horas reales de trabajo dedicado y la IA «supiera» hacer todas. Tendremos que ver si lo hace en 4h. o va a cámara lenta y tarda 10h. (Como la mayoría de los anuncios de robots de YT)
3. La IA en tareas de oficina. Puede que haya trabajos rutinarios en una oficina que antes se centralizaban en personas (gestión administrativa de un departamento) que hoy en día ya se hacen mediante programas de internet y es el propio empleado el que se autogestiona: control de vacaciones, viajes, hoteles, salas de reuniones. En esa gestión la IA puede aportar SOLAMENTE un marco de chat más agradable pero no quita empleos reales, solo reemplaza SW por SW
4. Gestión del día a día de cualquier oficina, con multitud de tareas no standard. Podemos asumir tareas como: cara al público (presencial, correo, teléfono), toma de datos no estrucutrados del cliente, acordar un determinado alcance del trabajo, la sustitución no puede ser completa, por mucho que se acuerde y pueda precisar salidas, hoyxhoy la IA es una herramienta para acelerar quizás los entregables de ese puesto de trabajo, pero hay una componente muy fuerte de relación humana, de expertise en ese puesto de trabajo aplicado en la recolección de datos y muchas veces de adaptación personal del entregable. Aqui podemos pensar en que es insustituible el front-office o el escalón comercial en grandes cuentas en donde el factor humano es primordial. Pensemos en una inmobilaria, el comercial enseña casas, estudia al cliente, hace gestión multiple encadenada (compra-venta), facilita el estudio de la financiación, no es una labor de IA que ya existe en webs. No van por ahí los tiros…
4. Trabajos que no harán nunca una IA en décadas: policia, bomberos, política activa, centros de emergencias, cuidado de enfermos, cuidado de ancianos, fontaneros, peluqueros, reformas del hogary albañiles, carpinteria casa, reformas cocinas, instalaciones y reparaciones de electrodomésticos in situ, consultas médicas (cirugía, odontología, traumatología,…) profesores sobre todo de niños pequeños…
Otra cosa es que haya ciertas partes de esas tareas que haya IAs que faciliten esos trabajos… pero siempre que el collar no sea más caro que el perro….
El que piensen que están a la vuelta de la esquina, estos reemplazos al 100%, auguro que se moriran antes de verlos…. lo mismo que la RBUs…
Resecto del punto que indicas, te diré lo que pasaba en Corning. Todo el proceso de producir objetos de vidrio, por ejemplo para hacer cafeteeras, era automático, excepto el paso final que consistíia en meterlos en cajas de cartón y ponerlas en un pallet. Yo asombrado pregunté al ingeniero que nos enseñaba la fábrica¿Cómo es que ese proceso no se ha automatizado? y él me dijo.
Trabajar con vidrio al rojo vivo es muy peligroso, y exige personal especializado por lo que lo sustituimos siempre que podemos, pero meter una pieza que ya está fría en una caja, lo hace sin peligro un obrero sin cualificar, Es mucho mas barato pagar su sueldo que el de los expertos que programan los robots.
Interesante. Me pongo en mi todo-list darle varias vueltas a tu material. Hay algunas ideas que sugieren nuevas capas de análisis, introduciendo las mecánicas de funcionamiento del capitalismo (así de pronto, no centrarnos en la sustitución total del factor trabajo, sino dinámicas indirectas p.e. bajadas de salarios, reducción del tiempo de trabajo, descenso en la ofertas de empleo, etc…). Y hablando se capas, la industria del software puede introducir sus capas de ia y externalizar de esa forma toda una serie de necesidades empresariales. Creo que hay muchos caminos que puede tomar el efecto de la ia sobre el trabajo.
Gorki, D.Falken
Mi comentario era una forma de hacer una «tormenta de ideas» a vuela pluma, me puse como condición interna, ver donde puede parecer en primera instancia la IA no aplicables de forma autónoma, es decir poner lo que me parecía más evidente sin «consultar» fuentes desde google/IA
A propósito deje fuera las tareas de SW… pq una tarea de SW al final es tratar un lenguaje específico. En lo que si hemos visto que se pueden usar los LLMs actuales es:
– generar código (facilito, no demasiado complejo) o ayudar a una persona…
– generar imágenes/videos… yo lo he probado solo en formato «entretenimiento personal», pero su uso a profesional, si creo que bien dirigido por alguien que le pida cosas pueda hacer más baratas las películas
– Texto: hoy por ejemplo redactar, traducir, interaccionar de modo soft pues creo que ya son muy útiles
Lo que no acabo de ver es que crear una novela o guión interesante puedan hacerlo como una persona, pero con una guía pues si….
Esto lo vemos casi ya… son unas herramientas muy útiles.
Escribí esto, sin haber leído el artículo de @EDans en fastcompany.com . Muy interesante.
Me quedaría en mi agenda ver que movimientos se cuecen en las grandes cabezas pensantes respecto a los SLM.