Nuevas perspectivas sobre la automatización con inteligencia artificial generativa

La ansiedad tecnológica ha sido una constante desde la revolución industrial, y el rápido desarrollo de productos de inteligencia artificial generativa (genAI) ha impulsado investigaciones sobre su impacto en los mercados laborales. En un nuevo libro, investigadores examinaron cómo la estructura de las tareas puede facilitar o dificultar la adopción de genAI, cómo los trabajadores de diferentes tipos eligen utilizar esta tecnología y dónde buscarán empleo si son desplazados de sus trabajos debido a la genAI. Los autores concluyeron que la genAI probablemente ampliará el "cono de automatización" al sustituir mano de obra en trabajos más complejos o en aquellos que se realizan con menor frecuencia.

Los capítulos, escritos por investigadores de Carnegie Mellon University, University of Southern California y University of Pennsylvania, se publicaron en "The Oxford Handbook of the Foundations and Regulation of Generative AI". "Nuestra conceptualización de un cono de automatización proporciona una representación visual simple de cómo se espera que ocurra la automatización, dada la característica de una tecnología", explicó Ramayya Krishnan, profesor de ciencia de la gestión y sistemas de información en Carnegie Mellon, quien coescribió el capítulo. "Las dimensiones relevantes son la producción total, o la frecuencia con la que un paso necesita completarse, y la longitud del paso tal como está configurado actualmente en la producción".

El cono de automatización destaca varios hechos:

1. La automatización es más probable en pasos realizados con alta frecuencia; esto es intuitivo, ya que los beneficios de una máquina son más evidentes cuando trabaja a alta capacidad.

2. La automatización es más probable en pasos de "longitud media"; solo cuando la producción crece se vuelve más probable automatizar pasos sencillos.

3. Las personas tienen más probabilidades de ser una ventaja económica al tratar con pasos particularmente largos y complejos.

Los autores sugirieron que la genAI probablemente ampliará el cono de automatización al sustituir mano de obra en trabajos más complejos o en aquellos que se realizan con menor frecuencia. Cuando los costos de fallo son altos, las empresas probablemente adoptarán menos genAI debido a su aleatoriedad. En este caso, el cono de automatización se estrecharía y la genAI desempeñaría un papel complementario explícito que implicaría que una persona supervise su trabajo.

"La genAI difiere considerablemente de las máquinas clásicas en que es más general y útil, pero también más propensa a errores", señaló Laurence Ales, profesor de economía en la Tepper School of Business de Carnegie Mellon, quien coescribió el capítulo. "Estas características informan los patrones potenciales que las empresas utilizarán al adoptar genAI, incluyendo si sustituirá o complementará a los trabajadores existentes".

La viabilidad técnica de la automatización utilizando genAI no es suficiente para comprender estos patrones, según los autores. Las condiciones económicas para la adopción dependen de la interacción de las características técnicas con la estructura del proceso. El costo y el beneficio de dividir tareas determinan cómo las empresas organizan actualmente el trabajo y definen los empleos, y las medidas de exposición ocupacional a la genAI u otras tecnologías deben considerar la frecuencia relativa y la separabilidad de las tareas.

A largo plazo, el uso de genAI influirá en la calidad de los datos disponibles para entrenar futuros modelos, advirtieron los autores. La genAI a menudo es mediada por usuarios humanos con diferentes niveles de habilidad: cuanto más se utilice la genAI por trabajadores con menos capacidad para identificar y corregir errores en la salida (aumentando la cantidad de esta salida de baja calidad), más probable será que la calidad de los futuros corpus de entrenamiento se degrade, pronosticaron.

"Podemos esperar una divergencia en la calidad de la genAI, en la que una menor calidad de datos reduce aún más la complementariedad de la tecnología con habilidades altas, mientras que contextos con altos estándares de error verán una difusión más estrecha y quizás más lenta de la genAI, pero una mayor complementariedad a largo plazo con habilidades altas y alta calidad de datos", dijo Christophe Combemale, profesor de ingeniería y políticas públicas en Carnegie Mellon, quien coescribió el capítulo.

Finalmente, los autores consideraron la posible forma de la disrupción ocupacional debido a la genAI. Se necesita una visión de red de las ocupaciones para anticipar los resultados para los trabajadores desplazados, sugirieron. Incluso ocupaciones que no son directamente interrumpidas por la genAI pueden experimentar competencia y pérdidas salariales si se convierten en objetivos para las transiciones laborales fuera de ocupaciones interrumpidas.

Por el contrario, la resiliencia de los mercados laborales para proporcionar empleo a los trabajadores desplazados dependerá de tener una densidad suficiente de ocupaciones alternativas, menos susceptibles a la sustitución por IA, en las que los trabajadores puedan transitar.