Las computadoras personales iniciaron una revolución en la tecnología de la información. ¿La IA traerá cambios igualmente dramáticos? Bettmann a través de Getty Images
La explosión de interés en la inteligencia artificial ha llamado la atención no solo sobre la asombrosa capacidad de los algoritmos para imitar a los humanos, sino también sobre la realidad de que estos algoritmos podrían desplazar a muchos humanos en sus trabajos. Las consecuencias económicas y sociales podrían ser nada menos que dramáticas.
El camino hacia esta transformación económica es a través del lugar de trabajo. A estudio de Goldman Sachs ampliamente difundido anticipa que alrededor de dos tercios de las ocupaciones actuales durante la próxima década podrían verse afectadas y entre un cuarto y la mitad del trabajo que la gente hace ahora podría ser asumido por un algoritmo. Hasta 300 millones de puestos de trabajo en todo el mundo podrían verse afectados. La consultora McKinsey publicó su propio estudio prediciendo un impulso impulsado por la IA de 4.4 billones de dólares estadounidenses a la economía mundial cada año.
Las implicaciones de números tan gigantescos son aleccionadoras, pero ¿qué tan confiables son estas predicciones?
Dirijo un programa de investigación llamado Planeta digital que estudia el impacto de las tecnologías digitales en las vidas y los medios de subsistencia en todo el mundo y cómo este impacto cambia con el tiempo. Una mirada a cómo las olas anteriores de tecnologías digitales como las computadoras personales e Internet afectaron a los trabajadores ofrece una idea del impacto potencial de la IA en los años venideros. Pero si la historia del futuro del trabajo sirve de guía, debemos estar preparados para algunas sorpresas.
La revolución de TI y la paradoja de la productividad
Una métrica clave para rastrear las consecuencias de la tecnología en la economía es el crecimiento de productividad del trabajador – definido como la cantidad de producción de trabajo que un empleado puede generar por hora. Esta estadística aparentemente seca es importante para todas las personas que trabajan, porque se relaciona directamente con cuánto puede esperar ganar un trabajador por cada hora de trabajo. Dicho de otra manera, se espera que una mayor productividad conducir a salarios más altos.
Los productos de IA generativa son capaces de producir contenido escrito, gráfico y de audio o programas de software con una participación humana mínima. Profesiones como la publicidad, el entretenimiento y el trabajo creativo y analítico podrían estar entre las primeras en sentir los efectos. Las personas en esos campos pueden preocuparse de que las empresas utilicen IA generativa para hacer trabajos que alguna vez hicieron, pero los economistas ven un gran potencial para impulsar la productividad de la fuerza laboral en su conjunto.
El estudio de Goldman Sachs predice que la productividad crecerá un 1.5 % al año debido únicamente a la adopción de la IA generativa, lo que sería casi el doble de la tasa de 2010 y 2018. McKinsey es aún más agresivo, diciendo que esta tecnología y otras formas de automatización marcarán el comienzo de la “próxima frontera de productividad”, empujándolo hasta un 3.3% anual para 2040.
Ese tipo de aumento de la productividad, que se acercaría a las tasas de años anteriores, sería bienvenido tanto por los economistas como, en teoría, por los trabajadores.
Si tuviéramos que rastrear la historia del crecimiento de la productividad en los EE. UU. en el siglo XX, galopaba a lo largo de sobre 3% anualmente desde 1920 hasta 1970, elevando los salarios reales y el nivel de vida. Curiosamente, el crecimiento de la productividad se desaceleró en las décadas de 1970 y 1980, coincidiendo con la introducción de las computadoras y las primeras tecnologías digitales. Este "paradoja de la productividad” fue famosamente capturado en un comentario del economista del MIT Bob Solow: Puedes ver la era de la computadora en todas partes pero en las estadísticas de productividad.
Los escépticos de la tecnología digital culparon al tiempo "improductivo" dedicado a las redes sociales o a las compras y argumentaron que las transformaciones anteriores, como la introducción de la electricidad o el motor de combustión interna, tuvieron un impacto. papel más importante en la alteración fundamental de la naturaleza del trabajo. Los tecnooptimistas no estuvieron de acuerdo; argumentaron que las nuevas tecnologías digitales necesitaba tiempo para traducir en crecimiento de la productividad, porque otros cambios complementarios tendrían que evolucionar en paralelo. Sin embargo, otros preocupado de que las medidas de productividad no fueran adecuadas en la captura del valor de las computadoras.
Por un tiempo, parecía que los optimistas serían reivindicados. En la segunda mitad de la década de 1990, cuando surgió la World Wide Web, el crecimiento de la productividad en EE. duplicado, de 1.5% anual en la primera mitad de esa década a 3% en la segunda. Nuevamente, hubo desacuerdos sobre lo que realmente estaba sucediendo, lo que enturbió aún más las aguas sobre si la paradoja se había resuelto. Alguno argumentó que, de hecho, las inversiones en tecnologías digitales finalmente estaban dando sus frutos, mientras que un vista alternativa fue que las innovaciones gerenciales y tecnológicas en unas pocas industrias clave fueron los principales impulsores.
Independientemente de la explicación, tan misteriosamente como comenzó, ese aumento de finales de la década de 1990 duró poco. Entonces, a pesar de la enorme inversión corporativa en computadoras e Internet, cambios que transformaron el lugar de trabajo, seguía siendo incierto cuánto se beneficiaron la economía y los salarios de los trabajadores con la tecnología.
Principios de la década de 2000: nueva depresión, nueva exageración, nuevas esperanzas
Si bien el inicio del siglo XXI coincidió con la estallido de la llamada burbuja de las puntocom, el año 2007 estuvo marcado por la llegada de otra revolución tecnológica: el iPhone de Apple, que los consumidores compraron por millones y que las empresas implementaron de innumerables maneras. Sin embargo, el crecimiento de la productividad laboral comenzó a estancarse nuevamente a mediados de la década de 2000, marcando brevemente en 2009 durante la Gran Recesión, solo para volver a caer de 2010 a 2019.
Los teléfonos inteligentes han generado millones de aplicaciones y servicios para el consumidor, pero también han mantenido a muchos trabajadores más atados a sus lugares de trabajo. San Francisco Chronicle/Periódicos Hearst a través de Getty Images
A lo largo de esta nueva depresión, los tecnooptimistas anticipaban nuevos vientos de cambio. La IA y la automatización estaban de moda y se esperaba que transformaran el trabajo y la productividad de los trabajadores. Más allá de la automatización industrial tradicional, los drones y los robots avanzados, el capital y el talento estaban llegando a muchos aspirantes a tecnologías que cambian el juego, incluidos vehículos autónomos, cajas automáticas en supermercados e incluso robots para hacer pizzas. Se proyectó que la IA y la automatización impulsarían el crecimiento de la productividad por encima de 2% anualmente en una década, por encima de los mínimos de 2010-2014 de 0.4%.
Pero antes de que pudiéramos llegar allí y evaluar cómo estas nuevas tecnologías se extenderían por el lugar de trabajo, llegó una nueva sorpresa: la pandemia de COVID-19.
El impulso de la productividad pandémica, luego la quiebra
Por devastadora que haya sido la pandemia, la productividad de los trabajadores aumentó después de que comenzó en 2020; la producción por hora trabajada a nivel mundial alcanzó el 4.9 %, el nivel más alto registrado desde que se dispone de datos.
Gran parte de este fuerte aumento fue facilitado por la tecnología: las empresas más grandes que hacen un uso intensivo del conocimiento, inherentemente las más productivas, cambiaron al trabajo remoto, manteniendo la continuidad a través de tecnologías digitales como videoconferencia y tecnologías de comunicación como Slack, y ahorrar tiempo de desplazamiento y centrarse en el bienestar.
Si bien estaba claro que las tecnologías digitales ayudaron a impulsar la productividad de los trabajadores del conocimiento, hubo un cambio acelerado hacia una mayor automatización en muchos otros sectores, ya que los trabajadores tuvieron que quedarse en casa por su propia seguridad y cumplir con los cierres. Empresas en industrias que van desde el procesamiento de carne hasta operaciones en restaurantes, comercio minorista y hotelería. invertido en automatización, como robots y procesamiento automatizado de pedidos y atención al cliente, lo que ayudó a aumentar su productividad.
Pero luego hubo otro giro en el viaje a lo largo del panorama tecnológico.
El aumento de 2020-2021 en las inversiones en el sector tecnológico colapsado, al igual que la exageración sobre los vehículos autónomos y los robots para hacer pizza. Otras promesas espumosas, como la metaverse está revolucionando el trabajo o la capacitación a distancia, también pareció desvanecerse en el fondo.
En paralelo, con poca advertencia, la "IA generativa" irrumpir en la escena, con un potencial aún más directo para mejorar la productividad al tiempo que afecta los puestos de trabajo, a gran escala. El ciclo de publicidad en torno a la nueva tecnología se reinició.
De cara al futuro: Factores sociales en el arco de la tecnología
Dada la cantidad de giros en la trama hasta el momento, ¿qué podemos esperar de ahora en adelante? Aquí hay cuatro temas para su consideración.
En primer lugar, el futuro del trabajo se trata de algo más que números brutos de trabajadores, las herramientas técnicas que utilizan o el trabajo que realizan; se debe considerar cómo la IA afecta factores como la diversidad en el lugar de trabajo y las desigualdades sociales, que a su vez tienen un profundo impacto en las oportunidades económicas y la cultura del lugar de trabajo.
Por ejemplo, mientras que el amplio cambio hacia el trabajo remoto podría ayudar promover la diversidad con una contratación más flexible, veo que el uso cada vez mayor de la IA probablemente tendrá el efecto contrario. Los trabajadores negros e hispanos son sobrerrepresentado en las 30 ocupaciones con mayor exposición a la automatización y subrepresentado en las 30 ocupaciones con menor exposición. Si bien la IA podría ayudar a los trabajadores a hacer más en menos tiempo, y esta mayor productividad podría aumentar los salarios de los empleados, podría provocar una grave pérdida de salarios para aquellos cuyos trabajos se ven desplazados. Un artículo de 2021 encontró que la desigualdad salarial tendía a aumentar más en países en los que las empresas ya dependían mucho de los robots y que se apresuraron a adoptar las últimas tecnologías robóticas.
En segundo lugar, dado que el lugar de trabajo posterior a la COVID-19 busca un equilibrio entre el trabajo en persona y el remoto, los efectos sobre la productividad, y las opiniones sobre el tema, seguirán siendo inciertos y fluidos. A estudio del 2022 mostró eficiencias mejoradas para el trabajo remoto a medida que las empresas y los empleados se sintieron más cómodos con los arreglos de trabajo desde el hogar, pero según un estudio separado de 2023, los gerentes y empleados discrepar sobre el impacto: los primeros creen que el trabajo remoto reduce la productividad, mientras que los empleados creen lo contrario.
En tercer lugar, la reacción de la sociedad a la difusión de la IA generativa podría afectar en gran medida su curso y su impacto final. Los análisis sugieren que la IA generativa puede aumentar la productividad de los trabajadores en trabajos específicos; por ejemplo, un estudio de 2023 encontró la introducción escalonada de un asistente conversacional basado en IA generativa aumento de la productividad del personal de servicio al cliente en un 14%. Sin embargo, ya hay llamadas crecientes considerar los riesgos más graves de la IA generativa y tomarlos en serio. Además de eso, el reconocimiento de los astronómicos informática y costos ambientales de IA generativa podría limitar su desarrollo y uso.
Finalmente, dado lo equivocados que estaban los economistas y otros expertos en el pasado, es seguro decir que muchas de las predicciones actuales sobre el impacto de la tecnología de IA en el trabajo y la productividad de los trabajadores también resultarán ser incorrectas. Cifras como 300 millones de empleos afectados o $4.4 billones de aumentos anuales en la economía global son llamativas, pero creo que la gente tiende a darles más credibilidad de la que se merece.
Además, “empleos afectados” no significa empleos perdidos; podría significar empleos aumentados o incluso una transición a nuevos trabajos. Lo mejor es utilizar los análisis, como los de Goldman o McKinsey, para despertar nuestra imaginación sobre los escenarios plausibles sobre el futuro del trabajo y de los trabajadores. Desde mi punto de vista, es mejor hacer una lluvia de ideas de forma proactiva sobre los muchos factores que podrían afectar cuál realmente sucede, buscar señales de advertencia tempranas y prepararse en consecuencia.
La historia del futuro del trabajo ha estado llena de sorpresas; no se sorprenda si las tecnologías del mañana son igualmente confusas.
Sobre el Autor
Bhaskar Chakravorti, Decano de Negocios Globales, The Fletcher School, Universidad Tufts
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
