En un cambio inesperado debido a la inteligencia artificial, los trabajos de oficina ahora corren mayor riesgo

Los trabajadores estadounidenses que han visto sus carreras afectadas por la automatización en las últimas décadas han tenido, en su gran mayoría, menos años de educación; en especial, los hombres que laboran en la manufactura.

No obstante, el nuevo tipo de automatización (sistemas de inteligencia artificial llamados grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT y Bard de Google) está cambiado eso. Estas herramientas pueden procesar y sintetizar con rapidez información y generar contenido nuevo. Los empleos más expuestos a la automatización son los trabajos de oficina (aquellos que requieren más habilidades cognitivas, creatividad y niveles altos de educación). Una variedad de investigaciones han revelado que es más probable que los trabajadores afectados sean aquellos que perciben salarios altos y es un poco más probable que sean mujeres.

Erik Brynjolfsson, un profesor en el Instituto para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford, quien había predicho que las capacidades creativas y tecnológicas aislarían a las personas de los efectos de la automatización, declaró: “Sorprendió a la mayoría de las personas, incluso a mí. Para ser completamente sincero, teníamos una jerarquía de cosas que la tecnología podía hacer y nos sentíamos cómodos al decir cosas como que sería difícil que las máquinas algún día replicaran el trabajo creativo, el trabajo profesional y la inteligencia emocional. Ahora, todo eso ha cambiado”.

Una serie de nuevas investigaciones analizó las tareas que realizan los trabajadores estadounidenses mediante la base de datos O*Net del Departamento del Trabajo de Estados Unidos y generó hipótesis sobre cuáles de ellas podrían ejecutar los grandes modelos de lenguaje. Halló que estos modelos podrían ayudar de manera significativa a realizar tareas de una quinta a una cuarta parte de las ocupaciones. Según los análisis hechos por instituciones que incluyeron al Centro de Investigaciones Pew y a Goldman Sachs, en una mayoría de los trabajos, los modelos podían efectuar algunas de las labores.

Pamela Mishkin y Tyna Eloundou, investigadoras en OpenAI, la compañía y laboratorio de investigación detrás de ChatGPT, indicaron que, por ahora, los modelos todavía producen, en ocasiones, información incorrecta y es más probable que ayuden a los trabajadores en lugar de remplazarlos. Mishkin y Eloundou realizaron un estudio similar, en el cual analizaron 19.265 tareas realizadas en 923 empleos y descubrieron que los grandes modelos de lenguaje podían hacer una parte de las labores que el 80 por ciento de los trabajadores estadounidenses efectúan.

No obstante, también hallaron motivos por los que algunos trabajadores podrían temer que los grandes modelos de lenguaje los desplacen, aunados a lo que Sam Altman, el director ejecutivo de OpenAI, manifestó para The Atlantic el mes pasado: “Los empleos definitivamente desaparecerán, punto”.

Los investigadores le solicitaron a un modelo avanzado de ChatGPT que analizara los datos de O*Net y determinara qué labores podían hacer los grandes modelos de lenguaje. Encontró que 86 empleos estaban totalmente expuestos (lo que significa que la herramienta podía ayudar a realizar todas las tareas). Los investigadores humanos señalaron que 15 trabajos estaban en esa posición. El trabajo que tanto los humanos como la inteligencia artificial coincidieron en que era el más expuesto fue el de matemático.

El análisis reveló que tan solo el cuatro por ciento de los empleos tuvieron cero tareas que pudieran ser realizadas con ayuda de la tecnología. Estos incluían a atletas, lavaplatos y ayudantes de carpinteros, instaladores de techos o pintores. Mike Bidwell, director ejecutivo de Neighborly, una compañía de servicios domésticos, mencionó que, aun así, los trabajadores de oficio podrían utilizar la IA para ciertas tareas, como calendarización, atención al cliente y optimización de rutas.

Aunque OpenAI tiene un interés comercial en promover su tecnología como una bendición para los trabajadores, otros investigadores dijeron que todavía había capacidades exclusivamente humanas que (aún) no podían automatizarse (como las habilidades sociales, el trabajo en equipo, las profesiones de cuidados y los talentos de los trabajadores de oficio). Brynjolfsson afirmó: “Los humanos no se van a quedar sin cosas que hacer en el corto plazo. Pero esas cosas son diferentes: aprender a hacer las preguntas correctas, interactuar de verdad con la gente y hacer trabajos físicos que requieran destreza”.

Investigadores aseguran que, por ahora, los grandes modelos de lenguaje probablemente ayudarán a muchos trabajadores a ser más productivos en sus trabajos actuales, es como si les dieran a los oficinistas, incluso a los de nivel básico, un jefe de personal o un asistente de investigación (aunque eso podría indicar problemas para los ayudantes humanos).

La versión de ChatGPT abierta al público tiene riesgos para los trabajadores: a menudo se equivoca, puede reflejar sesgos humanos y no es lo suficientemente segura como para que las empresas le confíen información confidencial. Las compañías que la utilizan evitan estos obstáculos con herramientas que aprovechan su tecnología en lo que es llamado un dominio cerrado (esto significa que entrenan al modelo solo con cierto contenido y mantienen la privacidad de cualquier aporte).

Aquent Talent, una empresa de contratación de personal, usa una versión empresarial de Bard. En general, los humanos leen los currículos y portafolios de los trabajadores para encontrar al candidato adecuado para una vacante; la herramienta puede hacerlo de manera mucho más eficiente. Sin embargo, Rohshann Pilla, presidenta de Aquent Talent, aseveró que su trabajo todavía requiere una auditoría humana; en especial en la contratación, porque los sesgos humanos están integrados.

Harvey, financiada por OpenAI, es una empresa emergente que vende una herramienta como esta a bufetes de abogados. Los socios principales la utilizan como estrategia, como proponer diez preguntas para hacer en una declaración jurada o resumir cómo el despacho ha negociado acuerdos similares.

Winston Weinberg, un cofundador de Harvey, relató: “No es simplemente: ‘Aquí está el consejo que le daría al cliente’. Se trata de pensar: ‘¿Cómo puedo filtrar esta información con rapidez para que pueda alcanzar el nivel del consejo?’. Aún necesitas a alguien que tome la decisión”.

Weinberg comentó que es útil sobre todo para los asistentes o asociados. La usan para aprender (al formular preguntas como: ¿para qué es este tipo de contrato y por qué se escribió de esta manera? o para redactar borradores iniciales, o resumir una declaración financiera).

El empresario agregó: “Ahora, de repente, tienen un asistente. La gente podrá desempeñar un trabajo de más alto nivel más pronto en su carrera”.

Otras personas que estudian cómo los lugares de trabajo utilizan los grandes modelos de lenguaje han encontrado un patrón similar: ayudan más a los empleados de niveles más bajos. Un estudio de agentes de atención al cliente realizado por Brynjolfsson y sus colegas encontró que el uso de la IA aumentó la productividad un 14 por ciento en general y un 35 por ciento para los trabajadores menos calificados, quienes avanzaron más rápido en la curva de aprendizaje con su ayuda.

Robert Seamans de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York, quien coescribió un artículo en el que encontró que las ocupaciones más expuestas a los grandes modelos de lenguaje eran las de los vendedores telefónicos y ciertos maestros, indicó: “[La herramienta] cierra brechas entre los trabajadores del nivel más bajo y las superestrellas”.

Investigaciones han demostrado que la ronda más reciente de automatización, que afectó los empleos manufactureros, aumentó la desigualdad de ingresos al privar a los trabajadores sin educación universitaria de empleos bien remunerados.

La IA podría volver a hacer esto (por ejemplo, si los altos mandos recurrieran a los grandes modelos de lenguaje para realizar el trabajo de los subalternos, lo que podría aumentar los ingresos de los ejecutivos y desplazar los puestos de trabajo de aquellos con menos experiencia). Sin embargo, algunos académicos creen que los grandes modelos de lenguaje podrían lograr lo contrario: disminuir la desigualdad entre los trabajadores mejor pagados y todos los demás.

David Autor, economista del trabajo del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por su sigla en inglés), concluyó: “Mi esperanza es que de verdad permita a las personas con menos educación formal hacer más cosas, al reducir las barreras de ingreso a más empleos de élite que estén bien pagados”.

Un cubículo vacío durante los confinamientos por la COVID-19 en Brooklyn, el 15 de mayo de 2020. (Gabriela Bhaskar/The New York Times)

Paolo Perugini, carpintero jefe del estudio Cinecittà, en Roma, Italia, el 19 de mayo de 2023. (Gianni Cipriano/The New York Times)