La inteligencia artificial generativa –GenAI por sus siglas en inglés, o ia generativa- llegó para quedarse, y depende de nosotros aprovechar su potencial. Para hacerlo, primero necesitamos probar y experimentar el trabajo con la ia generativa, incluyendo ChatGPT. Por ejemplo, para el profesor Ethan Mollick, autor del libro “Co-Inteligencia: Viviendo y trabajando con IA” debemos integrar ia generativa como ChatGPT en nuestra vida diaria y tratarla como a una persona. Solo así podremos identificar para qué sirve y para qué no, y con ello mejorar nuestras tareas cotidianas.
Muchas personas ya lo están haciendo a nivel global, incluyendo América Latina. El avance y adopción de la ia generativa está transformando la manera en que trabajamos. Tareas que antes requerían horas o días de dedicación como escribir cartas, resúmenes o responder decenas de correos electrónicos, pueden completarse en cuestión de minutos desde un teléfono, tableta o computadora. Y esto es posible hacerlo pidiéndole a ChatGPT o la ia generativa de nuestra preferencia que utilice un lenguaje sencillo, adaptando las respuestas al contexto local, a tu propia personalidad, e incluso integrando un toque de humor en el proceso productivo.
El potencial de esta tecnología es inmenso, y aunque sus efectos en los mercados laborales todavía son inciertos, ya hemos podido empezar a estudiar y medir cómo el uso de los LLMs o grandes modelos de lenguaje en países de la región está modificando y automatizando tareas y ocupaciones, y también impactando a la productividad y a la igualdad en el mundo del trabajo.
Lo que sabemos hasta ahora
En momentos tan recientes como el año 2023 era poco lo que se conocía sobre el estado y evolución de la inteligencia artificial y sus subtipos en nuestra región. Los desarrollos de estas tecnologías estaban localizados principalmente en el hemisferio norte. Pero la rapidez con la que penetra y aumenta su uso en todo el mundo hace que sea urgente y prioritaria la comprensión de su potencial para gobiernos, empresas y trabajadores en América Latina y el Caribe.
Hasta el 75% del total de trabajadores en los países seleccionados tienen una exposición potencial a esta tecnología de 10% o más de sus tareas cotidianas.
Investigamos la exposición de ocupaciones a ChatGPT junto a OpenAI
Los desarrolladores de ChatGPT, OpenAI, han creado una metodología para estimar cómo podrían verse afectadas diversas ocupaciones por la exposición a tecnologías de ia generativa, según las actividades diarias de los trabajadores. Esta metodología clasifica el impacto de los LLMs en cada ocupación y ofrece una estimación de cómo complementarán o transformarán el trabajo humano.
En el Banco Interamericano de Desarrollo adaptamos esta metodología para estimar el impacto potencial de los LLMs en los mercados laborales de México, Chile y Perú, y publicamos los resultados en un estudio reciente.
Nuestro análisis ofrece dos contribuciones clave:
- Primero, establecemos correspondencias entre ocupaciones y las tareas que estas implican;
- Segundo, estimamos la exposición potencial de las ocupaciones a los LLMs en las tareas que se llevan a cabo en cada una de ellas.
Encontramos que, en un caso extremo, hasta el 75% del total de trabajadores en los países seleccionados tienen una exposición potencial a esta tecnología de 10% o más de sus tareas cotidianas. Esto significa que 66 millones de trabajadores realizan actividades que pueden complementarse o sustituirse con ia generativa. Cuando aumentamos el nivel de exposición de tareas que pueden ser complementadas o sustituidas al 50%, solo un 10% de los trabajadores (alrededor de 9 millones) se encuentran en esta situación. Es decir, la exposición de los trabajadores es muy marcada, siendo aquellos que realizan actividades relativamente repetitivas quienes tienen una mayor exposición. Por ejemplo, quienes están ocupados en empleos como relaciones públicas, asistentes legales, traductores e intérpretes y empleados son los que se encuentran con mayor exposición.
¿Y qué son LLMs y ChatGPT?
Los LLMs o grandes modelos de lenguaje son una categoría amplia de ia generativa que abaraca a los modelos que se diseñan para comprender y generar lenguage humano. Se nutren de cantidades inmensas de texto y bases de datos, y utilizan técnicas de aprendizaje de máquinas para predecir y generar textos. ChatGPT es un popular tipo de LLM que se caracteriza por utilizar lenguaje familiar o coloquial. ChatGPT puede responder preguntas, hacer resúmenes de textos largos, traducir textos a distintos idiomas, e incluso crear textos. Para aprender más sobre qué es la ia generativa y sus tipos, te invitamos a consultar este reporte del BID 👉 Tech Report: IA generativa
Incrementan la productividad…y las desigualdades laborales
Aunque herramientas como ChatGPT prometen un aumento en la productividad, también presentan el riesgo de exacerbar las desigualdades laborales. Este es un fenómeno que debe ser observado con atención para comprender tanto las oportunidades como los desafíos de la ia generativa.
En primer lugar, es evidente que las tecnologías basadas en LLMs pueden afectar la cantidad y calidad del trabajo en ciertos sectores. Nuestro estudio evidencia que las personas con mayor nivel educativo o en empleos formales tienden a estar más expuestos a los grandes modelos de lenguaje, lo cual es un fenómeno sin precedentes.
La gran interrogante es si esta afectación será positiva o negativa para el empleo, y esto dependerá de cuánto complementen o reemplacen estas herramientas a los trabajadores. Este impacto será el resultado de una interacción compleja entre factores económicos, sociales y regulatorios. En otras palabras, la adopción de esta tecnología -tanto en la cantidad de personas como la intensidad de uso- determinarán sus efectos en la productividad y automatización en distintas industrias. Por ello, como sugiere Ethan Mollick, lo mejor es usar esta tecnología de manera cotidiana y adoptarla en la mayor cantidad de tareas posibles.
Si la afectación se inclina hacia la automatización de tareas, es probable que aumente la población vulnerable a perder sus fuentes de ingresos en una región ya marcada por altos niveles de desigualdad. Irónicamente, esta tecnología también tiene el potencial de mejorar significativamente la provisión de servicios públicos, como la educación y la salud, con lo cual el efecto neto en el bienestar total de la población no es del todo claro.
La infraestructura tecnológica de los países también desempeña un papel crucial en la capacidad de adaptación a estas innovaciones. En países donde la infraestructura digital está más desarrollada, el impacto de los LLMs será más rápido y profundo. En contraste, las naciones con menor desarrollo tecnológico podrían enfrentar mayores dificultades para aprovechar estos avances, lo que incrementaría la brecha entre las economías emergentes de la región.
En resumen, mientras que los LLMs son una herramienta para una mayor productividad, hasta 66%, y mayor eficiencia, también traen consigo el riesgo de aumentar las desigualdades laborales. Es esencial que tanto gobiernos como empresas adopten políticas inclusivas y programas de capacitación para que la mayor cantidad de trabajadores se beneficie de estas tecnologías emergentes.
La revolución de la inteligencia artificial generativa ya está aquí, y cómo la gestionemos determinará el futuro del trabajo en América Latina.
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