¿Automatizará la inteligencia artificial trabajos humanos y, de ser así, cuáles y cuándo?
Esas son las preguntas centrales que un nuevo estudio de investigación del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL), publicado esta mañana, intenta responder.
Se han realizado muchos intentos de proyectar cómo las tecnologías de inteligencia artificial de hoy, como los modelos de lenguaje grandes, podrían impactar los medios de vida de las personas y las economías enteras en el futuro.
Goldman Sachs estima que la IA podría automatizar el 25% de todo el mercado laboral en los próximos años. Según McKinsey, casi la mitad de todo el trabajo estará impulsado por la IA para 2055. Una encuesta de la Universidad de Pensilvania, NYU y Princeton señala que solo ChatGPT podría afectar alrededor del 80% de los trabajos. Y un informe de la firma Challenger, Gray & Christmas sugiere que la IA ya está reemplazando a miles de trabajadores.
Sin embargo, en su estudio, los investigadores del MIT buscaron ir más allá de lo que caracterizan como comparaciones “basadas en tareas” y evaluar la viabilidad de que la IA realice ciertos roles, y qué tan dispuestas están realmente las empresas a reemplazar a los trabajadores con tecnología AI.
Contrario a lo que uno podría esperar, los investigadores del MIT encontraron que la mayoría de los trabajos identificados previamente como riesgosos para el reemplazo por AI no son, de hecho, “económicamente beneficiosos” de automatizar, al menos en la actualidad.
La conclusión clave, según Neil Thompson, científico investigador en MIT CSAIL y coautor del estudio, es que la próxima interrupción de la IA podría ocurrir más lentamente y de manera menos dramática de lo que sugieren algunos comentaristas.
“Aunque gran parte de la investigación reciente encuentra un gran potencial para que la IA automatice tareas”, dijo Thompson a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico, “podemos demostrar que muchas de estas tareas aún no son atractivas para la automatización”.
Ahora bien, en una advertencia importante, el estudio solo examinó trabajos que requieren análisis visual, es decir, trabajos que involucran tareas como inspeccionar productos para garantizar su calidad al final de una línea de fabricación. Los investigadores no investigaron el impacto potencial de modelos generadores de texto e imágenes, como ChatGPT y Midjourney, en los trabajadores y la economía; dejan eso para estudios posteriores.
En este estudio, los investigadores encuestaron a los trabajadores para comprender qué tendría que lograr un sistema de IA, en términos de tareas, para reemplazar completamente sus trabajos. Luego modelaron el costo de construir un sistema de IA capaz de hacer todo esto, y también modelaron si las empresas, específicamente las empresas estadounidenses “no agrícolas”, estarían dispuestas a pagar tanto los gastos iniciales como los operativos para tal sistema.
Al principio del estudio, los investigadores dan el ejemplo de un panadero.
Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., un panadero pasa aproximadamente el 6% de su tiempo verificando la calidad de los alimentos, una tarea que podría automatizar la IA (y de hecho se está automatizando). Una panadería que emplea a cinco panaderos que ganan $48,000 al año podría ahorrar $14,000 si automatiza las verificaciones de calidad de los alimentos. Pero según las estimaciones del estudio, un sistema de IA básico, hecho desde cero y capaz de realizar esta tarea, costaría $165,000 para implementar y $122,840 al año para mantener… y eso es en el extremo inferior.
“Descubrimos que solo el 23% de los salarios pagados a los humanos por realizar tareas visuales serían económicamente atractivos de automatizar con la IA”, dijo Thompson. “Los humanos siguen siendo la mejor opción económica para realizar estas partes de los trabajos”.
Ahora, el estudio tiene en cuenta sistemas de IA autohospedados y autoservicio vendidos a través de proveedores como OpenAI que solo necesitan ajustarse a tareas específicas, no entrenarse desde cero. Pero según los investigadores, incluso con un sistema que cuesta tan poco como $1,000, hay muchos trabajos, aunque dependientes de salarios bajos y tareas múltiples, que no tendrían sentido económico para una empresa automatizar.
“Incluso si consideramos el impacto de la visión por computadora solo dentro de las tareas de visión, encontramos que la tasa de pérdida de empleo es menor que la ya experimentada en la economía”, escriben los investigadores en el estudio. “Incluso con disminuciones rápidas en el costo del 20% anual, aún llevaría décadas que las tareas de visión por computadora se vuelvan económicamente eficientes para las empresas”.
El estudio tiene varias limitaciones, que los investigadores —para su crédito— admiten. Por ejemplo, no considera casos en los que la IA puede aumentar en lugar de reemplazar el trabajo humano (por ejemplo, analizar el swing de golf de un atleta) o crear nuevas tareas y empleos (por ejemplo, mantener un sistema de IA) que no existían antes. Además, no tiene en cuenta todos los posibles ahorros de costos que pueden provenir de modelos preentrenados como GPT-4.
Uno se pregunta si los investigadores podrían haber sentido presión para llegar a ciertas conclusiones por parte del patrocinador del estudio, el MIT-IBM Watson AI Lab. El MIT-IBM Watson AI Lab fue creado con una donación de $240 millones a 10 años de IBM, una empresa con un interés personal en asegurar que la IA se perciba como no amenazante.
Pero los investigadores afirman que este no es el caso.
“Nos motivó el enorme éxito del aprendizaje profundo, la forma líder de IA, en muchas tareas y el deseo de entender qué significaría esto para la automatización de empleos humanos”, dijo Thompson. “Para los responsables de políticas, nuestros resultados deberían reforzar la importancia de prepararse para la automatización laboral de la IA… Pero nuestros resultados también revelan que este proceso llevará años, o incluso décadas, en desarrollarse, y que hay tiempo para implementar iniciativas políticas. Para los investigadores y desarrolladores de IA, este trabajo señala la importancia de disminuir los costos de implementación de la IA y de aumentar el alcance de cómo se pueden implementar. Estos serán importantes para que la IA sea económicamente atractiva para las empresas que la utilicen para la automatización”.
Vía | New MIT CSAIL study suggests that AI won’t steal as many jobs as expected | TechCrunch