Ha pasado un año: ¿qué sabemos del impacto de ChatGPT en el empleo? (I)
El efecto más inmediato hasta ahora, probado por la ciencia, es la muy sustancial mejora de la productividad en una gran variedad de tareas
A principios de 2023 el mundo presenciaba un punto de inflexión histórico para la Inteligencia Artificial (IA). Varias plataformas de IA generativa se viralizaron en cuestión de semanas. ChatGPT, una IA basada en un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) diseñada para emular la conversación humana alcanzó los 100 millones de usuarios activos mensuales en menos de tres meses. Según un informe del banco suizo UBS, ninguna plataforma de redes sociales, servicios de internet o aplicaciones de consumo había logrado antes un crecimiento tan rápido.
La imaginación de medio mundo quedó capturada por las posibilidades de la nueva máquina imposibles de imaginar unos meses atrás, ya fuera por sus infinitas aplicaciones para la generación de ideas o negocios, su capacidad instantánea para la creación automática de contenido analítico o creativo o por sus habilidades para superar con nota en pocos segundos complejos exámenes profesionales que requieren años de preparación para los humanos. El shock resultaba aún más desconcertante cuando, al inaugurar la nueva versión del algoritmo, GPT-4, Sam Altman, el CEO de Open AI – la empresa desarrolladora de ChatGPT- declaraba que “apenas nos encontramos en el amanecer de estas tecnologías revolucionarias”.
Mientras algunos han visto en ChatGPT “chispas de Inteligencia Artificial General” – una forma de inteligencia tecnológica superior a la humana imaginada por los tecnólogos de California – otros han anunciado la pérdida definitiva de control sobre la máquina y la llegada inminente “de un momento Parque Jurásico para la Inteligencia Artificial”.
¿Pero, pasado un año de la fenomenal eclosión de esta IA, qué efectos está teniendo realmente ChatGPT? En este texto y en el siguiente analizaré dos grupos de efectos importantes. El primero es el impacto en la productividad y el empleo, que trato aquí. El segundo es el efecto en la democracia, que trataré en la siguiente entrega.
El primer efecto que parece claro en la literatura experimental hasta ahora es la muy sustancial mejora de productividad en una gran variedad de tareas. En uno de los primeros estudios puestos en circulación, dos estudiantes de MIT encontraron que ChatGPT incrementa la productividad en una serie de tareas profesionales asociadas a la escritura típicas del trabajo diario de cualquier empleado de oficina, como escribir pequeños informes, correos delicados o notas de prensa. Para medir la productividad, los autores calculan el tiempo invertido en realizar tareas y miden la calidad de las mismas en relación con un grupo de control. Lo más impresionante de los resultados es el tamaño de las mejoras. Por ejemplo, en el grupo de tratamiento el tiempo medio en hacer las tareas se reducía en casi un 40%.
Un segundo efecto en el que empieza a haber bastante consenso es que las mejoras de productividad que logra esta IA se concentran en la parte baja de la distribución. Es decir, la IA reduce las desigualdades en multitud de tareas. Por ejemplo, en una publicación reciente que firman investigadores de varias universidades americanas, se analiza el impacto de ChatGPT en un grupo de 750 consultores estratégicos de Boston Consulting Group en 18 tareas distintas incluyendo análisis económico, generación de ideas o persuasión. Las mejoras en los resultados de los consultores con apoyo de ChatGPT versus el grupo de control son también enormes. Sin embargo, el impacto es mucho más positivo para los trabajadores que en el test previo (sin acceso a la IA) tenían peores resultados. Esos trabajadores muestran mejoras del 43%, mientras que los de la mitad alta solamente mejoraban un 17%. Resultados en la misma línea se encuentran en otros estudios experimentales con servicios de atención al cliente, abogados o ejercicios de escritura creativa.
Una tercera conclusión relevante al respecto del impacto en la productividad de esta IA, es la transversalidad de tareas y sectores a los que afecta. Mientras el impacto asociado al desarrollo de robots o anteriores familias de IA parecía relativamente acotado a unas determinadas industrias y a un perfil de tareas automatizables relativamente limitado – piensen en los brazos robóticos en las cadenas de montaje de automóviles, por ejemplo -, estas IAs van a impactar claramente a empleos creativos e intelectuales de todo tipo. Edward Felten, profesor de la Universidad de Princeton, y coautores desarrollan un índice de tareas y sectores potencialmente afectados por la IA generativa. Concluyen que los sectores más afectados tienden a ser los de salarios más altos y en particular las industrias de servicios profesionales, asesoría legal o financiera o la enseñanza.
¿Qué podemos concluir de todo esto? Los procesos de automatización pueden ser de dos tipos: más bien complementarios a las tareas que hacen los humanos, favoreciendo a los trabajadores (y a empresas y consumidores), mejorando su productividad y liberando tiempo y talento para dedicarlos a actividades más estimulantes, o más bien sustitutivos de esas mismas tareas, eliminando puestos de trabajo que asumen robots y generando desempleo. Desde un punto de vista social, muchas de las mejoras que aportan las tecnologías del segundo tipo son muy limitadas, puesto que aportan mejoras muy pequeñas de eficiencia y erosionan recursos en manos de los trabajadores para aumentar las ganancias de los propietarios del capital, como argumentan Acemoglu y Robinson en su último libro, Poder y Progreso. Un ejemplo que usan los autores es el de los cajeros automáticos en los supermercados: mejoran los márgenes empresariales ligeramente, pero no mejoran la experiencia del cliente y sí eliminan mucho empleo.
Es todavía muy pronto para valorar cual será el efecto de ChatGPT en el empleo. No solamente porque ha pasado poco tiempo, sino también por las propias características de estas IA. Estas IAs son “cajas negras” (modelos opacos de conocimiento profundo que usan datos masivos para predecir la asociación más probable de palabras, código o imágenes) y su utilidad varía mucho en tareas dentro de los mismos tipos de trabajo y en tareas de exigencias cognitivas muy diferentes. Por ejemplo, ChatGPT puede ser muy bueno generando ideas creativas de negocio, escribiendo artículos sobre populismo o resolviendo complejos problemas legales, pero en cambio no servir para hacer problemas básicos de primaria de matemáticas.
Pero hay razones para ser optimistas. Cualquiera que utilice ChatGPT habitualmente (yo lo hago, también para escribir este texto) se habrá dado cuenta de que la gracia está en la interacción con la máquina. En muchos de los casos mencionados, ChatGPT funciona como un asistente o una herramienta de apoyo que para ser útil debe ser orientada, afinada y corregida permanentemente por un humano. Los estudiantes de MIT abundan en esta idea en su investigación: muestran que ChatGPT ayuda a sustituir esfuerzo del trabajador y a reorientar las tareas hacia generación de ideas o edición más que a las tareas más farragosas de redacción inicial. También encuentran que la exposición al chat mejora la satisfacción de los trabajadores… aunque también su preocupación por el futuro de la IA.
Sigue toda la información de Cinco Días en Facebook, X y Linkedin, o en nuestra newsletter Agenda de Cinco Días
