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21 Marzo 2023Actualizado 22 Marzo 2023, 07:34JOSE GARCÍA@josedextro
Cuando hablamos de inteligencia artificial y su potencial, sobre todo tras la llegada de modelos como GPT-4, Stable Difusion o Midjourney V5, siempre suele hacer acto de presencia el debate acerca del impacto de estas tecnologías en el empleo. Si bien es cierto que la IA todavía está lejos de sustituirnos por completo, lo cierto es que sí puede impactar potencialmente en algunos puestos de trabajo. Y GPT-4 no iba a ser la excepción, tal y como afirma OpenAI en un paper publicado hacer escasas horas.
Exposición. Lo primero que cabe explicar es lo que OpenAI entiende por exposición a efectos de este estudio. Según la organización, «exposición» es «una medida de si el acceso a GPT o a un sistema con GPT reduciría el tiempo necesario para que un ser humano realizara o completara una tarea en al menos un 50%.» En ese sentido, hay tres posibilidades:
Eo o no exposición: no hay reducción o ésta es mínima en el tiempo necesario para completar la actividad o tarea manteniendo una calidad equivalente o la utilización de cualquier combinación de las capacidades descritas con arreglo a los criterios siguientes disminuiría la calidad del resultado de la actividad o tarea.
E1 o exposición directa: utilizando únicamente el LLM (Large Language Models) teórico o el GPT-4 descrito a través de ChatGPT puede disminuir el tiempo necesario para completar el DWA (Detailed Work Activity) o la tarea en al menos la mitad (50%).
E2 o LLM + expuesto: el acceso al LLM por sí solo no reduciría el tiempo necesario para completar la actividad/tarea al menos a la mitad, pero se podría desarrollar software adicional en el LLM que podría reducir el tiempo necesario para para completar la actividad/tarea específica con calidad al menos la mitad. Entre estos sistemas contamos el acceso a sistemas de generación de imágenes.
La base de datos. Para llevar a cabo la investigación, los investigadores de OpenAI analizaron 19.262 tareas y 2.087 procesos de trabajo descritos en la base de datos O*NET 27.2. Esta base de datos incluye 1.016 puestos de trabajo con descripciones detalladas de sus tareas y procesos (las mencionadas DWA).
Los resultados. Visto todo esto, los resultados del estudio de OpenAI son, cuanto menos, llamativos. Uno de los hallazgos de la organización es que los trabajos mejor pagados y cualificados son los más afectados, así como los empleos relacionados con la programación y la redacción. Los que menos son los relacionados con las ciencias y el pensamiento crítico. En la tabla inferior puede verse el listado completo.
Tabla con los empleos más expuestos.
¿Qué dice la tabla? Básicamente, los puestos de trabajo y su nivel de exposición divididos por diferentes métodos de evaluación según evaluaciones humanas y por GPT-4. Los matemáticos, los escritores y autores, los diseñadores de interfaces web y digitales, los reporteros y periodistas y los contables y auditores, entre otros, son los más amenazados, con un 100% de exposición. Según OpenAI:
«Las ocupaciones enumeradas en esta tabla son aquellas en las que estimamos que las GPT y el software impulsado por GPT pueden ahorrar a los trabajadores una cantidad significativa de tiempo en la realización de una gran parte de sus tareas, pero esto no sugiere necesariamente que sus tareas puedan automatizarse completamente mediante estas tecnologías».
La educación es importante. A diferencia de la tendencia de pensamiento que dice que la IA acabará con los puestos que requieren menos cualificación, el estudio de OpenAI sugiere prácticamente lo contrario.
«Nuestro análisis sugiere que las personas con licenciaturas, másteres y títulos profesionales están más expuestas a las GPT y al software basado en GPT que quienes carecen de estudios formales. Curiosamente, también observamos que las personas con cierta formación universitaria pero sin título muestran un alto nivel de exposición a las GPT y al software basado en GPT. Al examinar la tabla que muestra las barreras de acceso, observamos que los empleos con menor exposición requieren una formación más prolongada, lo que puede ofrecer una remuneración menor (en términos de ingresos medios) una vez que se adquiere la competencia. Por el contrario, los empleos en los que no se requiere formación en el puesto de trabajo o en los que sólo se requieren prácticas/residencia parecen ofrecer ingresos más elevados, pero están más expuestos a la GPT».
Hay empleos que siguen sin estar afectados. Si bien la tabla superior es, de alguna forma, demoledora, hay una tabla al final del paper en la que podemos ver los empleos que no están expuestos de ninguna forma. Estos son, por ejemplo, los operadorees de maquinaría agrícola, los atletas, los cocineros, los albañiles, los mecánicos o los instaladores de líneas eléctricas, entre muchos otros. Un contraste llamativo pero con mucho sentido, en tanto que GPT y otros modelos del lenguaje están basados en las respuestas vía texto y no pueden sustituir el trabajo manual.
Tabla con los empleos sin exposición.
Una desafío a mayores. Aunque GPT-4 tiene el potencial de reducir significativamente el tiempo que se tarda en realizar una tarea, lo cierto es que OpenAI no considera que vaya a sustituir por completo a los trabajadores. De acuerdo a la organización, «aunque la capacidad técnica de las GPT para hacer más eficiente el trabajo humano parece evidente, es importante reconocer que los factores sociales, económicos, normativos y de otro tipo pueden influir en los resultados reales de la productividad laboral. A medida que las capacidades sigan evolucionando, es probable que el impacto de las GPT en la economía persista y aumente, planteando retos a los responsables políticos a la hora de predecir y regular su trayectoria».
Una ayuda, no un sustituto (por ahora). El punto de vista de OpenAI es claro: los GPT tienen más valor a la hora de optimizar que de sustituir, al menos de momento. La organización pone un ejemplo interesante: la abogacía. En este sector, «la adopción puede verse impulsada por los avances en algunos de los riesgos éticos y de seguridad asociados a los LLM: parcialidad, invención de hechos y desalineación, por nombrar algunos». Un abogado no puede optar por fiarse por completo del resultado de GPT, sino que tendrá que revisar los documentos originales y hacer una investigación independiente. La IA tiene sus sesgos y sus limitaciones, y eso hace que todavía esté lejos de ser un sustituto en todos los empleos, de ahí que, por ahora, su valor pueda estar en la optimización del tiempo.
Lo hemos visto con los exámenes. GPT-4 consigue resultados excelentes en el UBE (Uniform Bar Examen, el test más popular en Estados Unidos para ser abogado), el LSAT (prueba de acceso a la Columbia Law School), las olimpiadas USABO (biología) o GRE Quantitative (razonar y entender conceptos matemáticos), pero falla a la hora de programar de forma avanzada, no tiene creatividad y sigue cometiendo errores de razonamiento e inventándose las respuestas. Los resultados vistos hasta la fecha son muy buenos, pero no perfectos, y ahí está el quid de la cuestión.
Cautela. Si bien es cierto que los avances tecnológicos han afectado a ciertos empleos (un ejemplo es el de Amazon y los reclutadores), esta moneda tiene otra cara y es la generación de empleos relacionados con dichos avances tecnológicos. Sin ir más lejos, la llegada de los GPT y los modelos de generación de imágenes ha dado lugar al ingeniero de prompts. La tecnología no crea o destruye empleos, los transforma. Puede que GPT (o las tecnologías venideras) impacten en ciertos empleos, pero no sabemos qué empleos se generarán gracias a ese impacto.
