Cómo la inteligencia artificial distinguirá a los mejores del resto

En una cumbre celebrada en París el 10 y el 11 de febrero, los jefes de las empresas tecnológicas compitieron por hacer la afirmación más grandilocuente sobre la inteligencia artificial. “La IA será el cambio más profundo de nuestras vidas”, así lo expresó Sundar Pichai, el jefe de Alphabet. Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, dijo que conduciría al “mayor cambio en el mercado laboral global en la historia de la humanidad”. En una publicación de blog, Sam Altman de OpenAI escribió que “en una década, tal vez todos los habitantes de la Tierra sean capaces de lograr más de lo que la persona más influyente puede hacer hoy”.

La predicción de Altman se basa en una escuela de pensamiento establecida. Cuando los grandes modelos de lenguaje ganaron popularidad a principios de la década de 2020, los economistas y los jefes tenían la esperanza de que ellos, y otras herramientas de IA, nivelaran el campo de juego, y que los trabajadores menos cualificados fueran los más beneficiados. El software capaz de manejar tareas como el plegamiento de proteínas y la escritura de poesía seguramente democratizaría las oportunidades. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, una empresa de diseño de chips, imaginó un futuro en el que los trabajadores “serán todos directores ejecutivos de agentes de IA”.

Sin embargo, hallazgos más recientes han puesto en duda esta visión. En cambio, sugieren un futuro en el que los que vuelan alto vuelan aún más alto y el resto se queda atrás. En tareas complejas como la investigación y la gestión, nuevas evidencias indican que los trabajadores de alto rendimiento están mejor posicionados para trabajar con IA. Evaluar el resultado de los modelos requiere experiencia y buen juicio. En lugar de reducir las disparidades, es probable que la IA amplíe las brechas en la fuerza laboral, de manera muy similar a las revoluciones tecnológicas pasadas.

El argumento a favor de la IA como ecualizador fue respaldado por investigaciones que mostraban que la tecnología mejora más el rendimiento de los trabajadores menos experimentados. Un estudio realizado en 2023 por Erik Brynjolfsson de la Universidad de Stanford y Danielle Li y Lindsey Raymond del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) encontró que las herramientas de IA generativa aumentaron la productividad en un 34% para los trabajadores novatos de atención al cliente, ayudándolos a resolver consultas más rápido y de manera más efectiva. Los trabajadores experimentados, por el contrario, vieron poco beneficio, ya que la IA reforzó los enfoques que ya estaban usando. Esto sugirió que la tecnología podría reducir las brechas al transferir las mejores prácticas de los empleados talentosos a los menos talentosos.

Se observó una tendencia similar en otras tareas que requieren un uso intensivo de conocimientos. Una investigación de Shakked Noy y Whitney Zhang, ambos del MIT, descubrió que los escritores menos competentes experimentaron las mayores mejoras en la calidad de su trabajo al utilizar ChatGPT de OpenAI para redactar materiales como comunicados de prensa e informes. Muchos vieron una mejor calidad simplemente al utilizar el resultado sin editar de la IA, lo que subraya su capacidad para elevar el rendimiento básico. De manera similar, Jonathan Choi de la Universidad del Sur de California y coautores descubrieron que una herramienta de IA de propósito general mejoraba la calidad del trabajo legal, como la redacción de contratos, sobre todo para los estudiantes de derecho menos talentosos.

El problema es que esto se ve eclipsado por otro efecto. Un trabajo puede considerarse como un conjunto de tareas, que la tecnología puede mercantilizar o ayudar a resolver. Para los controladores de tráfico aéreo, la tecnología es un complemento: procesa los datos de vuelo y deja las decisiones en manos de los humanos, lo que mantiene altos los salarios. En cambio, los sistemas de autopago simplifican el papel de los cajeros, automatizando tareas como el cálculo del cambio. Esto reduce los requisitos de cualificación, lo que hace que los salarios se estanquen.

Por lo tanto, a pesar del optimismo inicial, los agentes de atención al cliente y otros trabajadores poco cualificados pueden enfrentarse a un futuro similar al de los cajeros. Sus tareas repetitivas son susceptibles de automatización. Amit Zavery, de ServiceNow, una empresa de software empresarial, estima que más del 85% de los casos de atención al cliente de algunos clientes ya no requieren la intervención humana. A medida que avance la IA, esta cifra probablemente aumentará, lo que dejará a menos agentes para gestionar solo los casos más complejos. Aunque la IA puede impulsar al principio la productividad, su impacto a largo plazo será la mercantilización de las habilidades y la automatización de las tareas.

A diferencia de la automatización anterior, que sustituyó a trabajos rutinarios como el trabajo en cadenas de montaje y la contabilidad, la IA puede extender su alcance a trabajos no rutinarios y creativos. Puede aprender tácitamente, reconocer patrones y hacer predicciones sin instrucciones explícitas; tal vez, con el tiempo, pueda escribir guiones entretenidos y diseñar productos útiles. Por el momento, parece que, en las industrias con salarios altos, el personal subalterno es el más vulnerable a la automatización. En A&O Shearman, un bufete de abogados, las herramientas de IA se encargan ahora de gran parte del trabajo rutinario que antes hacían los asociados o los asistentes jurídicos. El software de la empresa puede analizar contratos, compararlos con acuerdos anteriores y sugerir revisiones en menos de 30 segundos. Los mejores empleados han sido los mejores en el uso de la tecnología para tomar decisiones estratégicas, dice David Wakeling, director de IA de la empresa.

El cambio en la investigación económica reciente respalda su observación. Aunque los primeros estudios sugerían que los empleados con un rendimiento inferior podrían beneficiarse simplemente copiando los resultados de la IA, los estudios más recientes se centran en tareas más complejas, como la investigación científica, la gestión de una empresa y la inversión de dinero. En estos contextos, los trabajadores de alto rendimiento se benefician mucho más que sus pares de menor rendimiento. En algunos casos, los trabajadores menos productivos no ven ninguna mejora, o incluso pierden terreno.

Aidan Toner-Rodgers del MIT, por ejemplo, descubrió que el uso de una herramienta de inteligencia artificial para ayudar con el descubrimiento de materiales casi duplicaba la productividad de los investigadores de alto nivel, mientras que no tenía un impacto mensurable en el tercio inferior. El software permitía a los investigadores especificar las características deseadas y luego generar materiales candidatos que se predecía que poseerían esas propiedades. Los científicos de élite, armados con una gran experiencia en el tema, podían identificar sugerencias prometedoras y descartar las deficientes. Los investigadores menos efectivos, por el contrario, luchaban para filtrar los resultados útiles de los irrelevantes.

En otras áreas se han obtenido resultados similares. Nicholas Otis, de la Universidad de California, Berkeley, y sus coautores descubrieron que los empresarios kenianos más fuertes aumentaron sus ganancias en más del 15% con un asistente de IA, mientras que los que tenían dificultades vieron caer sus ganancias. La diferencia radicaba en cómo aplicaban las recomendaciones de la IA. Los que tenían un rendimiento bajo seguían consejos genéricos, como hacer más publicidad; los que tenían un rendimiento alto utilizaban la IA para encontrar soluciones personalizadas, como conseguir nuevas fuentes de energía durante los apagones.

En la toma de decisiones financieras, Alex Kim, de la Universidad de Chicago, y sus coautores llevaron a cabo un experimento en el que los participantes utilizaron la IA para analizar las transcripciones de las presentaciones de resultados antes de asignar 1.000 dólares a una cartera simulada. Los inversores sofisticados obtuvieron rendimientos casi un 10% más altos con la IA; los inversores menos sofisticados obtuvieron ganancias del 2%. Los inversores experimentados hicieron un mejor uso de los conocimientos de las presentaciones de resultados, como las relativas al gasto en I+D, la recompra de acciones y el beneficio operativo antes de la depreciación y la amortización.

A medida que la IA transforma el trabajo, surgen nuevas tareas. Rajeev Rajan, de Atlassian, una empresa de software de oficina, dice que las herramientas de IA liberan un par de horas a la semana para los ingenieros, lo que les permite centrarse en el trabajo creativo. Los abogados junior pasan menos tiempo en las tareas domésticas y más con los clientes. “Las personas realmente inteligentes que pueden aburrirse de analizar los informes de ganancias rutinarios serán las más beneficiadas”, dice un jefe de una gran empresa de inversiones. “La habilidad que se verá más recompensada a corto plazo es la imaginación para encontrar formas creativas de utilizar la IA”. El trabajo pesado de estas industrias se está automatizando, lo que permite a los empleados junior asumir tareas avanzadas antes en sus carreras.

Los mercados laborales siempre se han definido por la destrucción de viejos roles y la creación de otros nuevos. David Autor, del MIT, ha estimado que aproximadamente el 60% del empleo en Estados Unidos en 2018 no existía en 1940. El trabajo de “diseñador de aviones” se agregó al censo en la década de 1950; el de “organizador de conferencias” llegó en la década de 1990. Pero ¿quién ocupará los nuevos trabajos de IA cuando surjan? La historia sugiere que las convulsiones tecnológicas favorecen a los cualificados. En la Revolución Industrial, los ingenieros que dominaban nuevas maquinarias vieron sus salarios dispararse mientras que los trabajadores rutinarios perdieron. La era de la informática recompensó a los ingenieros de software y dejó obsoletos a los mecanógrafos. La IA parece estar preparada para seguir un camino similar, beneficiando a quienes tienen el criterio, la agilidad y la experiencia para navegar en entornos complejos y ricos en información.

Además, las herramientas de IA actuales son solo el comienzo. A medida que la tecnología se vuelve más sofisticada, los agentes semiautónomos capaces de actuar de forma independiente (como los que imagina Huang) pueden transformar los lugares de trabajo. Eso podría convertir a cada trabajador en una especie de director ejecutivo, tal como ha predicho el director ejecutivo de Nvidia. Pero no habrá nivelación: los más talentosos seguirán siendo los mejores directores ejecutivos.

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