天美传媒

La autonom铆a de la IA y la potencia computacional pueden determinar el futuro del empleo

Si bien los avances tecnol贸gicos han alterado la naturaleza del empleo a lo largo de la historia, la irrupci贸n de la inteligencia artificial (IA) ha puesto en alerta a los trabajadores del conocimiento por la eventual automatizaci贸n de todo tipo de tareas creativas y cognitivas.

No en vano, han empezado a reinventarse trabajos que hasta ahora hab铆an quedado a salvo de las anteriores olas de automatizaci贸n, desde la redacci贸n y el dise帽o hasta la programaci贸n, pasando por la educaci贸n y la investigaci贸n cient铆fica.

Los profesores Enrique Ide y Eduard Talam谩s han desarrollado un marco te贸rico para entender , considerando elementos cruciales como la autonom铆a de la IA y la disponibilidad de potencia computacional.

La investigaci贸n concluye que, en los empleos m谩s intensivos en conocimiento, la IA beneficia a quienes los ostentan, porque les permite aprovechar mejor su expertise.

Sin embargo, los trabajadores con menos conocimientos tienen ante s铆 un panorama m谩s complejo. Si bien pueden volverse m谩s productivos cuando utilizan IA b谩sica, sus empleos pueden verse amenazados si la IA se vuelve muy avanzada en su inteligencia y la potencia computacional la hace ampliamente disponible.

Todos estos cambios tendr谩n profundas implicaciones en la organizaci贸n de las empresas.

Econom铆a del conocimiento antes de la inteligencia artificial: tiempo y experiencia

Piensa en c贸mo era la econom铆a del conocimiento antes de la IA. No resulta extra帽o que se denomine as铆, pues se refiere a todas aquellas actividades econ贸micas en las que el tiempo y la experiencia resultan condicionantes importantes para la producci贸n. De hecho, el concepto abarca a煤n hoy la mayor铆a de las actividades de la econom铆a moderna.

Por ejemplo, en la industria de los servicios legales, los principales inputs son el tiempo y la experiencia de los abogados y asistentes legales; y los principales productos, las soluciones a problemas legales, ya sea en forma de asesoramiento o de representaci贸n legal.

La creciente importancia para la econom铆a moderna de las tareas basadas en el conocimiento conlleva que dicho conocimiento, entendido como la capacidad de adaptarse y resolver problemas, se valore cada vez m谩s.

El tiempo y el conocimiento son bienes escasos y, como resultado, las organizaciones suelen adoptar jerarqu铆as piramidales para economizar sus recursos. Volviendo al ejemplo jur铆dico, los despachos de abogados suelen emplear a varios asociados por cada socio. Normalmente, los asociados se centran en asuntos jur铆dicos relativamente rutinarios, lo que permite a los socios resolver los casos m谩s importantes vali茅ndose de su experiencia.

Otro fen贸meno relevante es el que los economistas llaman 鈥渆mparejamiento selectivo positivo鈥�. Los mejores asociados tienden a trabajar con los mejores socios, porque eso resulta positivo para ambas partes. Eso significa que las personas m谩s capacitadas son m谩s productivas y ganan m谩s, no solo porque pueden resolver m谩s problemas, sino tambi茅n porque trabajan en mejores organizaciones.

IA no aut贸noma: intervenci贸n humana y mejoras de productividad

Si pensamos en la IA como un algoritmo que utiliza la potencia computacional para automatizar trabajos basados en el conocimiento, la posibilidad de que esta impacte en la econom铆a del conocimiento se hace muy evidente.

La IA puede dividirse, a grandes rasgos, en funci贸n de su autonom铆a. La IA no aut贸noma carece de la capacidad de operar de forma independiente y, por tanto, siempre necesita asistencia humana para poder ejecutar tareas relacionadas con el conocimiento. En cambio, la IA aut贸noma resuelve problemas con una intervenci贸n humana m铆nima.

La IA no aut贸noma solo puede trabajar en colaboraci贸n con humanos y da como resultado una enorme mejora de la productividad laboral. Esta sinergia garantiza que el trabajo humano siga siendo esencial, en particular, para ayudar a la IA en aquellas contingencias en las que se requiere un tipo de inteligencia m谩s similar a la humana. Esto hace que los humanos asuman funciones complementarias a la IA en lugar de ser reemplazados por ella.

La introducci贸n de la IA no aut贸noma podr铆a llegar a generar disparidades en los salarios. En este sentido, las personas m谩s capacitadas son las que se beneficiar铆an, al ser las que pueden ayudar mejor a la IA y resolver problemas m谩s complejos. Con el tiempo, a medida que la tecnolog铆a mejorara, los salarios podr铆an aumentar en todos los niveles de conocimiento, lo que generar铆a una prosperidad compartida de manera amplia.

IA aut贸noma: conocimientos b谩sicos o avanzados

El panorama laboral se vuelve m谩s complejo con la IA aut贸noma, aquella indistinguible de la inteligencia humana y capaz de resolver problemas con una asistencia humana m铆nima 鈥揳unque el realismo de este escenario es objeto de acalorados debates y puede variar seg煤n el sector鈥�.

El impacto de una IA aut贸noma en los empleos del conocimiento depender谩 de si las capacidades involucradas son relativamente b谩sicas (es decir, si la IA podr谩 imitar a los humanos que realizan tareas de conocimiento rutinario) o avanzadas (si imitar谩 tambi茅n a los humanos que realizan resoluci贸n de problemas especializados).

Consideremos primero una IA capaz de replicar las tareas de un abogado asociado promedio (es decir, una IA relativamente b谩sica). La introducci贸n de dicha IA ser铆a comparable a un aumento de la oferta de asociados disponibles, lo que reducir铆a los salarios de estos. En cambio, esto aumentar铆a la demanda de resoluci贸n de problemas m谩s especializados (es decir, la demanda de socios). Como resultado, los asociados m谩s capaces podr铆an convertirse en socios, lo que acabar铆a desplazando a los humanos que estuvieran en roles rutinarios hacia puestos que requiriesen capacidades m谩s altas. En otras palabras, la IA aumentar铆a el peso del conocimiento en el trabajo que realizan los humanos.

Este desplazamiento ocupacional implica, en este caso, que la introducci贸n de la IA da lugar a organizaciones m谩s peque帽as, menos productivas y m谩s centralizadas. 驴Por qu茅? Porque, tras implantarse la IA, el conocimiento de los mejores asociados pasa a ser menor, lo que rebaja la calidad de los abogados asociados en los mejores bufetes y deriva en una mayor centralizaci贸n. Y, tambi茅n tras implantarse la IA, es menor el conocimiento de los socios menos capacitados, lo que reduce la productividad de los bufetes menos productivos.

Los efectos de la IA ser铆an muy diferentes si esta fuera lo suficientemente avanzada como para imitar a aquellos que encabezan la jerarqu铆a de capacidades. En este caso, la IA reducir铆a el peso del conocimiento del trabajo humano, lo que resultar铆a en empresas m谩s grandes, m谩s productivas y descentralizadas. Por ejemplo, un asistente de IA que automatizara un tipo de atenci贸n al cliente m谩s especializada reducir铆a a la pr谩ctica la demanda de este tipo de agentes, obligando a aquellos menos formados a pasarse a una atenci贸n al cliente m谩s rutinaria.

Independientemente de que la IA sea b谩sica o avanzada, su llegada deber铆a aumentar la generaci贸n de ingresos por los rendimientos del trabajo, pero tambi茅n va a crear ganadores y perdedores en el mercado laboral. En particular, los humanos menos capacitados se beneficiar谩n siempre y cuando el nivel de conocimiento de la IA sea alto, porque su introducci贸n les da la posibilidad de ser mejores en la resoluci贸n de problemas por un coste menor. Los humanos m谩s capacitados, en cambio, siempre se beneficiar谩n de la IA -independientemente del nivel de esta-, porque esta funcionar谩 como una tecnolog铆a relativamente barata que les ayudar谩 a sacar el mayor partido de su conocimiento.

驴La IA destruir谩 empleos en la econom铆a del conocimiento?

En este contexto, aquellos profesionales con m谩s conocimientos que la IA nunca ser谩n redundantes, incluso cuando la IA sea aut贸noma; siempre podr谩n especializarse en abordar problemas que la IA no puede resolver.

Que el trabajo de los humanos con menos capacidades que la IA resulte prescindible o no depender谩 de cu谩n grande sea el poder computacional disponible en relaci贸n con sus aplicaciones potenciales.

Por un lado, si las aplicaciones potenciales de la IA siguen siendo mayores que la potencia de computaci贸n disponible, la IA no deber铆a hacer redundante el trabajo de nadie. Todas las personas que tengan menos conocimientos que la IA realizar谩n trabajos rutinarios (ya sea con la ayuda de otros humanos o de la IA), porque esa es su ventaja comparativa: tienen menos probabilidades que la IA de tener 茅xito por s铆 solos, as铆 que, para ellos, recibir ayuda externa realmente es algo positivo. De hecho, si la IA es lo suficientemente buena, su irrupci贸n puede beneficiar a los trabajadores menos expertos.

Por otro lado, si disponemos de una gran potencia de computaci贸n, una IA aut贸noma podr铆a llevar al desempleo a aquellos trabajadores cuyos conocimientos sean inferiores a los de la IA. Por ejemplo, si la industria de la salud llega a tener suficiente potencia computacional a su disposici贸n para detectar todos los problemas m茅dicos exclusivamente mediante IA, los proveedores de atenci贸n m茅dica humanos que tengan menos conocimientos que la inteligencia artificial podr铆an volverse redundantes.

Esto tiene profundas implicaciones no solo para los empleados, que deber谩n considerar sus conocimientos y habilidades en relaci贸n con la IA, sino tambi茅n para la organizaci贸n de las empresas. No hay respuestas f谩ciles al impacto que tendr谩 la IA sobre el empleo, pero tener en cuenta su autonom铆a relativa y la disponibilidad de potencia computacional puede proporcionarnos cierta orientaci贸n.

TAMBI脡N PUEDE INTERESARTE:

La IA aumenta la demanda de directivos y redefine sus competencias

5 tendencias clave para tu agenda empresarial de 2025

Escucha a , un seminario de Markus' Academy organizado por Markus Brunnermeier, director de .