Desde que los modelos de lenguaje tales como LaMDA de Google o GPT-4 de OpenAI han hecho acto de aparición, una pregunta ha sobrevolado la revolución de la inteligencia artificial. ¿Cómo afectará esto a la industria laboral? ¿Qué trabajos tanto en España como en el resto del mundo se verán directamente afectados por dicha revolución? Ya se han dado unos cuantos estudios al respecto, revelando que efectivamente, habrá empleos que inevitablemente serán arrastrados, y el último proviene de OpenAI.
Sí, la misma OpenAI que es la responsable de ChatGPT y de los modelos de lenguaje primordiales que han copado la industria, como son GPT-3, GPT-3.5 o GPT-4. Y es que la compañía ha lanzado un paper sobre el impacto de sus modelos de lenguaje como GPT dentro de la industria del mercado laboral, con resultados sorprendentes, tal y como recoge PCMag.
Y es que según recoge el propio estudio, cerca del 80% de la fuerza laboral de los trabajadores de Estados Unidos tendrían, al menos, el 10% de sus tareas afectadas por ChatGPT y similares. El análisis determina que los impactos de los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT serán generalizados, con el 19% de los puestos de trabajo del país siendo afectados directamente.
El estudio de OpenAI
Para realizar este estudio, investigadores de OpenAI realizaron un análisis de hasta 19.262 labores y 2.087 procesos de trabajos descritos en la base de datos O*NET 27.2. Una base de datos que, a su vez, incluye 1.016 trabajos distintos, que además vienen descritos con todo tipo de información adicional.
Los titulares más importantes del paper de 35 páginas son varios. Además de los porcentajes ya mencionados, se le suma un detalle muy esclarecedor: que los empleos "de mayores ingresos" son los que más están expuestos de manera potencial. Es decir, que los empleos mejor remunerados son los que más se verán arrastrados por dicha revolución.
Tabla de variabilidad de exposición de trabajos a los modelos LLM.
En el documento se establece que los trabajos más relacionados con los ámbitos de la redacción escrita y la programación son los que más probabilidades tienen de ser afectados. En el lado contrario se encuentran los trabajos de carácter científico o, en su defecto, labores que tienen que ver con el pensamiento crítico. Esto ya se ha visto en el pasado, con modelos como ChatGPT pudiendo generar código prácticamente de la nada y abriendo la puerta a todo tipo de herramientas creadas con estos modelos.
En la tabla publicada por OpenAI e incluida en el estudio vemos todo tipo de trabajos con un nivel de exposición. Los más afectados serían oficinistas, contables, ingenieros, abogados o matemáticos, además de personas que tienen puestos de trabajo en mercados financieros. Algunos de los más llamativos incluyen ingenieros de Blockchain, analistas, reporteros, periodistas o analistas financieros cuantitativos.
Ocupaciones sin niveles de exposición.
En definitiva, cuanta más educación y formación necesita un empleo, más susceptible es este de tener un sustituto en la inteligencia artificial. Recordemos que al coste de pagar a empleados con altos sueldos en estos campos, se suma una formación que puede llevar muchos años de preparación. La IA podría abaratar enormemente estos costes.
Y es que por ejemplo, labores más manuales o que se encuentran en los espectros de sueldo más bajos son los que más a salvo están de estos modelos o que al menos, no están expuestos de ninguna forma. En ellos se encuentran atletas, cocineros, mecánicos, albañiles o usuarios de maquinaria agrícola. Esto es sencillo de entender, ya que los modelos de lenguaje o IAs generativas no pueden, sencillamente, sustituir trabajos que dependan del hacer manual.
Tabla de ingresos afectados y su exposición.
Así lo expresa el documento con varios apuntes. Uno de ellos reza así: "descubrimos que los roles que dependen en gran medida de la ciencia y las habilidades de pensamiento crítico muestran una correlación negativa con la exposición, mientras que las habilidades de programación y escritura se asocian positivamente con la exposición LLM (Large Language Models)".
Las ocupaciones enumeradas en la tabla y que cuentan con un alto grado de exposición son aquellas "en las que estimamos que los modelos 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".
OpenAI es reservada
Sin embargo, y dentro de este mismo epígrafe, OpenAI realiza un apunte muy llamativo. "Esto no sugiere necesariamente que sus tareas puedan automatizarse completamente mediante estas tecnologías". Y es que aunque el paper de OpenAI es bastante claro con algunos resultados, la compañía ha querido dejar claro que a su modo de ver, la IA no sustituirá... por el momento.
Fotomontaje con una imagen de una IA y con el logo de OpenAI.
Según OpenAI, aunque la capacidad de los modelos GPT para mantener más eficientes los trabajos humanos afectados es "evidente", explican que no se pueden ignorar "los factores sociales, económicos, normativos y de otro tipo", ya que según ellos "pueden influir en los resultados de la productividad laboral". Y es que sin ir más lejos, con la presentación de su último modelo, GPT-4, OpenAI tuvo que dejar claro los sesgos y límites que tienen aún estas IAs.
La compañía pone el foco en que estas IAs, al menos hasta que se realicen los avances pertinentes, pueden ahorrar mucho tiempo en ciertas tareas relacionadas con los trabajos más afectados. Pero la realidad es que estos modelos aún tienen ciertas cuestiones en torno a riesgos de seguridad y ética, lo que hace inviable que se puedan usar para sustituir completamente a un trabajador. En todo caso, habrá trabajos que, optimizados con GPT, necesiten de supervisión.
Ilustración del logo de OpenAI.
No por nada en la industria se han creado trabajos como los 'prompt engineer', ingenieros que han encontrado una nueva labor en el fragor de la revolución de la inteligencia artificial. Estos ingenieros se encargan de descubrir cuáles son las instrucciones idóneas para conseguir las respuestas más optimizadas de las IAs generativas. Este es un ejemplo de cómo un trabajo relacionado con la ingeniería de software se adapta a la situación actual.
Lógicamente, el documento refleja claramente cómo todas estas variables irán modificándose a medida que las capacidades de estos modelos vayan mejorando, especialmente en sus aspectos más lesivos. La misma OpenAI lo explica. "A medida que las capacidades [de los modelos de lenguaje] sigan evolucionando, es probable que el impacto de las GPT en la economía persiste y aumente, planteando retos a los responsables políticos a la hora de predecir y regular su trayectoria".