En mis primeros años en el mundo de los medios de comunicación me dediqué a hacer fotocopias, recoger faxes y archivar papeles. Además, me dedicaba a abrir los correos de los lectores, tomaba notas en las reuniones y hacía encargos para mis superiores, desde cafés con leche desnatada hasta comprar mallas de Donna Karan.
Recientemente, he estado recordando esos días en que pagaba mi cuota a raíz de una oleada de investigaciones desalentadoras sobre el modo en que la inteligencia artificial generativa, la tecnología que integra herramientas de generación de imágenes y texto como ChatGPT, puede afectar adversamente las perspectivas laborales de la generación Z. Si esta tecnología transforma o asume tareas básicas de un nivel inicial en profesiones como la elaboración de hojas de cálculo, la redacción de borradores o la creación de presentaciones, ¿qué ocurrirá con los puestos de trabajo de los jóvenes?
En principio, las perspectivas son sombrías. Desde mucho antes de que la inteligencia artificial generativa se convirtiera en una expresión de tendencia, los empleos de nivel de entrada eran cada vez más difíciles de conseguir. La Gran Recesión causó un incremento de la tasa de desempleo y subempleo entre los jóvenes recién diplomados. Además, los más jóvenes tienen redes de contactos más reducidas, lo que complica su búsqueda de trabajo.
Y numerosos patronos sencillamente han optado por no molestarse con nuevos y flamantes trabajadores. Según un análisis hecho en 2018 de cerca de 100.000 ofertas de empleo, la mayor parte de los empleos de “nivel de entrada” exigen 3 o más años de experiencia. Los empleadores no desean dedicar tiempo y dinero a la capacitación. Se trata de una visión cortoplacista, pero es una tónica contra la que los trabajadores principiantes llevan décadas luchando.
Algunos dicen que la IA agravará estos problemas. No sólo habrá menos empleos profesionales disponibles, sino que a medida que se automaticen más tareas de ese tipo, los trabajadores jóvenes perderán oportunidades de aprendizaje y no podrán desarrollar las habilidades que necesitan para avanzar.
Es una preocupación justa, pero probablemente demasiado sombría. “No creo en absoluto los escenarios apocalípticos”, dice Amit Joshi, profesor que estudia inteligencia artificial en la escuela de negocios IMD en Lausana, Suiza. Dice que es más probable que la IA eleve el punto de referencia de lo que puede lograr un trabajador principiante. En lugar de tomarse una semana para analizar y resumir 50 artículos académicos, un asistente de investigación que utilice ChatGPT podría necesitar solo un día para sintetizar los puntos centrales y verificar si hay errores.
Tsedal Neeley, profesor de la Escuela de Negocios de Harvard, está de acuerdo. “Para los jóvenes, lo que verán es que podrán desempeñarse mejor en sus trabajos. Van a poder contribuir más”. No se trata sólo de que un PowerPoint que antes tardaba cuatro horas en construirse ahora pueda completarse en una hora. Es que los trabajadores jóvenes que lucharon con la escritura y la codificación básicas ahora tendrán una herramienta que les ayudará a alcanzar un estándar mínimo más alto.
Si los trabajadores principiantes se vuelven mucho más rápidos y mejores, ¿no podrán las empresas arreglárselas con menos de ellos? Tal vez. Esas son algunas de las razones por las que los estudios de Pew y Brookings señalan que los trabajadores principiantes corren un riesgo especial de perder el empleo debido a la IA. Incluso McKinsey, que es más optimista con respecto a la IA generativa, señala que es probable que los empleos en soporte de oficina y ventas experimenten caídas.
Pero con el tiempo se inventarán nuevos empleos (de hecho, nuevas industrias), dice Neeley. A largo plazo, “las revoluciones tecnológicas como la IA generativa crean más empleos de los que perturban”, incluso si el largo plazo a veces tarda un tiempo en llegar.
Después de todo, cuando las fotocopias y el envío de faxes desaparecieron como tareas básicas, los trabajos básicos no desaparecieron. Podría decirse que se volvieron más interesantes. Si hoy fuera un recién graduado en periodismo, probablemente sería administrador de redes sociales, un trabajo que no existía cuando me gradué. Y podría estar mejor: escribir textos sociales y hacer videos de TikTok es sin duda más desafiante y gratificante que solucionar atascos de papel.
De manera similar, la llegada de las computadoras puso fin a la mecanografía; las mujeres que habían sido asignadas a ese trabajo comenzaron a asumir trabajos más complejos.
Eso no quiere decir que no haya motivos para preocuparse. La manufactura proporciona un ejemplo obvio de una industria donde la automatización destruyó buenos empleos manuales. Algunos expertos predicen que la IA generativa podría tener un efecto similar en los trabajos basados en computadora para trabajadores sin títulos universitarios, como el servicio al cliente.
Es el destino de esos trabajadores lo que debería atraer más atención por parte de expertos y formuladores de políticas.
Entre la fuerza laboral con educación universitaria, es menos probable que la llegada de la IA generativa borre puestos de trabajo y es más probable que impulse a los empleados a aprender nuevas habilidades. Por ejemplo, si un robot puede producir texto que suene fluido en minutos o incluso segundos, tal vez el trabajo del ser humano pase de escribir a editar: verificar los hechos para asegurarse de que sean correctos, encontrar formas de mejorar la lógica y la capacidad de persuasión del texto. pieza, inyectando brío y estilo. Todo esto requiere pensamiento crítico.
La IA generativa todavía necesita supervisión humana, y tal vez siempre la necesite, a pesar de su capacidad para aprender rápidamente nuevas habilidades . Como lo expresaron los ejecutivos de Walmart en una publicación de LinkedIn la semana pasada cuando la compañía anunció el lanzamiento de una aplicación de IA generativa para sus empleados de oficina, “GenAI puede ayudarnos a trabajar más rápido y más eficientemente, pero también tiene limitaciones: carece de juicio, tiene un comprensión limitada del contexto y es tan bueno como los datos con los que se entrena”.
Como ejemplo, considere mi propio experimento inicial que prueba ChatGPT. Para ver si podría ayudarme a buscar una estadística para una columna sobre cuidado infantil , le pregunté cuántos trabajadores remotos tenían niños en casa sin guardería. Respondió con una estadística y citó FlexJobs; Cuando pedí la URL, me la proporcionó. Cuando eso produjo solo una página de error, me comuniqué con FlexJobs y me dijeron que no recordaban haber realizado nunca una encuesta de este tipo. Parece que ChatGPT acaba de inventarlo. Un asistente que alucina es mucho peor que uno lento.
Los graduados universitarios del futuro todavía podrán encontrar empleo, incluso si la búsqueda es agotadora, e incluso si no podemos predecir exactamente cómo será el trabajo. Sólo espero que sea más interesante que comprarle medias a otra persona.
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