ChatGPT es el producto tecnológico de más rápida adopción de la historia. Y ya afecta el mercado laboral

ChatGPT apareció en escena el 30 de noviembre de 2022. Se convirtió en el producto tecnológico de más rápida adopción de la historia, llegando a los 100 millones de usuarios más rápido que Google, Facebook o cualquier app. No hubo dudas acerca de que su irrupción iba a provocar cambios en el mercado laboral. La cuestión es cuáles, cuándo y cómo.

Un año después, los primeros estudios apuntan a una precarización de las profesiones más relacionadas con las capacidades de la inteligencia artificial (IA) generativa y una reducción general de las diferencias de rendimiento entre los trabajadores con más competencias y aquellos menos preparados.

Los resultados provienen de dos investigaciones independientes que analizaron el impacto de ChatGPT y las IA generativas en dos entornos diferentes. La primera, firmada por investigadores de la Universidad de Washington y la de Nueva York, midió la evolución de las ofertas de empleo y su remuneración en la plataforma de empleo freelance Upwork. Se centró en las dos profesiones más afectadas por la nueva tecnología: redacción de contenidos y diseño gráfico.

“Comprobamos que los autónomos de las ocupaciones más afectadas sufren las consecuencias de la introducción de la IA generativa, experimentando reducciones tanto en el empleo como en los ingresos”, destaca este estudio. Estas evidencias son “preliminares”, ya que el rango del estudio es aún corto, pero muestran que los empleos ofertados en la plataforma para estas profesiones se redujeron un 5,2% y el sueldo medio de los profesionales cayó un 2% en comparación con otras menos afectadas por la IA.

Al medir qué trabajadores freelance padecían más la irrupción de ChatGPT, los investigadores hallaron que los más expertos no estaban a salvo de esa precarización. Todo lo contrario. “No encontramos pruebas de que un servicio de alta calidad, medido por su rendimiento y empleo anteriores, modere los efectos adversos sobre el empleo. De hecho, encontramos pruebas sugestivas de que los mejores autónomos se ven desproporcionadamente afectados por la IA”.

La otra cara de la moneda es que la aparición de las IA generativas puede ayudar a los freelance menos expertos. Es decir, iguala por abajo y “puede tener el potencial de reducir las diferencias entre los trabajadores”. Es más fácil hacerlo mejor, por lo que se difumina el valor añadido que pueden aportar unos profesionales sobre otros y caen las condiciones de todos. “Los líderes empresariales deben examinar detenidamente cómo adaptarse y si adoptar o no estas tecnologías, ya que la IA amenaza con perturbar indiscriminadamente a los operadores tradicionales y erosionar su ventaja competitiva”, recomiendan las conclusiones de este estudio.

Este hallazgo va en línea con los resultados del segundo estudio que midió el impacto de ChatGPT, en este caso en una empresa concreta: Boston Consulting Group. Esta consultora estratégica empresarial es una de las más reputadas del mundo y tiene más de 25.000 empleados. Los investigadores midieron el rendimiento de 753 de ellos (un 7% de su plantilla de consultores individuales) cuando podían apoyarse en la IA y lo compararon con un grupo de control que trabajó de forma tradicional. Usar ChatGPT mejoró la productividad, pero la mejora fue mucho más grande en los consultores con menos habilidades.

“Los sujetos que estaban por debajo del umbral medio de rendimiento mostraron el aumento más sustancial en el rendimiento, un 43%, en comparación con los sujetos con la mitad superior, que lo hicieron un 17%”, afirma esta investigación, firmada por investigadores de la Universidad de Harvard y por personal de la consultora.

Más productivos pero con más errores
La mayor productividad de los consultores tuvo una cara B cuando los investigadores les propusieron tareas que no estaban abiertas a la interpretación, sino una sola respuesta correcta. Lo que se evidenció fue “un notable descenso del rendimiento entre los grupos que utilizaron IA al compararlos con el grupo de control. Los sujetos del grupo de control acertaron en este ejercicio aproximadamente el 84,5% de las veces, mientras que los que trabajaron con IA obtuvieron puntuaciones de entre el 60% y el 70%”. Un descenso medio del 19%.

Esta falla es una consecuencia del funcionamiento de las inteligencias artificiales como ChatGPT, que forman su discurso a partir del análisis probabilístico de la palabra que aparece a continuación de otra en un determinado discurso. Un mecanismo muy efectivo para generar textos con sentido pero que se está mostrando inefectivo a la hora de dar respuestas exactas a preguntas concretas. Esto puede ocurrir en problemas matemáticos pero también si el usuario solicita una cita histórica determinada de un personaje relevante, por ejemplo.

Automatización de tareas, no tanto de profesiones
Los resultados de estos estudios van en línea con los posicionamientos de otros expertos, que apuntan a que las IA generativas no serán una tecnología automatizadora. “Estas herramientas son asistentes, pueden automatizar tareas concretas pero no todo el trabajo”, apunta Enrique Dans, profesor de Innovación de IE Business School.

“Lo que sí vamos a ver es una sustitución del profesional que no sabe utilizar estos algoritmos por aquellos que sí, sobre todo si tienen formación específica sobre ellos”, apunta el profesor: “Incluso en profesiones de muy alta cualificación como las de los consultores vemos que supone una gran diferencia”, añade.

La evolución clave, no obstante, podría llegar en los próximos meses de la mano de las inteligencias artificiales de entrenamiento personalizado. Estas permiten al usuario final introducir variables propias que modifican el resultado final que ofrecen los algoritmos, enseñándoles por ejemplo informes o textos anteriores de la empresa para que adecue sus respuestas a ellos. OpenAI presentó una herramienta con esta función llamada GPTs la pasada semana.

“Esto va a marcar una enorme diferencia entre las organizaciones que utilicen un ‘ChatGPT estándar’ y aquellas con los recursos y la estructura para adiestrar sus propios modelos”, avanza Dans, “las ganancias de productividad para esas empresas pueden ser enormes”.

VIAEl Diario Ar