Algunos prometen un auge de la productividad , otros un apocalipsis en el mercado laboral … Al abrir su agente conversacional al público en general, OpenAI ha reavivado el viento de pánico suscitado por el trabajo de Carl Frey y Michael Osborne, investigadores de Oxford. en 2013.
Hemos realizado un estudio sobre el tema para la Comisión Europea. Tres supuestos esenciales y, al parecer, cuestionables subyacen a estas predicciones.
¿Todavía es demasiado arriesgado?
Una primera hipótesis se refiere al hecho de que la IA se adoptará rápida y masivamente. Nuestro estudio ciertamente data de 2020, pero observamos, como otros trabajos más recientes en los Estados Unidos , que la adopción de la IA es en realidad muy limitada. Independientemente de la tecnología de IA considerada, nunca afectó a más del 13% de las empresas.
Si todavía son pocas las empresas que explotan estas tecnologías prometedoras, es sobre todo por la dificultad de encontrar las competencias necesarias y el coste de su implementación. Luego vienen las barreras vinculadas a la propia tecnología: falta de confiabilidad o inteligibilidad, infraestructura de TI insuficiente o falta de datos utilizables.
ChatGPT y otros pueden parecer menos complejos de implementar en una empresa que otros sistemas de información. Pero la facilidad de manejo de herramientas a nivel individual no se encuentra a nivel organizacional. Siguen siendo difíciles de implementar en procesos complejos y persisten los riesgos relacionados con su falta de confiabilidad. Air Canada, obligada por un tribunal a respetar una política de precios inventada desde cero por su chatbot, pagó recientemente el precio. Sin embargo, en muchas áreas de negocios, el margen de error aceptable es muy pequeño: ¿quién estaría dispuesto a abordar un avión cuyo piloto automático comete un error una vez entre cien?
Una vez adoptada, ¿una IA que impulse la productividad?
La segunda hipótesis asocia la adopción de tecnología digital y el crecimiento de la productividad. La longevidad de esta creencia puede resultar sorprendente dado que la paradoja de la productividad , planteada por Robert Solow en 1987, todavía no ha sido negada, salvo algunos de los últimos años del siglo XX . Solow observó en ese momento que las computadoras aparecían en todas partes excepto en las estadísticas de productividad . Las cosas realmente no han cambiado , ni siquiera con la IA durante la década de 2010.
Los intentos de explicar la paradoja de Solow, incluida su versión actual, incluida la IA, son diversos. Un elemento recurrente en estas reflexiones radica en que la tecnología digital y el capital organizacional serían complementarios. Esto significa que la tecnología produce muy poco efecto sin las habilidades y adaptaciones organizativas necesarias para su máximo potencial. Sin embargo, pocas empresas logran adquirirlos .
Sin embargo, algunos estudios recientes han puesto de relieve un efecto muy sustancial de los agentes conversacionales en diferentes contextos: 40% de productividad ganada gracias a ChatGPT en tareas de escritura , 14% en un call center , o incluso 25% en una famosa consultora . Pero todos estos estudios sólo midieron el efecto de la IA en unas pocas tareas discretas bien definidas. Actualmente no hay evidencia de que estos efectos puntuales se traduzcan en aumentos de productividad en toda la empresa o en la economía en su conjunto.
Incluso podría ser que la tecnología cause pérdidas por un lado de lo que ganaría por el otro. Otro estudio reciente muestra que la productividad de los desarrolladores aumentó cuando Italia decidió prohibir ChatGPT en el país de la noche a la mañana. Los autores del estudio concluyeron que los importantes ahorros de tiempo en la producción de código permitidos por la IA se habían visto eclipsados por una explosión aún mayor en el tiempo necesario para verificarlo y corregirlo.
Podemos entonces especular que detrás de la paradoja de Solow se esconde un fenómeno furtivo: la tecnología digital muchas veces permite automatizar tareas, pero generando más tareas de control, conciliación o codificación, en resumen, burocracia.
¿Un reemplazo para los humanos?
Para que la tecnología destruya empleo, la tercera hipótesis es que las ganancias de productividad que genera deben reemplazar el trabajo humano. Aquí también las cosas tienen más matices.
A pesar de las inversiones masivas en tecnología digital durante los últimos 40 años, las tasas de desempleo en los países de la OCDE en 2023 volvieron a sus niveles históricos más bajos durante el mismo período. Anteriormente, mientras se expresaba un temor similar, los empleos destruidos masivamente en la agricultura fueron más que reemplazados por nuevos puestos en la industria y luego en los servicios.
Dos efectos se combinan para producir este resultado. Por un lado, los trabajos forman conjuntos sofisticados de tareas , de las cuales sólo algunas pueden automatizarse ocasionalmente. Por lo tanto, la tecnología modificaría la estructura y el contenido de los empleos en lugar de destruirlos. Por otro lado, la tecnología genera nuevas profesiones, como lo demuestra el trabajo de David Autor, economista estadounidense y profesor del MIT.
Una cuestión de equidad
Sin embargo, el impacto de la IA dependerá de cómo se implemente. Erik Brynjolfsson, también profesor de Stanford, señala con razón la diferencia fundamental entre las aplicaciones de IA que automatizan tareas y, por tanto, pueden sustituir parte del empleo, y aquellas que aumentan las habilidades humanas, es decir, que permiten a los trabajadores humanos lograr más de lo que harían. sería posible sin tecnología.
Al centrarnos únicamente en lo primero, no debemos olvidar que la IA puede poner al alcance de trabajadores menos calificados tareas que habrían sido inaccesibles para ellos sin la tecnología. La automatización de unos suele suponer el incremento de otros. La banca en línea o las cajas automáticas en los supermercados, por ejemplo, significan transferir el trabajo del empleado al cliente. Asimismo, ChatGPT puede permitir que cualquiera redacte un contrato en un lenguaje legal impecable o produzca código informático.
El principal riesgo que surge de la tecnología no es, en última instancia, la destrucción de empleos sino la redistribución de roles y valor. Los diversos estudios de ChatGPT mencionados anteriormente comparten una observación importante: las ganancias de productividad afectaron cada vez a los trabajadores menos calificados o eficientes, mientras que los más experimentados se estancaron o incluso perdieron eficiencia al adoptar la IA . Esta observación inspira cierto optimismo en David Autor, quien concluye que la IA podría ayudar a restaurar la clase media democratizando los empleos de valor agregado y suavizando las bonificaciones para las calificaciones más altas.
Añadamos a esta situación el envejecimiento de la población, la disminución paralela de la proporción de personas activas en la población y la magnitud de los desafíos que enfrentamos: transición ecológica, infraestructura verde y digital por construir, salud y atención a las personas mayores. , formación, seguridad y defensa… La cuestión entonces no es si habrá suficiente trabajo para todos, sino si la IA será lo suficientemente potente como para aumentar la productividad laboral para satisfacer las necesidades.
La tecnología por sí sola no puede garantizar el crecimiento ni el reparto de la prosperidad. Por otro lado, nos ofrece una oportunidad única de barajar las cartas, siempre que las aprovechemos bien.
Fuente: Por Nicolás van Zeebroeck. Profesor de economía y estrategia digitales, Universidad Libre de Bruselas (ULB)
