¿Qué profesiones suplirá la Inteligencia Artificial?

Nueva York.- Los contadores se encuentran entre los profesionistas cuyas trayectorias están más expuestas a las capacidades de la inteligencia artificial (IA) generativa, arroja un nuevo estudio. Los investigadores descubrieron que al menos la mitad de las tareas de contabilidad podían realizarse mucho más rápido con la tecnología, según informó The Wall Street Journal.

Lo mismo ocurrió con matemáticos, intérpretes, escritores y casi el 20% de la fuerza laboral de Estados Unidos, reveló el estudio realizado por investigadores de la Universidad de Pensilvania y OpenAI, la compañía que produce ChatGPT, la popular herramienta de inteligencia artificial.

La herramienta ha provocado entusiasmo y ansiedad en empresas, escuelas, gobiernos y el público en general por su capacidad para procesar cantidades masivas de información y generar contenido sofisticado -aunque no necesariamente preciso o imparcial- en respuesta a indicaciones de los usuarios.

Los investigadores, que publicaron su documento de trabajo en línea este mes, examinaron la exposición de las ocupaciones a la nueva tecnología, que funciona con un software llamado grandes modelos de lenguaje que puede analizar y generar texto. Analizaron la proporción de tareas de un empleo en las que los GPTs -transformadores preentrenados generativos- y el software que los incorpora pueden reducir en al menos 50% el tiempo que lleva completar una tarea. La investigación ha encontrado que los GPT de última generación sobresalen en tareas como traducción, clasificación, redacción creativa y generación de código computacional.

Hallaron que los GPTs cambiarán la mayoría de los empleos de alguna forma, con el 80% de los trabajadores en ocupaciones donde al menos una tarea laboral puede realizarse más rápidamente mediante IA generativa. Encontraron que los roles de procesamiento de información -incluyendo a los especialistas en relaciones públicas, los taquígrafos judiciales y los ingenieros de blockchain- están muy expuestos. Los trabajos que se verán menos afectados por la tecnología incluyen cocineros de comida rápida, mecánicos de motocicletas y jornaleros de petróleo y gas.

Para llegar a sus conclusiones, los autores utilizaron una base de datos gubernamental de ocupaciones y sus actividades y tareas asociadas, e hicieron que tanto personas como modelos de inteligencia artificial asignaran niveles de exposición a las actividades y tareas.

Los investigadores no predijeron si se perderán empleos o quiénes perderán los empleos, dijo Matt Beane, profesor asistente en la Universidad de California, en Santa Bárbara, quien estudia el impacto de la tecnología en el mercado laboral y no participó en el estudio.

"La exposición no predice nada en términos de qué cambiará y qué tan rápido cambiará", señaló. "Los seres humanos rechazan cambios que comprometen sus intereses" y el proceso de implementar nuevas tecnologías suele estar plagado de negociaciones, resistencias, "terror y esperanza", indicó.

El verdadero reto, consideró Beane, es que las empresas, escuelas y legisladores ayuden a las personas a adaptarse. "Ese es un problema multimillonario", dijo, y puede incluir, entre otras cosas, capacitar a los trabajadores para que colaboren de manera efectiva con la tecnología y rediseñar los trabajos para mejorar la autonomía, los salarios y las perspectivas de trayectoria de muchos roles.

Hay personas que ya han comenzado a utilizar la IA generativa para trabajar más rápido, aunque a muchos patrones les preocupa la seguridad y la precisión.

Michael Quash, un ingeniero de transmisiones de 32 años de Richmond, Virginia, dijo que ha encontrado una mayor eficiencia cuando usa ChatGPT para tareas monótonas o para resolver problemas de codificación complejos. "ChatGPT puede ser un multiplicador de fuerza", aseveró.

Audacy Inc., su patrón, dijo estar permitiendo que los empleados experimenten con la herramienta. "Al igual que muchas empresas de medios, creemos que ChatGPT tiene valor para ciertos procesos", declaró Sarah Foss, directora de tecnología de Audacy.

Otros estudios recientes también han encontrado que la IA generativa puede ahorrar una cantidad significativa de tiempo y producir mejores resultados que los humanos. En un experimento realizado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) centrado en personas con educación universitaria, los investigadores dividieron a la mitad a 444 escritores de solicitud de subvenciones, especialistas en mercadotecnia, consultores, profesionales de recursos humanos y otros trabajadores. A ambos grupos se les pidió que completaran tareas escritas breves y un grupo podía usar ChatGPT para hacerlo.

Quienes tuvieron acceso a ChatGPT terminaron sus tareas 10 minutos más rápido. Y los lectores externos que evaluaron la calidad de estas tareas señalaron que a los trabajadores asistidos por IA tuvieron mejor desempeño que el otro grupo, de acuerdo con el estudio, que se publicó en marzo y no ha sido revisado por homólogos.

Otro artículo publicado la semana pasada por investigadores de Microsoft Corp., que está invirtiendo miles de millones de dólares en OpenAI, analizó las capacidades de GPT-4, la versión más reciente de la herramienta de OpenAI, y descubrió que podría resolver "tareas nuevas y difíciles" con "un desempeño a nivel humano" en campos como matemáticas, codificación, medicina, derecho y psicología.

Amanda Richardson, directora ejecutiva de la plataforma de entrevistas técnicas CoderPad, ha empleado ChatGPT para escribir diapositivas cuando hace presentaciones sobre su campo. La herramienta crea un esquema básico y a partir de ahí ella rastrea detalles específicos para hacer una presentación más cautivadora, mencionó.

Los clientes de CoderPad son empresas que buscan contratar. Piden a los candidatos que demuestren sus habilidades técnicas usando CoderPad, y Richardson ha recomendado que los clientes explícitamente hagan de ChatGPT parte de su proceso de entrevista: Pida a los candidatos que usen ChatGPT para resolver un problema y luego pídales que critiquen la respuesta que arroja. ¿Tiene el código alguna vulnerabilidad de seguridad? ¿Es escalable? ¿Qué es bueno o malo?

"Hay una inclinación a acoger la eficiencia del desarrollador", destacó.