AI y el futuro del trabajo
Apesar de las predicciones apocalípticas sobre cómo la AI va a reemplazar a millones de trabajadores, la historia y los estudios, nos muestran en realidad un futuro mucho más optimista.
Una de las cosas que cualquier persona que pase suficiente tiempo en internet, ya sea en medios tradicionales o en Twitter, se habrá encontrado recientemente son las predicciones apocalípticas sobre cómo la Inteligencia Artificial (AI) va a reemplazar a millones de trabajadores. Y aunque pueda parecer un tema muy novedoso y de actualidad, si echamos un vistazo atrás a la historia podemos encontrar una serie de pistas que nos ayuden a entender qué podemos esperar en realidad de esta nueva revolución. La historia nos muestra que esta relación apocalíptica con la automatización no es algo fundamentalmente nuevo de la inteligencia artificial, si no una nueva interpretación de la misma vieja inquietud que se ha venido repitiendo cada vez que ha aparecido una nueva tecnología con suficiente capacidad disruptiva. Desde la aparente resistencia contra la industrialización en el mundo clásico, hasta el famoso movimiento ludita que se levantó en revolución contra las máquinas en la Inglaterra del siglo XIX.
Esta preocupación está firmemente arraigada en la propia psicología humana y en nuestra preferencia por preservar el status quo frente al cambio. Tendemos a enfatizar lo conocido que podríamos perder, mientras que nos cuesta imaginar todo lo nuevo que se podría crear. Lo primero es tangible, mientras que lo segundo se siente muchas veces como un salto al vacío. Así, a partir de este modelo mental es fácil generalizar un resultado apocalíptico: partimos de la imagen de ciertas tareas concretas que parecen automatizables para concluir que nos sumiremos en el caos con la irremediable destrucción de muchos trabajos.
Sin embargo, lo que en realidad se automatizan son tareas, no trabajos y esta automatización suele ir acompañada de la creación de nuevas tareas y, finalmente, de nuevos trabajos. Nunca ha habido tanta automatización como ahora, y los datos de empleo están prácticamente en máximos históricos.
Finalmente, otro aspecto interesante a tener en cuenta es el rol de los medios de comunicación en cómo se propagan estos sentimientos. Tal y como Noah Smith explica en su artículo "Nobody knows how many jobs will be automated", a pesar de que los estudios de investigación que evaluan el potencial impacto de la automatización han mejorado mucho recientemente y de que sus conclusiones son en realidad bastante prudentes, los titulares apocalípticos en prensa y Twitter siguen el mismo patrón dramático de siempre. Cabría preguntarse si sus autores no leen los estudios que citan, o simplemente tienen un incentivo desmasiado grande en generar "clicks" a lomos de estas noticias milenaristas.
El ejemplo concreto del software
Uno de los casos concretos que me tocan de cerca es el desarrollo de software, donde nuevos modelos de AI (los Large Language Models, LLM) están demostrando tener la capacidad de crear piezas de código razonablemente complejas partiendo de una mera descripción escrita de la tarea a realizar. Desde un punto de vista tecnológico es impresionante y no puede más que generar una sensación enorme de asombro. Sin embargo, hay que intentar que el árbol no nos impida ver el bosque y darse cuenta de que, a pesar de las asombrosas capacidades de estos nuevos modelos de AI, también tienen una serie de limitaciones que no se pueden obviar a la hora de evaluar sus capacidades.
El primero y más importante es que estos modelos alucinan con relativa frecuencia, no es extraño encontrarse con que un LLM escriba una pieza de código utilizando librerías o funciones que no existen. El segundo es que se pierden rápidamente en operaciones lógicas, lo cual es de esperar ya que estos modelos de AI no están diseñados necesariamente para razonar sino para generar texto de forma secuencial. El tercero es que todo lo que generan lo hacen con una confianza absoluta, no dudan aunque la respuesta sea totalmente disparatada.
Estas tres "limitaciones" (que en realidad son simples consecuencias esperables del diseño de los propios modelos) condicionan bastante su capacidad de "reemplazar" personas en entornos laborales complejos y los convierten más bien en excelentes candidatos para complementar a los actuales desarrolladores.
Pero es que además, el razonamiento de "cómo esta AI puede escribir código, entonces va a reemplazar a los desarrolladores" cae en las mismas simplificaciones que se han venido repitiendo históricamente con cualquier tecnología que permita una cierta nueva automatización, tal y como Noah cubre en detalle en su artículo. Generar código es una tarea del desarrollo de software, pero no es ni la única ni en muchos casos la más importante. Cualquier persona que haya desarrollado software en un entorno medianamente complejo sabe que en realidad, participar del diseño, planificación, coordinación, integración, testeo y monitorización, suponen gran parte del rol de un desarrollador de software y esas tareas son definitivamente más complejas que escribir el código en sí.
Pero es que incluso cuando pensamos en programar, escribir código no es más que plasmar en un lenguaje concreto un conjunto de ideas sobre cómo sistematizar una serie de tareas de forma concreta, y la mayor parte del valor está en la conceptualización de esas ideas, no en la escritura de las mismas.
Uno de los estudios ampliamente citados en los medios, como en el titular sensacionalista de Forbes “300 Million Jobs Will Be Lost”, es el realizado por Goldman Sachs y del cual muestro uno de sus gráficos en la imagen anterior. Si leemos el estudio en detalle, las conclusiones son bastante prudentes en términos de la remplazabilidad de trabajos existentes por modelos de AI. Por ejemplo, en el campo de "Informática y matemáticas", concluyen que no hay empleos de ese sector que sean probablemente remplazados por la IA pero que sin embargo la práctica totalidad de los mísmos integrará alguna herramienta de AI que los complemente. De nuevo, herramientas complementarias que probablemente aumentarán la productividad de esos empleos.
No, lo más probable es que las predicciones catastrofistas no se cumplan
¿Harán falta menos consultores juniors si un modelo de AI es capaz de generar presentaciones powerpoint bonitas y perfectamente cuadradas a partir de unos bullet points? ¿Se dejarán de contratar a banqueros juniors si un modelo de AI permite escribir modelos de excel a partir de texto? Lo más seguro es que no, incluso la historia nos muestra que es probable que se contraten más en vez de menos. Centrémonos en los consultores.
Cuando no había internet y los informes se mandaban por fax, ¿había más o menos consultores? Tras la primera ola de internet, cuando los informes eran un word o un power point enviados por correo electrónico, ¿había más o menos consultores? Tras la segunda ola de internet donde el Software as a Service (SaaS) y Platform as a Service (PaaS) permitieron a la mayoría de empresas externalizar muchas competencias tecnológicas, ¿había más o menos consultores?
Lo que tienen en común todas esas revoluciones (que son solo 3 ejemplos) es que abarataron las necesidades de capital para hacer negocio, ya sea para lanzar nuevos negocios o para transformar total o parcialmente negocios existentes. Y una mayor facilidad para hacer negocio implica un mayor volumen de trabajo para servicios de consultoría. Ya no hay que escribir un fax con un informe de 80 páginas (y me imagino que los consultores dan gracias por ello), pero eso no ha significado que hagan falta menos consultores, si no más.
Sí, se automatizarán tareas y quizás algunos trabajos
Todo lo anterior viene a decir que es altamente probable que las predicciones apocalípticas no se cumplan. Es lo que nos enseña la historia, es lo que dicen los estudios y publicaciones que se están realizando y es lo que nos indica el sentido común a poco que consigamos abstraernos del modelo mental por defecto que nuestra psicología humana nos impone.
Sin embargo, esto no quiere decir que la AI no vaya a tener un impacto, probablemente enorme, sobre muchos empleos. Estamos ante una tecnología que se presenta como un fuerte candidato a revolucionar la forma en la que trabajamos en muchos entornos digitales. Los nuevos modelos de AI amenazan con reducir el coste de la generación de contenido prácticamente a cero, con lo que eso significa, desde comunicación y marketing hasta generación de informes y trabajo administrativo.
En función del porcentaje de tareas de un trabajo que puedan automatizarse, habrá trabajos que evolucionarán a algo relativamente distinto gracias a la nueva capacidad liberada por la automatización, habrá otros que se podrán cubrir con menos gente, y finalmente otros que dejarán de tener sentido. Como dice Noah en su artículo, "nadie sabe cuántos trabajos se automatizarán", pero lo que sí sabemos es que el mundo laboral no se acaba en cinco años y aunque unos pocos trabajos desaparezcan, la mayoría seguirán existiendo y evolucionando como siempre lo han hecho.