La IA generativa llega primero para los trabajadores a distancia

En lo que respecta a la automatización, hay una historia muy clara: Si alguien sintió su mordisco, fueron primero los trabajadores de la industria manufacturera y del comercio. La llegada del telar mecanizado empujó a los tejedores que trabajaban por cuenta propia a las fábricas. Después de que Ford pusiera en marcha la cadena de montaje, los mecánicos e ingenieros cualificados tuvieron que aprender a realizar movimientos de memoria. Con el tiempo, el personal de apoyo en las oficinas experimentó un destino similar. Cuando llegaron los PC en red, los oficinistas y administrativos vieron cómo sus trabajos pasaban de interactuar con la gente a rellenar formularios de software y marcar casillas. Demasiados de ellos cobraban menos. A demasiados se les dotó de menos habilidades. Todos demasiados tratados con menos variedad, conexión humana y dignidad. Mientras tanto, la mayoría de los trabajadores del conocimiento han visto más o menos lo contrario: la automatización ha anunciado un trabajo más desafiante, creativo, que mejora las habilidades y que se paga mejor, en dólares y en estatus. Y aunque nos sorprendió a todos, la pandemia y el nuevo mundo del trabajo a distancia proporcionaron a estos empleados aún más autonomía y una vida más equilibrada. Esto no es sólo anecdótico; más de cinco décadas de investigación en campos como la economía laboral, la psicología y la sociología apuntan al hecho de que los trabajadores de cuello blanco tienen más que ganar con la automatización. Un alto directivo con un MBA se enfrenta a una gran cantidad de tareas no rutinarias, basadas en el juicio, que producen mucho valor, y se beneficia desproporcionadamente de la tecnología que automatiza el trabajo rutinario fuera de su camino. De hecho, los científicos tienen un nombre para este fenómeno de "riqueza para los ricos": cambio técnico sesgado por las habilidades. Ahora, la historia parece estar cambiando. Ahora se trata de la presencia física. Si usted trabaja totalmente a distancia - o podría hacerlo - muchas de sus tareas pronto podrían estar fuertemente automatizadas, mientras que los trabajadores que tienen que presentarse y utilizar sus cuerpos para obtener resultados se encuentran en un terreno más seguro. Esto significa que algunos trabajadores remotos perderán su empleo, pero muchos, muchos millones de ellos pronto experimentarán un cambio masivo de trabajo y, por tanto, se enfrentarán a un gran reto de reciclaje profesional. Para entender por qué, tenemos que empezar con nuevos modelos de predicción sobre la "exposición" a la IA generativa. Según investigaciones recientes, cuanto más expuestos estén los empleos a la IA generativa, mayor será su potencial aumento de la productividad. Por ejemplo, Daniel Rock (colaborador de Wharton) y sus coautores de OpenAI descubrieron que si los representantes de atención al cliente se expusieran a la IA generativa -sólo en su forma no refinada y alucinante- podrían obtener un aumento de la productividad del 50% en la mitad de sus tareas. ¿Ingenieros de blockchain, escritores y matemáticos? Totalmente expuestos en este sentido. En general, el modelado de los autores sugiere que el 80% de los adultos que trabajan tienen empleos que están expuestos en un 10%, mientras que el 19% tienen empleos que están expuestos al menos en un 50%. En cualquier caso, la mayoría de nosotros podemos obtener un gran aumento de la productividad mediante el uso de la IA generativa. De hecho, ya estamos viendo este incentivo en el trabajo. La reciente encuesta realizada por Microsoft a más de 31.000 personas en 31 países muestra que, en mayo, el 75% de los empleados encuestados utilizaban IA generativa en su trabajo diario, una cifra que casi se ha duplicado desde enero, y el 78% de esos trabajadores declararon haber adoptado estas herramientas de forma independiente. Y sus empleadores no se quedan atrás: La encuesta de Gartner de octubre de 2023 indicaba que el 55% de las empresas estaban poniendo a prueba o lanzando proyectos de IA gen. Para la mayoría de nosotros, el ritmo y el alcance de la adopción de la IA generativa son asombrosos. Pero desde una perspectiva histórica y macroeconómica, todo esto podría significar una tasa de cambio laboral sencillamente inusual. La IA generativa estuvo disponible de forma instantánea, gratuita y útil para 2.600 millones de nosotros (el 80% de los adultos trabajadores de todo el mundo - simple aritmética implícita en el documento de GPTs enlazado anteriormente), por lo que ajustaremos rápidamente nuestra forma de trabajar para adaptarnos a ella, en comparación con las tecnologías de propósito general anteriores. Los motores de combustión interna, la telefonía e Internet tardaron varias décadas en difundirse; eran costosos, difíciles de distribuir o requerían nuevas infraestructuras. Esas décadas adicionales nos dieron la oportunidad de adaptarnos. Teníamos contables, peluqueros e ingenieros antes de todas esas tecnologías, y ahora tenemos muchos más, aunque hacen cosas muy diferentes. Hay tres fuerzas mayores en acción que generan disrupción en ese escenario de "lo de siempre". Éstas deberían hacernos reflexionar a todos y llevarnos a prever un cambio laboral aún más rápido y extenso en el futuro, especialmente para los trabajadores a distancia. Facilidad de uso La primera está a la vista: La IA generativa se está aprovechando a través de aplicaciones fáciles de usar. Piense en la IA generativa como en la llegada de la electricidad y el motor eléctrico: un recurso extremadamente potente que podría utilizarse para muchas cosas en teoría, pero que no es tan bueno para un trabajo concreto de inmediato. Después de la electricidad llegaron los lavavajillas, las bombas de agua, las sierras circulares y similares. Muchas empresas están construyendo ahora mismo el equivalente para la IA generativa. Algunas características del Copilot de Microsoft, como su "entrenador de escritura" -integrado en su paquete Office- son un claro ejemplo. El documento mencionado sugiere que, a medida que esto ocurra, la exposición (y, por tanto, la utilidad) aumentará drásticamente para muchos trabajadores: por ejemplo, el trabajo medio en EE.UU. estará expuesto en un 47-56%, no en un 10%. Las organizaciones ya están preparadas para la IA generativa En segundo lugar, las empresas también se han preconfigurado para facilitar la automatización de la IA generativa: Desde al menos la llegada de la telefonía, pero sobre todo en respuesta a Covid, han concentrado las tareas digitales para permitir que millones de personas trabajen a distancia. El informe de transformación digital Covid-19 2020 de McKinsey lo resume muy bien: El ejecutivo medio presumía que un aumento útil del "trabajo o colaboración a distancia" le llevaría 454 días, cuando en realidad le llevó 10,5. Ha leído bien: 43 veces más rápido de lo esperado. Y la reciente encuesta de Upwork indica que el 22% de la mano de obra estadounidense será totalmente remota en 2025. De momento, la IA generativa sólo puede ocuparse de tareas digitales, es decir, de las que tienen que ver con la entrada y salida de información. Esto significa que si usted puede trabajar a distancia todo el tiempo, la IA generativa puede ser más rentable para ayudarle con sus tareas que alguien que tenga que presentarse en persona. La IA generativa es cada vez más autónoma La tercera fuerza es un aumento inminente de la autonomía de la IA generativa. La IA generativa que conocemos es mayoritariamente pasiva. Si se le incita, hace el trabajo, pero sólo un poco, y con una memoria muy pobre y limitada. Pero OpenAI, Google y Anthropic, los tres titanes de la IA generativa, han sido bastante transparentes: esperan ofrecer sistemas altamente autónomos que resuelvan estos problemas en los próximos tres a seis meses. De hecho, desde hace unos cuatro meses, disponemos de una beta pública de uno de estos agentes: Devin. A diferencia de todas las IA generativas anteriores, usted puede darle a Devin un objetivo -bastante vago por cierto- y él elaborará un plan para alcanzarlo y se pondrá a trabajar en él en segundo plano. A través de una sencilla interfaz de chat, puede preguntar a Devin cómo va el trabajo. Le enviará un mensaje de texto con una actualización del progreso, como haría un colega a través de Slack. Fallará, pero luego se recuperará. Repare. Mejorará. Innovará, incluso. Devin a menudo puede hacer todo el trabajo. ChatGPT ni siquiera pudo empezar aquí. Pronto, usted podrá delegar tareas complejas en cualquier sistema de IA generativa importante y éste se encargará de forma proactiva de grandes cantidades de trabajo, incluyendo la formulación de preguntas para mayor claridad y la creación de pequeños equipos de agentes en los que puedan delegar. Cualquier usuario de IA generativa tendrá que aprender efectivamente a gestionar organizaciones automatizadas de agentes artificiales. Algunos -quizá más de los que estamos acostumbrados- perderán su empleo. Un problema grave para las decenas de miles de afectados que requiere una atención proactiva por parte de las organizaciones y los reguladores. Pero para quizá cien millones de trabajadores remotos de todo el mundo, estas fuerzas conspirarán para facilitar un cambio laboral relativamente drástico y rápido . El enfoque adecuado en respuesta a este tsunami de cambio entrante es la recualificación. Las empresas y los trabajadores deben invertir en el aprendizaje y el desarrollo necesarios para preparar a los trabajadores y ayudarles a adaptarse a medida que se desarrollan estos cambios. Por elegir sólo un objetivo claro: si usted es un trabajador a distancia, debe centrarse en desarrollar sus capacidades de gestión. Independientemente de lo que hiciera antes, ahora probablemente deba aprender a supervisar a un grupo de agentes de software altamente autónomos para que lo hagan por usted. Esto incluye habilidades como la delegación, lo que significa especificar claramente el trabajo que quiere que se haga, asegurarse de que lo tiene claro antes de empezar a trabajar y dar una retroalimentación clara para guiar el rendimiento, igual que cuando gestiona a otras personas. Podría suponer que no tiene que preocuparse por motivar a los agentes y ocuparse de su trayectoria profesional, pero sólo tendría (por ahora) razón a medias. Esto requerirá habilidades específicas de la IA. Resulta que los agentes responden de forma muy diferente a los aspectos sociales de nuestros prompt, y "motivarlos" adecuadamente puede marcar una gran diferencia. Pero, en términos más generales, las empresas que no aborden este reto de la recapacitación no sólo se perderán las verdaderas ventajas de productividad de la IA generativa; al no prepararlas, también pueden alienar a la propia mano de obra humana que -al menos en un futuro previsible- sigue estando en el centro de su ventaja competitiva.

La IA generativa llega primero para los trabajadores a distancia

Resumen.

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