El tiempo ahorrado con IA termina compensándose con nuevas tareas
(arstechnica.com)- Los datos del mercado laboral de Dinamarca entre 2023 y 2024 muestran que, aunque los chatbots de IA generativa como ChatGPT se adoptaron rápidamente, todavía casi no se observan cambios en los salarios o el empleo en general
- Economistas de University of Chicago y University of Copenhagen analizaron datos de 25,000 trabajadores y 7,000 centros de trabajo en 11 ocupaciones consideradas vulnerables a la automatización
- Entre 64% y 90% de los usuarios de IA reportaron ahorro de tiempo, pero la reducción promedio fue de apenas 2.8% de la jornada laboral, alrededor de 1 hora por semana
- Para el 8.4% de los trabajadores surgieron nuevas tareas como detectar el uso de ChatGPT en tareas escolares, revisar la calidad de resultados de IA y redactar prompts, lo que compensó parcialmente el ahorro
- Aunque los datos se limitan a la fase inicial de adopción y a Dinamarca, por lo que hay que tener cuidado al generalizar, el estudio frena la expectativa de que la IA generativa produzca de inmediato cambios amplios en el mercado laboral
Efectos iniciales de la IA generativa vistos con datos del mercado laboral danés
- Un nuevo estudio analiza que los modelos de IA generativa como ChatGPT todavía casi no han tenido un impacto significativo en los salarios generales o el empleo en el mercado laboral danés de 2023 a 2024
- El título del working paper de los economistas Anders Humlum y Emilie Vestergaard, de University of Chicago y University of Copenhagen, es “Large Language Models, Small Labor Market Effects”
- El análisis cubre 11 ocupaciones consideradas vulnerables a la automatización, incluidas contadores, desarrolladores de software y especialistas en soporte al cliente
- El tamaño de los datos es de 25,000 trabajadores y 7,000 centros de trabajo en Dinamarca
Adopción rápida y cambios económicos pequeños
- La inversión empresarial en IA incrementó la adopción de herramientas, y entre 64% y 90% de los usuarios en las ocupaciones estudiadas reportaron ahorro de tiempo
- Sin embargo, durante el periodo del estudio, los chatbots de IA no tuvieron un impacto significativo en los ingresos ni en las horas de trabajo registradas en ninguna ocupación
- Los intervalos de confianza del análisis estadístico descartan la posibilidad de que el efecto promedio supere 1%
- Humlum dijo a The Register que la mayoría de los trabajadores en ocupaciones expuestas adoptaron chatbots, pero en los resultados económicos “no movieron la aguja”
Nuevas tareas que se comieron el ahorro de tiempo
- Los chatbots de IA generaron nuevas tareas para el 8.4% de los trabajadores, y también afectaron a empleados que no usan directamente la herramienta
- Ejemplos de estas nuevas tareas:
- tiempo que dedica un docente a detectar si un alumno usó ChatGPT en su tarea
- trabajo de otro empleado para revisar la calidad de resultados generados por IA
- intentos repetidos para crear prompts efectivos
- Las ganancias de productividad reportadas por los usuarios fueron en promedio de 2.8% de la jornada laboral, alrededor de 1 hora por semana
- No todo el tiempo ahorrado se tradujo en compensación económica, y se estima que solo entre 3% y 7% del aumento de productividad se convirtió en mayores ingresos para los trabajadores
La brecha entre los resultados de laboratorio y el trabajo real
- The Register señala que estos resultados chocan con un ensayo controlado aleatorizado publicado en febrero
- En ese ensayo controlado aleatorizado, la IA generativa elevó la productividad de los trabajadores en promedio 15%
- Humlum considera que la diferencia surge porque otros experimentos se enfocaron en tareas especialmente adecuadas para la IA
- La mayoría de los puestos reales incluyen tareas que la IA no puede automatizar por completo, y las organizaciones todavía están aprendiendo a integrar estas herramientas de forma efectiva
Un panorama limitado y preguntas abiertas
- Estas conclusiones pueden revisarse más adelante por el momento y el alcance del estudio
- Como los datos de 2023 a 2024 solo capturan la etapa inicial del despliegue de la IA generativa, podrían quedar fuera efectos diferidos o impactos de usos más integrados de IA generativa más allá de los chatbots
- Enfocarse en datos de Dinamarca también puede pasar por alto efectos localizados que ya aparecen en otros mercados laborales o en áreas específicas como el trabajo creativo freelance
- Aun así, este estudio puede verse como una instantánea inicial que cuestiona la narrativa de que la IA generativa ya produjo cambios inmediatos y generalizados en el mercado laboral
- El impacto económico de largo plazo de la IA generativa sigue siendo un tema incierto y debatido debido al rápido ritmo de avance tecnológico
1 comentarios
Comentarios de Hacker News
Recuerdo haber leído hace casi 10 años en The Economist un artículo que decía que el resultado de la automatización no era eliminar empleos, sino más trabajo y menos contratación de juniors.
El ejemplo era que los motores de búsqueda y los documentos digitales habían reducido mucho la cantidad de abogados junior. Antes, al preparar un juicio, se encargaba a un equipo de 3 a 10 juniors ir físicamente al archivo y buscar jurisprudencia relevante; ahora basta con un junior con una laptop. Como resultado, los estudios jurídicos también pueden manejar más casos. Parece un patrón bastante general
Pero gracias a la IA interna de Facebook, ahora empiezan a pensar que quizá un call center sí sea posible. La mayoría de las llamadas son cosas como “olvidé mi contraseña” o “algo no funciona”, así que un robot que guíe por las FAQ en más de 50 idiomas bastaría para alrededor del 90%. Solo los casos más difíciles pasarían a una persona.
Por eso creo que la relación entre la nueva tecnología y el trabajo no es jerárquica, sino más bien fractal. Antes Zuck ni siquiera habría considerado un call center, y por eso tampoco habrían existido tantos puestos; pero gracias a la nueva tecnología surge un call center más pequeño donde las personas solo atienden los problemas difíciles. La forma es parecida, pero algo distinta.
No digo que la tecnología no sea disruptiva. Solo que, en general, la tecnología crea nuevos empleos, y esos empleos tienden a ocuparse de problemas más difíciles. Las fronteras se vuelven más granulares y el entorno se vuelve más especializado y exigente para el cerebro. El problema es que, como cuando se confía en un estudiante de posgrado, hay que confiar en que la persona que trabaja en esa frontera realmente está trabajando y no está vendiendo humo. Cal Newport también suele decir que el trabajo del conocimiento puede parecer improductivo durante mucho tiempo y luego tener de pronto un momento genial. Creo que esto es más un problema emocional que intelectual
Después, cuando llega la automatización, surgen nuevos empleos como el mantenimiento de máquinas, pero aun así mucha gente que sigue siendo poco calificada pierde su trabajo
Los pequeños feudos y los imperios seguirán existiendo
Creo que la gente está malinterpretando los resultados del artículo. No se trata de ahorrar tiempo con IA y usar ese tiempo en trabajo nuevo, sino de que el nuevo trabajo que surge por usar IA —como verificación de resultados, redacción de prompts, detección de trampas y debugging— compensa el ahorro percibido.
También parece encajar con lo que se observa en la industria tecnológica. Los mejores programadores y técnicos del mundo están ocupados ajustando transformers, datasets y evaluaciones, y gracias a eso los peores programadores pueden improvisar conversores de temperatura y clones de Twitter sin seguridad. Mientras tanto, la calidad del software que usan los consumidores reales se está desplomando
La IA fue sorprendentemente buena para llenar los huecos de la especificación y generó mucho código C++ que de hecho compilaba. Eso sí, omitió los
#includenecesarios. Al compilarlo y ejecutarlo, la salida estaba completamente mal.Ahora, para encontrar por qué está mal, tengo que leer y entender por completo cientos de líneas de C++. No fue una pérdida total de tiempo, porque me hizo pensar en el problema y mostró enfoques interesantes, pero si la pregunta es si me ahorró mucho tiempo, no. Incluso podría terminar tomando más tiempo entender qué está haciendo.
Dicho con todo respeto para quienes hacen apps web y móviles, sigo teniendo la sensación de que la IA es excelente para problemas repetitivos de alto nivel, pero todavía es mayormente inútil para la programación de sistemas
No lo digo en un sentido estético de “es un desastre”, sino puramente desde la eficiencia para generar dinero: más del 90% del código que he escrito no aportó de forma significativa a las empresas. Y eso pese a que realmente intenté reducir esa proporción. Esto hablando de software profesional; si incluimos a los vibe coders, creo que el número sería mucho más alto.
Siento que toda la forma en que hemos encajado la computación en el mundo está desalineada. Pasamos días construyendo UI, pero esa UI no ayuda a los usuarios reales y se rompe en cuanto cambia un poco el proceso. Y por mantener esa UI casi no automatizamos nada de verdad.
Sigo pensando que las computadoras son muy útiles para la humanidad, pero hemos olvidado cómo usarlas
Todavía es pronto para decir si la IA está empeorando el problema, mejorándolo o simplemente manteniéndolo igual. Me resulta comprensible la postura de que lo empeora, pero es difícil afirmarlo con certeza
¿Despidieron al 99% de los ingenieros? Tal vez ese memo también lo escribió una IA. ¿Existe alguna empresa de software donde 5 personas hagan el trabajo de 50? No he visto ninguna. Me pregunto cuánto puede durar esta distancia entre la historia que la gente se ha convencido de creer y los datos macro de la realidad
Las herramientas modernas de IA son sorprendentes, pero se parecen a lo sorprendente que fue el corrector ortográfico cuando apareció por primera vez. ¿Ayudan con las tareas menores? Sí, pero solo crean una nueva línea base que todos terminan teniendo y elevan el estándar
Hay muy poca evidencia de que pronto la IA vaya a dirigir empresas y nosotros vayamos a estar tirados en la playa. Casi no hay señales de que alguna empresa de IA esté construyendo algo que no vaya a convertirse en un producto de línea base más, y la mayoría de los productos de IA son terriblemente poco rentables. También habrá que enfrentar esta realidad pronto
No habría tantos videojuegos como ahora, pero a cambio habría tiempo para descansar. Creo que el tiempo vale más que los juegos. Parafraseando a Lee Iacocca, deberíamos detenernos y preguntarnos: ¿cuántos videojuegos necesitamos realmente?
Ahora, en vez de errores de ortografía, aparece la palabra equivocada donde debería ir la palabra correcta. Hoy, si ves un texto largo en cualquier sitio web, incluso en medios tradicionales, es muy probable que esté lleno de errores
Si sigue mejorando al ritmo actual durante otros 3 a 5 años, es difícil imaginar qué tan útil seguirá siendo la intervención humana en la ingeniería
Esto es básicamente el paradoja de Jevons en acción
El costo de completar cierto tipo de trabajo baja, ya sea en dinero o en tiempo. Entonces la gente aumenta la demanda para llenar ese vacío, y el trabajador queda en “plena capacidad”
La afirmación de que la próxima tecnología traerá una utopía en la que no trabajaremos, o trabajaremos mucho menos, es muy antigua. Pero una y otra vez demostramos que, en la práctica, no es eso lo que queremos
Mi hipótesis quizá no sea nueva ni original, pero es que muy poca gente sabe qué hacer con las manos vacías. Tendemos a mantener altos nuestros niveles de estrés para distraernos, y cuando el estrés es bajo y no hay nada que “tengamos que” hacer, nos volvemos inestables de distintas maneras
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Jevons_paradox
En términos simples, digamos que tú, yo y 8 usuarios de HN trabajamos 8 horas al día en un almacén de Bezos. Un día llega una máquina nueva que hace el mismo trabajo que nosotros, y una sola máquina hace el trabajo de 2 a 4 de nosotros. Si Bezos compra 4 máquinas y las opera al doble de capacidad, nosotros 8 obtenemos 8 horas al día × 5 días a la semana × 4 semanas = 160 horas de ocio
El problema es que nosotros 8 seguimos necesitando dinero para sobrevivir. Hay comida, renta, servicios y gastos médicos. Según los tecno-utopistas, ahora deberíamos usar esas 160 horas de tiempo libre para hacer algo más importante y gratificante. Es la misma idea que venden los proveedores de IA cuando dicen que la IA nos permitirá hacer trabajos más importantes y gratificantes. Pero para sobrevivir, mi trabajo gratificante termina siendo trabajo gig, o un trabajo igual de intenso, o incluso de más horas
En teoría, el dueño que controla la automatización obtiene más ocio para ir a entrevistas y eventos políticos y sociales. Las personas desplazadas por la automatización caen hacia abajo y tienen que trabajar más duro para seguir sobreviviendo. Espero que quienes pagan con entusiasmo a proveedores de LLM para entrenar a sus propios reemplazos se den cuenta pronto de esta ecuación. Así como el almacén de Bezos dio a algunos un breve respiro porque se necesitaban medidas temporales de seguridad mientras entraba la automatización, espero que no vuelvan a comprarse el cuento del “tiempo libre para hacer trabajo más significativo”
Si el dinero no fuera un problema, no querría venderle mi tiempo a una corporación sin alma. Tengo suficientes intereses para mantenerme ocupado. El trabajo solo absorbe tiempo que quisiera dedicar a cosas mejores
Las herramientas actuales de IA son mediocres comparadas con un cambio que literalmente aumentó la productividad 1.000 veces, así que todavía estamos lejos de algo así. Por eso, en menos de 100 años, la programación podría volverse extremadamente de nicho
Los empleadores, en general, tienen ese incentivo, y como el sistema político tampoco lo prohíbe explícitamente, no hay muchas buenas opciones para los trabajadores que quieren jornadas más cortas
Ahora estamos pensando en 4×10 horas, pero quizá se pueda negociar algo como “en vez de un aumento salarial, dejémoslo igual y hagamos 4×8 horas”. Si la IA permite hacer más en el mismo tiempo, me parece bien. Por otro lado, como la empresa está presupuestando 30 dólares al mes para herramientas de IA, estoy considerando que el tiempo que me ahorra una herramienta de IA que compré personalmente se descuenta de mi semana laboral
“Millones de personas que anhelan la inmortalidad no saben qué hacer consigo mismas en una tarde lluviosa de domingo” — Susan Ertz
Mi padre decía algo muy bueno sobre las computadoras y la automatización. Contaba que, cuando empezaron a aparecer las computadoras de oficina en la década de 1970, escuchó que “las computadoras iban a ahorrar tanto esfuerzo que no sabríamos qué hacer con el tiempo sobrante”
En realidad, las computadoras solo hicieron que hiciéramos más trabajo en un día
En cuanto a programación, diría que la IA hasta ahora ha aumentado mi productividad aproximadamente 2 veces.
Claro que invierto tiempo en escribir prompts. Le comunico a la IA mis preferencias de programación, cosas como “nunca hagas esto, nunca hagas aquello, siempre hazlo así, revisa eso”. Pero esos prompts quedan guardados. La mayoría los escribí hace meses, así que ahora estoy cosechando ese beneficio.
Si uno se detiene a pensarlo, decir que la IA duplicó la productividad significa que realmente está haciendo el doble que antes. ¿Se puede respaldar eso con métricas?
Creo que en tareas específicas, como escribir condiciones de prueba o crear prototipos rápidos para descartar, la IA sí puede hacerte mucho más productivo. Pero decir que en general haces el doble que antes es una afirmación enorme.
En la práctica, me parece más plausible que la gente sienta que es más productiva que antes. Por eso creo que existe esa brecha entre individuos que dicen ser entre 2 y 10 veces más productivos, mientras que los estudios en lugares de trabajo incluso en el extremo alto muestran mejoras de productividad de alrededor del 25%.
Muchas veces entrega código incorrecto con mucha seguridad, y aunque compile, el resultado es malo y no resuelve bien el problema que intento arreglar. En cambio, a principios de este año, cuando tuve que escribir un proyecto de Terraform para backend, la IA generativa realmente brilló.
Suena como una victoria total.
Ayer mismo hice una gran reestructuración de un scraper, algo que manualmente me habría tomado al menos una semana. Con 2 a 4 horas al día durante 5 días, probablemente habrían sido unas 15 horas. Con ayuda de ChatGPT lo terminé en menos de 2 horas.
Así que reduje la carga de trabajo, el tiempo de entrega fue mucho más corto y tuve mucho menos estrés.
Puede que logres persuadir a un modelo específico para que se comporte de cierta manera, pero otro modelo podría quedar en un estado totalmente distinto con la misma entrada y requerir prompts completamente diferentes. Entonces, cada vez que el proveedor actualice el modelo, todos los prompts podrían volverse inútiles.
El verdadero problema está en los puestos de baja calificación. Esto aplica a personas con roles más sencillos o a juniors. Al final, por falta de puestos acordes a su nivel de habilidades, una proporción considerable de la población se volverá inempleable.
El resultado podría depender mucho de cómo cambie el sistema educativo para adaptarse a la época.
Creo que la habilidad de usar IA para complementar el trabajo también se convertirá en una nueva forma de alfabetización.
Es la historia de toda tecnología, y también es la lógica detrás de las predicciones de pmarca y otros de que la IA no quitará empleos. Nuestro foco puede desplazarse hacia áreas cada vez más estrechas.
El cine casi no existía hace 100 años. Dentro de 100 años, gracias a la liberación de mano de obra, surgirán industrias completamente nuevas.
Si la IA automatiza la producción de software, la demanda de software podría crecer enormemente. Lo mismo ocurrió cuando los lenguajes de alto nivel reemplazaron la programación manual en ensamblador. Pudimos crear mucho más software, y software más complejo e interesante, y la industria creció.
Que disminuya la cantidad de trabajo que deben hacer los humanos en realidad es algo bueno. Pero para distribuir esa reducción en toda la sociedad sin convertirla en desempleo masivo, imposibilidad de jubilarse antes de los 70 y semanas laborales de 50 horas, tiene que cambiar la estructura institucional. La IA no es el problema; el problema puede ser el capitalismo sin control.
Lo mismo aplica a la automatización y a todo lo demás. Desde hace mucho tenemos la tecnología para trabajar menos, pero parece que eso no encaja con nuestra psicología.
No digo que elijamos deliberadamente la semana laboral de 40 horas sin motivo. Más bien se siente como si estuviéramos atrapados: si una persona intenta trabajar menos, queda rezagada frente a los demás, así que nadie se mueve.
No sorprende. En TI podría pasar lo mismo. Recuerdo la época anterior a las PC, cuando la mayor parte del trabajo se hacía con mainframes, papel y archivadores.
Comparado con ahora, la cantidad de trabajo es casi la misma, o incluso un poco mayor. La gran diferencia es la cantidad de datos que se procesa y almacena, y esa cantidad ha crecido exponencialmente desde entonces y sigue creciendo.
Por eso espero que con la IA ocurra lo mismo. La forma del trabajo puede cambiar un poco, pero a medida que aumenten los datos, el trabajo será igual o mayor.