- El CEO de Anthropic, Dario Amodei, advirtió que la IA podría eliminar la mitad de los empleos administrativos de nivel inicial en pocos años, pero no presentó estudios ni pruebas que respalden esa estimación del 50%.
- La declaración se vincula con la previsión de que la IA superará a los humanos en casi todo trabajo intelectual, y fue criticada como una narrativa típica de Silicon Valley en la que “lo arregla todo después de arruinarlo todo”.
- El futuro que plantea Amodei combina curas contra el cáncer, crecimiento económico anual del 10%, presupuesto equilibrado y 20% de desempleo; el economista laboral Aaron Sojourner lo considera una “visión radical sin precedentes”.
- Mark Cuban respondió que en el pasado también se reemplazaron puestos de secretaría y dictado en oficinas, pero surgieron nuevas empresas y empleos, por lo que la IA podría aumentar el empleo total.
- La IA generativa es fuerte en tareas específicas como resumir documentos o redactar correos, pero aún tiene alucinaciones, errores de datos básicos y vulnerabilidad a la manipulación, por lo que Anthropic debe demostrar las vías y soluciones del riesgo disruptivo que plantea.
El debate que provocó la advertencia laboral de Amodei
- Dario Amodei dijo en una entrevista con Axios que la IA pronto podría eliminar la mitad de los empleos administrativos de nivel inicial.
- Considera que el plazo podría ser “en los próximos años”.
- Luego repitió una idea similar en una entrevista con Anderson Cooper de CNN.
- Amodei dijo que la IA comenzó a volverse mejor que los humanos en casi todo trabajo intelectual, y que ni siquiera su propio trabajo ni el de otros CEOs son una excepción.
- La estimación del 50% no vino acompañada de estudios ni pruebas específicas, y la declaración fue criticada como parte de una narrativa exagerada sobre la IA del tipo “la IA lo arregla todo, pero primero lo arruina todo”.
- Otra imagen del futuro que plantea combina optimismo e impacto.
- El cáncer se cura.
- La economía crece 10% anual.
- El presupuesto se equilibra.
- 20% de las personas no tienen empleo.
- El economista laboral Aaron Sojourner considera que, para que haya alto desempleo y fuerte crecimiento del PIB al mismo tiempo, se debe asumir que la IA eleva considerablemente la productividad.
- Dice que, para que esa combinación sea posible, la productividad laboral tendría que aumentar 30%.
- Compara que la adopción de computadoras en las décadas de 1980 y 1990 cambió el mercado laboral, pero el aumento de la productividad laboral fue de 2% a 3%.
La posición de Anthropic y los límites reales de la IA generativa
- Las declaraciones de Amodei llegaron pocos días después de que Anthropic lanzara una actualización importante del modelo de su chatbot Claude, y Anthropic es una empresa que compite con ChatGPT de OpenAI.
- Anthropic se define principalmente como una empresa de seguridad e investigación en IA, y sus fundadores son presentados como personas que dejaron OpenAI por diferencias ideológicas.
- Como Amodei está en posición de beneficiarse de una tecnología que, según él, podría dañar el mercado laboral, sus advertencias reciben críticas por parecer más publicidad que una guía de interés público.
- El optimista de la IA Mark Cuban dijo en una publicación en Bluesky que en el pasado se reemplazaron puestos de secretaría y dictado en oficinas, y que de la IA surgirán nuevas empresas y nuevos empleos, con un aumento del empleo total.
- La IA generativa basada en grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT y Claude, muestra fortalezas en algunas tareas.
- Resumir documentos
- Redactar correos simples
- Ayudar a estudiantes a hacer trampa con tareas
- Recomendar listas de lectura
- Imitar el estilo de un newsletter
- Al mismo tiempo, sus límites de confiabilidad también se hicieron evidentes rápidamente.
- Produce alucinaciones.
- Se equivoca en hechos básicos.
- Es vulnerable a la manipulación.
- Si las empresas de IA pueden convertir estos predictores de texto semiconfiables en una revolución económica, deben demostrar esa posibilidad; Anthropic también debe ir más allá de advertir sobre riesgos y mostrar cómo la IA podría ser disruptiva y cómo Anthropic podría resolverlo.
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Creo que los verdaderos despidos masivos de trabajadores de cuello blanco están en el fin de la ZIRP, cuando se acabaron las ofertas infinitas de empleo en software y empezaron los despidos.
Ahora es fácil señalar a la IA como causa, pero parece más bien un señuelo de un cambio enorme que ya ocurrió.
https://fred.stlouisfed.org/graph/?g=1JmOr
En términos de escala, el impacto es enorme y todavía continúa; no se ha recuperado a niveles previos a 2020 y quizá nunca lo haga. Si tomamos las vacantes previas a la pandemia como 100, software está en alrededor de 61.
Dicho eso, en los puestos de TI sí podría haber un impacto de la IA, porque se ve una inflexión peculiar cerca de principios de 2025: https://fred.stlouisfed.org/graph/?g=1JmOv
En comparación, las vacantes en construcción y enfermería están por encima de los niveles prepandemia, en torno a 120 y 116 respectivamente, y la banca sigue cerca de 100.
El discurso del hype de la IA es tan dominante que creo que esta tendencia quedará casi como historia olvidada. Dentro de 10 años, la gente pensará que Elon redujo 90% del personal de Twitter por iniciativas de IA, y no simplemente porque creyó que podía operar de forma mucho más ligera. Otras empresas llevan 3 o 4 años haciéndose la misma pregunta, y aunque la IA algún día podría influir ahí, hasta ahora los recortes de personal no han necesitado ese respaldo.
En un mundo adicto a los juegos de estatus, es una excusa caída del cielo.
La IA se llevará toda la mala prensa, pero al final los flujos de capital determinan cómo se operan los negocios, y eso determina qué software se construye. Es la base de la ley de Conway.
Los despidos masivos de cuello blanco se parecen más a un adelgazamiento para eliminar el desperdicio acumulado durante el exceso de la ZIRP.
Como apenas logré sobrevivir a esa época, vi venir esta también, y cuando dije que se aferraran a sus trabajos y dejaran de cambiarse, la gente me llamó loco. Porque muchas veces quienes cambiaron de empleo con frecuencia son los primeros en la lista de despidos.
En 2000 me mudé de ciudad, y tenía un puesto listo en una empresa dirigida por amigos. Tenía unos 15 buenos amigos allí, incluido el CEO, el puesto de desarrollo de software estaba asegurado y la entrevista iba a ser una formalidad. Pero después de mudarme me reuní con el CEO y me dijo que se les había cortado el financiamiento y que estaban congelando contrataciones, así que no podían contratarme.
Después tuve que sobrevivir juntando aunque fuera unos cientos de dólares al mes como freelance, y por suerte la casa a la que me mudé era una casa grande compartida con amigos de esa empresa, así que la renta era baja para la época y me ayudaron durante años. Al final también recibí algo de trabajo freelance de esa empresa, pero no conseguí un empleo formal de programación hasta 2004, y esos cuatro años previos fueron muy duros.
Durante el COVID, demasiadas empresas tecnológicas contrataron de más, y había una burbuja enorme en FAANG y en el sector tecnológico en general. El colapso de los empleos tecnológicos era inevitable.
Me dan pena las personas que esta vez quedaron a la intemperie, y sé bien por lo que están pasando.
En cambio elegimos el consumo, y el dinero helicóptero creó empleos basura para que compráramos más basura. Cuando se acabó el dinero helicóptero, es bastante evidente ver cómo esos empleos fueron recortados.
La IA quizá pueda aportar más eficiencia, pero eso se llenará con más empleos basura y consumo, no con más ocio.
Trabajé en dos empresas con capitalización de mercado de más de 10 mil millones de dólares durante la época de la ZIRP, y en la mayoría de las reuniones más de la mitad de los trabajadores del conocimiento presentes eran innecesarios.
En nuestro equipo incluso contrataron a alguien para asistir en lugar de otros a reuniones interfuncionales porque las agendas estaban demasiado llenas. La empresa estaba creciendo, y contratar asistentes a reuniones no dañaba una acción que se disparaba. Además, al contratar gente aumentaba el número de personas bajo el VP y también su influencia.
El mercado no valoraba la eficiencia, sino solo el crecimiento de la empresa, pero con el tiempo el mercado acaba cediendo ante el valor. Entonces todas esas contrataciones superpuestas se recortan. Ambas empresas despidieron después a más de 10.000 personas.
La IA fue el chivo expiatorio; en realidad, muchos de los empleos de trabajadores del conocimiento que la IA supuestamente “reemplaza” nunca generaban valor real desde el principio.
Creo que un gran gerente de producto vale su peso en oro, pero muchos PM que conocí en la era ZIRP eran, en la práctica, encargados de actualizar Jira y coordinar calendarios de reuniones. Entre la gente del sector tecnológico que ahora tiene dificultades para conseguir empleo, muchos venían de roles “adyacentes” como coaches ágiles o TPM. Por supuesto, siento mucha empatía por ellos. Mucha gente trabajó duro durante años y desarrolló capacidades, pero esos roles siempre fueron en cierta medida “opcionales”.
Creo que en la caída del empleo tecnológico, además de la sobrecontratación, el offshoring tiene mucha más responsabilidad que la IA. La tecnología de videoconferencias se volvió realmente buena y se difundió ampliamente a fines de la década de 2010, en especial entre trabajadores remotos, y después vi una explosión de contratistas en el extranjero. Si de todos modos mucha gente trabaja de forma remota, no importa si el colega está en la misma ciudad o en otro continente. Solo se necesita cierto traslape de horas al día. Por eso también vi mucho offshoring hacia América Latina y Europa, más que hacia India.
Durante un tiempo la industria del software estuvo realmente desquiciada. Era la época en que recién salías de la universidad con un título desconocido en CS y cobrabas 120.000 o 150.000 dólares. En ese entonces, 120.000 dólares eran de verdad 120.000 dólares. La música tenía que parar en algún momento.
Abundaban los del tipo “voy a escuchar como mosca en la pared” o “me encargo de las minutas”, y la mayoría no aportaba nada.
Me gustaría que alguien me ayudara a entender esto de otra manera
Si estas herramientas realmente vuelven tan productiva a la gente, ¿no debería verse de forma dolorosamente evidente en los resultados de las empresas? Por ejemplo, si las herramientas de codificación con IA terminan siendo un aumento de productividad increíble, deberíamos ver a las empresas de software lanzando funciones y correcciones más rápido que nunca. Debería haber una explosión de productos innovadores y mejoras a productos existentes, y clientes y usuarios deberían notarlo claramente, no solo en publicaciones de blog o presentaciones de resultados
Si se trata de un departamento de costos, eso puede traducirse de inmediato en despidos. Pero si es una empresa que crea y vende software, debería aprovecharlo, y recién reducir personal cuando llegue al punto de “no sé en qué usar esta productividad adicional, se nos acabaron las ideas”. No he visto ni una sola empresa en esa situación
Por eso, estas decisiones me parecen pensamiento de corto plazo arrastrado por un discurso sobrecalentado
Por ejemplo, fundé una empresa SaaS a fines del año pasado y está creciendo muy rápido. Vamos camino a superar 1 millón de dólares de ARR antes de que la empresa cumpla su primer año. Es totalmente bootstrapped, los fundadores conservan el 100% del capital, y somos 2 personas. Tengo confianza en que podemos mantener este ritmo de crecimiento durante bastante tiempo sin contratar ni levantar inversión. Por supuesto, también se podría argumentar que con más dinero o más gente podríamos aumentar aún más la tasa de crecimiento
En otras empresas al inicio de mi carrera, cuando aparecían problemas de capacidad, solían resolverse contratando. Pero mi cofundador y yo pudimos resolverlos con IA, y seguimos encontrando mejoras de productividad de dos dígitos porcentuales sin invertir mucho tiempo por adelantado. Creo que esto habría sido totalmente imposible cuando empecé a trabajar y, desde luego, incluso hace unos años, antes de que la IA despegara de verdad
Mi teoría sobre por qué no se ve de forma “dolorosamente evidente” es que nunca has oído hablar de la mayoría de los negocios que extraen más valor de esta tecnología. Porque todos son demasiado pequeños. Las empresas que conocemos suelen ser grandes. A las grandes empresas les cuesta muchísimo reinventarse de la noche a la mañana alrededor de una tecnología nueva, y girar un barco grande toma tiempo. Pero un negocio pequeño como el mío puede cambiar hoy su forma de trabajar y ver los resultados mañana
El cuello de botella no es la productividad intelectual. El cuello de botella son la regulación, las leyes de propiedad intelectual, el marketing y muchísimas otras cosas. En la cabeza de los redactores de correos de ejecutivos y de quienes asisten a reuniones, todo tipo de consideraciones de negocio chocan entre sí eternamente. Monetizar todo de forma segura requiere mucho de eso que llaman pensamiento brillante, y una buena parte de los factores involucrados no aparece escrita en ningún lado por razones legales
Un área que la IA está sacudiendo es la investigación. Los investigadores están aplicando modelos de nuevas maneras y logrando avances reales en matemáticas, medicina y otros campos. Otra área es la “creación” artística, especialmente los artistas gráficos. Ellos son las primeras víctimas y es muy probable que sean reemplazados por completo en un futuro cercano. Un poco después vendrán escritores, actores y otros
https://www.ft.com/content/4f20fbb9-a10f-4a08-9a13-efa1b55dd...
Goldman Sachs dice que, de sus 46 mil empleados, 11 mil son ingenieros, y que está usando IA para redactar borradores de documentos de presentación pública
Solomon dijo que redactar el borrador del S-1, la declaración de registro inicial de una IPO, podía tomarle dos semanas a un equipo de 6 personas, pero ahora la IA puede completar el 95% en minutos
“Ahora lo que importa es el último 5%, porque el resto se volvió commodity”, es la idea
A mis ojos, eso es un cambio grande. Un banquero de inversión junior no es barato y recibe al menos 150 mil dólares al año en compensación total
Por ejemplo, este artículo: https://sourcegraph.com/blog/revenge-of-the-junior-developer
Entonces, para 2027, enjambres de agentes de IA autónomos deberían estar pululando alrededor de todos los reportes de bugs y resolviéndolos varias veces más rápido que los humanos. Genial. Entonces, para 2028, el software lleno de bugs será cosa del pasado. Claro, solo en empresas que hayan adoptado la IA por completo
De verdad espero con ansias un futuro en el que los proyectos de IT no se pasen de plazo ni de presupuesto y entreguen más valor del esperado. ¿Se me puede culpar por pensar que esto suena demasiado bueno para ser cierto?
En un sistema complejo, los resultados de grandes cambios internos no necesariamente son perceptibles, especialmente cuando la evidencia que estás usando ahora no es más que una muestra sensorial diminuta
No tienes una idea de qué tan rápido la empresa promedio despliega nuevos cambios de código, y no sé por qué crees que podrías saberlo. Los lanzamientos públicos de funciones para usuarios finales ni siquiera son una buena señal. Eso es un producto aguas abajo y solo una pequeña parte del software que se escribe
Es parecido a caminar por un centro comercial y pensar que puedes percibir el ambiente sobre los cambios en la cantidad de inmigrantes que ingresan al país cada mes
Lo que la IA va a eliminar son los empleos de cuello blanco en los que la gente pasa la jornada como sonámbula y hace todo a medias
En 2025, se puede hacer que un LLM reemplace eso. Lamentablemente, los ejecutivos que creen que la IA es un sustituto legítimo del trabajo real no notarán la diferencia
Creo que veremos a CEOs crédulos hacer estallar sus propias empresas como resultado. Habrá que ver si el resto logra sobrevivir. Por supuesto, los CEOs estarán bien
La IA no va a arreglar eso. Aunque elimines al 50% de los empleados, no estás eliminando al 50% de peor desempeño. En el peor de los casos, e incluso en promedio, la selección será casi aleatoria. Al final quedará la misma proporción de trabajadores mediocres
En un caso todavía peor, por culpa de métricas deficientes, terminas eligiendo activamente a los peores trabajadores, algo que ocurre más seguido de lo que nos gustaría pensar
Los gerentes que no entienden trabajar desde casa son personas que en toda su vida no han hecho más que hablar en la oficina. Por eso no entienden cómo sentarse en un lugar tranquilo a pensar puede ser trabajo y aportar valor a la empresa
Es una falla grave al no reconocer que, dentro de un negocio, distintas personas hacen distintos tipos de trabajo
Algunas personas son lentas, otras son rápidas o más eficientes y productivas, pero todas están bajo demasiada presión laboral. Siempre es evidente que hace falta más personal, pero supuestamente el presupuesto lo impide
Así que la situación que describen me suena a mito. Aunque las empresas estadounidenses son tremendamente ricas, o al menos tienen valoraciones muy altas, y los inversionistas tienen muchos lugares donde tirar dinero, así que podría ser que eso realmente ocurra
Si eso es cierto, como consumidor deberías esperar productos más sonámbulos y a medio terminar. Solo que quien los hace es la IA
¿Las IAs van a hacer clic en anuncios y comprar iPhones?
Está claro que hay un gran problema con los empleos de nivel inicial siendo reemplazados por IA
¿Por qué contratar a un pasante o a un recién graduado que no tiene ni la pericia ni la experiencia para hacer cosas que probablemente la IA sí puede hacer?
Claro, a la IA también hay que llevarla de la mano y darle prompts, pero es más barata o en realidad más “inteligente”. En muchos casos, ambas cosas
Trabajo con personas que creo que tienen la capacidad y el potencial para volverse competentes algún día, pero la inversión de tiempo y recursos para lograrlo es demasiado grande. Con frecuencia termino eligiendo resolver con IA lo que les habría delegado a ellas. Porque lo necesito rápido, ahora. Si se lo paso a una persona, no lo recibiré rápido, y para dejarlo en un estado utilizable habrá que ir y venir varias veces con feedback y revisiones
Como son personas, los plazos se corren 2 o 3 días hábiles. En cambio, a la IA le puedes dar un prompt, llevarla de la mano y terminar en 3 horas
No digo que la IA sea un regalo divino, pero los recién graduados y los roles de entrada quedaron en una posición bastante difícil
El concepto original de un pasante era un puesto de capacitación. Su productividad neta debía ser negativa
La estructura era que, después de la pasantía, la persona se quedaba en la empresa o se iba a otra, llevándose consigo la prioridad de la gente que había sido entrenada
Pero hoy los departamentos de RR. HH. corporativos hacen activamente cosas en contra de los empleados, y los empleados también son tan móviles que apenas recuerdan el nombre de sus empleadores, así que todo se volvió un ejercicio de poco valor
En una empresa anterior entrenábamos pasantes japoneses. A menudo venían a Estados Unidos con visas de 2 años, y cuando volvían a Japón ya eran muy buenos ingenieros. Valía totalmente la pena
Y los pasantes y recién ingresados también pueden usar IA. Esto se siente como preguntar: “Ahora que existen los compiladores, ¿para qué contratar programadores junior? Ya no necesitamos a alguien que escriba ensamblador tedioso”
Si la IA es de verdad un gran aumento de productividad, se convertirá en más software, funciones, optimizaciones, etc., tal como la gente ha hecho con las mejoras de productividad de las computadoras y el software durante los últimos 75 años
Si contratas a un pasante hoy, requiere mucha supervisión, es un costo neto para la organización y aporta un beneficio modesto
El pasante de mañana estará acostumbrado a usar IA, requerirá menos supervisión y producirá más aprovechando la IA. El impacto total podría ser mucho mayor
La postura de “los puestos de entrada están arruinados” solo funciona si se asume que la empresa quiere todas las desventajas de los pasantes y empleados junior, y que además la cantidad de trabajo por hacer es finita. Entonces el argumento sería que puedes obtener esas desventajas más barato con IA
Pero no lo veo así. Me parece mucho mejor tener a un empleado junior que sabe usar IA y produce como seis personas. Desde startups de una sola persona hasta las tecnológicas más grandes, en todos los lugares donde trabajé quedaba una enorme cantidad de cosas por hacer. Por eso todos hablan de decisiones de prioridad despiadadas
Entonces, ¿exactamente por qué los puestos de entrada están arruinados?
Como el costo de implementación bajó, lo resuelves tú mismo
La delegación bien definida incluye transferir no solo la tarea, sino también el criterio y la propiedad sobre el resultado. La delegación perfecta ocurre cuando confías en que la otra persona decidirá como tú, o al menos de una manera que respetas y entiendes
No puedes delegar completamente en la IA y, francamente, no deberías. La IA necesita prompts, interpretación y posprocesamiento. Sigues siendo tú quien piensa. El costo de implementación es bajo, pero el costo de decisión sigue recayendo en ti. Eso no es delegación, es ejecución asistida
En cambio, sí puedes delegar de verdad en humanos. Con el tiempo internalizan los objetivos, se adaptan al contexto y asumen responsabilidad de una forma que la IA nunca podrá
Hay muchas razones por las que la IA no puede ocupar tu lugar. Primero, el contexto superficial. No conoce las normas de la organización, las expectativas implícitas ni los detalles del dominio que no están escritos explícitamente en un prompt o en el codebase. Segundo, no tiene nada en juego. La IA no tiene carrera, reputación ni consecuencias. Un humano junior entrenado y de confianza no solo se vuelve más rápido, también se convierte en alguien que asume responsabilidad de forma independiente
Los juniors y pasantes también pueden usar herramientas de IA
Esto se siente como la forma definitiva de patear la escalera después de haber subido por ella
Históricamente, la gente ha sido bastante buena para predecir el impacto de una tecnología nueva sobre los empleos existentes
Pero ha sido muy mala para predecir los nuevos empleos, carreras e industrias que esa tecnología terminará creando
Por eso las economías de libre mercado generan más riqueza con el tiempo que las economías de planificación central. Los mercados libres hacen que más gente pruebe ideas que a primera vista parecen locas, reconocen antes las buenas ideas y reasignan recursos hacia ellas
Cuando no hay predicciones confiables, gana la reacción rápida
En cualquier caso, aunque la IA “destruya” de forma enorme empleos administrativos existentes, eso no necesariamente significa desempleo masivo. Pero es un razonamiento tan común que hasta tiene un término despectivo: ludismo
Y ahora se ve el extremo opuesto del ludismo entre los defensores de la IA. Invocan el gran impacto sobre los empleos actuales como una especie de atajo para dar la impresión de una capacidad enorme. Como dice el artículo de CNN, es una forma de marketing
El problema real fue que se usó maquinaria mecanizada para arrollar todo un sector de la economía de la época, destruyendo el valor del trabajo de una amplia gama de artesanos y bajándolos en la escala social
Incluso quienes consiguieron trabajo terminaron en talleres mucho más peligrosos y fueron forzados a entrar en una estructura legal empleador/trabajador más rígida. En términos generales, era una “innovación empresarial” relativamente nueva. Eso, naturalmente, hizo que el Estado asumiera la responsabilidad de hacer cumplir los contratos laborales, y seguramente se usaron fuerzas policiales públicas y privadas para imponerlos mediante la violencia
Es algo que muchos artesanos altamente calificados de este foro también deberían considerar. Porque es fácil creer que uno nunca se verá envuelto en una transición económica masiva causada por la adopción de una nueva innovación tecnológica
Como mínimo, vale la pena hojear el artículo de Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Luddite
Solo los locos vieron una máquina de Newcomen y pensaron: “¡ah, ferrocarriles!”. Y esos locos se volvieron increíblemente ricos. Grandes categorías de trabajo desaparecieron y surgieron otras
Creo que la situación actual es muy parecida en cuanto a subestimar el alcance de aplicación. Aunque la disponibilidad de nuevas categorías laborales podría ser distinta. Pero eso también podría ser que yo esté subestimando nuevas categorías que todavía no vemos, como alguna vez ocurrió con los fogoneros y los conductores de tren
En los países desarrollados hay una demanda potencial considerable de más y mejores servicios
Por ejemplo, las clases media alta y media en países como India y Thailand suelen acceder a mejores servicios en restaurantes, hoteles y hogares que sus pares en países ricos
El cuidado de adultos mayores y los servicios de salud son sectores especialmente importantes en los que la sociedad podría beneficiarse de asignar más mano de obra
Además, mucha gente terminará en roles de construcción, mantenimiento y supervisión de robots. A pesar del avance rápido, durante muchos años los robots seguirán sin ser tan hábiles con las manos, confiables y, en general, competentes como un humano adulto. Basta ver la paradoja de Moravec
Hay una razón por la que Trump quiere bajar las tasas
Aunque sea doloroso, una economía ZIRP no escucha al consumidor final. Si los ingresos son lo bastante altos, no hay motivo para innovar ni para crear ideas locas
Cada vez que alguien analiza, a partir del estado actual de las herramientas de IA, que la disrupción de la IA no es más que sobrecalentamiento, me recuerda a los escépticos que ignoraron el crecimiento exponencial de los casos de COVID-19 porque las cifras iniciales eran bajas
Dejando eso de lado, no entiendo cómo este artículo es un análisis y no una columna de opinión. Todo el análisis consiste en preguntarle a un economista laboral qué condiciones tendrían que darse para que este argumento se sostenga, y en presentar una teoría alternativa que ya circula: que los CEO de empresas de IA están generando un hype falso
El autor incluso usa expresiones coloquiales como “Yeaaahhh. So, this is kind of Anthropic’s whole ~thing.~”. ¿De verdad este es el nivel de análisis que CNN puede aportar sobre este tema?
Podrían haber trazado una comparación entre el crecimiento de las capacidades de los modelos base y recursos finitos como datos, cómputo y hardware. Podrían haber tratado el mercado actual de capital de riesgo y la necesidad de que las empresas muestren resultados, no promesas. Podrían haber escrito sobre las dificultades de una enorme industria biotecnológica para combinar nuevas y emocionantes herramientas de descubrimiento de fármacos con el lento proceso de aprobación de la FDA. Aquí no hicieron nada de eso
Es cierto que los humanos tenemos mala intuición para el crecimiento no lineal, pero esa similitud no compensa las demás diferencias
Todavía sufrimos sus consecuencias, y eso terminó eliminando la representación de la clase trabajadora en la política y reprimiendo protestas reales como Occupy Wall Street
Si esta burbuja estalla, la industria de TI colapsará durante años, como en 2000
Pero no es muy útil. De hecho, este tipo de argumento por analogía revela falta de análisis real, de evidencia confiable y de justificación de la postura
Si uno elige analogías a conveniencia para argumentar así, solo está repitiendo su propia postura, no dando razones para que otros la crean
Todos los que dibujaron gráficas de aceleración, como pg, se equivocaron
De hecho, creo que durante los primeros meses prácticamente todos los comentaristas, sin importar su orientación política, se equivocaron sobre lo que pasaría con el COVID
No entiendo qué líder empresarial podría emocionarse ante la idea de que los humanos sean reemplazados por IA.
Si nadie tiene trabajo, ¿quién va a comprar tus cosas? Si sube el desempleo del país, el gasto de consumo se desacelera y empieza una recesión. ¿Cómo se puede esperar eso con entusiasmo?
Hasta ahora, con cualquier automatización, cada actor obtiene beneficios al reducir sus propios costos, y si lo hace con más inteligencia que los demás, vence al mercado por un rato.
El pavo, cada día que sigue vivo, acumula un poco más de evidencia de que el granjero es una fuente infinita de comida gratis que solo quiere lo mejor para él.
Es fácil engañarse a uno mismo con cosas como la paradoja de Jevons, pensando que las leyes económicas son eternas.
Solo hace lo suyo sin pensar.
Si pudiera pensar, probablemente estaría muy orgullosa de las cifras trimestrales, o incluso por hora, que podría presentar. Los números subieron, así que es hora de recibir una recompensa.
No solo están en riesgo los rangos bajos de base; las empresas también pueden ser desplazadas fácilmente. Porque se puede considerar que la IA es capaz de superar o reemplazar productos existentes.
¿La mayor barrera de entrada terminará siendo el dinero para la capacidad de procesamiento y el equipo físico necesarios para ejecutar la IA que respalde el producto?
El artículo original también trata de que el CEO del laboratorio de IA Anthropic dijo que ve venir pronto un gran problema social.
El problema es que el entorno informativo está distorsionado. El autor y muchos comentaristas describen estas preocupaciones como “optimismo” o “sobrecalentamiento”, porque no creen que la IA vaya a tener realmente un impacto tan grande.
Desde la aparición de las computadoras, se automatizó una enorme cantidad de trabajo de cuello blanco.
Si se compara lo que hacía un trabajador de oficina en los años 60 con lo que hace la gente hoy, casi no se reconoce.
Pasaban muchísimo tiempo en tareas que el software ahora hace automáticamente o vuelve 1,000 veces más rápidas. Pero, en general, eso más bien creó más empleos de cuello blanco. Gracias a esas capacidades se pudo procesar más trabajo y, como resultado, hicieron falta nuevas tareas.
Sobre lo primero, durante la Gran Depresión el desempleo fue de “apenas” 30%. Y esas personas al final pudieron encontrar otros trabajos. Aquí estamos hablando de desempleo permanente para mucha más gente.
Los luditas tenían razón. Las máquinas les quitaron sus empleos. Las personas que habían invertido mucho en sus habilidades quedaron en desventaja permanente, y quienes resistieron fueron ejecutados.
Sobre lo segundo, para ser precisos, que no haya empleos no significa que no haya problemas. Hay muchísimo trabajo que la sociedad debe lograr, y en un mundo perfecto, alguien que perdió por automatización su trabajo empacando cajas de Amazon podría abrir una guardería para padres de bajos ingresos. Pero no tenemos un modelo económico que haga viable la mayoría de esas cosas, y solo va a empeorar.
Eso pasó sin mucho comentario.
Antes de los LLM, habría tenido que pagar mucho más dinero para obtener las horas de clase necesarias, pero gracias a Google Translate y DeepL fue posible un aprendizaje casual significativo. Podía estudiar por mi cuenta, intentar entender, y llevar preguntas al profesor en clases 2 o 3 veces por semana.
Ahora estoy aprendiendo Cantonese y Mandarin, los idiomas de mis padres. A veces da risa lo mal que lo hace el LLM. Es como si sacara un 1 natural en un d20 y soltara cualquier frase. Al menos esa es la ambientación en mi cabeza. Está jugando DnD al lado.
Veo a menudo la frase: “La IA no puede hacer todo mi trabajo, así que mi empleo está a salvo”.
Pero a escala y con el paso del tiempo, si la IA puede hacer el 80% de tu trabajo, entonces se hará que la IA haga ese 80%. El 20% restante de trabajo humano se consolidará y se convertirá en puestos de tiempo completo para el 20% de la plantilla original, y el otro 80% será despedido.
No hace falta que la IA haga el 100% de algún puesto tal como está definido hoy para que ocurra una gran reorganización laboral. Los puestos se redefinirán y, por lo general, se reducirán a las partes que realmente deben hacer los humanos.
Desde el punto de vista del empleado, las ganancias de eficiencia obtenidas con la IA no son tuyas, sino de la empresa.
Más te vale poder pagar la hipoteca con eso.