“Entrevista” con Betsey Stevenson, profesora de Economía de la Universidad de Michigan, y su ponencia sobre «trabajo, máquinas y crecimiento económico»
Sabemos que la IA generativa de texto es capaz de mejorar las búsquedas, la consulta de información compleja, el análisis de datos o la redacción de contenidos.
También sabemos que para sacarle un buen partido a los chatbots hay que afinar el lenguaje con el que los interpelamos y acertar con los prompts.
Estamos desarrollando un proceso de «conversación» con las máquinas que todavía no hemos explorado del todo, sobre todo las posibilidades que ofrece «conversar» con contenidos.
Con la IA generativa, la relación con un texto puede ser distinta a la habitual. Podemos leerlo o consultarlo, para eso está escrito, pero también tenemos la posibilidad de «conversar» con él, preguntarle y hacer que nos responda.
A finales de 2024, The Washington Post presentó la plataforma «Conversations» basada en IA para que los lectores pudieran debatir o interlocutar con los contenidos producidos por los periodistas.
En esta línea, lo que sigue es una supuesta «conversación» con la conferencia que hace unas días pronunció Betsey Stevenson, profesora de Economía y Políticas Públicas en la Universidad de Michigan, sobre «Trabajo, Máquinas y Crecimiento económico”.
Durante una hora y media, la profesora Stevenson expuso su visión sobre el impacto de la IA en el mercado del trabajo. La IA nos hubiera permitido resumir la ponencia pero también nos ha abierto la posibilidad de reconstruirla parcialmente a modo de entrevista. Hemos hecho la prueba y ahí está el resultado. Al final del artículo exponemos el proceso seguido y la valoración.
Betsey Stevenson: “La IA puede provocar que el valor del trabajo humano caiga por debajo del coste de subsistencia”
¿A largo plazo, la inteligencia artificial pone en peligro el trabajo humano?
Éste es un miedo legítimo, relacionado con lo que se denomina la «tercera etapa» de la IA, que contempla la sustitución total de los humanos. El miedo surge de la posibilidad de que, a la larga, la IA se convierta en un sustituto perfecto del conocimiento humano y que el valor del trabajo de las personas caiga por debajo del coste de subsistencia.
¿Tan bajo?
Emplear personas puede llegar a ser innecesario si el valor que generan es inferior al coste de mantenerlas. Sólo tendría sentido contratarlas si su coste fuera extremadamente barato.
¿Y a corto plazo?
Veremos principalmente reemplazo de tareas y evolución de puestos de trabajo. El ejemplo clásico es el de los cajeros automáticos de los bancos. Los empleos no desaparecieron sino que evolucionaron hacia tareas más complejas.
La preocupación por el «desempleo tecnológico» no es nueva.
No. Economistas como Keynes ya hablaban de «desempleo tecnológico» en los años 30, y en el siglo XIX Marx expresaba preocupaciones similares sobre cómo el capitalismo podía priorizar la productividad por encima de las personas. Las preocupaciones actuales reflejan estos temores históricos.
Pero la IA es una tecnología distinta. ¿En qué se diferencia su impacto del causado por las revoluciones tecnológicas anteriores?
Innovaciones como la máquina de vapor o la electricidad tardaron décadas en reorganizar significativamente el trabajo… La máquina de vapor, 50 o 60 años. La electricidad, unos 30. Los ordenadores personales tardaron menos. Hay razones para creer que la IA podría ser mucho más rápida. Herramientas como ChatGPT alcanzaron 100 millones de usuarios en muy poco tiempo.
Todas las tecnologías impactan de una forma u otra en la forma de trabajar y alteran los tipos de trabajo necesarios…
A diferencia de las automatizaciones anteriores que afectaban principalmente al trabajo manual, la IA afecta al trabajo cognitivo. Esto hace que el futuro se perciba potencialmente más preocupante.
Preocupa la pérdida de empleos de bajo nivel pero también los trabajos cualificados parecen estar en peligro
A corto plazo, las personas que ocupan empleos cualificados continuarán siendo necesarias. Podrán generar mucho valor utilizando la tecnología y mantener o incluso aumentar sus salarios. A largo plazo, está por ver.
¿De qué depende?
No se tratará sólo de si la IA puede realizar bien una tarea, sino de si puede hacerla de forma más económica que una persona. La comparación entre el coste de un humano y el de una máquina que realicen el mismo trabajo es fundamental. En muchos lugares del mundo las personas siguen ejecutando tareas que podrían hacer las máquinas simplemente porque la mano de obra humana es más barata.
Lo que empujará los salarios a la baja.
Sí, salvo que los humanos sigan siendo necesarios para ciertas tareas. Por ejemplo, las que la IA no puede replicar fácilmente.
¿Cómo cuáles?
Las que implican criterio para decidir cómo utilizar las predicciones de la IA, la habilidad de evaluar las ideas, la capacidad de pensamiento crítico y de cuestionar las decisiones, la creatividad, la capacidad de aprender cosas nuevas, las habilidades sociales y de relación con la comunidad… La IA no es ni será capaz de hacer eso.
Pero tendrá una gran capacidad de transformar la manera en que producimos
El modelo macroeconómico básico combina capital físico y capital humano con una «receta» o función de producción destinada a generar PIB… Tecnologías anteriores hacían los inputs más productivos, pero no cambiaban la «receta”. La IA tiene el potencial de cambiar la función de producción misma, quizá incluso generando nuevas ideas e innovaciones que antes eran exclusivamente humanas. La IA nos proporciona poderes predictivos sin precedentes, similares a cómo las calculadoras y ordenadores revolucionaron la computación. Permite inferir instrucciones a partir de ejemplos y procesar conocimiento tácito que antes se adquiría por la experiencia vivida.
Y aún así algunos economistas defienden que la IA puede generar empleo ¿Cómo puede ocurrir eso con una herramienta que tiende a la sustitución?
Fomentando las habilidades esencialmente humanas. De lo contrario él único factor de valor del trabajo humano será el coste.
Proceso y valoración
Para elaborar la “conversación” he utilizado la herramienta NotebookLM, le he indicado el link de la ponencia en Youtube y le he pedido que elaborara un resumen en formato entrevista en el que las respuestas no excedieran de las tres o cuatro líneas de texto. La primera versión era interesante pero muy mejorable. Las preguntas y respuestas se sucedían sin orden lógico, y la máquina, por supuesto, no repreguntaba cuando hubiera sido interesante hacerlo.
Del total de respuestas he desechado aproximadamente la mitad. He repreguntado a la aplicación sobre algún aspecto que no quedaba suficientemente claro, he pedido más concreción sobre algún concepto, he reordenado las respuestas, he reescrito algunas preguntas y retocado algunas respuestas.
En total calculo que habré ahorrado entre un 10 y un 15% del tiempo que le hubiera dedicado de haberlo hecho manualmente. No es mucho ahorro. Probablemente por falta de buenas indicaciones iniciales pero también porque la ambigüedad, falta de precisión y carencia de criterio con el que responden estos sistemas obliga a revisar el texto de arriba a abajo.
Intuyo también que, de haberlo hecho a mano, el resultado hubiera sido algo mejor.
Seguiremos conversando.
Joan Rosés
