Cómo puede impactar ChatGPT en el trabajo de oficina: lo que sabemos hasta ahora

Desde que la inteligencia artificial (IA) generativa irrumpió en escena en noviembre del año pasado, el pronóstico para los trabajadores de oficina ha sido sombrío. OpenAI, la empresa que está detrás de ChatGPT, calcula que los puestos de trabajo más amenazados por la nueva ola de IA son los que tienen los sueldos más altos, y que alguien con un puesto que paga un salario de seis cifras [al año] está tres veces más expuesto que alguien que gana u$s 30.000. McKinsey advierte de la capacidad de los modelos para automatizar la aplicación de conocimientos especializados.

Hay una tentación de considerar estas advertencias meras proyecciones. Miles de años de historia han sumido a muchos de nosotros en la falsa sensación de seguridad de que la automatización es algo que ocurre con los trabajos de los demás, nunca con los nuestros.

Pero para algunos, el temor a que la IA pueda algún día ocupar puestos de trabajo de oficina ya es una realidad. En un ingenioso estudio publicado este invierno, investigadores estadounidenses demostraron que a los pocos meses del lanzamiento de ChatGPT, los redactores publicitarios y diseñadores gráficos de las principales plataformas de empleo freelance experimentaron un descenso significativo en el número de trabajos que conseguían, y un descenso aún más pronunciado en sus ingresos. Esto sugería no sólo que la IA generativa les estaba quitando trabajo, sino también que devaluaba el que todavía tenían.

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Lo más sorprendente del estudio es que los freelancers que antes tenían los ingresos más altos y realizaban más trabajos no tenían menos probabilidades de ver cómo su empleo y sus ingresos disminuían en comparación con los demás trabajadores. En todo caso, obtuvieron peores resultados. En otras palabras, estar más calificado no era un escudo contra la pérdida de trabajo o de ingresos.

Pero el mercado del trabajo freelance online abarca una forma muy particular de trabajo de cuello blanco y de mercado laboral. ¿Y si nos fijamos en las categorías superiores de la clase trabajadora del conocimiento?

Podemos recurrir a un reciente y fascinante estudio de la Harvard Business School, que supervisó el impacto de ofrecerle GPT-4, la última y más avanzada versión de OpenAI, a los empleados del Boston Consulting Group.

Los empleados de BCG, asignados al azar para utilizar GPT-4, fueron mucho más productivos realizando una serie de tareas de consultoría que sus compañeros que no pudieron acceder a la herramienta. Los consultores asistidos por IA no sólo realizaron las tareas un 25% más rápido y las completaron en un 12% más, sino que su trabajo fue un 40% de mejor calidad que el de sus compañeros no asistidos.

Se beneficiaron empleados de todos los niveles de calificación, pero, siguiendo un patrón ya habitual en los estudios sobre IA generativa, los mayores aumentos de rendimiento se produjeron entre los trabajadores menos calificados. Esto tiene un sentido intuitivo: los grandes modelos lingüísticos se entienden mejor como excelentes 'regurgitadores' y resumidores del conocimiento humano existente y de dominio público. Cuanto más se acerque el conocimiento propio a ese límite, menor será el beneficio de utilizarlos.

Había una trampa: en una tarea más compleja, que implicaba analizar las pruebas cuantitativas sólo después de una lectura cuidadosa de los materiales cualitativos, los consultores asistidos por IA obtuvieron peores resultados: GPT-4 pasó por alto las sutilezas. Sin embargo, dos grupos de participantes se desmarcaron de esta tendencia. El primero, denominado 'cyborgs' por los autores, se entrelazaba con la IA, moldeando, comprobando y perfeccionando constantemente sus respuestas; mientras que el segundo, 'centauros', dividía el trabajo, delegando subtareas más adecuadas para la IA mientras se centraba en sus propias áreas de especialización.

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En conjunto, los estudios nos dicen tres cosas. En primer lugar, la regulación será clave. El trabajo freelance online es el mercado laboral menos regulado que se puede encontrar. Sin protección, incluso los trabajadores del conocimiento tienen problemas.

En segundo lugar, cuanto más polifacética sea la función, menor será el riesgo de automatización total. El modelo de gig-worker ['trabajador de changa'] que realiza una tarea para varios clientes -redacción publicitaria o diseño de logos, por ejemplo- está especialmente expuesto.

Y en tercer lugar, para sacar el máximo partido de estas herramientas y evitar sus trampas, hay que tratarlas como una extensión de nosotros mismos, comprobando sus resultados como lo haríamos con los nuestros. No son asistentes independientes e infalibles a los que podemos delegar o traspasar la responsabilidad.

En el lenguaje de los millennials, la IA generativa es la frenemy [amiga-enemiga] de los trabajadores de oficina. Es prudente ser cauteloso, pero podría convertirse en una relación floreciente.