La IA ya está automatizando tareas en forma significativa

Según Anthropic, la IA ya impacta el 36% de las ocupaciones, automatizando el 43% de sus tareas y concentrándose en empleos de ingresos medios y altos.

La empresa Anthropic, desarrollador de uno de los LLM’s más famosos del mundo, me refiero a Claude.ai realizó un estudio, Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations que buscaba medir el tipo de uso de su ChatBot para lo cual categorizó cuatro millones de consultas en la plataforma Claude. En todo caso hay que manejar en forma cuidadosa la validez de los resultados, ya que no queda claro el nivel de representatividad del análisis, tanto en términos del tamaño de la muestra (cuanto representa respecto del total de consultas a Claude), así como del proceso de selección de la muestra (aleatoridad, periodo de tiempo incluido y otros), pero más allá de eso, entrega algunas señales del uso de la plataforma.

Con esas consultas, las categorizó utilizando el estándar Red de Información Ocupacional ( O*NET), base de datos de definiciones de puestos de trabajo, realizada por el Ministerio del Trabajo de los Estados Unidos de Norteamérica.

Para el estudio se identificaron patrones de uso, esto es, tareas según si la IA se utilizaba para automatización (43%) o aumento de capacidades humanas (57%). Además se analizó la profundidad del uso de IA, esto es, cuántas tareas dentro de cada ocupación se utilizaba inteligencia artificial.

Como parte del estudio se comparan sus resultados con variables asociadas al mercado del trabajo, niveles salariales, barreras de entrada y habilidades de los trabajadores.

Principales Resultados

Algunos de sus principales resultados:

Principales usos

• 37,2% de las consultas están asociadas a software y matemáticas
• 10,3% asociados a artes, medios y diseño

Profundidad de uso

• El 4% de las ocupaciones usan IA en al menos el 75% de sus tareas.
• 11% de las ocupaciones utilizan IA en al menos la mitad de sus tareas.
• 36% de las ocupaciones usan IA en al menos un 25% de sus tareas.

Automatización vs. aumento de capacidades

• 57% de los usos son para aumento de capacidades humanas (aprendizaje, mejora de tareas).
• 43% de los usos corresponden a automatización (tareas ejecutadas con mínima intervención humana).

Distribución por tipo de trabajo

• Mayor uso en ocupaciones de salario medio y alto (cuartil superior de ingresos).
• Baja adopción en ocupaciones de muy altos salarios (médicos, abogados) y bajos salarios (trabajos físicos o manuales).

Nivel educativo y capacitación requerida

• El mayor uso de IA se encuentra en ocupaciones de preparación considerable (Job Zone 4, típicamente con licenciatura).
• Menor uso en ocupaciones con barreras de entrada muy bajas o muy altas.

Riesgos y Desafíos

Adopción y Uso

• Sesgo en la adopción de IA entre sectores económicos, el uso de IA no está distribuido equitativamente entre todas las ocupaciones. Está altamente concentrado en tareas de software, análisis de datos y redacción técnica. Las profesiones que requieren interacción física (médicos, trabajadores de la construcción, logística, manufactura) muestran una menor integración, lo que puede ampliar la brecha entre industrias tecnológicas y no tecnológicas.
• Diferencias en la accesibilidad y habilidades digitales, los profesionales altamente capacitados están usando IA para mejorar su productividad, pero trabajadores con menos formación pueden quedarse atrás si no hay capacitación adecuada.  Esto podría generar nuevas desigualdades en el acceso a oportunidades laborales.
• Automación de tareas vs. complementación humana, el 43% de los usos de IA ya son automatizados, lo que indica que algunos trabajos podrían ser reemplazados en el futuro. No está claro si la IA creará suficientes nuevos empleos para compensar la posible eliminación de tareas rutinarias y repetitivas.

Económicos y Laborales

• Desplazamiento laboral y transformación del mercado de trabajo, las ocupaciones con tareas repetitivas y predecibles (redacción técnica, atención al cliente, programación de bajo nivel) están más expuestas a la automatización. Podría haber desajustes entre la oferta y la demanda laboral, ya que la IA avanza más rápido que la capacidad de los trabajadores para reentrenarse.
• Impacto desigual en los salarios, la IA tiene mayor adopción en trabajos de ingresos medios y altos, lo que puede consolidar desigualdades salariales en la economía. Los profesionales con habilidades avanzadas en IA pueden beneficiarse económicamente, mientras que quienes no las desarrollen pueden ver reducidas sus oportunidades laborales.
• Cambios en la demanda de habilidades, se necesitarán más habilidades en gestión de IA, análisis de datos, supervisión de modelos y ética en IA. Las tareas que antes eran valiosas pueden perder importancia si la IA las hace más eficientes.

Técnicos y Metodológicos

• Limitaciones en la medición y predicción de impacto, los datos actuales no reflejan cómo los usuarios aplican las respuestas de la IA en la práctica. La base de datos ocupacional O*NET es estática, por lo que no considera nuevas ocupaciones creadas por IA.
• Falta de integración con herramientas multimodales, Claude y otras IA analizadas en el estudio solo trabajan con texto, lo que excluye usos en diseño, arquitectura, salud y manufactura. Las futuras evoluciones de IA en video, audio y robótica cambiarán drásticamente el impacto medido hoy.

Éticos y Regulatorios

• Regulación insuficiente y falta de políticas de mitigación, la IA está avanzando más rápido que la regulación laboral y de privacidad. Es necesario diseñar políticas de seguridad laboral, control de sesgos y transparencia en el uso de IA.
• Dependencia excesiva en IA,si las empresas dependen demasiado de IA en la toma de decisiones y producción, puede haber pérdida de habilidades humanas críticas. Las decisiones automatizadas podrían reforzar sesgos discriminatorios si no se controlan adecuadamente.

Privacidad y uso de datos

• Aunque el estudio utilizó métodos de privacidad-preservada, el uso de IA en entornos laborales plantea riesgos sobre recolección de datos, vigilancia y monitoreo de empleados.

Principales conclusiones

• La IA ya está impactando el mercado laboral en varias industrias, con un uso creciente en programación, análisis de datos y redacción técnica.
• Los trabajos manuales y de interacción física son los menos afectados por la IA en este momento.
• El impacto de la IA en la economía es dinámico y debe ser monitoreado constantemente para identificar tendencias emergentes y preparar respuestas adecuadas.
• Las herramientas de IA no están reemplazando completamente los trabajos, sino modificando la forma en que se realizan tareas específicas.
• El uso de IA se concentra en ocupaciones que requieren un nivel significativo de preparación académica y habilidades cognitivas, como escritura, análisis y programación.
• Se necesita un enfoque basado en datos para comprender mejor el impacto económico y laboral de la IA y tomar decisiones informadas sobre su regulación y adopción.

Imagen de portada generada por IA