Según una investigación de la Kellogg School of Management cuando una nueva herramienta complementa a los trabajadores en la ejecución de una tarea, los más experimentados y mejor pagados sufren, mientras que los principiantes parecen sacar provecho.
El lanzamiento de ChatGPT en 2022 hizo estallar una conversación que llevaba años bullendo a fuego lento: ¿cómo y hasta qué punto cambiarán las nuevas tecnologías el mercado laboral?
Cierto es que la IA generativa, como ChatGPT, constituye un enorme avance. Pero no es la primera vez ni mucho menos que una nueva herramienta ha estado a punto de transformar (o incluso eliminar) ciertos puestos de trabajo. De la experiencia pasada podemos extraer importantes lecciones sobre lo que cabe esperar del futuro.
En un nuevo estudio, Dimitris Papanikolaou y Bryan Seegmiller (catedrático y profesor adjunto de Finanzas, respectivamente, de la Kellogg School of Management) examinaron los efectos de la llegada de nuevas tecnologías en los trabajadores y sus ingresos. Leonid Kogan y Lawrence Schmidt, de la Sloan School of Management del MIT, colaboraron en el estudio.
El análisis se centró en el periodo comprendido entre 1981 y 2016, en el que se introdujeron numerosas nuevas tecnologías en una gran variedad de ocupaciones, tanto manuales como intelectuales.
Como era de esperar, los investigadores constataron que cuando una nueva herramienta es capaz de realizar una tarea en lugar de un trabajador, sufren todos los trabajadores del gremio. "Experimentan una pérdida de ingresos salariales, casi independientemente de su edad y su nivel de ingresos, el sector en que trabajan, el tipo de trabajo que desempeñan y de si poseen o no un título universitario", afirma Papanikolaou. Pero cuando una nueva tecnología complementa a los trabajadores en la ejecución de una tarea, los efectos son más complejos: los más experimentados y mejor pagados sufren, mientras que los principiantes parecen sacar provecho.
Papanikolaou, Seegmiller y sus colegas también estudiaron las posibles consecuencias de la IA para los trabajadores de nuestra época. Observaron que "la IA, como tecnología, nivela el campo de juego de una profesión", según Papanikolaou. Por ejemplo, si todo el mundo se vuelve capaz de programar, un programador cualificado y experimentado será menos valioso en el mercado laboral. La conclusión es que la IA "perjudicará a los trabajadores más diestros en su trabajo".
La medición de la exposición a las nuevas tecnologías
Los investigadores empezaron por recopilar descripciones de puestos de trabajo a partir de la ONET, la Red de Información Ocupacional, así como de la edición de 1991 del Diccionario de títulos ocupacionales, dos fuentes de información ampliamente utilizadas sobre las distintas profesiones y las funciones que en ellas se desempeñan. Por ejemplo, la entrada de ONET para "Maestro de jardín de infancia, excepto educación especial" ofrece una lista de 37 tareas, entre ellas "demostrar actividades a los niños" y "leer libros a clases enteras o grupos pequeños".
Después, en un giro quizás irónico, los investigadores pidieron a ChatGPT que clasificara las tareas de cada trabajo como "rutinarias" (aquellas que no exigen mucha experiencia y probablemente son fáciles de automatizar) o "no rutinarias" (las que requieren mucha experiencia y probablemente son difíciles de automatizar). Los resultados de ChatGPT se cotejaron con los de otros métodos de clasificación para garantizar su fiabilidad.
Por ejemplo, explica Papanikolaou, yo, como profesor, a veces tengo que "enseñar, escribir artículos y tramitar reembolsos". Esta última tarea "es probablemente rutinaria, mientras que las otras dos no lo son en absoluto".
A continuación, los investigadores elaboraron una lista de patentes importantes emitidas entre 1980 y 2007. Se concentraron en las denominadas patentes innovadoras, es decir, aquellas que mostraban ser muy diferentes de sus antecesoras, pero que habían influido enormemente en las siguientes.
A continuación, el equipo calculó en qué medida esas patentes innovadoras estaban relacionadas con labores rutinarias o no rutinarias. Si guardaban una estrecha relación con una tarea rutinaria, consideraron que la tecnología sería ahorradora de mano de obra, es decir, que probablemente estaría abocada a automatizar por completo la tarea. Si la tecnología patentada guardaba estrecha relación con una tarea no rutinaria, la consideraron potenciadora de la mano de obra, es decir, probablemente abocada a complementar al trabajador que ejecutara la tarea.
Esta información se utilizó para calcular el grado de exposición de distintas ocupaciones a los efectos de las tecnologías ahorradoras y potenciadoras de la mano de obra. La exposición de un trabajo a las tecnologías ahorradoras se consideró elevada si muchas de sus tareas se habían automatizado en un periodo de tiempo determinado; del mismo modo, la exposición de un trabajo a las tecnologías potenciadoras se consideró elevada si muchas de sus tareas no rutinarias se habían visto complementadas en un periodo de tiempo determinado.
Efectos de la exposición a nivel de las ocupaciones y de los trabajadores
Para determinar las consecuencias de la exposición a las tecnologías ahorradoras y potenciadoras de la mano de obra, los investigadores recopilaron datos procedentes del Gobierno de EE. UU. sobre los ingresos, la edad y el nivel académico de trabajadores de distintos oficios y profesiones en los años posteriores a la emisión de las patentes innovadoras.
En total, en todas las ocupaciones la exposición a las tecnologías ahorradoras de mano de obra había provocado una disminución de los sueldos y del empleo. La exposición a las tecnologías potenciadoras, en cambio, había producido un aumento de los sueldos y del empleo en el trabajo en cuestión.
Ahora bien, cuando los investigadores cambiaron de enfoque y empezaron a analizar el efecto de la exposición a las tecnologías a nivel del trabajador, más bien que de su ocupación, descubrieron una historia mucho más complicada, sobre todo con respecto a las tecnologías potenciadoras de la mano de obra.
En todas las ocupaciones, el trabajador medio que de pronto se veía directamente expuesto a una tecnología potenciadora de la mano de obra había experimentado una ligera disminución de sus ingresos y un ligero aumento de las probabilidades de perder su empleo. Estas tendencias mostraron ser más pronunciadas aún entre los trabajadores intelectuales, los de más edad y los mejor pagados dentro de una misma profesión.
Este hallazgo, combinado con la certeza de que los salarios habían aumentado a nivel de ocupación, "hace suponer que gran parte de los beneficios van a parar a manos de los trabajadores que recién empiezan a ejercer la profesión", afirma Papanikolaou. En otras palabras, los trabajadores que están acostumbrados a hacer las cosas de cierta manera tienen dificultades para adaptarse cuando llega la tecnología complementaria, mientras que los menos experimentados enseguida saben aprovechar el poder de las nuevas herramientas.
¿Qué nos depara el futuro con la IA?
Pero bien cabe preguntarse si las tendencias del avance tecnológico de las últimas décadas se repetirán con la IA. Para averiguarlo, Papanikolaou, Seegmiller y sus colegas realizaron un nuevo análisis. Esta vez, en lugar de utilizar las patentes como indicadoras del cambio tecnológico, los investigadores preguntaron a ChatGPT si la IA podría realizar ciertas tareas prescindiendo de la intervención humana o si necesitaría mucha intervención humana.
Una vez más, los investigadores cotejaron esta información con las descripciones de las ocupaciones para determinar si las tareas rutinarias y no rutinarias de un trabajo podían ser complementadas o sustituidas por la IA. Utilizaron datos del censo sobre los ingresos de los estadounidenses para pronosticar el efecto que podría tener la exposición a la IA en los sueldos.
Pese a que son especulativos, los resultados permiten suponer que tanto los trabajos administrativos y de oficina como los de producción y transporte están sumamente expuestos a la IA como tecnología ahorradora de mano de obra.
Por otro lado, entre las ocupaciones más expuestas a la IA como tecnología complementaria figuran las de "suscriptor de seguros", "transcriptor médico", "representante de atención al cliente", "asesor financiero personal" y "analista presupuestario". Los investigadores vaticinan que los profesionales con menos experiencia en estas labores probablemente se beneficiarán de la ayuda robótica, mientras que los más veteranos tendrán dificultades y sufrirán caídas salariales, porque su pericia y experiencia ya no les proporcionarán la ventaja competitiva de antes.
Efectos complejos
Papanikolaou afirma que la investigación ofrece una perspectiva muy necesaria sobre cómo la IA —o cualquier otra nueva tecnología— puede transformar el mercado laboral.
"Sobre todo en el caso de la IA, todo el mundo entra en pánico: la frase 'la IA afectará a mi trabajo' se interpreta como 'la IA hará el trabajo por mí'. Y las dos cosas no son lo mismo, porque la IA puede ser una herramienta o un sustituto", afirma. "Y solo porque el trabajo vaya a estar sujeto a cambios no significa que vaya a eliminarse".
Los resultados también apuntan a que las destrezas sociales serán cada vez más importantes en el mundo laboral. De hecho, la tecnología apenas ha afectado a los empleos que dependen principalmente de las habilidades interpersonales.
Por ejemplo, señala Papanikolaou, en el futuro las herramientas de IA podrán ayudar a los médicos y enfermeros a establecer diagnósticos, pero probablemente no podrán prodigar la atención y el apoyo emocional que los pacientes necesitan: "Eso es algo que probablemente haría mucho peor la IA".