La generación de IA es lo primero para los trabajadores remotos

Hay una historia ordenada en lo que respecta a la automatización: si alguien ha sentido su impacto, son primero los trabajadores de la fabricación y el comercio. La llegada del telar mecanizado empujó a los tejedores que trabajaban para sí mismos a las fábricas. Después de que Ford sacara a relucir la línea de montaje, mecánicos e ingenieros expertos tuvo que aprender a hacer movimientos de memoria. Con el tiempo, el personal de apoyo de las oficinas corrió una suerte similar. Cuando llegaron los ordenadores en red, los trabajadores de oficina y administración vieron cómo su trabajo pasaba de interactuar con la gente a rellenar formularios de software y marcar casillas. Demasiados de ellos pagaron menos. Demasiados desarrollan menos habilidades. Demasiados tratados con menos variedad, conexión humana y dignidad.

Mientras tanto, la mayoría de los trabajadores del conocimiento han visto más o menos lo contrario: la automatización ha anunciado un trabajo más desafiante, creativo y que mejora las habilidades y que paga mejor, en dólares y estatus. Y aunque nos sorprendió a todos, la pandemia y el nuevo mundo del trabajo remoto dieron a estos empleados aún más autonomía y una vida más equilibrada. Esto no es solo anecdótico; más de cinco décadas de investigación en campos como la economía laboral, la psicología y la sociología apuntan al hecho de que los trabajadores de cuello blanco tienen más que ganar con la automatización. Una alta dirección con un MBA se enfrenta a muchas tareas no rutinarias y basadas en el juicio que producen mucho valor, y se beneficia desproporcionadamente de la tecnología que automatiza el trabajo rutinario para quitarle el camino. De hecho, los científicos tienen un nombre para este fenómeno de «riqueza para los ricos»: cambio técnico sesgado por las habilidades.

Ahora, la historia parece estar cambiando.

Ahora se trata de la presencia física. Si trabaja de forma totalmente remota (o podría), es posible que muchas de sus tareas se automaticen en gran medida pronto, mientras que los trabajadores que tienen que presentarse y usar sus cuerpos para obtener resultados están en un terreno más seguro. Esto significa que algunos trabajadores remotos perderán sus trabajos, pero muchos, muchos millones de ellos pronto tendrán un trabajo enorme cambiar, y, por lo tanto, se enfrenta a un fuerte desafío de reciclaje.

Para entender por qué, tenemos que empezar con nuevos modelos predictivos sobre la «exposición» de la generación IA. Según investigación reciente, cuanto más expuestos estén los puestos de trabajo a la IA de la generación, mayor será su posible aumento de productividad. Por ejemplo, Daniel Rock (colaborador de Wharton) y sus coautores de OpenAI encontró eso si los representantes del servicio de atención al cliente adoptaran la IA de la generación, solo en su forma alucinante y sin refinar, podrían ver un aumento de productividad del 50% en la mitad de sus tareas. ¿Ingenieros, escritores y matemáticos de blockchain? Totalmente expuesto en este sentido. En general, el modelo de los autores sugiere que el 80% de los adultos que trabajan tienen trabajos que están expuestos un 10%, mientras que el 19% tienen trabajos que están expuestos al menos un 50%. De cualquier manera, la mayoría de nosotros ganaremos un gran impulso de productividad con el uso de la IA de generación.

De hecho, ya estamos viendo este incentivo en vigor. La de Microsoft encuesta reciente sobre la fuerza laboral (de más de 31 000 personas en 31 países) muestra que, en mayo, el 75% de los empleados encuestados utilizaban la IA de generación en su trabajo diario (una cifra que casi se ha duplicado desde enero) y el 78% de esos trabajadores informaron que habían adoptado estas herramientas de forma independiente. Y sus empleadores no se quedan atrás: los de Gartner Encuesta de octubre de 2023 indicó que el 55% de las empresas estaban poniendo a prueba o publicando proyectos de LLM.

Para la mayoría de nosotros, el ritmo y el alcance de la adopción de la IA de la generación son asombrosos. Pero desde una perspectiva histórica y macroeconómica, todo esto podría significar un ritmo de cambio de trabajo simplemente inusual. La IA de generación estaba disponible al instante, era gratuita y era útil para 2 600 millones de nosotros (el 80% de los adultos que trabajan en todo el mundo), simple aritmética implícita el artículo del GPTS enlazado arriba), así que adaptaremos rápidamente nuestra forma de trabajar para adaptarnos, en comparación con las tecnologías de uso general anteriores. Los motores de combustión interna, la telefonía e Internet tardaron varias décadas en difundirse; o eran costosos, difíciles de distribuir o requerían una nueva infraestructura. Esas décadas adicionales nos dieron la oportunidad de adaptarnos. Teníamos contadores, barberos e ingenieros antes de todas esas tecnologías, y ahora tenemos muchas más, pero hacen cosas muy diferentes.

Hay tres fuerzas principales en juego que perturban ese escenario de «la perturbación como de costumbre». Esto debería darnos una pausa a todos y llevarnos a anticipar un cambio de trabajo aún más rápido y extenso, especialmente para los trabajadores remotos.

Facilidad de uso

La primera está a la vista de todos: la IA de generación se aprovecha a través de aplicaciones fáciles de usar. Piense en la IA de generación como la llegada de la electricidad y el motor eléctrico: un recurso extremadamente poderoso que, en teoría, podría usarse para muchas cosas, pero que no es muy bueno para ningún trabajo en particular de inmediato. Después de la electricidad, tenemos los lavavajillas, las bombas de agua, las sierras circulares y cosas por el estilo. Muchas empresas están creando el equivalente ahora mismo para la IA generativa. Algunas funciones del Copilot de Microsoft, como su «entrenador de escritura», integrado en su suite Office, son un claro ejemplo. El un artículo mencionado anteriormente sugiere que a medida que esto ocurra, la exposición (y por lo tanto los servicios públicos) aumentará drásticamente para muchos trabajadores: por ejemplo, el trabajo promedio en los EE. UU. estará expuesto entre un 47 y un 56%, no un 10%.

Las organizaciones ya están preparadas para la IA de generación

En segundo lugar, las empresas también se han preconfigurado para facilitar la automatización de la IA de generación en generación: al menos desde la llegada de la telefonía, pero especialmente en respuesta a la Covid, han concentrado las tareas digitales para que millones de personas puedan trabajar a distancia. McKinsey’s Informe sobre la transformación digital de la COVID-19 de 2020 resume esto muy bien: el ejecutivo promedio presumió que un aumento útil del «trabajo o colaboración a distancia» tardaría 454 días, cuando en realidad tardó 10,5. Ha leído bien: 43 veces más rápido de lo esperado. Y el de Upwork encuesta reciente indica que el 22% de la fuerza laboral estadounidense estará totalmente a distancia en 2025. La generación de IA solo puede gestionar tareas digitales por el momento, las que se refieren a las entradas y salidas de información. Esto significa que si puede trabajar de forma remota todo el tiempo, la IA de generación se puede utilizar de forma rentable para ayudarlo con sus tareas, más que alguien que tenga que presentarse en persona.

La generación de IA es cada vez más autónoma

La tercera fuerza es un aumento inminente de la autonomía de la IA de la generación. La generación de IA que conocemos es en su mayoría pasiva. Dígalo y hará su trabajo, pero solo un poquito de trabajo y con una memoria muy mala y limitada.

Pero OpenAI, Google y Anthropic (los tres titanes de la generación de IA) han sido bastante transparentes: esperan ofrecer sistemas altamente autónomos que resuelvan estos problemas en los próximos tres a seis meses. De hecho, desde hace unos cuatro meses, tenemos la beta pública de uno de esos agentes: Devin. A diferencia de toda la IA de la generación anterior, puede ponerle a Devin un objetivo, uno bastante vago, y él elaborará un plan para lograrlo y se pondrá manos a la obra en segundo plano. A través de una sencilla interfaz de chat, puede preguntarle a Devin cómo va el trabajo. Le enviará un mensaje de texto con una actualización de progreso, como lo haría un colega a través de Slack. Fallará, pero luego se recuperará. Reparación. Mejorar. Innovar, incluso. A menudo, Devin puede hacer todo el trabajo. ChatGPT ni siquiera pudo empezar aquí.

Pronto, podrá delegar tareas complejas en cualquier sistema de IA de la generación principal y este gestionará de forma proactiva grandes partes del trabajo, como hacer preguntas para mayor claridad y acelerar pequeños equipos de agentes eso ellos puede delegar en. Cualquier generación de usuarios de IA tendrá que aprender a gestionar organizaciones automatizadas de agentes artificiales.

Algunos —quizás más de lo que estamos acostumbrados— perderán sus trabajos. Un problema grave para las decenas de miles de afectados que requiere la atención proactiva de las organizaciones y los reguladores. Pero quizás durante cien millón trabajadores remotos en todo el mundo, estas fuerzas conspirarán para facilitar un trabajo rápido y relativamente dramático cambiar.

El enfoque adecuado en respuesta a este tsunami de cambios que se acerca es volver a capacitar. Las empresas y los trabajadores deben invertir en el aprendizaje y el desarrollo necesarios para preparar a los trabajadores y ayudarlos a adaptarse a medida que se desarrollen estos cambios. Para elegir un objetivo claro: si es un trabajador remoto, debe centrarse en desarrollar sus habilidades de gestión. Sea lo que sea que haya hecho antes, ahora probablemente debería aprender a supervisar a una banda de agentes de software altamente autónomos para que lo hagan por usted. Esto incluye habilidades como la delegación, que significa especificar claramente el trabajo que quiere hacer, garantizar que tiene claridad antes de que comience el trabajo y dar comentarios claros para guiar el desempeño, al igual que cuando dirige a otras personas.

Puede suponer que no tiene que preocuparse por motivar a los agentes y por atender su trayectoria profesional, pero solo tendría razón (por ahora) a medias. Esto requerirá habilidades específicas de IA. Resulta que los agentes responden de manera muy diferente a los aspectos sociales de nuestras indicaciones, y «motivarlos» adecuadamente puede marcar una gran diferencia. Pero en términos más generales, las empresas que no aborden este desafío de reciclaje no solo pasarán por alto la verdadera ventaja de productividad de la IA de generación, sino que, si no las preparan, también pueden alejar a la misma fuerza laboral humana que, al menos en el futuro previsible, sigue siendo la base de su ventaja competitiva.