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Más de 3.000 millones de personas usan alguna herramienta de inteligencia artificial generativa todos los meses, según cifras que recoge el Banco Mundial. Esta tecnología ya ha ayudado a investigadores a descifrar la estructura de proteínas, a crear un trabajo que terminó consiguiendo un premio Nobel, y en Nigeria permitió que estudiantes recuperaran dos años de aprendizaje en solo seis semanas de tutorías con IA, entre otros casos exitosos de uso que la IA tiene en su corto haber.
Nada de eso, sin embargo, se ha traducido todavía en un cambio visible en la productividad o el empleo a nivel global. Incluso, a la electricidad le tomó 40 años aparecer en las cifras de productividad, no porque faltara la tecnología, sino porque las fábricas tuvieron que reorganizarse de arriba abajo para sacarle provecho.
¿La inteligencia artificial tendrá que seguir ese mismo camino? Y, de ser así, ¿cuánto tiempo le va a tomar?
El plazo podría ser mayor si esta tecnología causa resistencia entre los trabajadores. Mientras Procter & Gamble armó equipos con IA que rindieron igual que los humanos y en mucho menos tiempo, el Banco Mundial habla de un banco colombiano que vivió lo contrario: los empleados con más años de servicio se resistieron a usar herramientas similares.
La productividad IA puede caer antes de subir
Las empresas ya están usando IA en sus procesos, pero el primer resultado que está llegando no son las ganancias: son los costos. Rediseñar flujos de trabajo, reasignar tareas, entender qué hace bien la máquina y qué sigue necesitando un humano. Por lo tanto, antes de que la productividad suba gracias a la IA, puede bajar. Raffaella Sadun, de Harvard Business School, explicó en un blog del Banco Mundial que este fenómeno se ve como una curva en forma de “J”.
En cualquier caso, eso no significa que la IA no funcione. Ya hoy genera ganancias grandes en tareas puntuales, como redactar un correo, resumir una reunión grabada o generar ideas para un documento.
El problema es otro: que esas ganancias aisladas se conviertan en crecimiento agregado exige algo más difícil, que las empresas reorganicen por completo cómo trabajan juntos humanos y máquinas. Y eso, a diferencia de instalar un software, no se resuelve muy rápido que digamos.
Despidos por la IA
Los despidos en empresas grandes que salen en las noticias casi siempre terminan atribuidos a la IA, pero el propio Banco Mundial es cauto con esa lectura: la evidencia causal rigurosa todavía es escasa.
Lo que sí hay son datos sobre quiénes sentirán las consecuencias del uso masificado de la IA en ambientes empresariales. En Estados Unidos, los trabajadores de servicio al cliente de entre 22 y 25 años vieron caer su empleo un 10 % desde que ChatGPT salió al mercado en 2022, como lo ejemplifica el Banco Mundial en su blog.
Ahora bien, esos trabajadores entre 22 y 25 años que mencionaba el Banco Mundial son justo los que están parados en el primer escalón de sus carreras y lo que pase ahí determina, años después, cuántos trabajadores calificados va a tener un país.
Si la IA se lleva por delante los puestos de entrada antes de que esos jóvenes acumulen experiencia, el problema no se queda en una cifra de empleo, se convierte en un problema de quién va a estar calificado para los puestos de arriba dentro de una década.
El patrón se repite en otros oficios. El empleo cae donde la IA automatiza tareas completas, como en desarrollo de software o contabilidad, y sube donde la IA solo asiste al humano, como en gerencia, enfermería o mantenimiento.
¿Qué hacer entonces?
La educación puede ser parte de la respuesta a esas consecuencias. En un experimento que cita el Banco Mundial, estudiantes que usaron herramientas de IA mejoraron su rendimiento al punto de que uno con nota B+ pasaba a rendir como uno de A, y las ganancias fueron todavía mayores entre quienes partían con peor desempeño. Hay una letra pequeña, eso sí: esos mismos estudiantes, cuando después tomaron cursos sin acceso a la herramienta, rindieron peor que sus compañeros. Ganaron destreza con la IA, pero a costa de parte del conocimiento de base que se supone debían construir por su cuenta.
Hay otro frente que golpea directamente a países como Colombia: la deslocalización de servicios (el ‘offshoring’ de ‘call centers’, soporte técnico o procesos administrativos) fue durante años una fuente de empleo para economías en desarrollo. La IA ya está automatizando buena parte de ese trabajo.
Un dato de una plataforma de empleo en línea que cita el Banco Mundial muestra que la IA redujo el empleo remoto contratado desde el exterior, pero también movió lo que queda hacia tareas más complejas y de mayor valor.
Experimentar con estas herramientas sale caro, pero el Banco Mundial insiste en que no hay otro camino. Ahí vuelven los ejemplos que cita esta entidad: Procter & Gamble armó equipos con IA que igualaron la calidad del trabajo humano en una fracción del tiempo, mientras que en el banco colombiano la resistencia de los empleados con más años frenó ese mismo intento.
La diferencia, dice el informe, no está en la herramienta sino en cómo se usa: la IA rinde mejor cuando se le trata como un socio de pensamiento que amplía el juicio y la iniciativa de una persona, no como un reemplazo. Ese “cambio de chip” no ocurre solo, necesita tiempo y jefes dispuestos a respaldarlo.
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