Un equipo de investigadores del MIT ha descubierto que, en muchas instancias, sustituir a los trabajadores humanos con inteligencia artificial sigue siendo más costoso que mantener a las personas, una conclusión que contradice las actuales preocupaciones sobre la tecnología arrebatando nuestros empleos.
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Ha habido muchos intentos de proyectar cómo las tecnologías de inteligencia artificial actuales, como los modelos de lenguaje avanzados, podrían impactar en los medios de vida de las personas y en las economías en el futuro.
Goldman Sachs estima que la IA podría automatizar el 25 % de todo el mercado laboral en los próximos años. Según McKinsey, casi la mitad de todo el trabajo será impulsado por la IA para 2055. Una encuesta de la Universidad de Pensilvania, NYU y Princeton sugiere que solo ChatGPT podría afectar alrededor del 80 % de los trabajos. Y un informe de la firma Challenger, Gray & Christmas, afirma que la IA ya está reemplazando a miles de trabajadores.
Sin embargo, en un nuevo estudio, los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT buscaron ir más allá de lo que caracterizan como comparaciones «basadas en tareas» y, en su lugar, evaluaron qué tan factible es que la IA realice ciertos roles y qué tan probable es que las empresas reemplacen realmente a los trabajadores esta nueva tecnología disruptiva.
Como resultado —y contra todo pronóstico agorero—, encontraron que la mayoría de los trabajos previamente identificados como en peligro de ser tomados por la IA no son, de hecho, «económicamente beneficiosos» para automatizar, al menos en la actualidad.
La conclusión clave, según Neil Thompson, un científico investigador en CSAIL del MIT y coautor del estudio, es que la interrupción de la IA que se avecina podría ocurrir más lentamente y de manera menos dramática de lo que algunos comentaristas de la industria sugieren.
«Al igual que gran parte de la investigación reciente, encontramos un potencial significativo para que la IA automatice tareas», dijo Thompson al sitio especializado TechCrunch. «Pero podemos demostrar que muchas de estas tareas aún no son atractivas para la automatización».
Ahora, en una advertencia importante, el estudio solo examinó trabajos que requieren análisis visual, es decir, trabajos que involucran tareas como inspeccionar productos para verificar la calidad al final de una línea de producción. Los investigadores no tuvieron en cuenta el impacto potencial de modelos generadores de texto e imagen —como ChatGPT y Midjourney— en los trabajadores y la economía; dejan eso para estudios de seguimiento.
El ejemplo del panadero
En la realización de este estudio, se encuestaron trabajadores para comprender qué debería lograr un sistema de IA, en términos de tareas, para reemplazar completamente sus empleos. Luego modelaron el costo de construir un sistema de IA capaz de hacer todo esto, y también modelaron si las empresas —específicamente aquellas con base en EE.UU. y no relacionadas con la agricultura— estarían dispuestas a pagar tanto los gastos iniciales como los operativos para tal sistema.
Para resumir los resultados, los investigadores dieron el ejemplo de un panadero.
Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU., un panadero pasa aproximadamente el 6 % de su tiempo verificando la calidad de los alimentos, una tarea que podría ser —y de hecho se está— automatizando mediante la IA. Una panadería que emplea a cinco panaderos con un salario de $48.000 al año podría ahorrar $14.000 si automatiza la verificación de calidad de los alimentos. Pero, según las estimaciones del estudio, un sistema de IA mínimo, creado desde cero para esta tarea, costaría $165.000 para implementar y $122.840 por año para mantener… y eso está en el extremo más bajo.
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«Descubrimos que solo el 23 % de los salarios pagados a los humanos por realizar tareas de visión sería económicamente atractivo automatizarlo con IA», precisó Thompson. «Los humanos siguen siendo la mejor opción económica para realizar estas partes de los trabajos».
Asimismo, el estudio consideró sistemas de IA autohospedados y de autoservicio vendidos a través de proveedores como OpenAI que solo necesitan ser ajustados para tareas específicas, no entrenados desde cero. Pero según los autores, incluso con un sistema que cueste tan solo $1.000, hay muchos trabajos —aunque dependientes de salarios bajos y multitareas— que no tendrían sentido económicamente para que una empresa los automatice.
«Incluso si consideramos el impacto de solo las tareas de visión por computadora, encontramos que la tasa de pérdida de empleo es menor que la que ya se ha experimentado en la economía», escriben los investigadores en el estudio. «Incluso con disminuciones rápidas de costos del 20 % por año, aún llevaría décadas que las tareas de visión por computadora sean económicamente eficientes para las empresas».
La visión humana implica nuestros ojos y nuestro entendimiento abstracto. La visión por computadora, o visión artificial, replica esto para que las computadoras identifiquen y procesen como los humanos.
El estudio tiene varias limitaciones, que los autores, para su crédito, admiten. Por ejemplo, no considera casos en los que la IA puede complementar en lugar de reemplazar el trabajo humano —por ejemplo, analizar el swing de golf de un atleta— o crear nuevas tareas y empleos —por ejemplo, mantener un sistema de IA— que no existían antes. Además, no tiene en cuenta todos los posibles ahorros de costos que pueden derivarse de modelos preentrenados como GPT-4.
«Uno se pregunta si los investigadores podrían haber sentido presión para llegar a ciertas conclusiones por parte del patrocinador del estudio, el MIT-IBM Watson AI Lab», comentó Kyle Wiggers, periodista especializado en IA. «El MIT-IBM Watson AI Lab fue creado con una donación de $240 millones a 10 años de IBM, una empresa con un interés en garantizar que la IA se perciba como no amenazante».
Pero los expertos del MIT afirman que esto no es así.
«Nos motivó el enorme éxito del aprendizaje profundo, la forma líder de IA, en muchas tareas y el deseo de entender qué significaría esto para la automatización de trabajos humanos», dijo Thompson. «Para los responsables de políticas, nuestros resultados deberían reforzar la importancia de prepararse para la automatización de trabajos por la IA».
«Pero nuestros resultados también revelan que este proceso llevará años, o incluso décadas, en desarrollarse y, por lo tanto, hay tiempo para implementar iniciativas políticas. Para los investigadores y desarrolladores de inteligencia artificial, este estudio subraya la necesidad de reducir los costos de implementación y ampliar las posibilidades de aplicación. Estos aspectos serán fundamentales para que la inteligencia artificial resulte económicamente atractiva para las empresas que buscan la automatización», concluyó.
Fuente: TC. Edición: MP.