Un nuevo estudio que examina el mercado laboral danés en 2023 y 2024 ofrece una perspectiva sorprendente sobre el impacto de las herramientas de IA generativa como ChatGPT. A pesar de su rápida adopción en muchos lugares de trabajo, economistas de la Universidad de Chicago y la Universidad de Copenhague encontraron que estos modelos, hasta ahora, han tenido poco o ningún efecto significativo en los salarios o el empleo.
A pesar del revuelo en torno a la IA generativa, un estudio reciente que examina el mercado laboral danés en 2023 y 2024 revela una sorprendente falta de impacto significativo en los salarios y el empleo. Esta investigación, realizada por economistas de la Universidad de Chicago y la Universidad de Copenhague, ofrece una evaluación empírica temprana y a gran escala del potencial de la IA para remodelar la fuerza laboral.
Específicamente, el estudio, titulado “Modelos de Lenguaje Amplios, Pequeños Efectos en el Mercado Laboral”, se centró en la influencia de los chatbots de IA, como ChatGPT, en 11 ocupaciones consideradas susceptibles a la automatización. Estas ocupaciones incluían contables, desarrolladores de software y especialistas en atención al cliente. El análisis se basó en datos de 25.000 trabajadores y 7.000 lugares de trabajo en Dinamarca, proporcionando un conjunto de datos robusto para su investigación.
Los hallazgos del estudio son particularmente notables. Incluso con la adopción generalizada de herramientas de IA, a menudo alentada por los empleadores, los investigadores concluyeron que “los chatbots de IA no han tenido un impacto significativo en las ganancias ni en las horas registradas en ninguna ocupación” durante el período del estudio. Además, los intervalos de confianza en su análisis estadístico descartaron efectos promedio superiores al 1 por ciento, lo que indica un impacto muy limitado en los resultados económicos.
La rápida adopción de estas herramientas de IA es una observación clave. Como señaló Anders Humlum, uno de los autores del estudio, “La adopción de estos chatbots ha sido notablemente rápida”. Además, enfatizó que si bien “la mayoría de los trabajadores en las ocupaciones expuestas ahora han adoptado estos chatbots… cuando observamos los resultados económicos, realmente no ha movido la aguja”. Esto resalta una desconexión entre la rápida integración de la IA y sus efectos tangibles en el mercado laboral.
El estudio también profundizó en la relación entre la inversión de la empresa en IA y la adopción por parte de los trabajadores. Los investigadores encontraron que la inversión corporativa impulsó significativamente la adopción de herramientas de IA. Esta inversión condujo a un ahorro de tiempo para una porción sustancial de usuarios, que osciló entre el 64 y el 90 por ciento en las ocupaciones estudiadas.
Sin embargo, los beneficios de la adopción de la IA no fueron tan sencillos como se anticipaba. El estudio descubrió un efecto contraintuitivo: los chatbots de IA en realidad crearon nuevas tareas laborales para una parte de la fuerza laboral. Específicamente, el 8,4 por ciento de los trabajadores experimentaron la aparición de nuevas tareas, incluso algunos que no usaron directamente las herramientas de IA.
Este fenómeno se ilustra con ejemplos específicos. Los maestros, por ejemplo, ahora dedican tiempo a detectar el uso de ChatGPT para las tareas escolares. De manera similar, otros trabajadores se encargan de revisar la calidad de la producción generada por la IA o de crear indicaciones efectivas para obtener los resultados deseados. Estas nuevas tareas compensan algunos de los ahorros de tiempo inicialmente anticipados por la adopción de la IA.
A pesar de la rápida adopción de la IA generativa como ChatGPT en los lugares de trabajo daneses, un nuevo estudio revela un impacto mínimo en los salarios o el empleo en 11 ocupaciones vulnerables. Aunque las herramientas de IA ahorran tiempo a muchos, también crean nuevas tareas laborales como la revisión de resultados de IA y la ingeniería de prompts, compensando en última instancia algunas ganancias de eficiencia. Esto sugiere que los efectos transformadores de la IA en el mercado laboral pueden ser más matizados y graduales de lo inicialmente previsto, lo que exige un seguimiento continuo y estrategias de adaptación.
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