La IA puede afectar a ciertos empleos y modificar otros ya existentes
Dada la rápida adopción de la IA generativa y su potencial para impactar en una amplia gama de tareas, comprender sus efectos en la economía es una de las preguntas más importantes de la sociedad.
En un informe realizado por Microsfot, avanzan hacia ese objetivo analizando las actividades laborales que las personas realizan con IA, su éxito y alcance, y combinando esta información con datos sobre las ocupaciones que las realizan.
Para ello, analizaron un conjunto de datos de 200.000 conversaciones anonimizadas y con privacidad depurada entre usuarios y Microsoft Bing Copilot, un sistema de IA generativa disponible públicamente. Descubrimos que las actividades laborales más comunes para las que las personas buscan asistencia con IA incluyen la recopilación de información y la escritura, mientras que las actividades más comunes que la IA realiza son proporcionar información y asistencia, escribir, enseñar y asesorar.
Combinando estas clasificaciones de actividades con mediciones del éxito de la tarea y el alcance del impacto, calculamos una puntuación de aplicabilidad de la IA para cada ocupación. Encontramos las puntuaciones más altas de aplicabilidad de la IA para grupos ocupacionales del trabajo del conocimiento, como informática y matemáticas, y apoyo administrativo y de oficina, así como para ocupaciones como ventas, cuyas actividades laborales implican proporcionar y comunicar información.
Además, caracterizamos los tipos de actividades laborales que se realizan con mayor éxito, cómo el salario y la educación se correlacionan con la aplicabilidad de la IA y cómo el uso en el mundo real se compara con las predicciones del impacto de la IA ocupacional.
Existen algunas limitaciones naturales, además de las ya mencionadas, en las conclusiones que pueden extraerse de nuestros datos.
Es muy difícil (o imposible) determinar qué conversaciones se llevan a cabo en un contexto laboral o de ocio. Por lo tanto, buscamos actividades laborales realizadas en cualquier conversación para encontrar evidencia de que la IA puede afectar a tareas de ese tipo. También es difícil determinar la magnitud del impacto que la IA podría tener en diferentes actividades laborales basándonos únicamente en estos datos de conversación; intentamos abordar esta cuestión con medidas de finalización de tareas y alcance del impacto, pero estas son imperfectas y aproximadas.
Otra brecha es la diferencia entre la forma en que se realizan las actividades laborales en las ocupaciones en comparación con nuestros datos (por ejemplo, Proporcionar asistencia general significa algo diferente para un asistente de pasajeros y para un copiloto).
El informe insiste en que los datos representan solo una porción del mercado de la IA; hay muchas otras plataformas de IA u ocupaciones, que no están representadas en este informe.
