¿Cuáles son los empleos más vulnerables a la inteligencia artificial generativa? Dos años después de que esta tecnología desatara todo tipo de expectativas y temores por su impacto en el mercado laboral, las miradas se centran en los ingenieros y desarrolladores de software. Lógico si tenemos en cuenta que hablamos de algoritmos capaces de ‘programarse’ a sí mismos. Aunque algunos avalan la tesis de que la IA está afectando negativamente al empleo tecnológico, un reciente estudio publicado por LinkedIn y GitHub señala exactamente en dirección opuesta: de hecho, propicia un aumento de las contrataciones. Eso sí, los más beneficiados serán los profesionales sin experiencia y con menor cualificación, lo que puede elevar la mano de obra disponible, pero también provocar una rebaja de los salarios.
El estudio impulsado por el servicio de estudios de LinkedIn señala que las empresas que utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa no solo no reducen el empleo, sino que lo han elevado en una media de 3,2 puntos porcentuales respecto a los que no utilizan estas herramientas. El repunte de las probabilidades es más del doble (6,6 puntos porcentuales) para aquellos profesionales con menor experiencia y cualificación para el puesto en concreto.
Entre estos, las contrataciones efectivas realizadas cada mes crecen a un ritmo del 3,2% respecto a las empresas que no automatizan la escritura de código, una tarea que se considera uno de los pilares de la economía digital, pero a la vez una de las más complejas y tediosas. Pasar de codificar ‘a mano’ con lenguajes de programación complejos a poder hacerlo dando órdenes a un algoritmo LLM (large lenguage model o ‘gran modelo de lenguaje’) mediante el lenguaje natural (que hablamos la personas) en lugar de un complejo de lenguaje de programación es un salto de gigante para muchos profesionales. La cuestión es hacia dónde se dirige dicho salto.
También las probabilidades de contratar “al menos un profesional senior” se han incrementado un 4,9%, lo que apunta a que la demanda de estos perfiles se mantiene sólida pese a utilizar herramientas de automatización. Aunque las empresas se fijan en otras características de los profesionales: así las habilidades ajenas al desarrollo de software entre los nuevos contratados se elevan un 13,3%.
De hecho, las ofertas de empresa que no exigen una titulación suben el doble para las empresas que utilizan estas herramientas que para las que no lo hacen. Aunque esta última parte del análisis se limita a los datos de Estados Unidos, el estudio considera significativos los cambios en la manera de aprovechar las habilidades profesionales. Esto es, a priori, positivo para aquellos que saben hacer el trabajo, pero no han podido pagarse una carrera (en EEUU la titulación superior resulta especialmente onerosa). Pero también abre la puerta a que las empresas rebajen la oferta salarial, sobre en un momento en el que el empleo en el sector tecnológico se ha enfriado.
El empleo tech vivió un año duro en 2023, con un récord de despidos en compañías tecnológicas. Aunque muchos lo interpretaron como una corrección tras el auge de los años anteriores (y, de hecho, las cifras en 2024 se han moderado intensamente), el papel de la inteligencia artificial en esos recortes sigue siendo discutido. En parte porque muchas empresas justificaron los ceses por ella.
El estudio del servicio de estudios de LinkedIn y GitHub parece rebatir este temor con una metodología y un enfoque estadístico pioneros, que intenta delimitar el impacto exacto de la IA en las probabilidades reales de crear puestos de trabajo. Lo ocurrido con los empleos más expuestos a la IA. En este sentido, el análisis publicado el pasado mes d septiembre detecta que el periodo analizado no se produjeron variaciones significativas en el volumen de ofertas publicadas, pese a que la contratación aumentó.
Otra clave sorprendente es que los cambios en las habilidades y experiencia de los nuevos contratados no responde a que las empresas hayan rebajados sus requisitos en las vacantes publicadas. Se diría que los fichajes se adaptan a la mano de obra disponible.
Sin embargo, el estudio no entra directamente a responder a la gran duda que suscitan sus propios hallazgos: ¿qué ocurre con los sueldos? Que las empresas recurran a trabajadores sin experiencia o con menor cualificación implica una rebaja en la retribución media de la plantilla (y en los costes laborales) si no va acompañada de una mejora notable en la productividad y en los márgenes empresariales. Pero tambén de una elevada demanda de mano de obra en la competencia que obligue a las empresas a mejorar salarios, una condición que en el momento actual no se da en las tecnológicas.
Por otro lado, aunque los códigos informáticos generados por IA son menos susceptibles a errores humanos, el hecho es que pueden introducir sesgos y desviaciones que deben ser depuradas por un humano. Cuanto menos preparado esté, mayores son los riesgos. Algo que explicaría que las empresas no renuncien a contratar a expertos seniors, aunque las posibilidades de hacerlo crecen menos que os novatos.
¿Se puede aplicar a todos los trabajos?
¿Hasta qué punto estos desarrollos son extrapolables a otras actividades? Depende de su exposición a la IA generativa, cuyo alcance, hoy por hoy, sigue estando difuso. Aunque el debate sobre la inteligencia artificial y la ‘algoritmización’ de las relaciones laborales no es nada nuevo, ni siquiera en nuestro país, la mediática aparición de Open AI y su, en apariencia, revolucionario Chat GPT puso en primera línea la IA generativa, que presentó al gran público un tipo de programas que se acercaban más que nunca a la idea de ‘máquinas pensantes’ capaces de sustituir a los humanos.
Pero más allá de esta visión, que a veces ha derivado a terrenos más propios de la ciencia ficción, el verdadero éxito de la IA Generativa, basado en algoritmos LLMque permite pedirle a un programa que ejecute con cualquier tarea con unas instrucciones basadas en el lenguaje natural, el que hablamos los humanos, en lugar de complejos lenguajes de programación. Y, además, interpretan las instrucciones imprecisas del usuario y rellenar los ‘huecos’. Así, por ejemplo, una persona sin conocimiento alguno de dibujo ni diseño gráfico puede obtener una ilustración fotorrealista de un perro en segundos solo con escribir “ilustración fotorrealista de un perro”.
Este principio se puede aplicar a la redacción de texto o generación de música y vídeos y casi a cualquier actividad considerad creativa, pero una cosa son los juegos y experimentos y otra los usos verdaderamente profesionales de este potencial. Esto es lo que delimita el impacto de la IA generativa y el verdadero valor de invertir en ella. Y esto es difícil de precisar. Como ya hemos explicado en elEconomista.es la inteligencia artificial tiene carácter de producto trasversal: los LLM se integran como ‘interfaz’ entre el usuario y un software ya existente.
Esto significa que los usuarios que conozcan mejor las herramientas y estén mejor cualificados en un campo profesional obtendrán los mejores resultados. En el ejemplo de las imágenes, un ilustrador usando la IA va a crear una imagen de infinitamente mayor calidad que un usuario ‘de a pie’. Pero esos resultados van a obtenerse en menos tiempo y con menos habilidades implicadas, lo cual supone una mejora de la productividad a cambio de reducir el valor añadido del factor trabajo. Lo cual, puede comprometer los salarios y el empleo.
La cuestión es que no es tan fácil comprobarlo en otras actividades como lo es en la programación informática, donde la variedad generativa de la IA ha irrumpido con tanta fuerza por el carácter mecánico y repetitivo, y por tanto automatizable, de escribir código. Unas características que no son extrapolables a todos los sectores, al menos por ahora, si bien el estudio de LinkedIn y GitHub al menos ofrece una fórmula para detectar y evaluar ese impacto según se vaya produciendo.
Fuente: El Economista
