Will your job be replaced by AI? Here are the roles most affected
Las empresas de inteligencia artificial (IA) están haciendo afirmaciones audaces sobre la capacidad de sus herramientas para reemplazar la mano de obra humana. Algunos trabajos serán automatizados, mientras que otros serán «aumentados». Los directivos de las mayores empresas del mundo están destinando grandes sumas a estas herramientas, en parte con el conocimiento de que podrían ahorrar en personal.
«Flat is the new up», se nos dice, en términos del tamaño de la fuerza laboral de una empresa, ya que los inversores se preguntan si los trabajos deberían ser realizados por nuevos reclutas o, en su lugar, por ejércitos de «agentes de IA», trabajadores virtuales encargados de realizar roles específicos, algunos de ellos relativamente especializados.
Si esto es siquiera en parte cierto, habrá un impacto en todos nosotros, a través de sectores y carreras individuales, y tal vez suceda antes de lo que pensamos. Recientemente, economistas galardonados con el Premio Nobel advirtieron que el mundo «debe actuar ahora» para asegurar que la IA conduzca a un aumento en los niveles de vida y no a un desplazamiento masivo de empleos. El mes pasado, las empresas de Londres advirtieron que estaban teniendo dificultades para encontrar las habilidades que necesitan a medida que la IA interrumpe el mercado laboral.
Es temprano aún, pero ya hay algunos patrones notables en los datos. Este gráfico es el referente de la industria sobre cómo varios modelos pueden realizar tareas que antes hacían los humanos, en este caso usando y desarrollando software de computadora. Hace tres años, los grandes modelos de lenguaje (LLMs) solo podían completar tareas que los humanos realizaban en segundos o minutos. Ahora, son cada vez más capaces de completar tareas bastante complejas que toman una hora o más.
Algunos de los LLMs ahora pueden encontrar problemas en un contrato de criptomonedas e incluso desarrollar y optimizar el modelo por sí mismos, lo que le tomaría a un humano varias horas. La última generación de modelos podría comenzar a desarrollarse completamente por sí misma en el próximo año. Esto es solo codificación de software, pero el mismo tipo de patrón se está viendo, en una etapa más temprana, con el análisis financiero, el trabajo legal inicial e incluso algunos empleos de nivel de entrada en la industria creativa.
¿Qué significa esto para los empleos? Los análisis más completos provienen de los Estados Unidos, utilizando cuatro años de datos sobre resultados laborales por edad entre una variedad de ocupaciones más expuestas a la IA (incluidos desarrolladores de software y representantes de contacto con clientes) y menos expuestas a la IA (trabajadores de la salud, cuidadores de niños, peluqueros).
El análisis de Stanford University de los datos de salarios y empleos encuentra un impacto en el empleo para los jóvenes de 22 a 25 años del 2.7% desde que ChatGPT se hizo popular, aumentando al 12.8% en los sectores más expuestos a la IA como finanzas, software e industrias creativas. No todos los economistas están de acuerdo, argumentando que otros factores como el aumento de las tasas de interés pueden explicar esto.
Las publicaciones de empleos en línea también se han visto afectadas desde el lanzamiento de ChatGPT y otros LLMs. Existen muchos otros factores aquí, desde tasas de interés hasta impuestos, sin embargo, hay algo notable en el reciente análisis de la OCDE sobre la diferencia en las publicaciones de empleos entre su medida ligeramente diferente de sectores altamente expuestos (por ejemplo, telemarketing y servicios legales) y sectores menos expuestos (construcción, limpieza y preparación de alimentos).
El Reino Unido fue notablemente afectado en esta medida en un momento en que las tasas eran estables o estaban siendo recortadas. También es anterior al aumento del Seguro Nacional del año pasado. En la mayoría de las medidas internacionales, la concentración del sector servicios del Reino Unido lo deja expuesto a posibles pérdidas de empleos por IA.
El uso de IA se mide en «tokens», que son pequeños fragmentos de texto que los sistemas de IA usan para comprender, analizar y generar lenguaje. En promedio, un token es aproximadamente equivalente a tres cuartos de una palabra en inglés.
Ha habido aumentos asombrosos en el uso de IA en 2026, y el aumento en el uso de tokens ha superado con creces el decreciente «costo por token». Las principales empresas del mundo que están utilizando IA han implementado «tablas de clasificación de tokens» para intentar que sus empleados generen el mayor aumento posible en la productividad a partir de los modelos más avanzados.
Se han utilizado billones, y a veces miles de billones de tokens (cuatrillones) en los últimos meses principalmente para el «uso agentico», que es para agentes que pueden realizar tareas automáticamente. El problema aquí es que se acumularon facturas increíbles, tanto que muchas de esas empresas han comenzado a racionar el uso de estos modelos.
Esto es importante. Podría mostrar que hay límites a cuánto trabajo podría ser automatizado. Los trabajadores virtuales podrían ser más caros que los humanos. Depende de la tarea. Un factor a tener en cuenta, sin embargo, es que muchas empresas, incluidas las occidentales, están recurriendo a formas mucho más baratas de IA, derivadas de modelos chinos que se ofrecen gratuitamente en el mercado.
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