Por: Kiran Tomlinson, investigador principal; Sonia Jaffe, investigadora principal; Will Wang;  Scott Counts, gerente principal senior de investigación; Siddharth Suri, investigador principal senior.

De manera reciente, publicamos un artículo (Trabajar con IA: Medición de las implicaciones ocupacionales de la IA generativa) que estudió qué ocupaciones podrían encontrar útiles los chatbots de IA y en qué grado. El documento provocó una discusión significativa, lo cual no es una sorpresa, ya que las personas se preocupan de manera importante por el futuro de la IA y los empleos, esa es parte de la razón por la que creemos que es esencial estudiar estos temas.

Por desgracia, no toda la discusión fue precisa en su descripción del alcance o las conclusiones del estudio. En específico, nuestro estudio no saca ninguna conclusión sobre la eliminación de empleos; en el documento, advertimos de manera explícita contra el uso de nuestros hallazgos para llegar a esa conclusión.

Dada la importancia de este tema, queremos aclarar cualquier malentendido y proporcionar un resumen más digerible del artículo, nuestra metodología y sus limitaciones.

¿Qué encontró nuestra investigación?

Nos propusimos comprender mejor cómo las personas usan la IA, destacamos dónde la IA podría ser útil en diferentes ocupaciones. Para hacer esto, analizamos cómo las personas usan en la actualidad la IA generativa, en específico Microsoft Bing Copilot (ahora Microsoft Copilot), para ayudar con las tareas. Luego comparamos estos conjuntos de tareas con la base de datos O*NET, un sistema de clasificación ocupacional utilizado de manera amplia, para comprender la posible aplicabilidad a varias ocupaciones.

Descubrimos que la IA es más útil para tareas relacionadas con el trabajo del conocimiento y la comunicación, en particular tareas como escribir, recopilar información y aprender.

Aquellos en ocupaciones con estas tareas pueden beneficiarse al considerar cómo se puede usar la IA como una herramienta para ayudar a mejorar sus flujos de trabajo. Por otro lado, no es sorprendente que las tareas físicas como realizar cirugías o mover objetos tuvieran una aplicabilidad menos directa de chatbot de IA.

Entonces, para resumir, nuestro artículo trata de identificar las ocupaciones en las que la IA puede ser más útil, al ayudar o realizar subtareas. Nuestros datos no indican, ni sugerimos, que ciertos trabajos serán reemplazados por IA.

Se reconocen las limitaciones metodológicas, y son importantes

El documento es transparente sobre las limitaciones de nuestro enfoque.

Analizamos las conversaciones anónimas de Bing Copilot para ver con qué actividades los usuarios buscan ayuda de IA y qué actividades pueden realizar la IA cuando se asignan a la base de datos O*NET. Si bien O*NET proporciona una lista estructurada de actividades asociadas con diversas ocupaciones, no  captura el espectro completo de habilidades, contexto y matices requeridos en el mundo real. Un trabajo es mucho más que la colección de tareas que lo componen.

Por ejemplo, una tarea puede implicar «escribir informes», pero O*NET no reflejará el juicio interpersonal, la experiencia en el dominio o las consideraciones éticas que se necesitan para hacerlo bien. El documento reconoce esta brecha y advierte contra la sobreinterpretación de los puntajes de aplicabilidad de la IA como medidas de la capacidad de la IA para realizar una ocupación.

Además, el conjunto de datos se basa en las consultas de los usuarios de Bing Copilot (de enero a septiembre de 2024), que pueden verse influenciadas por factores como el conocimiento, el acceso o la comodidad con las herramientas de IA. Diferentes personas usan diferentes LLM para diferentes propósitos y también es muy difícil (o casi imposible) determinar qué conversaciones se realizan en un contexto laboral o por ocio.

Por último, solo evaluamos el uso de chatbots de IA, por lo que este estudio no evalúa el impacto o la aplicabilidad de otras formas de IA.

¿A dónde vamos desde aquí?

Dado el intenso interés en cómo la IA dará forma a nuestro futuro colectivo, es importante que sigamos con el estudio y la mejor comprensión de su impacto social y económico. Al igual que con todas las investigaciones sobre este tema, los hallazgos tienen matices y es importante prestar atención a este matiz.

El interés público en nuestra investigación se basa, en gran parte, en el tema de la IA y el desplazamiento laboral. Sin embargo, es poco probable que la metodología actual para este estudio conduzca a conclusiones firmes al respecto.  La IA puede resultar una herramienta útil para muchas ocupaciones, y creemos que el equilibrio adecuado radica en encontrar cómo usar la tecnología de una manera que aproveche sus habilidades al tiempo que complementa las fortalezas humanas y tiene en cuenta las preferencias de las personas.

Para obtener más información de Microsoft sobre el futuro del trabajo y las habilidades de IA, consulten el Índice anual de tendencias laborales de Microsoft y Microsoft Elevate.