Durante los seis meses previos al lanzamiento de Chat GPT, las plataformas de empleos freelance mostraban una variación mensual en la cantidad de trabajos ofrecidos menor al 1%. Sin embargo, tan solo 5 meses después, el volumen bajaba un 3% mensual, y las ventas por servicios caían alrededor de un 10% al mes, cuando 6 meses antes raramente variaba más de un 3%. Según un estudio de investigadores en Estados Unidos, el impacto fue transversal, afectando tanto a freelancers con alto historial de trabajos como a los novatos.
A su vez, un estudio de la Universidad de Harvard, estudiando el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en consultores de Boston Consulting Group, descubrió que quienes se apoyaban en este tipo de aplicaciones lograban aumentar su velocidad en un 25% y aumentar la calidad de su trabajo en un 40%. Otro factor relevante es que impactó más positivamente a aquellos consultores con menores capacidades.
Estamos en los primeros minutos del partido, donde los grandes modelos de lenguaje debutan en el mercado laboral, pero sin duda vendrán transformaciones sustantivas. A diferencia de procesos de industrialización previos, no son los trabajos mecánicos los que corren el riesgo de ser automatizados, sino muchas de las labores creativas, contables y donde existe un aporte cognitivo mayor.
Lo anterior es un hecho no menor. La clásica esperanza de los países en vías de desarrollo de crear industrias donde una población más educada pueda soportar un mercado laboral más sofisticado queda en duda. O al menos, se deberá seguir una estrategia sustancialmente diferente. Es decir, el camino al desarrollo seguirá de la mano de aumentar la productividad de empresas y productos o servicios con mayor valor agregado. Sin embargo, los servicios que imaginamos ayer están seriamente cuestionados hoy, sobre todo cuando la oferta de países en desarrollo, mano de obra calificada pero más competitiva, ahora puede ser fácilmente reemplazada por un software.
Siendo concretos, el camino que ha recorrido India con millones de personas trabajando en contabilidad y desarrollo de software a precios sustancialmente más bajos que los que una empresa o persona podría ofrecer en Europa o Estados Unidos, hoy debe competir con una licencia de software que se apalancará en Chat GPT o Bard de Google para ofrecer servicios similares. Quizás no pueda hacer el 100% de las tareas, pero si es capaz de satisfacer el 70% de las responsabilidades de un analista en manos de un desarrollador experimentado, ya es suficiente. Le asesta un golpe relevante a una economía que esperaba desarrollarse con una población más educada pero más competitiva a nivel global.
El caso aplica también para nuestro país y Latinoamérica. ¿Cuál es nuestro camino al desarrollo? Vemos cómo la automatización y la aparición de nuevas soluciones basadas en inteligencia artificial generativa cuestionan la tesis de industrias y servicios más competitivos gracias a menores costos. De la mano de más agricultura y Estados más grandes sobre economías con baja productividad, seguiremos en el subdesarrollo. Es necesario plantear una tesis clara que ponga en el centro las oportunidades y amenazas de las nuevas tecnologías. Al menos, abramos la conversación. Cuestionemos nuestros modelos de enseñanza y los programas de subsidios, mientras intentamos entender cuál es nuestro rol en la economía global y nos hacemos cargo de que la Inteligencia Artificial sea nuestro pasaje al desarrollo, no nuestro verdugo.
No sabemos cómo será el futuro, pero hoy no estamos haciendo nada para descubrirlo ni para crearlo. Pongamos el tema arriba de la mesa.
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