Lo que puede hacer la IA vs para lo que la estamos usando
Este es un tema en el que todos hemos pensado alguna vez (o más de una vez). Todos los días vemos cómo avanza la IA y cómo nuestros asistentes pueden hacer más tareas en vez de para nosotros.
¿Será que estamos a punto de ser reemplazados? ¿O es que nos estamos volviendo más eficientes? Creo que la respuesta está en algún lugar entre esos dos extremos.
Pues hace un poco más de un mes encontré un paper de nuestros amigos de Anthropic que decía cosas como que la IA ya está cubriendo casi el 75% de las tareas de un programador (WTF!), o que puede realizar más del 80% de las tareas de trabajos catalogados como Management (glup!).
Así que antes de jalarnos los pelos déjame contarte sobre el estudio Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence. Sigue leyendo y veamos qué tan “reemplazables” somos.
Impactos de la IA en el mercado laboral: una nueva medida y evidencia preliminar
Hallazgos clave
Introducimos una nueva medida del riesgo de desplazamiento de la IA, exposición observada, que combina la capacidad teórica de LLM y datos de uso del mundo real, ponderando más fuertemente los usos automatizados (en lugar de aumentativos) y relacionados con el trabajo
La IA está lejos de alcanzar su capacidad teórica: la cobertura real sigue siendo una fracción de lo que es factible
La BLS proyecta que las ocupaciones con mayor exposición observada crecerán menos hasta 2034
Los trabajadores de las profesiones más expuestas tienen más probabilidades de ser mayores, mujeres, tener mayor nivel educativo y recibir salarios más altos
Tengo buenas y malas noticias…
La buena noticia es que parece que la IA aún no está siendo usada tanto como pensamos… la mala noticia es que tiene la capacidad de reemplazarnos en muchas de nuestras tareas…
Pero para qué contarte si podemos ver un gráfico:
Lo que ves en azul es lo que los LLMs pueden (en teoría) hacer de tu trabajo. El área roja es lo que ya están haciendo. La brecha entre ambos es lo que me voy a tomar la libertad de llamar el “nivel de reemplazabilidad”.
Mira cómo la IA tiene el potencial de realizar la mayoría de tareas de management (glup!), business & finance, office & admin, computer & math, legal y hasta arts & media. Por otro lado, un LLM no va a servirte comida, cultivar vegetales, o transportarte (entre muchas otras cosas).
Aquí lo más importante para el futuro de la humanidad no es mantener vivo a John Connor, sino entender esa brecha entre el azul y el rojo. Ese espacio es todo lo que en un futuro podría estar haciendo la IA, y admito que da un poco de miedito.
Nota: recordemos que en este paper estamos hablando de modelos de lenguaje, y que probablemente la robótica vaya a reemplazar algunas de las tareas manuales de muchos trabajos:(¿Todos vimos Terminator, no?)
Creo que tengo otra mala noticia
Primero respira… luego respira otra vez… ¿relajado/a?
Te cuento que los trabajadores más expuestos son quienes trabajan con información, tienen mayores salarios y probablemente tengan un postgrado (glup!).
¿Necesitas volver a respirar? Yo sí.
Encima de todo esto hay un par de datos más que tienes que saber.
Las proyecciones de crecimiento de los trabajos más expuestos a la IA han bajado. Esto parece decirnos algo como:
“Obvio! Si la IA puede hacerlo, para qué necesitamos más humanos?”
– El mercado laboral
Por otro lado, aunque esos empleos están creciendo más lento, no hemos visto que haya crecido el desempleo. Esto significa que (aún ¿?) no nos estamos quedando sin trabajo por culpa de ChatGPT.
Y por último, hay menos contrataciones de jóvenes de 22 a 25 años para los trabajos más expuestos a la IA. (parece buen momento para dedicarse al arte).
De todas formas, creo que es hora de llamar a Sarah Connor.
Espera, tengo más buenas noticias (creo)
Me ha tomado un par de semanas terminar este post, sobre todo porque me la pasé pensando hacia dónde va la humanidad con todo esto… y me parece nos estamos enfocando un poquito too much en ver qué tareas pueden hacer nuestros asistentes y pensamos muy poco en esas tareas que sólo nosotros podemos hacer.
Es decir que en vez de ir por la vida preocupados de todo lo que pueden hacer los LLMs, deberíamos tomarnos el tiempo de pensar en todo lo que los humanos aportamos. Está bien, tu IA favorita puede hacer el 80% de tus tareas… Pero, cuál 80%?
La vida es un Pareto
Este es uno de los principios que más me gustan, por su sencillez y sobre todo porque puede aplicarse realmente a todo. El principio de Pareto nos dice que el 80% de los resultados se deben al 20% de causas.
Así es como, por ejemplo, el 80% del sabor de la comida peruana viene del 20% de ingredientes (cebolla, ajo, ají amarillo, ají panca, y un par más que mantendré en secreto), o como el 80% de lo que te pones es el 20% de tu ropa (todos tenemos esa prenda que usamos y volvemos a usar). Si quieres más ejemplos puedo decir que el 80% de las calorías que consumes viene del 20% de los platillos (te estoy mirando, panetón). ¿Ves a dónde quiero llegar?
¿Qué tal si ese 20% de cosas que la IA no puede hacer son las que están dando el 80% del valor de tu trabajo?
Así que no sólo se trata de que hoy la IA puede hacer un excel, responder un mail o hasta crear una app (como el proyecto super secreto que estoy por lanzar y del que te contaré muy pronto). Se trata de qué es lo que podemos hacer los humanos, y como eso es lo que realmente genera valor.
Obviamente hoy andamos todos pensando que la IA nos puede llegar a reemplazar en algún momento, pero creo que lo más probable es que nuestros asistentes no nos reemplacen sino que se encarguen de muchas tareas, tal vez el 80% de ellas o más…
Que un profesional use IA para mejorar su trabajo me parece perfecto. Seguramente haya muchísimas tareas que podemos delegar cien por ciento a estas máquinas (y ganar algo de tiempo para ir por un café), y otras que vamos a hacer junto con ellas en mayor o menor medida. Al final vivimos en una sociedad que sigue necesitando el criterio de las personas, un criterio que puede incluso ser aumentado con el uso de esta tecnología, pero que siempre necesitará una base humana.
Nuestros asistentes son una gran herramienta, pero son eso: una herramienta. Y como toda herramienta hay que saber cómo funciona y cuándo usarla.
Por ejemplo, sería muy fácil pedirle a ChatGPT o a Claude que escriban los posts de este blog, pero me parece que nunca captarían el fino humor de series y películas viejas sumadas con la gastronomía peruana, especialmente mis referencias al mondongo. Además, sobre todo, perdería toda la diversión. Sentarme a escribir estos posts es algo que me saca de la rutina y me da espacio para pensar, así que aprovecho para darte las gracias por leerme.
Pero antes de que me ponga extra sentimental, creo que hay que ir cerrando el post…
¿Y ahora qué hacemos?
Primero respiramos (que además es algo que las máquinas no saben hacer, ja!), luego volvemos a respirar.
Ahora que andamos calmados creo que lo primero que hay que hacer es perderle el miedo a esa tecnología y empezar a usarla. Si algo nos dice el gráfico que te mostré al inicio es que hay muchas tareas (probablemente de las más aburridas repetitivas) de las que se puede encargar directamente la IA.
Lo que te recomiendo es que nos concentremos en cerrar esa brecha azul (gráfico anterior) y que la IA se encargue de esas tareas de rutina mientras que nosotros le dedicamos nuestra imaginación, empatía, curiosidad, intuición, creatividad, calidez y buen gusto a ese 20% en que ser humano realmente hace la diferencia.
Tesla va en serio con los robots humanoides
Los ingresos del primer trimestre treparon 16% a 22,387 millones de dólares, rebasando al consenso. Pero la nota real está en el gasto: Tesla prevé gastar más de 20,000 millones este año, contra apenas 8,500 millones en 2025. Esos 12,000 millones extra van íntegros a Optimus, el humanoide que Musk llama "el producto más importante de la historia" y que apunta a un millón de unidades en su primera generación.
Mientras Musk predica el futuro robótico, la presente automotriz se le resbala. Las acciones han caído 13% desde que comenzó el año, presionadas por BYD y Xiaomi. Musk le está pidiendo al mercado que le compre una empresa distinta a la que cotiza hoy: no un fabricante de autos que pierde terreno contra China.
Cargar un eléctrico ya toma menos que un café
Siete minutos. Eso es lo que tarda la nueva batería Shenxing de CATL en ir de 10% a 98%. La versión anterior hacía 5% a 80% en 15 minutos; BYD, que es su eterno rival, anda en nueve minutos para un rango similar. Importa porque entre ambas controlan más de la mitad del mercado global de baterías, y CATL sigue estirando la ventaja: su cuota subió a 42.1% en los primeros dos meses del año, desde 38.7% hace un año.
Es cuestión de tiempo para que la innovación llegue a sus clientes selectos: Tesla, Toyota, Xiaomi.
El Netflix chino apuesta todo al cine hecho por IA
Mientras OpenAI mata Sora y Disney pierde mil millones de dólares en el camino, el Netflix chino va en dirección contraria. iQiyi presentó Nadou Pro, un toolkit que automatiza desde guión hasta render final, y planea que la IA genere la mayoría de sus películas y series en cinco años. El debut: 16 películas de sci-fi y anime, con la apuesta de soltar el primer filme 100% IA comercialmente exitoso este verano.
El público consume video IA gratis en TikTok sin pestañear, pero nadie ha probado que pague suscripción o boleto de cine por dos horas de eso en pantalla grande.
Anthropic investiga el acceso no autorizado a su herramienta de ciberseguridad Mythos
Anthropic investiga acceso no autorizado a Claude Mythos, su modelo de ciberseguridad restringido a Amazon, Apple y Microsoft; alguien adivinó dónde estaba. El modelo que tapa hoyos tenía el suyo.
El avance de Claude Mythos llegó a principios de este mes como parte de "Proyecto Glasswing" con gran fanfarria. Anthropic limitó el lanzamiento preliminar a un pequeño número de empresas de pruebas confiables, incluidas Amazon, Microsoft, Apple y Cisco. Otro fue Mozilla, que dijo que el modelo le ayudó a encontrar y parchear 271 vulnerabilidades de Firefox. Un número cada vez mayor de bancos y agencias gubernamentales también han estado buscando acceso para salvaguardar sus propios sistemas.
Sin embargo, varios usuarios no autorizados (que supuestamente tienen un chat privado en Discord) supuestamente obtuvieron acceso a Mythos a través de un portal para desarrolladores y haciendo una suposición fundamentada sobre dónde podría estar ubicado el modelo. Ese mismo grupo también podría tener acceso a otros modelos antrópicos inéditos, según el informe.
“Los ingenieros de Google utilizan tanto la IA como John Deere”: hay una guerra interna en Alphabet por utilizar Claude
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