Fuerza laboral híbrida: ¿Quién prosperará? Diario.mx

En mayo, surgió un nuevo género de videos virales: clips de varias ceremonias de graduación universitaria, donde los recién graduados abuchearon efusivamente a los oradores que hablaron sobre IA. Y es difícil culparlos, dados los recientes titulares sobre cómo esta tecnología está a punto de revolucionar el mercado laboral, especialmente para los trabajadores principiantes como ellos. Muchos de estos jóvenes crecieron escuchando que "aprender a programar" era la clave para un salario de seis cifras, solo para graduarse en un mercado laboral donde los programadores humanos parecen una especie en peligro de extinción. Si bien no está del todo claro si la IA ha reducido realmente la fuerza laboral total, algunas empresas han anunciado despidos masivos vinculados a planes para usar la IA para automatizar puestos de trabajo.

Todo esto plantea una pregunta inquietante: si eres estudiante universitario hoy en día —o, posiblemente, cualquier trabajador que se enfrente a este panorama incierto—, ¿cómo deberías prepararte para el futuro laboral impulsado por la IA? No hay una respuesta sencilla, pero hemos reunido a un panel de cuatro expertos que siguen de cerca el impacto de la IA en el trabajo para intentar esclarecer esta cuestión.

Esta discusión ha sido editada y condensada para mayor claridad, e incluye material adicional de entrevistas posteriores.

Los participantes

Daron Acemoglu, economista del MIT y premio Nobel.

Dean Ball, anteriormente asesor en inteligencia artificial y tecnologías emergentes para la administración Trump, ahora es investigador sénior en la Fundación para la Innovación Estadounidense.

Ethan Mollick, profesor de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania y autor de “Co-Intelligence” y del próximo libro “Co-Existence”.

Clara Shih, ex alta ejecutiva de IA en Salesforce y Meta, cofundadora de New Work Foundation, una organización sin fines de lucro que busca ayudar a los trabajadores principiantes a desenvolverse en el campo de la IA.

Bill Wasik, moderador, editor de la sección de Ciencia de The New York Times y anteriormente director editorial de The Times Magazine.

I.

BILL WASIK: El debate sobre la IA y el futuro del trabajo es frustrante. No se trata solo de que las predicciones sean tan dispares —como cuando Elon Musk afirma que «llegará un momento en que no se necesitará ningún trabajo» porque «la IA podrá hacerlo todo», o cuando el ejecutivo chino de IA, Kai-Fu Lee, predijo en 2017 que la IA desplazaría al 50 % de la fuerza laboral en los próximos 10 años—, sino de que rara vez se explica cómo o por qué la IA podría eliminar puestos de trabajo. ¿Cómo será una fuerza laboral híbrida de IA y humanos? ¿Cómo cambiarán nuestros propios trabajos como consecuencia? Para mí, esas son las preguntas mucho más interesantes.

ETHAN MOLLICK: He realizado un ejercicio divertido en el que les he pedido a las propias IA que me describan un escenario de trabajo futuro en la era de la IA. Normalmente, comienza con algo como: «Marcus Chen» —uno de los nombres favoritos de los chatbots para los desarrolladores de software— «va a la oficina, lee los informes de sus agentes de IA sobre el trabajo realizado y, a continuación, utiliza su criterio para asignarles nuevas tareas».

Pero entonces le preguntaré a la IA: «Espera, ¿por qué va a la oficina si la IA está haciendo el trabajo?». Entonces el chatbot dirá: «No, tienes razón», y volverá a empezar: «Marcus Chen se despierta en su casa de la playa y revisa a sus agentes de IA». Y entonces preguntaré: «¿Por qué siquiera revisa si los agentes están haciendo todo el trabajo?». En ese momento, el chatbot se disculpará de nuevo y dirá: «Marcus Chen está sentado en la playa…».

Gran parte de esto se reduce a la pregunta de en qué tipo de mundo vivimos. ¿Es uno donde la IA es una tecnología bastante común y el cambio se produce más lentamente, o es un mundo donde la IA realmente se vuelve supercapaz?

La programación informática ofrece ahora una perspectiva muy clara de este tipo de situaciones. Antes, ser programador consistía en escribir buen código de forma regular. Ahora, de repente, en cuestión de meses, se trata de gestionar tareas de ingeniería. Así que creo que veremos otros cambios en lo que se espera de los puestos de trabajo.

CLARA SHIH: Quiero retomar la metáfora de Marcus Chen. Supongamos que llegamos a ese último escenario: está en la playa, disfrutando de una vida estupenda. ¿Pero qué pasa con los demás trabajadores? Ahora es más rápido y eficiente tener menos cocineros en la cocina.

DARON ACEMOGLU: Exacto. ¿Cuántos Marcus Chen puede emplear la economía estadounidense? No es realista pensar que 100 millones de personas trabajarán como Marcus Chen.

DEAN BALL: Soy muy optimista respecto a la IA, pero tengo una visión algo más moderada sobre sus efectos prácticos. La razón fundamental es que las profesiones de las que hablamos están altamente automatizadas, ¿verdad? Enviar un correo electrónico es un proceso increíblemente automatizado en comparación con lo que solíamos hacer para comunicarnos por escrito. La programación es intrínsecamente muy automatizada. Si hablamos de minería o agricultura, estas ya están increíblemente mecanizadas. Así que el hecho de que podamos eliminar al conductor del camión minero representa una porción muy pequeña de la gran mayoría del costo de la minería.

La transformación que se avecina tendrá lugar en el mundo tal como lo conocemos hoy, y cada día nos resultará familiar. Habrá pequeños cambios, casi imperceptibles. Habrá pequeños avances en la automatización. Y dentro de 10, 15 o 20 años, miraremos atrás y diremos: «¡ Dios mío, todo es diferente!» . Pero nunca lo notaremos. Siempre es así.

ACEMOGLU: Hay muchas cosas que los modelos de IA no podrán hacer actualmente ni en un futuro próximo. La visión actual es que, de alguna manera, los agentes harán gran parte del trabajo y solo necesitaremos supervisarlos. Me parece muy poco realista. Pero si fuera realista , sería algo terrible.

SHIH: Estoy de acuerdo y en desacuerdo contigo. Estoy creando una startup tecnológica hoy mismo. Así que esto no es teórico. Empecé hace unos dos meses. Recuerdo nuestros primeros 30 días, cuando no teníamos empleados. Antes del mundo de los agentes de IA, no habríamos podido constituir la empresa, presentar todas las solicitudes ante el IRS y el estado de California, y definir nuestra política de privacidad en cuestión de días con tan poco personal. Antes, habríamos necesitado contratar a decenas de personas y colaborar con múltiples bufetes de abogados externos, agencias de marketing y diseño, etc., trabajando durante muchos meses. Así que el desplazamiento por IA es realista y real, y es a la vez horrible y maravilloso.

MOLLICK: El impulso al emprendimiento es algo muy importante. Hay trabajos iniciales con GPT-4 que demuestran que ayudó a emprendedores kenianos exitosos a realizar mejores proyectos porque recibieron mejor asesoramiento.

ACEMOGLU: Sin embargo, un hallazgo en economía es que si muchas personas pueden acceder a una ocupación o actividad económica, se produce un exceso de entrada que resulta muy costoso y distorsionador. Por eso me preocupa que eso mismo ocurra en el ámbito empresarial.

MOLLICK: Mientras tanto, si eres, por ejemplo, Coca-Cola o Walmart, la naturaleza del cambio es algo diferente. No existe un plan obvio para saber: ¿Cómo implemento esto? ¿Cómo reorganizo mi empresa en torno a los agentes de IA? Hay trabajo físico y una estructura organizativa ya establecida. Y todo implica reuniones y conversaciones. Tampoco vas a reemplazar a Walmart de la noche a la mañana. Así que creo que veremos un auge de las startups. Pero creo que muchas cosas se ralentizan por esto. Y eso nos da tiempo para reaccionar.

II.

WASIK: Me encantaría pensar en los Marcus Chen, por así decirlo, de industrias distintas a la tecnológica: la cuestión de qué tipos de trabajo están más amenazados. Clara, estás creando una organización sin fines de lucro para ayudar a los trabajadores principiantes a afrontar esta transición. Me interesa saber qué industrias son las que más te preocupan cuando piensas en esto como un posible momento de crisis para los trabajadores principiantes en general.

SHIH: Creo que si nos fijamos en empresas como Amazon durante los últimos 10 años, es un gran ejemplo de cómo se desarrolla esto. Hay más de un millón de trabajadores en Amazon, y una fracción de ellos forma parte del grupo de élite. Son programadores, supervisan sistemas, trabajan en la sede central. Y el resto trabaja en el almacén y como repartidores. Y se les gestiona al minuto: qué tareas deben realizar, cuánto tiempo deben tardar en ir de un lugar a otro. Y con el tiempo, espero que cada vez más tareas, incluyendo la entrega y la conducción, sean asumidas por la IA. Veo que esto se está desarrollando en múltiples industrias.

Además, ampliemos el portafolio de Marcus Chen. Hablemos de Stacey Smith, una hipotética ajustadora de reclamaciones de seguros de salud. Ella y millones de personas como ella trabajan en Estados Unidos en el sector de seguros y banca debido a regulaciones que impedían la deslocalización de esos empleos. Sin embargo, ahora muchas de esas aprobaciones, ya sea la suscripción de hipotecas o la gestión de reclamaciones, se realizan fácilmente mediante agentes de IA: de forma más consistente, con mayor capacidad para detectar fraudes y a un costo mucho menor. ¿Qué sucederá con las Stacey Smith que ganan un salario digno en lugares como Kentucky y Mississippi?

¿Y qué hay de Bob Johnson? Hablemos de él. Es camionero de larga distancia. Es uno de los tres millones y medio de camioneros en Estados Unidos que, a pesar de todo, ganan un salario digno. Viven en el sur, en Texas, Luisiana y Misisipi. Son el sustento de sus familias. Son pilares de sus comunidades. ¿Qué pasará cuando la tecnología de Waymo se extienda y superemos las barreras regulatorias para llegar a personas como Bob Johnson?

Así que quizás Marcus tenga un buen resultado. ¿Y Stacey? ¿Y Bob?

BALL: Creo que si queremos entrar en sectores o puestos específicos, los más obvios son la consultoría, el marketing, el servicio al cliente, los trabajos legales de nivel inicial y el trabajo administrativo. Todo eso es totalmente real.

Y luego está esa capa difusa de cosas en el mundo físico. Dudo mucho que un robot humanoide vaya a prepararte un cóctel en un bar, incluso si pudiera, ¿verdad? La gente no quiere eso. Y eso es muy importante para pensar en el futuro del trabajo. ¿Cuáles serán las preferencias de la gente? De manera similar, gran parte del trabajo intelectual, al final, especialmente a medida que se asciende en la jerarquía, se reduce a persuadir a la gente. Me resulta difícil creer que el proceso de intrigas internas dentro de una empresa u otra organización vaya a ser automatizado por la IA.

MOLLICK: La historia dentro de las grandes empresas será complicada, creo. En Procter & Gamble, hicimos un experimento con 776 de sus empleados. Eran técnicos o de negocios, y trabajaban individualmente o en equipos de dos. El hallazgo en ese momento fue que los individuos que usaban IA se desempeñaban tan bien como los equipos que no la usaban. Para mí, la parte realmente interesante fue que también difuminó las líneas entre roles. Los de negocios solían tener ideas de negocios, los técnicos ideaban ideas técnicas. Pero agregando IA, todos generan ideas entre los demás. Y eso está sucediendo en todas partes. Cuando hablo con personas en programación, especialmente en industrias que tienen algún elemento cuasi creativo, como la industria de los videojuegos, de repente los diseñadores pueden programar, de repente los programadores pueden hacer trabajo de diseño, los artistas pueden empezar a escribir.

ACEMOGLU: Permítanme reformular la pregunta y hablar sobre tres industrias que considero absolutamente cruciales para la productividad futura: la manufactura, la atención médica y la educación. Todas ellas muestran el potencial de la IA, pero también enormes obstáculos. En la manufactura, Estados Unidos está rezagado con respecto a China en la aplicación de la IA, y cada pequeño paso de introducción adicional de automatización o IA en el proceso de fabricación requiere una enorme cantidad de servicios de ingeniería. Es muy laborioso. Luego está la educación, donde los efectos de la IA hasta ahora han sido un desastre total: hay un estudio a gran escala proveniente de China, por ejemplo, que muestra resultados terribles en estudiantes que utilizan IA.

En el sector sanitario, la promesa se ha centrado en la digitalización, por ejemplo, con los historiales clínicos electrónicos y la incorporación de más software al proceso, pero hasta ahora esto parece haber empeorado la productividad. Por lo tanto, existe el potencial de la IA para ahorrar costes, pero no creo que nadie tenga una buena hoja de ruta sobre cómo lograrlo. Los chatbots son potencialmente útiles en el sector sanitario, pero me preocupa que repitamos exactamente lo que hicimos en educación, implementándolos de una manera que realmente conduzca a resultados nefastos.

BALL: Pero Daron, mencionaste los chatbots; si solo tuviéramos chatbots, probablemente compartiría tu pesimismo. Pero lo sorprendente de los nuevos agentes de codificación es que son esencialmente programas informáticos que pueden usar ordenadores, ¿verdad?

MOLLICK: Sí, creo que ya no hablamos de chatbots. El mundo ha cambiado en los últimos cinco años. Y ya sabemos, gracias a los datos, que la IA es mejor en el diagnóstico médico que los médicos en muchas circunstancias. Además, los experimentos controlados demuestran que los pacientes prefieren hablar con la IA que con los médicos porque tiene mayor empatía —empatía percibida , mejor dicho—.

De forma similar ocurre con la IA y la educación: las investigaciones han demostrado que el uso no estructurado de la IA perjudica el aprendizaje, pero los tutores de IA pueden tener un impacto positivo a gran escala . Por lo tanto, soy sumamente optimista respecto a la IA y la educación una vez que logremos integrar los tutores de IA en las aulas.

III.

WASIK: Me interesa conocer las nuevas oportunidades que surgirán en este mundo de la IA. ¿Qué le dirías a un joven sobre las habilidades o carreras interesantes que podría considerar para el futuro?

BALL: En muchos sentidos, creo que a los generalistas curiosos les irá muy bien en el futuro. Esto no quiere decir que no se deba cultivar nichos de especialización específicos, sino que también será recompensado el poder tomar distancia y pensar de forma amplia.

También creo que existen áreas con alta demanda en el mundo físico, en particular oficios como fontanería, electricidad y técnicos de climatización.

MOLLICK: Aunque tampoco creo que podamos predecir con suficiente precisión como para decir: « Hazte fontanero», porque entonces el Plumbot10000 podría salir al mercado en un par de semanas. Es muy difícil anticipar el futuro.

ACEMOGLU: El trabajo de electricistas, técnicos de climatización y demás se volverá más complejo. Ya existe una gran escasez de profesionales en estos oficios. Una vez más, la IA puede ser de gran ayuda. Un electricista principiante con la herramienta de IA adecuada podría ser diez veces más productivo que en la actualidad. Utilizar la IA para capacitar a electricistas en el uso de nuevos equipos podría ser muy útil. Pero ahí no se concentra el foco de las inversiones en IA.

WASIK: ¿Qué consejo le daría a una persona joven e inteligente sobre cómo pensar en dónde podría haber oportunidades que aún desconocemos?

SHIH: Ahora paso todo el día con jóvenes de 25 años, y me he dado cuenta de que muchos de los consejos y cursos de IA disponibles son demasiado generales. Acabamos de lanzar una plataforma de contenido que analiza, rol por rol, los 50 puestos de trabajo de nivel básico más comunes: marketing, ingeniería de software, contabilidad, finanzas, etc. Además, entrevistamos a responsables de contratación para comprender cómo están implementando la IA en sus organizaciones y cómo esto ha modificado las habilidades específicas que buscan.

El tema recurrente es que existe una clara dualidad en la búsqueda de empleo. Quienes dominan la IA, en concreto los agentes de IA, pueden conseguir el trabajo de sus sueños, ya sea en marketing, software, contabilidad, finanzas, etc. En cambio, quienes carecen de esas habilidades, ven desaparecer esos puestos de nivel inicial.

WASIK: Pero, ¿qué tan útil será realmente ese entrenamiento de IA a largo plazo? A medida que los modelos mejoran, parece que se requieren instintos y habilidades diferentes para obtener lo que se busca, mientras que los trucos necesarios con los modelos anteriores simplemente desaparecen. Su principal truco consiste en que, a medida que mejoran, todo se vuelve tan fluido.

SHIH: El desarrollo de habilidades en IA es, sin duda, un campo en constante evolución: estás en el tren, pero sabes que no hay un destino fijo. Sabes que te comprometes a aprender y perfeccionar tu técnica continuamente a medida que el modelo cambia. Significa comprometerte a probar diferentes modelos a medida que van apareciendo y empezar a reconocer: «Vale, uso Gemini para esta tarea, pero Claude es mucho mejor para esta otra». Eso forma parte del conjunto de habilidades en constante evolución que creo que se volverá indispensable.

MOLLICK: Lo que realmente me preocupa de los trabajadores jóvenes es que la experiencia práctica suele ser crucial para evaluar el trabajo que no has creado tú mismo, ya sea que provenga de humanos o de IA. Bill, probablemente puedas echar un vistazo a un artículo del Times y decir si es bueno o malo. Daron o yo podemos leer un artículo académico al instante y decir si vale la pena dedicarle una hora de nuestro tiempo o no. Dean puede analizar un texto sobre IA y detectar la laguna legal. Clara, estoy seguro, puede mirar cualquier fragmento de código y juzgar si fue escrito por un idiota o por un experto. Si no tienes experiencia, no puedes hacer esas cosas.

Y eso es precisamente lo que se necesita para gestionar agentes de IA. Este no es solo un problema de los trabajadores jóvenes: hace un tiempo, una encuesta reveló que solo un tercio de las personas aspiran a puestos de liderazgo . La mayoría está muy contenta con su trabajo y simplemente quiere desempeñarlo. Y creo que van a tener dificultades para adaptarse.

SHIH: Ser gerente ya ha mejorado gracias a la IA.

ACEMOGLU: Creo que la mayoría de los gerentes se sienten sobrecargados, rezagados y sin saber qué se espera de ellos. Su nivel de estrés es mucho mayor. Quizás dentro de 10 años mejore, pero necesitamos estandarizar las herramientas y las expectativas, y tal vez capacitar nuevamente a los gerentes. Así que no, no creo que ser gerente sea una mejor profesión en este momento.

SHIH: Creo que todos los jóvenes deberían trabajar en un proyecto paralelo durante la universidad, o incluso en la preparatoria, un proyecto que controlen de principio a fin para que puedan familiarizarse con estos modelos. Si lo hacen, creo que adquirirán gran parte de la experiencia práctica necesaria para conseguir un empleo.

MOLLICK: Pero como profesor de emprendimiento, no todo el mundo hace esto, ¿verdad? He dado a la gente estos proyectos paralelos; de hecho, ese ha sido mi trabajo durante más de una década: dar proyectos paralelos a jóvenes. Y no es para todos. Hay todo tipo de diferencias, incluyendo antecedentes o estatus socioeconómico, en cómo las personas aprovechan esas oportunidades. Es difícil simplemente decir: « Haz el proyecto paralelo y haz que funcione» .

SHIH: Es muy difícil y no vamos a tener un 100% de éxito, pero es muy complicado comprender y controlar la IA si no se aprende todo el proceso, de principio a fin. Comprender los límites de lo que la IA puede hacer y cómo evolucionan los modelos es fundamental.

ACEMOGLU: Creo que lo que describió Clara refleja la realidad. Ahora mismo, hay que dedicar mucho tiempo a aprender diferentes modelos, sus capacidades y sus limitaciones, y luego, tres meses después, hay que volver a experimentar con muchos modelos distintos solo para mantenerse en el mismo lugar. Eso no es productivo en absoluto, es muy distópico. Clara, quizás lo describías como un futuro aceptable. Para mí, es un futuro horrible.

SHIH: Dije antes que es maravilloso y horrible. ¿Cómo podemos hacerlo menos horrible y más maravilloso?

IV.

WASIK: Esto nos lleva a la última pregunta: ¿Qué hacemos al respecto? Dean, sé que participaste en la elaboración del plan de acción de la Casa Blanca sobre IA . Simplemente tengo curiosidad por saber cuál crees que debería ser la respuesta gubernamental y social.

BALL: El plan de acción, casualmente, refleja bastante bien mis convicciones: lo primero que debemos hacer es medir este problema mucho mejor de lo que lo hacemos actualmente. Necesitamos mejores datos económicos empíricos. No se pueden crear soluciones políticas para un problema que no se comprende.

Pero realmente no quiero generar inflexibilidad en el mercado laboral. Mi frase favorita del plan de acción de la Casa Blanca describe la IA como una combinación de la Revolución Industrial, la Revolución de la Información y el Renacimiento. Tiene el potencial de transformar la forma en que fabricamos y producimos cosas; cambiará la manera en que la información fluye a través de las organizaciones y del mundo; y posibilitará avances artísticos, matemáticos y científicos.

Ahora el Papa parece querer que tengamos un comité de todos los interesados en la IA, de todas las comunidades afectadas. Pero no creamos un comité de interesados para la Revolución Industrial. No se desarrolló por votación popular. Me resulta increíble que haya tanta gente en la sociedad educada que piense que eso es lo que debemos aplicar a la IA.

ACEMOGLU: Bueno, supongo que eso resume la actitud de algunas personas en Silicon Valley. Sí, no hubo ningún comité para la dirección de la Revolución Industrial. ¿Y qué obtuvimos? En las primeras etapas, obtuvimos niños trabajando hasta la muerte en minas de carbón. Las condiciones en las fábricas se volvieron horribles. Los salarios de muchos trabajadores cayeron. Ahora la IA está cambiando las cosas mucho más rápido y afectando a muchos, muchos sectores al mismo tiempo.

SHIH: Exacto, la lección no es que la coordinación sea innecesaria; es que omitirla nos cuesta décadas de sufrimiento humano. Además, las políticas de IA que surjan sin una amplia participación no serán confiables, ya que se percibirán como la agenda de las grandes tecnológicas, el capital o una facción política.

BALL: No sé cuál será la tasa de desempleo en 2028, pero les garantizo que el público estadounidense y muchos políticos oportunistas le atribuirán el 100% de la culpa a la IA. Y, lamentablemente, me preocupa que las medidas políticas que adopten consoliden protecciones laborales muy amplias. Medidas que generen problemas similares a los de Europa, donde las empresas no pueden asumir riesgos porque estos implican tomar decisiones que podrían obligarles a despedir a empleados en cinco años si lo que intentaron no funcionó.

Me preocupa que hagamos cosas similares aquí. Y gran parte de eso ocurrirá a nivel estatal. Hablaremos mucho de ello en Washington, pero la acción real se desarrollará en 50 legislaturas estatales diferentes. Y todos fingiremos saber lo que sucede allí, pero en realidad nadie lo sabrá. Y, casi como sonámbulos, nos encaminaremos hacia una economía política muy desastrosa.

SHIH: Estoy de acuerdo. Es decir, fíjense en la reacción al discurso de graduación de Eric Schmidt en la Universidad de Arizona, la reciente encuesta de Gallup que muestra que un tercio de los estadounidenses de la Generación Z describen sus sentimientos hacia la IA como ira. Y estas son las personas que queremos que adopten la IA para que puedan ayudar a construir esta economía y encontrar trabajo. Pero la rechazan por motivos morales. Por eso creo que se necesita una intervención ahora. Por eso estamos creando agentes de IA para ayudar a conectar a quienes buscan empleo con oportunidades y ayudarlos a aprender habilidades de IA para que no tengan que temerla y puedan moldearla. Pero tenemos que hacer algo.

ACEMOGLU: Estoy convencido de que la inteligencia artificial es muy diferente de la inteligencia humana. Los humanos no somos muy buenos para absorber grandes volúmenes de información ni para analizar datos no estructurados en busca de patrones relevantes. Los modelos de IA, hasta el momento, carecen de creatividad genuina y de capacidad de aprendizaje por ensayo y error basada en la interacción con el mundo físico. Cuando dos cosas son diferentes, lo último que se desea es intentar imitar una con la otra. Es inútil intentar que una haga todo lo que hace la otra. Deben trabajar juntas. Y ese no es el tipo de modelos que estamos intentando desarrollar.

MOLLICK: Obviamente, tendremos que pensar en cómo capacitar a los nuevos trabajadores. Pero, ¿cómo evaluamos a los jóvenes cuando se incorporan? Antes los evaluábamos. Teníamos una técnica excelente: el aprendizaje. Ha funcionado durante 4000 años. Yo contrataba a un empleado administrativo, que realizaba tareas pesadas y se esforzaba mucho, y yo evaluaba su desempeño en dichas tareas.

Y como gerente intermedio, tengo la ventaja de que alguien haga el trabajo que no quiero hacer, aprenden, los evalúo y todos cobran. Y todo eso se vino abajo, ¿verdad? No puedes simplemente decir: «Oh, deberíamos contratar trabajadores junior» , si no hemos pensado en cómo capacitarlos. Pero ¿adivinen qué? Las universidades son bastante buenas en capacitación y evaluación. Así que las instituciones educativas podrían empezar a considerar ampliar o modificar la formación profesional para cubrir las carencias que la IA está creando.

SHIH: Creo que la principal conclusión para mí es el punto de partida: el futuro no es automático. No soy ni pesimista ni optimista. Soy un optimista condicional, y hay intervenciones que aún podemos intentar, que deberíamos intentar, porque tendremos que probar muchas cosas antes de saber qué funcionará. Y aún hay tiempo, pero la ventana de oportunidad se está cerrando.

Creo que lo fundamental de los agentes de IA es que todos tienen un objetivo. Y este depende de quién los implemente, porque quien los implementa es quien define dicho objetivo. Quizás los objetivos de la IA hasta ahora no se han alineado con los de la gente común, con los de los trabajadores cotidianos. Pero esa es una decisión que podemos tomar.