Empleos del mañana: Grandes modelos lingüísticos y trabajos

3 de octubre, 2023

A medida que los avances en Inteligencia Artificial (IA) generativa continúan a un ritmo sin precedentes, Los grandes Modelos de Lenguaje (LLM) están surgiendo como herramientas transformadoras con el potencial de redefinir el panorama laboral. Se espera que los recientes avances en estas herramientas, como Copilot, Midjourney y ChatGPT de GitHub, provoquen cambios significativos en las economías y los mercados laborales globales. Estas tecnologías particulares son los avances que coinciden con un período de considerable agitación en el mercado laboral debido a fuerzas económicas, geopolíticas, de transición verde y tecnológicas. El Informe sobre el futuro del empleo 2023 del Foro Económico Mundial predice que el 23% de los empleos globales cambiarán en los próximos cinco años debido a la transformación de la industria, incluso a través de la inteligencia artificial y otras tecnologías de procesamiento de texto, imágenes y voz.

Este documento técnico proporciona un análisis estructurado de los posibles impactos directos a corto plazo de los LLM en los empleos. Dado que el 62% del tiempo total de trabajo involucra tareas basadas en idiomas, la adopción generalizada de LLM, cómo ChatGPT, que podrían impactar significativamente un amplio espectro de roles laborales.

Para evaluar el impacto de los LLM en los empleos, este documento proporciona un análisis de más de 19.000 tareas individuales en 867 ocupaciones, evaluando la exposición potencial de cada tarea a la adopción de LLM, clasificándolas como tareas que tienen alto potencial de automatización, alto potencial de aumento, bajo potencial de cualquiera o no se ven afectadas (no relacionadas con el lenguaje). El documento también proporciona una descripción general de los nuevos roles que están surgiendo debido a la adopción de los LLM.

Los impactos a largo plazo de estas tecnologías en la remodelación de industrias y modelos de negocios están fuera del alcance de este documento, pero el enfoque estructurado aquí propuesto se puede aplicar a otras áreas del cambio tecnológico y su impacto en las tareas y empleos.

El análisis revela que las tareas con mayor potencial de automatización por parte de los LLM tienden a ser rutinarias y repetitivas, mientras que aquellas con mayor potencial de mejora requieren razonamiento abstracto y habilidades para resolver problemas. Las tareas con menor potencial de exposición requieren un alto grado de interacción y colaboración personal.

– Los trabajos con mayor potencial de automatización son los autorizadores de crédito, inspectores y administrativos (el 81% del tiempo de trabajo podría automatizarse), analistas de gestión (70%), vendedores telefónicos (68%), asistentes estadísticos (61%) y cajeros (60%).

– Los trabajos con mayor potencial para el aumento de tareas enfatizan el análisis matemático y científico, como aseguradores de seguros (100% del tiempo de trabajo potencialmente aumentado), bioingenieros e ingenieros biomédicos (84%), matemáticos (80%) y editores (72%).

– Los trabajos con menor potencial de automatización o aumento son trabajos que se espera que permanezcan prácticamente sin cambios, como los educativos, orientación, consejeros y asesores profesionales (84% del tiempo dedicado a tareas de baja exposición), clérigos (84%), asistentes legales (83%) y asistentes de atención médica domiciliaria (75%).

– Además de remodelar los trabajos existentes, la adopción de LLM probablemente cree nuevos roles dentro de las categorías de desarrolladores de IA, diseñadores de interfaces e interacción, creadores de contenido de IA, curadores de datos y especialistas en ética y gobernanza de IA.

– Se realiza un análisis de la industria agregando los niveles potenciales de exposición de los empleos al nivel de la industria, teniendo en cuenta que pueden existir empleos en más de una industria. Los resultados revelan que las industrias con las estimaciones más altas de exposición potencial total (automatización más medidas de aumento) son ambos segmentos de servicios financieros: servicios financieros y mercados de capitales y seguros y gestión de pensiones. Le siguen las tecnologías de la información y las comunicaciones digitales, y luego los medios de comunicación, el entretenimiento y los deportes. En el apéndice se compilan listas adicionales de trabajos clasificados según el mayor potencial de exposición para cada categoría industrial importante.

De manera similar, un análisis de grupos de funciones revela que las dos áreas temáticas con mayor exposición potencial total a los LLM son la información tecnológica, con un 73% de las horas de trabajo expuestas, y finanzas, con un 70% de las horas de trabajo expuestas. Al igual que con los grupos industriales, listas adicionales de trabajos clasificados según el mayor potencial de exposición para cada grupo de funciones.

– Estos nuevos hallazgos se conectan directamente con trabajos anteriores realizados por el Centro para la Nueva Economía y Sociedad en el Informe sobre el futuro del empleo 2023. Los líderes empresariales también esperaban que muchos de los trabajos que tenían un alto potencial de automatización por parte de los LLM fueran contratados que se disminuirán en los próximos cinco años, como los cajeros de bancos y empleados afines, los encargados de la entrada de datos y las secretarias administrativas y ejecutivas.

Mientras tanto, se espera que crezcan los empleos con un alto potencial de aumento, como los especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, analistas y científicos de datos, y profesionales de bases de datos y redes. Juntas, estas dos publicaciones identifican y reafirman temas destacados en la conexión entre el cambio tecnológico y la transformación del mercado laboral.

Los hallazgos de este informe arrojan luz sobre cómo la implementación de LLM podría alterar el panorama de los empleos, proporcionando información valiosa para los responsables políticos, los educadores y los líderes empresariales. En lugar de provocar un desplazamiento laboral, los LLM pueden marcar el comienzo de un período de transformación de las ocupaciones basado en tareas, que requiere estrategias proactivas para preparar a la fuerza laboral para estos trabajos del mañana.

Análisis por ocupación

Empleos con potencial para la automatización

Los resultados del análisis basado en tareas revelan que trabajos con mayor potencial para la automatización de las tareas de los LLM enfatizan la rutina y lo repetitivo, procedimientos y no requieren un alto grado de comunicación interpersonal. Roles con la mayor cantidad de trabajo potencialmente automatizable tiempo son Autorizadores de Crédito, Inspectores y Oficinistas (81% del tiempo), Analistas de Gestión (70%), Teleoperadores (68%), Asistentes estadísticos (61%) y Cajeros (60%). Empleos con alto potencial para la automatización a menudo incluye varios tipos de oficina, empleados, particularmente aquellos centrados en el mantenimiento de registros y gestión de información: tareas en las que los LLM han demostrado un alto grado de competencia. Por ejemplo, Secretarios Jurídicos y Administrativos. Los asistentes dedican aproximadamente el 54% de su tiempo en tareas con alto potencial de automatización.

Empleos con potencial de aumento

Los mismos métodos de análisis demuestran que los empleos con mayor potencial de crecimiento por LLM enfatizan el pensamiento crítico y complejo y las habilidades para resolver problemas, especialmente aquellos en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Encabezando la lista están los aseguradores, con análisis que sugieren que dedicar el 100% de su tiempo a tareas que tienen el potencial de ser aumentado por la IA generativa de sistemas. A esto le siguen los bioingenieros e Ingenieros Biomédicos (84% del tiempo aumento), Matemáticos (80%) y Editores (72%). Los 15 trabajos principales restantes son igualmente técnicos o altamente especializados, a menudo que requieran títulos o formación avanzados, como arquitectos de bases de datos y estadísticos. Muchos empleos con mayor potencial para el aumento también tiene cierto potencial para automatización, lo que resulta en una exposición total muy alta para estos trabajos, como transcriptores médicos, Tasadores de Seguros y Tasadores de Bienes Raíces.

Empleos con menor potencial

Para la transformación y tareas no lingüísticas se espera que los trabajos que enfatizan tareas no lingüísticas estén menos expuestos, o no estén expuestos en absoluto, a los Impactos potenciales de los LLM. Los resultados del análisis de tareas sugieren esto, indicando que los trabajos con el menor potencial de exposición (ya sea automatización o aumento) son aquellos que requieren un alto grado de interacción personal, como profesionales de la salud o maestros, o movimiento físico como atletas o trabajadores manuales. La ocupación con la mayor proporción de tareas con bajo potencial de transformación, con un 84% del tiempo total, es la de Orientadores y Asesores Educativos, de Orientación y Carrera. Le siguen el clero (84% del tiempo), los asistentes legales y asistentes legales (83%), los asistentes de atención médica domiciliaria (75%) y luego los anestesiólogos (74%). Las ocupaciones comunitarias, de servicios sociales y de atención médica ocupan un lugar destacado entre aquellas con bajo potencial de automatización o aumento, y representan 10 de las 15 ocupaciones principales con el menor potencial de exposición.

Análisis por función

Las calificaciones de exposición para ocupaciones también pueden agregarse en grupos funcionales, lo que revela temas similares para la posible automatización y aumento. Como se encontró en el análisis de la industria y gran parte del análisis del Informe sobre el futuro del empleo 2023, las dos áreas temáticas con mayor exposición potencial total a los LLM son la tecnología de la información, con un total del 73% del tiempo de trabajo expuesto, y las finanzas con un total del 70% del tiempo de trabajo expuesto. A estas funciones les siguen ventas a clientes (67% de la exposición total), operaciones (65%) y recursos humanos (57%). Las funciones laborales que probablemente estén automatizadas también tienden a tener una alta probabilidad de ser mejoradas o aumentadas por la tecnología, y viceversa. Este es un contrapunto importante a la noción de que la innovación tecnológica desplaza empleos: la innovación tecnológica transforma los empleos, eliminando algunas tareas y otras adquiriendo mayor importancia.