Como muchos de nosotros, es posible que te encuentres asintiendo con la cabeza ante un familiar coro digital apocalíptico que vibra tanto en oficinas como en cafeterías: ¡La IA quitará mi trabajo!

¿Esta amenaza inminente está fundamentada o simplemente es una manifestación de nuestra ansiedad compartida ante el constante avance tecnológico?Anuevo estudiodel MIT CSAIL, MIT Sloan, The Productivity Institute y el Institute for Business Value de IBM está destinado a desafiar nuestras creencias arraigadas.

Su investigación examina críticamente la viabilidad económica del uso de la IA para automatizar tareas en el lugar de trabajo, con especial énfasis en la visión por computadora.

Sus hallazgos muestran que actualmente, sólo alrededor del 23% de los salarios pagados por tareas que involucran visión son económicamente viables para la automatización de la IA.En otras palabras, sólo es económicamente sensato reemplazar el trabajo humano con IA en aproximadamente una cuarta parte de los trabajos donde la visión es un componente clave del trabajo.

"Esto indica una integración más gradual de la IA en varios sectores, en contraste con el rápido desplazamiento laboral impulsado por la IA, que a menudo se supone como hipótesis", dice Neil Thompson, investigador principal del MIT CSAIL y de la Iniciativa sobre Economía Digital."Nos centramos en el campo de la visión por computadora, un área donde el modelado de costos ha experimentado avances significativos".

El estudio se aparta del enfoque general convencional sobre el impacto potencial de la IA.En cambio, ofrece un examen meticuloso de la viabilidad de la IA para automatizar tareas específicas.Lo que distingue a esta investigación es su modelo analítico tripartito.El marco evalúa no solo los requisitos de rendimiento técnico de los sistemas de IA, sino que también profundiza en las características de un sistema de IA capaz de ese rendimiento y la elección económica de construir e implementar dicho sistema.

Muchos años de experiencia con visión por computadora proporcionan abundantes datos para evaluar el rendimiento y la viabilidad económica.Por el contrario, los datos para nuevos modelos de lenguajes grandes todavía se están desarrollando.Afortunadamente, la experiencia convisión por computadoraLos modelos proporcionan una idea de lo que podría deparar el futuro con la difusión y adopción de modelos lingüísticos.Según los investigadores, los costos de desarrollo, implementación y funcionamiento podrían disminuir y elindustria tecnológicapodría transformarse para proporcionar soluciones de IA como servicio, eliminando la necesidad de una inversión de capital sustancial.

Los investigadores analizaron las ramificaciones de las posibles reducciones en los costos de los sistemas de IA y cómo esos cambios podrían influir en el ritmo de la automatización.Por ejemplo, si los costos de implementar la IA en los lugares de trabajo disminuyen significativamente, esto podría acelerar el ritmo de adopción de la IA en diversos sectores, lo que podría conducir a cambios más rápidos en el mercado laboral.Por el contrario, si las necesidades informáticas aumentan, si los datos se vuelven más difíciles de encontrar y sitrabajadores calificadosson escasos,costos más altospodría ralentizar esta transición, dando más tiempo a los trabajadores y las industrias para adaptarse.

Otro aspecto crítico: las plataformas de IA como servicio.Los científicos demostraron cómo la escalabilidad y una aplicación más amplia podrían cambiar potencialmente el panorama de la automatización de tareas, cambiando el enfoque de la implementación a nivel de empresa individual a un enfoque más amplio basado en servicios."Las implicaciones de este cambio son profundas: podría democratizar el acceso a las tecnologías de IA, permitiendo que las empresas y organizaciones más pequeñas se beneficien de la IA sin la necesidad de grandes recursos internos. Además, esto podría conducir al surgimiento de nuevos modelos de negocio centrados enservicios de IA", afirma Thompson.

"Cuando elindustria de semiconductorescreó un modelo de negocios completamente nuevo hace 20 años con la separación del diseño y la fabricación con la subcontratación de la producción, las empresas de semiconductores sin fábrica se convirtieron en el estándar", dice Martin Fleming, ex economista jefe y director de análisis de IBM y ahora miembro del Instituto de Productividad, con sede enen el Reino Unido "En los próximos años, sus posibles empresas de software, servicios en la nube y consultoría crearán un nuevo modelo de negocio con una clase de empresas especializadas en IA como servicio a escala".