Estadísticas de Canadá publicadas recientementeun informe detalladoestimar qué profesiones probablemente se verán afectadas por la inteligencia artificial en los próximos años.

Concluye con un mensaje optimista para los profesionales de la educación y la salud, sugiriendo que no solo se espera que conserven sus empleos, sino que su productividad mejorará con los avances de la IA.Sin embargo, el panorama es más sombrío para quienes trabajan en las industrias financiera, de seguros, de la información y de la cultura, cuyas carreras se prevé que verán descarriladas por la IA.

¿Deberían ahora los médicos y profesores respirar tranquilos, mientras los contables y escritores entran en pánico?Quizás, pero no por los datos de este informe.

Lo que Statistics Canada ofrece aquí es un ejercicio relativamente sin sentido.Asume que es la tecnología en sí misma y qué tan bien complementa los esfuerzos humanos, no lamodelos de negociodiseñado para socavar nuestra humanidad compartida, ese es el determinante clave.Al cometer este error, el informe es una víctima más de la aceptación del optimismo impulsado por las empresas a expensas de realidades empresariales más desagradables.

Alta exposición a la exageración de la IA

Las corporaciones que impulsan nuevas innovaciones o productos que juegan con nuestras mayores esperanzas y temores sonnada nuevo.Lo único que puede resultar novedoso es la magnitud de las esperanzas de las grandes tecnologías en cuanto al impacto de la IA, que parecen llegar a todas las industrias.

No sorprende, entonces, quehay miedo generalizadosobre qué industrias y sectores serán reemplazados por la IA.Tampoco sorprende que Statistics Canada intente disipar algunos de esos temores.

El estudio agrupa los puestos de trabajo en tres categorías:

• aquellos con alta exposición a la IA y baja complementariedad, lo que significa que los humanos pueden estar compitiendo directamente con las máquinas por estos roles;
• aquellos con alta exposición a la IA y alta complementariedad, donde la automatización podría mejorar la productividad de los trabajadores que siguen siendo esenciales para el trabajo;
• y aquellos con baja exposición a la IA, donde el reemplazo no parece ser una amenaza todavía.

Los autores del informe afirman que su enfoque (que examina la relación entre exposición y complementariedad) es superior a los métodos más antiguos que analizabanmanual versus cognitivoorepetitivo versus no repetitivotareas al analizar el impacto de la automatización en los lugares de trabajo.

Sin embargo, al centrarse en estas categorías, el estudio sigue creyendo en la exageración corporativa.Estas categorías de análisisfueron desarrollados en 2021.En los últimos años, se han abierto nuevas ventanas que nos permiten tener una visión más clara de las formas en que las grandes empresas tecnológicas se apresuran a implementar la IA.Las tácticas poco éticas recientemente reveladas hacen que las categorías predictivas de exposición y complementariedad carezcan de sentido.

La IA suele estar impulsada por personas

Los acontecimientos recientes han demostrado que incluso los trabajos con una alta exposición a la IA y una baja complementariedad de la IA todavía dependen de humanos detrás de escena para realizar trabajos esenciales.Tomemos como ejemplo a Cruise, la empresa de vehículos autónomoscomprado por General Motors en 2016por más de mil millones de dólares.Conducir un taxi es un trabajo con una alta exposición a la IA y una baja complementariedad de la IA; asumimos que un taxi está controlado por un conductor humano o, si no tiene conductor, por una IA.

Resulta que los taxis "autónomos" de Cruise en California no eran, de hecho, sin conductor.Habíaintervención humana remotacada pocos kilómetros.

Si tuviéramos que analizar con precisión este trabajo, hay tres categorías a considerar.El primero es para conductores humanos en automóviles, el segundo son conductores humanos remotos y el tercero son vehículos autónomos impulsados ​​por IA.La segunda categoría hace que la complementariedad sea bastante alta en este caso.Pero el hecho de que Cruise, y probablemente otrosempresas tecnológicas,Traté de mantener esto en secreto.plantea todo un nuevo mundo de preguntas.

Una situación similar surgió en Presto Automation, una empresa especializada en pedidos desde el auto impulsados ​​por inteligencia artificial para cadenas como Checkers y Del Taco.La empresa se describió a sí misma como una de las más grandes "proveedores de tecnología de automatización laboral" en la industria, pero se reveló que gran parte de su "automatización" está impulsada pormano de obra humana con sede en Filipinas.

empresa de softwareZendesk presenta otro ejemplo.Una vez cobró a los clientes según la frecuencia con la que se usaba el software para intentar resolver los problemas de los clientes.Ahora, Zendesk solo cobra cuando su IA patentada completa una tarea sin que intervengan humanos.

Técnicamente, este escenario podría describirse como de alta exposición y alta complementariedad.Pero, ¿queremos respaldar un modelo de negocio en el que el primer punto de contacto con el cliente probablemente resulte frustrante e inútil?¿Especialmente sabiendo que las empresas tirarán los dados con este modelo porque no se les cobrará por esas interacciones inútiles?

Examinando los modelos de negocio

Tal como está, la IA presenta más un desafío empresarial que tecnológico.Las instituciones gubernamentales como Statistics Canada deben tener cuidado de no amplificar el revuelo que las rodea.Las decisiones políticas deben basarse en un análisis crítico de cómo las empresas utilizan realmente la IA, en lugar de predicciones y agendas corporativas infladas.

Para crear políticas efectivas, es crucial quetomadores de decisionescentrarse en cómo la IA realmente se está integrando en las empresas, en lugar de quedar atrapados en pronósticos especulativos que tal vez nunca se materialicen por completo.

El papel de la tecnología debería ser apoyar el bienestar humano, no simplemente reducir los costos laborales para las empresas.Históricamente,Cada ola de innovación tecnológica ha generado preocupaciones.sobre el desplazamiento laboral.El hecho de que futuras innovaciones puedan reemplazar el trabajo humano no es nuevo ni debe temerse;en cambio, debería impulsarnos a pensar críticamente sobre cómo se utiliza y quién se beneficiará.

Por lo tanto, las decisiones políticas deben basarse en datos precisos y transparentes.Statistics Canada, como proveedor clave de datos, tiene un papel esencial que desempeñar en este sentido.Debe ofrecer una visión clara e imparcial de la situación, garantizando que los responsables de las políticas tengan la información adecuada para tomar decisiones informadas.

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