El debut de ChatGPT en noviembre de 2022 causó sensación casi instantánea.Brindó a la mayoría de los usuarios la primera oportunidad de probar un nuevo tipo de inteligencia artificial que utiliza datos existentes y materiales publicados para crear contenido conocido como IA generativa.

Una vez que se desvaneció el rumor inicial, los economistas estaban ansiosos por saber quién estaba usando la tecnología y con qué frecuencia, qué hacían con ella y si la usaban en el trabajo, en casa o en ambos.Se cree que la rapidez y la firmeza con la que el público adopta una tecnología predice su impacto.impacto económico.

En agosto, casi el 40% de los adultos estadounidenses de entre 18 y 64 años habían utilizado IA generativa, segúnnueva encuesta de investigación.De los empleados, el 28% lo utilizó en el trabajo, mientras que casi el 33% lo utilizó fuera del trabajo.Esa tasa de recuperación es significativamente más rápida que la adopción pública de Internet (20% después de dos años) o de la computadora personal (20% después de tres años, según pudieron medir los primeros investigadores).

The Gazette habló con David J. Deming, profesor Isabelle y Scott Black de Economía Política en la Escuela Kennedy de Harvard, y profesor de economía y educación en la Graduada en Educación de Harvard, sobre lo que él y los coautores Alexander Bick, asesor de política económica deel Banco de la Reserva Federal de St. Louis y Adam Blandin, profesor asistente de economía en la Universidad de Vanderbilt, y lo que podría significar para las empresas.La entrevista ha sido editada para mayor claridad y extensión.

¿Por qué es importante medir la rapidez con la que los estadounidenses han adoptado herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT en relación con las PC e Internet?

Para una nueva tecnología como esta, es realmente importante para nosotros tener una comprensión básica de cuánto se usa, quién la usa y para qué la usan.Para ello, se necesita una encuesta representativa a nivel nacional y de alta calidad.Entonces, recreamos toda la redacción de las preguntas y la estructura de la Encuesta de Población Actual (CPS), que es la gran encuesta que produce la tasa de desempleo cada mes.Es la principal fuente de datos del mercado laboral en EE.UU.

La CPS, allá por 1984, empezó a hacer preguntas sobre el uso del ordenador personal en casa.En 2001, empezó a hacer preguntas sobreuso de internet.Y entonces, tomamos el mismo orden de preguntas, reemplazando esas tecnologías con IA generativa, para poder compararla directamente con la velocidad de adopción de otras tecnologías, haciendo las mismas preguntas a las mismas personas.

Así es como podemos demostrar que la tasa de uso de nuestros datos, que es del 39,4%, es en realidad más alta que la de los ordenadores personales e Internet en la misma etapa de sus ciclos de producto.

¿Usted y su equipo se sorprendieron con estos hallazgos?

Personalmente, me sorprendió el alto índice de uso.Siempre que les hablo de esto a mis colegas, siempre les pregunto: "¿Qué crees que encontramos?".antes de que les diga.La mayoría de mis colegas son académicos de edad avanzada como yo, por lo que tendemos a subestimar el uso de la IA generativa.Cuando les pregunto a mis estudiantes de posgrado o de pregrado, tienden a estimar números que son mayores que el número real que encontramos.Y creo que eso realmente te dice algo al respecto.encontramos quejóvenesestán utilizando IA generativa a tasas mucho, mucho más altas quepersonas mayores, que es muy común en otras tecnologías.

No llegué a esto pensando que esto es lo que vamos a encontrar.Simplemente estaba interesado en la respuesta porque había leído muchas cosas que sugerían que era en su mayoría exageración, y leí muchas cosas que sugerían que era la próxima gran novedad.Y entonces queríamos saber dónde estaba la verdad.

¿A qué se debe una adopción tan rápida?

Puedo darle algunas especulaciones informadas.Una es que la IA generativa se basa en esas dos tecnologías anteriores.Se podría pensar en el hecho de que las personas tienen computadoras en sus hogares y tienen acceso a Internet, como capas base que les permiten adoptar fácilmente alguna tecnología nueva, como la IA generativa.

La computadora personal, cuando salió al mercado, era grande y costosa y no todos la tenían en casa.Internet era menos costoso, pero construimos esta increíble red que permitió que las personas estuvieran conectadas.Sin esas dos cosas, no tendríamos IA generativa.Creo que una de las razones por las que se ha adoptado rápidamente es porque las tecnologías de nivel básico ya estaban ahí y, en cierto sentido, se podría pensar en la IA generativa como una innovación complementaria a Internet.

La adopción no es uniforme entre los grupos demográficos.Los hombres, las personas más jóvenes, las personas con educación universitaria o de posgrado y las personas con trabajos administrativos tienen más probabilidades de utilizar IA generativa y con mayor frecuencia.¿A qué se deben las brechas de uso?

La parte de que los jóvenes y las personas más educadas adopten una tecnología es en realidad común a casi todas las nuevas tecnologías.En estudios sobre la adopción de computadoras personales, la gente encontró lo mismo.Lo único que era diferente, en relación con las PC, era el género.

Las mujeres usaban computadoras en el trabajo más que los hombres en la década de 1980, en gran parte porque el trabajo de asistente administrativa o secretaria, y los trabajos de oficina en general, eran muy femeninos y usaban computadoras, mientras que la IA generativa no está tan concentrada en las ocupaciones.Está en todas partes.Encontramos un mayor uso en carreras STEM y de gestión, y éstas tienen un sesgo masculino.

No creo que el acceso lo explique porque mucha gente usa computadoras en el trabajo.Encontramos una adopción muy, muy amplia en todas las ocupaciones.Es más alto en trabajos y gestión STEM, pero el 22% de las ocupaciones manuales utilizaban IA.Y las tasas de uso estuvieron por encima del 20% en todas las categorías de ocupaciones excepto en servicios personales, por lo que es muy común en todos los lugares.

Si nos fijamos en cuántas empresas dicen que lo están utilizando, en realidad es un porcentaje bastante bajo el que lo está incorporando formalmente a sus operaciones.La gente lo usa de manera informal para muchos propósitos diferentes, para ayudar a escribir correos electrónicos, para buscar cosas, para obtener documentación sobre cómo hacer algo.Creo que mucha variación refleja el hecho de que a algunas personas les gusta jugar y las empresas no te dicen que no lo uses, pero no necesariamente te exigen formalmente que lo uses.

Esto es algo que estamos realmente interesados ​​en rastrear.Ya comenzamos nuestras discusiones sobre la próxima ola e intentaremos actualizar los datos con el tiempo y hacer más preguntas sobre el uso y profundizar en algunos de los hilos que quedaron pendientes.

Esta es la primera encuesta nacional sobre este tema.¿Deberían los ejecutivos de empresas y tecnología considerar actuar sobre alguno de estos hallazgos?

Yo diría que definitivamente sí.Otra forma de pensar en esto es si volviéramos a 1984 y le dijeramos a la gente: "Oye, hay algo nuevo llamado computadora personal. Tengo una bola de cristal. Dentro de veinte años, todo el mundo tendrá una de éstas yCada nuevo desarrollo tecnológico y cada nuevo producto lo utilizará como base".

Sabiendo eso ahora, ¿qué harías diferente?Cambiarías mucho.Podrías ganar miles y miles de millones de dólares.

Creo que esta encuesta dice: "No tenemos una bola de cristal, pero parece que la IA generativa estará en esa escala".Y así, el botín irá a parar a las personas que puedan descubrir cómo aprovecharlo primero y mejor.Entonces sí, creo que deberían estar prestando atención.Creo que muchos de ellos ya lo son.

Al igual que Internet fue la capa base para muchas otras tecnologías, verás que las personas que descubren cómo usar estotecnologíaque es tan versátil, que puede hacer muchas cosas bien, pero aún no tiene una aplicación excelente; las personas que encuentren esa aplicación excelente, que creen algo sobre ella, realmente obtendrán ganancias y beneficios.Creo que de eso se tratarán los próximos cinco o diez años.

Estas empresas tratan de intentar desarrollar inteligencia a nivel humano.Está bien, pero hay muchas aplicaciones comerciales que no lo requieren.Deben construirse con esto como un insumo, en lugar de ser el producto en sí.Creo que veremos mucho de eso en los próximos años y será realmente emocionante.

Proporcionado porGaceta de Harvard

Esta historia es publicada por cortesía deGaceta de Harvard, periódico oficial de la Universidad de Harvard.Para obtener noticias universitarias adicionales, visiteharvard.edu.Citación