Se prevé que la IA genere nuevos ámbitos laborales y provoque una gran expansión en otros
Un nuevo documento técnico del Foro Económico Mundial, Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs, destaca tres de estos ámbitos.
Según el informe, es probable que las oportunidades crezcan con mayor rapidez para los “entrenadores”, los “explicadores” y los “sostenedores” de la IA.
La “destrucción creativa” es uno de los conceptos fundamentales de la economía. Identificada por Joseph Schumpeter en 1942, sostiene esencialmente que el cambio es inevitable y que las formas antiguas de hacer las cosas son constantemente sustituidas por otras nuevas.
Esto implica inevitablemente que desaparecen empleos antiguos, pero, como la destrucción creativa está impulsada por la innovación, también significa que se crean nuevos empleos. No es ningún secreto que se espera ampliamente que la mayor innovación de esta década sea la inteligencia artificial (IA), así que ¿qué empleos podría crear?
Según un nuevo documento técnico del Foro Económico Mundial, hay tres ámbitos clave en los que podría producirse la creación de empleo Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs. Se trata de los “entrenadores”, los “explicadores” y los “sostenedores”:
Entrenadores
Los entrenadores son principalmente las personas que desarrollan la IA. Incluye a ingenieros y científicos que trabajan en los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), en los que se apoyan herramientas de IA generativa como ChatGPT.
Pero los puestos concretos en este ámbito no pertenecen solo a programadores que diseñan algoritmos más eficientes. Los ingenieros electrónicos podrían encontrar un número creciente de oportunidades gracias a la demanda de microchips personalizados para entrenar y ejecutar los LLM, según el informe Jobs of Tomorrow.
IA: potencial de exposición al empleo frente a potencial de crecimiento
Meta está entre las empresas que investigan chips personalizados para la IA. Según Deloitte, estos chips más avanzados podrían, a su vez, empezar a ayudar a los diseñadores de chips a lograr nuevos avances. Deloitte afirma que los fabricantes de chips han creado herramientas de diseño basadas en IA que ya se utilizan para fabricar chips, con un valor potencial de miles de millones de dólares al año.
“Aunque no sustituirán a los diseñadores humanos, sus fortalezas complementarias en velocidad y rentabilidad dan a los fabricantes de chips capacidades de diseño mucho más sólidas”, añade Deloitte.
Otros empleos de “entrenador” que la IA podría crear incluyen los administradores de sistemas que construyen la infraestructura de servidores.
Garantizar que estos sistemas dispongan de la energía que necesitan también será fundamental, por lo que los puestos en ingeniería de sistemas eléctricos también podrían aumentar, según el Foro.
Explicadores
Mientras los entrenadores realizan el trabajo entre bastidores de la IA, los explicadores serán las personas que hagan que la IA sea fácil de usar para el público.
Los explicadores diseñarán las interfaces que permiten a las personas interactuar con la IA. Según el Foro, se pueden considerar “diseñadores de experiencia de usuario” para los LLM.
Las personas lo bastante mayores como para recordar los primeros PC quizá recuerden haber tenido que escribir una serie de comandos técnicos precisos en MS-DOS para que su ordenador arrancara. De forma similar, muchos de los LMM actuales siguen siendo muy técnicos, por lo que necesitarán interfaces bien diseñadas para que el público general pueda acceder a ellos, según el Foro.
Los explicadores podrían participar en hacer que los LLM funcionen con distintos tipos de entradas de usuario. Algunos podrían trabajar con comandos escritos, mientras que otros responderán a la voz.
Otro trabajo de explicador podría consistir en crear LLM adaptados a tareas concretas. Esto podría dar lugar al desarrollo de asistentes, tutores o entrenadores personalizados basados en IA, según el informe Jobs of Tomorrow .
Sostenedores
Los sostenedores se encargarán esencialmente de que los sistemas de IA se utilicen de la mejor manera posible. Según el informe del Foro, es probable que existan tres tipos principales de sostenedores: creadores de contenido, curadores de datos y especialistas en ética y gobernanza.
Creadores de contenido – La ingeniería de prompts es una nueva disciplina que consiste en redactar instrucciones de texto para que un LLM produzca el contenido que desea el usuario. De la misma forma que las palabras que escribimos en Google determinan los resultados de búsqueda que recibimos, los LLM necesitan instrucciones concretas para producir los resultados requeridos.
Optimizar las instrucciones permitirá a los sostenedores de la IA producir rápidamente contenidos en profundidad sobre diversos temas, en cualquier campo o ámbito, según el Foro. La IA tiene el potencial de producir artículos, libros, materiales didácticos y de formación, e incluso guiones completos para películas y series de televisión, un hecho que recientemente llevó a huelgas de guionistas en Hollywood.
Curadores de datos – La ingeniería de prompts demuestra que lo que se introduce en la IA es clave para lo que se obtiene de ella. Igual de importante como entrada para los LLM son los grandes conjuntos de datos con los que se entrenan. Si los datos no son de alta calidad, el resultado tampoco lo será.
Los curadores de datos tendrán la tarea de asegurarse de que los LLM reciban los mejores datos posibles. “Como la mayoría de los datos de entrenamiento se seleccionan a partir de textos publicados en internet, las comprobaciones de calidad e integridad de los datos son fundamentales y darán lugar al desarrollo de una fuerza laboral especializada propia”, señala el informe Jobs of Tomorrow .
Especialistas en ética y gobernanza – Los problemas relacionados con la calidad de los datos también podrían provocar problemas éticos en el uso de la IA. “La presencia de lenguaje prejuicioso en los datos de entrenamiento puede llevar a los LLM a producir contenidos sesgados, perjudiciales o poco éticos”, afirma el Foro.
Los especialistas en ética y gobernanza serán responsables de asegurarse de que los LLM no actúen de este modo. Esto implicará realizar pruebas exhaustivas de los sistemas antes de que se publique cualquier cosa, y podría dar lugar al auge de responsables de seguridad de la IA y de especialistas en ética.
También es posible que surja una nueva área completa de regulación y legislación sobre la ética y la gobernanza de la IA, lo que generaría nuevos empleos en estos ámbitos.
Otro crecimiento del empleo en la era de la IA
Ninguna predicción puede ser 100 % segura sobre qué nuevos puestos podrían surgir con la adopción generalizada de los LLM, señala el informe Jobs of Tomorrow. Sin embargo, prevé el mayor potencial de crecimiento del empleo en especialistas en IA y aprendizaje automático en los próximos cinco años, con una posible expansión del 39 %.
Pero también prevé oportunidades de crecimiento en ámbitos como los profesores universitarios y de educación superior, con un crecimiento del 10 %, un dato que también destaca en el informe del Foro Informe sobre el futuro del empleo 2023.
Los empleos como la docencia requieren un alto grado de interacción personal, al igual que otros ámbitos que se prevé que crezcan en los próximos años, como los profesionales de la salud.
Es poco probable que la IA afecte negativamente a los puestos que no dependen de tareas relacionadas con el lenguaje, como el trabajo manual, según el Foro.
“La adopción de la IA generativa, en particular de los LLM, transformará las empresas y la naturaleza del trabajo, desplazando en el proceso algunos empleos existentes, mejorando otros y, en última instancia, creando muchos puestos nuevos”, concluye el informe Jobs of Tomorrow. “Corresponderá a las empresas y a los gobiernos adoptar medidas proactivas para preparar a la fuerza laboral para la amplia transición que se avecina, a fin de garantizar que todos los miembros de la sociedad se beneficien del potencial de la IA generativa.”
El Foro señala las Recomendaciones de Presidio sobre la IA generativa responsable como fuente de posibles acciones que deben emprenderse. En ellas se esbozan 30 recomendaciones para el desarrollo responsable de la IA generativa, incluidas prácticas relacionadas con la innovación abierta y la colaboración, y prioridades para el progreso social.
