Este resumen periódico le ofrece noticias y actualizaciones esenciales sobre el mercado laboral del Centro para la Nueva Economía y la Sociedad del Foro Económico Mundial.
Noticias destacadas: Las empresas de IA están recurriendo a profesionales altamente capacitados para mejorar sus modelos; este trabajo puede proporcionar ingresos valiosos, pero también puede ayudar a automatizar algunas de las tareas que realizan estos expertos; y nuevas propuestas otorgarían a los trabajadores un mayor control sobre el valor creado a partir de su conocimiento, así como una participación en él.
La IA no aprende a emitir juicios profesionales por sí sola. Necesita personas que sepan cómo es un argumento legal sólido, si un diagnóstico es clínicamente apropiado o por qué un modelo financiero se basa en supuestos erróneos.
Las plataformas de trabajo especializadas ahora pagan a profesionales para evaluar los resultados de la IA y mostrar a los modelos cómo piensan los expertos, con algunos puestos anunciados en más de 100 dólares por hora Esto puede proporcionar ingresos flexibles a los trabajadores cualificados, pero plantea una cuestión más compleja: cuando el juicio de un experto se convierte en un dato de entrada para un sistema de IA, ¿se trata de un contratista que vende horas o debería conservar una participación en aquello que su conocimiento ayuda a construir?
Cuando la experiencia se convierte en datos de entrenamiento
El trabajo humano detrás de la IA ha sido en gran medida invisible. La Organización Internacional del Trabajo afirma: decenas de millones de personas pueden estar involucrados en trabajos como el etiquetado, la clasificación, la limpieza y la validación de datos, gran parte de los cuales se llevan a cabo a través de plataformas digitales o empresas de subcontratación en países en desarrollo.
Ahora la demanda de estos “datos humanos” está ascendiendo en la escala de habilidades. Las empresas de capacitación en IA están reclutando matemáticos para anotar demostraciones, abogados para evaluar informes y profesores para calificar ensayos, según El New York Times La tendencia es global: abogados, arquitectos e ingenieros subempleados en China están asumiendo Trabajos especializados en IA, mientras que en los EE. UU., los trabajadores calificados mayores de 50 años están utilizando el entrenamiento en IA como “empleos puente”, El Guardián informes.
A través de RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana) Mediante técnicas relacionadas, este trabajo produce algo más que una tarea terminada: puede crear un registro detallado de cómo un profesional llega a una decisión.
Los informes de los trabajadores subcontratados pusieron de relieve el valor que se le otorga al razonamiento humano auténtico. ser despedidos por usar IA para completar sus tareas Algunas empresas de formación en IA prohíben a sus contratistas utilizar sustitutos de la IA para este trabajo, lo que subraya la importancia que sigue teniendo el juicio humano para mejorar los sistemas que, con el tiempo, podrían realizar algunas de las mismas tareas.
¿Una nueva frontera en las relaciones laborales?
Se aplica la norma habitual del trabajo por contrato: los profesionales cobran por su tiempo, pero no obtienen ningún beneficio en el producto final.
Las investigaciones sobre la propiedad del conocimiento especializado en el lugar de trabajo sugieren que esto podría generar un problema de incentivos. Cuando los trabajadores se dan cuenta de que su conocimiento podría utilizarse para entrenar sistemas de IA capaces de realizar tareas similares, podrían tener motivos para no compartirlo. La investigación también argumenta que la propiedad individual de los datos podría permitir a los empleadores enfrentar a los trabajadores entre sí, ya que el hecho de que un trabajador comparta su conocimiento podría debilitar la posición negociadora de los demás.
Una alternativa propuesta es la propiedad colectiva. Investigadores de Harvard, el MIT y la Universidad de Michigan visualizan “gremios del conocimiento” – intermediarios liderados por los trabajadores que tratarían la experiencia en el lugar de trabajo como “capital de conocimiento” y permitirían a los empleados negociar colectivamente sobre cómo se utiliza.
Los gremios podrían establecer normas sobre el consentimiento, la privacidad y la rentabilidad económica, y una posible forma de medir el valor sería el ahorro de horas de trabajo que supone un sistema de IA. Los investigadores argumentan que estos acuerdos colectivos podrían dar a los trabajadores una participación en las ganancias de productividad impulsadas por la IA, al tiempo que reducirían los incentivos para ocultar información valiosa.
La idea se hace eco de un debate más amplio sobre colectivos de datos, que Harvard Business Review argumenta que podría convertirse en una nueva frontera en las relaciones laborales permitir que los trabajadores compartan sus datos y negocien los términos de forma colectiva.
Cómo el Foro ayuda a los líderes a comprender la IA y a colaborar en la innovación responsable.
Construyendo IA con trabajadores
Los gremios del conocimiento siguen siendo una propuesta con obstáculos prácticos, desde el seguimiento de las contribuciones individuales hasta el reparto equitativo de los beneficios. Sin embargo, el principio subyacente —que los trabajadores deben contribuir a dar forma a las herramientas creadas con su trabajo— está ganando terreno.
Los investigadores de Brookings piden instituciones que reúnan al gobierno, las empresas y los sindicatos para... codiseño de la IA en el lugar de trabajo Dado que los empleados poseen conocimientos institucionales y contexto sobre cómo se realizan realmente las tareas, la "voz del trabajador" puede ser importante para el diseño del sistema.
Una mayor participación de los trabajadores también puede beneficiar a los empleadores, al ayudar a generar la confianza que los profesionales necesitan para compartir sus conocimientos e interactuar con las nuevas tecnologías.
¿De dónde surgirán los futuros expertos?
El debate sobre la propiedad parte de la base de que habrá futuros expertos cuyos conocimientos podrán compartirse, y eso no está garantizado.
El juicio experto requiere años de práctica, que normalmente comienzan con tareas rutinarias donde los profesionales jóvenes aprenden su oficio.
El Foro Económico Mundial La inteligencia artificial y el futuro de los trabajos de nivel inicial El informe revela que “más de uno de cada tres jóvenes trabajadores a nivel mundial se enfrenta a una exposición de media a alta a la automatización de tareas mediante IA”. Esta exposición no implica necesariamente que estos empleos vayan a desaparecer; más bien, indica que una parte significativa de sus tareas podría verse afectada por la IA.
Si los profesionales experimentados transfieren su criterio a la IA mientras que las tareas de nivel básico se automatizan cada vez más, el modelo tradicional de aprendizaje podría colapsar.
Proteger este flujo de talento no significa preservar tareas rutinarias. Requiere que las organizaciones rediseñen deliberadamente los puestos de trabajo para los profesionales noveles, de modo que la IA apoye el aprendizaje en lugar de ignorar por completo a la próxima generación de talento.
Entonces, ¿deberían los expertos que entrenan la IA tener participación en sus ganancias? No hay una respuesta definitiva. Los gremios del conocimiento y los modelos de propiedad colectiva siguen siendo propuestas, no características establecidas del mercado laboral. Lo que suceda a continuación dependerá en parte de si las plataformas, los empleadores o las organizaciones de trabajadores comienzan a probar nuevos modelos de negociación colectiva, consentimiento o reparto de las ganancias de productividad impulsadas por la IA.
En última instancia, el debate va más allá del trabajo por encargo: plantea la cuestión de cómo se debe compartir el valor del conocimiento acumulado y cómo los futuros expertos adquirirán suficiente conocimiento para seguir enseñando tanto a humanos como a máquinas.
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