Los profesionales de marketing se clasifican entre la interrupción de IA más vulnerable, con el cuarto marketing lanzado recientemente para la exposición a la IA.
Pero los datos de empleo cuentan una historia diferente.
Una nueva investigación del Laboratorio de Presupuesto de la Universidad de Yale descubrió que «el mercado laboral más amplio no ha experimentado una perturbación notable desde la liberación de ChatGPT hace 33 meses», subfutando el temor a la pérdida de empleo en toda la economía.
La diferencia entre el riesgo proyectado y el impacto real sugiere que las evaluaciones de exposición pueden no predecir el desplazamiento del trabajo.
Yale señala que las dos medidas que analizan, la métrica de exposición a OpenAi y el uso de antrópico, capturan diferentes cosas y se correlacionan solo mal en la práctica.
Los resultados de la exposición no coinciden con la realidad
Los investigadores de Yale han analizado cómo ha cambiado la mezcla profesional desde noviembre de 2022, comparándola con cambios tecnológicos pasados como las computadoras e Internet temprano.
La mezcla profesional mide la distribución de trabajadores en diferentes trabajos. Cambia cuando los trabajadores cambian sus carreras, pierden empleos o ingresan a nuevos campos.
Los trabajos cambian solo en aproximadamente un punto porcentual más rápido que durante la recepción temprana de Internet, según la encuesta:
«Los cambios recientes parecen estar en el camino con solo un 1 por ciento más alto que a principios del siglo XXI con la recepción de Internet».
Los sectores de alta exposición de IA, incluidas la información, las actividades financieras y los servicios profesionales y comerciales, muestran más cambios más grandes, pero «los datos nuevamente sugieren que las tendencias en estas industrias comenzaron antes de que se lance ChatGPT».
Teoría de la práctica: la diferencia de uso
El estudio compara los datos teóricos sobre la «exposición» de Openai con el verdadero uso de antrópico por Claude y encuentra una alineación limitada.
El uso real se concentra: «Está claro que el uso está altamente dominado por los trabajadores en profesiones informáticas y matemáticas», con arte/diseño/medios también se transfiere. Esto ilustra por qué los resultados de la exposición no se asignan bien para la adopción.
Los datos de empleo muestran estabilidad
El equipo siguió a los trabajadores desempleados durante la duración para buscar signos de desplazamiento de la IA. No los encontraron.
Los trabajadores desempleados, independientemente de la duración, «estaban en profesiones, donde un promedio de aproximadamente 25 a 35 por ciento de las tareas pueden ser realizadas por IA generativa» sin «sin una tendencia clara».
Del mismo modo, al considerar el uso de «automatización/aumento de aulmación» a nivel de IA, los autores resumen que estas medidas «no muestran signos de cambios relacionados en el empleo o el desempleo».
Una línea de tiempo histórica para romper
Los descansos pasados tomaron años, no meses. Como dice Yale:
«Históricamente, la interrupción tecnológica generalizada de los empleos tiende a tener lugar durante décadas, no meses o años. Las computadoras no se han vuelto comunes en las oficinas hasta casi una década después de su liberación al público y les llevó aún más tiempo a transformar el lugar de trabajo en el lugar de trabajo».
Los investigadores también enfatizan que su trabajo no es predictivo y se actualizará mensualmente:
«Nuestro análisis no predice el futuro. Planeamos continuar monitoreando estas tendencias mensualmente para evaluar cómo puede cambiar el impacto del trabajo de la IA».
Qué significa eso
Un enfoque medido supera el pánico. De hecho, Yale también enfatiza que los resultados realizados dependen de la aceptación, el diseño del flujo de trabajo y la superación, no solo la exposición cruda.
Vale la pena ver los efectos de una carrera temprana: Yale señala «evidencia emergente» de posibles impactos para los trabajadores de la carrera temprana, pero advierte que los datos son limitados y las conclusiones son prematuras.
Pensando en el futuro
Las organizaciones deben integrar la IA intencionalmente, no la reestructuración reactiva.
Mientras no haya detalles disponibles para usar planes, las tendencias de empleo siguen siendo el indicador más confiable. Hasta ahora, indican estabilidad sobre la transformación.
