No será rápido

Los datos más completos hasta la fecha sobre IA y mercado laboral muestran que la revolución, de momento, avanza mucho más despacio de lo que parece

En septiembre de 2023, genís roca publicó en La Vanguardia un artículo titulado “Todo va muy deprisa, pero no será rápido”. Su tesis era clara y contracorriente: estamos en medio de una transformación estructural comparable a la revolución industrial, pero los cambios de modelo de sociedad se miden en décadas, no en trimestres.

Somos, decía, “hijos de la sociedad industrial y padres de la digital”, y nos toca acompañar el final de una y la puesta en marcha de la otra. Sin atajos.

Han pasado dos años y medio desde aquel artículo. La IA generativa ha irrumpido con una velocidad sin precedentes. Y sin embargo, los datos más rigurosos que tenemos hoy confirman exactamente la intuición de Genís: la distancia entre lo que esta tecnología puede hacer y lo que realmente estamos haciendo con ella es (todavía) abismal.

Lo que dice el informe de Anthropic

La semana pasada, Anthropic publicó “Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence”, firmado por Maxim Massenkoff y Peter McCrory. Es, probablemente, el análisis más detallado hasta la fecha sobre el impacto real de la IA en el mercado laboral.

Y lo más interesante es que no se basa en proyecciones teóricas, sino en datos reales de uso: millones de conversaciones con Claude, cruzadas con la base de datos O*NET del Departamento de Trabajo de EE.UU.

El concepto clave del informe es lo que llaman “observed exposure”: una métrica que compara la capacidad teórica de los LLMs para realizar una tarea con el uso real que se está haciendo en contextos profesionales. Y aquí es donde el gap se hace evidente.

Tomemos la categoría de Computer & Math: los LLMs podrían teóricamente cubrir el 94% de sus tareas. El uso real observado es del 33%. En Office & Admin, la capacidad teórica llega al 90%; el uso real, al 25%. En Business & Financial, 85% teórico contra 20% real. En Legal, 80% contra 15%. El patrón se repite sistemáticamente en todas las categorías.

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El dato más relevante: todavía no ha pasado (casi) nada

Quizá lo más llamativo del informe es lo que no encuentra. A pesar de toda la capacidad teórica, no hay un aumento sistemático del desempleo en las ocupaciones más expuestas desde finales de 2022. La única señal, tentativa, es una ralentización en la contratación de jóvenes de 22 a 25 años en esas profesiones: una caída del 14% en la tasa de acceso al empleo. Pero ni siquiera esa cifra es estadísticamente robusta.

Los propios autores lo ponen en perspectiva: si la IA estuviera provocando una disrupción comparable a la Gran Recesión de 2007-2009, el desempleo en el cuartil más expuesto habría pasado del 3% al 6%. No ha ocurrido. Todavía.

La carrera de resistencia

Y aquí vuelvo al artículo de Genís Roca. Lo que el informe de Anthropic cuantifica con precisión es exactamente lo que él describía cualitativamente: el reto digital no es un sprint, es una carrera de resistencia. Las limitaciones legales, las barreras técnicas, la necesidad de verificación humana, la inercia organizativa… Todo eso frena la adopción a una velocidad muy inferior a la del avance tecnológico.

Esto no significa que no vaya a pasar. Claro que pasará. Significa que todavía estamos al principio. Y que quien necesite saber exactamente hacia dónde vamos antes de ponerse en marcha (como ya advertía Genís), no podrá arrancar.

El área roja del gráfico de Anthropic irá creciendo hasta cubrir el área azul. La pregunta correcta es a qué ritmo. Y si tendremos la capacidad institucional, educativa y empresarial para acompañar ese cambio sin que se nos lleve por delante.

Todo va muy deprisa, pero no será rápido.

PS: El informe incluye el ranking de las diez profesiones con mayor exposición real a la IA. Programadores informáticos lideran con un 75% de sus tareas ya cubiertas, seguidos de representantes de atención al cliente (70%) y operadores de entrada de datos (67%). Si tu profesión consiste en procesar, analizar o generar texto y datos, conviene prestar atención.