Por qué la IA no nos va a dejar sin trabajo

Esta semana

🧠 Una idea descifr[ada]: Por qué la IA no nos va a dejar sin trabajo.

🧰 Dos herramientas de IA que pueden mejorar tu productividad

📰 Tres noticias relevantes de IA de la semana pasada

🧠 Una idea descifr[ada]: Por qué la IA no nos va a dejar sin trabajo.

No hay lugar que uno vaya y no escuche la temida frase “la IA nos va a reemplazar a todos”.

Algunos estudios apuntan en esa dirección, diciendo que las mejoras en productividad que estas herramientas traen, van a tener “algún nivel de impacto” en el 80% de los trabajos, y un “gran impacto” (sobre el 50% de sus se pueden hacer más rápido con IA) en un 19% de la fuerza laboral. Este informe de Mckinsey habla de 400 millones de trabajadores a nivel mundial que podrían perder su trabajo frente a la automatización por IA.

Según esas cifras, pareciera que nos estamos acercando a un futuro en donde la IA nos deja sin trabajo.

Pero hay dos principios económicos que me hacen pensar exactamente lo contrario: la adopción de IA en el trabajo va a generar más demanda de “inteligencia”, tanto humana como artificial.

Principio 1: Demanda Inducida

Este concepto económico pasa cuando un aumento en la oferta o capacidad de un bien, servicio o recurso lleva a un aumento en su consumo. Más oferta genera más demanda.

Obviamente, esto no pasa para todos los productos o servicios. Si mañana la oferta por cepillos de dientes se multiplicara por 10 (si hubieran 10x más cepillos a la venta), su demanda no se multiplicaría por 10.

Este principio solo funciona cuando hay demanda latente, es decir, personas que están dispuestas a consumir más, solo si hubiera más de ese producto o si estuviera más accesible.

El ejemplo clásico es el tráfico. Uno pensaría que la solución a los embotellamientos es construir más carreteras. Pero cuando uno agrega un carril más, ocurre justamente lo contrario.

Mejorar las condiciones de la carretera agregando un carril más (aumentando su oferta) solo hace que más personas estén dispuestas a pasarse del grupo morado al verde por esa mejora marginal (aumentando su demanda).

Según este blog post, la demanda latente por espacio de carreteras en Los Ángeles, Estados Unidos, es 30x su capacidad actual. En otras palabras, solo el 3% de las personas que quieren viajar en auto lo hacen realmente. El resto encuentra la experiencia tan desagradable que prefieren no hacerlo (pero lo harían si las condiciones mejoraran).

No encontré cifras de demanda latente para LATAM, pero si consideramos que LA está número 195 en este ranking mundial de tráfico, entonces podemos imaginarnos perfectamente la situación para Lima (#8 a nivel mundial), Bogotá (#10), Cuidad de México (#13), São Paulo (#35) y Santiago (#69).

Principio 2: Paradoja de Jevons

Hay otro concepto económico que está relacionado con la demanda inducida y que nos puede ayudar a entender cómo se comportará la demanda por “inteligencia” en presencia de la IA, y es la paradoja de Jevons.

Esta dice que un aumento en la eficiencia en el uso de un recurso no lleva a una disminución en el consumo total de ese recurso, sino a un aumento. Esta paradoja se basa en la idea de que la mejora en la eficiencia del uso de un recurso hace que su costo disminuya, lo que hace aumentar su demanda.

En nuestro ejemplo de la carretera, si no aumentamos los carriles, entonces la demanda va a estar definida en gran parte por la evaluación de la experiencia completa que, en gran parte, se mueve por el precio.

Imagina que se desarrolla una nueva tecnología de motor que hace que los autos consuman menos bencina por kilómetro. Este “ahorro” en costo de bencina va a movilizar a más personas a subirse al auto, aun cuando la experiencia siga siendo horrible.

¿Qué tiene que ver esto con la IA?

Si juntamos estos dos principios podemos entender por qué más “inteligencia” va a significar un aumento en la demanda por la “inteligencia” total del sistema.

Pongamos como ejemplo a los abogados.

Hoy en día, cualquier trámite legal es caro y engorroso. Nadie quiere voluntariamente entrar en una disputa legal por cosas pequeñas. Si podemos saltarnos un contrato y hacer las cosas “de palabra” (si el nivel de confianza lo permite), preferimos esa vía.

Eso no quiere decir que no exista demanda latente. La hay. Solo que preferimos no meternos en rollos legales a menos que sea estrictamente necesario.

Ahora imagina que la oferta de abogados se multiplica por 10, en forma de AbogadosGPT que puedan hacer las tareas más sencillas. Y también imagina que la eficiencia de los abogados mejora sustancialmente gracias a que se empiezan a apoyar en IA. Aquí están los dos principios funcionando al mismo tiempo. Hay más oferta de “abogados” (demanda inducida) y hay una mejora en eficiencia de los abogados (Paradoja de Jevons).

Resultado: un aumento en la demanda por abogados.

Si el precio de los servicios legales baja y el proceso se vuelve mucho más conveniente, entonces probablemente el número de demandas se multiplique y los contratos por cosas cotidianas aumente. Nadie quiere más demandas o contratos, como nadie quiere más tráfico, pero así funcionan estos principios frente a la demanda latente.

En una nota más “positiva”, esto quiere decir que probablemente la IA no nos va a reemplazar en el corto plazo. La naturaleza humana, de siempre querer más, nos va a llevar a transformar esa demanda latente en demanda real. Jeff Bezos lo dijo mejor en su carta del 2017 a los accionistas de Amazon.

Quizás es un poco agridulce decir que lo único que nos va a mantener con trabajo es nuestra irrefrenable capacidad de consumo. Me encantaría poder terminar este post diciendo que el aumento en productividad liderado por IA nos va a permitir tener semanas de trabajo de 2 o 3 días, pero lo más probable es que no sea el caso (¡espero estar equivocado!).

En presencia de super-abundancia de inteligencia, la IA no le va a quitar el trabajo a los abogados, sino que vamos a empezar a demandarnos más.

La IA no le va a quitar el trabajo a los diseñadores, sino que vamos a empezar a demandar trabajo de mejor calidad en menor tiempo.

La IA no le va a quitar el trabajo a los programadores, sino que vamos a empezar a demandar mejor software a la medida.

La IA no le va a quitar el trabajo a los doctores, sino que vamos a preguntar por cada detalle de nuestra salud, desde lo más mínimo.

En resumen, la IA no nos va a quitar nuestros trabajos.

PD: el post de esta semana fue una vil copia a este ensayo de Patty Mckomic. Lectura recomendada si quieren profundizar en este tema.

🧰 Dos herramientas de IA que pueden mejorar tu productividad

1. Estás en una comida con amigos y sale una pregunta polémica: ¿es seguro vacunarse por el COVID si estás embarazada? ¿Aumentar el sueldo mínimo aumenta desempleo? La forma correcta de responder estas preguntas sería buscar todos los papers que hayan hecho una investigación seria al respecto, leerlos y llegar a una respuesta. Esta app hace exactamente eso. Ocúpala para tomar decisiones más informado/a. (Respuestas: si para la vacuna, si para el sueldo mínimo).

2. Si has perdido el tiempo haciendo “arqueología” de documentos cuando alguien te pide la presentación de la semana pasada, entonces Klu puede ser para ti. Busca a través de Gmail, Drive, Slack, Notion, Figma, Dropbox y más integraciones.

📰 Tres noticias relevantes de IA de la semana pasada

1. NVIDIA, la marca de procesadores, ha estado posicionándose en la carrera por IA, tanto hardware (desarrollando las GPUs del futuro que van a permitir entrenar modelos como ChatGPT) como software (desarrollando modelos propios). Esta semana hizo ruido por qué mostró sus avances en generación de video a partir de texto. Vale la pena ver los ejemplos de lo que algunos usuarios han logrado.

2. Viendo el riesgo que estaba viviendo la renovación de su millonario contrato con Samsung para ser el único proveedor de búsqueda de sus celulares, Google nos mostró sus planes futuros con su buscador 2.0 que incluye: generación de imágenes y GIFs, tutores de lenguajes, búsqueda en Google Earth asistida por IA y creación de música.

3. Elon Musk le pone nombre a su próximo competidor de ChatGPT, el “original” TruthGPT (VerdadGPT). Con este nombre busca mostrar cuál va a ser su foco en este modelo: la búsqueda de la verdad, sin sesgos, por sobre todo.

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