Experto en management cuestiona predicciones extremas sobre impacto laboral de la inteligencia artificial
El especialista en management Gary Hamel refuta con evidencia las proyecciones más dramáticas sobre inteligencia artificial, distinguiendo entre exposición técnica a la automatización y reemplazo real de empleos.
- Goldman Sachs estima que solo el 2,5% de empleos en Estados Unidos estarían en riesgo de automatización, mientras que el Foro Económico Mundial proyecta ganancia neta de 78 millones de puestos hacia 2030
- El 76% de investigadores de IA considera improbable que escalar los enfoques actuales logre alcanzar la Inteligencia Artificial General (AGI), y los modelos actuales funcionan como 'autocompletado con esteroides'
- Daron Acemoglu, Premio Nobel de Economía 2024, proyecta ganancia de apenas 0,06% anual en productividad en la próxima década, y el 89% de ejecutivos encuestados reporta 'ningún impacto'
El experto en management Gary Hamel publicó un análisis titulado "Cerrar la brecha entre el hype y la realidad de la IA" en el que refuta con datos tres afirmaciones que generan desinformación sobre inteligencia artificial: que hay desplazamiento masivo de trabajadores, que la Inteligencia Artificial General es inminente, y que la IA está generando ganancias de productividad sin precedentes.
Hamel distingue entre exposición técnica a la automatización y reemplazo real de empleos. Goldman Sachs estima que solo 2,5% de empleos en Estados Unidos estarían en riesgo, mientras que el Foro Económico Mundial proyecta una ganancia neta de 78 millones de puestos hacia 2030. Si bien el empleo de recién graduados en ocupaciones expuestas cayó 16% entre 2022 y 2025, la causa más plausible fue el endurecimiento monetario y las reducciones de personal en tecnología tras la sobrecontratación pandémica, no la automatización por IA.
En cuanto a la AGI, Hamel señala que el camino es largo. El 76% de investigadores de IA considera improbable que escalar los enfoques actuales logre alcanzar la inteligencia artificial general. Yann LeCun, ganador del Premio Turing y ex Chief AI Scientist de Meta, sostiene que los modelos actuales son "autocompletado con esteroides" sin un "modelo del mundo" que les permita razonar sobre causalidad. Daron Acemoglu, Premio Nobel de Economía 2024, proyecta una ganancia de apenas 0,06% anual en productividad en la próxima década, y el 89% de 6.000 ejecutivos encuestados reporta "ningún impacto" real de la IA en sus operaciones, según reportó La Nación.
Este artículo fue redactado con asistencia de IA a partir de fuentes públicas y está sujeto a revisión editorial de Ahora.
