IA generativa y el futuro del trabajo

Según el Informe de McKinsey esta es la visión de los trabajos gracias a la AI.. aqui un resumen, pueden ver el informe completo aquí.

El Gran Desgaste oscureció cambios más profundos Si bien la mayor parte de la atención se centró en el aumento de las tasas de abandono durante la pandemia, también estaba ocurriendo algo más estructural. Un subconjunto de personas hizo más que cambiar de empleador; se trasladaron a diferentes ocupaciones por completo. Según los aumentos y disminuciones netos en el empleo, entre 2019 y 2022 se produjeron unos 8,6 millones de cambios ocupacionales, un 50 % más que en el período anterior de tres años (Anexo E1).3 Si bien es imposible rastrear movimientos individuales, muchas personas se fueron sus roles anteriores y obtuvieron trabajos mejor pagados en otras ocupaciones. La mayoría de estos cambios provinieron de personas que dejaron sus trabajos en servicios de alimentos, servicio al cliente y ventas, soporte de oficina y trabajo de producción (como manufactura). Al mismo tiempo, los roles gerenciales y profesionales más los servicios de transporte agregaron colectivamente cerca de cuatro millones de empleos entre 2019 y 2022. Nuestra investigación anterior había anticipado este tipo de cambios durante un período de tiempo más largo, pero la pandemia aceleró repentinamente las cosas. Los últimos años han sido un anticipo de las tendencias que esperamos continúen hasta el final de la década. Más empleos con salarios altos y menos trabajadores que toman trabajos de servicio con salarios más bajos El empleo general en ocupaciones de salarios bajos y medios ha caído desde los niveles previos a la pandemia, mientras que las ocupaciones que pagan más de $ 57,000 anuales agregaron alrededor de 3.5 millones de trabajos.

Sin embargo, no está claro cuántos roles mejor pagados fueron ocupados por personas que ascendieron y cuántos fueron ocupados por nuevos integrantes de la fuerza laboral. Mientras tanto, el número de puestos vacantes con salarios más bajos no ha disminuido. La demanda de trabajo de servicios de salarios más bajos permanece, pero menos trabajadores están aceptando estos roles. Lo que queda claro del cambio de trabajo y los cambios ocupacionales de los últimos tres años es que el mercado laboral de EE. UU. acomodó un mayor nivel de movimiento dinámico. El aumento de la demanda y la escasez de mano de obra obligaron a muchos empleadores a considerar candidatos no tradicionales con potencial y capacitarlos si carecían de experiencia directa. Si bien es posible que esto no se mantenga en el futuro, tanto los empleadores como los trabajadores pueden aprovechar lo que han aprendido sobre el potencial de las personas para hacer cambios rápidos y agregar nuevas habilidades. 3 Medido como pérdidas netas de empleo para ocupaciones individuales en todos los sectores, neto de jubilaciones estimadas; derivado de los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS). Un asistente administrativo que ocupa un puesto similar con otro empleador simplemente ha cambiado de trabajo y no forma parte de este análisis. Si esa persona se convierte en gerente de oficina, ha cambiado de ocupación dentro de la misma categoría (apoyo de oficina). Si se convierten en analistas de sistemas informáticos, han pasado a una categoría ocupacional diferente (profesionales STEM). Los dos últimos movimientos son el tipo de cambios ocupacionales que medimos. Dado que no podemos rastrear exactamente cómo se movieron los trabajadores individuales, usamos las disminuciones netas como un indicador amplio. En nuestro escenario prospectivo, nos referimos a personas que necesitan hacer transiciones si se prevé que la demanda disminuya en su ocupación actual. La automatización y otras fuerzas seguirán remodelando el mercado laboral La automatización, desde los robots industriales hasta los sistemas automatizados de procesamiento de documentos, sigue siendo el factor más importante en el cambio de la demanda de diversas ocupaciones. La IA generativa acelera la automatización y la extiende a un conjunto completamente nuevo de ocupaciones. Si bien esta tecnología avanza rápidamente, otras fuerzas también afectan la demanda laboral. En general, esperamos cambios significativos en la combinación ocupacional en los Estados Unidos hasta el final de la década. Los efectos de la automatización y la IA generativa La automatización ha dado un paso adelante con la reciente introducción de herramientas de IA generativa. "Generativo" se refiere al hecho de que estas herramientas pueden identificar patrones en enormes conjuntos de datos y generar contenido nuevo, una habilidad que a menudo se ha considerado exclusivamente humana. Su avance más llamativo está en las capacidades del lenguaje natural, que se requieren para una gran cantidad de actividades laborales. Si bien ChatGPT se centra en el texto, otros sistemas de IA de las principales plataformas pueden generar imágenes, videos y audio. Aunque la IA generativa aún se encuentra en las primeras etapas, las aplicaciones potenciales para las empresas son significativas y de gran alcance. La IA generativa se puede utilizar para escribir código, diseñar productos, crear contenido y estrategias de marketing, optimizar operaciones, analizar documentos legales, brindar servicio al cliente a través de chatbots e incluso acelerar el descubrimiento científico. Se puede usar solo o con "humanos en el circuito"; esto último es más probable en la actualidad, dado su actual nivel de madurez.