La IA está acortando las carreras de los trabajadores mayores, según un estudio
El debate sobre la IA y el empleo se ha centrado en los graduados. Una nueva investigación sugiere que también debería analizarse en personas de cincuenta y tantos años, informa CNBC.
Los trabajadores de 55 años o más en ocupaciones expuestas a la IA están abandonando la fuerza laboral a un ritmo mayor que antes de que se introdujera ChatGPT. Los hallazgos provienen de Geoffrey Sanzenbacher del Centro de Investigación sobre la Jubilación del Boston College.
Dónde aterrizan es el detalle importante. El aumento se manifiesta como desempleo, no como jubilación, lo que significa que estas personas están sin trabajo y siguen buscando.
cómo funciona la investigación
El estudio combina datos de la Encuesta de Población Actual de EE. UU. con indicadores de exposición a la IA de la Iniciativa Planeta Digital de la Universidad de Tufts. La exposición mide qué tan bien una IA puede realizar un trabajo, no solo si el trabajo se destruye.
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El resultado es revelador. Los diseñadores web, desarrolladores web, arquitectos de bases de datos, programadores informáticos y científicos de datos se encuentran en la cima, mientras que los operadores de minería, los ordenanzas y los pintores se ubican en la parte inferior.
El diseño compara el período anterior al lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 con el período posterior. Esto es importante porque las funciones expuestas y no expuestas ya se comportan de manera diferente.
opuesto
Esto es lo que hace que los resultados sean interesantes. Antes de ChatGPT, los trabajos expuestos a la IA tenían trabajadores significativamente mayores menos Tienen más probabilidades de abandonar el empleo que sus pares.
Este era el patrón esperado. Los trabajos de escritorio son menos exigentes físicamente, están mejor remunerados y son más fáciles de mantener durante más tiempo.
Desde su lanzamiento, esa ventaja ha desaparecido en gran medida. Las tasas de salida aumentaron sustancialmente para los trabajadores expuestos en comparación con los que comenzaron antes.
Números, obra a obra
El modelo predice cuánto ha cambiado la tasa de salida de cada ocupación. Los pintores, al final de la baja exposición, aumentaron aproximadamente un 2%.
Los programadores informáticos experimentaron un aumento de más del 25%, y las salidas previstas aumentaron del 8,7% al 11,1%. Los contadores y auditores aumentaron casi un 22%, del 9,9% al 12,1%.
Así que la pérdida es para los educados y asalariados. Los trabajadores en trabajos expuestos tienen más probabilidades de ser blancos, más del doble de probabilidades de tener un título universitario y ganar alrededor de 1.410 dólares a la semana frente a 869 dólares de los no expuestos.
Esto pone patas arriba la historia habitual sobre la automatización. Esta ola no comienza en la fábrica.
Esto sucede de tres maneras
Sanzenbacher determinó el mecanismo. La automatización puede simplemente reemplazar a los trabajadores, empujarlos al desempleo o expulsarlos de la fuerza laboral.
La presión para adoptar tecnología también puede alejar a la gente. Algunos trabajadores optan por irse en lugar de aprender un nuevo sistema al final de sus carreras, un patrón que los investigadores han observado a medida que proliferan las computadoras personales.
El tercer camino va en sentido contrario. Una mayor productividad puede aumentar los salarios y permitir que los trabajadores se concentren en trabajos más atractivos, ampliando sus carreras en lugar de terminarlas.
La brecha de adopción indica hacia qué dirección se inclinan los trabajadores mayores. Alrededor del 18% de los trabajadores de entre 50 y 64 años utilizan IA generativa, mucho menos entre las personas de entre 30 y 40 años, y los niños la están adoptando tres veces más rápido que los adultos.
Sigue esa actitud. Una encuesta de AARP encontró que el 18% de los mayores de 55 años veían la IA simplemente como una oportunidad, mientras que el 28% la veía puramente como una amenaza.
Lo que la investigación no dice
El efecto es modesto en términos absolutos y el autor es cuidadoso al respecto. Advierte que este es un análisis preliminar y que se debe tener precaución.
Los dos factores de confusión pueden afectar en ambos sentidos. La escasez de investigación gubernamental puede haber afectado duramente a los empleos expuestos a la IA, exagerando el impacto, mientras que el actual auge de las startups de IA puede aumentar la demanda de científicos de datos, y no está claro qué sucederá cuando ese auge fracase.
Y los empleos vacantes siguen siendo seguros en general. Incluso con el crecimiento, los programadores renuncian con menos frecuencia que los pintores, porque el trabajo es menos físico y está mejor remunerado.
La lectura honesta se reduce, no colapsa. La IA está cerrando la brecha de duración de la carrera entre empleos bien remunerados y mal pagados, de arriba a abajo.
¿Por qué es más importante de lo que parece?
Perder un trabajo a los 58 años no es lo mismo que perderlo a los 28. Una separación involuntaria al final de una carrera a menudo resulta en una jubilación anticipada que nadie eligió, una pensión que nadie planeó.
El choque de principios es directo. Los gobiernos sugieren que las personas hagan que los planes de jubilación duren más tiempo, mientras que la tecnología puede empujarlos silenciosamente hacia el otro lado.
También complica las garantías de la industria, incluida la opinión de Sam Altman de que es poco probable que una IA destruya puestos de trabajo. Cierto contable de 59 años no necesita un apocalipsis para destruir su última década laboral.
Los empleadores ya se están reestructurando en torno a la tecnología, mientras que GM recortó 600 trabajadores de TI intercambiando habilidades de IA. La experiencia es una mala defensa, mientras que el intercambio de habilidades es algo que no se puede esperar.
TNW ha escrito sobre despidos tecnológicos y personas que se ven frenadas por la exageración de la IA, y este estudio pone las cifras al respecto. Por eso las propuestas para dar al público una participación en las empresas de IA siguen ganando terreno.
Los más expuestos han hecho todo lo que les dijeron que hicieran en los últimos cuarenta años. Obtuvieron títulos, aceptaron trabajos de oficina y evitaron trabajos que te rompieran la espalda, y resulta que eso es exactamente lo que las máquinas aprendieron primero.
