El MIT ha iniciado un conteo de agentes de inteligencia artificial en todo el mundo para comprender mejor cómo esta tecnología podría sustituir trabajo humano. El llamado Iceberg Index contabiliza los distintos tipos de agentes de IA que realizan tareas que antes ejecutaban personas. Los primeros resultados indican que apenas 13,000 agentes podrían poner en riesgo 151,000,000 trabajadores humanos, aproximadamente 11.7 por ciento de la población laboral, en términos de pérdida de empleo o de salario.
Los investigadores señalan que la población de agentes IA podría llegar a superar a la población humana y que es necesario cuantificarla. El índice ofrece una fotografía de cómo la era de la IA está transformando la productividad, el desarrollo de habilidades y la creación y evolución de empleos. Dado que las cifras de empleo tradicionales, como las del US Bureau of Labor Statistics, miran hacia el pasado y no hacia el futuro, hace falta una métrica específica que anticipe el impacto de la IA en el mercado laboral.
La investigación subraya que las pérdidas de empleo o de salario se deben a procesos de automatización que ya están en marcha. La IA se utiliza con frecuencia para generar código y automatizar tareas administrativas y de soporte. Los índices de empleo convencionales recogen números de pérdida de puestos, pero no capturan las oportunidades emergentes en mercados de trabajo gig, copilotos de IA y redes de freelance que la nueva economía crea.
Algunos economistas de alto nivel han solicitado mejoras en los conjuntos de datos oficiales para que responsables de política y analistas puedan evaluar mejor cómo la IA está remodelando los mercados laborales. Estudios y reportes recientes también muestran que decenas de miles de empleos ya han sido afectados por iniciativas de automatización en empresas grandes, muchas veces en roles de entrada o en exceso de plantilla, mientras varias compañías aumentan su inversión en IA y reducen plantilla al mismo tiempo.
Empresas de diversos sectores despliegan agentes de IA para gestión del conocimiento, tareas administrativas y control de calidad; hay ejemplos públicos de implementaciones a gran escala que demuestran la velocidad de adopción. Sin embargo, en muchos casos las herramientas en producción buscan aumentar la productividad humana más que sustituirla completamente, lo que plantea oportunidades para reentrenamiento y para diseñar soluciones que integren agentes IA y equipos humanos.
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