“La IA no te va a quitar el trabajo…”
Así empieza una de las frases más fastidiosas de la actualidad. Te cuento por qué no me gusta.
“La Inteligencia Artificial no te va a quitar el trabajo, te lo va a quitar alguien que usa la Inteligencia Artificial”.
Cada vez que me encuentro con este concepto me irrito. Paneles, artículos, conversaciones, podcast, videos, columnas - está en todas partes.
Me irrita porque es facilista (frente a la preocupación de millones por su empleabilidad responde con una formulita - si aprendes a usar la IA no vas a perder tu trabajo).
Pero sobre todo porque es falsa (o para ser más exacto: es verdad solo en un caso particular).
Entiendo por qué la dichosa frase es tan popular: es perfecta para vender IA.
Cualquiera correría a comprar un curso, una herramienta o un súper-prompt si la promesa es mantener su empleo.
Si nos fijáramos solo en su efecto concreto, podríamos tolerarla: dedicarse a estudiar, adoptar y usar IA es lo correcto.
La falacia de “la frasecita” no está en el resultado final, está en algo más sutil: en la sugerencia implícita que “usar IA” sea una condición suficiente - cuando es solo necesaria.
“Usa IA y despreocúpate - el problema será para los que no la usen” es publicidad engañosa.
Si trabajas frente a una computadora, esto es para ti
Como lectora o lector de mrgnt es muy probable que tu día empiece prendiendo tu laptop, en tu casa o en la oficina. Si es así, lo que sigue te interesa.
Si en cambio ensayas en un escenario, armas mesas o manejas una retroexcavadora, no aplica para ti - salvo por su impacto sistémico.
El tema es sencillo, pero tiene profundas implicaciones.
“La frasecita” solo es verdad en el caso de “adopción limitada”, cuando un bajo porcentaje de la fuerza laboral usa Inteligencia Artificial.
Para ilustrar este punto, acompáñame en un ejemplo - algo didáctico para que estemos bien alineados.
Imagínate una empresa que vende informes - documentos sobre temas específicos elaborados después de una investigación extensa.
Su demanda es de 200 unidades al mes; el analista promedio genera 10 informes/mes, así que esta empresa emplea 20 personas.
Hasta aquí, matemática sencilla y una simplificación extrema.
Ahora imagínate que uno de ellos aprenda a usar Inteligencia Artificial y su productividad suba al doble: ahora es capaz de producir 20 informes al mes.
De golpe -gracias a él- la empresa se encuentra produciendo 210 informes/mes con el mismo personal.
Si la demanda no cambia (hipótesis clave, ya volveremos a ella), la empresa va a despedir a uno de los otros analistas - uno de los “no asistidos”.
Así obtiene un nuevo equilibrio entre demanda (200) y oferta (que vuelve de 210 a 200, después de restarle los 10 del analista despedido).
En este caso, “la frasecita” es verdad: alguien que “usa IA” le quitó el trabajo a alguien que “no usa IA”.
Cuándo deja de ser verdad es en caso de “adopción amplia”: si todos se montan al bus, aunque uses IA tu trabajo estará en riesgo.
Veamos este segundo escenario: ¿Qué pasa si entre los mismos 20 analistas los que aprenden a usar IA son 14 (y no solo uno)?
La empresa terminará generando 340 informes: 280 de los “adoptantes” (14 x 20) y 60 de los “no-adoptantes” (6 x 10).
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Revisando los números, la CEO de esta empresa se encontrará frente a algunas opciones:
Aumentar la calidad de los informes, usando la IA no para producir más sino para que cada entregable tenga más valor para el cliente (y subir precios);
Reducir el precio de los informes, para ver si genera más demanda y así justificar la actual fuerza laboral;
Reducir la jornada de trabajo (y los sueldos), dejando dos días por semana libres a todo el mundo y volviendo así a los niveles de producción iniciales; o
Despedir a algunos analistas, hasta volver a producir los 200 informes por los cuales sí hay demanda en el mercado.
¿Tú qué harías?
A mi me gusta la primera opción: es mejor para todos. Implica -esto sí- mucho más trabajo: identificar el valor, sostenerlo, comunicarlo - y aguantar el tiempo que se demoren los clientes en estar dispuestos a pagar más por cada informe.
La segunda y la tercera dependen demasiado del mercado (de informes o laboral): pueden funcionar o no. ¿Habrá suficiente demanda por los informes adicionales? ¿Los analistas -a los que les estoy pagando menos- se quedarán o se irán a buscar una empresa que les vuelva a pagar al 100%?
La última opción es más fácil y menos riesgosa.
Frente a los despidos:
La junta directiva va a aplaudir a nuestra CEO (y a subirle el sueldo);
las acciones de la empresa se van a valorizar (a la bolsa le encanta la reducción de personal); y
Los resultados se van a ver en el corto plazo.
Yo creo que la mayoría va a elegir este camino. Se van a quedar con diez “analistas aumentados”, capaces de generar todos los informes que el mercado está en condición de absorber.
Quienes recibirán su (triste) comunicación de despido son los otros diez. Según nuestro segundo escenario, entre ellos habrá 6 no-adoptantes y 4 adoptantes.
A estos últimos, no les vayan a repetir “la frasecita”: ellos hicieron la tarea, adoptaron juiciosos y sin embargo perdieron el trabajo.
Haber aprendido a usar IA no fue suficiente.
La importancia de la demanda y una invitación
De este ejemplo -tan burdo que me da hasta pena- se puede llegar a una primera conclusión: la demanda juega un rol fundamental.
Para que no reduzca el empleo, una implementación de IA debe generar un aumento de demanda.
Este aumento puede darse de varias maneras:
Bajando precios o aumentando calidad -cómo decíamos- robándole así mercado a un competidor;
Estimulando nuevas modalidades u ocasiones de consumo;
Atrayendo a nuevos consumidores a la categoría;
A través de una expansión internacional.
Si esto no se da, caemos en “hacer lo mismo con menos gente” - que esta “gente” use IA o no, va a ser irrelevante.
Mi invitación: dejemos de usar esta frase, por favor.
Dejemos de usarla porque genera una falsa tranquilidad en los que adoptan IA y sobre todo porque se usa para evadir una conversación urgente: el impacto de la IA sobre el empleo.
En conclusión: sí nos conviene estudiar IA y estar siempre entre los mejores adoptantes - esto es obvio.
Lo importante es saber que esta adopción no nos blinda: solo nos gana algo de tiempo.