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03 jun
2023

Los algoritmos generativos, la productividad y el empleo

Enviado por sociedadinformacion . Etiquetas: Sin clasificar

Escrito por: Enrique Dans.

IMAGE: Gerd Altmann - Pixabay

Las cifras de empleo de los primeros cinco meses de este año en el mercado norteamericano son las más elevadas desde la crisis del 2009: más de 417,500 despidos entre enero y mayo, con un elevado predominio de los llamados trabajos de cuello blanco, administrativos y directivos, sobre todo en la industria tecnológica, pero también en banca, en distribución y en medios de comunicación. Oleadas de personas que hacían desde revisiones de texto hasta traducciones, pasando por procesamiento de datos sencillo, búsquedas de información o generación y transcripción de documentos de diversos tipos están pasando a ser considerados redundantes, y a convertirse en víctimas de una nueva forma de hacer las cosas que aún está en sus inicios y que se refleja primero en aquellos mercados en los que la regulación sobre los derechos laborales es más laxa.

Entre las empresas tecnológicas, el número de despidos es el más elevado desde la crisis de las puntocom en el año 2001: si en aquel momento llegaron a perder su trabajo un total de 168,395 personas en el total del año, en 2023 hemos visto como lo perdían nada menos que 136,831, y llevamos tan solo cinco meses.

La búsqueda de la eficiencia y del «hacer más con menos» en la industria coincide con el inicio del desarrollo de los algoritmos generativos, y señala en gran medida el futuro: muchas de las personas que llevan a cabo trabajos que un algoritmo puede hacer fácilmente y con resultados razonables, pasan a ser redundantes, y tienen que dedicarse a otras cosas.

¿Qué puede hacer un algoritmo? Curiosear los vídeos que tanto Microsoft como Google muestran sobre cómo han incorporado algoritmia generativa a sus herramientas ofimáticas da una buena perspectiva sobre ello: desde redactar mensajes y textos de todo tipo a resumirlos, pasando por generar presentaciones, procesar datos en hojas de cálculo, etc. Con la experiencia y las precauciones adecuadas – y no hablamos de una elevada complejidad – una persona puede, muy posiblemente, hacer ahora el trabajo que antes hacían varias, y generar incrementos de productividad potencialmente muy elevados.

Una perspectiva que va a desencadenar una auténtica competencia por ver quiénes son capaces de extraer más partido a este tipo de herramientas: la respuesta a la amenaza no es quedarte sentado a que pasen con la guadaña, sino tratar de demostrar que tú eres de los que son capaces de hacer su trabajo bien incorporando esas herramientas, y que por tanto, es más rentable mantenerte en él que prescindir de ti. O dicho de otra manera, que tiene más sentido prescindir de aquellos que siguen trabajando como lo habían hecho antes de que este tipo de herramientas aparecieran en el panorama.

Compañías más planas, con mayor concentración de funciones en menos personas, y con estructuras cada vez más simplificadas. Hacer más con menos parece ser el nombre del juego, y paradójicamente, no ha afectado tanto a los que se creía que iban a afectar, a los llamados trabajos de las 3D o las 4D, sino predominantemente a los que se hacen sentado delante de un ordenador. Veremos qué ocurre cuando la siguiente generación de la automatización, la incorporación de esos algoritmos generativos a la robótica, empiece a colonizar otras muchas posibilidades.

O redefinimos la naturaleza del trabajo tal y como la conocemos, o van a venir tiempos complicados. Y la culpa no va a ser de la tecnología.


This article is also available in English on my Medium page, «Want to hold on to your job? Get to grips with generative algorithms»



Artículo de Enrique Dans .

Publicado con licencia Creative Commons 3.0 España


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