Marzo de 2025
foto: Traci Daberko
La inteligencia artificial limitará algunas tareas humanas, pero podría hacer que otras sean más accesibles
MARINA M. TAVARES es economista principal del Departamento de Estudios del FMI.
Las opiniones expresadas en los artículos y otros materiales pertenecen a los autores; no reflejan necesariamente la política del FMI.
La inteligencia artificial (IA) promete aumentar y ampliar las oportunidades para la humanidad, aun cuando ya realiza muchas tareas que hasta ahora dependían exclusivamente del ingenio humano. Sin embargo, que la IA amplíe o reduzca el espacio para el talento humano dependerá en gran medida de la accesibilidad de estas herramientas, y de hasta qué punto el uso que se les dé sea ético y justo. El reto para los responsables de la formulación de políticas es crear las condiciones que permitan que la IA fortalezca el potencial humano.
Pensemos, por ejemplo, en el ajedrez. Hace décadas que las máquinas superaron a los humanos en este juego. La computadora Deep Blue, de IBM, venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997, y hoy los motores de ajedrez son mucho más potentes. Sin embargo, los humanos no han dejado de jugar al ajedrez. De hecho, a decir de muchos, este juego es ahora más popular que nunca debido a un sinfín de razones, como el fácil acceso a través de los teléfonos inteligentes, Internet y las redes sociales, los confinamientos de la pandemia y la popularidad de la miniserie de Netflix Gambito de Dama. Más aún, algunos creen que los ordenadores e Internet han enseñado a los humanos a jugar mejor.
Para bien o para mal, la IA puede tener un impacto similar en el trabajo, la educación e incluso en el deporte y las artes.
Las posibles consecuencias negativas de la IA para los mercados laborales están bien documentadas. A medida que, cada vez más, los sistemas de IA van realizando tareas complejas, el papel del talento humano se ve amenazado. El trabajo humano podría quedar restringido a un conjunto cada vez más reducido de tareas, mientras que ciertos talentos antes apreciados, como la capacidad de memorizar grandes cantidades de información, hablar varios idiomas o reconocer patrones intrincados, van perdiendo relevancia a medida que las máquinas superan a los humanos en esos campos.
Según una investigación que hemos llevado a cabo con varios colegas del Fondo Monetario Internacional, alrededor del 40% del empleo mundial, en muy diversas ocupaciones, podría verse afectado por la IA. Esta estimación se basa en la proporción de tareas dentro de esos empleos que la IA ya es capaz de realizar, como la traducción, la síntesis de información y la programación. Estas tareas, llamadas “cognitivas” porque implican la resolución de problemas y la comunicación, se consideraban tradicionalmente áreas en las que los humanos tenían una clara ventaja. Esto contrasta con las tareas rutinarias y repetitivas que ya fueron reemplazadas en oleadas anteriores de automatización.
Por ejemplo, los abogados cuentan ahora con herramientas de IA que les facilitan la investigación jurídica, el análisis de textos y la redacción de documentos, por lo que no necesitan tanto los servicios de auxiliares jurídicos. Del mismo modo, los programas de traducción basados en IA han disminuido la demanda de traductores humanos en las empresas, y los sistemas de IA en el ámbito de la salud son más precisos que los humanos en la detección precoz del cáncer a través de análisis de sangre y de imágenes.
Incluso dentro del cada vez más reducido abanico de tareas que siguen realizando los humanos, la IA está redefiniendo lo que significa sobresalir. Aunque las herramientas de IA mejoran la productividad en todos los ámbitos, Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond (2023), investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), han demostrado que los beneficios no se distribuyen de manera uniforme: estas herramientas mejoran el desempeño de los trabajadores de menor experiencia y rendimiento, lo que reduce significativamente la brecha entre ellos y los talentos de primer nivel. Por ejemplo, en el campo de la programación, los desarrolladores menos experimentados, pero que utilizan la IA, pueden alcanzar niveles de producción más cercanos a los de sus colegas más cualificados. Este efecto de nivelación podría devaluar el talento humano al reducir la distinción entre el desempeño excepcional y el medio. A medida que avancen las herramientas de IA, estas podrían llegar incluso a superar a los expertos humanos en determinados ámbitos, dejando cada vez menos espacio para la excelencia exclusivamente humana.
Otra consecuencia es la pérdida de la creatividad humana y del sentido de pertenencia. Como las herramientas de IA ayudan cada vez más a los humanos en gran diversidad de tareas tales como crear código, generar contenidos, diagnosticar enfermedades o componer música, es natural depender demasiado de ellas. Esta dependencia podría tener consecuencias imprevistas en la innovación. Por ejemplo, un estudio realizado por Fabrizio Dell’Acqua y sus colegas en 2023 comparó a consultores que utilizaban herramientas de IA con quienes no las usaban y observó que el primer grupo producía trabajos menos originales. Sus resultados eran de mayor calidad, pero más uniformes, porque las herramientas orientaban su labor hacia soluciones estandarizadas.
La IA no solo amenaza con debilitar la innovación humana, sino que puede privar a los innovadores de los frutos de su creatividad. Las herramientas de IA se entrenan mediante la minería de textos y datos de ingentes cantidades de contenidos creados por humanos, pero los desarrolladores no siempre reconocen ni compensan a quienes son la fuente de esos datos. Esto ha dado lugar a numerosas demandas de creadores de contenido por el uso ilegal de material protegido por derechos de autor. Por ejemplo, el New York Times demandó a OpenAI por supuesto uso indebido de sus archivos protegidos por derechos de autor, y otros editores se han unido recientemente a la demanda. Del mismo modo, Universal Music Group, Warner Music Group y Sony Music Entertainment han emprendido acciones legales contra las empresas de IA Suno y Udio por sus sistemas de IA de generación de música.
Las empresas de IA suelen argumentar que la gran cantidad de datos que utilizan para entrenar sus herramientas se enmarca en el “uso leal” que permite el uso de material protegido por derechos de autor con fines educativos, de investigación o de formulación de comentarios. Pero los creadores de contenido replican que la escala y el alcance del uso de la IA superan con creces las prácticas tradicionales de uso leal, y piden nuevas leyes y regulaciones que garanticen el uso leal y ético de su trabajo original.
En parte, esto refleja una fricción de larga data entre los creadores de contenido y las empresas tecnológicas. Por ejemplo, los medios de comunicación tradicionales decayeron con el auge de las redes sociales y los motores de búsqueda, que les arrebataron los ingresos por publicidad. De manera similar, las plataformas de streaming de música han transformado el modelo de negocio de la industria musical, desviando los ingresos de las ventas de álbumes y aumentando el valor de las actuaciones en directo. La irrupción de las herramientas de IA constituye un nuevo capítulo en esta historia. A diferencia de disrupciones tecnológicas anteriores, estas herramientas pueden generar nuevas obras que imitan el estilo de los artistas sin su consentimiento ni pago alguno. En estas circunstancias, los creadores tienen escaso control sobre cómo se utiliza su trabajo y surgen cuestiones complejas sobre propiedad y derechos de autor. Esa apropiación de material generado por humanos corre el riesgo de devaluar las obras originales y ahogar la creatividad.
Si lo único que hace la IA es reducir el empleo y la creatividad —y socavar la excelencia—, cabe preguntarse en qué beneficia al talento humano. No obstante, la IA va mucho más allá. En el ámbito laboral, puede liberar a los trabajadores de las tareas rutinarias, permitiéndoles asumir responsabilidades más complejas que requieran habilidades avanzadas. También puede fomentar y potenciar el talento humano al ampliar el acceso a una educación personalizada y de calidad. Además, la IA puede acelerar los descubrimientos científicos, generando avances más prometedores y en menor tiempo.
Ya está ocurriendo. Al derribar las barreras tradicionales a la educación, las herramientas de IA están dando a muchos estudiantes acceso a una educación personalizada a la que antes no podían acceder debido a restricciones geográficas, sistémicas o de recursos. Por ejemplo, existen plataformas basadas en IA que ayudan a los padres de niños sordos o con dificultades auditivas a aprender el lenguaje de signos, con lo que se facilita la comunicación en el seno de las familias. Además, las herramientas educativas personalizadas, como los asistentes de lectura y matemáticas basados en IA, ayudan a profesores, alumnos y padres a identificar las lagunas en el aprendizaje y adaptar la enseñanza a cada alumno.
Estas herramientas de aprendizaje basadas en IA son muy prometedoras para las economías en desarrollo con una importante escasez de profesores cualificados. En África subsahariana hay plataformas en línea que llevan más de una década apoyando a la educación. Del mismo modo, en China las plataformas de IA son cada vez más populares. Este giro hacia un aprendizaje más personalizado y asistido por IA puede ayudar a estudiantes de diversos orígenes y estilos de aprendizaje a sobresalir en la escuela, al permitirles abordar sus debilidades académicas y prosperar en las áreas en las que destacan.
En el ámbito laboral, la IA puede encargarse de tareas repetitivas y monótonas y agilizar las labores administrativas, de forma tal que los trabajadores puedan concentrarse en responsabilidades más complejas, creativas y gratificantes, que requieren una intervención humana. Esto podría beneficiar especialmente a los trabajadores de profesiones que requieren interacción humana y toma de decisiones fundamentales que afectan la vida de las personas. Por ejemplo, en el sector de la salud, los sistemas basados en IA pueden ayudar en la programación de citas, la facturación y la gestión de historiales clínicos, permitiendo que los profesionales de la salud dediquen más tiempo a atender a los pacientes y tomar decisiones complejas.
El ámbito de los descubrimientos científicos también se está beneficiando, y las herramientas asistidas por IA han mejorado considerablemente la productividad. Un ejemplo sorprendente del papel transformador de la IA en esta esfera es su aplicación para predecir la estructura de las proteínas, un avance reconocido con el Premio Nobel de Química en 2024. Este trabajo pionero ha revolucionado nuestra comprensión del plegamiento de las proteínas, lo que ha posibilitado rápidos avances en el descubrimiento de fármacos y en la biotecnología. Tras el lanzamiento de AlphaFold2, el número de estructuras proteicas predichas a disposición de los científicos pasó de 200.000 a 200 millones en cuestión de meses.
Sin embargo, estos avances pueden tener sus contrapartidas. Un estudio reciente en el campo de los nuevos materiales realizado por Aidan Toner-Rodgers, estudiante de doctorado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, reveló que las herramientas de descubrimiento basadas en IA aumentaban los resultados de las investigaciones en un 44%. Esta mejora la impulsaron en gran medida investigadores de alto nivel que recurrían a la IA para automatizar una parte sustancial de la generación de ideas. Esto les permitió dedicar más tiempo a evaluar y perfeccionar las sugerencias más prometedoras generadas por la IA, una dinámica similar a la que explica el impacto de AlphaFold. No obstante, el 82% de los científicos encuestados en el marco de ese mismo estudio declaró estar menos satisfecho con su trabajo debido a la disminución de la creatividad y a una infrautilización de sus capacidades.
Al permitir a los trabajadores centrarse en tareas creativas y complejas, la IA puede fomentar una mayor satisfacción, pero un recurso excesivo a la automatización puede hacer que los trabajadores sientan que su experiencia y su creatividad no son valoradas.
Las herramientas de IA no solo mejoran la eficiencia en el trabajo y amplían el acceso a la educación. También han demostrado su capacidad para ayudar a identificar talentos potenciales en campos como el deporte, las artes o el mundo académico. Estas herramientas ayudan a los cazatalentos a detectar y evaluar talentos deportivos analizando enormes volúmenes de datos, lo que les permite descubrir a jugadores dotados de un potencial excepcional. El uso de más datos concretos en los procesos de selección podría incluso reducir los sesgos. Estas técnicas de IA pueden hacer que el deporte sea más inclusivo, por ejemplo, dando oportunidades a jóvenes jugadores de ciudades pequeñas y regiones o comunidades infrarrepresentadas.
En la enseñanza de las artes creativas, herramientas de IA como DALL-E, AIVA y Amper Music permiten a los aficionados experimentar con conceptos de diseño y arte, ofreciéndoles retroalimentación accesible y técnicas innovadoras. Gracias a estas herramientas, la educación artística, antes restringida a estudios formales o a una costosa formación, está ahora al alcance de todos.
En un momento en que la IA transforma el mundo del trabajo y el aprendizaje, su impacto no será homogéneo. A algunos les abrirá las puertas que conducen a oportunidades antes inalcanzables; en el caso de otros, podría disminuir el valor de su talento. Si queremos aprovechar al máximo su potencial, hemos de encontrar un equilibrio, es decir, utilizar la IA de forma ética y justa para complementar, reconocer y potenciar las capacidades humanas, al tiempo que se eliminan las barreras sistémicas que impiden que sus beneficios lleguen a todos. Si actuamos de forma deliberada, la IA puede ayudarnos a construir un futuro en el que el talento no se vea frenado por las circunstancias, sino que florezca gracias a la colaboración entre el ingenio humano y el progreso tecnológico.
Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, and Lindsey R. Raymond. 2023. “Generative AI at Work.” NBER Working Paper 31161, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.
Cazzaniga, Mauro, Florence Jaumotte, Longji Li, Giovanni Melina, Augustus J. Panton, Carlo Pizzinelli, Emma J. Rockall, and Marina Mendes Tavares. 2024. “Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work.” IMF Staff Discussion Note 2024/001, International Monetary Fund, Washington, DC.
Dell’Acqua, Fabrizio, and others. 2023. “Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality.” Harvard Business School Working Paper 24-013, Cambridge, MA.
Toner-Rodgers, Aidan. 2024. “Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation.” ArXiv preprint, Cornell University, Ithaca, NY.
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