Estos son los trabajos que la IA podrá reemplazar

Ya con el nuevo GPT-4 de OpenAI inaugurado. ¿Nuestros trabajos estarán amenazados por una IA?

Una semana antes de su lanzamiento, GPT-4 ya era la sensación de de las redes sociales después de que el Dr. Andreas Braun, CTO de Microsoft Alemania mencionara su lanzamiento.

Con ChatGPT captando la atención mundial, el poderoso modelo detrás de él, GPT-3.5, está creciendo a una velocidad impresionante.

Tres meses después de 2023, ya estamos presenciando que ChatGPT de OpenAI golpea a más de 100 millones de usuarios, lanza API y ahora lanza GPT-4. Apodado “el sistema más avanzado de OpenAI”, GPT-4 está disponible para acceder en ChatGPT Plus y a través de una lista de espera a su API.

¿Qué tan avanzado es? Según el sitio web de OpenAI, GPT-4 es un “gran modelo multimodal”, esto lo explicamos en esta entrada con más detalle.

Es tan poderosa la IA que para hacer un sitio web de la nada le costará solo 5 segundos en crearlo. Además de un sinfín de capacidades.

Trabajos que puede y no puede hacer la IA

OpenAI publicó los empleos que estaba amenazados por la inteligencia artificial, básicamente son empleos de trabajo operativo como lo son meseros, contadores, desarrolladores web, matemáticos, oficinistas, entre otros.

Dicha presentación señala que aproximadamente el 19% de los trabajos pueden ser reemplazadas por una IA hasta en un 50%, gracias a los avances de otro tipo de inteligencias artificiales como la IA generativa y modelos de lenguaje extenso (LLM), sistemas capaces de procesar y producir diferentes tipos de datos en secuencia, tales como código, juegos, etc.

La empresa de inteligencia artificial evalúa el impacto laboral generado por dicha tecnología y proponen una nueva medida, guías precisas valorando el aprendizaje y sus resultados, comprendiendo las capacidades de LLM y sus posibles efectos en los puestos de trabajo.

Junto con el lanzamiento de GPT-4, OpenAI también lanzó el documento de investigación y la tarjeta del sistema para ello. Según esta información, GPT-4 tiene una longitud de contexto de 8.192 tokens, mientras que la versión más potente de GPT-4, GPT-4-32k, tiene 32.768 tokens, lo que equivale a unas 50 páginas de texto. Sin embargo, esta poderosa versión permanece limitada a un grupo seleccionado de desarrolladores por ahora.

¿Estamos cerca de perder nuestros trabajos?

Entonces, con un modelo poderoso como GPT-4, la pregunta más frecuente es si se reemplazarán más trabajos.

Según un artículo reciente de investigadores de la Universidad de Princeton, las profesiones más afectadas son los televendedores, los profesores de artes liberales y los sociólogos.

Los trabajadores de los medios de comunicación, especialmente los escritores, están adquiriendo un creciente temor de que GPT se haga cargo de sus trabajos debido a sus excelentes habilidades de composición de textos.

Hay que tener en cuenta que GPT es un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y funciona al predecir la siguiente palabra basada en contextos anteriores. Esto significa que no puede generar ideas originales.

Un grupo de consultores pagados y profesores de idiomas también podrían perder sus negocios. Incluso los programadores están perdiendo sus trabajos a medida que los gigantes tecnológicos continúan despidiendo empleados e invirtiendo en IA.

Sin embargo, la clave para que los humanos sean mejores que la IA es la autenticidad.

Y eso es lo que los modelos lingüísticos no han adquirido (todavía) la originalidad humana.

Entonces, en lugar de preocuparnos por ser tomados por chatbots, es posible que tengamos que volver a esa pregunta básica: ¿Qué diferencia a los humanos de la IA?

Nota del editor: Al momento de realizar este articulo, el modelo GPT estaba en su auge y no se conocía mucho al respecto cuál era exactamente el funcionamiento de la inteligencia artificial.

Ya con los avances en la materia, se ha concluido que la IA no es perfecta y faltaría bastante investigación para reemplazar los trabajos de mano de obra humana. Los que sí se podría verse afectados únicamente son los trabajos operativos como el cambio de botones de una prenda o el etiquetado de una caja.

Es importante resaltar que todo el avance de las IAs se debe exclusivamente a investigación por parte de centros especializados, profesionales en machine learning, universidades como el MIT y empresa privada como Google o Meta.

Hay que recordar que esta tecnología se usa como una herramienta, más no como un remplazo ya que comete errores y perjudica el resultado de los trabajos.

Con información de Wired.