2/5/2024 - Tecnología e Innovación

IA y empleo: grandes modelos de lenguaje, un depredador 2.0?

Por Ian Cristian Ariel Yané

IA y empleo: grandes modelos de  lenguaje, un depredador 2.0?

Pues si.. habrás dicho “porque esa nota comienza con ese titulo?”, y no te culpo, yo estaria pensando lo mismo, valla titulo me invente.. pero hey!, alto ahi!!, puedes seguir leyendo (aqui no hay ningún terminator), en primer lugar elegi ese titulo porque de algún modo, asi es como lo sentimos prácticamente todos (”nos va a dejar sin trabajo car**o!!”), y en segundo lugar adivinaste, era para que entres, leas y ahora que estas aca.. que sigas leyendo, te llevara solo unos pocos minutos y espero en ese tiempo darte unas pinceladas de cercania respecto a todo esto y una fresca opinion de lo que esta pasando con la este depredador androide que anda suelto por ahi (valla a saber quien desde que oscuro rincón nos acecha), digo.. la esta nueva raza de Inteligencia artificial que parece acecha nuestros trabajos (los grandes modelos de lenguaje o LLM’s).

Basta de androides asesinos, nos pondremos serios. Antes que nada resaltar que para este breve analisis, considere los informes de OpenAI, GatesNotes, el World Economic Forum y por supuesto mi experiencia y conocimiento y buena fe para aclarar algunos puntos y matices, que pueden estar creando disonancias y tensiones innecesarias.

A diferencia de un enfoque inicial con poca información, la inteligencia artificial (según los informes de OpenAI y Bill Gates) parece afectar principalmente a trabajos de oficina y computarizados pero que paradójicamente tienen gran parte de pensamiento lateral o analitico, como abogados, asistentes administrativos, diseñadores gráficos, creadores de contenido, y entre otras profesiones, hay una mas paradójica aun y tiene que ver con la responsable de su creación, la programación.

Los trabajos manuales, como electricistas, plomeros, albañiles, entre otros se ven menos afectados. Esto tiene sentido si consideramos que los grandes modelos de lenguaje, funcionan a nivel de software y actualmente no están directamente vinculados con el hardware y la robótica necesarios para realizar trabajos manuales que tengan una amplia gama de matices. Es importante tener en cuenta que los GPT-4 están entrenados con información de la web, por lo que vincular esta información con hardware específico requeriría considerar las situaciones reales en las que estos profesionales trabajan, muchos datos de entrenamiento, mucho tiempo de testeo y dinero (aunque este ultimo nunca es un problema para las corporaciones que ponen el ojo en este tipo de tecnologias ya lo sabemos, creo que estaba de mas), digamos que el trabajo, cuanto mas parecido sea a una receta mas remplazable sera.. por eso que cuanto mas matices, mas inovadora y menos datos recopilados se tenga sobre la tarea, mas valor tiene el trabajo humano y menos los grandes modelos de lenguaje.

Por cierto, con lo anterior tengo en cuenta que desde el 2023 se, estuvieron saliendo al mercado varias propuestas de autos autónomos, robots que cocinan, entre otros.. y que aunque de vez en cuando se escucha alguna noticia terrorifica en general funcionan muy bien y se siguen perfeccionando, pero como comentaba, aunque mas peligroso sea un auto sobre ruedas que un robot electricista, la realidad que recopilar la cantidad de matices y variables contextuales que puede tener este ultimo trabajo y la cantidad de diferentes tareas tan distintas hacen que sea difícil implementar esto de forma viable y conveniente en el corto plazo, piensa tu en como detectaria los diferentes patrones, como pasaria ese robot las canaletas para los cables, cuanto costaría reparar un toma corrientes o mas bizarro aun, cuanto tamaño ocuparia un robot asi y cual seria su costo?.

Ahora por otro lado, si dejamos a Bill Gates y a los ingenieros de Open-Ai que sigan con su labor y nos vamos a ver que propone la World Economic Forum y tenemos en cuenta la información sobre las habilidades más demandadas y las deficiencias actuales de GPT-4 (contexto de aproximadamente 4500 palabras, dificultad para comprender entradas demasiado extensas y falta de experiencia subjetiva y matizada), se espera una mayor demanda de habilidades técnicas en el campo del Big Data para 2027, como inteligencia artificial y manejo de grandes volúmenes de datos principalmente en las areas que mas requieran habilidades blandas como pensamiento crítico y analítico, liderazgo, influencia, aprendizaje continuo, automatización, resiliencia, adaptabilidad y curiosidad para adaptarse a estos cambios. Nuevamente, esto puede parecer contradictorio. ¿No seran tan necesarios profesiones como matemáticas, software, administración, entre otras, al mismo tiempo que se requerirá un gran pensamiento critico y analitico?, bien, como comentaba en los párrafos anteriores, aunque GPT-4 ya puede realizar muchas tareas que siguen patrones establecidos y para las cuales hay información disponible, como el análisis de datos y el diseño gráfico, o si.. post como este (por si lo estabas pensando), se espera que por un buen tiempo sea solo en un porcentaje de las tareas (si, eso de que hablábamos hace un rato de del contexto y las matices), y se necesitaran las personas con mentalidad estratégica, analitica y sistemica, para la adaptación de las diferentes piezas al sistema en concreto. Se espera se desarrollen una especie de versiones 2.0 potenciadas por IA en las disciplinas y carreras anteriormente mencionadas, tal como ha anticipado el Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la UBA (universidad de Buenos Aires) desde hace años. Además, se crearán nuevos empleos como notoriamente paso con "prompts engineering", y en áreas de innovación o creación, como la investigación, se requerirá más que nunca talento con sólidos conocimientos matemáticos, a pesar de lo que podríamos pensar al leer los informes de OpenAI o Note Gates.

Despues de leer esta breve nota de opinion, ya sabes que profesiones tienen mayor futuro y una idea de que hacer al respecto, auhn asi puede que te sigan quedando dos dudas.. Como me adapto al cambio? que profesiones o especializaciones puedo tomar para mantener mi carrera competente?. Si bien mencione una nueva profesión emergente, la ingeniería de instrucciones (o prompt engineering), en la proxima ocasión investigare sobre las diferentes profesiones emergentes y aquellas formaciones que pretenden articularse a las profesiones actuales como lo hace el laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la UBA.

Si este blog te ayudo de algún modo, no te olvides darle a compartir, me ayudas mucho a ganar visibilidad y llevar algo de claridad a gente como tu, lector.

Bibliografia:

Clarín - Para Bill Gates, estos son los trabajos más amenazados por ChatGPT y la inteligencia artificial: https://www.clarin.com/internacional/bill-gates-trabajos-amenazados-chatgpt-inteligencia-artificial_0_hL123JE5IC.html

El Confidencial - Los 10 empleos que la inteligencia artificial eliminará primero — y los que están a salvo: https://www.elconfidencial.com/tecnologia/novaceno/2023-03-24/chatgpt4-openai-trabajo_3599085/

GatesNotes - The Age of AI has begun: https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun#ALChapter3

GatesNotes - The risks of AI are real but manageable: https://www.gatesnotes.com/The-risks-of-AI-are-real-but-manageable

arxiv - GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models: https://arxiv.org/abs/2303.10130

World Economic Forum - Future of jobs 2023: These are the most in-demand skills now - and beyond: https://www.notion.so/Recording-from-22-1-2024-12-26-05-d11c8d26e6554adaa4622190e0f4f017?pvs=4

Codemotion: Devin - una nueva herramienta de programación de inteligencia artificial End-to-end: https://www.codemotion.com/magazine/es/inteligencia-artificial/devin-una-nueva-herramienta-de-programacion-de-ia-de-extremo-a-extremo/

Wikipedia - Tesla Autopilot: https://es.wikipedia.org/wiki/Tesla_Autopilot

YouTube, canal - “El Futuro Es Apasionante de Vodafone”: https://www.youtube.com/watch?v=7PR5-3xZXsM&ab_channel=ElFuturoEsApasionantedeVodafone

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ian yane

Ian Cristian Ariel Yané

Después de explorar Psicología, Administración de Empresas y Programación web, encontré mi verdadera pasión en la Ciencia de Datos. Creo que los datos son la clave para tomar decisiones informadas y acercarnos a la verdad cuando esta no es evidente. Actualmente estoy en tercer año de la tecnicatura superior en ciencia de datos e inteligencia artificial y vivo aprendiendo de manera autodidacta diversas plataforma para luego hacer investigaciones y proyectos por mi cuenta.

Como Blogger de **FinGurú**, mi objetivo es compartir lo mejor de mí al aportar claridad a un tema del que se habla mucho. Quiero proporcionar al público en general conocimientos fundamentales sobre la Ciencia de Datos de la manera mas clara que me sea posible, incluyendo mi análisis de aspectos técnicos esenciales, las últimas novedades y conspiraciones emergentes, la empleabilidad en este campo, perspectivas a futuro y más.

Mi misión es que, como sociedad, podamos tomar decisiones más informadas, basadas en el entendimiento en lugar del miedo o desconocimiento, con el fin de avanzar y mejorar.

**Este es mi viaje, ¡y estoy emocionado de compartirlo contigo!**

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