Elon Musk se pronuncia tras hacerse viral el mapa de puestos de trabajo en IA elaborado por Andrej Karpathy

Casi 60 millones de puestos de trabajo en EE. UU. se consideran altamente expuestos en el mapa de automatización de IA de Karpathy

Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exdirector de inteligencia artificial (IA) de Tesla, publicó el 15 de marzo un «mapa interactivo de exposición laboral a la IA» en el que se analizan 342 profesiones extraídas del Manual de Perspectivas Laborales de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS).

El proyecto evaluó aproximadamente 143 millones de puestos de trabajo en EE. UU. introduciendo las descripciones de los puestos en un gran modelo de lenguaje y asignando a cada función una puntuación de exposición de cero a 10, midiendo en qué medida la IA podría, en teoría, transformar ese trabajo.

Los resultados se mostraron en una colorida visualización de mapa de árbol alojada en karpathy.ai/jobs, donde el tamaño de los rectángulos reflejaba las cifras de empleo y el color representaba los niveles de exposición, que iban del verde para una alteración mínima al rojo intenso para los puestos que podrían sufrir una automatización extensa. En resumen: cuanto más grande y más rojo era el rectángulo, más atención requería.

En el conjunto de la población activa de EE. UU., la media ponderada de exposición se situó en torno a 4,9 sobre 10, lo que sugiere un potencial moderado de influencia de la IA en general. Pero las medias ocultan una gran diferencia. Aproximadamente el 42 % de los empleos estadounidenses —unos 59,9 millones de trabajadores que ganan unos 3,7 billones de dólares en salarios anuales— obtuvieron una puntuación de siete o más en la escala de exposición.

Desglosando aún más las cifras, unos 6,2 millones de puestos de trabajo entraron en la categoría de exposición mínima, mientras que 47,2 millones se clasificaron como bajos. Otros 29,7 millones se situaron en el rango moderado. Las cifras más llamativas aparecieron en la parte superior de la escala: aproximadamente 34,7 millones de puestos de trabajo obtuvieron una puntuación alta, y 25,2 millones entraron en el tramo de exposición muy alta.

El análisis de Karpathy también reveló un giro contraintuitivo en cuanto a la remuneración. Los empleos con ingresos más bajos, con un promedio anual inferior a 35 000 dólares, obtuvieron una puntuación de alrededor de 3,4 en exposición, mientras que las ocupaciones que pagan más de 100 000 dólares promediaron un 6,7. En otras palabras, cuanto mayor es el sueldo, más probable es que el trabajo implique tareas que los sistemas de inteligencia artificial pueden replicar o en las que pueden ayudar hoy en día.

Los niveles de educación mostraron un patrón similar. Los trabajadores sin título universitario obtuvieron una puntuación media de exposición de aproximadamente 4,1, mientras que los que tenían una licenciatura encabezaron la tabla con alrededor de 6,7. Los titulares de títulos de posgrado se situaron en un punto intermedio, en torno a 5,7.

Si se analizan las profesiones individuales, el panorama es aún más claro. Los transcriptores médicos obtuvieron una puntuación perfecta de 10, lo que refleja cómo los sistemas de reconocimiento de voz y de documentación automatizada ya realizan muchas de esas tareas. Los abogados, contables, analistas financieros y consultores de gestión solían obtener una puntuación de alrededor de nueve, en gran parte porque su trabajo gira en torno a información estructurada, documentos e investigación. Los desarrolladores de software —irónicamente, las personas que crean muchas herramientas de IA— también ocuparon puestos altos, con puntuaciones que solían oscilar entre ocho y nueve. Por su parte, puestos como los de asistentes administrativos, contables y representantes de atención al cliente mostraron niveles de exposición igualmente elevados debido a su dependencia de los flujos de trabajo digitales. En el extremo opuesto del espectro, los trabajos que se realizan en el mundo físico, en lugar de en una pantalla de ordenador, obtuvieron resultados mucho mejores. Fontaneros, electricistas y trabajadores de la construcción obtuvieron normalmente puntuaciones entre cero y dos, lo que pone de relieve la dificultad persistente de automatizar tareas prácticas e impredecibles.

La rápida difusión del mapa en Internet desencadenó comentarios en todo el mundo tecnológico, incluida una breve respuesta del director ejecutivo de Tesla y SpaceX, Elon Musk. En respuesta a un hilo sobre la visualización, Musk escribió: «Todos los trabajos serán opcionales. Habrá ingresos altos universales». El comentario se hacía eco del argumento que Musk lleva defendiendo desde hace tiempo: que la inteligencia artificial avanzada y la robótica podrían, con el tiempo, generar suficiente abundancia económica como para reducir la dependencia del empleo tradicional.

A pesar de la atención recibida, Karpathy retiró rápidamente el sitio web original y su repositorio de Github, explicando en una publicación posterior que el proyecto era un experimento rápido —lo que él describió como una exploración de dos horas «codificada por intuición» inspirada en un libro que estaba leyendo—. Según Karpathy, la naturaleza exploratoria del proyecto fue ampliamente malinterpretada a pesar de las claras advertencias.

Retirar el sitio web no sirvió de mucho para frenar su difusión. Casi de inmediato aparecieron copias archivadas en la WayBack Machine, y el repositorio de código fue bifurcado en numerosas ocasiones por desarrolladores que replicaron el conjunto de datos, la rúbrica de puntuación y las herramientas de visualización. El episodio ilustra dos realidades de la Internet moderna: la investigación en IA puede desencadenar debates globales de la noche a la mañana, y una vez que los datos se filtran a la web abierta, rara vez desaparecen. Por ahora, el experimento de Karpathy sigue siendo menos una profecía de pérdida de puestos de trabajo que una instantánea de cómo los sistemas actuales de IA se solapan con el trabajo humano. La conclusión, si es que hay alguna, es refrescantemente sencilla. Si todo tu trabajo se desarrolla en una pantalla, la inteligencia artificial pronto podría convertirse en tu compañero de trabajo… o en tu competidor más feroz.

Preguntas frecuentes 🔎

• ¿Qué es el «Mapa de exposición laboral a la IA» de Andrej Karpathy? Es una visualización que analiza 342 profesiones estadounidenses y puntúa el grado de susceptibilidad de cada trabajo a la automatización mediante IA.
• ¿Cuántos puestos de trabajo en EE. UU. podrían verse afectados por la exposición a la IA? El análisis sugiere que alrededor del 42 % de los puestos de trabajo en EE. UU. —aproximadamente 59,9 millones de trabajadores— tienen puntuaciones de exposición elevadas.
• ¿Qué puestos de trabajo presentan la mayor exposición a la IA? Puestos como abogados, contables, desarrolladores de software y transcriptores médicos obtuvieron las puntuaciones más altas.
• ¿Qué profesiones parecen menos expuestas a la automatización mediante IA? Los oficios manuales, como fontaneros, electricistas y trabajadores de la construcción, se situaron entre las categorías de menor exposición.