McKinsey calcula que la inteligencia artificial automatizará la mitad de los empleos

¿Qué supondrá para la economía global el uso generalizado de la inteligencia artificial? Cualquier cálculo es, obviamente, una hipótesis de trabajo, pero la consultora McKinsey se ha atrevido a hacer números, y el resultado es extraordinario. Según sus estimaciones, la ganancia por el uso de la nueva inteligencia artificial —más avanzada tecnológicamente que la anterior— supondrá un aumento de la productividad que puede situarse anualmente entre 2,6 billones y 4,4 billones de dólares en el conjunto del planeta. O lo que es lo mismo, un máximo de cuatro billones de euros, tres veces el PIB de España. ¿Y cómo afectará al empleo? La respuesta de los expertos de McKinsey es al menos inquietante: la mitad de los empleos pueden ser sustituidos.

Las estimaciones se han realizado a partir de 63 actividades económicas, y los números en términos de productividad incluso se duplican si se incluye el impacto del nuevo desarrollo de la inteligencia artificial generativa al software. En este caso, el 75% del valor se concentraría en cuatro áreas: operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo (I+D).

Aunque la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) tendrá un impacto significativo en todos los sectores de la industria, la consultora estima que la banca, la alta tecnología y lo que denomina las ciencias de la vida se encuentran entre las industrias que podrían beneficiarse más en sus ingresos. En el conjunto de la industria bancaria, por ejemplo, la tecnología podría generar entre 200.000 y 340.000 millones de dólares de valor gracias a que es un sector cuya actividad pivota entre el conocimiento (información sobre los clientes) y la tecnología. En el sector minorista y de bienes de consumo, el impacto potencial también sería muy significativo, entre 400.000 y 660.000 millones de dólares al año.

Su importancia, sin embargo, no se puede medir solo en términos cuantitativos, sino también cualitativos, toda vez que producirá un cambio radical en la naturaleza del trabajo debido a la mayor automatización de los procesos industriales. Según sus cálculos, el potencial de automatización de las actividades laborales podría afectar hasta el 70% del tiempo de trabajo de los empleados, por encima de lo estimado por la propia McKinsey en otros trabajos anteriores. Sus estimaciones medias calculan que entre el 25% y el 33% de las actividades laborales podrían cambiar en la próxima década.

Coste de la mano de obra

Los trabajadores más afectados, en contra de lo que suele creerse, serían las ocupaciones con salarios más elevados y de mayor cualificación, mientras que, por el contrario, los trabajadores manuales serían los menos perjudicados. Esto es así debido a que los beneficios potenciales de la automatización compiten con un menor coste de mano de obra, además, obviamente, de porque su empleo tiene un componente más físico.

McKinsey, en concreto, estima que la mitad de las actividades laborales se podrían ver afectadas por la inteligencia artificial entre 2030 y 2060, el doble de lo que se pensaba anteriormente. El informe mira hacia atrás y aporta unos datos inquietantes. El crecimiento anual del número total de trabajadores en todo el mundo se desaceleró del 2,5% entre 1972 y 1982 a solo el 0,8% entre 2012 y 2022, en gran parte debido al envejecimiento.

En 2012, el McKinsey Global Institute (MGI) estimó que los trabajadores del conocimiento dedicaban aproximadamente un día de su semana laboral a buscar y recopilar información, pero ahora ese proceso sería prácticamente instantáneo, por lo que los beneficios en términos de productividad serían enormes.

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La consultora pone como ejemplo una gran empresa en la que 5.000 empleados están dedicados a relacionarse con los clientes. En este caso, la aplicación de la nueva inteligencia artificial, mucho más avanzada que la anterior, aumenta la resolución de problemas en un 14% por hora, mientras que el tiempo dedicado a manejar un determinado problema se reduce un 9%. Igualmente, los chatbots generativos impulsados ​​por la inteligencia artificial pueden brindar respuestas inmediatas y personalizadas a consultas complejas de los clientes, independientemente del idioma o su ubicación.

Tan solo en el caso del marketing, se estima que la productividad podría aumentar entre un 5% y un 15% mediante la optimización de los motores de búsqueda o la personalización de los productos, además de la mejora en el conocimiento del perfil de los clientes. En el caso de la ingeniería de software, la productividad aumentará entre el 20% y el 45% debido a la reducción del tiempo dedicado a ciertas actividades como la generación de borradores de código iniciales, su corrección o el desarrollo de nuevos diseños de sistemas. Un estudio citado por la consultora encontró que los desarrolladores de software que usaban GitHub Copilot, de Microsoft, completaron las tareas un 56% más rápido que los que no usaban la herramienta.

Gestores de patrimonios

En el caso de la banca, McKinsey pone como ejemplo que con la nueva tecnología se podrían monitorizar industrias y clientes y enviar alertas sobre consultas realizadas por ellos en fuentes públicas. Morgan Stanley, por ejemplo, está creando un asistente de inteligencia artificial utilizando GPT-4, con el objetivo de ayudar a decenas de miles de administradores de patrimonio a encontrar y sintetizar rápidamente respuestas a partir de una base de conocimiento interna masiva. El modelo combina la búsqueda y la creación de contenido para que los gestores patrimoniales puedan encontrar y adaptar información para cualquier cliente en cualquier momento.

El informe de la consultora encuentra también unos efectos muy significativos de la inteligencia artificial sobre la industria farmacéutica, y llega a la conclusión de que sus ingresos anuales podrían crecer entre el 2,6% y el 4,5%. O lo que es lo mismo, hasta 110.000 millones de dólares gracias al uso intensivo de recursos para descubrir nuevos compuestos farmacológicos.

Las empresas farmacéuticas suelen gastar alrededor del 20% de los ingresos en I+D, mientras que el desarrollo de un nuevo medicamento toma un promedio de 10 o 15 años. Con este nivel de gasto y cronograma, mejorar la velocidad y la calidad de la I+D puede generar un valor sustancial. Por ejemplo, la identificación de plomo, un paso en el proceso de descubrimiento de fármacos en el que los investigadores identifican una molécula que se dirigiría mejor al objetivo de un nuevo fármaco potencial, puede llevar varios meses. Los modelos básicos y la inteligencia artificial generativa pueden permitir que las organizaciones completen este paso en cuestión de semanas.

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McKinsey reconoce que esto afectará al empleo, y por eso justifica que, en paralelo, se invierta en los trabajadores para paliar sus efectos negativos a corto plazo. La parte positiva, según sus cálculos, es que la inteligencia artificial permitirá un aumento de la productividad del trabajo entre el 0,1% y el 0,6% anual hasta 2040, pero al combinarla con las demás tecnologías, la automatización del trabajo podría agregar entre 0,2 y 3,3 puntos porcentuales anuales al crecimiento de la productividad.

El McKinsey Global Institute comenzó a analizar el impacto de la automatización tecnológica en el trabajo en 2017, y entonces llegó a la conclusión de que los trabajadores pasaban la mitad de su tiempo en actividades que tenían el potencial de ser automatizadas mediante la adaptación de la tecnología que existía en ese momento. Ahora, y como consecuencia de las nuevas estimaciones, se estima que el porcentaje total de horas que teóricamente podrían automatizarse mediante la integración de tecnologías que existen en la actualidad ha aumentado de aproximadamente el 50% al 60-70%.

Máquinas y/o profesores

La consultora pone como ejemplo el caso de los profesores de lengua y literatura inglesa de nivel postsecundario, cuyas actividades incluyen la preparación de exámenes y la evaluación a los estudiantes. Pues bien, con las capacidades mejoradas de lenguaje natural de la inteligencia artificial, las máquinas podrían realizar más de estas actividades, creando, por ejemplo, un primer borrador que posteriormente sería editado por los maestros, pero eliminando el tiempo superfluo. Esto podría liberar, sostiene, tiempo para que los profesores dediquen más tiempo a otras actividades laborales, como guiar las discusiones en clase o dar tutoría a los estudiantes que necesitan ayuda adicional.

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McKinsey, igualmente, estimó en 2017 que la inteligencia artificial tenía entonces un valor que se situaba entre los 11 y los 17,7 billones de dólares, pero ahora revisa al alza sus cálculos y estima que con los nuevos avances su valor crecerá entre un 15% y un 40%. Para llegar a esta conclusión, parte de una consideración. Los algoritmos tradicionales de análisis avanzado y aprendizaje automático son “muy efectivos” para realizar tareas numéricas y de optimización, como el modelado predictivo, y continúan encontrando nuevas aplicaciones en una amplia gama de industrias. Sin embargo, a medida que la inteligencia artificial generativa continúa desarrollándose y madurando, tiene el potencial de abrir fronteras completamente nuevas en “creatividad e innovación”.

La consultora no rehúye el debate sobre las consideraciones éticas que incorpora la inteligencia artificial y habla de los riesgos inherentes a su desarrollo en la medida en que puede crear una realidad virtual que liquide a la real.