Este artículo de investigación analiza el error de medición inherente al uso de registros de conversaciones de plataformas de IA para estimar la exposición ocupacional a la IA. Los autores demuestran que estos registros no son representativos de la fuerza laboral en general, ya que ciertas profesiones, particularmente en los campos de la informática y las matemáticas, están significativamente sobrerrepresentadas en comparación con su proporción real de empleo. Dado que las puntuaciones derivadas de la plataforma confunden la aplicabilidad a nivel de tarea con la base de usuarios específica de la plataforma, cambiar la fuente de datos puede alterar drásticamente los resultados del mercado laboral, llegando incluso a invertir el signo de las estimaciones de empleo. Para abordar este problema, el estudio introduce un procedimiento de reponderación de la fuerza laboral que alinea los datos de la plataforma con las proporciones de la Oficina de Estadísticas Laborales, lo que atenúa significativamente las estimaciones de exposición previas. En definitiva, los hallazgos sugieren que, si bien los datos de la plataforma revelan cómo interactúan los usuarios activos con la IA, son menos fiables para predecir la sustitución de empleos o la demanda laboral en toda la economía. Las mediciones basadas en estos registros pueden subestimar sistemáticamente los riesgos en ocupaciones vulnerables donde la visibilidad de la plataforma es baja debido al acceso o la adopción limitados.
Enlace al artículo científico, para aquellos interesados en profundizar en el tema: "Who Uses AI? Platforms, Workforce, and AI Exposure", por Michelle Yin y Burhan Ogut. Publicado el 20 de Mayo de 2026.
El resumen, la transcripción, y la traducción fueron hechas usando herramientas de software de Inteligencia Artificial.
El resumen se presenta en la forma de un diálogo entre dos personajes sintéticos que llamaremos Alicia y Beto.
Resumen
Beto
Bienvenidos a nuestro análisis profundo de hoy. Si quieren saber si la inteligencia artificial va a robarles el trabajo, necesitan buenos datos.
Alicia
Definitivamente necesitan buenos datos.
Beto
Correcto. Pero antes de que lleguemos a los datos que, de hecho, tenemos sobre IA ahora mismo, quiero que empieces imaginando una ciudad enorme y extensa.
Alicia
Bien. La estoy imaginando.
Beto
Imagina que has sido contratada por el alcalde para averiguar cuál es el método de transporte más popular en toda esta metrópolis.
Alicia
Correcto. Necesitas números concretos.
Beto
Exacto. Necesitas números concretos. Así que tomas tu portafolio, sales al campo y pasas un mes encuestando a decenas de miles de personas.
Alicia
Vaya. Bien. Una encuesta grande.
Beto
Una encuesta enorme. Compilas resultados. Haces los cálculos y presentas con orgullo tus hallazgos al consejo municipal. Y les dices que el 95% de la ciudad depende del metro.
Alicia
Y el alcalde probablemente esté encantado.
Beto
Sí. El alcalde está impactado. El presupuesto se reescribe por completo para financiar más trenes. Todos aplauden, pero hay un problema.
Alicia
Normalmente hay uno.
Beto
Hiciste cada una de esas encuestas mientras estabas físicamente dentro de un vagón de metro.
Alicia
Oh, hombre. Quiero decir, es realmente el punto ciego definitivo. Tienes esta montaña de datos.
Beto
Sí. Decenas de miles de puntos de datos.
Alicia
Tal vez millones incluso. Y eso te da una falsa sensación de seguridad. Pero el entorno donde recolectaste esos datos, dictó completamente las respuestas que obtuviste.
Beto
Correcto. No mediste la ciudad en absoluto.
Alicia
Exacto. Solo mediste a las personas que ya habían comprado un boleto.
Beto
Y hoy vamos a explorar cómo ese mismo punto ciego está distorsionando por completo nuestra visión del futuro del trabajo. Quiero decir, todos, desde periodistas hasta responsables políticos y tu propio jefe, están tratando desesperadamente de predecir qué trabajos va a reemplazar, o revolucionar la IA.
Alicia
Es lo único de lo que la gente está hablando ahora mismo.
Beto
Así es. Y para hacer esto, están usando enormes cantidades de registros de chat de plataformas de IA como Claude, ChatGPT y Co-pilot. Pero hay un sesgo oculto masivo en este día.
Alicia
Un gran sesgo.
Beto
Así que estamos desempacando este fascinante artículo de 2026 de Michelle Yen y Berhan Ogut titulado "¿Quién usa la IA? Selección de plataformas y la medición de la exposición ocupacional a la IA". Y nuestra misión hoy es mostrarles cómo mirar los datos de uso de IA podría estar cegándonos a los trabajadores que realmente están en riesgo.
La Trampa de las Mediciones de IA: ¿Por qué datos de las Plataformas No Representan a la Fuerza Laboral?
Alicia
Tengo que decir que es una llamada de atención masiva para la economía laboral.
Beto
Lo es.
Alicia
Porque para entender por qué este artículo está sacudiendo tanto las cosas, tienen que mirar cómo los investigadores han intentado históricamente predecir la automatización.
Beto
Correcto.
Alicia
Durante mucho tiempo, los economistas básicamente estaban adivinando lo que la IA podría hacer.
Beto
Solo haciendo suposiciones.
Alicia
Prácticamente, sí. Sacaban una base de datos gubernamental de descripciones de puestos de trabajo, miraban las capacidades de los modelos de IA y simplemente hipotetizaban. Decían: "bueno, un paralegal lee documentos y ChatGPT lee documentos. Así que ese trabajo está altamente expuesto".
Beto
Pero recientemente la tendencia ha cambiado por completo, ¿verdad? La investigación se ha cansado de adivinar.
Alicia
Exacto.
Beto
Lo cual tiene sentido. Quiero decir, si yo soy un investigador, no quiero sentarme en una torre de marfil adivinando lo que podría hacer una herramienta. Quiero ver lo que la gente está haciendo realmente con ella en el mundo real.
Alicia
Ese fue el cambio de mentalidad exacto. Ahora, los investigadores quieren ver lo que la IA está haciendo en el terreno. Así que recurren a registros reales de conversaciones anonimadas de Anthropic Claude, ChatGPT de OpenAI y Microsoft Co-pilot.
Beto
Están mirando las indicaciones reales ("prompts").
Alicia
Sí. Toman estos millones de indicaciones diarias y las mapean de nuevo a tareas laborales específicas. Así que si un montón de indicaciones parecen programación en Python, lo mapean a ingeniería de software.
Beto
Correcto.
Alicia
Si las indicaciones parecen pronóstico financiero, lo mapean a analistas financieros. Y a partir de ahí, calculan una puntuación de exposición para diferentes ocupaciones.
Beto
Okay, vamos a desgranar esto por un segundo. Espera, ¿es esto como tratar de averiguar el método de transporte más popular en una ciudad entera, pero solo haces tu encuesta dentro de un vagón de metro?
Alicia
Eso es exactamente lo que es.
Beto
Por supuesto, los datos van a decir que "todo el mundo viaja en tren". Solo estás hablando con las personas que ya están conectadas a la plataforma de IA.
Alicia
Lo fascinante aquí es que esta dinámica crea lo que los economistas llaman "error de medición no clásico".
Beto
No clásico.
Alicia
Sí. Normalmente, cuando los investigadores hablan de "error de medición", se refieren a ruido aleatorio.
Beto
Como un error de tipografía, o algo así.
Alicia
Exacto. Imagina que estás redactando resultados de una encuesta y accidentalmente presionas la tecla equivocada varias veces. Un error aquí, un fallo allá. Es aleatorio. Así que si tu tamaño de muestra es lo suficientemente grande, esos errores aleatorios se cancelan entre sí.
Beto
Y tu promedio final sigue siendo básicamente preciso.
Alicia
Correcto. Eso es "error clásico".
Pero el "error de medición no clásico" significa que el error no es aleatorio en absoluto.
Beto
Es estructural.
Alicia
Sí. El error está sistemáticamente ligado a la misma cosa que están tratando de medir.
Beto
Déjame asegurarme de que lo estoy captando.
Alicia
Sí.
Beto
Es como tratar de averiguar la dieta diaria promedio de los estadounidenses. Pero solo les repartes tu encuesta a personas que salen de una tienda de comestibles veganas de alta gama.
Alicia
Oh, esa es una analogía perfecta.
Beto
El error no es aleatorio. Vas a mirar los datos y declararás con confianza que el 90% de los estadounidenses comen tofu todos los días.
Alicia
Correcto. Porque la ubicación de tu encuesta está inextricablemente ligada al hábito que estás midiendo.
Beto
Porque solo estás preguntando a veganos.
Alicia
Exacto. La puntuación de exposición a la IA derivada de la plataforma está mezclando en secreto dos cosas totalmente diferentes.
Beto
Okay. ¿Qué son?
Alicia
Bueno, está midiendo la tarea real que la IA es capaz de hacer. Sí. Pero simultáneamente está midiendo la composición demográfica de las personas que casualmente tienen el tiempo, el dinero y la inclinación para iniciar sesión en esa plataforma específica.
Beto
Así que el error está fuertemente correlacionado con las mismas ocupaciones que adoptaron la IA temprano.
Alicia
Sí.
Beto
Okay. Entonces, estás diciendo que los datos están sesgados. ¿Qué tan malo es este efecto del vagón de metro en la vida real? ¿Quién está generando realmente todos estos registros de chat que los investigadores están usando para predecir nuestro futuro económico?
Alicia
Es salvaje cuando miras el desglose. Tomemos a los trabajadores en ocupaciones de informática y matemáticas.
Beto
Tales como, desarrolladores de software, científicos de datos, actuarios.
Alicia
Exacto. ¿Te apetece adivinar qué porcentaje de la fuerza laboral total de EE. UU. representan realmente?
Beto
Quiero decir, se sienten en todas partes en línea, pero en el mundo físico real ... No lo sé. Tal vez 5% o 10%.
Alicia
Intenta 3.4%.
Beto
¿En serio? ¿Solo 3.4?
Alicia
Sí. Son una pequeña porción de la torta de empleo general en los Estados Unidos. Pero cuando Yin y Ogut miraron los datos de Anthropics Quad, esos mismos trabajadores de informática y matemáticas generaron el 32.3% de todas las conversaciones de los consumidores en la plataforma.
Beto
Espera. Un grupo que representa poco más del 3% del mundo real está ocupando casi un tercio de los datos de IA.
Alicia
Casi un tercio. Y se sesga aún más cuando miras los datos empresariales.
Beto
¿Quieren decir como las cuentas de nivel empresarial?
Alicia
Sí. Para los canales empresariales de Claude, las ocupaciones de informática y matemáticas representaron un asombroso 51.7% de todas las conversaciones.
Beto
No puede ser.
Alicia
Más de la mitad de todo el conjunto de datos está siendo generado por el 3% de la fuerza laboral.
Beto
Así que si un economista laboral alimenta esos datos empresariales en su modelo predictivo, el modelo va a gritar que el desarrollo de software es el trabajo más expuesto en la Tierra.
Alicia
Porque son la gente más ruidosa en la sala.
Beto
Exacto. ¿Qué hay del otro extremo del espectro? La gente que no está en la sala.
Alicia
Veamos a los trabajadores de preparación y servicio de alimentos. Representan el 8.8% de la fuerza laboral de EE. UU.
Beto
Así que casi tres veces más grandes que el grupo de informática y matemáticas.
Alicia
Correcto. Pero solo generan un 0.7% de las conversaciones.
Beto
Vaya. Eso es prácticamente cero.
Alicia
Lo es. Si comparas la proporción de densidad de conversación con la densidad real de empleo en diferentes grupos laborales importantes, abarca un factor de 72.
Beto
Un factor de 72. La brecha entre la gente que usa las herramientas y la gente que trabaja en la economía real es simplemente masiva.
Alicia
Es un cañón.
Beto
Puedes pensar, bueno, tal vez otras plataformas tengan una base de usuarios más equilibrada. No todos usan Claude. Quizás Copilot o ChatGPT se parezca más al mundo real.
Alicia
Microsoft Copilot, de hecho, tiene una base de usuarios un poco más cercana a la fuerza laboral real, que Claude o ChatGPT.
Beto
Probablemente porque está integrado en el software de oficina estándar, ¿verdad? Como Excel.
Alicia
Probablemente. Sí. Pero incluso entonces, Yin y Ogut encontraron que ninguna plataforma se correlaciona con la Oficina de Estadísticas Laborales. La participación de empleo es mayor que una insignificante 0.33.
Beto
Espera, con una, siendo una coincidencia perfecta.
Alicia
Una siendo una coincidencia perfecta. Cero siendo ninguna coincidencia en absoluto. Las plataformas simplemente no se parecen a la economía real.
Beto
Aquí es donde se pone realmente interesante. Porque Yin y Ogut no se detuvieron solo en señalar la discrepancia demográfica. Decidieron hacer un experimento para ver cuánto perturba estos datos sesgados nuestras predicciones económicas reales.
Alicia
Correcto. Querían ver los efectos secundarios.
Beto
Sí. Montaron un modelo económico estándar. El tipo exacto de investigadores que usan para asesorar a los gobiernos sobre cómo afectará la IA al empleo. Y mantuvieron las matemáticas exactamente iguales. Mantuvieron todos los parámetros exactamente iguales.
Alicia
Lo único que cambiaron fue la fuente de los registros de chat que alimentaban el modelo.
Beto
Exacto. Cambiaron datos de consumidores de Claude, por datos de Claude empresarial.
Alicia
Y ten en cuenta que es el mismo proveedor de IA, el mismo modelo de lenguaje subyacente, la misma rúbrica para mapear tareas a trabajos.
Beto
Correcto. La única diferencia es el nivel de precios. Los datos de consumidores reflejan a usuarios individuales que pagan por una cuenta personal, mientras que los datos empresariales reflejan a empresas que compran asientos para su fuerza laboral.
Alicia
Y cuando hicieron ese cambio, la estimación descendente sobre el empleo no solo cambió ligeramente. De hecho, revirtió su signo.
Beto
Revirtió. Eso es una locura.
Alicia
El modelo alimentado con datos de consumidores concluyó que la exposición a la IA perjudica el empleo, lo que lleva a pérdidas de trabajo. Pero el mismo modelo alimentado con datos empresariales concluyó que la exposición a la IA ayuda al empleo, lo que lleva al crecimiento del empleo.
Beto
En general, solo cambiar la entrada de la plataforma cambió las estimaciones de empleo de ChatGPT por un factor de 1.9.
Alicia
Realmente necesitamos hacer una pausa y pensar en por qué sucede eso, porque expone la falla central en cómo pensamos sobre estos datos.
Beto
Sí.
Alicia
¿Por qué los datos empresariales mostrarían que la IA ayuda al empleo mientras que los datos de consumo muestran que lo está perjudicando? Piensa en cómo se compran y usan realmente estas herramientas en el mundo real.
Beto
Yo asumiría que se reduce básicamente a quién tiene la tarjeta de crédito.
Alicia
Precisamente. Bueno, se trata de la motivación detrás de la compra. Cuando una gran empresa compra miles de licencias empresariales para Co-pilot o Claude, generalmente les está dando esas licencias a sus empleados existentes.
Beto
Para hacerlos más rápidos.
Alicia
Correcto. El objetivo es hacer que su fuerza laboral actual sea más productiva, capaz de manejar un mayor volumen. Ese impulso en la productividad a menudo se correlaciona con el crecimiento de la empresa, lo que puede llevar a más contrataciones. Es aumentación.
Beto
Pero los datos de los consumidores son totalmente diferentes. Si yo fuera un consultor de marketing independiente, o un pequeño empresario, y pago 20 dólares al mes por mi propia cuenta de ChatGPT.
Alicia
¿Qué estás haciendo con ella?
Beto
Podría estar usándola para escribir textos para que no tenga que contratar a un redactor independiente.
Alicia
Exacto.
Beto
La estoy usando para eludir la contratación de ayuda humana por completo. Eso es sustitución.
Alicia
Lo cual nos dice algo increíblemente profundo sobre la investigación en la que confiamos. Si tu predicción macroeconómica completa, si la IA crea o destruye empleos, se invierte por completo basándose en el nivel de precios del chat que estés estudiando.
Beto
Entonces tu métrica no está capturando un hecho universal estable sobre la economía.
Alicia
No, no lo está. Solo está reflejando el marketing de la plataforma, su estrategia de precios y su curva específica de adopción por parte del usuario.
Beto
Los datos que estamos usando para predecir el futuro del trabajo humano son esencialmente solo un "espejo de casa de diversión" que refleja la base de clientes actual de Silicon Valley.
Alicia
Un "espejo de casa de diversión" es la forma perfecta de describirlo.
Beto
Pero Yin y Ogut no solo señalaron el problema y se fueron. De hecho, intentaron arreglar el espejo, lo que nos lleva a la siguiente parte de su investigación.
Alicia
Sí.
Beto
¿Cómo arreglas un conjunto de datos que está tan sesgado estructuralmente?
Alicia
Hicieron lo que llaman "un ejercicio de reponderación de la fuerza laboral".
Beto
Okay. ¿Cómo funciona eso?
Alicia
Bueno, como sabemos que los datos brutos de estas plataformas de IA están sesgados, y sabemos exactamente cómo están sesgados en comparación con los datos de las estadísticas laborales del mundo real, podemos forzar matemáticamente al espejo a reflejar la realidad.
Beto
Oh, ya veo.
Alicia
Ajustaron los datos de la plataforma para que la densidad de ocupación en su modelo coincidiera con la densidad real de la fuerza laboral en los Estados Unidos.
Beto
Básicamente dijeron, "matemáticamente bajemos el volumen de los desarrolladores de software."
Alicia
"... y subamos el volumen de los trabajadores de preparación de alimentos".
Beto
Correcto. Así que la influencia que tienen en el modelo predictivo coincide con su huella real en el mundo real.
Alicia
Sí.
Beto
Y los resultados de hacer eso son simplemente drásticos. Cuando reponderaron los datos, el impacto estimado de la exposición a la IA cayó un 42% para los datos de Microsoft Co-pilot.
Alicia
Y para los datos compuestos de Anthropic, el impacto estimado se desplomó hasta en un 93%.
Beto
93%.
Alicia
Los datos se aplanaron tanto que las pérdidas de trabajo masivas que los investigadores estaban prediciendo efectivamente desaparecieron en el aire. Hablando matemáticamente, el riesgo cayó a casi cero.
Beto
Eso es salvaje.
Alicia
Casi la mitad de la magnitud publicada del impacto proyectado de la IA en el crecimiento del empleo simplemente desapareció cuando corrigieron por quién estaba realmente en la sala haciendo la encuesta.
Beto
Pero para mí, la parte más loca de este ejercicio de reponderación es lo que pasó con la clasificación de los trabajos que creemos que están más en riesgo.
Alicia
Oh, el cambio en las clasificaciones es fascinante. Si miras los registros de chat brutos y sin corregir, afirman que los trabajos más expuestos a la IA fueron asistencia estadística, actuarios y programadores de computadoras.
Beto
Lo cual tiene sentido, intuitivamente, ¿verdad? Si solo miras los datos brutos, esas son las personas que están generando todos los registros. Son los que le piden a la IA que escriba código, construya modelos financieros y analice datos.
Alicia
Pero espera, así que si yo soy una asistente estadística, la única razón por la que parezco estar en el cuchillo es porque fui la que estaba usando activamente la IA para hacer mi trabajo.
Beto
Sí. Porque después de que corrigieron los datos para reflejar la fuerza laboral real, las clasificaciones se invirtieron por completo. La asistencia estadística se desplomó 340 puestos.
Alicia
Básicamente se salieron del mapa de los trabajos más expuestos.
Beto
Y lo que tomó su lugar en la cima de la lista una vez que se tuvo en cuenta el mundo real ...
Alicia
¿Quieres revelarlo?
Beto
El representante de servicio al cliente subió 145 puestos.
Alicia
Vaya.
Beto
Los empleados de oficina subieron 132 puestos. La cajera se movió a la cima. Los trabajos que creemos que están más expuestos a la IA son en realidad solo trabajos bien pagados y altamente cualificados que casualmente están usando las herramientas intensamente ahora mismo.
Alicia
Correcto.
Beto
Pero la exposición estructural real reside en ocupaciones de servicio de nivel medio masivo que simplemente no están entrando en los chatbots hoy en día.
Alicia
Esto plantea una pregunta importante, sin embargo. ¿Estamos midiendo la capacidad de la IA para realizar tareas? ¿O simplemente estamos midiendo quién tiene el acceso y el privilegio para adoptar la IA ahora mismo?
Beto
Esa es la pregunta de un millón de dólares.
Alicia
Los autores hacen una distinción crucial aquí que tenemos que entender. Los datos brutos de la plataforma miden la aumentación entre usuarios activos. Nos muestran cómo la gente que ya tiene acceso a la herramienta, que está sentada en un escritorio con una computadora, la está usando para aumentar su trabajo diario.
Beto
Correcto. Haciéndose más rápidos.
Alicia
Pero no mide con precisión la sustitución en la fuerza laboral en general.
Beto
Permíteme contradecir eso por un segundo, porque quiero ser el defensor del Diablo aquí.
Alicia
Sí.
Beto
Puedo escuchar a alguien escuchando esto y pensando, "¿no podrían argumentar que si los programadores y actuarios están usando constantemente las herramientas, entonces sus trabajos son realmente los más expuestos?"
Alicia
Okay. Veo a dónde vas.
Beto
Si un desarrollador de software está usando una asistente de codificación de IA 50 veces al día para escribir Python, ¿no están automatizando sus propias tareas? ¿Eso no los pone en el cuchillo?
Alicia
Es una pregunta totalmente justa, y es la trampa exacta en la que caen muchos periodistas, pero confunde la adopción con el reemplazo.
Beto
Okay, explica eso.
Alicia
Piensa en cómo está trabajando ese programador realmente. Solo porque usa una asistente de codificación de IA, no significa que su trabajo esté siendo sustituido. Simplemente podría estar escribiendo código el doble de rápido, lo que le permite asumir proyectos más grandes. La IA es solo una herramienta en su cinturón de herramientas.
Beto
Oh, ya veo.
Alicia
Ahora, compáralo con un representante de servicio al cliente. Piensa en la última vez que llamaste a una aerolínea masiva, o una compañía de telecomunicaciones para disputar un cargo o cambiar un vuelo.
Beto
Oh, normalmente termino gritando al representante por teléfono mientras un agente de voz de IA intenta solucionar problemas con mi router.
Alicia
Exacto. Ya estás interactuando con un sistema de IA. Ese trabajo humano de "back end" está desapareciendo. Departamentos enteros están siendo reemplazados por sistemas de IA corporativa que operan en el "back end".
Beto
Eso es muy cierto.
Alicia
Ese representante de servicio al cliente está altamente expuesto a la sustitución, pero son completamente invisibles en los registros de uso de la plataforma, porque no son los que están activamente solicitando a ChatGPT o Claude. La empresa desplegó la IA para reemplazarlos. El trabajador no la adoptó para aumentar su trabajo.
Beto
Las personas que van a ser reemplazadas no son necesariamente las que están jugando con los chatbots. Eso es cierto. Y eso nos lleva a por qué esto no es solo un debate académico sobre matemáticas de hojas de cálculo o cómo clasificamos trabajos en una publicación de blog.
Alicia
Correcto. Hay apuestas masivas aquí.
Beto
Cuando cometemos este error de medición, hay enormes consecuencias financieras en el mundo real para las personas más vulnerables de nuestra economía.
Alicia
Porque la fuerza laboral visible de la plataforma, las personas cuyos trabajos aparecen en los datos brutos, representan drásticamente a trabajadores con salarios altos y títulos de licenciatura. Los datos están fuertemente sesgados hacia profesionales urbanos y altamente educados que están sentados en escritorios.
Beto
Lo que significa que los algoritmos y los modelos ignoran por completo a todos los demás.
Alicia
Los ignoran por completo.
Beto
Los trabajadores económicamente vulnerables, como los de cuidado personal, preparación de alimentos, logística de mantenimiento de edificios, son prácticamente invisibles en estos datos. Y el artículo señala algo realmente importante aquí.
Alicia
Sí, la demografía de esos grupos.
Beto
Exacto. Estos trabajadores a menudo tienen salarios mucho más bajos, menor seguridad laboral y tasas estadísticamente más altas de discapacidad o grave angustia económica. Son los que menos pueden permitirse un cambio repentino en el mercado laboral.
Alicia
Necesitan una red de seguridad más que nadie.
Beto
Y son exactamente las personas a las que nuestros modelos predictivos son completamente ciegos.
Alicia
Para ilustrar lo peligroso que es este punto ciego en la práctica, Yin y Ogut realizaron una simulación brillante en el artículo.
Beto
Me encantó esta parte.
Alicia
Preguntaron, "¿qué pasaría si un gobierno decidiera lanzar un fondo de recapacitación de 10 mil millones de dólares para ayudar a los trabajadores cuyos trabajos están amenazados por la IA?"
Beto
En la superficie, eso suena como una política fantástica. Pero una red de seguridad de 10 mil millones de dólares para ayudar a la gente a pivotar a nuevas carreras antes de que la automatización los aniquile.
Alicia
Suena genial hasta que miras cómo el gobierno decide quién recibe el dinero. Imagina que los responsables políticos usen los datos brutos de la plataforma de IA para dirigir los fondos.
Beto
Miran los registros de chat.
Alicia
Miran los registros y dicen: "bueno, los datos dicen que los desarrolladores de software y los actuarios son los más expuestos. Así que necesitamos dirigir nuestros recursos de recapacitación allí".
Beto
¿Y qué sucede?
Alicia
La simulación muestra que si un gobierno hiciera eso, desasignaría 3.87 mil millones de dólares.
Beto
3.87 mil millones de dólares.
Alicia
Casi el 39% de todo el fondo se canalizaría directamente a ocupaciones de alto salario y alta educación.
Beto
Así que ¿qué significa todo esto? Significa que casi 4 mil millones de dólares destinados a ayudar a los trabajadores desplazados y vulnerables actuarían efectivamente como un subsidio gubernamental para personas que ya tienen títulos de licenciatura, que ya ganan salarios por encima de la mediana y que probablemente están usando la IA para obtener ascensos.
Alicia
Es completamente al revés.
Beto
Mientras tanto, el trabajador de almacén o el representante de servicio al cliente cuyo trabajo está siendo silenciosamente automatizado en el "back end" no recibe absolutamente nada porque los datos brutos dijeron que no estaban en riesgo.
Alicia
Esa es la verdadera tragedia de equivocarse en las matemáticas. Pero cuando los investigadores aplicaron la regla de reponderación, ...
Beto
... esa corrección matemática.
Alicia
Correcto. Cuando corrigieron matemáticamente los datos para que coincidieran con la fuerza laboral real de EE. UU., esos 3.87 mil millones de dólares se desviaron adecuadamente de los programadores y actuarios.
Beto
Eso es genial.
Alicia
Bajó en la escalera de ingresos hacia los trabajadores de salario medio y bajo que realmente enfrentaron el mayor riesgo de desplazamiento laboral estructural.
Beto
Ves, lees un titular sobre los trabajos más expuestos a la IA. Tienes que darte cuenta de que esos titulares no son solo curiosidades para fiestas de cócteles. La política, la financiación gubernamental, los currículos educativos y los recursos corporativos están siendo dirigidos por esos titulares.
Alicia
Exacto. El dinero real está en juego.
Beto
Si una escuela de comercio comunitario decide renovar todo su programa vocacional basándose en registros de chat brutos, van a preparar a los estudiantes para la realidad equivocada. Ahora mismo, debido a esta trampa de medición, el dinero y la atención se están canalizando hacia las personas que probablemente estarán bien.
Alicia
Si conectamos esto con la imagen más amplia, las clasificaciones políticas construidas a partir del uso seleccionado de la plataforma, nunca deben ser tratadas como clasificaciones del riesgo real de la fuerza laboral. Solo porque un trabajador tiene baja visibilidad en una plataforma de IA no significa que esté a salvo de la IA. Puede significar simplemente que carecen de acceso a las herramientas, o peor aún, que sus tareas específicas ya han sido silenciosamente automatizadas y desplazadas por software empresarial sin que ellos mismos hayan iniciado sesión en un chatbot para dejar un rastro de datos.
Beto
Básicamente estamos mirando un panel que solo nos dice la temperatura del motor de los coches de lujo en la carril rápida mientras el resto de la autopista está completamente sin contar.
Alicia
Esa es una buena manera de decirlo.
Ahora, es importante aclarar que los autores del artículo no están diciendo que deberíamos tirar los registros de chat. Estos datos son increíblemente valiosos para cosas específicas. Nos dan una mirada, en tiempo real, sin precedentes, de cómo los usuarios activos están aplicando la IA a tareas complejas, a una escala que nunca hemos visto antes. Pero tenemos que reconocer lo que realmente representan los datos.
Beto
¿Qué es?
Alicia
Representan una porción altamente seleccionada y privilegiada de la población que son adoptadores tempranos de una nueva tecnología.
Beto
Es el vagón de metro.
Alicia
Es el vagón de metro. Y si quieres entender toda la red de transporte de la ciudad, eventualmente tienes que bajar del tren y mirar las calles. Tenemos que corregir matemáticamente los datos que tenemos, y necesitamos emparejarlos con las encuestas amplias que capturan lo que está sucediendo en fábricas, tiendas minoristas y centros de llamadas. De lo contrario, cualquier estimación que hagamos sobre la exposición macroeconómica a la IA es realmente solo una medición de la composición demográfica de los primeros adoptadores de tecnología.
Beto
Así que para recapitular nuestra inmersión profunda de hoy, los economistas laborales e investigadores están confiando cada vez más en los registros de chat de IA de lugares como Claude y ChatGPT para predecir el futuro del mercado laboral.
Alicia
Lo cual es un gran cambio en cómo lo hacían antes.
Beto
Correcto. Pero aunque esos datos son increíbles para ver lo que los usuarios activos y altamente educados están haciendo con la tecnología para acelerar sus flujos de trabajo, son terribles para predecir el riesgo total de la fuerza laboral.
Alicia
Porque solo miran a los usuarios.
Beto
Porque los datos solo reflejan a los usuarios activos de la plataforma, crean un punto ciego masivo que oculta a los millones de trabajadores de nivel medio y servicio que realmente están en el mayor riesgo de ser sustituidos. Si no corregimos matemáticamente estos datos para que coincidan con la economía real, corremos el riesgo de ignorar por completo a las personas más vulnerables de la fuerza laboral. Y podríamos terminar desasignando miles de millones de dólares en fondos de política y recapacitación a las personas que menos lo necesitan.
Alicia
Las matemáticas son increíblemente claras una vez que levantas el telón. Cuando reponderas los datos para reflejar la realidad, las alarmas para los trabajos de tecnología bien remunerados se calman significativamente. Y la verdadera exposición estructural de cajeros, empleados y representantes de servicio al cliente queda en el foco.
Beto
Queremos dejarles con una última perspectiva para reflexionar sobre su día. Pasamos este tiempo explorando cómo confiar en los registros de chat generados por usuarios sesga completamente nuestro entendimiento sobre el impacto de la IA en el trabajo humano. Pero piensen en cuánto de nuestro mundo moderno está construido sobre datos generados por usuarios que interactúan con plataformas digitales.
Alicia
Oh, vaya.
Beto
Desde aplicaciones de atención médica que rastrean síntomas, hasta software financiero que monitorea los hábitos de gasto, hasta algoritmos de planificación urbana, mapeando el tráfico de la ciudad basado en el GPS del teléfono inteligente. Si nuestra visión completa del impacto futuro de la IA está siendo moldeada exclusivamente por las personas que ya son lo suficientemente privilegiadas para construirla y usarla, ¿qué otros grandes cambios económicos estamos completamente ciegos simplemente porque las personas afectadas no están generando datos para las empresas de tecnología?
Alicia
Es un pensamiento ligeramente aterrador.
Beto
Así que la próxima vez que lean un titular declarando con confianza una nueva tendencia basada en millones de puntos de datos, hagan una pausa y pregúntense, ¿quién hizo realmente la encuesta? ¿Y si son solo las personas que están sentadas en el vagón de metro?
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