La inteligencia artificial (IA) ha suscitado preocupaciones sobre su impacto en el empleo, con pronósticos de que podría reemplazar a los trabajadores. Sin embargo, las proyecciones sobre su efecto real en el mercado laboral han sido moderadas. Un análisis de la economista Elsie Peng de Goldman Sachs sugiere que la IA podría tardar más que los ordenadores personales en mostrar beneficios en productividad.
Peng revisó la historia de la llegada de los ordenadores en 1981, observando que en los primeros cuatro años de su implementación, la productividad disminuyó ligeramente, y se mantuvo estancada durante otros cuatro años. Solo a partir del octavo año se comenzaron a notar mejoras significativas, alcanzando su máximo impacto doce años después de su introducción. Este fenómeno se conoce como la curva en J y ha sido observado en otras tecnologías disruptivas, como la máquina de vapor y la electricidad. Si la IA sigue un patrón similar, sus primeros indicios de impacto podrían verse alrededor de 2030, con un pico de rendimiento en 2034.
A pesar de la creciente inversión en IA, Goldman Sachs indica que el impacto actual de esta tecnología no es evidente en las cifras oficiales. En la década de 1980, la adopción de ordenadores también fue lenta, ya que las aplicaciones valiosas, como Internet, tardaron en desarrollarse y alcanzar una masa crítica de usuarios.
Además, el informe de Goldman Sachs destaca que la inversión en tecnología no solo se trata de adquirir hardware, sino también de rediseñar procesos laborales. En los años 90, por cada dólar gastado en hardware, se necesitaba otro dólar y setenta centavos para reorganizar el trabajo. Sin embargo, la inversión en la reestructuración del trabajo con IA avanza más lentamente que en el caso de los ordenadores.
Un factor que podría complicar la adopción de la IA es la resistencia de los empleados. Un estudio revela que el 29% de los trabajadores sabotea de alguna manera la estrategia de IA de su empresa, cifra que se eleva al 44% entre los jóvenes. Otro estudio indica que el 54% de los empleados ha evitado el uso de herramientas de IA al menos una vez en el último mes, prefiriendo realizar las tareas manualmente. Investigadores de Harvard han denominado este fenómeno como tecnología autodisruptiva, donde los empleados rechazan la IA por temor a que amenace sus empleos. Se estima que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa podrían ser abandonados debido a esta resistencia.
