Economía

La inteligencia artificial se estrella con la crisis de empleo que viven las tecnológicas

Foto: iStock

Desde hace casi dos años, la inteligencia artificial se ha convertido en el foco alrededor del que se dibuja una inminente gran revolución técnica, empresarial y, por supuesto, laboral. Las dudas acerca de cómo afectará a su empleo acecha a millones de personas en todo el mundo; sin embargo, su impacto efectivo en este último apartado está siendo, por ahora, sorprendentemente modesto. Solo un 2% de las ofertas de trabajo publicadas en Estados Unidos buscan a expertos en esta tecnología, porcentaje que además queda lejos de su máximo histórico. Un saldo que coincide con el desplome de la contratación en el sector tecnológico, precisamente el que más necesita a estos profesionales.

Tras un arranque del año de infarto, las empresas tecnológicas parecen haber aparcado los despidos. Al menos por ahora. Según la web Layoff.fyi, que monitoriza los ajustes en el sector, en las tres primeras semanas de marzo, solo se han anunciado 876 ceses en 21 compañías en todo el mundo, cifras que resultan 40 veces inferiores a las alcanzadas hace un año. Pero esto no significa que la crisis haya concluido.

La pregunta siempre ha sido hasta qué punto estos recortes responden a un ajuste cíclico en unos negocios que estaban generando plantillas sobredimensionadas, o a factores más profundos que afectan al centro de su actividad, como el terremoto que supone la irrupción de una nueva tecnología. No en vano, hablamos de las empresas más directamente afectadas por la inteligencia artificial, para bien y para mal.

Un indicio claro es el temporal: los despidos en estas compañías se aceleran coincidiendo con la eclosión de la inteligencia artificial generativa, que muchos consideran el punto de inflexión en estos desarrollos. Y el que mayor impacto tendrá a corto plazo en los puestos de trabajo. Pero para que esto ocurra se necesitan profesionales que la implementen, y es aquí donde los datos resultan más sorprendentes.

La IA Generativa solo trae un 0,1% de las ofertas

Un reciente análisis publicado por Indeed revela que las ofertas vinculadas con la IA apenas llegan al 2% del total. Y lo que es más sorprendente, han retrocedido de sus máximos históricos, anotados en marzo de 2022, aunque registran un cierto repunte respecto a su mínimo anotado en junio del pasado año, cuando cayó al 1,67%.

Por su parte, la IAG generativa solo es mencionada en el 0,1% de los requisitos exigidos a los candidatos. Un récord innegable, eso sí, si tenemos en cuenta que hace poco más de un año apenas llegaban al 0,01%. Aunque en este punto conviene hacer algunas precisiones. La primera, que el campo de la inteligencia artificial lleva siendo un motor de innovación muchos años antes de la presentación de Chat GPT y el 'boom' protagonizado por su creadora, Open AI.

Campos como el Big Data, el machine learning o los algoritmos que utilizan las plataformas digitales de todo tipo son la base del negocio billonario de la digitalización que sique impulsando nuevos gigantes, al menos en términos de inversión, como la compañía creada por Sam Altman o el fabricante de componentes Nvidia. Pero precisamente por el valor bursátil que insuflan los avances tecnológicos en inteligencia artificial, sorprende que las empresas contraten a tan pocos especialistas en ella.

Nick Bunker, director de análisis económico de Indeed para Norteamérica y autor del estudio, apunta a una explicación a esta contradicción: la demanda de profesionales de IA sí se está recuperando, en buena parte por el empuje de la variante generativa, pero se concentra en ámbitos tecnológicos concretos. Por ello no es suficiente para compensar la mala situación en el resto del sector tecnológico. Las propias compañías que protagonizan esos ajustes citan entre las causas al advenimiento de la inteligencia artificial y la automatización de tareas como causa de los despidos.

Pero el análisis de los datos aportados por Bunker indica que ese recorte se produce también entre los profesionales de los que más dependen los avances en inteligencia artificial. Para ilustrarlo, pone el foco en el caso de los desarrolladores de software. El 22% de las ofertas de empleo se dirige a profesionales especializados en inteligencia artificial, un porcentaje que se acerca a los máximos de marzo de 2022.

Sin embargo, esos profesionales registran un desplome del 68% en sus ofertas desde los máximos de 2022. El caso es similar al de los clasificados como especialistas en el ámbito matemático, que es una de las categorías profesionales más necesarias para el desarrollo de la inteligencia artificial: sus vacantes han caído un 58%.

La paradoja de la inteligencia artifical

¿Se puede interpretar que estos profesionales están siendo los primeros en ser sustituidos por la inteligencia artificial y por eso la demanda se desploma? Aunque esa posibilidad puede darse a medio plazo, la tecnología no está tan desarrollada como para 'automatizar' su propio desarrollo sin intervención humana. Sobre todo, cuando hablamos de un sector en el que la competencia por la innovación es feroz y requiere profesionales de alta cualificación.

Y resulta que la demanda de estos trabajadores en la que más retroceden desde sus máximos históricos. Según el Índice de ofertas de empleo de Indeed, las vacantes para desarrollador de software y los matemáticos están por debajo de los niveles registrados inmediatamente antes del estallido de la pandemia, algo que no ocurre en el resto de las actividades.

La tesis de Bunker es que la recuperación nen la demanda de profesionales vinculados a la IA apunta a un giro de las empresas hacia estas actividades, lo que atraerá nuevas inversiones y, a medio plazo, reactivará la contratación. Pero de momento la situación parece la inversa: aunque los despidos tecnológicos se reducen, el frenazo en la contratación de los desarrolladores permanece y se sitúa en nivels equivalentes a los de la pandemia.

Y esto conduce a la gran paradoja de que, por mucho que suba el empleo vinculado a IA lo hace en plantillas 'menguantes'. Lo cual supone un riesgo para su propio desarrollo, ya que la mano de obra disponible en ámbitos clave para impulsarla es menor que la que existía en otras fases de la digitalización.

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