El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, cree que la inteligencia artificial reemplazará ciertas tareas laborales, en lugar del trabajo en sí; esta diferencia puede determinar si el mercado laboral futuro traerá un desempleo a gran escala o una nueva ronda de crecimiento y oportunidades. Cuando Jensen Huang habló en la escuela de startups Y Combinator en San Francisco el fin de semana pasado, no dudó en hablar sobre el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral.
"Muchas tareas se automatizarán", dijo en un vídeo de sus comentarios publicado por Y Combinator el lunes. "Cada trabajo cambiará y habrá muchos nuevos".
Sin embargo, Huang Renxun dejó claro que las tareas laborales no son lo mismo que los empleos. Por lo tanto, no está de acuerdo con el desempleo masivo de los trabajadores administrativos pronosticado por algunos líderes conocidos de la industria de la IA. Por el contrario, Huang cree que la inteligencia artificial creará más puestos de trabajo, no reducirá el número de puestos de trabajo.
“Lo contrario ocurre con las afirmaciones de que la IA destruirá puestos de trabajo”, afirmó. "La IA automatizará algunas tareas, pero no necesariamente eliminará puestos de trabajo".
Para respaldar su punto, Huang explicó: "El trabajo de una persona tiene un propósito, y ese propósito abarca muchas tareas". Señaló que incluso si algunas de estas tareas se reemplazan por la automatización, el propósito seguirá existiendo.
Mencionó la radiología, una profesión que el “padrino de la inteligencia artificial” Jeffrey Hinton predijo que pronto quedaría obsoleta. En 2016, Hinton dijo que los hospitales deberían dejar de formar radiólogos porque el aprendizaje profundo los superaría en cinco años. Sin embargo, Hinton dijo más tarde en una entrevista que había hablado demasiado ampliamente y revisado sus puntos de vista.
Sin embargo, contrariamente a las predicciones iniciales de Hinton, la radiología no está disminuyendo. Según un estudio del Journal of the American College of Radiology (JACR), el número de radiólogos en ejercicio crecerá aproximadamente un 12 % entre 2010 y 2022. Otro estudio de JACR proyecta que la fuerza laboral del campo aumentará otro 25,7 % a 40,3 % para 2055, dependiendo de si los puestos de hospitalistas continúan expandiéndose.
"La razón es que la acumulación de pacientes es extremadamente grave", explicó Huang. "Ahora los médicos y los hospitales pueden tratar a más pacientes. Para tratar a más pacientes, se necesitan más enfermeras y radiólogos".
Si bien la inteligencia artificial ayuda cada vez más a los radiólogos a analizar exploraciones, los expertos en el campo dicen que leer imágenes es solo una parte de su trabajo. Los radiólogos también consultan con otros médicos y monitorean a los pacientes, mientras que los radiólogos intervencionistas realizan el tratamiento real. Si la IA asume la tarea de leer imágenes, los radiólogos podrán centrar su atención en otras tareas.
Huang Renxun dijo que lo mismo ocurre con los ingenieros de software. Incluso si los agentes de IA pueden automatizar la tarea de escribir código, las empresas seguirán contratando más desarrolladores para lograr objetivos cada vez más ambiciosos.
Huang Renxun dijo: "Hay muchas ideas, ambiciones y visiones que aún no se han implementado. Si podemos automatizar la tarea de programación, las empresas pueden contratar más ingenieros de software para desarrollar más negocios y también podemos establecer objetivos más ambiciosos".
Es cierto que Huang Renxun ha mencionado antes que la mejora continua de la automatización irá inevitablemente acompañada de dolor. En enero de este año admitió que, como en períodos anteriores de grandes cambios tecnológicos, algunos puestos de trabajo desaparecerán por completo. También dijo que los profesionales que sean buenos en el uso de la inteligencia artificial superarán a aquellos que no sean buenos en el uso de la IA.
A pesar de esto, Huang Renxun generalmente opina que las empresas utilizarán las mejoras de productividad aportadas por la inteligencia artificial para expandir la escala empresarial en lugar de despidos a gran escala.
"Éste es un ejemplo clásico de cómo la productividad promueve el crecimiento", afirmó Huang. "Un mayor crecimiento traerá más oportunidades laborales".