La IA está acortando las carreras de los trabajadores mayores, encuentra un estudio.

      El debate sobre la IA y los empleos se ha centrado en los graduados. Nuevas investigaciones sugieren que también debería enfocarse en las personas de finales de sus cincuenta, informa CNBC.

      Los trabajadores de 55 años o más en ocupaciones expuestas a la IA están abandonando el trabajo a tasas más altas que antes del lanzamiento de ChatGPT. El hallazgo proviene de Geoffrey Sanzenbacher del Centro de Investigación sobre Jubilación del Boston College.

      El detalle crucial es dónde terminan. El aumento se manifiesta como desempleo, no como jubilación, lo que significa que estas personas están sin trabajo y aún buscando.

      Cómo funciona la investigación

      El estudio combina datos de la Encuesta de Población Actual de EE. UU. con un índice de exposición a la IA de la Iniciativa Digital Planet de la Universidad de Tufts. La exposición mide qué tan bien la IA puede realizar las tareas de un trabajo, no simplemente si el trabajo está condenado.

      Las puntuaciones son reveladoras. Los diseñadores web, desarrolladores web, arquitectos de bases de datos, programadores de computadoras y científicos de datos se sitúan en la parte superior, mientras que los operadores de minería, ordenanzas y pintores se encuentran en la parte inferior.

      El diseño compara el período antes del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 con el período posterior. Eso importa, porque los trabajos expuestos y no expuestos ya se comportaban de manera diferente.

      La reversión

      Aquí está lo que hace que el resultado sea sorprendente. Antes de ChatGPT, los trabajadores mayores en empleos expuestos a la IA eran significativamente menos propensos a dejar el empleo que sus pares.

      Ese era el patrón esperado. Los trabajos de oficina son menos físicamente exigentes, mejor remunerados y más fáciles de mantener durante más tiempo.

      Desde el lanzamiento, esa ventaja ha sido en gran medida eliminada. La tasa de salida para los trabajadores expuestos aumentó lo suficiente como para compensar la ventaja inicial que solían tener.

      Los números, trabajo por trabajo

      El modelo predice cuánto se desplazó la tasa de salida de cada ocupación. Los pintores, en el extremo de baja exposición, vieron un aumento de aproximadamente el 2%.

      Los programadores de computadoras vieron un aumento de más del 25%, con salidas previstas subiendo del 8.7% al 11.1%. Contadores y auditores aumentaron alrededor del 22%, del 9.9% al 12.1%.

      Así que el daño está afectando a los educados y bien remunerados. Los trabajadores en empleos expuestos son más propensos a ser blancos, más del doble de probabilidad de tener un título, y ganan alrededor de $1,410 a la semana frente a $869 para los no expuestos.

      Eso invierte la historia habitual sobre la automatización. Esta ola no está comenzando en el suelo de la fábrica.

      Tres formas en que sucede

      Sanzenbacher expone los mecanismos. La automatización puede simplemente reemplazar al trabajador, empujándolo al desempleo o fuera de la fuerza laboral.

      La presión para adoptar la tecnología también puede expulsar a las personas. Algunos trabajadores preferirían irse que aprender un nuevo sistema en una etapa avanzada de su carrera, un patrón que los investigadores observaron cuando se difundieron las computadoras personales.

      El tercer camino va en la dirección opuesta. Una mayor productividad podría aumentar los salarios y permitir que los trabajadores se concentren en tareas más atractivas, extendiendo las carreras en lugar de terminarlas.

      La brecha de adopción sugiere hacia dónde se inclinan los trabajadores mayores. Alrededor del 18% de los trabajadores de 50 a 64 años utilizan IA generativa, muy por debajo de las tasas entre personas de sus treinta y cuarenta, y los niños la están adoptando tres veces más rápido que los adultos.

      Las actitudes siguen esa tendencia. Una encuesta de AARP encontró que el 18% de los mayores de 55 años ve la IA puramente como una oportunidad, mientras que el 28% la ve puramente como una amenaza.

      Lo que la investigación no dice

      Los efectos son modestos en términos absolutos, y el autor es cauteloso al respecto. Advierte que este es un análisis preliminar y que se debe tener precaución.

      Dos confusiones podrían afectar de cualquier manera. Los recortes en la investigación gubernamental podrían haber golpeado duramente a los empleos expuestos a la IA, exagerando el efecto, mientras que el actual auge de startups de IA podría estar sosteniendo la demanda de científicos de datos y subestimando lo que sucede cuando ese auge se detiene.

      Y los empleos expuestos siguen siendo los más seguros en general. Incluso después de los aumentos, los programadores abandonan el trabajo con menos frecuencia que los pintores, porque el trabajo es menos físico y mejor remunerado.

      La lectura honesta es que se está estrechando, no colapsando. La IA está cerrando la brecha en la duración de la carrera entre trabajos bien remunerados y mal remunerados, de arriba hacia abajo.

      Por qué importa más de lo que parece

      Perder un trabajo a los 58 no es lo mismo que perder uno a los 28. La separación involuntaria al final de una carrera a menudo se convierte en una jubilación anticipada que nadie eligió, con una pensión que nadie planeó.

      La colisión de políticas es directa. Los gobiernos siguen proponiendo que las personas trabajen más tiempo para fortalecer los sistemas de jubilación, mientras que la tecnología puede estar empujándolos silenciosamente en la dirección opuesta.

      Esto también complica las garantías de la industria, incluida la opinión de Sam Altman de que un apocalipsis de empleos por IA es poco probable. No se requiere un apocalipsis para arruinar la última década laboral de un contador de 59 años.

      Los empleadores ya están reestructurando en torno a la tecnología, como cuando GM despidió a 600 trabajadores de TI en un intercambio de habilidades de IA. La experiencia es una defensa pobre cuando la habilidad que se intercambia es una que no se espera que tengas.

      TNW ha escrito sobre las personas dejadas atrás por los despidos tecnológicos y la exageración de la IA, y este estudio pone números detrás de eso. También es por eso que propuestas como dar al público una participación en las empresas de IA siguen ganando terreno.

      Las personas más expuestas hicieron todo lo que les dijeron que hicieran en los últimos cuarenta años. Obtuvieron el título, tomaron el trabajo de oficina y evitaron el trabajo que rompe la espalda, y resulta que ese es precisamente el trabajo que las máquinas aprendieron primero.