L'aparició d'eines generatives d'IA, especialment aquelles com ChatGPT, Bing Copilot, Claude i Gemini, ha desencadenat un intens debat a les cambres de direcció, els cercles polítics i les converses de cafeteria. Proporciona una mirada basada en dades sobre com la gent està utilitzant realment aquestes eines i què significa per al futur del treball. Treballant amb AI: mesurar les implicacions laborals de la IA generativa, Basant-se en més de 200.000 converses anònimes amb el Microsoft Bing Copilot, els autors intenten tallar l'hipe i respondre a una pregunta crítica: Què fan les persones amb la IA generativa i com ho mapes al mercat laboral? Més enllà de l’especulació La majoria dels titulars sobre IA i llocs de treball són o utòpics o distòpics. sovint es basen en la intuïció o projeccions d'alt nivell sobre quins llocs de treball estan "en risc" sense proves de comportament reals. En comptes de preguntar què podria fer la IA, examina el que la gent ja està fent amb els sistemes generatius d'IA. Els investigadors analitzen les interaccions dels usuaris reals per entendre quines tasques estan delegant els treballadors a la IA, com és eficaç la IA en l'execució d'aquestes tasques, i què significa això per a diferents ocupacions. El resultat és una de les primeres finestres empíriques en una associació human-AI en ràpida evolució. Principals descobriments a la vista La IA s'utilitza molt per a tasques que impliquen la recopilació d'informació i l'escriptura. La IA funciona millor en tasques intensives en llenguatge i semiestructurades. Hi ha una forta correlació entre els tipus de tasques en què la IA és bona i aquelles centrals per al treball de coneixement d'alt salari. Els treballadors no només estan substituint tasques, sinó que estan experimentant, augmentant i reformulant la seva manera de treballar. Les tasques que la gent realment fa amb AI El document identifica que la majoria dels casos d'ús d'IA cauen en dues categories àmplies Recopilació d'informació - per exemple, investigació, resum, comparacions Generació de contingut – per exemple, escriure correus electrònics, redactar documents, idear Aquestes categories es superposen amb les activitats bàsiques de molts rols de l'economia del coneixement, incloent consultors, comercialitzadors, analistes, professionals del dret i investigadors. És interessant que els usuaris estiguin més propensos a utilitzar la IA per a l'exploració que per a l'execució.Molts dels consells eren oberts o dirigits a brainstorming, el que suggereix que actualment l'IA s'està utilitzant menys per a l'automatització de les arrels i més com a soci d'espàrrecs cognitius. Fins a quin punt actua bé? Els autors van més enllà de la freqüència d'ús i introdueixen una nova mètrica: "coberta de tasques". Això mesura no només la freqüència amb què es fa una tasca amb la IA, sinó com bé el sistema realitza aquesta tasca basada en mètriques d'intervenció de l'usuari i proxies de satisfacció. El resultat ? L'IA funciona millor en tasques d'idioma estructurades o semi-estructurades. Penseu en redactar correus electrònics, resumir documents o generar propostes de primer pas. Les tasques que requereixen raonament de sentit comú, experiència específica del domini o judici quantitatiu precís van empitjorar. L'IA funciona millor en tasques d'idioma estructurades o semi-estructurades. Penseu en redactar correus electrònics, resumir documents o generar propostes de primer pas. Les tasques que requereixen raonament de sentit comú, experiència específica del domini o judici quantitatiu precís van empitjorar. Això demostra que la IA no es tracta només de reemplaçar els éssers humans (encara). en canvi, s'està encaixant en subtasques específiques, de vegades dins de la mateixa tasca, i transformant els fluxos de treball una capa a la vegada. La lent ocupacional: qui està afectat? Per traduir aquestes dades a nivell de tasques en impacte en el mercat de treball, els investigadors la relacionen amb O*NET o la base de dades ocupacional detallada del govern dels EUA. Una de les conclusions més importants del llibre és que AI is disproportionately suited for high-wage, white-collar occupations. Els rols com: Especialistes en màrqueting Consultors de gestió Analistes financers Advocats i paral·legals Els professionals Desenvolupadors de programari (per a la generació de codi i documentació) Totes comparteixen tasques que la IA ja està fent a escala i amb alta eficàcia. En canvi, les ocupacions que impliquen manipulació física, servei en persona o treball manual (infermeres, electricians, treballadors de lliurament) es mantenen en gran part intactes per ara. En el nostre últim podcast, vam parlar de , on Steven Bartlett va plantejar una pregunta clau a Geoffrey Hinton, àmpliament conegut com el pare de la IA. The Diary Of A CEO Què diríeu a la gent sobre les seves perspectives de carrera en un món de superintel·ligència? Què diríeu a la gent sobre les seves perspectives de carrera en un món de superintel·ligència? La resposta de Hinton: El tren per ser un plomber El tren per ser un plomber Potser és hora de deixar de fixar-se en l'elevació del següent matemàtic, enginyer o metge superior i començar a pensar en com elevar el millor plomber o electricista. Augmentation vs Automation: una falsa binària? La narració popular al voltant de la IA és sovint binària: o automatitza la teva feina, o no ho fa. Molts usuaris no estaven demanant a la IA que substituís la seva feina, sinó que la accelerés. Elaborar un informe per refinar més tard Obtenir una segona opinió sobre una decisió Brainstorming de títols o angles de presentació Crear esquemes o plantilles per a tasques repetitives En altres paraules, l’IA actua com a co-pilot, no com a pilot. . For now Però aquí està la trituració: si un co-pilot d'IA pot gestionar el 30% de la seva càrrega de treball avui, quant de temps fins que pugui gestionar el 70%? Què significa això per a la força de treball Els autors s'abstenen prudentment de fer prediccions apocalíptiques. Generative AI ja està reformulant la composició del treball dins dels llocs de treball. Generative AI is already reshaping the composition of work within jobs. Alguns estan sent delegats a la IA, altres estan sent reimaginats completament. Això tindrà efectes de ripple a través de: El disseny de llocs de treball - Els límits entre els rols poden ser borrosos.Un sol treballador podria jugar amb tasques que anteriorment abastaven diversos departaments. Requisits d'habilitat - La comunicació, el pensament crític i l'enginyeria ràpida estan augmentant en valor. Desigualtat: els treballadors amb salaris més alts poden veure més guanys en la productivitat (i pressió), mentre que els treballadors amb salaris més baixos poden enfrontar-se a una interrupció més lenta però menys eines de productivitat. El repte ètic i polític Amb aquestes eines d'evolució ràpida, el món de la política està darrere de la corba. El document assenyala que els marcs tradicionals d'automatització (que depenen de la difusió gradual al llarg d'anys o dècades) no s'apliquen aquí. Basat en núvols Lliurement disponible Immediatament útil Actualització setmanal Això crea un problema de mesura: com es regula o guia una cosa que evoluciona més ràpidament del que les institucions poden reaccionar? Els autors demanen que els proveïdors de plataformes comparteixin més dades de comportament en temps real (anonimitzades i privades). Implicacions per a empreses i treballadors La transformació de la IA ja no és teòrica, està succeint en fluxos de treball en viu, sovint sota el radar. Fluxos de treball d'auditoria: Identificar tasques d'alta freqüència que es sobreposen amb els punts forts actuals de la IA. Entrenament per a l’augment: ensenyi als empleats com col·laborar amb la IA en lloc de resistir-se a ella. Redissenyar els llocs de treball: En comptes d’eliminar els rols, divideix-los en subtasques compatibles amb la IA i centrades en l’home. Monitor Equity: Assegureu-vos que els guanys de productivitat impulsats per la IA no s'emmagatzemen a la part superior. El futur pertany a aquells que saben com fer les preguntes correctes sobre la IA, no només aquells que temen ser reemplaçats per ella. Conclusió: Una transició, no una presa de possessió... per ara L'estudi d'IA de Microsoft ofereix un relat nuancat i basat en evidències de com la IA generativa està impactant el treball avui; no en teoria, sinó en acció. En canvi, ofereix alguna cosa més útil: a map of what’s actually happening and a preview of what’s to come. En un món cada vegada més format per la IA, aquest article ens recorda que el treball no és una llista estàtica de deures, sinó una negociació dinàmica entre l'enginy humà i la capacitat tecnològica. Que aquesta transformació acabi en l’obsolescència massiva o en un món laboral més intel·ligent i més equitatiu dependrà menys del que la tecnologia pugui fer i més del que triem fer amb ella. Llegeix el document complet: Aquí
