Cómo el Inteligencia Artificial Generativa Aumenta la Productividad de los Trabajadores del Conocimiento

Los últimos avances tecnológicos innovadores y constantes están liderados por dominios como la inteligencia artificial (IA), la robótica, la blockchain y la biología programable. Estas tecnologías están revolucionando la industria minorista, el automóvil, las finanzas, la fabricación y muchas otras industrias a nivel macro y micro.

La IA, en particular la inteligencia artificial generativa, está transformando los estilos de vida y las tareas diarias de los trabajadores del conocimiento, individuos que son expertos en materia con educación y capacitación formal. Esto es evidente en profesiones como la programación, el diseño, la ingeniería y la escritura, donde la inteligencia artificial generativa ha mejorado la productividad de los trabajadores del conocimiento.

Pero, ¿qué es exactamente la inteligencia artificial generativa y qué la hace crítica para los trabajadores del conocimiento? Exploraremos esta idea más a fondo.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

La inteligencia artificial generativa crea contenido nuevo, como texto, video, audio e imagen, de forma automática utilizando algoritmos de IA, basados en prompts escritos por humanos.

Algunas de las herramientas y productos de generación de IA más prominentes incluyen:

• ChatGPT – Desarrollado por OpenAI, ChatGPT es un chatbot de IA inteligente capaz de proporcionar respuestas extremadamente detalladas y personalizadas basadas en prompts de usuario.
• DALL-E 2, Stable Diffusion, & Midjourney – Estas son herramientas de generación de imágenes de IA.
• Meta – Esta es una herramienta de generación de video de IA que permite a los usuarios generar videos a partir de prompts textuales.
• Codex – Permite a los programadores generar código en varios lenguajes de programación en pocos segundos.

Ahora, veamos cómo la inteligencia artificial generativa afecta a los trabajadores del conocimiento.

Entendiendo Cómo la Inteligencia Artificial Generativa Aumenta la Productividad de los Trabajadores del Conocimiento de Diferentes Dominios

Según el informe ARK’s Big Ideas 2023, se espera que la IA aumente la productividad de los trabajadores del conocimiento más de 4 veces para 2030. El informe también sugiere que, con una adopción del 100%, la IA podría generar aproximadamente $200 billones en términos de productividad laboral después de un gasto total de IA de $31 billones. Si los proveedores pueden extraer solo el 10% del valor creado por sus productos de IA, podrían recaudar casi $14 billones en ingresos y $90 billones en valor empresarial para 2030.

Pronóstico del mercado de IA para 2030. Fuente: ARK’s Big Ideas 2023

Veamos en detalle cómo las herramientas de generación de IA contribuyen a aumentar la productividad de los escritores de contenido, desarrolladores y artistas.

1. Trabajadores del Conocimiento: Escritores de Contenido y Editores

Las empresas modernas necesitan contenido bien investigado y habilidosamente elaborado para atraer a las audiencias. Es aquí donde la inteligencia artificial generativa hace que el trabajo de los escritores de contenido y editores sea más fácil.

Con la aparición de chatbots inteligentes como ChatGPT, la creación de contenido se está volviendo cada vez más fácil y económica. Según el informe ARK’s Big Ideas 2023, el costo de inferencia por consulta de ChatGPT es de alrededor de $0.01 en 2022. Para un billón de consultas, el costo total de inferencia se convierte en $10.000.000. Para 2030, este costo se espera que disminuya a solo $650, según Wright’s law.

Una disminución de costos de esta magnitud permitiría la adopción masiva de herramientas de contenido de IA. Por ejemplo, para 2030, las aplicaciones de estilo ChatGPT se anticipan que igualarán la escala de búsqueda de Google (GOOGL ) y procesarán 8.500 millones de búsquedas diarias. Por lo tanto, será más fácil para los trabajadores del conocimiento en el dominio del contenido aprovechar la inteligencia artificial generativa en tareas diarias.

2. Trabajadores del Conocimiento: Ingenieros de Software y Desarrolladores

Dada la complejidad y la duración de los ciclos de desarrollo de software, la gestión y la implementación de software requieren un equipo de desarrolladores y programadores dedicados y capacitados. Las herramientas de codificación de IA generativa como Codex y Copilot están haciendo que el desarrollo de software sea más fácil y más productivo para los trabajadores del conocimiento.

De hecho, el informe ARK’s Big Ideas 2023 establece que los asistentes de codificación de IA reducen el tiempo para completar una tarea de codificación a la mitad. Para 2030, los asistentes de codificación de IA podrían aumentar la producción de los ingenieros de software en 10 veces.

Tiempo para completar tareas de codificación. Fuente: ARK’s Big Ideas 2023

3. Trabajadores del Conocimiento: Artistas Visuales y Diseñadores

Otro grupo de trabajadores del conocimiento categorizados como artistas y diseñadores también se ve influenciado por la inteligencia artificial generativa. Sus tareas generalmente incluyen crear conceptos visuales, gráficos, ilustraciones y interfaces de usuario creativas utilizando herramientas de diseño como Adobe Photoshop, Illustrator y Canva para ofrecer experiencias de usuario ricas.

Con los modelos de imagen generativa innovadores como DALL-E2, Stable Diffusion y Midjourney, la productividad de los diseñadores ha aumentado enormemente. Por ejemplo, los diseños gráficos hechos por humanos en 5 horas y que cuestan $150 ahora se pueden hacer sin esfuerzo en menos de un minuto por 8 centavos utilizando modelos de imagen generativa.

4. Trabajadores del Conocimiento: Músicos y Ingenieros de Sonido

La inteligencia artificial generativa hace que componer y mezclar una pista musical sea mucho más fácil. Por ejemplo, AudioLM de Google es un modelo de audio generativo que crea música de piano realista y completa tonos acústicos incompletos. Google también ha desarrollado un modelo de generación de música llamado MusicLM que puede generar melodías hermosas basadas en descripciones textuales.

En 2020, Open AI presentó una herramienta similar de generación de música llamada Jukebox que genera una nueva muestra de música basada en género, artista y letras como entrada. Anteriormente, Open AI también había lanzado un modelo GPT-2-based MuseNet que puede generar composiciones musicales de 4 minutos utilizando 10 instrumentos.

Aunque los modelos de audio generativos están en su fase inicial, el espacio para aumentar la productividad de los músicos y los ingenieros de sonido solo crecerá cada año con mejores herramientas de música de IA generativa.

5. Trabajadores del Conocimiento: Youtubers y Creadores de Contenido de Video

El contenido de video está en auge. Había aproximadamente 51 millones de canales de YouTube en 2022. La producción de contenido de video pasa por varias etapas, incluyendo grabación, edición, agregado de ilustraciones y sonidos, y pre y postproducción.

Las plataformas de video de IA generativa están facilitando la generación de contenido de video para los trabajadores del conocimiento. Herramientas como Synthesia.io y Pictory están haciendo que la generación de video sea más fácil para los marketeros de video y expertos en marca. Estas plataformas de IA de última generación permiten a los creadores de contenido hacer videos a partir de guiones. Pueden agregar un narrador y un fondo de video para hacer videos profesionales basados en estos guiones.

En septiembre de 2022, Meta AI lanzó la plataforma Make-A-Video que puede generar clips de video de alta calidad a partir de prompts textuales. Fue entrenada en conjuntos de datos públicos para aprender patrones de video. Puede crear videos únicos llenos de colores, personajes y paisajes.

Crear más contenido de calidad en cortos periodos de tiempo mejorará la productividad de los youtubers y los creadores de contenido de video en el futuro.

Ventajas y Desventajas de la Inteligencia Artificial Generativa para los Trabajadores del Conocimiento

Veamos los diversos beneficios y desventajas que la inteligencia artificial generativa presenta a los trabajadores del conocimiento.

Ventajas de la Inteligencia Artificial Generativa para los Trabajadores del Conocimiento

1. Generación de Datos Sintéticos: La capacitación de modelos de IA innovadores requiere grandes cantidades de conjuntos de datos y la inteligencia artificial generativa puede resolver este problema. Según informes, la inteligencia artificial generativa representará 10% de todos los datos producidos en 2025 en comparación con el 1% en 2023. Por lo tanto, los científicos de datos y los expertos en IA no tendrán que enfrentar los desafíos relacionados con la recopilación de datos.
2. Bajos Costos: Gartner predice que alrededor de 50% de las plataformas de desarrollo de código bajo y sin código proporcionarán funcionalidad de “texto a código” para 2024. Para los desarrolladores, esto significa más características con el menor esfuerzo y costo.

Desventajas de la Inteligencia Artificial Generativa para los Trabajadores del Conocimiento

1. Detección de Contenido Sintético: Aunque la inteligencia artificial generativa aumenta la productividad, el problema de detectar el contenido de IA generativa y distinguirlo se convertirá en una preocupación grave en la investigación y la academia. Para 2024, la Unión Europea aprobará legislación para exigir el “marcado de agua” de artefactos generados por IA.
2. Desempleo: Los desarrolladores pueden enfrentar desempleo si la inteligencia artificial generativa se vuelve “demasiado” inteligente. Gartner predice que para 2025, 20% de los profesionales de código procedural tendrán que adquirir nuevas habilidades porque la inteligencia artificial generativa asumirá su conjunto de habilidades básicas.

El Costo de Construir Modelos de Inteligencia Artificial Generativa

La inteligencia artificial generativa es, hasta ahora, la rama más innovadora de la IA. Actualmente, el costo de entrenar un modelo de inteligencia artificial generativa es alto, pero está disminuyendo gradualmente. Por ejemplo, el costo estimado de entrenar GPT-3 fue de $4.6 millones en 2020. En 2022, ha disminuido a $450,000.

Costo de entrenar GPT-3. Fuente: ARK’s Big Ideas 2023

El informe ARK’s Big Ideas 2023 predice que para 2030, los modelos de IA con 57 veces más parámetros que GPT-3 (175 B parámetros) podrían ser entrenados por solo $600,000. Esto será posible gracias a la disminución de los costos de entrenamiento de modelos de IA. La ley de Wright sugiere que los costos de unidades de cómputo relativas de IA (RCU) y los costos de software deberían disminuir en un 57% y un 47% en tasas anuales, lo que resultará en una disminución del 70% en los costos de entrenamiento anualmente hasta 2030.

Costo de hardware de entrenamiento de IA. Fuente: ARK’s Big Ideas 2023.

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