Desde que la humanidad imaginó un futuro en coexistencia con las máquinas, ha existido un miedo persistente: la posibilidad de que el trabajo humano sea desplazado. Estas inquietudes surgieron con fuerza durante la Revolución Industrial en el siglo XIX y han seguido acompañando el progreso tecnológico. En tiempos recientes, la irrupción de la IA generativa ha avivado nuevamente estas preocupaciones.
Rage against the machine
El matemático estadounidense Norbert Wiener fue pionero de la cibernética y sintetizó sus ideas en su obra clave de 1948, Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. Su marco conceptual ayuda a comprender cómo los sistemas de control, tanto biológicos como tecnológicos, gestionan la información y la retroalimentación para mantener el equilibrio.
Este artículo forma parte del proyecto QOTD de TechRadar Pro, cuyo objetivo es arrojar luz sobre las mentes de las figuras más brillantes y reconocidas en la industria de la tecnología, tanto en el presente como en el pasado. Lee la serie completa aquí.
La cibernética estudia los mecanismos de control en animales y máquinas, enfatizando los bucles de retroalimentación, la autorregulación y el comportamiento de sistemas. Fue un precursor de lo que hoy conocemos como inteligencia artificial. En su obra, Wiener reflexionó sobre las consecuencias de sustituir el juicio humano y la toma de decisiones en la economía por máquinas. En particular, comparó a un empleador que utiliza máquinas con el uso de mano de obra esclava, y señaló que los humanos quedarían atrapados en una carrera hacia el fondo si se impone tal marco.
This time, it’s different
Las preocupaciones sobre el desplazamiento laboral, especialmente en contextos industriales, eran plausibles, pero no terminaron materializándose de manera uniforme. Aun así, el progreso en automatización y robótica ha cambiado el perfil de las oportunidades laborales y la naturaleza de las habilidades demandadas. Este patrón persiste a lo largo del tiempo: la tecnología crea, en paralelo, nuevas formas de trabajo y nuevos roles que requieren competencias diferentes.
No obstante, el auge de la IA generativa y de los modelos de lenguaje extensos (LLMs), así como de enfoques de IA agentiva, inauguran una etapa en la que estas tecnologías pueden demostrar capacidades de cognición que se aproximan a la competencia humana en determinadas tareas. Aunque las tasas de desempleo no han experimentado incrementos dramáticos en los últimos años, los análisis señalan impactos en ciertos tipos de puestos de entrada y en la distribución de tareas entre sectores y regiones. Los informes gubernamentales indican que la adopción de IA puede reducir la disponibilidad de roles iniciales, mientras que investigaciones periodísticas destacan la variabilidad de estos efectos entre ocupaciones y sectores.
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