Una mirada simple sobre la IA y el crecimiento económico divide la producción en tareas fáciles y tareas difíciles. Para este análisis, «fácil» significa apto para recibir ayuda de la IA.
Las tareas «difíciles» son aquellas con las que la IA no puede ayudar, al menos durante mucho tiempo. Pensemos en un electricista haciendo el cableado de un edificio nuevo. La IA es buena en este momento para estimar costos y determinar la ruta más eficiente para el caño corrugado. Pero la IA no está actualmente pasando los cables ni conectándolos. Algunas tareas son fáciles para la IA, otras son difíciles para la IA.
El economista de Stanford Charles Jones describió investigaciones basadas en este concepto en un trabajo reciente. Mi evaluación sobre la división entre fácil y difícil en este momento es que el trabajo de «white collar» se produce fácilmente con IA, mientras que el trabajo de «blue collar» es difícil.
El mercado está lleno de «arneses» de IA que aplican un modelo de lenguaje grande (como ChatGPT, Claude o Gemini) a un proceso comercial particular en una industria específica. Un arnés podría encargarse de las estimaciones de un electricista para la construcción de depósitos, o del procesamiento de reclamos de seguros por daños por agua en viviendas unifamiliares. Son herramientas muy específicas, optimizadas para procesos puntuales.
Fuente: Forbes
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