Efectos en la Fuerza Laboral
Los rápidos avances en los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) plantean tres conjuntos diferenciados de desafíos para los ingresos de los trabajadores (Korinek y Stiglitz, 2019; Susskind, 2023). En primer lugar, es probable que se acelere la tasa de rotación y disrupción laboral. Este fenómeno afectará a un mayor número de trabajadores, incluyendo a aquellos con alta cualificación, lo que dificultará el proceso de ajuste social en comparación con las transiciones tecnológicas anteriores. En segundo lugar, si bien el progreso tecnológico podría generar una mayor riqueza social en general, existe el riesgo de que la naturaleza de propósito general de los LLMs propicie un avance sesgado en contra del factor trabajo. Esto implicaría que la proporción de la riqueza generada que se destina a los trabajadores podría declinar. En tercer lugar, si los futuros LLMs y la robótica progresan hasta el punto de poder ejecutar virtualmente todas las tareas laborales, la disrupción en los mercados de trabajo sería de carácter fundamental: si las máquinas pueden realizar el trabajo humano, los salarios tenderían a caer hasta igualar el coste de uso de la máquina (o el coste de usuario) (Korinek y Juelfs, 2023). Esta convergencia salarial plantearía retos esenciales para la dinámica laboral y la distribución de la renta (Korinek, 2023).
ENTIDAD
3 - Otro
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
2 - Post-despliegue
ID del riesgo
mit1353
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.2 > Aumento de la desigualdad y disminución de la calidad del empleo
Estrategia de mitigacion
1. Implementación de Marcos Económicos de Redistribución y Sostenibilidad Priorizar el diseño y la implementación de mecanismos de protección social robustos, como la Renta Básica Universal (RBU) o sistemas extendidos de seguro de ingresos (wage insurance), para mitigar el riesgo de colapso salarial y el aumento de la desigualdad provocado por la acelerada automatización de tareas laborales por parte de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Esta medida fundamental busca asegurar una base de subsistencia y estabilidad económica ante una disrupción estructural del mercado laboral. 2. Fomento de la Recualificación y Adaptabilidad Laboral a Gran Escala Establecer una inversión pública significativa en programas de aprendizaje continuo y de recualificación profesional dirigidos a los trabajadores desplazados. Estos programas deben centrarse en el desarrollo de competencias de alto nivel (como la comprensión de arquitectura de sistemas y la resolución de problemas de extremo a extremo) y en las habilidades complementarias que permitan a los individuos supervisar y colaborar efectivamente con las herramientas de LLMs, en lugar de competir con ellas. 3. Creación de Mecanismos de Evaluación de Impacto Socioeconómico (LMIA) Desarrollar e institucionalizar marcos obligatorios de Evaluación de Impacto Laboral y Socioeconómico (LMIA) para el despliegue a gran escala de sistemas de LLMs en sectores críticos. Dichas evaluaciones deben permitir a los entes reguladores monitorear proactivamente la tasa de rotación de empleos y el sesgo de las ganancias económicas contra el factor trabajo, facilitando la implementación de políticas de ajuste y compensación basadas en datos empíricos y no solo reactivas.