Anthropic publica el informe AI Economic Index: cómo la IA está reconfigurando el mercado laboral

Los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) cambiarán profundamente la forma de trabajar de las personas en los próximos años. Para conocer en profundidad el impacto a largo plazo de la IA en el mercado laboral y la economía, Anthropic ha lanzado el "Índice Económico Antrópico" (Antrópico Economic Index).

El primer informe del índice, basado en ClaudeLos datos procedentes de millones de conversaciones anónimas en la plataforma .ai proporcionan perspectivas y análisis de datos de vanguardia. El informe revela la imagen más clara hasta la fecha de cómo encaja la IA en las tareas de la economía moderna. Los observadores señalan que el volumen de datos y la profundidad del análisis del informe no tienen precedentes, y Anthropic parece decidido a establecerse como líder en la investigación del impacto económico de la IA.

Anthropic ha abierto además el conjunto de datos que sustenta este análisis para que los investigadores puedan basarse en él. Los comentaristas han sugerido que esta medida demuestra la apertura de Anthropic para fomentar una mayor participación académica en la investigación sobre el impacto económico de la IA. La próxima transición del mercado laboral y sus posibles repercusiones en el empleo y la productividad exigirán una respuesta política multidimensional. Con este fin, Anthropic invita a economistas, expertos en políticas e investigadores de otros campos a contribuir con sus puntos de vista a posteriores estudios del Índice.

Entre las principales conclusiones del primer informe del Índice Económico figuran las siguientes:

• Concentración industrial de aplicaciones de IA: En la actualidad, el uso de la IA se centra en el desarrollo de software y la redacción técnica. Más de un tercio de las ocupaciones (unas 36%) utilizan la IA en al menos una cuarta parte de sus tareas relevantes, mientras que unas 4% de las ocupaciones aplican la IA en profundidad en tres cuartas partes de sus tareas. Los comentaristas afirman que estos datos proporcionan una confirmación inicial de la penetración de la IA en empleos específicos basados en el conocimiento, pero también señalan que aún queda mucho por explorar en las aplicaciones de la IA.
• Predominan las aplicaciones mejoradas: Frente al modo de automatización (43%), en el que la IA realiza directamente las tareas, la aplicación de la IA se centra más en el modo de aumento (57%), es decir, la IA trabaja con humanos para aumentar las capacidades humanas en las áreas de verificación, aprendizaje e iteración de tareas. Los analistas interpretan que esto demuestra que la actual tecnología de IA es mejor para ayudar a los humanos que para sustituirlos por completo, y que es probable que la colaboración hombre-máquina se convierta en el modo de trabajo dominante durante algún tiempo en el futuro.
• Aplicaciones de la IA y niveles salariales: La IA se utiliza más comúnmente en tareas asociadas con ocupaciones de salarios medios y altos, como programadores informáticos y científicos de datos. Sin embargo, el uso de la IA es relativamente bajo en los empleos peor pagados y mejor pagados. Los expertos especularon que esto podría reflejar las limitaciones de las capacidades actuales de la IA, así como las barreras prácticas para la adopción de tecnologías de IA en diferentes industrias. Además, se sugirió que las tecnologías de IA podrían ser más adecuadas para tareas con un cierto nivel de complejidad, pero que no hacen demasiado hincapié en la creatividad o las habilidades interpersonales.

Para profundizar en las conclusiones iniciales de Anthropic, la siguiente sección detalla cómo se está utilizando la IA en el mercado laboral.

Cómo se utiliza y aplica la IA en diversos sectores económicos, con datos de los usuarios reales de Claude.ai. Los números del gráfico representan el porcentaje de conversaciones relacionadas con Claude que tienen que ver con tareas, ocupaciones y categorías específicas.

Panorama de la IA en el mercado laboral

El último trabajo de investigación de Anthropic se basa en un estudio a largo plazo de la relación entre el cambio tecnológico y el mercado laboral. Los avances tecnológicos han ido reconfigurando el panorama laboral desde la máquina de hilar de la Revolución Industrial hasta los actuales robots de fabricación de automóviles, y Anthropic se centra en el impacto transformador que está teniendo la IA. A diferencia de los cuestionarios tradicionales o las proyecciones de futuro, Anthropic dispone de datos directos sobre cómo se está utilizando realmente la IA. Los críticos sostienen que este enfoque evita el sesgo subjetivo y se basa directamente en los datos de comportamiento de los usuarios, lo que hace que las conclusiones sean más objetivas y convincentes.

Metodología de análisis de las tareas profesionales

El planteamiento de Anthropic parte de una importante idea de la literatura económica: a veces es más valioso desde el punto de vista analítico centrarse en las "tareas profesionales" que en las propias ocupaciones. Los distintos empleos suelen tener ciertas tareas y competencias en común. Por ejemplo, la capacidad de reconocer patrones visuales es una tarea que deben realizar diseñadores, fotógrafos, controladores de seguridad y radiólogos. Se ha señalado que esta perspectiva analítica centrada en las tareas puede captar el impacto estructural del cambio tecnológico en el mercado laboral de una forma más refinada.

Existen diferencias en el potencial de los distintos tipos de tareas para ser automatizadas o mejoradas por las nuevas tecnologías. En consecuencia, Anthropic prevé que la IA se aplique de forma selectiva a tareas específicas en distintas ocupaciones. Analizando las tareas, y no sólo los empleos en su conjunto, Anthropic es capaz de obtener una comprensión más completa de cómo la IA se integrará gradualmente en la economía.

El sistema Clio: conectar aplicaciones de inteligencia artificial con misiones profesionales

El estudio se benefició de la herramienta de análisis automatizado Clio (Claude Insight & Observation) desarrollada por Anthropic, capaz de analizar los datos de las conversaciones de los usuarios con Claude protegiendo su privacidad.Anthropic analizó aproximadamente un millón de conversaciones (en concreto, tanto las versiones Free como Pro de las conversaciones en la plataforma Claude.ai) con Claude utilizando el sistema Clio. Anthropic utilizó el sistema Clio para analizar aproximadamente un millón de conversaciones de usuarios con Claude (en concreto, tanto las versiones Free como Pro de las conversaciones en la plataforma Claude.ai), que Clio fue capaz de organizar y categorizar eficazmente según las tareas ocupacionales. El revisor elogió el uso del sistema Clio como uno de los aspectos más destacados del estudio, ya que fue capaz de extraer valiosa información económica de la enorme cantidad de datos de diálogo, manteniendo al mismo tiempo una estricta protección de la privacidad de los usuarios.

El equipo de investigación de Anthropic, utilizando como referencia el Sistema de Clasificación Ocupacional desarrollado por el Departamento de Trabajo de EE.UU., y remitiéndose a la Red de Información Ocupacional mantenida por el Departamento de Trabajo ONET (Red de Información Profesional). oEl sistema Clio compara cada diálogo con la ONET (el proceso se muestra a continuación). A continuación, Anthropic sigue el proceso ONET, que a su vez agrupa las tareas en ocupaciones representativas de las mismas, y agrupa las ocupaciones en categorías más amplias como "educación y bibliotecas", "negocios y finanzas", etc.

El sistema Clio de Anthropic convirtió las conversaciones con Claude (datos estrictamente confidenciales; arriba a la izquierda) en tareas profesionales (arriba en el centro) y luego en ocupaciones/categorías profesionales derivadas de la O*NET (arriba a la derecha). A continuación, estos datos se utilizaron para diversos análisis (fila inferior; se explica con más detalle a continuación).

Hallazgos

Distribución de las solicitudes de IA por tipo de empleo. En el análisis del conjunto de datos realizado por Anthropic, las tareas y ocupaciones con los mayores índices de adopción de la IA se concentraron en la categoría "Informática y Matemáticas", que abarca principalmente puestos relacionados con la ingeniería de software. El 37,2% de las consultas de usuarios enviadas a Claude pertenecían a esta categoría, que abarca tareas como la modificación de software, la depuración de código y la resolución de problemas de red. El informe señala que no es de extrañar que el campo de la ingeniería de software esté a la vanguardia de la adopción de la IA; después de todo, la propia tecnología de IA tiene sus raíces en la informática.

La segunda categoría en importancia fue "Arte, diseño, deportes, entretenimiento y medios de comunicación" (10,3% de consultas de usuarios), que refleja en gran medida que los usuarios utilizan Claude para todo tipo de tareas de redacción y edición. Los analistas ven en esto una señal de que la IA está empezando a hacerse notar también en las industrias creativas, especialmente en el espacio de la creación de contenidos. Como era de esperar, las ocupaciones que implican mucho trabajo manual, como la categoría de "agricultura, pesca y silvicultura" (que representó sólo el 0,11 TP3T de las consultas de los usuarios), tuvieron el porcentaje más bajo de adopción de IA.

Anthropic también comparó el porcentaje de adopción de la IA para cada tipo de ocupación en su propio conjunto de datos con la proporción de esas ocupaciones en el mercado laboral global. Los resultados se muestran en el siguiente gráfico.

Para cada tipo de trabajo, las barras naranjas representan el porcentaje de conversaciones relacionadas con Claude, y las barras grises representan el porcentaje de trabajadores de la economía estadounidense con ese tipo de trabajo (datos de la Clasificación Ocupacional O*NET del Departamento de Trabajo de Estados Unidos).

Profundidad de la adopción de la IA en las carreras. El análisis de Anthropic revela que sólo un número muy reducido de profesiones utilizan la IA en profundidad para la mayoría de las tareas que les competen. los datos muestran que sólo unas 4% de profesiones han aplicado la IA a al menos 75% de sus tareas. sin embargo, las aplicaciones más modestas de la IA son mucho más frecuentes: unas 36% de profesiones han empezado a utilizar la IA para al menos 25% de sus tareas. los comentaristas sugieren que esto indica que la adopción de la IA está aún en sus primeras fases y que las aplicaciones en profundidad todavía no se han generalizado, pero que las aplicaciones superficiales están empezando a penetrar. Según los comentaristas, esto sugiere que la adopción de la IA está aún en sus primeras fases, y que las aplicaciones profundas aún no se han generalizado, pero que las superficiales empiezan a penetrar en una amplia gama de sectores.

Como esperaba Anthropic, el conjunto de datos no muestra signos de que los empleos estén siendo completamente automatizados por la IA. Por el contrario, la IA está penetrando gradualmente en muchos segmentos de tareas de la actividad económica, afectando sólo a algunos grupos de tareas más que a otros. Según los analistas, esto es una prueba más de que las actuales tecnologías de IA favorecen las mejoras a nivel de tarea frente a las sustituciones a nivel de puesto de trabajo.

La relación entre la adopción de la IA y los niveles salariales. La base de datos O*NET proporciona datos sobre el salario medio anual de cada ocupación en EE.UU. Anthropic incorpora esta información a su marco analítico, lo que le permite comparar el nivel salarial medio de cada industria con el grado de utilización de la IA en sus tareas relacionadas.

Un hallazgo interesante es que el uso de la IA es relativamente bajo para los empleos de ingresos bajos y muy altos (que suelen requerir un alto grado de habilidades manuales, como peluqueros y obstetras). En cambio, las ocupaciones específicas de los niveles de ingresos medios a altos, como programadores informáticos y redactores publicitarios, mostraron una gran dependencia de la IA en los datos de Anthropic. Los observadores han comentado que este fenómeno es instructivo, pues sugiere que la IA puede tener más probabilidades de encontrar aplicación en empleos basados en el conocimiento de cualificación media y renta media, mientras que es relativamente menos sustituible en empleos que requieren un alto grado de habilidad manual o una pericia extrema.

El gráfico muestra la relación entre el salario medio anual de una ocupación (eje x) y el porcentaje de diálogos Claude en los que interviene esa ocupación (eje y), y destaca algunas ocupaciones representativas.

Desglose de automatización y mejora. Anthropic también profundiza en cómo se "realizan" las tareas: concretamente, qué tareas tienden a ser "automatizadas" (la IA realiza la tarea directamente, como formatear un documento) y qué tareas son "aumentadas" (la IA colabora con el usuario para completar la tarea). formateado), y qué tareas son "aumentadas" (en las que la IA colabora con el usuario para completar la tarea).

En conjunto, los resultados del estudio favorecen ligeramente el modelo de "aumento". De todas las tareas analizadas, 57% pertenecen a aplicaciones de aumento y 43% a aplicaciones de automatización. Esto significa que en algo más de la mitad de los escenarios de aplicación, el papel de la IA no es sustituir a los humanos en la realización de tareas, sino más bien "sinergizar" con los humanos participando en la validación (por ejemplo, revisando el producto del trabajo del usuario), el aprendizaje (por ejemplo, ayudando al usuario a adquirir nuevos conocimientos y habilidades) y la iteración de tareas (por ejemplo, ayudando al usuario en la lluvia de ideas o la realización de tareas). (por ejemplo, asistir al usuario en la lluvia de ideas o la realización de tareas generativas repetitivas). El análisis de los expertos muestra que las aplicaciones aumentadas son ligeramente más comunes que las automatizadas, lo que sugiere que las herramientas de IA como Claude están actualmente más centradas en mejorar la productividad y la creatividad humanas que en sustituir directamente a la mano de obra humana.

La figura muestra el porcentaje de aplicaciones aumentadas frente a las automatizadas en el diálogo con Claude, así como la composición del desglose de subtipos de tareas dentro de cada categoría. Las definiciones específicas de los subtipos se explican en el documento de investigación de Anthropic. "Instrucción": delegación de tareas con una interacción humana mínima; "Bucles de retroalimentación": realización de tareas guiada por la retroalimentación del entorno; "Repetición de tareas": optimización de la ejecución de tareas mediante un proceso colaborativo; "Aprendizaje": adquisición de conocimientos dentro de cada categoría. aprendizaje": adquisición y comprensión de conocimientos; "validación": verificación y mejora de los resultados del trabajo.

Limitaciones del estudio

Este estudio de Anthropic ofrece una perspectiva única para comprender cómo la IA está reconfigurando el mercado laboral. Sin embargo, como toda investigación, el estudio tiene algunas limitaciones importantes. Las principales son:

• Definición de escenarios de trabajo: Anthropic es incapaz de determinar con exactitud si el uso que un usuario hace de Claude para realizar una tarea pertenece al ámbito laboral. Los usuarios que acuden a Claude en busca de asesoramiento sobre escritura o edición pueden estar trabajando en una tarea, pero también pueden estar simplemente realizando un pasatiempo personal (por ejemplo, escribir una novela). Los comentaristas han señalado que se trata de un reto metodológico inherente, y que es difícil para cualquier estudio basado en datos de diálogo de usuarios distinguir completamente entre escenarios laborales y no laborales.
• Interpretación del comportamiento de los usuarios: En relación con la cuestión anterior, Anthropic no entiende cómo utilizan realmente los usuarios los resultados de las respuestas de Claude. Por ejemplo, ¿copian y pegan directamente fragmentos de código? ¿Comprueban el contenido de las respuestas o las aceptan al por mayor y acríticamente? En los datos de Anthropic, algunos escenarios de aplicación que parecen "automatizados" pueden estar en realidad en modo "aumentado". Por ejemplo, un usuario puede pedir a Claude que escriba un memorándum completo en su nombre (lo que aparentemente está automatizado), pero luego hacer ediciones y retoques por su cuenta (lo que sería una mejora). Según los analistas, este fenómeno de "caparazón automatizado, núcleo humano" puede llevar a sobrestimar el grado de automatización.
• Limitaciones de las fuentes de datos: Actualmente, Anthropic sólo analiza los datos de los usuarios de los planes Free y Pro de Claude.ai, y no incluye los datos de los usuarios de API, Team o Enterprise. Aunque los datos de Claude.ai pueden contener algunos diálogos procedentes de escenarios no laborales, Anthropic ha utilizado un modelo lingüístico para filtrar los datos en un esfuerzo por retener sólo los diálogos relacionados con tareas profesionales, lo que mitiga en cierta medida el problema del sesgo de los datos. Aunque los intentos de filtrar los datos han mitigado el sesgo en cierta medida, basarse únicamente en las versiones gratuita y Pro de Claude.ai de los datos de usuario puede dificultar que se refleje plenamente la imagen real de las aplicaciones de IA a nivel empresarial, afirman los expertos.
• Errores en la clasificación de tareas: Debido al gran número absoluto de tipos de tareas, es posible que el sistema Clio haya etiquetado incorrectamente algunos de los diálogos durante el proceso de clasificación (véase el documento completo, especialmente el Apéndice B, para más información sobre cómo Anthropic validó los resultados del análisis).
• Limitaciones de las capacidades de modelización: Claude no tiene actualmente la capacidad de generar imágenes (salvo indirectamente a través de código), por lo que algunas aplicaciones creativas relacionadas con la imagen no se abordaron en los datos del estudio.
• Exceso de énfasis en la codificación de casos de uso: Dado que Claude ha sido promocionado como uno de los modelos de codificación más avanzados, Anthropic espera que los casos de uso relacionados con la codificación puedan estar sobrerrepresentados en los datos. Por ello, Anthropic no cree que la distribución de aplicaciones en el conjunto de datos actual sea totalmente representativa del panorama general de aplicaciones de IA. El revisor destaca que el equipo de investigación también reconoce con franqueza las limitaciones del conjunto de datos, especialmente dada la posición de Claude en el mercado como asistente de programación, lo que podría llevar a que los resultados de los datos estén sesgados hacia áreas como el desarrollo de software.

Conclusiones y futuras líneas de investigación

El uso de la tecnología de IA se está extendiendo rápidamente y las capacidades de los modelos de IA siguen creciendo. Es probable que el panorama del mercado laboral cambie significativamente en un futuro próximo. En consecuencia, Anthropic tiene previsto repetir muchos de estos análisis a lo largo del tiempo para seguir observando los posibles cambios sociales y económicos, y publicará periódicamente los resultados y los conjuntos de datos relacionados como parte del Índice Económico Antrópico, un proyecto de investigación que Anthropic parece decidido a perpetuar para seguir observando y analizando el impacto de largo alcance de la IA en la economía y la sociedad. Anthropic parece tener la intención de convertirlo en un proyecto de investigación a largo plazo y continuo que siga rastreando y analizando las trascendentales repercusiones económicas y sociales de la IA.

Estos tipos de análisis longitudinales ayudarán a Anthropic a profundizar en la compleja relación entre la IA y el mercado laboral. Por ejemplo, Anthropic podrá hacer un seguimiento dinámico de las tendencias en la profundidad de la adopción de la IA dentro de las ocupaciones. Si en el futuro la IA se sigue aplicando principalmente a tareas específicas, y sólo unos pocos empleos aplican la IA en profundidad a la gran mayoría de las tareas, entonces el futuro mercado laboral puede inclinarse más por una evolución iterativa de las ocupaciones existentes que por una extinción masiva. Anthropic también puede supervisar continuamente los cambios en la proporción entre automatización y aplicaciones aumentadas, captando así señales oportunas de las áreas en las que la automatización es cada vez más frecuente. Los analistas creen que el seguimiento de los cambios en estas métricas clave a lo largo del tiempo ayudará a determinar con mayor precisión si el impacto de la IA en el mercado laboral será un "impacto disruptivo" o una "evolución incremental".

La investigación de Anthropic proporciona datos valiosos sobre cómo se utiliza realmente la IA, pero no ofrece directamente recomendaciones políticas. Es poco probable que la respuesta a la pregunta de cómo prepararse adecuadamente para el impacto de la IA en el mercado laboral provenga únicamente de los resultados de investigaciones aisladas. Más bien requiere una combinación de pruebas, valores sociales y experiencia práctica de diversos campos, y Anthropic espera poder utilizar su nueva metodología de investigación para contribuir a una comprensión más clara de estas cuestiones críticas. El objetivo último de Anthropic no es sólo ofrecer investigación académica, sino también aportar ideas para la futura elaboración de políticas y estrategias de respuesta social.

Si desea información más detallada sobre los análisis y resultados de Anthropic, lea Documento completo.