La IA no destruye empleos (todavía). Está cerrando la puerta a los que llegan

Hasta ahora, la mayoría de las mediciones sobre qué empleos están amenazados por la IA se basaban en evaluaciones teóricas. Usando datos de uso de Claude cruzados con la base O*NET y las estimaciones teóricas de Eloundou et al., los autores miden qué tareas se están realizando efectivamente con IA en contextos profesionales, ponderando más los usos vía API que los de asistencia directa al usuario. El resultado es revelador: la cobertura real es una fracción de la teóricamente posible.

[#3 rystan]

Yo no sé ver que la IA destruya empleos.

En los pocos casos que ha habido, como call centers, tocó hacer marcha atrás.

La IA es muy imperfecta. Comete errores graves constantemente (alucinaciones, lo llaman). No es posible corregir este comportamiento.

Detallo. Las alucinaciones provienen de los textos de los que bebe la IA. La IA no sabe distinguir entre los importantes y los no importantes. No distingue lo relevante de lo accesorio. No distingue lo comprobado de las bromas en reddit. No…   

[#4 ccguy]

#3 No sé en qué mundo te mueves pero el que piense que la IA no ha mejorado en el último año realmente está muy ciego.

[#5 rystan]

#4 Sólo he visto mejoras en el entrenamiento. Cada vez se sabe más trucos. Esto, mientras fluya el dinero, seguirá por este camino hasta un cierto límite. Pero es un espejismo. No implica ningna capacidad nueva.

[#6 ccguy]

#5 pues nada, sigue engañándote a ti mismo

[#7 rystan]

#6 Te pongo un video corto.

www.youtube.com/watch?v=k5w04RHCFpE

[#8 chocoleches]

#4 Siguen alucinando y es un problema estructural. No te puedes fiar y eso limita mucho lo que puedes hacer.

[#9 ccguy]

#8 Ya hace meses que escribiendo código está muy controlado, y además hacen mil cosas más que escribir texto.

[#13 rojo_separatista]

#8, yo creo que no termináis de entender el motivo por el cual alucinan, es cierto que es un problema de los propios modelos pero con ingeniería se puede mitigar y no hay ningún límite teórico sobre hasta qué punto se pueden llegar a mitigar las alucinaciones. Lo único irrebatible es que cada vez alucinan menos.

[#11 Brutomecanico]

#3 En el caso de nuestra empresa están intentando substituir a la gente de calidad que revisa llamadas. No está funcionando, pero cuando funcione, va a ser muy difícil que se adapte a cambios recientes. Siempre va a tener que haber una persona ahí por cada equipo gestionando errores. Y esto tiene consecuencias en los bonos de productividad así que van a tener al sindicato presionando por bajadas de sueldo encubiertas justificadas por una herramienta que no funciona porque directamente "no está al día" de las expresiones diarias que intercambian clientes y operadores.

[#12 rojo_separatista]

#3, te aseguro que el código que escribe la IA es más limpio, mejor documentado, más eficiente, más mantenible y con menos bugs que el código que son capaces de escribir a mano el 99% de desarrolladores. Lo que ocurre es que muy de vez en cuando los modelos de IA se quedan bloqueados en alguna petición muy concreta. Pero no te quepa la menor duda que la programación a mano va a morir completamente en muy pocos meses y luago vendrán la inmensa mayoría de tareas intelectuales.

Los modelos de IA…   

[#14 rystan]

#12 www.youtube.com/watch?v=8I_yeica3r4

[#15 rojo_separatista]

#14, premisa falsa, la IA ya está quitando el trabajo de desarrollador y a finales de años verás muchísimos despidos en el ámbito tecnologico. Adelanto que nada de lo que ocurra hará que cambies de opinión. No hay nada que pueda hacer la IA, sea lo que sea, que te lo pueda hacer replantear. Porque tus objeciones con la IA no son por lo que hace sino por lo que es.

[#16 rystan]

#15 Mis objeciones a la IA son por lo que es, efectivamente. O mejor dicho, por lo que no es. No puede razonar.

En consecuencia, no puede tampoco programar.

Por lo tanto es una máquina de copiar el código con el que se le haya entrenado. Para cosas muy sencillas, es muy probable que conozca la solución correcta. Para cosas complicadas, lo que hará es juntar trozos de otras cosas. El resultado no será usable. Requiere de intervención humana para filtrar, reintentar, reordenar, e incluso…   

[#17 rojo_separatista]

#16, desde el renacimiento que aprendimos que nuestras afirmaciones se deben basar siempre, en las observaciones y no al revés. Si tu opinas que la IA no puede razonar y no puede programar y se demuestra que resuelve problemas que no ha sido capaz de resolver nadie antes y puede escribir programas que no ha escrito antes hay que reformular tus hipótesis. Así ha funcionado el método científico los últimos 5 siglos y ha sido el motivo por el cual la civilización humana ha vivido este enorme…   

[#18 rystan]

#17 Hay dos cosas a tener en cuenta.

1. Yo puedo examinar un coche de los de gasolina y deducir de mi análisi que eso no va a poder navegar por el mar. No necesito hacer ninguna clase de prueba.
Con los transformers es lo mismo. Miras su funcionamiento y de ahí deduces que no será capaz de razonar, simplemente porque no tiene lo necesario para ello.

2. Es muy fácil auto engañarse mirando un texto generado por una máquina y tratarlo como si lo hubiera escrito una persona. Es un sesgo…   

[#19 rojo_separatista]

#18, falso, el método científico no se basa en desarrollar hipótesis plausibles, esto ya lo hacían los griegos, se basa en demostrar tus hipótesis. Si dices que un coche no puede navegar, lo pones en el mar y navega, tienes que revisar qué falla de tu premisa por muy lógica que te parezca.

Y eso no va de autoengaño, se trata de demostrar con argumentos y contra-argumentos dónde está la verdad. Si a final de año una IA ha resuelto un solo problema de Frointer Math, no se puede seguir afirmando que se limitan a copiar sin sentido, aprenden patrones que les permiten razonar y llegar a nuevas conclusiones expandiendo la frontera del conocimiento.

[#20 rystan]

#19 Un LLM predice la siguiente palabra. No puede hacer nada más.

Un LLM no tiene ni la menor idea de qué color es el cielo. Sólo sabe que "azul" suele seguir a las palabras "el color del cielo es el". No sabe qué es el cielo. No sabé qué es un color.

UN LLM no sabe contar. No sabe hacer matemáticas, absolutamente nada. No puede resolver ningún problema con ningún enunciado. Lo que sí que se puede hacer es trampa y entrenar al LLM para que se sepa una respuesta a un…   

[#21 rojo_separatista]

#20, no me cansaré de repetirlo, para saber si un LLM sabe o no sabe de qué color es el cielo se demuestra preguntándole de qué color y viendo que te responde, para saber si sabe hacer matemáticas se le proponen ejercicios avanzados de matemáticas y se mira si es capaz de resolverlos. Hace 5 siglos nos dotamos del metodo científico para eso, para alejarnos de las confabulaciones y el idealismo y basarnos en pruebas, lo cuantificable y lo material.

Entonces si tu hipótesis es que debido a su…   

[#22 rystan]

#21 www.techbuzz.ai/articles/new-research-claims-ai-agents-are-mathematica

[#23 rojo_separatista]

#22, de tu propio artículo: The AI agent debate boils down to a tension between mathematical truth and economic inevitability. Sikka's paper proves what many suspected - that pure LLMs can't be perfectly reliable. OpenAI's own research confirms hallucinations are permanent. But the industry isn't building pure LLMs anymore. They're building hybrid systems with verification layers, guardrails, and domain-specific architectures. Whether that's enough to overcome fundamental mathematical

…   

[#24 rystan]

#23 Añadir una calculadora para que pare ya de inventarse las multiplicaciones puede ser una buena idea, pero seguirá sin saber qué es el ceilo.

Sí que importa si lo sabe o no, porque por mucho que se haya aprendido la frase "de qué color es el ceilo", si se le pregunta con otras palabras o desde otro punto de vista, se perderá totalmente.

[#25 rojo_separatista]

#24, en eso se basa un buen método de evaluación, en proponer pruebas para ver si lo que ha aprendido es a memorizar o a razonar. De ahí que los nuevos benchmarks se basen en problemas abiertos para los que es imposible haberla entrenado.

[#1 omegapoint]

Si que los está destruyendo ya.
Igual no en empleo neto total, pero muchas compañías están recolocando o echando administrativos.

En la mía 30 este mes.

[#2 Aokromes]

todavia? anda que no.

[#10 fernando_sierra]

No decían que no había relevo generacional, pues asunto resuelto