Elio García
4 de jun de 2023
La Inteligencia Artificial generativa podría automatizar 300 millones de empleos
El pasado 28 de marzo, Goldman Sachs publicó un estudio que explicaba cómo la Inteligencia Artificial generativa podría automatizar 300 millones de empleos que, hoy por hoy, son llevados a cabo por personas. Adicionalmente, el informe señalaba que “el desplazamiento laboral originado por la automatización ha sido históricamente compensado por la creación de nuevos trabajos”. Como resultado, ello podría producir un ‘boom’ productivo, aumentando así el crecimiento económico.
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Wall Street se sube al carro. En este sentido, algunas empresas ya están aplicando la IA a sus procesos productivos. Es el caso de Domestika, firma que anunció el despido de 89 personas (el 45 % de la plantilla) y la implantación de la inteligencia artificial en sustitución de trabajadores de diversos departamentos, como el de traducción: 22 trabajadores a la calle. Por otro lado, hay empresas en Wall Street que están empleando herramientas como ChatGPT o similares para ayudar a los asalariados a realizar determinados tipos de tarea muy tediosas.
La IA en los fondos de inversión. Según informó Bloomberg recientemente, algunos fondos de inversión están incorporando la IA a su proceso productivo para realizar “tareas mundanas” que “desmoralizan” a los empleados, como revisar investigaciones de mercado, escribir lenguajes de programación y sintetizar el desempeño de las inversiones.
Objetivo: hacer negocio. El medio estadounidense indicó, además, que otras operaciones en las que se utiliza la IA son el cálculo del riesgo crediticio -mediante algoritmos mejorados con ‘machine learning’- y el procesamiento de lenguajes naturales para escanear noticias con el objetivo de hacer negocios. Adicionalmente, otras acciones potenciadas por son la búsqueda de información y las comunicaciones con los clientes.
IA para oportunidades de mercado La idea es que la máquina procese suficiente información financiera como para que, posteriormente, sea capaz de analizar el titular de una noticia corporativa, elaborar un porfolio o valorar las diversas opciones de una oportunidad de mercado. Según relató Bloomberg, el objetivo del uso de la IA generativa por parte de los fondos de inversión es mejorar el desempeño de las inversiones.
Trabajo más sencillo. Esa esa la razón por la cual Citadel, un fondo de inversión, estaba negociando, el pasado mes de marzo, una licencia para utilizar ChatGPT. Según afirmó su CEO, el multimillonario Ken Griffin, el 'chatbot' desarrollado por OpenAI “ahorrará una gran cantidad de trabajo que es realizado actualmente por la gente”, de una manera “automatizada” y “eficiente”.
Sintetizar procesos de búsqueda. Por su parte, el fondo Campbell & Comapny también está utilizando ChatGPT, según Bloomberg, para sintetizar los procesos internos de búsqueda y escribir código ‘boilerplate’. Su CEO, Kevin Cole, reconoció que, a pesar de que las herramientas de la IA generativa todavía no han alterado las reglas del juego, sí son útiles para la programación, edición e identificación y solución de errores y ‘bugs’ en los sistemas.
Nuevas hipótesis. Otra firma de inversión que está utilizando la IA en sus procesos es Man Group. Según su CEO, Rob Furdak, ChatGPT puede acelerar la parte inicial de las investigaciones a través del análisis de una gran cantidad de documentación académica y la detección e interpretación de patrones en bases de datos. Adicionalmente, Furdak indicó que ChatGPT puede aportar nuevos puntos de vista, hipótesis y líneas de investigación.
La gran banca se interesa por la IA. Por otro lado, JP Morgan también se ha sumado a esta tendencia entre las firmas de Wall Street. En su caso, el banco ha desarrollado un sistema que utiliza un programa de IA generativa, similar al usado por ChatGPT, para comprender los mensajes de la Reserva Federal y poder predecir su política monetaria. Esta herramienta se ha creado a través del análisis de los discursos pronunciados por la Reserva Federal en los últimos 25 años.
Entre halcones y palomas. Su objetivo es anticiparse a las subidas o bajadas de los tipos de interés. En este sentido, los análisis son registrados en una clasificación ‘Hawk-Dove Score’, la cual toma el nombre de los conceptos halcón (“hawk) y paloma (“dove”), utilizados para definir a los responsables de un banco central favorables a una política más restrictiva (relacionada con tipos de interés altos) o más suave (vinculada a tipos de interés bajos), respectivamente.
No hay un 100 % de efectividad. Otra herramienta que ejecutaba las mismas operaciones que el sistema desarrollado por JP Morgan es BERT, el algoritmo desarrollado por Google especializado en la interpretación de datos. Sin embargo, existen dudas acerca de la efectividad de estas herramientas. En este punto es importante recordar, por ejemplo, que ChatGPT funciona con datos recopilados hasta finales de 2021. Además, la IA ha demostrado que, a veces, puede cometer errores.
Fuente: Xataka
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