Elon Musk Pondera Después de que el Mapa de Exposición Laboral de IA de Andrej Karpathy se Vuelve Viral
El último experimento viral de IA no provino de un grupo de expertos o de una fuerza de tarea del gobierno; provino de un sprint de codificación de fin de semana por el investigador de IA Andrej Karpathy que mapeó cuán vulnerable podría ser cada ocupación importante de EE. UU. a la automatización.
Casi 60 Millones de Empleos en EE. UU. Señalados como Altamente Expuestos en el Mapa de Automatización de IA de Karpathy
Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exdirector de inteligencia artificial (IA) de Tesla, lanzó un “Mapa de Exposición Laboral de IA” interactivo el 15 de marzo, analizando 342 ocupaciones extraídas del Manual de Perspectivas Ocupacionales de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS).
El proyecto evaluó aproximadamente 143 millones de trabajos en EE. UU. alimentando descripciones de trabajos en un modelo de lenguaje grande y asignando a cada rol una puntuación de exposición de cero a 10, midiendo cuánto podría, teóricamente, reconfigurar la IA ese trabajo.
Los resultados se mostraron en una visualización de treemap colorida alojada en karpathy.ai/jobs, donde el tamaño del rectángulo reflejaba los números de empleo y el color representaba los niveles de exposición, que iban desde verde para una interrupción mínima hasta rojo intenso para roles que podrían ver una automatización extensa. En resumen: cuanto más grande y más rojo era el cuadro, más atención demandaba.
En toda la fuerza laboral de EE. UU., el promedio ponderado de exposición se ubicó en alrededor de 4.9 de 10, sugiriendo un potencial moderado para la influencia de la IA en general. Pero los promedios ocultan mucho drama. Aproximadamente el 42% de los empleos estadounidenses—alrededor de 59.9 millones de trabajadores que ganan un estimado de $3.7 billones en salarios anuales—obtuvieron una puntuación de siete o más en la escala de exposición.
Desglosando aún más los números, aproximadamente 6.2 millones de empleos cayeron en la categoría de exposición mínima, mientras que 47.2 millones fueron clasificados como bajos. Otros 29.7 millones se ubicaron en el rango moderado. Las cifras más llamativas aparecieron en la parte superior de la escala: aproximadamente 34.7 millones de empleos se clasificaron como altos, y 25.2 millones cayeron en la categoría de exposición muy alta.
El análisis de Karpathy también produjo un giro contracorriente sobre el salario. Los trabajos de bajos ingresos que promedian menos de $35,000 anuales obtuvieron una puntuación de alrededor de 3.4.