Business Insider señaló que los trabajadores aún tienen un poco de tiempo antes de que la inteligencia artificial (IA) termine por ‘robarse’ sus actuales puestos en las empresas o negocios.

La publicación destacó que un nuevo estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) arrojó que la IA aún podría ser demasiado cara para reemplazar a algunos trabajadores.

Los investigadores examinaron la rentabilidad de automatizar tareas, centrándose en roles que podrían utilizar la visión artificial, un tipo de inteligencia artificial que obtiene información de imágenes y videos.

El estudio encontró que menos del 25 por ciento de los trabajos reemplazados por visión artificial serían rentables para automatizar.

En algunos casos, los trabajadores siguen siendo más económicos porque la tecnología de reconocimiento visual asistido por inteligencia artificial es cara de instalar y operar.

"Descubrimos que solo el 23 por ciento de los trabajos 'expuestos' a la visión artificial serían rentables como para que las empresas la automatizaran debido a los grandes costos iniciales de los sistemas de IA", indicaron los investigadores en el artículo.

El estudio es uno de los primeros intentos de estimar qué tareas son económicamente viables de automatizar para las empresas estadounidenses, destacó Business Insider.

Mientras que otras investigaciones han buscado identificar las tareas y roles más expuestos a la automatización por IA, esos estudios han pasado por alto en gran medida las implicaciones económicas de instalar la tecnología.

"Las máquinas robarán nuestros trabajos" es un sentimiento expresado con frecuencia durante épocas de cambio tecnológico rápido.

Tal ansiedad ha vuelto a surgir con la creación de grandes modelos de lenguaje, dijeron los investigadores del MIT.

Señalaron que las predicciones y estudios anteriores eran notoriamente vagos sobre el cronograma y la extensión de la automatización "porque no consideran directamente la viabilidad técnica o la viabilidad económica de los sistemas de IA, sino que utilizan medidas de similitud entre tareas y capacidades de la IA para indicar la exposición".

Con información de Reforma