Un análisis de 15 millones de interacciones con Gemini sugiere que la IA todavía complementa a los trabajadores, en lugar de automatizar ocupaciones completas.
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• Google Research analizó 15 millones de interacciones anonimizadas de Gemini vinculadas con actividades laborales.
• Solo 21% de las tareas laborales alcanzó un nivel significativo de uso de Gemini, mientras 29% de las ocupaciones no superó ese umbral en ninguna tarea.
• Los trabajadores recurren principalmente a la IA para redactar, generar ideas, recuperar información y aprender, especialmente en tareas de baja experiencia.

Google no ve automatización masiva: Gemini aún complementa el trabajo humano

Las predicciones sobre la inteligencia artificial suelen presentar un futuro en el que los modelos superan a las personas en casi todas las actividades. También anticipan que grandes segmentos del trabajo de oficina podrían desaparecer en poco tiempo.

Sin embargo, un nuevo análisis de Google Research ofrece una imagen más moderada sobre el uso actual de estas herramientas. El estudio no encontró evidencia que respalde la idea de una automatización masiva e inminente del trabajo administrativo.

Un mapa del uso laboral de Gemini

El equipo investigador creó el llamado AI & Economy ATLAS, un Estudio de Actividad, Tarea, Paisaje y Adopción. La investigación revisó 15 millones de interacciones anonimizadas realizadas mediante la aplicación Gemini, el Modo IA de Google y la API de Gemini.

El objetivo consistió en observar cómo utilizan realmente los trabajadores los modelos de IA. En lugar de medir únicamente las capacidades potenciales de la tecnología, los investigadores examinaron las tareas que las personas intentaron realizar con Gemini.

Para clasificar las conversaciones, el equipo empleó las Clasificaciones Ocupacionales Estándar de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos. También utilizó la base de datos O*NET, que ofrece un desglose más detallado de las actividades asociadas con cada ocupación.

El procedimiento incluyó una clasificación probabilística, porque los mensajes de los usuarios pueden ser ambiguos o no describir de forma directa una ocupación. Aun así, la revisión de personas encontró que el sistema representaba de manera confiable los usos laborales de Gemini.

El análisis inicial mostró que la IA tiene presencia en distintas ocupaciones, aunque su integración continúa siendo limitada. Google Research describió ese uso como superficial y abrumadoramente colaborativo, con poca automatización de tareas de extremo a extremo.

Las ocupaciones con mayor y menor uso

Los trabajos de oficina vinculados con computadoras, finanzas, artes y entretenimiento aparecieron sobrerrepresentados en los datos. Esto significa que su participación en las interacciones laborales con Gemini fue superior a su peso dentro de la economía estadounidense.

Entre los usuarios más intensivos figuraron los analistas financieros y de mercado. Los desarrolladores de software y los administradores de sistemas también mostraron un uso elevado de la IA para actividades relacionadas con su empleo.

El patrón fue distinto en ocupaciones con una fuerte dimensión física o presencial. Los vendedores, los trabajadores del transporte y los empleados de preparación y servicio de alimentos estuvieron muy subrepresentados en la muestra.

La diferencia no demuestra que estas ocupaciones sean completamente ajenas a la IA. Más bien, refleja que las interacciones analizadas se concentraron en actividades donde un modelo conversacional puede recibir instrucciones mediante texto, imágenes o documentos.

Los investigadores también identificaron ejemplos de trabajadores manuales que sí emplearon Gemini. Mecánicos de maquinaria industrial lo utilizaron para analizar resultados de pruebas y mensajes de error, mientras mecánicos automotrices consultaron sobre componentes, sistemas, cableado y desgaste de piezas.

La mayoría de las tareas aún no usa Gemini de forma significativa

Para medir la profundidad de la adopción, el equipo estudió con qué frecuencia los usuarios intentaron realizar tareas específicas de O*NET mediante Gemini. El análisis estableció un mínimo de 25 interacciones relacionadas para considerar que una tarea tenía un uso no despreciable.

Solo 21% de todas las tareas laborales analizadas alcanzó la categoría de “tareas de Gemini”. El resultado indica que la herramienta aparece en una parte reducida del conjunto de actividades que componen las ocupaciones.

En 29% de las ocupaciones, ninguna tarea laboral relevante superó el umbral de uso establecido. Para los investigadores, ese resultado sugiere que esos trabajos han recibido un impacto mínimo de la revolución de la IA hasta el momento.

Otro 30% de las ocupaciones registró un uso significativo de Gemini en menos de una cuarta parte de sus tareas. En esos casos, los humanos continúan realizando la gran mayoría de las actividades que integran cada puesto.

La adopción más extensa apareció únicamente en 3% de las ocupaciones. Allí, Gemini recibió consultas regulares para al menos tres cuartas partes de las tareas relevantes del trabajo.

Qué tareas delegan los trabajadores a la IA

Las ocupaciones más impactadas dentro del estudio incluyeron a los analistas y probadores de aseguramiento de calidad de software. También aparecieron los especialistas en recursos humanos y los especialistas en gestión de documentos.

El hecho de que Gemini intervenga en muchas tareas de una ocupación no significa que realice el trabajo completo de forma autónoma. La investigación distingue entre pedir asistencia, colaborar con el modelo y delegar una tarea de principio a fin.

Las tareas cognitivas representaron 86% de las interacciones medidas por volumen. Las actividades interpersonales y manuales, en cambio, quedaron subrepresentadas frente a su presencia en el conjunto del trabajo.

Dentro de las tareas cognitivas, los usos más frecuentes se relacionaron con la redacción y la generación de ideas. La recuperación de información y el aprendizaje también ocuparon un lugar destacado entre las solicitudes observadas.

Una proporción menor de las conversaciones correspondió a la automatización de actividades laborales. Esto ocurrió incluso en tareas consideradas rutinarias, lo que refuerza la diferencia entre utilizar IA como apoyo y sustituir completamente una función humana.

La IA se concentra en tareas de baja experiencia

El estudio encontró que las tareas cognitivas descargadas en Gemini exigían, en su mayoría, poca experiencia. Los investigadores estimaron la complejidad mediante factores como la complejidad y la entropía de las palabras empleadas en las descripciones de las actividades.

Entre las tareas sobrerrepresentadas estuvieron la reescritura de materiales en distintos idiomas. También aparecieron la redacción y la revisión de especificaciones de productos.

Estos ejemplos muestran un uso práctico de la IA en actividades repetitivas o de apoyo. Un trabajador puede ahorrar tiempo en una primera versión, una traducción o una consulta informativa sin entregar al sistema la responsabilidad completa de su puesto.

Las tareas más complejas registraron una menor presencia relativa en las interacciones. Esto sugiere que los usuarios son menos propensos a utilizar Gemini para las partes de sus empleos que demandan mayor experiencia.

El patrón podría cambiar si los futuros modelos se vuelven más útiles en actividades de alta especialización. También podría transformarse si los robots impulsados por IA mejoran su capacidad para ejecutar tareas manuales.

Complemento laboral frente a sustitución

En conjunto, los datos apuntan a que la IA funciona principalmente como complemento del trabajo existente. Los empleados automatizan tareas cognitivas rutinarias y, al mismo tiempo, colaboran con el modelo en actividades cognitivas no rutinarias.

Esta conclusión no elimina el debate sobre el impacto de la IA en el empleo. La adopción puede crecer, las herramientas pueden adquirir nuevas capacidades y las empresas pueden rediseñar sus procesos a medida que disminuyan los costos de implementación.

El estudio tampoco afirma que ninguna ocupación vaya a experimentar desplazamientos. Su alcance se limita a describir los patrones observados en un conjunto amplio de interacciones con Gemini y a compararlos con las tareas laborales existentes.

La evidencia disponible sí cuestiona las predicciones más tajantes sobre una desaparición inmediata del trabajo de oficina. En el uso actual, la tecnología parece resolver partes específicas de los puestos, no reemplazar de manera integral las funciones humanas.

Google Research concluyó que los patrones de uso apuntan a mayores rendimientos para la habilidad humana en dimensiones no rutinarias. Esas dimensiones todavía dominan buena parte de las descripciones laborales analizadas.

La noticia fue reportada por Ars Technica a partir del estudio de Google Research. El análisis citado muestra que la relación entre trabajadores y modelos de IA continúa siendo, por ahora, más colaborativa que sustitutiva.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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