No se ha demostrado que la inteligencia artificial haya mejorado las métricas de productividad, según JP Gownder, vicepresidente y analista principal de Forrester, quien afirmó que las aplicaciones actuales de IA no aparecen en las estadísticas de productividad. Gownder dijo El Registro que los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. indican que las introducciones tecnológicas pasadas, como las computadoras personales, no se correlacionaron inmediatamente con ganancias de productividad. El crecimiento anual de la productividad registró un 2,7% entre 1947 y 1973, luego disminuyó al 2,1% entre 1990 y 2001, y al 1,5% entre 2007 y 2019. Señaló que el impacto de la tecnología de la información en la productividad no siempre ha sido lineal. La observación de 1987 del economista Robert Solow, conocida como la Paradoja de Solow, afirmaba que los efectos de la revolución del PC eran visibles en todas partes excepto en las estadísticas de productividad; Gownder dijo que esto es válido para la IA actual. reciente de Forrester investigación Según los proyectos de sustitución de empleos por IA, la IA podría desplazar el 6% de los puestos de trabajo para 2030, por un total de aproximadamente 10,4 millones de puestos. Este impacto proviene de la automatización de procesos robóticos, la automatización de procesos comerciales, la robótica física y la inteligencia artificial generativa. Gownder indicó que estas pérdidas de empleos serían estructurales y permanentes, a diferencia de las típicas recuperaciones de empleo posteriores a una recesión. Para evaluar la susceptibilidad laboral, Gownder y su equipo analizaron alrededor de 800 tipos de trabajo y 34 habilidades definidas por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., consultando con 200 empresas. Su metodología se parecía a la utilizada por los académicos de la Universidad de Oxford Carl Benedikt Frey y Michael Osborne en su estudio de 2013 sobre la susceptibilidad a la informatización del trabajo. Esto permitió a Forrester calcular el «potencial de automatización» en varios trabajos comparando las capacidades de IA con tareas y categorías de trabajo identificadas. Gownder también discutió la efectividad de las implementaciones de IA dentro de grandes organizaciones, señalando que «muchas cosas de IA generativa no funcionan realmente». Citó un estudio del MIT que indica que el 95% de los proyectos de IA generativa no han producido beneficios y pérdidas tangibles, lo que se traduce en un retorno real de la inversión. Los datos de McKinsey mostraron hallazgos similares: aproximadamente el 80% de los proyectos no lograron generar valor. Estos resultados sugieren que la IA todavía no está provocando un desplazamiento generalizado de puestos de trabajo. Aclaró que los recientes recortes de empleo a gran escala fueron principalmente decisiones financieras, no impulsadas por la IA, aunque algunas empresas están retrasando la contratación para puestos vacantes para evaluar el potencial de la IA para hacerse cargo de esas tareas. Gownder sugirió además que, históricamente, las pérdidas de empleos en sectores como el manufacturero estadounidense a menudo fueron impulsadas por la globalización, no únicamente por la robótica. Ve un paralelo con la IA, donde la subcontratación, debido a la mano de obra más barata, a veces puede atribuirse erróneamente a una pérdida de empleo impulsada por la IA.
