Un estudio de la OIT subraya la utilidad y precisión de las herramientas de inteligencia artificial (IA) para evaluar una serie de ocupaciones laborales, en comparación con las evaluaciones humanas, sin embargo advierte que existen riesgos del uso de tales métodos para la investigación sociológica y ocupacional.
El documento Una construcción tecnológica de la sociedad: comparación de GPT-4 y encuestados humanos para la evaluación ocupacional en el Reino Unido, explica que entre las valoraciones de los individuos y las algorítmicas existe una alta correlación en la clasificación sobre el prestigio y el valor social de una selección de ocupaciones.
Esa «comprensión algorítmica» de las opiniones humanas generales permitiría el uso de la IA en la investigación ocupacional, con ventajas como la eficiencia, la rentabilidad, la rapidez y la precisión en la captación de tendencias generales.
No obstante, la pesquisa revela algunos problemas, el modelo de IA tendía a sobrestimar el prestigio y el valor de las ocupaciones asociadas a la economía digital o con fuertes componentes de marketing y ventas.
Por el contrario, hay una subestimación del prestigio y el valor social otorgados a algunas ocupaciones ilícitas o tradicionalmente estigmatizadas.
Además, los investigadores manipularon las instrucciones algorítmicas de la IA, demostrando que no era capaz de entender las jerarquías de prestigio y valor social de las ocupaciones tal y como las perciben las minorías demográficas en el contexto británico.
Los algoritmos actuales, advierte el texto, tienden a reflejar las opiniones de las poblaciones occidentales, educadas, industrializadas, ricas y demográficas, la cuales constituyen una minoría demográfica mundial, pero generadoras de la mayoría de los datos para entrenar los modelos de IA.
Aunque pueden ser una herramienta de investigación complementaria útil, conllevan el grave riesgo de omitir las opiniones de las minorías demográficas o los grupos vulnerables.
Los investigadores sostienen que estas limitaciones deben tenerse muy en cuenta a la hora de aplicar los sistemas de IA al mundo laboral, por ejemplo al asesorar sobre la carrera profesional o realizar evaluaciones algorítmicas del rendimiento.
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