La escasez de capital de Ai que aún no se ha solucionado

Cuando se analizan juntos la IA y la mano de obra calificada, a menudo es el desempleo inminente el que causará la IA, ya que reemplaza a los trabajadores calificados y permite a las empresas operar de manera más productiva con menos personas. Los puntos que se pasan por alto en esta conversación son la hiperfijación de los trabajos “profesionales” y la mano de obra que se destinará a la infraestructura que obviamente dejará obsoletos a muchos de nuestros programadores informáticos y correctores de bajo nivel. Dejando de lado esta eventualidad por el momento, la relación actual entre el capital humano y la infraestructura de Ai es más prosaica. Como ilustra el Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales, actualmente estamos experimentando una escasez de electricistas, soldadores, trabajadores de la construcción y técnicos de HVAC calificados, todos los cuales se consideran trabajadores calificados. No tenemos los programas de aprendizaje disponibles para satisfacer esta demanda. Si bien los gobiernos y las corporaciones están abordando este problema, un sustituto factible sería la inmigración de trabajadores calificados. Esto podría no ser políticamente viable en el corto plazo.

Tal como están las cosas según las actuales proyecciones de alto nivel (aquellas en las que la revolución de la IA sigue siendo tan significativa como la segunda revolución industrial), la Estados Unidos necesitará 140.000 más trabajadores calificados; la estimación más baja todavía pide 63.000. Utilizando índices de mano de obra que nos permiten comprender el tipo de mano de obra necesaria para construir cada nuevo megavatio de capacidad del centro de datos (en otras palabras, horas-hombre), vemos que cada megavatio de capacidad del centro de datos Ai requiere alrededor de 1.800 horas de electricista. Los centros de datos de IA están en el rango de cientos de megavatios y, a medida que crece la demanda, también lo hará nuestra deficiencia. Necesitamos aumentar los programas de aprendizaje en un 50% para 2030 y eso trae sus propios problemas. Suponiendo que el estado o las corporaciones privadas quisieran financiar estos programas (algunas grandes empresas tecnológicas se han asociado con universidades locales), la pregunta sigue siendo: ¿quién impartiría estos cursos? Los instructores de los programas ampliados provendrían de la fuerza laboral actual, eliminándolos de la fuerza laboral. No podemos formar a la próxima generación de técnicos cualificados sin eliminar ahora la mano de obra cualificada de la fuerza laboral.

Para tener la oportunidad de cambiar de rumbo y ponerse al día en esta competencia de IA, no debemos pasar por alto los fundamentos. La carrera de Ai requiere más que cantidades arbitrariamente grandes de inversión financiera y especulación; Estos complejos programas informáticos se ejecutan en computadoras cada vez más grandes e intensivas, y eso a su vez significa centros de datos y los materiales de los que están hechos, las personas que los construyen y la energía que los alimentará. Si bien los debates sobre los centros de datos son una energía común, la necesidad de capital humano capacitado queda fuera del discurso público. Pasar por alto este componente crítico nos está costando un tiempo que no tenemos. Estamos perdiendo la carrera por el dominio de la IA a medida que abandonamos empleos duraderos de clase media que resistirán el desplazamiento de la automatización y la IA generativa. El progreso tecnológico no debe producirse a expensas de buenos empleos, sino crearlos y conectarlos. Este análisis del CSIS se produce cuando China abre el primer centro de datos submarino del mundo y como Telegraph informa a los ejecutivos estadounidenses sintiéndose “conmocionados” por la fabricación automatizada avanzada que han presenciado en China. Uno puede imaginar la peculiar sensación de intimidación que un ejecutivo podría experimentar mientras recorre una “fábrica oscura”, los gigantes de fabricación en los que operan tan pocos humanos que no tienen motivos para mantener las luces encendidas y, por tanto, para ahorrar electricidad, no lo hacen.