La IA ha desplazado a los juniors y ha devaluado los diplomas de Stanford - ForkLog: criptomonedas, IA, singularidad, futuro

# La IA ha desplazado a los juniors y ha devaluado los diplomas de Stanford

La inteligencia artificial ha devaluado los diplomas de los programadores de Stanford: el estatus de «estándar de oro» pasó a ser «bronce», escribe Los Angeles Times.

Los estudiantes de una de las mejores universidades de EE. UU. están en shock por la falta de ofertas de trabajo. Los periodistas destacan la rapidez de los cambios: cuando los graduados actuales ingresaron, ChatGPT aún no existía, y hoy en día las redes neuronales escriben código mejor que la mayoría de las personas.

«Los graduados de la facultad de informática de Stanford tienen dificultades para encontrar trabajo en niveles iniciales en las empresas tecnológicas más conocidas», — señaló el profesor adjunto del departamento de bioingeniería de la universidad, Yan Liphardt.

Las capacidades en rápido desarrollo de la inteligencia artificial generativa en programación han hecho que los desarrolladores experimentados sean más productivos, pero también han empeorado las perspectivas de empleo para los principiantes.

«El ambiente en el campus es sombrío. Las personas que buscan trabajo están muy tensas», — dijo un reciente graduado de la facultad de informática.

La crisis ha afectado a instituciones educativas en toda California, desde Berkeley hasta la Universidad del Sur de California. Los titulares con diplomas menos prestigiosos se encuentran en una situación aún más vulnerable.

Eylul Akgul contó que el año pasado obtuvo un diploma en informática en la Universidad Loyola Marymount. La joven no recibió ninguna oferta, por lo que regresó a Turquía para adquirir experiencia en una startup. Incluso después de regresar a EE. UU. con experiencia real, le tomó cuatro meses encontrar trabajo.

«El mercado laboral para los programadores se está volviendo muy saturado», — afirmó ella.

Salto tecnológico y mercado laboral

Tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022, podía programar en 30 segundos por sesión. Los agentes de IA modernos pueden codificar durante horas, realizar tareas básicas rápidamente y con menos errores.

Startups como OpenAI y Anthropic continúan ampliando su plantilla, pero esto no compensa la reducción de contrataciones en otros sectores. Según Stanford, el empleo entre desarrolladores principiantes de 22 a 25 años ha disminuido aproximadamente un 20% respecto a los picos a finales de 2022.

La competencia de la IA también se siente fuera del sector tecnológico. Se contrata un 13% menos de empleados en soporte al cliente y contabilidad en comparación con profesiones donde la automatización es más difícil (por ejemplo, cuidado de enfermos).

En Los Ángeles, cerca de 200,000 empleos están en riesgo. El 40% de las tareas que realizan empleados de centros de llamadas, editores y expertos en finanzas personales ya pueden ser transferidas a algoritmos.

Orgullo por la automatización

Muchas startups tecnológicas declaran abiertamente que están reduciendo contrataciones en el contexto de la implementación de inteligencia artificial.

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, dijo que entre el 70 y el 90% del código para algunos productos de la compañía fue escrito por Claude. Según su pronóstico, en cinco años desaparecerá casi la mitad de los puestos de nivel inicial para «camisas blancas».

El profesor de informática en la Universidad del Sur de California, Nenad Medvidovic, afirmó que si antes los gerentes de contratación necesitaban diez programadores, hoy necesitan dos ingenieros altamente cualificados y un agente de IA.

«Ya no necesitamos juniors. Ahora la inteligencia artificial programa mejor que los graduados de instituciones prestigiosas», — dijo el CEO de la startup de IA Vectara, Amr Avala.

Los programadores todavía son necesarios

La inteligencia artificial aún no está lista para reemplazar completamente a los desarrolladores. Hace bien las tareas estructuradas y repetitivas, mientras que el trabajo humano se ha desplazado hacia el control.

Los modelos modernos son potentes, pero inestables. Pueden resolver ecuaciones matemáticas complejas, pero también cometer errores en lógica básica.

Según uno de los estudios, las redes neuronales han ralentizado el trabajo de especialistas experimentados en un 19%, ya que dedican más tiempo a verificar el código y corregir errores.

El profesor de informática en LMU, John David N. Dionisio, recomienda a los estudiantes cambiar su enfoque de aprendizaje. La habilidad clave ahora es gestionar la inteligencia artificial y verificar cuidadosamente su trabajo.

Recordemos que en agosto Coinbase despidió a programadores que se negaron a usar inteligencia artificial en su trabajo.