IA y ciencias sociales: apuntes y aplicaciones Sebastián Freille
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Posdoctorado en Inteligencia Artificial (IA)

Patrones y tendencias en relación a la oferta y demanda de aplicaciones de IA

El ecosistema AI

  • Puede pensarse el ecosistema IA compuesto por los siguientes subsistemas
    1. Aplicaciones de IA generativa –audio, video, texto y código
    2. Datos –infraestructura, bases relacionales
    3. Modelos fundacionales –sistemas integrados
    4. Poder computacional –nubes, warehouses
    5. Chips –unidades de procesamiento

El nuevo petróleo: los datos

El crecimiento de la oferta

  • Inversión cada vez mayor en data centers:
    • Microsoft: $46 billones (2024); Google: $33 billones (2024); Meta: $27 billones (2024); Amazon: $19 billones (2024)
  • Dos tercios de la inversión va a entrenamiento de modelos, el resto de la inversión se destina a ejecución de modelos para el usuario final
    • estimado alrededor de $320 billones en 2025 –i.e. aumento planeado de \(156%\)!
  • Entre el \(20%\) y \(25%\) del total de inversión de capital de en las empresas del \(S\&P500\)

La IA generativa como shock de productividad

  • La IA generativa tiene ciertamente características de una mejora tecnológica –impacto en economía depende de velocidad e intensidad de adopción
    • \(40\%\) población usa IA generativa, \(23\%\) de los empleados la usaron al menos una vez la semana pasada y \(9\%\) de los empleados la usan todos los días [Bick et al (2025)]
    • sólo un \(5.4\%\) de las empresas han formalmente adoptado IA generativa [Bonney (2024)]
  • Proyecciones optimistas suponen aumentos impresionantes de la productividad real por trabajador duplicació en EEUU y triplicación en Europa
    • …pero

Efectos sobre mercado laboral

  • Acemoglu & Restrepo (2022) brindan una primera estimación de efectos de automatización sobre salarios reales
    • entre el 50% y el 70% de los cambios en la estructura salarial de EEUU de las últimas 4 décadas se explican por declinación de salarios relativos de grupos de trabajadores especializados en tareas que enfrentan automatización rápida y creciente (minería, productos químicos, automóviles, transporte y computación y electrónica)
  • Además muestran que cambios grandes en salarios relativos y desigualdad pueden ir de la mano de cambios moderados en productividad

Efectos sobre mercado laboral

Ocupaciones: baja y alta exposicion a la IA

Baja exposición Alta exposición
Cocineros Intérpretes
Albañil Contadores
Atletas Asistenes legales y administrativos
Mecánicos Auditores
Operador de maquinas Escritores y autores

¿Para qué usa la IA la gente?

¿Para qué usa la IA la gente? (cont.)

  • Difícil intuir patrones y tendencias \(\longrightarrow\) cambio continuo en usos y aplicaciones en parte por nuevas ofertas de productos customizados
    • aplicaciones de IA que matchean cada vez mejor intereses de la demanda
  • Mix heterogéneo entre habilidades técnicas y habilidades blandas
    • actividades de alto nivel técnico altamente estructuradas y repetitivas junto a actividades de nivel técnico bajo y medio bajamente estructuradas y repetitivas

El caso de los LLMs

Modelos de lenguaje

  • Un modelo de lenguaje en su esencia básica no es más que una distribución de probabilidad sobre todas las secuencias de palabras que pueden ser habladas o escritas (en un determinado lenguaje, en un determinado contexto)
    • en esencia una aplicación de la teoría frecuentista de la probabilidad aplicada a grandes conjuntos de secuencias de palabras

Modelos de lenguaje (cont.)

Modelos de lenguaje (cont.)

Modelos de lenguaje: usos

Modelos de lenguaje: progreso

  • Los modelos de lenguaje han progresado enormemente en los últimos 30 años
    • desde los modelos N-grama –basados en descomposicin de secuencias de palabras- hasta los modelos de lenguaje neurales –permiten obtener diferentes representaciones de palabras según contexto- como GPT-3
      • el progeso en cuestiones como fluidez es notable!

Modelos de lenguaje: progreso (cont.)

Aplicaciones de IA en ciencias sociales

Modelos de lenguaje: aplicaciones

  • En un paper fundacional, Korinek (2023) estudia cómo los LLMs tienen un potencial significativo para revolucionar la investigación en economía (y otras ciencias sociales)
  • Provee un listado de casos de uso agrupados en 6 (seis) áreas: 1) creatividad y feedback; 2) escritura; 3) contexto de investigación;
    1. análisis de datos; 5) programación (coding); y 6) derivaciones matemáticas
    • ganancias de productividad en investigación diferenciales según tareas

Modelos de lenguaje: aplicaciones (cont.)

  • Las tareas y actividades con mayor potencial de asistencia por parte de los LLMs son
    • altamente útiles \(\longrightarrow\) brainstorming; resumir, editar y evaluar texto; resumir y acotar tema; condensar videos de Youtube; formatear referencias; traducción de texto; escribir, explicar, traducir y depurar código; reformatear datos; clasificar y categorizar texto; extraer sentimiento
    • útiles \(\longrightarrow\) revisar referencias bibliográficas; explicar conceptos; encontrar fuentes de datos; crear figuras; diseñar modelos; derivar ecuaciones

Modelos de lenguaje: aplicaciones (cont.)

Modelos de lenguaje: aplicaciones (cont.)

Modelos de lenguaje: aplicaciones (cont.)

Modelos de lenguaje: aplicaciones (cont.)

  • Los LLMs se presentan potencialmente como un tutor personal 24/7 para estudiantes de cualquier edad y dificultad
    • smarter learning
  • Algunas ideas
    • De la automatización al “aumento”
    • AI como un colaborador de la mente no una mera máquina de respuestas
    • Andamiaje adaptativo –IA se ajusta al nivel de cada persona
    • Prompting –focalizar en mejorar el prompting antes que ajustar continuamente las preguntas

Modelos de lenguaje: aplicaciones (cont.)

Aplicaciones IA: ejemplos

  • La ciudad de Filadelfia emprendió un enfoque integral para la mejora de su infraestructura urbana a través de la combinación de
    • herramientas tradicionales y GIS
    • IA a través de sensores instalados en diferentes unidades (automóviles, lamparas, edificios)
  • El programa se denomina SmartCityPHL y es un ejemplo muy relevante de como la IA puede automatizar tareas, optimizar tiempos de respuesta y brindar mayor accountability a los ciudadanos
  • Web: SmartCityPHL

Aplicaciones IA: ejemplos (cont.)

Aplicaciones IA: publicidad con IA

  • Un tema que genera preocupación entre académicos, policymakers y think-tanks es el de la irrupción de la IA en el mundo de la publicidad y propaganda fundamentalmente en el mundo de la política pero también en relación a políticas públicas
  • Creciente cantidad de estudios documentan un efecto importante de publicidad generada por IA sobre la credibilidad y capacidad de persuasión de la misma
    • Goldstein et al (2024) estudian esto en un experimento comparando propaganda real (extranjera) con propaganda IA generada

Aplicaciones IA: publicidad con IA (cont.)

Aplicaciones IA: publicidad con IA (cont.)

  • Potencial disruptivo en múltiples dimensiones
    • “desencantamiento” y polarización de preferencias ciudadanas
    • desconfianza en instituciones (democracia, justicia, elecciones) y organizaciones/profesiones (periodismo, educadores, científicos)
    • bajísimo costo de producción de fake news y propaganda engañosa
  • IA también puede proveer herramientas que balancean aquellos fenómenos pero hay un potencial mismatch entre ambos
    • disrupción tecnológica y empoderamiento digital \(\longrightarrow\) ¿es tan deseable como suena?

La IA en el mundo de la educación

Aplicaciones IA: corrección automática

  • Un aspecto crucial del mundo de la educación es la evaluación \(\longrightarrow\) ¿qué rol puede jugar la IA en esta dimensión de la educación?
    • Floden (2024) investiga diferencias entre la corrección de exámenes manual versus la corrección de exámenes automatizada (ChatGPT)
  • El \(70\%\) de los puntajes de ChatGPT estuvieron dentro de un rango de \(10\%\) de los puntajes manuales; un \(31\%\) estuvieron dentro de un rango de \(5\%\) de los puntajes manuales
    • ChatGPT tiende a otorgar puntajes marginalmente mayores pero…
      • sólo en respuesta relativamente cortas

Aplicaciones IA: corrección automática (cont.)

Aplicaciones IA: corrección automática (cont.)

Aplicaciones IA: corrección automática (cont.)

  • Existen aún diferencias bastante importantes entre corrección automática y corrección manual. Esto es un problema en particular en cierto tipo de preguntas por lo que es dificil generalizar
    • un aspecto relevante es el de feedback y retroalimentación a los estudiantes
      • la corrección automática puede ayudar/complementar en este aspecto
  • Otros estudios tienden a coincidir con el anterior –la correlación entre puntajes y resultados por corrección automática y manual estan lejos de ser perfecta pero tienden a coincidir en los agregados

Aplicaciones IA: corrección automática (cont.)

Aplicaciones IA: educación inicial

  • Estudio basado en American School District Panel (ASDP) investiga el uso de IA en la educación K-12 en EEUU – \(66\%\) de educadores aún no usan IA; de los que usan IA en el aula, el \(75\%\) pretende usarla aún más en el futuro

Aplicaciones IA: educación inicial (cont.)

IA y ciencias sociales…

¿Quo vadis?

  • Prematuro aún juzgar el alcance, impacto y transformaciones que la IA causará en las ciencias sociales, tanto en el dominio de la investigación, de la política pública y de la educación
  • Indudablemente hay algunas dimensiones en que las herramientas de la IA están siendo usando regularmente por investigadores, educadores y funcionarios
    • automatización de tareas (mails, mensajes audio/texto, chatbots, replicación de código)
    • reemplazo gradual de cierto tipo de asistentes humanos
    • replicación y escalamiento de tareas (corrección, revisión, traducción)