Para muchos sectores, la IA generativa tendrá una incidencia positiva en el trabajo y la sociedad, pero no para todos, algunos de los cuales son muy glamurosos. Uno de ellos donde los efectos ya se están empezando a sentir es la banca de inversiones de los bancos top, esas firmas que son las protagonistas de Wall Street. Estamos hablando de Goldman Sachs, Morgan Stanley, Deutsche Bank o JPMorgan Chase.

Son empresas que compiten ferozmente por un grupo reducido de clientes y operaciones. Quizás el trabajo más emblemático del sector sea el de analista financiero. Decenas de miles de graduados en economía, negocios o MBA compiten por unas 200 posiciones por banco cada año. Suelen ser contratos de dos años, con un salario que comienza en más de 100.000 dólares, sin incluir "bonuses". Es uno de los trabajos más buscados por los MBA, especialmente en zonas donde dominan las industrias financieras como Nueva York o Boston. De alguna manera, es el trabajo inicial clásico de un MBA.

¿Qué hacen? Bueno, lo que todos hemos visto en las películas: enormes hojas de Excel, informes en PowerPoint, análisis de estados financieros y reportes de prospectiva, M&A... Si tienes éxito, avanzas a asociado, director o director gerente... Algunos nombres conocidos que han seguido este camino son Michael Bloomberg y Stephen Schwarzman, ambos se han convertido en billonarios.

Pues bien, todas estas firmas están experimentando con la IA generativa y comienzan a tener previsiones basadas en estos pilotos, algo que va más allá de una simple opinión y son, cuando menos, impactantes. Accenture estima que tres cuartas partes de las horas de trabajo podrían ser reemplazadas o complementadas con la IA generativa. Goldman Sachs, Morgan Stanley y otros bancos comentan que podrían reducir las contrataciones de juniors en dos tercios y no solo eso, también los salarios de los contratados. Jamie Dimon, el director ejecutivo de JPMorgan Chase en su carta anual a los accionistas, mencionaba que la IA generativa podría reducir algunas categorías de trabajadores y comparaba sus consecuencias con las de la máquina de vapor, la electricidad, los ordenadores o internet.

Jay Horine, codirector de la banca de inversiones en JPMorgan, mencionaba que podría reducir tareas de 10 horas a 10 segundos, pero que al mismo tiempo podría hacer el trabajo mucho más interesante.

Este es un caso particular de una tarea que se verá muy afectada por la irrupción de esta tecnología. La primera pregunta es ¿por qué? Más allá de que esta tecnología incide directamente en la banca de inversiones, es crucial darse cuenta de que se trata de un mercado inelástico, es decir, si el precio disminuye, no se incrementarán significativamente los clientes. La intuición sería que, siendo todo mucho más eficiente, los precios bajarían y más gente disfrutaría del servicio. Sin embargo, la naturaleza del mercado de banca de inversiones es tal que, aunque probablemente se dará alguna reducción de precios y alguna expansión del mercado, la demanda de personal disminuirá sin ser compensada por un incremento de los clientes. La inmensa mayoría de los mercados no funcionan así, pero este sí lo hace (por ejemplo, si los taxis fueran más baratos, más gente tomaría un taxi).

La segunda lección habla del fortalecimiento de las economías de escala. Goldman Sachs cuenta con 1.000 desarrolladores integrando sus conocimientos en sistemas propietarios de IA generativa, lo mismo ha hecho McKinsey y otras consultoras. Esto les proporciona una ventaja competitiva que otros no tienen.

La tercera lección es más personal. La IA generativa no es algo que se pueda aprender a utilizar de forma inmediata en un ámbito profesional, como en su momento lo fue Excel, la programación o el Freehand; requiere ser hábil en su uso. Aquellos profesionales que se conviertan en especialistas en el uso de la IA generativa en su campo serán contratados, quizás con salarios iguales o mejores que los actuales, a pesar de lo que ahora afirman los directivos de las empresas. Y los que no la conozcan quedarán excluidos, porque ya no podrán competir.

La lección final es clara: tanto a nivel personal como de país, no adoptar y no ser excelente en el uso de estas tecnologías sale caro, y en algunas profesiones como esta, sale muy caro.