Inteligencia artificial y mercado laboral: perspectivas de futuro

Este no va a ser el enésimo post tratando de explicar qué es la inteligencia artificial. Vamos a dar por supuesto que a estas alturas quien más quien menos ya se hace una idea, aunque sea aproximada, de lo que estamos hablando: la capacidad de ciertas máquinas de realizar funciones análogas a las capacidades cognitivas humanas (percibir, razonar, solucionar problemas y aprender de la experiencia).

Tampoco vamos a descubrir América si te decimos que la IA tendrá un enorme impacto en el mercado laboral a corto-medio plazo. Pero a lo mejor no te has parado a pensar en la doble vertiente de este impacto, tanto en el fondo como en la forma: la IA hará que cambie nuestra forma de trabajar, pero también modificará a fondo el mercado.

Estas reflexiones surgen de este webinar con Rafael Llanes, de Skyview, en el que tratamos a fondo el impacto de la IA tanto en un sentido general como en diferentes sectores laborales de una manera más específica.

El dato, el núcleo de la inteligencia artificial

Si algo tenemos todos claro es la importancia de los datos como materia prima con la que trabaja la inteligencia artificial. Cualquier información es susceptible de convertirse en datos, sobre todo si es seriable o equiparable (como la respuesta de mil personas a una misma pregunta, por decir algo).

Es interesante indicar que no se trata solamente de cantidad, que también, sino de calidad de datos. O sea, está bien que haya muchos, pero lo mas interesante es que vengan “cargaditos” de información. Y por encima de ambas cosas, cantidad y calidad, lo más importante es que los datos sean relevantes para lo que queremos que nuestra IA sepa y haga.

inteligencia artificial mercado laboral

La forma: la manera de trabajar

Hay un impacto de la IA digamos superficial en el mercado laboral que se refiere al modo de trabajar. Es decir, que nuestras herramientas de trabajo cambian, y a menudo trabajamos con desarrollos informáticos inteligentes. Es el caso de herramientas analíticas, bots conversacionales o programas para predecir tendencias y comportamientos (del clima o de un determinado perfil de cliente).

Esta inteligencia en forma de programas, aplicaciones e interfaces hombre-máquina está orientada a que podamos centrarnos en lo que realmente sabemos hacer: pensar. La IA se encarga primero de la recogida, la introducción y la gestión de datos, tareas rutinarias que nos quitan un montón de tiempo, y después de las inferencias lógicas más básicas.

Lo primero ya hace años que lo pueden hacer perfectamente programas informáticos old school, y los algoritmos se encargan, también desde hace años, de lo segundo. En ese sentido, hace tiempo que muchos de nosotros trabajamos con inteligencia artificial. En la traducción, por ejemplo; pero los programas no dejan de ser asistentes…

El fondo: el perfil del trabajador

Cuando se asimila la inteligencia artificial a un proceso de automatización de tareas no se va desencaminado. Pero cuando suponemos que esa automatización implica que las máquinas nos quitarán el trabajo, nos equivocamos. En realidad, estamos dejando en manos de máquinas algunas tareas y asumiendo otras, es decir, redistribuyendo la fuerza de trabajo y generando resultados de mayor calidad.

Esto significa que, en efecto, las máquinas harán algunos de nuestros trabajos, los más automatizables. Pero eso implica, al mismo tiempo, un montón de trabajo para idear, diseñar, llevar a la práctica, mantener, reparar y trabajar con los resultados que nos ofrezcan los avances tecnológicos en el trabajo basados en IA. Conclusión: desaparecen viejos trabajos y aparecen otros nuevos.

En esa dirección apunta este informe británico. Claro está que en el marco de una generación este cambio puede resultar traumático y haga que veamos el futuro del trabajo más negro de lo que es. Algo así les debió ocurrir a los tejedores luditas y a tantos otros representantes de oficios desaparecidos.

Una inclusión temprana de la IA en nuestros flujos de trabajo

Con estas cosas, como con el agua fría, lo mejor es meterse cuanto antes. Esto será enormemente variable en función de nuestro modelo de negocio. En muchos casos, lo ideal serán sesiones de reskilling que mantendrán tu talento en casa y le darán nuevas alas.

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