Steven Miller y Tom Davenport (2021)[1] realizaron un análisis acerca de las implicancias de la Inteligencia Artificial (IA) en el futuro del trabajo. Estudiaron 29 casos de diferentes industrias, en donde los trabajadores interactúan con maquinaria potenciada con inteligencia artificial. 23 de estos casos son de Norteamérica, la mayoría de Estado Unidos y 6 casos del sudeste asiático, principalmente Singapur[2].
Los autores plantean 5 tesis acerca del futuro del trabajo y las comparan con un estudio similar realizado por el MIT. Revisemos las 5 tesis[3] y veamos cómo éstas pueden ayudarnos a adelantarnos a los cambios del trabajo en el país.
La tecnología no reemplazará pronto el trabajo humano de forma masiva
Los autores reportan que en los casos estudiados el uso de Inteligencia Artificial ayudó a los trabajadores a liberarlos de tareas repetitivas y monótonas. Les permitió concentrarse en tareas más complejas, tareas donde se requiere mayores habilidades y conocimiento. Muchas de estas tareas son nuevas por lo que se observó que la IA no sólo no elimina a los trabajadores sino que crea nuevos puestos de trabajo.
Esta conclusión es muy interesante, las promesas a futuro acerca de la mejora de la productividad por el uso de las soluciones de Inteligencia Artificial al mundo laboral se están dando ahora. Las empresas que entienden su valor como ventaja competitiva son las que se encuentran liderando el competitivo mundo de los negocios. Por otra parte, por el lado de los trabajadores, las exigencias son mayores, pues los nuevos puestos de trabajo creados requieren mayor conocimiento y especialización.
Es en este punto en donde, a nivel de país, tenemos que preguntarnos como empresa si estamos realizando los esfuerzos necesarios para desarrollar estas nuevas competencias en nuestra fuerza laboral y por el lado de los trabajadores deben ser conscientes de que deben desarrollar nuevas competencias (upskilling) necesarias para el futuro próximo.
Un punto a tomar en cuenta en las economías desarrolladas es el envejecimiento de la población. El MIT Task Force, equipo que estudia el futuro del trabajo, reportó que en las economías desarrolladas el uso intensivo de IA intenta suplir el vacío que se produce por el envejecimiento de la fuerza laboral. Como ya comentamos, los trabajos que se crean o permanecen activos, son los de mayores exigencias a nivel de conocimientos y habilidades. Se estima que los estados de los países desarrollados tendrán políticas migratorias más activas, captando el talento de países en vías de desarrollo como el nuestro. Oportunidad interesante para muchos trabajadores y sus familias, pero de un posible impacto negativo para la productividad de las empresas locales y la economía en general.
Los cambios organizacionales debido a la Inteligencia Artificial están sucediendo gradualmente
Los autores reportan que en los 29 casos de estudio, los sistemas basados en Inteligencia Artificial (IA), la infraestructura, las plataformas de soporte y los procesos asociados a este nuevo tipo de trabajo no se materializan de forma rápida ni fácil. La data es un desafío mayúsculo para las empresas. Muchos de estos casos iniciaron varios años antes del presente estudio y los resultados se vieron luego de un periodo de estabilización de las soluciones de IA cuando las empresas empezaron a percibir mejoras en la eficiencia y efectividad de sus procesos.
En mis varios años de experiencia profesional he sido parte de la transformación de la banca y la adopción de la Inteligencia Artificial en varias instituciones financieras. De forma similar a lo reportado en los casos de estudio, la adopción de esta nueva metodología ha presentado diferentes ritmos siendo generalmente los más adelantados las instituciones financieras con matrices en el exterior. Un punto interesante es que diversas áreas dentro de estas empresas han ido adoptando soluciones de IA, a ritmos diferentes, al ver los resultados en prácticas iniciales generalmente en las áreas de riesgos o comerciarles. Actualmente, se encuentra en boga la aplicación de IA en el área de recursos humanos en donde se valora cada vez más el potencial de la data para gestionar el ciclo de vida de los trabajadores en la empresa (People Analytics).
Davenport y Miller (2022) encontraron que, adicionalmente a todos los desafíos que implican la adopción de la IA en las empresas, el ganar la confianza de los trabajadores en el uso de los nuevos sistemas potenciados con Inteligencia Artificial en el trabajo diario puede tomar más tiempo que el desarrollo de los mismos modelos de IA. Tiene mucho sentido cuando hemos escuchado varias veces la respuesta “siempre lo hemos hecho de esta forma, ¿por qué cambiar?”. El cambio siempre será un reto para todos y el empuje de los líderes (fórmales e informales) será clave para adoptar estas nuevas tecnologías.
Un punto adicional para los que emprendan el camino de la adopción de Inteligencia Artificial, es que la mejor forma de mostrar el potencial de estas herramientas es empezar por proyectos pequeños que entreguen valor. Por ejemplo, la automatización de toda una campaña de ventas tomará tiempo y dinero[4], por lo que es mejor fasear el proyecto a través de metodologías ágiles que permitan entregar valor en cada iteración.
Los invito a continuar leyendo el articulo en la segunda parte de El Futuro del Trabajo y la Inteligencia Artificial (II)
Referencias
[1] Steven M. Miller and Tom Davenport, «AI and the Future of Work: What We Know Today», The Gradient, 2021
[2] Miller, S. and Davenport, T. “Working with AI: Real Stories of Human Machine Collaboration” (2022)
[3] Traducción libre del original en inglés.
[4] En la implementación de los proyectos estudiados se observó la Curva-J de productividad.
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