La inteligencia artificial y su impacto en los empleos del mañana

¿Por qué la inteligencia artificial (IA) aún no ha sido bien aceptada en el ámbito laboral contrario a lo que sucede en otros ámbitos como el hogar?, esta pregunta tiene muchas respuestas posibles. Actualmente muchas empresas carecen de un área de negocios responsable, y cada vez más inversiones en materia tecnológica se realizan en la nube y por fuera del personal TI. Asimismo, existe una falta de foco en el aprovechamiento de la IA para dar solución a problemas o a casos complejos. Pese a lo que las personas puedan creer, la IA contribuirá con un amento de los empleos para 2020, beneficiando en sobremanera a las personas que se capaciten en la materia. Pese a que el rol de la IA pueda tardar unos años más para desarrollarse completamente, es preciso saber que es inevitable que se convierta en la base para realizar el trabajo en toda empresa. 

Redacción INCP a partir del artículo publicado por Rubén Belluomo-Yahoo.

Para mayor información, puede leer el artículo:” Tendencias de espacio de trabajo digital que prevalecerán este año” de la fuente Rubén Belluomo-Yahoo.

Inteligencia artificial: ¿está llegando a las oficinas? 

La adopción de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito corporativo ofrece más resistencia que en el ámbito doméstico, donde ya hay ciertos dispositivos, como por ejemplo Alexa, de Amazon, que tienen gran aceptación. La pregunta que debemos hacernos es: ¿qué es lo que evita la presencia de la IA en el mundo laboral?

Existen varias razones por las cuales se atrasa el ingreso de la IA en todos los niveles de la organización: en principio, está el hecho de que por lo general no existe un área o unidad de negocios responsable.

A primera vista, sería bastante evidente que el Chief Information Officer (CIO) o el equipo de tecnologías de la información (TI) fueran los responsables de lograr esto, pero con el surgimiento de la nube cada vez más inversiones en materia de tecnología se dan por fuera del personal TI.

De hecho, un estudio reciente de la consultora PwC, arrojó que los gastos en tecnología realizados por fuera del presupuesto del CIO aumentaron a un 68%, cuando antes era un 35%.

Hay una falta de foco en el aprovechamiento de la IA para resolver casos o problemas, y esto lleva a una dificultad para designar un líder específico que tome la responsabilidad de desarrollar y ejecutar su estrategia.

Si las empresas comienzan a implementar la IA en esas áreas donde los problemas suelen ocurrir con frecuencia, verán el mayor retorno de la inversión. Los proveedores de tecnología que se focalizan en estas áreas verán así una aceptación más rápida de la IA y podrán cuantificar claramente el impacto en su organización.

Cuando la tercerización comenzó a hacerse más común, muchos trabajadores protestaron por tener que capacitar a quienes los reemplazarían; y algo muy similar está ocurriendo actualmente con la capacitación de los robots que nos reemplazarán.

Según los datos arrojados por el reporte del ciclo de la consultora Gartner para tecnologías emergentes, la IA automatizará 1,8 millones de trabajos para el 2020. Esto provocará que quienes temen que sus trabajos se vean afectados, perderán incentivo para buscar oportunidades para implementar y adoptar nuevas tecnologías como la IA y el “machine learning”.

Pero también es importante reconocer el otro lado de la moneda de tecnología. El mismo informe de Gartner predice que la IA creará 2,3 millones de empleos para el 2020, lo que significaría un aumento neto de medio millón de puestos.

Es cierto que los empleos se verán afectados, pero la cantidad de trabajo disponible para las personas que se capaciten será mayor. El trabajo será diferente, y no existen garantías de que la gente experimentará una transición de manera fluida, debido a la resistencia al cambio. Actualmente, la IA se está desarrollando para hacer más que solo tareas simples y para resolver problemas complejos y tomas de decisiones en entornos no predecibles.

De la misma manera que las empresas automotrices deben cambiar la percepción del público con respecto a los autos autónomos, las organizaciones deben comunicar los beneficios relacionados con los cambios que producirá la IA. El temor puede ser un motivador impresionante, pero también lo puede ser la esperanza, si la gente tiene visibilidad de un futuro sustentable.

Uno de los desafíos más grandes es ¨entrenar¨ a la IA. Esto requiere de muchas cosas, como tiempo, datos, personas (especialmente científicos de datos). Hay una falta de este talento que impactará en el tiempo dedicado a la adopción, pero esta dependencia en las personas también significa un problema adicional: la parcialidad humana.

Los programas y algoritmos en los que se basa la IA son creados por personas que naturalmente poseen tendencias conscientes e inconscientes que inevitablemente afectan su trabajo. Esto podría cuestionar la integridad de los datos como también la interpretación de los resultados.

Para superar este y otros retos relacionados con la combinación de humanos y tecnología, han surgido nuevos campos de estudio, como la “ingeniería cognitiva”, una actividad multi-disciplinaria que busca analizar, diseñar y evaluar sistemas complejos de personas y tecnología.

Uno de los objetivos es desarrollar herramientas como la IA de manera que incorporen los procesos mentales humanos, las características de comportamiento para maximizar el impacto de las personas y la tecnología trabajando en conjunto. En lugar de crear un ambiente de “nosotros vs. ellos”, el aumento de las funcionalidades humanas con inteligencia artificial permitirá lograr considerablemente más de lo que podría hacerse por separado.

Visionarios como Elon Musk ya han empezado a investigar cómo las interfaces cerebrales (BMIs) pueden eventualmente crear interacciones fluidas entre las personas y la tecnología. Mientras tanto, debemos ver cómo brindar las herramientas y recursos a los empleados para aumentar su productividad, eficiencia y compromiso.

El rol de la IA en el mundo laboral puede tardar unos años en desarrollarse por completo, pero sin dudas es inevitable que se convierta en la base para estructurar y realizar el trabajo.

Fuente: Rubén Belluomo – Yahoo

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