El futuro del trabajo Capacítate o quedarás atrás
Capacítate o quedarás atrás
El auge de la Inteligencia Artificial está transformando fundamentalmente el mundo laboral. Según el informe de empleos del Foro Económico Mundial para 2023, los próximos cinco años verán 83 millones de empleos desplazados debido a cambios tecnológicos y económicos. Al mismo tiempo, podrían surgir 69 millones de nuevos roles a medida que las empresas adopten nuevas tecnologías y se desarrollen nuevos mercados. Esto constituye una reestructuración estructural de 152 millones de empleos, equivalente al 23% de los 673 millones de empleados representados en el conjunto de datos. El resultado neto es una posible pérdida de 14 millones de empleos, o el 2% de la fuerza laboral estudiada.
Estas estadísticas resaltan la naturaleza dual del impacto de la IA. Por un lado, la tecnología puede automatizar tareas rutinarias y repetitivas, liberando a los trabajadores humanos para que se centren en trabajos más significativos y creativos. Según el análisis de PwC, la IA y la robótica podrían contribuir hasta $15 billones al PIB mundial para 2030. Por otro lado, ciertos empleos inevitablemente se perderán debido a la automatización en sectores como la manufactura, el servicio al cliente, el transporte de camiones y el trabajo administrativo. No podemos ignorar este aspecto negativo incluso mientras buscamos maximizar los aspectos positivos.
A medida que las capacidades de la IA avanzan rápidamente, estamos escribiendo el próximo capítulo del futuro del trabajo. Pero esta no es una historia que solo la tecnología dictará. Las decisiones tomadas por los gobiernos, empleadores, educadores y trabajadores hoy determinarán si la IA sirve para aumentar el potencial humano o exacerbar las desigualdades sociales. La preparación proactiva y la implementación ética son clave para dar forma a un mundo impulsado por la IA donde la tecnología mejore las vidas y los medios de vida.
Reentrenamiento y Mejora de Habilidades
El ritmo del cambio tecnológico significa que la mayoría de la fuerza laboral global requerirá capacitación adicional en los próximos años. Según la perspectiva de empleos mencionada anteriormente en el informe del WEF, el 60% de los trabajadores necesitará ser reentrenado para 2027, pero solo la mitad tiene acceso actualmente a oportunidades adecuadas de mejora de habilidades a través de sus empleadores. En cuanto a las habilidades prioritarias para el futuro, se espera que el pensamiento analítico sea el área de enfoque principal de los programas de capacitación durante los próximos cinco años, representando el 10% de todas las iniciativas de reentrenamiento en promedio. La segunda prioridad es desarrollar el pensamiento creativo, que representará el 8% de los esfuerzos de mejora de habilidades. El entrenamiento en habilidades de IA y big data ocupa el tercer lugar, con un 42% de las empresas planeando enfocarse en ello.
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Otras habilidades clave que los empleadores buscan desarrollar incluyen liderazgo e influencia social, resiliencia y agilidad, y curiosidad y aprendizaje de por vida. Dos tercios de las empresas prevén obtener un retorno de su inversión en capacitación de habilidades en un año, en forma de beneficios como una mayor movilidad, satisfacción y productividad de los trabajadores.
Es importante destacar que algunas habilidades son mucho más prioritarias en las estrategias corporativas en comparación con su importancia actual percibida. La IA y el big data en particular tienen una clasificación mucho más alta en los programas de capacitación planificados en comparación con su papel evaluado en las fuerzas laborales actuales. Esto indica que las empresas lo ven como una competencia vital estratégica para el futuro. Existen brechas similares para el liderazgo y la influencia social, el diseño, el cuidado del medio ambiente, el marketing y las redes/ciberseguridad.
No se trata solo de prepararse para los empleos que se crearán; también se trata de adaptarse a los empleos que serán transformados. Las empresas están comenzando a reconocer que el costo de contratar nuevo talento capacitado externamente puede ser prohibitivo, y hay un valor inherente en retener a los empleados que ya están alineados culturalmente con la organización. Otro factor crítico es la alineación de los programas de reentrenamiento con los objetivos estratégicos más amplios de la empresa. En lugar de módulos de capacitación genéricos; las habilidades enseñadas deben ser directamente aplicables a las necesidades comerciales y deben preparar a los empleados para futuros roles dentro de la organización.
Los empleadores que capaciten proactivamente a sus trabajadores podrían obtener una ventaja competitiva al tiempo que demuestran un compromiso con los empleados en medio de la disrupción. Sin embargo, la ejecución puede ser desafiante, ya que los empleados pueden ser escépticos acerca de la utilidad de los nuevos programas de capacitación, especialmente si ya están establecidos en sus roles actuales. La gerencia intermedia puede ver estas iniciativas como disruptivas para el flujo de trabajo o incluso como amenazas para su propia seguridad laboral. La comunicación sólida, los incentivos como aumentos salariales después de la capacitación y mostrar perspectivas claras de avance profesional son importantes para superar las barreras.
Riesgos y Desafíos Éticos de la Adopción de la IA
Mientras que el potencial de la inteligencia artificial es enorme, integrarla de manera responsable en las prácticas empresariales requiere navegar algunos riesgos significativos y dilemas éticos. A medida que los sistemas de inteligencia artificial asumen decisiones más importantes, debemos priorizar la transparencia, la responsabilidad y la supervisión humana.
Una de las principales preocupaciones es el potencial de mal uso de la inteligencia artificial, ya sea deliberadamente malicioso o no intencionado. Un grupo de académicos del MIT aboga por la creación de un Observatorio Global de Inteligencia Artificial (GAIO, por sus siglas en inglés) – un organismo de coordinación para recopilar datos, identificar riesgos y oportunidades, y proporcionar orientación sobre políticas de inteligencia artificial. Actualmente, diversas entidades recopilan conocimientos valiosos pero fragmentados sobre inteligencia artificial: los países realizan seguimientos de los avances nacionales, las empresas recopilan métricas de la industria y organizaciones como la OCDE analizan las políticas nacionales. Un GAIO consolidaría estos esfuerzos bajo un marco institucional para lograr una mayor transparencia, cumplimiento legal y responsabilidad social.
Otro riesgo radica en la opacidad de muchos sistemas de inteligencia artificial, lo que dificulta comprender cómo se llega a las decisiones. La falta de transparencia impide una evaluación adecuada y reduce la confianza. Un informe de 2022 del Instituto Nacional de Normas y Tecnología encontró que los modelos de inteligencia artificial a menudo toman decisiones impredecibles que contradicen los datos de entrenamiento cuando se prueban de manera más rigurosa. Si bien no todos los sistemas pueden ser completamente interpretables, se debe exigir cierto nivel de explicabilidad para la inteligencia artificial utilizada en contextos sensibles como la salud, las finanzas y la justicia penal.
Por último, los datos utilizados para desarrollar la inteligencia artificial deben ser evaluados en cuanto a calidad y posibles sesgos. Estudios han encontrado problemas desde algoritmos de reconocimiento de imágenes menos precisos para mujeres y personas de color, hasta el procesamiento del lenguaje natural que exhibe estereotipos de género. Como el aprendizaje automático depende en gran medida de los datos, los sesgos injustos pueden propagarse si los propios datos reflejan prejuicios sociales. La diversidad e inclusión en los equipos de inteligencia artificial también permiten la construcción de sistemas más éticos y empáticos. Integrar la ética en los valores organizacionales es clave.
¿Cómo navegar el futuro del trabajo?
Para aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial y mitigar los riesgos, se requiere un enfoque coordinado con responsabilidades claras para los principales actores. Los individuos deben centrarse en desarrollar continuamente habilidades a prueba de futuro como la adaptabilidad, la alfabetización tecnológica y el pensamiento creativo. Estudios muestran que estas habilidades centradas en lo humano serán más valiosas a medida que aumente la automatización. Tener una disposición para el reciclaje y la actualización de habilidades a lo largo de la carrera es esencial en la era de la inteligencia artificial.
Los empleadores deben proporcionar amplias oportunidades de actualización de habilidades utilizando recursos de formación internos y externos. También deben auditar los sistemas de inteligencia artificial en busca de ética y sesgos no deseados antes de implementarlos. Por ejemplo, Accenture recomienda que las empresas implementen marcos de inteligencia artificial responsables y midan el progreso mediante puntos de referencia. Es posible que los procesos de trabajo necesiten ser rediseñados para integrar de manera efectiva las capacidades humanas y de inteligencia artificial.
Los gobiernos tienen la responsabilidad más amplia. La financiación de programas de reciclaje a gran escala, la provisión de infraestructura digital y el desarrollo de estándares y regulaciones éticas de inteligencia artificial son intervenciones cruciales en la política pública. La Comisión Europea planea invertir 1.000 millones de euros anualmente en el desarrollo de habilidades avanzadas. También es necesario ajustar continuamente las estructuras de impuestos e incentivos para equilibrar las ganancias de productividad con el mantenimiento del empleo.
Las instituciones académicas también deben renovar los planes de estudio para desarrollar talento preparado para la inteligencia artificial. Las escuelas deben enseñar el pensamiento computacional y el razonamiento ético desde temprana edad para preparar a las futuras generaciones. La adopción responsable de la inteligencia artificial requiere una acción colectiva de todos los interesados.
