Un tema de ineludible actualidad según la mirada de dos especialistas: Daniel Hulme* y Gabriel Gurovich**
Una publicación de Contract Workplaces
En los últimos meses, la conversación sobre el futuro del trabajo ha estado marcada por el avance de la inteligencia artificial (IA), especialmente la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño, como ChatGPT. Desde los medios de comunicación, pasando por foros especializados y hasta las redes sociales, se han abordado ampliamente los retos que esta tecnología plantea para el mercado laboral, destacando tanto las oportunidades como los desafíos.
En esta nueva edición de Worktech, no podía faltar este tema. Para ello, contamos con la participación de reconocidos especialistas del sector que, lejos del exitismo y las predicciones simplistas, evaluaron desde sus particulares perspectivas los complejos y multifacéticos impactos de la IA en el futuro del trabajo.
Daniel Hulme*, experto mundial en IA y reconocido como uno de los 10 mejores directores de IA del mundo, proporcionó un marco nuevo y equilibrado para pensar en la IA, al mismo tiempo que analizó cómo las organizaciones pueden adoptar estas tecnologías de manera práctica y realista, evitando dejarse seducir por las exageraciones. Por su parte, Gabriel Gurovich**, disruptor de empresas, se encargó de desmitificar el impacto de la IA en el trabajo a 24 meses del boom de ChatGPT.
Cada vez hay más empresas interesadas en entender las capacidades actuales de la IA en el mundo del trabajo. Pero, su uso no está exento de desafíos, por lo que es importante abordarlo con una visión crítica, evitando el exceso de optimismo. Daniel Hulme nos conducirá en su charla hacia la comprensión de este nuevo fenómeno.
En los últimos tres años, afirma, hemos logrado que las máquinas se comuniquen en lenguaje natural y que reconozcan objetos e imágenes. Y, a menudo asumimos que, cuando las máquinas se comportan de manera similar a los humanos, esto es sinónimo de “inteligencia”. Sin embargo, lo que realmente queremos es construir sistemas que puedan tomar decisiones, aprender de los resultados y adaptarse para mejorar la próxima vez.
En lugar de centrarse en una definición rígida, Hulme prefiere ver la IA a través de las aplicaciones que pueden ayudarnos a resolver problemas en cualquier industria. Estas son algunas de sus principales categorías:
→ Automatización de tareas. Aplicar algoritmos para reemplazar tareas repetitivas que realizan los humanos puede generar mucho valor. No siempre es necesario recurrir a tecnologías de vanguardia como la IA generativa; a menudo, soluciones más sencillas son efectivas.
→ Generación de contenido. Los modelos de lenguaje actuales nos permiten crear contenido como imágenes, texto, sonido y video. Para las organizaciones, el objetivo es crear contenido específico y de calidad que conecte con su audiencia. Hoy podemos usar la IA para predecir activaciones, clics, ventas y más, siempre y cuando sepamos qué datos necesitamos para representar cómo las personas perciben las cosas.
→ Extracción de información. La IA nos permite extraer información relevante a partir de grandes volúmenes de datos. Su valor no solo reside en hacer predicciones, sino también en proporcionar explicaciones útiles para esas predicciones.
→ Toma de decisiones complejas. El verdadero diferenciador para las organizaciones es saber elegir el algoritmo adecuado para resolver cada problema específico, en lugar de pensar que solo la IA generativa es la solución.
→ Aumento de capacidades humanas. Además de la automatización, la IA también puede ayudarnos a superar nuestras limitaciones. Por ejemplo, podemos utilizar la IA para identificar sesgos y potenciar el conocimiento colectivo para resolver problemas de manera más efectiva.
Las organizaciones, hoy están adoptando metodologías tales como Agile, Scrum y Design Thinking, que permiten adaptarse más rápidamente a un entorno cambiante. Al implementar estas estructuras, se vuelve posible tomar decisiones basadas en datos, asegura Hulme. Agile y Scrum, por ejemplo, nos ayudan a cuantificar el trabajo y a asignar recursos de manera eficiente.
Aunque ya tenemos algoritmos poderosos que existen desde hace años, Hulme afirma que el verdadero desafío para las empresas no es tanto la tecnología como la calidad de los datos, el talento en IA y el liderazgo adecuado.
Además, es importante considerar factores críticos para desplegar la IA de forma segura y responsable: ¿los algoritmos que usamos son explicables u opacos? ¿Qué sucede si la IA falla? Estos son algunos de los “riesgos micro” que Daniel Hulme menciona.
Por otro lado, también existen riesgos más amplios, los llamados “riesgos macro”, que se refieren al impacto social y sistémico de la IA en los próximos años. Para abordarlos, Hulme utiliza un marco llamado PESTEL, que ayuda a las empresas a evaluar su entorno externo mediante el análisis de seis factores clave o “singularidades”. Este enfoque ayuda a identificar oportunidades y amenazas que pueden influir en el desempeño y la dirección de una organización.
→ Singularidad política.La desinformación generada por la IA y los “deep fakes” desafían la estabilidad de las instituciones políticas. Esta es una preocupación que debemos abordar de forma crítica.
→ Singularidad ambiental. La IA está aumentando el consumo energético, poniendo presión sobre nuestros recursos naturales. No obstante, si se usa adecuadamente, también podría ayudar a reducir la huella de carbono entre un 25% y un 50%.
→ Singularidad social. La IA está avanzando rápidamente en campos como la medicina, mejorando nuestras capacidades para monitorear y cuidar nuestra salud. Esto podría tener un impacto significativo en la calidad de vida y la longevidad.
→ Singularidad tecnológica. Algunos expertos consideran que en los próximos 10 a 20 años podríamos desarrollar sistemas significativamente más inteligentes que los humanos. Aunque esto puede parecer lejano, es importante discutir sus implicaciones éticas y sociales.
→ Singularidad legal. A medida que la vigilancia se vuelve ubicua, es crucial mitigar el uso indebido de estas tecnologías y prevenir la concentración de poder.
→ Singularidad económica. En los próximos años, veremos una explosión de innovación y nuevas oportunidades de empleo gracias a la IA. Es importante que esta tecnología sea accesible y útil para todos, y que no aumente la desigualdad.
Para cerrar su exposición, Daniel Hulme afirmó: “Creo que un mundo mejor es aquel donde todos seamos económicamente libres de contribuir a la humanidad como queramos, y la IA puede crear ese mundo”.
Para completar el panorama de la IA en el ámbito del mundo del trabajo, aún nos falta recorrer un trecho. Porque, aunque todavía estamos en los niveles en los que la IA es una herramienta, la idea de llegar a una instancia en la que sea autónoma y “creativa” abre preguntas complejas sobre nuestro rol en la supervisión y los límites de la tecnología. La charla de Gabriel Gurovich apunta en este sentido.
Según Gurovich, uno de los principales factores que explican el auge de la IA es la reducción de costos: lo que antes era caro, hoy está comenzando a ser accesible para todos. Actualmente, el gasto para usar estos modelos de lenguaje es mucho más bajo que hace 18 meses. Esto sugiere que la adopción de la IA continuará expandiéndose, con un impacto cada vez más profundo en nuestras vidas.
Para entender mejor hacia dónde nos dirigimos, Gurovich describe varios niveles de progreso en la IA. Actualmente, estamos en un nivel conversacional, en el que la IA puede responder a nuestras preguntas y generar contenido. En el siguiente nivel, se espera que la IA pueda generar ideas novedosas, aportando conocimientos nuevos y útiles.
En los niveles más avanzados, estaríamos hablando de agentes autónomos capaces de realizar tareas específicas sin intervención humana, y sistemas innovadores que podrían ayudar a mejorar procesos en una empresa o acelerar la investigación en áreas como el desarrollo de medicamentos.
Finalmente, Gurovich menciona un posible nivel de IA general en el que las máquinas podrían realizar cualquier tarea que actualmente hacemos los humanos, pero de una manera mucho más eficiente. Aunque aún no estamos en ese punto, la discusión sobre cómo la IA transformará la sociedad sigue abierta.
Si bien actualmente ya existen compañías 100% digitales donde el uso de la IA es evidente, todavía no se ha notado tanto en sectores como la construcción, el retail o los servicios financieros. Gabriel menciona que la expansión de la IA a empresas que no son completamente digitales o que se encuentran fuera de la órbita de Silicon Valley, dependerá de ciertos desarrollos clave:
→ Mayor capacidad de procesamiento en los prompts. Cuando los modelos de lenguaje puedan manejar una mayor cantidad de información en cada solicitud, la IA será capaz de procesar y aprender a partir de un contexto más amplio, lo cual facilitará las tareas más complejas.
→ Agentes autónomos con capacidad de actuación. Estos agentes podrían monitorear el estado de las cosas –ya sea en línea u offline– y actuar cuando sea necesario, acercándose al concepto de libre albedrío, pero bajo el control humano.
→ Del texto a la acción. En el futuro, la IA no solo generará texto, imágenes o videos, sino que también podrá ejecutar acciones directamente tales como construir software en respuesta a una solicitud. Esto democratizará aún más el acceso a herramientas para crear negocios y desarrollar proyectos.
A pesar del entusiasmo inicial, Gabriel señaló que aún existe cierta cautela con respecto a la IA. Su impacto en el trabajo, afirmó, solo será plenamente visible cuando la generación nativa de la IA –aquellos que nacieron en los últimos años– se incorpore al mundo laboral. Sin embargo, está convencido de que la IA es una de las innovaciones más profundas de la historia y de que, a largo plazo, cambiará profundamente la forma en que vivimos y trabajamos.
“¿Cuándo sucederá exactamente? Eso no puedo decirlo”, concluyó.
* Daniel Hulme tiene un doctorado en IA de la University College de Londres, donde también es emprendedor residente. Además, es profesor en la London School of Economics y miembro del cuerpo docente de Singularity University. También asesora a empresas y gobiernos y promueve la innovación tecnológica global. CEO de Satalia y director de IA en WPP.
** Gabriel Gurovich es Ingeniero Industrial Eléctrico y posee un postgrado en Tecnologías Exponenciales de Singularity University. Su carrera siempre ha estado vinculada al mundo de las tecnologías y la innovación, acelerando el desarrollo de nuevos negocios y colaborando con el surgimiento de startups apalancadas en el mundo digital y otras tecnologías emergentes. Es Presidente de Cuponatic Latam y miembro de la Junta Directiva de Farmaloop.
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