En los \u00faltimos meses, la conversaci\u00f3n 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 tama\u00f1o, como ChatGPT. Desde los medios de comunicaci\u00f3n, pasando por foros especializados y hasta las redes sociales, se han abordado ampliamente los retos que esta tecnolog\u00eda plantea para el mercado laboral, destacando tanto las oportunidades como los desaf\u00edos.<\/p>\n\n\n\n
En esta nueva edici\u00f3n de Worktech<\/em>, no pod\u00eda faltar este tema. Para ello, contamos con la participaci\u00f3n de reconocidos especialistas del sector que, lejos del exitismo y las predicciones simplistas, evaluaron desde sus particulares perspectivas los complejos y multifac\u00e9ticos impactos de la IA en el futuro del trabajo.<\/p>\n\n\n\n Daniel Hulme*, experto mundial en IA y reconocido como uno de los 10 mejores directores de IA del mundo, proporcion\u00f3 un marco nuevo y equilibrado para pensar en la IA, al mismo tiempo que analiz\u00f3 c\u00f3mo las organizaciones pueden adoptar estas tecnolog\u00edas de manera pr\u00e1ctica y realista, evitando dejarse seducir por las exageraciones. Por su parte, Gabriel Gurovich**, disruptor de empresas, se encarg\u00f3 de desmitificar el impacto de la IA en el trabajo a 24 meses del boom<\/em> de ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n Cada vez hay m\u00e1s empresas interesadas en entender las capacidades actuales de la IA en el mundo del trabajo. Pero, su uso no est\u00e1 exento de desaf\u00edos, por lo que es importante abordarlo con una visi\u00f3n cr\u00edtica, evitando el exceso de optimismo. Daniel Hulme nos conducir\u00e1 en su charla hacia la comprensi\u00f3n de este nuevo fen\u00f3meno.<\/p>\n\n\n\n En los \u00faltimos tres a\u00f1os, afirma, hemos logrado que las m\u00e1quinas se comuniquen en lenguaje natural y que reconozcan objetos e im\u00e1genes. Y, a menudo asumimos que, cuando las m\u00e1quinas se comportan de manera similar a los humanos, esto es sin\u00f3nimo de “inteligencia”. Sin embargo, lo que realmente queremos es construir sistemas que puedan tomar decisiones, aprender de los resultados y adaptarse para mejorar la pr\u00f3xima vez.<\/p>\n\n\n\n En lugar de centrarse en una definici\u00f3n r\u00edgida, Hulme prefiere ver la IA a trav\u00e9s de las aplicaciones que pueden ayudarnos a resolver problemas en cualquier industria. Estas son algunas de sus principales categor\u00edas:<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Automatizaci\u00f3n de tareas<\/strong>. Aplicar algoritmos para reemplazar tareas repetitivas que realizan los humanos puede generar mucho valor. No siempre es necesario recurrir a tecnolog\u00edas de vanguardia como la IA generativa; a menudo, soluciones m\u00e1s sencillas son efectivas.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Generaci\u00f3n de contenido<\/strong>. Los modelos de lenguaje actuales nos permiten crear contenido como im\u00e1genes, texto, sonido y video. Para las organizaciones, el objetivo es crear contenido espec\u00edfico y de calidad que conecte con su audiencia. Hoy podemos usar la IA para predecir activaciones, clics, ventas y m\u00e1s, siempre y cuando sepamos qu\u00e9 datos necesitamos para representar c\u00f3mo las personas perciben las cosas.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Extracci\u00f3n de informaci\u00f3n<\/strong>. La IA nos permite extraer informaci\u00f3n relevante a partir de grandes vol\u00famenes de datos. Su valor no solo reside en hacer predicciones, sino tambi\u00e9n en proporcionar explicaciones \u00fatiles para esas predicciones.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Toma de decisiones complejas<\/strong>. El verdadero diferenciador para las organizaciones es saber elegir el algoritmo adecuado para resolver cada problema espec\u00edfico, en lugar de pensar que solo la IA generativa es la soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Aumento de capacidades humanas<\/strong>. Adem\u00e1s de la automatizaci\u00f3n, la IA tambi\u00e9n 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 m\u00e1s efectiva.<\/p>\n\n\n\n Las organizaciones, hoy est\u00e1n adoptando metodolog\u00edas tales como Agile, Scrum y Design Thinking, que permiten adaptarse m\u00e1s r\u00e1pidamente 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.<\/p>\n\n\n\n Aunque ya tenemos algoritmos poderosos que existen desde hace a\u00f1os, Hulme afirma que el verdadero desaf\u00edo para las empresas no es tanto la tecnolog\u00eda como la calidad de los datos, el talento en IA y el liderazgo adecuado.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, es importante considerar factores cr\u00edticos para desplegar la IA de forma segura y responsable: \u00bflos algoritmos que usamos son explicables u opacos? \u00bfQu\u00e9 sucede si la IA falla? Estos son algunos de los \u201criesgos micro\u201d que Daniel Hulme menciona.<\/p>\n\n\n\n Por otro lado, tambi\u00e9n existen riesgos m\u00e1s amplios, los llamados “riesgos macro”, que se refieren al impacto social y sist\u00e9mico de la IA en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Para abordarlos, Hulme utiliza un marco llamado PESTEL<\/strong>, que ayuda a las empresas a evaluar su entorno externo mediante el an\u00e1lisis de seis factores clave o \u201csingularidades\u201d. Este enfoque ayuda a identificar oportunidades y amenazas que pueden influir en el desempe\u00f1o y la direcci\u00f3n de una organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Singularidad pol\u00edtica.<\/strong>La desinformaci\u00f3n generada por la IA y los “deep fakes<\/em>” desaf\u00edan la estabilidad de las instituciones pol\u00edticas. Esta es una preocupaci\u00f3n que debemos abordar de forma cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Singularidad ambiental.<\/strong> La IA est\u00e1 aumentando el consumo energ\u00e9tico, poniendo presi\u00f3n sobre nuestros recursos naturales. No obstante, si se usa adecuadamente, tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a reducir la huella de carbono entre un 25% y un 50%.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Singularidad social.<\/strong> La IA est\u00e1 avanzando r\u00e1pidamente en campos como la medicina, mejorando nuestras capacidades para monitorear y cuidar nuestra salud. Esto podr\u00eda tener un impacto significativo en la calidad de vida y la longevidad.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Singularidad tecnol\u00f3gica.<\/strong> Algunos expertos consideran que en los pr\u00f3ximos 10 a 20 a\u00f1os podr\u00edamos desarrollar sistemas significativamente m\u00e1s inteligentes que los humanos. Aunque esto puede parecer lejano, es importante discutir sus implicaciones \u00e9ticas y sociales.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Singularidad legal.<\/strong> A medida que la vigilancia se vuelve ubicua, es crucial mitigar el uso indebido de estas tecnolog\u00edas y prevenir la concentraci\u00f3n de poder.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Singularidad econ\u00f3mica.<\/strong> En los pr\u00f3ximos a\u00f1os, veremos una explosi\u00f3n de innovaci\u00f3n y nuevas oportunidades de empleo gracias a la IA. Es importante que esta tecnolog\u00eda sea accesible y \u00fatil para todos, y que no aumente la desigualdad.<\/p>\n\n\n\n Para cerrar su exposici\u00f3n, Daniel Hulme afirm\u00f3: \u201cCreo que un mundo mejor es aquel donde todos seamos econ\u00f3micamente libres de contribuir a la humanidad como queramos, y la IA puede crear ese mundo\u201d.<\/p>\n\n\n\n Para completar el panorama de la IA en el \u00e1mbito del mundo del trabajo, a\u00fan nos falta recorrer un trecho. Porque, aunque todav\u00eda estamos en los niveles en los que la IA es una herramienta, la idea de llegar a una instancia en la que sea aut\u00f3noma y “creativa” abre preguntas complejas sobre nuestro rol en la supervisi\u00f3n y los l\u00edmites de la tecnolog\u00eda. La charla de Gabriel Gurovich apunta en este sentido.<\/p>\n\n\n\n Seg\u00fan Gurovich, uno de los principales factores que explican el auge de la IA es la reducci\u00f3n de costos: lo que antes era caro, hoy est\u00e1 comenzando a ser accesible para todos. Actualmente, el gasto para usar estos modelos de lenguaje es mucho m\u00e1s bajo que hace 18 meses. Esto sugiere que la adopci\u00f3n de la IA continuar\u00e1 expandi\u00e9ndose, con un impacto cada vez m\u00e1s profundo en nuestras vidas.<\/p>\n\n\n\n Para entender mejor hacia d\u00f3nde nos dirigimos, Gurovich describe varios niveles de progreso en la IA. Actualmente, estamos en un nivel conversacional<\/strong>, 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 \u00fatiles.<\/p>\n\n\n\n En los niveles m\u00e1s avanzados, estar\u00edamos hablando de agentes aut\u00f3nomos<\/strong> capaces de realizar tareas espec\u00edficas sin intervenci\u00f3n humana, y sistemas innovadores<\/strong> que podr\u00edan ayudar a mejorar procesos en una empresa o acelerar la investigaci\u00f3n en \u00e1reas como el desarrollo de medicamentos.<\/p>\n\n\n\n Finalmente, Gurovich menciona un posible nivel de IA general<\/strong> en el que las m\u00e1quinas podr\u00edan realizar cualquier tarea que actualmente hacemos los humanos, pero de una manera mucho m\u00e1s eficiente. Aunque a\u00fan no estamos en ese punto, la discusi\u00f3n sobre c\u00f3mo la IA transformar\u00e1 la sociedad sigue abierta.<\/p>\n\n\n\n Si bien actualmente ya existen compa\u00f1\u00edas 100% digitales donde el uso de la IA es evidente, todav\u00eda no se ha notado tanto en sectores como la construcci\u00f3n, el retail<\/em> o los servicios financieros. Gabriel menciona que la expansi\u00f3n de la IA a empresas que no son completamente digitales o que se encuentran fuera de la \u00f3rbita de Silicon Valley, depender\u00e1 de ciertos desarrollos clave:<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Mayor capacidad de procesamiento en los prompts<\/em>.<\/strong> Cuando los modelos de lenguaje puedan manejar una mayor cantidad de informaci\u00f3n en cada solicitud, la IA ser\u00e1 capaz de procesar y aprender a partir de un contexto m\u00e1s amplio, lo cual facilitar\u00e1 las tareas m\u00e1s complejas.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Agentes aut\u00f3nomos con capacidad de actuaci\u00f3n.<\/strong> Estos agentes podr\u00edan monitorear el estado de las cosas \u2013ya sea en l\u00ednea u offline\u2013<\/em> y actuar cuando sea necesario, acerc\u00e1ndose al concepto de libre albedr\u00edo, pero bajo el control humano.<\/p>\n\n\n\n \u2192<\/strong><\/strong> Del texto a la acci\u00f3n.<\/strong> En el futuro, la IA no solo generar\u00e1 texto, im\u00e1genes o videos, sino que tambi\u00e9n podr\u00e1 ejecutar acciones directamente tales como construir software<\/em> en respuesta a una solicitud. Esto democratizar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s el acceso a herramientas para crear negocios y desarrollar proyectos.<\/p>\n\n\n\n A pesar del entusiasmo inicial, Gabriel se\u00f1al\u00f3 que a\u00fan existe cierta cautela con respecto a la IA. Su impacto en el trabajo, afirm\u00f3, solo ser\u00e1 plenamente visible cuando la generaci\u00f3n nativa de la IA \u2013aquellos que nacieron en los \u00faltimos a\u00f1os\u2013 se incorpore al mundo laboral. Sin embargo, est\u00e1 convencido de que la IA es una de las innovaciones m\u00e1s profundas de la historia y de que, a largo plazo, cambiar\u00e1 profundamente la forma en que vivimos y trabajamos.<\/p>\n\n\n\n \u201c\u00bfCu\u00e1ndo suceder\u00e1 exactamente? Eso no puedo decirlo\u201d, concluy\u00f3.<\/p>\n\n\n\n * Daniel Hulme tiene un doctorado en IA de la University College de Londres, donde tambi\u00e9n es emprendedor residente. Adem\u00e1s, es profesor en la London School of Economics y miembro del cuerpo docente de Singularity University. Tambi\u00e9n asesora a empresas y gobiernos y promueve la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica global. CEO de Satalia y director de IA en WPP.<\/p>\n\n\n\n ** Gabriel Gurovich es Ingeniero Industrial El\u00e9ctrico y posee un postgrado en Tecnolog\u00edas Exponenciales de Singularity University. Su carrera siempre ha estado vinculada al mundo de las tecnolog\u00edas y la innovaci\u00f3n, acelerando el desarrollo de nuevos negocios y colaborando con el surgimiento de startups apalancadas en el mundo digital y otras tecnolog\u00edas emergentes. Es Presidente de Cuponatic Latam y miembro de la Junta Directiva de Farmaloop.<\/p>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 es realmente una IA?<\/h2>\n\n\n\n
Su aplicaci\u00f3n en las organizaciones<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfD\u00f3nde est\u00e1 el futuro?<\/h2>\n\n\n\n
Factores clave para la adopci\u00f3n futura de la IA<\/h2>\n\n\n\n
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