El futuro del trabajo no será una historia de máquinas que reemplacen a los humanos, sino de máquinas que complementen a los humanos.

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) prometen ser las herramientas más potentes para expandir el conocimiento, aumentar la prosperidad, y enriquecer la experiencia humana. 
 
Aun así, existe un importante debate alrededor de los riesgos y oportunidades para el mercado laboral que suponen la introducción masiva de la digitalización en general y de la inteligencia artificial (IA) en particular.
Sin menospreciar la gravedad del problema que representa la destrucción de puestos de trabajo que pueden ser amortizados por “máquinas” -utilizaremos este término tanto para programas informáticos como para robots que, con cierta algoritmia de inteligencia artificial, son capaces de realizar tareas que pueden realizar las personas-, muchos indicadores apuntan que habrá una creación neta de puestos de trabajo: a modo de ejemplo, un reciente estudio realizado en la Escuela de Negocios Wharton, descubre que la introducción de “máquinas” en realidad conduce a más contrataciones.

Los puestos de trabajo que se destruyan necesitarán como contrapartida una serie de medidas inteligentes por parte de las administraciones públicas, el tejido empresarial y el mundo académico para formar a los profesionales en nuevas habilidades, dotarles de las suficientes capacidades como para poder optar a nuevos puestos de trabajo, y aumentar las coberturas sociales. Como dice el experto del Future Trends Forum de la Fundación Innovación Bankinter, Calum Chace, uno de los mayores expertos mundiales en IA y sus implicaciones en la sociedad, existen grandes riesgos, que solo podemos evitar estando alerta a los posibles futuros y planificando cómo evitar los negativos.
 
Parece claro que las “máquinas” afectarán a todos los puestos de trabajo de una u otra forma: desde los freelancers de la gig economy hasta abogados, médicos y CEOs. Según el informe de McKinsey “Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation”, entre 75 millones y 375 millones de personas en todo el mundo pueden necesitar cambiar de categoría ocupacional y adquirir nuevas habilidades para el año 2030. Por otro lado, y según una encuesta llevada a cabo por Gallup, el 70% de los empleados cree que la inteligencia artificial, a largo plazo, acabará con más puestos de trabajo de los que creará y según un estudio realizado por KPMG, el 67% de los empleados piensa que la tecnología puede llegar a reemplazarlos.   
Para que esto no ocurra, se necesita que todos los agentes sociales adopten estrategias que permitan un futuro de prosperidad compartida. En el informe publicado por el grupo de trabajo del MIT sobre el trabajo del futuro, “The Work of the Future: Building Better Jobs in an Age of Intelligent Machines”, se apunta que la historia y la economía no muestran ningún conflicto intrínseco entre el cambio tecnológico, el pleno empleo y el aumento de los salarios. El problema no es la inteligencia artificial. El problema puede venir de qué hagamos con la inteligencia artificial.
 
Depende de los agentes sociales y, en último término de los gobiernos, que el aumento de la productividad y la nueva generación de riqueza que traigan las soluciones de IA generen una mejora generalizada de los niveles de vida.
Por decirlo de manera muy resumida: Se necesita una apuesta decidida para que la irrupción de las “máquinas” en el mundo laboral se haga de manera inclusiva y sostenible. 
 
Apuntamos a continuación una serie de recomendaciones que están demostrando que generan más y mejor empleo y que hemos recopilado para vosotros:
  • Las soluciones de IA deben enfocarse, sobre todo, para ganar efectividad y crecimiento, NO para lograr ahorros de costes.
  • Las empresas que triunfan cuando adoptan IA y mantienen o aumentan el empleo, son aquellas que se reimaginan e implementan nuevas arquitecturas organizativas, nuevos procesos, y adoptan nuevos comportamientos y nuevas actitudes. Así se desprende de un estudio llevado a cabo por el BCG Henderson Institute junto al MIT Sloan Management Review. 
  • Cualquier implantación de IA debe hacerse bajo los principios de IA responsable, como apuntábamos en el informe del Future Trends Forum “Confianza en la era digital”, elaborado esta primavera. Esto es, que la IA se desarrolle e implemente de una manera responsable, equitativa, rastreable, confiable y gobernable. Es necesario promover usos innovadores de la inteligencia artificial mientras se protegen las libertades civiles, la privacidad y los valores sociales.
  • Implantar soluciones de IA requiere esfuerzo, recursos y tiempo para crear equipos de profesionales y “máquinas”, donde cada uno aporte lo mejor de sí mismo. Por mucho que se desarrolle el deep learning, la algoritmia siempre debe ser revisada y decidida por las personas. Imaginemos, como dice el experto en IA, Sylvain Duranton, que un algoritmo de machine learning que se utiliza para admisiones en una universidad o para selección de personal, aprende que de un determinado código postal nunca ha habido candidatos válidos. Como aprende del pasado, puede decidir que un criterio válido es descartar a todos los candidatos de ese código postal. ☹ Es los que Duraton denomina el peligro de la burocracia de los algoritmos, o “Algocracia”.
  • Las organizaciones exitosas invertirán en conocimiento humano. Si, como se dice, los datos son el nuevo petróleo, la única manera de explotar los yacimientos para que cumplan inteligentemente con su función y no sean perniciosos, es con PERSONAS. 
  • Para tener un buen futuro profesional, se necesitan desarrollar y reforzar los diferenciales del ser humano frente a la IA. Andy Chan, experto en IA de la tecnológica Avalara, lo explica muy bien en este vídeo:
    • Curiosidad: Por muy sofisticada que sea la IA, incluso con aprendizaje reforzado (RL, del inglés Reinforcement Learning), no es capaz de replantearse los problemas. Los algoritmos no exploran fuera de la definición del problema. Aquí entran las capacidades humanas de inventiva, innovación, creación, creatividad.
    • Comunicación y comprensión: De nuevo, por muy sofisticada que sea la IA, incluso con redes neuronales recurrentes LSTM (del inglés Long Short-Term Memory), no es capaz de tener en cuenta el contexto, o las dobles intenciones, o los cambios de tema repentinos. Aquí entra en juego la inteligencia social y la comprensión compartida del mundo entre los seres humanos.
    • Empatía: Y para acabar, por muy sofisticada que sea una IA, acaba teniendo sesgos que existen en la sociedad pero que no queremos trasladar a los sistemas automáticos. Se requiere la intervención humana para detectar y corregir sesgos y conseguir comportamientos éticos. Sin empatía, esto no es posible.

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