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El término “inteligencia artificial” ha dejado de ser un concepto de ciencia ficción para convertirse en una realidad que está transformando el trabajo moderno en Argentina y el mundo. Con el creciente número de empresas tecnológicas estableciéndose en el país, especialmente en polos tecnológicos como Buenos Aires, Córdoba y Rosario, la demanda de profesionales capacitados en IA está en constante aumento.
Por lo general, en el ámbito laboral las aplicaciones tecnológicas tienen un denominador común que es hacer más fácil una tarea, y la inteligencia artificial (IA) permite precisamente la automatización de un sinfín de estas. Desde el procesamiento de grandes bases de datos hasta la corrección de textos creativos, la IA está redefiniendo el panorama laboral debido a su impacto en los flujos de trabajo y a la necesidad de saber cómo sacarle el mejor provecho.
En este artículo reflexionamos sobre las implicaciones que tiene la inteligencia artificial en el trabajo, las nuevas oportunidades que trae consigo, así como los desafíos que plantea para la continuidad laboral y los empleos emergentes.
Entendemos por “automatización” el proceso de hacer que una tarea o sistema se realice automáticamente con la menor intervención humana posible. Por lo general, se utiliza para realizar tareas repetitivas, agilizar procesos y, en última instancia, incrementar la eficiencia.
Uno de los objetivos principales de la automatización es ahorrar tiempo y esfuerzos, aumentar la consistencia y reducir el error humano. Además, tiene aplicaciones en industrias de todo tipo, desde la manufactura hasta la producción musical.
Podemos encontrar uno de los primeros ejemplos de la automatización en el telar Jacquard, inventado por Joseph Marie Jacquard en 1804. Este telar revolucionó la industria textil al utilizar tarjetas perforadas para controlar el tejido de patrones intrincados, permitiendo la producción automatizada de tejidos con diseños complejos. El telar Jacquard es considerado como el precursor de la informática y la automatización modernas.
En cambio, un ejemplo moderno podría ser la automatización robótica de procesos (RPA por sus siglas en inglés). La RPA consiste en utilizar robots de software o “bots” para automatizar tareas repetitivas que suelen realizar los humanos como la captura de datos, el procesamiento de transacciones y la gestión de registros. La RPA se utiliza para mejorar la eficiencia, reducir costos y minimizar errores.
El “prompt engineering” o ingeniería de comandos es el proceso de diseñar y refinar las instrucciones (el texto de entrada) con las que se alimentan a las inteligencias artificiales, en particular a los modelos lingüísticos para generar resultados específicos y consistentes. Involucra la redacción, la estructura y el contenido del prompt de manera que guíe a la IA para que produzca las respuestas más precisas, confiables y útiles posibles.
Distintas empresas de desarrollo en Argentina y el mundo han creado posiciones en las que especialistas de diversas disciplinas colaboran en el diseño, retroalimentación y evaluación de prompts en distintos idiomas según una serie de directrices específicas para entrenar a distintos modelos generativos.
Veamos el siguiente ejemplo para entender mejor lo que es el “prompt engineering”. Un usuario puede pedirle a una IA una tarea básica como “Reflexioná sobre el futuro del trabajo”. Pero para obtener una respuesta profunda y matizada, es necesario refinar la instrucción para darle mayor especificidad y contexto.
Un comando refinado podría ser: “Analizá el futuro del trabajo en Argentina durante la próxima década, centrándote en el impacto de las tecnologías emergentes, los cambios en los valores sociales y las tendencias económicas. Discutí cómo la automatización, la inteligencia artificial y el trabajo a distancia están reconfigurando varias industrias, los posibles cambios demográficos de la mano de obra y el papel del aprendizaje permanente en la adaptación a estos cambios.”
Entre más específico y detallado sea el comando, más pertinente será la respuesta. En una segunda fase del proceso, los especialistas califican las respuestas para que los desarrolladores conozcan qué modelos contestan mejor a comandos específicos.
A continuación nos adentramos en las aplicaciones específicas de la inteligencia artificial en distintas industrias. Es común pensar que su uso está limitado al ámbito tecnológico, pero su reciente accesibilidad casi universal la ha convertido en una herramienta fundamental para todo tipo de sectores.
En las finanzas la IA se utiliza para analizar los perfiles de clientes y personalizar la oferta de productos y servicios para cada usuario. En Argentina, instituciones financieras como bancos y fintech están implementando soluciones de IA para mejorar la inclusión financiera y facilitar el acceso a servicios bancarios en zonas tradicionalmente desatendidas.
La capacidad de análisis de datos ayuda a los financieros a tomar decisiones informadas al identificar tendencias y predecir escenarios que puedan abrir oportunidades de negocio. También tiene aplicaciones en la mitigación y gestión de riesgos al detectar actividades sospechosas y establecer índices crediticios.
La IA tiene diversas aplicaciones en la industria manufacturera en forma de automatización de procesos. Su capacidad de mejora continua ha permitido aplicaciones modernas como el mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de procesos. Los sistemas de IA supervisan la maquinaria en tiempo real y predicen cuándo es necesario realizar tareas de mantenimiento para evitar averías y reducir el tiempo de inactividad.
La inteligencia artificial también está revolucionando profundamente el mundo del entretenimiento. El acceso a inteligencias generativas que permiten la rápida creación de contenidos audiovisuales abre posibilidades a creadores y artistas sin que las limitaciones económicas sean tan restrictivas como antes.
La música, el arte y la escritura generada a partir de la inteligencia artificial está impulsando las fronteras de la creatividad y, aquellos que saben aprovecharla como una herramienta para fortalecer su trabajo, tienen una gran ventaja competitiva.
La inteligencia artificial se utiliza para optimizar las rutas de vehículos comerciales y particulares lo que se traduce en ahorro de tiempo, combustible y costo de viajes. En ciudades con alto tráfico como Buenos Aires, Córdoba y Rosario, estas optimizaciones son particularmente valiosas. También se utiliza en el desarrollo de vehículos de conducción autónoma, para que estos puedan tomar decisiones en tiempo real y navegar de forma segura.
La IA permite una experiencia de aprendizaje mucho más personalizada. Similar a lo que sucede en la industria financiera, analiza las preferencias y estilos de aprendizaje de los alumnos para recomendar los contenidos educativos más pertinentes.
La IA también ayuda a los educadores a automatizar tareas administrativas como las evaluaciones y el seguimiento de la asistencia, lo que les permite centrarse más en la enseñanza. En Argentina, diversas instituciones educativas están implementando estas tecnologías para mejorar la calidad de la educación y hacerla más accesible.
En Argentina, el surgimiento de nuevos empleos relacionados con la IA está respaldado por una creciente inversión en tecnología y educación. Universidades como la UBA, la UTN y el Instituto Tecnológico de Buenos Aires están adaptando sus programas educativos para incluir especializaciones en IA y ciencia de datos, preparando a la próxima generación de profesionales.
A continuación revisamos algunos de los empleos emergentes a partir de la irrupción de la IA:
Una de las áreas más evidentes es la del desarrollo de modelos de inteligencia artificial. Este ramo está compuesto por ingenieros, especialistas en datos y desarrolladores de software, pero también contempla otras disciplinas como la lingüística, el procesamiento natural del lenguaje e incluso la filosofía debido a las implicaciones éticas asociadas al uso de esta tecnología.
Un especialista en integración de IA se centra en incorporar los sistemas de IA en los procesos empresariales existentes. Se aseguran de que las herramientas de IA funcionen bien con los sistemas actuales, mejorando la eficiencia y reduciendo las interrupciones.
Como mencionamos antes, el sector financiero está cambiando drásticamente con la implementación de herramientas de IA. Un analista de fraude basado en IA utiliza herramientas de inteligencia artificial para detectar y prevenir actividades fraudulentas en transacciones financieras.
Estos profesionales acortan las distancias entre los equipos técnicos y las personas implicadas, ya que interpretan y comunican el funcionamiento interno de los modelos de IA de forma comprensible para los usuarios no expertos.
Adaptarse a los retos que plantea la IA requiere que tanto los profesionales como las empresas apliquen estrategias proactivas basadas en el aprendizaje continuo, la flexibilidad y la inversión estratégica en tecnología.
Para los profesionales, el primer paso es priorizar el aprendizaje continuo y el desarrollo de habilidades relevantes al uso de la IA, pues a medida que esta avanza, también lo hacen las habilidades necesarias para trabajar con ella. Los profesionales deben invertir en formación continua, ya sea a través de cursos formales, certificaciones o aprendizaje autodidacta.
Para las empresas, una estrategia clave es invertir en educación y formación en IA para su fuerza de trabajo. Proporcionar a los empleados acceso a programas de formación y recursos para mejorar o actualizar sus conocimientos es esencial para seguir siendo competitivos.
La transformación digital en Argentina presenta tanto desafíos como oportunidades únicas. Con una población altamente educada y tecnológicamente adaptable, el país tiene el potencial de convertirse en un centro de innovación en IA en América Latina. La clave está en la preparación continua y en aprovechar las herramientas tecnológicas disponibles para mantenerse competitivo en un mercado laboral cada vez más globalizado y digitalizado.
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