El futuro del trabajo: automatización, IA y empleos emergentes

El término “inteligencia artificial” pasó de ser un concepto que solo se encontraba en obras de ciencia ficción a convertirse en un elemento que está revolucionando el trabajo moderno en distintas industrias. 

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 sin fin 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. 

Automatización y su impacto en el trabajo

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.

En estos dos ejemplos de automatización laboral, el común denominador es el objetivo de reducir la labor manual e incrementar la eficiencia al automatizar tareas repetitivas. Ambas tecnologías redujeron drásticamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para completar las tareas. El telar jacquard permitió producir tejidos más rápidos y complejos, mientras que la RPA acelera tareas administrativas que de otro modo llevarían mucho tiempo.

Este principio es aplicable en todas las industrias que aprovechan la automatización, pues diversos roles en la actualidad giran en torno a supervisar estos procesos y hacerlos cada vez más eficientes en vez de hacer múltiples contrataciones para cada una de las tareas, lo que conlleva una drástica transformación del mercado laboral. 

El prompt engineering

Prompt EngineeringPrompt Engineering

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. Algunos programas de IA como ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot se basan en este concepto para la mejora continua de sus modelos.

Distintas empresas de desarrollo como DataAnnotation u OpenAI 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 “Reflexiona 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: Analiza el futuro del trabajo en la próxima década, centrándose en el impacto de las tecnologías emergentes, los cambios en los valores sociales y las tendencias económicas mundiales. Discute 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. 

Inteligencia artificial y el mercado laboral

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. 

Sector financiero

En las finanzas la IA se utiliza para analizar los perfiles de clientes y personalizar la oferta de productos y servicios para cada usuario. Además, 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 para descartar clientes potencialmente peligrosos antes de que un agente deba invertir tiempo en analizar más a fondo sus perfiles. 

Fabricación y manufactura

Como mencionamos antes, la IA tiene diversas aplicaciones en la industria manufacturera en forma de automatización de procesos. Sin embargo, su capacidad de mejora continua ha permitido aplicaciones más 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. 

Entretenimiento

La inteligencia artificial también está revolucionando profundamente el mundo del entretenimiento. El acceso a inteligencias generativas que permiten la rápida creación de contenidos audiovisuales le abre la posibilidad a creadores y artistas de todos los contextos 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 frente aquellos que consideran a la IA como una manera subóptima de sustituir el trabajo artístico de las personas. 

Transporte

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. También se utiliza en el uso de vehículos de conducción autónoma, para que estos puedan tomar decisiones en tiempo real y navegar de forma segura. 

Educación

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.

Empleos emergentes y nuevas habilidades

Mujeres en el trabajo desarrollando IAMujeres en el trabajo desarrollando IA

Además del impacto de la IA en el empleo, también hay que reflexionar sobre las oportunidades emergentes que este boom trae consigo. A medida que la IA automatiza las tareas rutinarias y mejora los procesos de toma de decisiones, aumenta la demanda de trabajadores con conocimientos especializados.

A continuación revisamos algunos de los empleos emergentes a partir de la irrupción de la IA: 

  • Desarrolladores de IA: una de las áreas más evidentes es la de el 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.

  • Especialistas en integraciones de IA: 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. Algunas herramientas que se utilizan para estos roles son Zapier, AWS, Google Cloud AI, o plataformas de integración internas de las empresas. 

  • Analistas de fraude con IA: 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. Analizan patrones y anomalías identificados por la IA para tomar medidas contra posibles fraudes. Algunos ejemplos de estas herramientas son SEON o Darktrace que utilizan modelos de puntuación de riesgo con IA completamente personalizables para analizar a posibles clientes con mayor eficacia, rapidez y confiabilidad. 

  • Capacitadores en modelos de IA: estos 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. Con una herramienta como TensorBoard que proporciona representaciones visuales de cómo funcionan los modelos de IA, pueden ayudar a explicar el proceso de forma más transparente.

Además, debido a que distintos empleos tradicionales están incorporando cada vez más herramientas potenciadas por la inteligencia artificial, es necesario que las empresas implementen robustos programas de formación en todos sus equipos de trabajo para familiarizar a los empleados con las nuevas tecnologías. De esta manera, se abre una enorme industria para expertos en materia especializados en la capacitación y el desarrollo. 

Adaptación y preparación para el futuro

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. 

Además, los especialistas en diversas áreas deben abandonar la idea de que la inteligencia artificial es una amenaza para su futuro. En su lugar, deben ser receptivos a las tendencias del mercado y destacarse en el mercado laboral a través de la plena incorporación de la IA en sus actividades profesionales. 

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.

Consideraciones finales

Está claro que la inteligencia artificial es una realidad que está reformando el futuro del trabajo como lo conocemos. El debate ya no gira en torno a si los profesionales deben adoptar su uso sino a cómo aprovechar al máximo esta tecnología para que tanto empresas como individuos se destaquen en el mercado laboral. 

Mediante el aprendizaje continuo, la apertura a las nuevas tecnologías y el desarrollo de habilidades, las personas pueden tener gran éxito en medio de la revolución de la IA. La clave está en ser proactivo y estar abierto al cambio, utilizando la IA para complementar y ampliar las capacidades humanas en lugar de sustituirlas. 

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