La integración de la inteligencia artificial (IA) en el lugar de trabajo representa uno de los cambios tecnológicos más significativos del siglo XXI. Esta transformación está cambiando no solo la forma en que trabajamos, sino también la forma en que nos comunicamos y nos relacionamos, la forma en que aprendemos e incluso la forma en que tomamos decisiones, marcando el comienzo de una era de asociación entre humanos y máquinas que redefine el lugar de trabajo moderno.
La pandemia de COVID-19 aceleró las tendencias de transformación digital que se están viviendo actualmente y que persistirán hasta la próxima década. Por lo cual, todas las organizaciones deben contemplar estratégicamente este cambio, considerando a las personas como el centro de todo cambio
La IA no afectará a todos los empleos por igual. Si bien se experimentarán cambios importantes en el empleo, el impacto depende en gran medida del tipo de trabajo. A medida que la IA se integra en el mercado laboral y en la vida cotidiana de las empresas, algunos puestos son muy vulnerables a la automatización, mientras que otros podrían expandirse, creando nuevas oportunidades.
En esta transformación, las organizaciones están empoderando a los empleados mediante agentes de IA; sin embargo, se debe asegurar que, al alentar el uso de la IA, ya sea explícita o implícitamente, no se sacrifique la calidad del trabajo. Por lo cual, se debe definir explícitamente qué significa la fluidez en IA para los empleados según su puesto y cuál es el impacto que se espera del uso de esta. Además de tener presente que la IA también puede cometer errores, por ejemplo, los de discriminación.
Todo cambio genera incertidumbre y, si a esto se agrega un entorno de trabajo basado en datos y habilitado para la IA, esta crece debido a la escasez de habilidades y a la necesidad de responder a un mercado tan dinámico para ser más competitivos. Al mismo tiempo, esta transformación digital puede provocar un mayor desajuste en las organizaciones entre los perfiles de competencias que tienen y los demandados por el uso de la IA.
Por lo tanto, al tomar decisiones sobre la estrategia de IA, se deben analizar los procesos, la infraestructura, los servicios y las competencias adecuados en tecnologías de la información y comunicación, el mercado, los clientes, la capacidad de la empresa en relación con su arquitectura organizacional y los recursos financieros para llevar a cabo el cambio, así como fomentar la participación y la capacitación de los empleados.
La IA es una tecnología que permite a las computadoras y máquinas simular el aprendizaje humano. Es decir, son sistemas informáticos que, mediante la creación de algoritmos y sistemas especializados, permiten que las máquinas realicen procesos propios de la inteligencia humana, como aprender, reconocer el habla o tomar decisiones. Por ello, comprender la IA permite entender cómo funcionan estos sistemas, sus capacidades actuales y su posible impacto.
La IA comprende una gama de capacidades, desde sistemas simples basados en reglas hasta sofisticados algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo. Incluye un amplio conjunto de métodos y disciplinas, relacionados con la visión, la percepción, el habla y el diálogo, la planeación, la resolución de problemas, la toma de decisiones, la robótica y otras aplicaciones que facilitan el autoaprendizaje.
La IA se divide en dos categorías según su nivel de inteligencia: I. la IA limitada (ANI), que realiza tareas específicas, como los asistentes virtuales; y II. La IA general (AIG), cuyo objetivo es realizar cualquier tarea intelectual humana, aunque aún es teórica.
Las partes clave de los sistemas de IA incluyen:
- Machine Learning. El aprendizaje automático mejora el rendimiento mediante datos y algoritmos
- Deep learning. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales para analizar patrones complejos
- Natural language processing. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite la interacción entre humanos y computadoras mediante la comprensión del lenguaje.
Si bien la IA abarca una amplia variedad de tecnologías, no todas operan de la misma manera. Un sistema de IA no es una sola tecnología, sino un conjunto de ellas que pueden combinarse para realizar distintos tipos de tareas. Un método para clasificar los diferentes tipos de IA consiste en analizar su funcionamiento: esto es, lo que hace con las entradas que recibe el sistema y su nivel de conocimiento del dominio. Los modelos de IA por función más destacados son los siguientes:
- Reactive Machines. Las máquinas reactivas son los modelos de IA más básicos que, como su nombre indica, reaccionan ante las entradas con respuestas preprogramadas. Sin embargo, no almacenan memoria ni aprenden de sus acciones previas.
- Limited Memory. Los sistemas de memoria limitada son máquinas en las que se pueden consultar datos o bien realizar interacciones breves previas a la toma de decisiones. Ejemplos de estos sistemas son los chatbots, los autos autónomos que utilizan datos de sensores y el historial de movimientos reciente, y ChatGPT y Claude, que utilizan contextos de memoria para predecir la siguiente palabra, frase o imagen dentro del contenido que generan.
- Theory of Mind. Este campo, centrado en la teoría de la mente, busca comprender las emociones, creencias e intenciones que subyacen a las conversaciones.
- Self-Aware AI. La IA autoconsciente que se encuentra en estudio permitirá comprender no solo las emociones humanas, sino también su papel e impacto, lo cual podría sonar a ciencia ficción y es un área en constante debate tecnológico y ético.
Sin embargo, hay que considerar que esta transformación digital y la adopción de la IA no son procesos de corto plazo; además, pueden resultar bastante complejas. No hay transformaciones rápidas; no se puede simplemente implementar una estrategia enfocada en el sistema, el proceso o la tecnología. El cambio requiere tiempo; además, el éxito de esa transformación implica contar con diversas soluciones e involucrar a toda la organización.
Motivo por el cual es necesario que tanto las personas como las organizaciones desarrollen competencias para afrontarla y competir. Pero también hay que tener presente que los empleos requieren habilidades exclusivamente humanas, como la creatividad, el pensamiento crítico y una alta inteligencia emocional, y que en el futuro serán cada vez más valiosos, ya que son difíciles de replicar con IA.
Finalmente, lo más importante, cuando se trata de este cambio en el lugar de trabajo, es que las empresas deben volver a lo básico, alentando a los empleados a adoptar la nueva tecnología, pero también asegurándoles que ayudarán a disminuir el miedo y la ansiedad que acompañan a lo desconocido, recordando que hay un factor humano en todo este proceso.
Dra. Antonia Terán Bustamante
Profesor Investigador
Scripta: https://scripta.up.edu.mx/entities/person/ateran
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