Skip to main content

¿Preparados para la próxima década de la IA?

28 de Febrero de 2024//
(Tiempo estimado: 7 - 13 minutos)

¿De qué modo la IA pondrá a prueba la resiliencia humana? Si las personas respondemos de forma creativa, ¿llegaremos a ser más resilientes que antes? El 15th Global Peter Drucker Forum abordó los efectos de esta tecnología que parece dispuesta a cambiarlo todo.

El experto en liderazgo Eduardo Braun moderó una mesa donde se dieron cita Matt Sigelman, uno de los mayores expertos en el análisis del mercado laboral, presidente de Burning Glass Institute, y la ingeniera Thuy Ngoc Tran, quien lleva más de una década “construyendo” IA, ahora como cofundadora de Astrid AI. Junto con David Weinberger y John Walsh David Weinberger y John Walsh, reflexionaron sobre el impacto de una revolución que muchos han tildado como la más trascendente del mundo. “¿Estamos preparados para la próxima década de la IA?”, preguntó Braun.

Hallazgos inesperados

MATT SIGELMAN: He pensado mucho sobre el entrenamiento de la IA Generativa, y sobre la enorme cantidad de datos que se necesitan para entrenarla, pero también sobre la rapidez con la que se entrena; y me parece que nuestro enfoque es exactamente erróneo. No debemos centrarnos en cómo entrenar la IA Gen, sino en cómo formar a las personas para que trabajen con ella.

Creo que parte de nuestra capacidad para abordar esta cuestión es ser capaces de entender cómo va a cambiar el mundo laboral. A pesar de todos los titulares exagerados y la fatalidad profetizada en relación al número de puestos de trabajo que se perderán, la realidad es que los cambios se desarrollarán de manera bastante inesperada. Ahora bien, esto no significa necesariamente que existan motivos para un optimismo desenfrenado, sino más bien para matizar y comprender la naturaleza del mundo laboral a partir de los datos.

189 gpdf mattPor ejemplo, sabemos que en algunos empleos, una mayor eficiencia va a remodelar la economía unitaria del trabajo. Ciertos empleos en los que vemos más potencial para la sustitución de tareas son exactamente aquellos en los que se podría pensar que la IA haría el trabajo que antes hacían las personas, por lo que cabe esperar menos gente en ellos, pero... creemos que habrá una estimulación de la demanda, como en el caso de los cajeros de banco hoy en día, donde incluso después de la introducción de los cajeros automáticos hay más que antes. Pero eso no es una receta universal.

Pensemos en la automatización de las funciones de los cajeros de los bancos y en cómo eso estimuló la demanda para aumentar la presencia de los bancos. Y luego pensemos en la misma tecnología y en los fabricantes de quioscos de facturación en los aeropuertos; hoy en día hay muchos menos trabajadores de atención al cliente en los aeropuertos. Tendremos que entender esos matices de las eficiencias de la economía. 

De la misma manera, en algunos puestos de trabajo veremos una mayor capacidad o capacitación y se desbloqueará un mayor valor.  

Tengo un colega que habla de "fracking de datos". Es una tecnología desafortunada, pero la metáfora es poderosa. Siempre ha habido petróleo de esquisto, pero solo cuando tuvimos nuevas tecnologías pudimos acceder a él. Hay todo tipo de depósitos de datos a los que no hemos podido acceder, porque no teníamos la capacidad. Ahora, gracias a IA Gen, veremos estimulada la demanda de una mayor capacidad analítica, tanto en términos de científicos de datos como en otros más generales. “No debemos centrarnos en cómo entrenar la IA Gen, sino en cómo formar a las personas para que trabajen con ella”. Matt Sigelman

También sabemos que, en algunos empleos, la IA Gen elevará el suelo haciendo el trabajo más accesible para personas sin mucha habilidad, rompiendo los típicos ciclos de rendimiento crecientes de la experiencia a escala. En otros, elevará el listón. Piensen en lo que ocurrió con los taxistas londinenses que, como es sabido, tenían que ser capaces de memorizar todas las calles de Londres y saber exactamente cómo llegar de A a B. Ahora un GPS sustituye ese conocimiento que antes llevaba entre 3 y 4 años aprender. Ese es un ejemplo de un lugar donde la IA Gen eleva el suelo y hace que los trabajos sean más accesibles. 

Pero, pensemos ahora en el reverso. Todos los cartones de leche que vemos diariamente muestran hermosos prados en los que las vacas pastan para producir una leche cremosa, acompañados de un texto creado por un profesional de marketing. Este texto será generado fácilmente por la IA, lo cual significa que vamos a necesitar profesionales de marketing con mayores habilidades que antes. Nos asalta entonces la cuestión de cómo se adquiere una habilidad, cómo se accede a empleos que requieren cada vez más experiencia cuando los escalones más bajos de esos empleos están desapareciendo.

También sabemos que la IA va a democratizar el acceso a lo que tradicionalmente han sido áreas de experiencia muy especializadas en muchos otros trabajos, como la ciencia de datos. Es posible que haya más científicos de datos, pero en general, habrá capacidades que solían necesitar de científicos de datos que ahora todos podremos llevar a cabo. 

Competencias y estrategias de aprendizaje

¿Qué pasará con la economía creativa cuando todos tengamos licencia para ser creativos? Tendremos que reflexionar sobre lo que significan las competencias. Por un lado, quizá quieran decir que haya menos gente que requiera a quienes sean menos especialistas. Por otro, todos necesitaremos un conjunto de competencias transversales para ser eficaces en el trabajo del siglo XXI. “Las personas que ocupan puestos de trabajo que no están en riesgo también necesitarán nuevas cualificaciones y, por lo tanto, una estrategia de aprendizaje”. Matt Sigelman

189 gpdf matt2En definitiva, precisamos un análisis riguroso del futuro del trabajo basado en datos para poder trazar estrategias de aprendizaje que permitan aprovechar todas las reservas de talento que existen. Eso se traduce en que hemos de cambiar nuestra unidad de análisis. La mayor parte de lo que hemos hecho hasta ahora se ha centrado en el impacto de los puestos de trabajo, enfocándose en parte en la sustitución de tareas. Pero debemos pensar en lo que hace posible el trabajo, es decir, en las cualificaciones de las personas, que ya están variando. En los últimos cinco años se ha modificado el 37% de las competencias de una profesión media. La IA Gen acelerará este proceso, incluso en empleos que no van a desaparecer y cuya demanda podría aumentar. A medida que cambian las tareas, lo hacen también las competencias que las motivan y hacen posibles, de modo que las personas dejarán de necesitar formación en algunas competencias, pero necesitarán más en otras. Así por ejemplo, los expertos en marketing, personas de cerebro derecho, precisarán cada vez más conocimientos de datos, conocimientos del cerebro izquierdo.

Pensar en el cambio de habilidades nos lleva a reflexionar acerca de cómo las personas seguirán siendo relevantes. Cada trabajador necesitará una estrategia de aprendizaje. Aquellos que ocupan puestos de trabajo cuya demanda va a reducirse de forma significativa van a requerir cada vez más ser capaces de aprovechar sus capacidades para poder cambiar de trabajo, y hacerlo aprovechando las capacidades que ya tienen. Se trata de poder cambiar a trabajos en los que no tengan que formarse desde cero, sino a trabajos que aprovechen su experiencia existente.  

De igual modo, precisamos una estrategia de aprendizaje para las personas que ocupan puestos de trabajo que no están en riesgo, porque igualmente requerirán nuevas cualificaciones.

Se habla mucho de aspectos como la movilidad económica o la renta básica universal (porque ya no vamos a trabajar), pero todas estas estrategias están mal orientadas. Si pensamos en la actual, todas las instituciones de educación terciaria están diseñadas para el aprendizaje de una sola vez. Forman a la gente al principio de sus carreras para lanzarlos y que luego avancen. En lugar de eso, lo que realmente necesitamos es una infraestructura que garantice que las personas puedan adquirir nuevas competencias sobre la marcha. La actual no está organizada para ese aprendizaje continuo, ni siquiera está alineada con el mercado. La mayoría de las instituciones carecen de ese sentido de conexión con lo que permite a las personas lograr movilidad económica y relevancia en sus carreras y en sus vidas.  “Necesitamos una infraestructura que garantice que las personas puedan adquirir nuevas competencias sobre la marcha”. Matt Sigelman

También los modelos de formación de la fuerza laboral son ineficaces y costosos, ya que tienden a capacitar a las personas desde cero en el trabajo, en lugar de permitirles pivotar y seguir avanzando. Necesitamos una infraestructura que siga los cambios de forma más granular y en tiempo real; capaz de adaptar los planes de estudio y lanzar programas de una manera más ágil, que ayude a las personas no solo a incorporarse a una carrera o a adquirir nueva relevancia en la era de IA Gen, sino a reinventarse continuamente a lo largo de sus vidas. 

Curiosamente, en el trabajo del siglo XXI, hay ciertas competencias humanas necesarias en casi todos los puestos, como la creatividad, la comunicación y el pensamiento crítico. Pero también otras basadas en competencias de datos y digitales, que serán una nueva moneda básica. También hay una serie de competencias empresariales, como la gestión de proyectos, que serán imprescindibles para casi todos. Incluso una enfermera que cada vez gestiona más la atención entre proveedores necesita conocimientos de project management.

Toque humano insustituible

189 gpdf thuyTHUY NGOC TRAN: Construyo IA, soluciones de datos, aprendizaje automático y algoritmos en múltiples sectores. He pasado los últimos 15 años trabajando en IA. Sin embargo, cuando mi compañero de panel David Weinberger se me acercó antes y me preguntó: “¿Cómo estás?”, fue un momento culminante. Le dije: "Estoy nerviosa". Su voz y su forma de preguntar eran muy distintas a las de un australiano que simplemente se limitaba a saludarme. David me habló despacio, con mucha calma, demostrando que se preocupaba por mí. Me hizo sentir que me prestaba atención y era sincero, por eso yo también me sinceré. David me hablaba como a un ser humano y desde mi punto de vista, esto nunca podrá ser sustituido por la IA, al menos no en un futuro previsible. 

La capacidad de comunicación verbal humana es algo fundamental.

Preocupación y esperanza 

Yo soy vietnamita. Cuando empecé a trabajar en IA, creamos sistemas de reconocimiento de voz, modelos de IA de aprendizaje automático que podían obtener tu voz a partir de una grabación. Hace tan solo 15 años, la capacidad de entender si alguien pronunciaba diez dígitos en inglés era un hito extraordinario. Luchamos por ampliarlo al vietnamita... y hoy no existe límite de palabras que pueden entenderse en muchos idiomas. También he creado soluciones de IA para la atención sanitaria, con el fin de sustituir a las enfermeras en la primera ronda de triaje de los pacientes. Estuve en uno de los equipos que construyeron la IA para recomendar música y artistas en Spotify. Mi equipo y yo creamos soluciones de IA que te aconsejan qué producto comprar a continuación y en qué tienda online deberías hacerlo. También construimos IA para PayPal y otras soluciones de pago que pueden evaluar automáticamente tus puntuaciones de crédito, riesgos o impagos y decidir sobre solicitudes de préstamos.  

La IA ha estado "siempre" en nuestra vida y afecta a todos de una forma que la mayoría no ve. Sin embargo, en los dos últimos años, gracias a la IA Gen, se ha producido una explosión de posibilidades que permite a la gente interactuar con todo esto de un modo muy sencillo. Básicamente, lo que hacemos en Astrid AI es basarnos en sistemas de inteligencia de voz que te escuchan, entienden lo que dices, y pueden analizar y evaluar lo dicho. Si comprendemos quién eres y cómo te desenvuelves, con la IA Gen y muchas otras tecnologías avanzadas ahora podemos construir, planificar, analizar tus puntos fuertes y débiles y, basándonos en todo esto, podemos aconsejarte y entrenarte. “Con la IA Gen, hemos pasado de tareas mecánicas y lógicas a tareas cognitivas”. Thuy Ngoc Tran

189 gpdf thuy2Pero, ¿cómo ha ocurrido esto? La IA comenzó con fases de investigación y laboratorio, a las que siguieron el estudio de diferentes niveles de aplicación. En el primer nivel, la IA sustituía tareas muy concretas y fáciles de instruir: respuestas de sí o no, correctas o incorrectas. Luego vinieron tareas más complejas, como predecir si alguien dejaría de pagar su préstamo. Hoy en día, con la IA Gen, hemos pasado de tareas mecánicas y lógicas a tareas cognitivas y, desde mi punto de vista, lo cognitivo es la clave aquí.

La segunda dimensión, de la que se habla poco, es la complejidad que nos llevó a aumentar la productividad en el desarrollo de aplicaciones. En el pasado reciente, los modelos de IA estaban especializados en una tarea, pero la IA Gen nos ha abierto a soluciones únicas que pueden utilizarse para múltiples tareas. Básicamente, ha abierto el espacio de lo que la IA puede interferir, ya que es capaz de combinar lo generativo con lo cognitivo. 

Todo esto lleva a otra de mis reflexiones en torno a la evolución humana y la resiliencia. Este es el viaje: Nuestros antepasados eran cazadores-recolectores y necesitaban ser muy fuertes físicamente. Ya no somos tan fuertes como ellos. Hemos construido tecnologías que nos permiten sobrevivir y hacer las tareas físicas por nosotros. Fundamentalmente, creo que somos codiciosos y perezosos, porque tenemos herramientas y dejamos de utilizar nuestras capacidades físicas. Perdimos eso, y parece que hoy en día estamos contentos con ello. “Hemos construido tecnologías que nos han permitido hacer las tareas físicas por nosotros. La IA puede asumir tareas cognitivas, pero ¿estaremos tan contentos de perder las habilidades cognitivas?”. Thuy Ngoc Tran

Ahora, la próxima revolución, utilizando esta analogía, significa que con la IA como herramienta, una herramienta que puede asumir tareas cognitivas, seremos también perezosos. Haremos menos tareas cognitivas como leer, obtener información, evaluar lo que está escrito o hacer un plan para crear un curso o para enseñar algo a alguien. Es evidente que haremos menos de esas cosas, pero ¿estaremos tan contentos de perder las habilidades cognitivas? Extrapolando la historia, podemos decir que evolucionaremos como humanos, así que la pregunta es ¿cómo será el próximo humano? ¿Con qué habilidades? 

Pienso mucho en mi hija de cuatro años y en cómo será su futuro dentro de 15, y me pregunto si lo que estamos haciendo ahora es lo correcto para ella o para nuestros nietos. Siento una mezcla de preocupación y esperanza al respecto.


 Matt Sigelman, presidente de Burning Glass Institute y Thuy Ngoc Tran, cofundadora y CTO de Astrid AI, en el 15th Global Peter Drucker Forum.

Fotos © Druckerforum.org

Panel compartido con David Weinberger, investigador senior de Berkman Klein Center for Internet & Society, Harvard University; y John Walsh, vicepresidente de Tecnología y CTO de Fujitsu Europe. Todos ellos bajo la moderación de Eduardo P. Braun.

Entrevista publicada en Executive Excellence n189, marzo 2024.