La inteligencia artificial generativa irrumpió en el panorama tecnológico hace más de dos años con una promesa clara: revolucionar la productividad en las organizaciones y facilitar la rebajar la carga de trabajo de los profesionales para que se centren en tareas de mayor impacto. Pero ¿realmente está cumpliendo con esas expectativas? ¿Es capaz de responder a los desafíos de productividad que enfrentan las empresas hoy?
En un nuevo episodio del pódcast de PwC ‘Take on Tomorrow‘, abordamos estas preguntas con Svenja Gudell, economista jefe de Indeed, el mayor portal de empleo del mundo, que nos da su visión sobre cómo la IA generativa está impactando en el trabajo.
Pregunta: ¿Qué deben saber los profesionales sobre cómo esta tecnología va a transformar el mundo laboral? ¿Qué cambios y tendencias estás observando?
Svenja Gudell: La IA está en todas partes. Llevamos meses hablando de ella y ya empezamos a ver algunos cambios reflejados en datos. Hemos creado un nuevo monitor de IA generativa que analiza todas las menciones de esta tecnología en las ofertas de empleo. Estas menciones pueden referirse tanto a quienes desarrollan IA generativa -por ejemplo, personas que crean prompts-, como a quienes la utilizan, por ejemplo, los profesionales de marketing que necesitan manejar estas herramientas. En los últimos dos años, las menciones han aumentado 83 veces. Aun así, solo dos de cada mil ofertas incluyen alguna referencia a la IA generativa. Es decir, estamos todavía en una etapa muy inicial.
Pregunta Svenja, tú estás en una posición que te permite ver las tendencias en distintas economías y regiones del mundo. ¿Qué estás viendo?
Svenja Gudell: Lo que se están planteando muchos países es qué tipo de condiciones deben existir para que la IA generativa tenga éxito en una economía determinada. ¿Es necesario que haya un cierto nivel de digitalización previo? ¿Cómo es el sistema educativo? ¿Qué otros pilares de apoyo hacen falta para garantizar que esta tecnología pueda utilizarse positivamente y tenga un impacto en la producción tanto en economías emergentes como en las ya desarrolladas? Hay muchas conversaciones en marcha en ese sentido. Creo que se han dado pasos importantes para ampliar el acceso a esta tecnología, pero también hay que preguntarse cómo logramos que nadie se quede atrás. Es fundamental que se cubran unas necesidades básicas para que la IA generativa pueda ser una herramienta útil en distintos contextos.
Femi Oke: Entonces, ¿en qué tipo de tareas puede ayudar más la IA generativa?
Svenja Gudell: Lo primero es entender qué habilidades se están viendo afectadas, porque un trabajo no es más que un conjunto de tareas y competencias que se desempeñan. La IA generativa es especialmente buena con el conocimiento técnico: recopila información de prácticamente toda la web y de otras fuentes a las que tiene acceso. En ese aspecto, funciona muy bien. Pero no es tan eficaz con habilidades relacionadas con la resolución de problemas complejos, el liderazgo, la empatía o el pensamiento creativo. Los resultados son muy variados cuando analizamos todas las competencias y aquellas tareas que requieren ejecución física o presencia. Por ejemplo, la AI generativa puede ser muy útil en programación, ya que es algo que puede hacerse a distancia y no requiere estar físicamente presente. Pero si eres un enfermero o una enfermera y tienes que extraer sangre, ahí la presencia física es indispensable, y la IA Io puede aportar gran cosa.
Por eso, lo realmente importante es entender en qué es buena la IA generativa y qué implica eso para cada uno. Siempre digo que no es que la IA generativa vaya a quitarte el trabajo. Lo que puede ocurrir es que lo haga alguien que sepa utilizar bien estas herramientas. Así que lo mejor es familiarizarse con ellas, aprender a sacarles el máximo partido y pensar cómo pueden ayudarte a ser una versión más productiva de ti mismo.
Pregunta: ¿Existe realmente la posibilidad de que la IA generativa cree nuevos tipos de servicios y nuevas formas de empleo?
Svenja Gudell: Sin duda. Para mí, la IA generativa es un cambio de paradigma, al igual que lo fue el ordenador en su momento, que también transformó completamente el mercado laboral e impulsó la creación de nuevas profesiones. Con los datos actuales, no creo que la IA generativa vaya a eliminar por completo ciertos empleos. Lo que sí hará es generar nuevas oportunidades laborales. Un ejemplo claro es el de los prompt engineers, un perfil que hasta hace poco no existía. Por supuesto, habrá tareas dentro de algunos trabajos que quedarán obsoletas, y eso es normal. Forma parte de cualquier transición en el mercado laboral. Creo que, para afrontar esto, hay que tener una mentalidad abierta, incluso soñadora, y cierto optimismo para imaginar todo lo que podría lograrse. Y ya estamos viendo ejemplos reales. En la agricultura, por ejemplo, existe tecnología que permite detectar las malas hierbas a través de visión artificial, y luego una máquina las elimina con un láser mientras avanza sobre le terreno. Todo eso requiere muchísima inteligencia artificial. Es impresionante. Y lo más interesante será cuando combinemos la capacidad de razonamiento de la IA generativa con máquinas automatizadas. Si logramos que los robots piensen y reaccionen gracias a la IA generativa, las posibilidades son enormes. Soy bastante optimista con lo que está por venir. Veremos aplicaciones sorprendentes, aunque aún estamos en una fase muy temprana.
Pregunta: Se supone que la IA generativa nos ayudará a ahorrar tiempo y ser más productivos. Pero ¿cuáles podrían ser los desafíos de esto en el entorno laboral?
Svenja Gudell: Hablamos de la IA generativa como una herramienta para ahorrar tiempo, que nos permite hacer muchas cosas rápidamente. Pero hay una curva de aprendizaje clara. Es necesario entender cómo usar esta herramienta correctamente. También tienes que asegurarte de que no haya alucinaciones en las respuestas, es decir, que no estés recibiendo información incorrecta o inventada por la herramienta. Creo que es muy importante reconocer esto. Existe una curva de entrenamiento y vas a tener que aprender muchas cosas: cómo interactuar con estas herramientas y cómo usarlas de la mejor manera posible antes de empezar a ahorrar una gran cantidad de tiempo. Y eso es algo normal. Siempre pasa con las nuevas herramientas.
Femi Oke: Entonces, si tuvieras que aconsejar a alguien que quiere entrar en el mercado de trabajo ¿qué le dirías sobre la IA generativa?
Svenja Gudell: Lo primero y más importante es que las personas siempre deben ser unas apasionadas del trabajo que realizan. Es algo que siempre digo: encuentra algo que realmente te guste hacer, porque eso te ayudará a perseverar. Pero dado que la IA generativa todavía no está reemplazando completamente nada, creo que es muy importante tener un trabajo que te guste, para el cual haya una buena demanda en el mercado. Y luego, aprende las herramientas que realmente te ayudarán a tener éxito en ese trabajo. Si eres economista, te animaría a que empieces a aprender a programar y a trabajar con grandes volúmenes de datos. Tal vez quieras aprender a trabajar con grandes modelos de lenguaje y cómo usarlos para hacer investigaciones detalladas sobre el tema que elijas. Creo que todo esto es realmente importante. Conoce las herramientas, conoce la tecnología y cómo puedes usarlas para lograr tus objetivos más rápido. Y si damos un paso atrás y miramos el panorama general, si observamos lo que está sucediendo en Estados Unidos y en muchos otros países industrializados, estamos enfrentando un descenso demográfico. Nuestra fuerza laboral empezará a reducirse porque nuestras poblaciones están envejeciendo. Esto significa que pronto sentiremos la escasez de trabajadores, y cada vez serán más demandados. Así que, por ejemplo, la atención médica es un sector grande que seguirá necesitando nuevos trabajadores. Y luego, ¿cómo puedes usar estas herramientas para ser aún más productivo en ese entorno?
Pregunta: Los gobiernos y los reguladores están observando cómo está cambiando el panorama ¿Qué recomendaciones les darías respecto a la IA generativa en el entorno laboral?
Svenja Gudell: Los reguladores tienen una tarea muy compleja por delante. Deben decidir qué aspectos de esta tecnología deben regularse, y si realmente es necesario hacerlo. Esto también es algo que muchas empresas se están cuestionando. Uno de los grandes desafíos son los posibles efectos secundarios de la IA generativa. Por ejemplo, los datos con los que se entrenan los modelos suelen contener sesgos, y hay que evitar que esos sesgos se trasladen a los resultados. Además, es fundamental tener en cuenta la dimensión ética: asegurarse de que nadie quede fuera de este avance. ¿Todas las personas tienen acceso a esta tecnología? ¿Qué implicaciones tiene para la formación profesional? ¿Qué tipo de apoyo público se necesita para impulsar procesos eficaces de mejora de habilidades y reciclaje laboral, que permitan a los trabajadores adaptarse a esta nueva realidad? Creo que todavía hay muchas preguntas sin resolver.
Pregunta: ¿Qué pueden aprender las empresas, los gobiernos e incluso las diferentes sociedades alrededor del mundo sobre cómo se está implementando esta tecnología y cuál será su impacto?
Svenja Gudell: Si miras a muchos países industrializados, las habilidades necesarias para desempeñar diferentes trabajos son bastante similares. Por lo tanto, el impacto en el mercado laboral será bastante similar, pero la tasa de adopción puede variar considerablemente. De hecho, acabamos de realizar un estudio comparando Japón con EE.UU. y encontramos que, mientras que en EE. UU. hay mucha ansiedad en torno a la IA, muchas personas todavía no tienen claro qué significa realmente y qué cambios traerá; en Japón los encuestados eran mucho más optimistas y dispuestos a ver cómo adoptarla. Aunque aún no están utilizando estas herramientas de forma tan generalizada como en EE.UU. Así que estamos empezando a notar diferentes velocidades de adopción y distintas inclinaciones culturales respecto a qué tan abiertos están. Porque, como sabemos, el cambio es difícil. Y eso es algo realmente interesante que está empezando a destacarse en los datos, y lo estamos viendo muy de cerca.