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 El 57% de los CEOs y CFOs planean aumentar el uso de la IA y la automatización en sus empresas. 

Esto es motivo de preocupación para las personas que trabajan en diversas industrias. 

Sin embargo, la verdadera fuerza de la IA generativa es aumentar, en lugar de reemplazar, el trabajo de los expertos humanos. 

Desde el lanzamiento del modelo de lenguaje grande GPT-3 de OpenAI en noviembre y el posterior lanzamiento de GPT-4, ha habido mucha angustia sobre lo que significan estos avances en IA generativa para el futuro del trabajo. 

Pero el impacto de la IA generativa no se limita al de GPT en la generación de texto y las posibles consecuencias para el trabajo de periodistas y escritores. Incluye el impacto de DALL-E-2 en la generación de imágenes, CODEX en la codificación y MegaMoIBART en el descubrimiento de fármacos, por nombrar solo algunos. 

Tres elementos principales sustentan las capacidades de la IA generativa: 

  • Memoria masiva y reconocimiento de patrones, con capacidad para conectar conceptos o ideas distantes y extraer inferencias. 
  • Requisitos de código bajos o nulos, lo que reduce significativamente la prima en las habilidades de codificación. 
  • Ausencia de lógica, ya que hace predicciones basadas en cantidades masivas de datos de entrenamiento, con consecuencias significativas para que sus aplicaciones funcionen. 

Una encuesta reciente de Mercer informó que el 57% de los CEOs y CFOs planean aumentar el uso de IA y automatización; Casi un tercio está rediseñando el trabajo para reducir la dependencia de sus organizaciones de las personas. 

En el Estudio de Tendencias de Talento Global 2022 de Mercer, el porcentaje de empleados que dicen que la automatización cambiará significativamente la forma en que se realiza su trabajo ha aumentado del 44% al 71% en los últimos dos años. A diferencia de las iteraciones anteriores de automatización que afectaron en gran medida el trabajo repetitivo basado en reglas, la IA generativa también afectará el trabajo de bajo volumen y altamente variable, lo que lleva a lo que algunos han denominado la “democratización de la creatividad”. El trabajo en numerosas profesiones, incluida la de autores, investigadores, abogados y muchos otros, se verá significativamente interrumpido. 

Por ejemplo, la IA generativa puede resumir un documento legal en segundos con una precisión increíble, mientras que un asistente legal puede pasar horas en la misma tarea. 

Pero su verdadera fuerza radica en aumentar, en lugar de reemplazar, el trabajo de los empleados. 

Un marco para navegar por el “siguiente” trabajo 

En el libro Reinventing Jobs: A 4-step Approach for Applying Automation to Work, John Boudreau y yo demostramos que las empresas que lideran con el trabajo en lugar de la tecnología están mejor equipadas para garantizar las combinaciones óptimas de humanos y automatización. Esas empresas ven dónde la automatización puede sustituir mejor el trabajo altamente repetitivo y basado en reglas; donde puede aumentar la creatividad humana, el pensamiento crítico y la empatía y donde puede crear un nuevo trabajo humano. 

Hay cuatro resultados potenciales distintos asociados con cualquier cuerpo de trabajo: 

  • Eliminación de errores: piense en parte del trabajo de un piloto de aerolínea, donde las consecuencias de un error son altas y existe un potencial significativo de valor negativo para la organización por cualquier desviación de un nivel aceptable de rendimiento. 
  • Minimizar la varianza, como el trabajo de procesamiento de transacciones, donde no hay valor en mejorar el rendimiento más allá de un nivel objetivo. 
  • Mejorar la productividad, el trabajo de un vendedor, por ejemplo, donde una mejora en el rendimiento produce una mejora proporcional en el valor para la organización. 
  • Lograr avances, piense en un trabajo altamente creativo, como la ciencia de datos, donde una pequeña mejora en el rendimiento tiene un impacto exponencialmente grande en el valor. 

La IA generativa puede ser particularmente útil para minimizar la varianza y lograr avances al aumentar la experiencia humana. Imagen: Mercer

La automatización establecida como la automatización robótica de procesos (RPA) puede ser útil para sustituir el esfuerzo humano en el trabajo donde el objetivo es reducir la varianza y existe una mayor tolerancia al riesgo. Considere la aplicación de RPA para reducir la varianza con la que se realiza el trabajo altamente repetitivo y basado en reglas de análisis y síntesis de datos financieros. 

La IA se ha utilizado durante mucho tiempo para aumentar el trabajo analítico donde la mejora de la productividad o el logro de un gran avance es el objetivo. Considere cómo los oncólogos han utilizado el aprendizaje automático, entrenado en volúmenes significativos de datos e imágenes específicos, para aumentar exponencialmente la precisión de la detección del cáncer, no reemplazando habilidades, sino aumentando las capacidades y aumentando la prima en experiencia y conocimientos.

Sin embargo, cuando se trata de la eliminación de errores, a menudo vemos que la automatización se utiliza para reducir el potencial de error humano inicialmente a través del aumento y luego a través de la sustitución a medida que se desarrollan los conjuntos de datos específicos, la lógica y las nuevas barandillas. 

La IA generativa se encuentra en una etapa incipiente y puede ser propensa a errores, dada su falta de lógica subyacente. Este problema se ve agravado por el hecho de que cuando hay mucho en juego y nuestra tolerancia al riesgo es baja, somos más tolerantes con el error humano que con la falibilidad de la máquina. Es esencial que los líderes entiendan cuándo confiar en estas tecnologías y cuándo no confiar en estas etapas de su evolución, junto con los roles específicos que deben tener en el trabajo humano: sustitución, aumento o creación.

La IA generativa es más útil para democratizar el conocimiento y la creatividad a través del aumento, reduciendo las primas de habilidades tradicionalmente requeridas para una variedad de tareas creativas donde el objetivo es lograr ganancias de productividad y buscar un avance en dominios donde existe una alta tolerancia al riesgo. 

La IA generativa puede ser una herramienta útil para las empresas, pero también plantea desafíos. Para navegar en este mundo del trabajo, las empresas deben considerar la ética y la privacidad, establecer límites claros y tener un enfoque colaborativo. Es importante tener en cuenta que la IA generativa no reemplazará completamente a los trabajadores humanos, sino que puede ayudar a mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo.

Igualmente importante es comprender las consecuencias de su uso para su modelo de talento. Dado que muchas profesiones se basan en un modelo de aprendizaje, ¿cómo resistirá la tentación de sustituir el trabajo del talento de nivel junior con IA que puede eliminar a la próxima generación de creadores, líderes y gerentes? 

Un nuevo conjunto de barandillas para la era de la IA generativa 

A medida que entramos en esta nueva era de automatización, las empresas deben considerar lo siguiente al integrar esta tecnología prometedora en su flujo de trabajo. 

Modelo de trabajo 

¿Cómo creará un modelo operativo de trabajo con las herramientas y disciplinas para analizar el trabajo y aplicar de manera sostenible y responsable la IA y la automatización emergentes? 

Modelo de talento 

¿Puede desarrollar un modelo de talento que garantice una cartera suficiente de habilidades, incluso a medida que aplica progresivamente más IA a su trabajo? 

Desarrollo de habilidades futuras 

A medida que la IA prolifera, es fundamental garantizar que los empleados realicen un trabajo significativo y sostenible. ¿Cómo encontrará oportunidades para automatizar tareas y liberar tiempo para nuevas actividades de valor agregado al tiempo que garantiza la mejora y el reciclaje sin problemas de su fuerza laboral para la próxima iteración de trabajo? 

Mentalidad y cultura 

A medida que la IA continúa reduciendo la importancia de la creatividad y democratizando el acceso, ¿cómo garantizará la reinvención perpetua de su modelo de negocio y fuerza laboral? 

 

Fuente: https://www.weforum.org/agenda/2023/04/

 

Publicado por Contenidos Digitales Ingenieros de Marketing  IMKGlobal 

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