Cómo la IA se está integrando en la fuerza laboral

Como tecnólogo y alguien que ha estado fascinado por las tecnologías del lenguaje desde que era joven, es emocionante ver el surgimiento de la IA en tantos lugares, especialmente en el lugar de trabajo.

Antes de sumergirnos en los usos de la IA en la fuerza laboral, creo que es importante reflexionar sobre cómo llegamos aquí y la historia de la información y las revoluciones industriales. La "spinning jenny", una máquina giratoria de husillos múltiples inventada en 1764, contribuyó de manera importante a la historia de la maquinaria que reemplazó a los humanos en el trabajo. Este deseo de mayor eficiencia, productividad y rentabilidad, junto con los avances tecnológicos, continúa conduciendo a la automatización de muchas industrias.

A lo largo de las décadas, la automatización ha evolucionado desde la maquinaria textil, pasando por los controladores lógicos programables y las máquinas de control numérico por computadora, hasta ahora incluir la robótica y la inteligencia artificial. Si bien innovaciones como la hiladora jenny brindaron beneficios significativos a los trabajadores del siglo XVIII, también provocaron el desplazamiento laboral y otros desafíos sociales y económicos, similares a lo que estamos viendo hoy en día con las tecnologías avanzadas.

Hemos visto cómo la IA ha permitido la automatización de tareas que son repetitivas o que consumen mucho tiempo o que requieren conocimientos o habilidades especializados, liberando a los trabajadores humanos para que se concentren en tareas que requieren creatividad, resolución de problemas o inteligencia emocional. Varias industrias ya han estado utilizando herramientas de inteligencia artificial, desde talleres de fabricación y escritores de cartas médicas hasta asistentes de codificación de computadoras y redactores publicitarios de marketing.

Hoy en día, está claro que la IA se está volviendo cada vez más frecuente en el lugar de trabajo en varias industrias, y las empresas pueden considerar adoptar esta tecnología para seguir siendo competitivas. Pero, ¿cómo podemos aprender a trabajar junto a la IA como uno de nuestros nuevos compañeros de trabajo? Bueno, ya hemos estado trabajando juntos durante bastante tiempo.

Tomemos, por ejemplo, los sistemas automatizados basados en reglas, como los sistemas de seguimiento de candidatos, la automatización de procesos robóticos y los chatbots de servicio al cliente. Estos se introdujeron por primera vez en la década de 1990 y principios de la década de 2000. Estos sistemas siguen reglas y procedimientos predefinidos y son ideales para manejar datos estructurados y tomar decisiones basadas en criterios predefinidos. Todavía se utilizan ampliamente en todas las industrias para automatizar tareas repetitivas, mejorar la eficiencia y minimizar el error humano.

Trabajar con IA puede ser una experiencia desafiante pero emocionante para muchas personas a medida que aprenden a trabajar de manera efectiva con la tecnología y se vuelven más eficientes en sus trabajos. Comprender las capacidades, limitaciones, fortalezas y debilidades de la IA es fundamental y puede ayudar a los trabajadores a determinar las mejores formas de colaborar con la herramienta. Ciertamente, la IA no es un reemplazo de la inteligencia humana, sino más bien una tecnología que puede ayudar con varias tareas.

Entendiendo la IA

A medida que las personas comienzan a utilizar la IA para proyectos de trabajo más avanzados, también deben aprender y comprender cómo funciona todo: el software de IA, las API y los algoritmos. Por ejemplo, los modelos generativos de IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para aprender de grandes cantidades de datos y generar contenido nuevo o hacer predicciones sobre datos nuevos. La IA puede manejar datos complejos y no estructurados, como texto, imágenes o audio en lenguaje natural. Esta tecnología ya ha mostrado un gran potencial en diversas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y voz y la toma de decisiones.

Aunque la IA generativa ha logrado recientemente un progreso significativo, muchos argumentarían que carece de varias habilidades clave que son innatas a la inteligencia humana, como la creatividad, las emociones y la empatía, la adaptabilidad y la intuición.

Los modelos de lenguaje tienen acceso a una gran cantidad de información y pueden responder a una amplia gama de preguntas, por lo que pueden proporcionar conocimientos e ideas que pueden ser comparables a la información disponible en Internet. Sin embargo, es importante tener en cuenta que su conocimiento se basa en los datos con los que se entrenaron, lo que tiene sus propias limitaciones y sesgos.

Entonces, la cuestión de si la IA generativa representa una inteligencia "real" depende de cómo se defina la inteligencia. Si la inteligencia se define como la capacidad de realizar ciertas tareas intelectuales, entonces la IA generativa podría considerarse una forma de inteligencia. Sin embargo, si la inteligencia se define de manera más amplia para incluir cualidades como la conciencia y la experiencia emocional, entonces la IA generativa puede no cumplir con esta definición.

Independientemente de si la IA generativa representa inteligencia "real" o no, estos sistemas pueden realizar tareas cada vez más complejas y tienen el potencial de transformar muchos aspectos de nuestra fuerza laboral.

A medida que las empresas reconocen cada vez más qué tareas son las más adecuadas para la automatización mediante modelos de lenguaje y cuáles requieren intervención humana, pueden confiar más en estos modelos para reducir costos, mejorar la integridad de los datos y fomentar la innovación. Esta división del trabajo entre humanos y máquinas permite a las empresas optimizar sus operaciones, optimizar sus recursos y permitir que los trabajadores humanos se concentren en trabajos más complejos y creativos.

Por ejemplo, en el desarrollo de software, las herramientas de generación de código de IA como Github Copilot están ganando popularidad y permiten una producción más rápida de código de calidad. De manera similar, los asistentes de escritura de IA, como ChatGPT, y las herramientas de generación de imágenes como Midjourney están ayudando a las empresas a crear contenido de manera más eficiente, reduciendo costos y revolucionando la forma en que trabajamos.

Si bien las herramientas de IA pueden ser valiosas para la lluvia de ideas y la generación de ideas, su valor total estará determinado por la forma en que las empresas las aprovechen y las apliquen. Muchas empresas pueden priorizar tareas como identificar las objeciones de los clientes, garantizar la metodología de llamadas, mantener información precisa en el CRM de la empresa, responder consultas en las redes sociales y analizar documentos e informes legales o financieros a escala.

El futuro prometedor de la IA

A Niels Bohr se le atribuye haber dicho: "La predicción es muy difícil, especialmente si se trata del futuro". Aún así, el futuro del trabajo asistido por IA parece prometedor. Durante los próximos cinco a 10 años, podemos anticipar que la IA se convertirá en una parte aún más integral de nuestra vida personal y laboral. A medida que avanza la tecnología de IA, se volverá más poderosa y capaz de realizar tareas cada vez más complejas, lo que la convierte en una herramienta invaluable para las empresas que buscan aumentar su eficiencia y productividad y para aquellas que buscan hacer de la IA su compañero de trabajo. Al equilibrar las fortalezas de la IA y los trabajadores humanos, las empresas pueden maximizar los beneficios de estas herramientas y crear una división inteligente del trabajo que beneficie a todos.