La inteligencia artificial (IA) promete impulsar la productividad y el crecimiento, pero su impacto en las economías y las sociedades es incierto. En el ámbito laboral, ampliará las fronteras de producción y dará lugar a reasignaciones entre trabajo y capital. Esto sin duda, desencadenará cambios potencialmente profundos en muchos empleos y sectores. ¿Cómo puede prepararse la organización para esta revolución tecnológica desde el ámbito de los recursos humanos?
El FMI lanzó la semana pasada el estudio Gen-AI: la inteligencia artificial y el futuro del trabajo basado en unas notas de discusión de personal técnico, que se difunden con el objetivo de generar y fomentar el debate. Y, efectivamente, durante toda la semana se ha generado información sobre el impacto de la IA en el mercado de trabajo. La principal novedad que se desprende de este informe es que los avanzados algoritmos de la IAg podrán sustituir a funciones de alta cualificación, que antes se consideraban inmunes a la automatización.
Según el estudio, mientras que los anteriores procesos de automatización y la integración de las tecnologías de la información afectaron principalmente a tareas rutinarias, las capacidades de la IA se extienden a funciones cognitivas que permiten procesar gran cantidad de datos, reconocer patrones y tomar decisiones. Como resultado, ocupaciones altamente cualificadas, consideradas hasta ahora inmunes a la automatización debido a su complejidad y dependencia de una profunda experiencia, se enfrentan ahora a una posible disrupción.
Pensemos por ejemplo, en la calculadora aritmética. Antes de su generalización en los 80, la función de contable se consideraba un trabajo de cualificación media o alta porque la mayoría de la población carecía de la formación necesaria para hacer cálculos complejos con un papel y un bolígrafo. Pues bien, en pleno siglo XXI, la interpretación de datos, tradicionalmente competencia de profesionales con un alto nivel de formación, puede verse mejorada o sustituida por algoritmos avanzados de inteligencia artificial.
El índice de complementariedad
Las recomendaciones del grupo de técnicos del FMI hacen hincapié en la necesidad de empezar a analizar en profundidad la exposición de los diferentes puestos de trabajo a la IA y, más importante aún, su complementariedad. Esta labor de análisis, que generalmente se hace de forma global, debe ser una línea de trabajo específica dentro del área de recursos humanos en cada organización.
De esta forma, los agentes involucrados en el mercado laboral, podrán obtener información sobre qué puestos podrán ser sustituidos y cuales apoyados por el uso de IA. Este conocimiento es clave para replantear el sistema educativo, la formación profesional y, en el ámbito de los recursos humanos, los itinerarios de capacitación, carrera profesional, selección, etc.
El punto de partida que plantea el estudio del FMI es conceptualizar las ocupaciones individuales como un conjunto de tareas y considerar cuáles pueden ser sustituidas o complementadas por la tecnología. El objetivo: definir el índice de exposición a la IA de cada función, dentro de la organización.
Este índice de exposición se define cómo el grado de solapamiento entre las posibles aplicaciones de IA y las capacidades humanas requeridas en cada ocupación. También tiene en cuenta parámetros como el contexto social, ético y físico de las ocupaciones. El objetivo de este índice es reflejar el grado probable de supervivencia de una profesión ante la revolución que supone esta tecnología.
Por ejemplo, debido a los avances en el análisis textual, los jueces están muy expuestos a la IA. Sin embargo, también están muy protegidos porque actualmente es poco probable que la sociedad delegue las resoluciones judiciales en una IA no supervisada. Por tanto, es probable que la IA complemente a los jueces, aumentando su productividad en lugar de sustituirlos. Por el contrario, los trabajadores administrativos, que también están muy expuestos a la IA pero tienen un menor nivel de protección, corren un mayor riesgo de ser desplazados.
Tres niveles de exposición
Teniendo en consideración este índice de análisis de exposición de los puestos de trabajo a la influencia de la IA, se establecen tres grupos de clasificación: alta exposición, alta complementariedad; alta exposición, baja complementariedad y baja exposición. Aunque los indicadores son medidas relativas, esta categorización pone de relieve las diferencias generales de las diferentes ocupaciones laborales, en cuanto a su exposición a la IA y su potencial de complementariedad.
- Alta exposición, alta complementariedad. Las ocupaciones de alta exposición y alta complementariedad tienen un potencial significativo para el apoyo de la IA, ya que ésta puede complementar a los trabajadores en sus tareas y en la toma de decisiones. Sin embargo, el margen para el uso no supervisado de la IA en estas funciones es limitado. Se trata principalmente de trabajos cognitivos con un alto grado de responsabilidad e interacciones interpersonales, como los que desempeñan cirujanos, abogados y otros profesionales.
- Alta exposición, baja complementariedad. Las ocupaciones de alta exposición y baja complementariedad están bien posicionadas par ala integración de la IA, pero existe una mayor posibilidad de que sus tareas sean sustituidas. Un ejemplo claro son los teleoperadores.
- Baja exposición. En el grupo de baja exposición, son aquellos en los que la IA tiene escasa o nula penetración. Este grupo engloba a una alta gama de profesionales, desde los lavaplatos hasta los artistas.
El factor humano
Volviendo al punto de partida, no podemos olvidar que nos movemos en un entorno incierto. Si bien el índice de clasificación de complementariedad puede servir para iniciar un trabajo de análisis del impacto de la IA en una organización, es difícil pensar que todos los trabajadores de una misma ocupación se verán afectados de la misma manera.
Las empresas que tienen más éxito en la integración de la IA pueden aumentar su productividad más que sus competidores y pagar salarios más altos, exacerbando la desigualdad intralaboral. También se producirán desajustes en el desarrollo de las infraestructuras o en la capacidad de los trabajadores de unas empresas y otras, de adquirir las competencias necesarias para adaptarse a las nuevas exigencias de un entorno IA.
Por último, los mercados pueden verse afectados por las preferencias sociales y los cambios normativos que podrían provocar, por ejemplo, que la IA no supervisada fuera aceptable en un número creciente de contextos o prohibir su uso en otros.
