Para dilucidar el futuro de la Inteligencia Artificial en el entorno laboral, es importante hacer varias precisiones sobre este conjunto de tecnologías.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La definición de Inteligencia Artificial, conocida como IA o AI, tiene varios componentes; lo primero que debemos afirmar, es que no se trata de una única tecnología o dispositivo, y se refiere a un conjunto de tecnologías que permiten a computadores o dispositivos simular la inteligencia humana.
Entre las características de la inteligencia artificial están: capacidad de aprendizaje autónomo o semiautónomo, manejo de grandes volúmenes de información.
Situación actual de la Inteligencia Artificial
Algunos de los usos que le damos actualmente a la Inteligencia Artificial son: biomedicina, vehículos autónomos, fotografía móvil, automatización, atención al cliente, apoyo en toma de decisiones; entre otras.
Según el Harvard Business Review los usos a nivel empresarial de la IA son: Detectar y disuadir instrucciones de seguridad, 44%; Solucionar problemas tecnológicos de los usuarios, 41%, reducir el trabajo de la administración de producción, 34%; medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados, 34 %.
¿Cuál será el impacto de la Inteligencia Artificial en el entorno laboral?
Cambios en el reclutamiento de talento y búsqueda de empleo:
Con sistemas basados en inteligencia artificial es posible procesar grandes cantidades de datos de diversas fuentes que de otro modo serían “inabarcables para el ser humano, con el fin de encontrar a la persona más adecuada para un puesto de trabajo determinado”. ¹
“En términos de buscadores de empleo. Permitirá a los empleados monitorizar su relación con el mercado y, por ejemplo, descubrir cuándo tiene posibilidades de ascender de puesto, ya sea dentro o fuera de su empresa empleadora”²; basta con recordar la presentación por parte de Linkedin en 2020 de herramientas basadas en Inteligencia Artificial, con las que los candidatos a un puesto, pueden simular su entrevista de trabajo y recibir retroalimentación inmediata sobre sus respuestas y los aspectos a mejorar.
Aumento de la productividad: Las herramientas que proporciona la digitalización son aliadas para aumentar nuestra productividad. La inteligencia artificial ayuda a construir equipos de trabajo más eficientes, aumentando la productividad de cada trabajador y, por tanto, la productividad y la rentabilidad global de las empresas.
Incentivar la creatividad:
El machine learning permite que los sistemas dotados de inteligencia artificial, además de procesar, aprendan y optimicen datos, permitiendo reducir drásticamente el tiempo que se destina a la realización de tareas repetitivas; permitiendo a las personas centrar sus esfuerzos en tareas creativas y de mayor esfuerzo mental, o aprendizaje.
Administración y finanzas:
Gracias a la digitalización y el uso de herramientas basadas en AI, las empresas pueden simplificar su carga administrativa; tareas impositivas, gestión de pagos, generación de facturas y recibos de modo que la tecnología va asumiendo este tipo de actividades, disminuyendo costos y tiempo invertido en procesos administrativos decrecen y la productividad sube ya que pueden destinar a otras labores.
Los entornos laborales están en medio de una transformación sin precedentes que permitirá, además:
Detección temprana de fallos:
La posibilidad de procesar grandes cantidades de información en diversos formatos: audio, imagen, video; permite encontrar anomalías en maquinarias y estructuras de manera temprana, favoreciendo el desarrollo de labores de mantenimiento preventivo y minimizando el impacto negativo de posibles fallas en infraestructura y equipos.
Mejoramiento de la analítica:
Según McKinsey en análisis de más de 400 casos del uso de Inteligencia Artificial en “19 industrias y nueve funciones estableció que la IA logró mejorar las técnicas tradicionales en el 69 por ciento de los casos de uso potenciales. En solo el 16 por ciento de los casos de uso de IA se identificó una solución original de IA aplicable donde otros métodos analíticos no habrían sido efectivos”.
Se estima que en el mismo estudio que, “las técnicas de aprendizaje profundo basadas en redes neuronales artificiales podrían generar alrededor del 40 por ciento del valor potencial de todas las técnicas analíticas para 2030”.
De modo que, como afirmaba Francesca Rossi (IBM) en entrevista al periódico El Mundo de España, haciendo referencia a la Inteligencia Artificial: “debemos conseguir que las máquinas hagan de nosotros mejores humanos”.
Fuentes de datos:
1 y 2: Ponencia La Inteligencia Artificial en el Trabajo Cambio Cultural, por: Rafael Ruiz Calatrava, Doctor en Ingeniería Industrial / Área SST Cátedra de Prevención de Riesgos Laborales y Salud Pública. Universidad de Córdoba; en el marco de la 25a Semana de la Salud Ocupacional; Medellín, 2019.
Las promesas y los desafíos de la era de la Inteligencia Artificial; Mckinsey
