La inteligencia artificial cambió las habilidades que necesitan los futuros profesionales

Una consultora en administración estratégica global dice que uno de cada 16 empleados deberá cambiar de ocupación para 2030. Lo que representa a más de 100 millones de trabajadores de China, Francia, Alemania, India, Japón, España, Reino Unido y Estados Unidos

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Como aprender nuevas habilidades en la era de la inteligencia artificial

Por Isabel Carrasco González

Jorge Tamayo, Leila Doumi, Sagar Goel, Orsolia Kovács – Ondrejkovic y Raffaella Sadun en la edición de septiembre – octubre de Harvard Business Review plantean que en la actualidad los avances en tecnología están cambiando la demanda de habilidades a un ritmo acelerado. Las nuevas tecnologías pueden gestionar no solo un creciente número de tareas repetitivas y manuales sino desempeñar distintos tipos de trabajo sofisticados centrados en el conocimiento., tales como investigaciones, codificación o redacción, considerados a salvo de las nuevas disrupciones. La vida media de las habilidades es actualmente menor de cinco años y en algunos campos de la tecnología ha descendido a dos años y medio.

En 2019 la Organización para la Cooperación y el Desarrollo hizo una predicción, que en su momento parecía muy osada: en 15 a 20 años las nuevas tecnologías de automatización eliminarán seguramente el 14% de los trabajos en el mundo y cambiarán radicalmente otros 32%. Estas cifras no tenían en consideración ChatGPT ni la nueva ola de inteligencia artificial generativa que han entrado en el mercado como una tormenta.

No todos los trabajadores del conocimiento van a perder sus trabajos en los próximos años pero mientras realizan sus trabajos cotidianos se irán dando cuenta que la inteligencia artificial y otras tecnologías han alterado tan significativamente la naturaleza de lo que hacen que, en realidad, están trabajando en campos completamente nuevos.

Para hacer frente a estas disrupciones gran cantidad de organizaciones están en la actualidad invirtiendo en la mejora de las cualificaciones  de sus profesionales. Pero esto, aisladamente no va a ser suficiente. Si las estimaciones de OCDE son correctas en las próximas décadas millones de trabajadores podrán necesitar un reciclaje total, reto que va a requerir que los trabajadores adquieran no solo nuevas habilidades, sino que las usen para cambiar de ocupaciones.

Las organizaciones tienen un papel fundamental que jugar para afrontar este desafío y deben enfrentarse ya a él de forma seria y rigurosa. Entre las que han abrazado el reto del reciclaje solo unas pocas lo han hecho de forma efectiva y sus esfuerzos han sido a escala menor y han tenido impacto limitado. Esto nos lleva a preguntarnos qué es lo que las compañías deben hacer para llevar a cabo la revolución de reciclaje que es necesaria.

Los autores, en su trabajo en el Digital Data Design Institute en  Harvard’s Digital Reskilling Lab y en el  BCG Henderson Institute han estudiado esta pregunta en profundidad y una parte de ese análisis ha consistido en entrevistar a los líderes de cerca de 40 organizaciones que están invirtiendo, en todo el mundo, en programas de reciclaje a gran escala. Al sintetizar lo aprendido han observado que cinco cambios de paradigma están emergiendo en el proceso. Cambios que las compañías deben entender y abrazar si esperan tener éxito en adaptarse dinámicamente a la era de automatización e inteligencia artificial que está evolucionando tan rápidamente. Éstos son:

I.- EL RECICLAJE Y LA ACTUALIZACIÓN DE HABILIDADES SON UN IMPERATIVO ESTRATÉGICO

En tiempos de disrupción, cuando muchos puestos de trabajo están amenazados, las organizaciones, con frecuencia, han utilizado los programas de reciclaje y de adquisición de nuevas habilidades para suavizar el golpe de los despidos, mitigar sentimientos de culpa en relación con la responsabilidad social y crear narrativas positivas. Pero en la mayor parte de las compañías entrevistadas los directivos habían ido más allá de este enfoque tan estrecho y estaban empezando a considerar el reciclaje como un imperativo estratégico.

Este enfoque refleja profundos cambios en el mercado laboral que está crecientemente constreñido por el envejecimiento de la población, la emergencia de nuevas ocupaciones y la creciente necesidad de empleados que desarrollen habilidades que son específicas de la compañía. En este entorno las iniciativas efectivas de reciclaje son críticas porque permiten a las compañías generar ventajas competitivas rápidamente al desarrollar talento que no está fácilmente disponible en el mercado y rellenando huecos de habilidades que son instrumentales para alcanzar sus objetivos estratégicos, antes y mejor que sus competidores.

En los últimos años numerosas grandes organizaciones han incorporado este enfoque. Vodafone, por ejemplo, espera cubrir con talento interno el 40% de sus necesidades de desarrollo de software.

Algunas compañías consideran en la actualidad el reciclaje y la adquisición de nuevas habilidades una parte central del valor de sus empleados y una forma estratégica de equilibrar la fuerza laboral existente con la demanda. En ellas sus trabajadores son animados a que se reciclen y opten a roles que les resulten atractivos.

II.- EL RECICLAJE Y LA ADQUISICIÓN DE NUEVAS HABILIDADES ES RESPONSABILIDAD DE CADA LÍDER Y MANAGER

Tradicionalmente el reciclaje y adaptación de los empleados a las nuevas necesidades se considera responsabilidad de los departamentos de recursos humanos y su éxito o fracaso se mide superficialmente, muchas veces en forma de número de formaciones realizadas, coste por alumno, etc.  Según un informe reciente de BCG solo el 24% de las compañías encuestadas realizaban una conexión clara entre estrategia corporativa y los esfuerzos de reciclaje y adquisición de nuevas habilidades. La inversión en la actualización de los profesionales evidentemente necesita un profundo compromiso de los líderes de recursos humanos, pero salvo que el resto de la organización entienda la relevancia estratégica de estas inversiones, resulta muy complicado obtener el esfuerzo de todos que estas iniciativas requieren para tener éxito.

En la mayor parte de las organizaciones en las que los autores realizaron entrevistas las iniciativas de reciclaje son defendidas visiblemente por los líderes senior y éstos están trabajando duramente para articular para el resto de la compañía la conexión entre reciclaje y estrategia y para asegurar que los equipos directivos comprendan su responsabilidad compartida en la implementación de dichos programas.

III.- EL RECICLAJE Y LA ACTUALIZACIÓN DE HABILIDADES SON INICIATIVAS DE CAMBIO

Si quieren implementar ambiciosos programas de reciclaje las compañías deben hacer mucho más que formar a sus empleados. Deben ser capaces de crear un contexto organizacional que conduzca al éxito. Para ello tienen que asegurar el correcto patrón mental y comportamientos tanto entre los empleados como entre sus  directivos. Desde esta perspectiva las iniciativas de reciclaje son similares a las de cambio al requerir centrarse en diversas tareas diferentes simultáneamente. Entre las más importantes tenemos:

1.- Comprender la oferta y la demanda.

Para crear un programa exitoso las compañías deben conocer las habilidades disponibles interna y externamente y las necesarias para vencer a la competencia. Una forma de hacerlo es por medio de una “taxonomía de habilidades”, esto es una descripción detallada de las capacidades necesarias para cada ocupación en la compañía. Posteriormente hay que decidir qué habilidades se asignan a cada puesto de trabajo.

Los líderes deben determinar, también, qué habilidades van a necesitar en el futuro, proceso dinámico que es fundamental para los programas estratégicos de reciclaje.

2.- Reclutar y evaluar

Tradicionalmente los candidatos son reclutados para oportunidades de formación  basándose en su formación académica o en su experiencia laboral relevante, pero esto no es lo adecuado para el reciclaje. Una buena taxonomía de habilidades puede ayudar al permitir a las organizaciones pensar en las políticas de inscripción en función de las nuevas necesidades, lo que puede facilitar la transición de un conjunto de habilidades a otro.

3.- Moldear el patrón mental de los mandos intermedios

Éstos con frecuencia se muestran reacios a la hora del reciclaje, fundamentalmente por dos razones:

a).- Les preocupa que sus subordinados no sean capaces de mantenerse al día con sus responsabilidades habituales mientras son reciclados.

b).- Piensan que una vez que estén formados se trasladarán a otras áreas de la organización.

En ambos casos esta situación puede conducir a una “acumulación y retención” de talento en la que los mandos intermedios deniegan a los miembros mejores de sus equipos la oportunidad de reciclarse y de aprender nuevas habilidades. Algunas compañías  han afrontado este problema haciendo que el desarrollo del talento sea una responsabilidad explícita de los mandos intermedios.

4.- Construir las habilidades dentro del flujo del trabajo

Puede resultar costoso y complicado desde el punto de vista logístico el apartar a los trabajadores de sus tareas cotidianas para participar en sesiones de formación. Además los adultos tienden a no querer o no aprender bien en las aulas y prefieren hacerlo en el puesto de trabajo. Como resultado el mejor enfoque de reciclaje consiste en hacer el mayor volumen de formación como aprendices internos, en rotaciones  y en periodos de prueba,

5.- Encajar e integrar a los empleados reciclados

Los empleados deben encajar en sus nuevos puestos de trabajo. Los datos obtenidos de las entrevistas muestran que si los roles a los que están destinados están claramente descritos con antelación, los empleados están más interesados en reciclarse porque aparecen nuevas trayectorias de carrera y el reciclaje es más eficaz porque está más enfocado a un puesto específico. Una vez que se incorporan a sus nuevos trabajos los empleados reciclados necesitan diversos tipos de apoyo para integrarse adecuadamente. Como, por ejemplo, ayuda para aprender la nueva cultura y normas de trabajo, construir redes de contactos y desarrollar habilidades “blandas”. Facilitar coaching y mentoring pueden ser eficaces herramientas de desarrollo.

IV.- LOS EMPLEADOS DESEAN RECICLARSE , SI TIENE SENTIDO QUE LO HAGAN

Uno de los retos más importantes a los que se enfrentan las organizaciones es lograr que los empleados quieran reciclarse, ya que requiere, normalmente, grandes esfuerzos, puede suponer un cambio radical en sus vidas y el resultado no está garantizado. La clave del éxito puede radicar en tratar a los empleados de forma respetuosa y hacer que los beneficios de su participación en este tipo de programas estén claros. Para hacerlo los autores sugieren:

1.- Tratar a los empleados como partners

Éstos estarán más animados a participar si entienden por qué los programas están siendo implementados y tienen un rol en su creación.

2.- Diseñar programas desde el punto de vista del empleado

Los programas de reciclaje requieren que los participantes inviertan tiempo, por lo que es importante intentar reducir el coste, riesgo y esfuerzos implicados y facilitar resultados casi garantizados.

3.- Dedicar el tiempo y la atención necesarias a la tarea

Al implicar el reciclaje un cambio en las ocupaciones suele requerir aprendizaje intensivo, lo que solo es posible si los empleados cuentan con el espacio mental y el tiempo que necesitan para tener éxito.

V.- EL RECICLAJE Y LA ADQUISICIÓN DE NUEVAS HABILIDADES TIENE LUGAR EN UN ECOSISTEMA EN EL QUE NUMEROSOS ACTORES TIENEN UN PAPEL QUE JUGAR

Los gobiernos pueden incentivar la inversión en reciclaje y adecuación por medio de fondos, políticas y programas públicos, la industria puede emparejarse con las universidades para diseñar nuevas técnicas de desarrollo  de habilidades, por ejemplo. Los autores recomiendan:

1.- Considerar alianzas entre industrias

 En lugar de pensar que son competidoras en un pool de talento limitado las compañías pueden unirse para realizar esfuerzos de formación conjuntos. Estas coaliciones pueden servir para tranquilizar a los participantes que así pueden contemplar cómo se pueden ampliar sus inversiones en formación de cara a un futuro.

2.- Realizar alianzas con organizaciones no lucrativas para llegar a un talento más diverso

Muchas organizaciones sin ánimo de lucro se dedican al reciclaje de personas que no tienen mucha representación en el mundo laboral. Al aliarse con estas organizaciones las compañías pueden ampliar de forma significativa su acceso a talento, a bajo coste, que puede beneficiar a todas las partes.

3.- Establecer alianzas con universidades locales y con proveedores de formación

Por ejemplo los institutos de tecnología en el Reino Unido, financiados por el gobierno, unen a universidades y grandes empleadores para facilitar formación técnica práctica a trabajadores sin conocimientos en esta área, de forma que las compañías están en disposición de reaccionar rápidamente ante las nuevas tecnologías y contar con las nuevas habilidades necesarias.

Publicado en Hablemos de Liderazgo. Post original aquí.

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La paradoja de Moravec y el futuro de la inteligencia artificial

por Matias Rizzuto

¿Te has preguntado alguna vez si la inteligencia artificial podría superar la inteligencia humana? Acompáñanos a descubrirlo en el siguiente artículo.

La inteligencia artificial (IA) avanza a pasos agigantados, pero aún así enfrenta desafíos sorprendentes. La paradoja de Moravec, postulada en la década de 1980, nos recuerda que las habilidades humanas básicas, como la percepción y el movimiento, todavía son muy difíciles de replicar en máquinas.

Con el auge de los modelos de lenguaje generativos, como ChatGPT, se logran increíbles mejoras en el razonamiento y creatividad de la IA. Aunque esto motiva la imaginación de muchos ingenieros informáticos y cultores de la tecnología en torno a la posibilidad de una inteligencia que supere la humana, resulta difícil afirmar esto de manera convincente. Profundicemos en el tema.

¿Qué es la paradoja de Moravec?

Hans Moravec, Rodney Brooks y Marvin Minsky describieron esta paradoja. Al inicio de la investigación en inteligencia artificiallos científicos creían que resolver problemas lógicos y matemáticos llevaría a máquinas a replicar habilidades humanas simples.

La lógica y las matemáticas eran vistas como signos de inteligencia, sugiriendo que cualquier habilidad mental podría desglosarse en problemas lógicos y ser resuelta por aparatos.

Vemos que las computadoras desarrollan complejas estructuras sintácticas y predicen de manera favorable nuestras peticiones escritas. Del mismo modo, solucionan complejos cálculos matemáticos y estadísticos. Pero las máquinas aún fallan en habilidades cognitivas básicas que un niño pequeño ejecuta de manera sencilla y natural.

Contrario a las intuiciones tradicionales, las tareas de alto nivel que requieren razonamiento abstracto (como el ajedrez o las matemáticas) son relativamente fáciles de implementar en una máquina. No obstante, las tareas de bajo nivel que requieren percepción sensorial y motricidad (como reconocer un objeto o caminar) son difíciles de replicar en robots o sistemas de IA.

Inteligencia y evolución

La teoría de la evolución propuesta por Charles Darwin sostiene que las especies se adaptan a las presiones ambientales y a la competencia por recursos, transmitiendo características ventajosas a futuras generaciones. Esta lucha por la supervivencia y la reproducción impulsa la evolución en todas las especies, incluyendo a los humanos.

Moravec atribuye esta paradoja al hecho de que las habilidades perceptivas y motoras son el resultado de millones de años de evolución. No obstante, el pensamiento abstracto es una capacidad reciente en términos evolutivos. La mayoría de las tareas que hacemos día a día con naturalidad, en realidad requieren una enorme cantidad de procesos cognitivos de los cuales no somos conscientes.

Por ello, aunque las máquinas superen a los humanos en tareas específicas, replicar a través de técnicas computacionales la complejidad y profundidad de la conciencia humana continúa como un desafío monumental.

Un nuevo enfoque sobre la paradoja

Dadas las implicancias de la paradoja de Moravec, el estudio y desarrollo de inteligencia artificial adquirió un nuevo rumbo durante las últimas décadas. Ya no se intenta imitar los complejos sistemas humanos, sino desarrollarlos a otros niveles donde se limiten las posibilidades de error.

Además, como las máquinas encuentran más fácil realizar tareas cognitivas complejas que habilidades motoras básicas, gran parte de la investigación en IA se centra en áreas como el procesamiento de datos, el análisis y la toma de decisiones.

El exdirector del MIT, Rodney Brooks, señaló en un artículo de Artificial Intelligence que una de las distinciones fundamentales es que los seres humanos podemos hacernos representaciones muy complejas de la realidad y las máquinas no.

Aunque los nuevos sistemas de inteligencia artificial simulen una conversación, no lo hacen mediante la conceptualización y representación de ideas. Cuando obtenemos una respuesta de un chat-bot solo recibimos una aproximación estadística de lo que debería responder.

Humanos y máquinas: fortalezas y debilidades

A menudo, se teme que los sistemas de inteligencia artificial reemplacen a los humanos en la mayoría de los trabajos. Sin embargo, es difícil que esto suceda en el corto plazo debido a la dificultad de replicar los sistemas cognitivos creados por la evolución natural.

Tanto los humanos como las máquinas tienen sus propias fortalezas y debilidades. Mientras que las máquinas superan a los humanos en tareas cognitivas complejas, luchan con habilidades motoras y perceptivas que el hombre encuentra intuitivas. Esta comprensión es esencial para establecer expectativas realistas y dirigir la investigación adecuadamente.

En lugar de ver a las máquinas como competidores, deberíamos considerarlas como complementos. Existen áreas donde las máquinas son inigualables y otras donde los humanos tienen una ventaja natural. Al reconocer esto, es posible diseñar sistemas donde humanos y máquinas trabajen juntos, aprovechando las fortalezas de cada uno.

Hacia un continuo desarrollo

Aunque la paradoja destaca las limitaciones actuales de la robótica y la inteligencia artificial, también es cierto que existe una continua evolución en el campo. Con el tiempo, es probable que veamos avances que reduzcan o, incluso superen, algunas de las limitaciones actuales.

La paradoja de Moravec no es solo un enigma técnico, sino también una reflexión sobre la naturaleza de la inteligencia, la habilidad y el papel de la tecnología en nuestro mundo. La conciencia humana sigue siendo un profundo misterio difícil de comprender mediante el desarrollo técnico.

Publicado en La Mente es Maravillosa. Post original aquí.

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La Inteligencia Artificial, una herramienta para la creación de valor

por Jorge Saravia

La dirección de una organización supone el desarrollo de criterios que permitan al responsable tomar las mejores decisiones buscando la sostenibilidad y la creación de valor. Se debe trabajar para comprender el entorno, entender el propósito, establecer una meta global y estructurar el mejor modelo de negocio. Todas estas tareas suponen la solución de diferentes tipos de problemas, unos más sencillos, otros bastante elaborados y abstractos, y, en paralelo se deben desarrollar modelos para toma de decisiones en entornos altamente cambiantes e inciertos. Por lo anterior, los problemas asociados con los diferentes niveles de toma de decisiones son cada vez más complejos y pueden sobrepasar la capacidad de análisis de los equipos de dirección. En este escenario es fundamental el uso de herramientas que complementen la labor de quienes dirigen y que les permitan ir a la par con la velocidad de cambio y tomar las decisiones requeridas en el momento oportuno.

La Inteligencia Artificial (IA) ha ganado un protagonismo importante. Se lee sobre esto en las noticias, y hasta se le da una connotación de existencia propia. Sin embargo, no siempre se tiene claridad sobre lo que es la IA y cómo esta puede impactar el abordaje de los problemas que supone la dirección de una organización. Por esto es fundamental que los responsables de dirigir y tomar decisiones reflexionen sobre estos temas y fortalezcan el criterio necesario en el momento de adoptar o evaluar estas tecnologías.

La Inteligencia Artificial: artificial, sí, pero ¿qué tan inteligente?

El desarrollo de lo que hoy se conoce como Inteligencia Artificial (IA) viene desde los años 40. Un poco de historia a continuación. En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity, un modelo matemático de una «red neuronal». En 1950, Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence en donde propone lo que se conoce como «La prueba de Turing» que busca probar la capacidad de una máquina para mostrar un comportamiento inteligente equivalente a la inteligencia humana. En 1956, Allen Newell, Herbert A. Simon y Cliff Shaw desarrollaron el programa Logic Theorist cuyo propósito era probar teoremas matemáticos. En 1956, el científico de la computación John McCarthy adoptó por primera vez el término Inteligencia Artificial y el tema se estructuró como un área académica. En 1966, Joseph Weizenbaum desarrolló un programa capaz de tener una conversación en lenguaje natural y se llamó ELIZA. Este es la base de lo que hoy se conoce como Chatbot. Durante 1970 se desarrollaron los primeros sistemas expertos que permitían emular la capacidad de toma de decisiones del ser humano. Para el 2006, compañías de tecnología, comunicaciones, entretenimiento, redes sociales, etcétera, comenzaron a integrar desarrollos de IA en sus negocios. A partir del 2011, los desarrollos han avanzado y generado aportes en áreas como aprendizaje de máquina, ciencia de datos y manejo de grandes volúmenes de datos o big data, entre otras.

La revisión de estos eventos históricos permite concluir que la IA no es un tema nuevo, sino que es el resultado de un trabajo matemático formal que ha buscado comprender la forma de cómo el ser humano resuelve problemas de alto nivel y cómo pueden ser sistematizados. Desde otro punto de vista, quizás simplificando bastante, con el desarrollo de la IA se ha buscado comprender cómo modelar la inteligencia humana observándola como la capacidad de inferir o percibir información y de construir un conocimiento que puede potenciar la adaptación a entornos específicos.

Una segunda conclusión de la observación de los hechos descritos es que la IA avanza con el desarrollo de modelos matemáticos altamente complejos. Cuando son sistematizados, permiten un nivel de razonamiento autónomo y con gran capacidad de procesamiento. Sin embargo, se debe reconocer que esto es producto de la inteligencia de quien pudo modelar los procesos que permiten este «razonamiento autónomo». Si se reflexiona sobre estos conceptos, se puede comprender que la IA no es por sí misma inteligente, es decir, su alcance depende del modelo matemático sobre la cual tiene su base y este, a su vez, surge gracias a la inteligencia de un científico con la capacidad de abstraer y modelar problemas de alto nivel.

Como una tercera conclusión se infiere la importancia de la reflexión sobre la dirección de los desarrollos futuros de la IA. Cuando se profundiza sobre este tema se plantean preguntas como: ¿llegará el momento en que la capacidad de “razonamiento autónomo” y procesamiento de la IA supere a la del ser humano? y ¿qué pasaría si se desarrollan modelos de IA capaces de generar formas propias de razonar y procesar más allá de lo comprensible y controlable por el ser humano? Quizás esto puede caer en el terreno de la ciencia ficción, pero temas como el desarrollo en computación cuántica sientan las bases para el debate.

¿Cómo «piensa» la Inteligencia Artificial? ¿Qué tipo de problemas puede resolver?

Cuando se analiza el desarrollo de la IA se observa que su avance está directamente relacionado con la comprensión de la complejidad de los problemas a resolver. En el fondo, cualquier problema cuya solución puede ser sistematizada tiene algún nivel de inteligencia. Por ejemplo, una calculadora básica capaz de sumar dos números debe tener un programa que le permite capturar de un teclado dos valores, validar que sean números, introducirlos en la memoria de la calculadora, llevar a cabo la operación suma y presentar el resultado en una pantalla. Esto es un nivel de inteligencia. En este caso, quien diseñó la calculadora pudo comprender cómo sumar dos números y programar esa «inteligencia» en la calculadora, proceso que supone capturar datos, procesarlos y obtener un resultado. Este tipo de problemas es el más común; un ejemplo es la estructura del sistema de información contable en una organización. En ese caso, las políticas contables son la «inteligencia» que permite convertir transacciones en estados financieros, el sistema captura transacciones, las procesa y genera un resultado. Esta «inteligencia contable» está programada en un sistema de información que se activa al recibir las transacciones de entrada para luego emitir un reporte.

Sin embargo, el concepto actual de la IA está dirigido a resolver un tipo de problema más elaborado. Tomemos el ejemplo de la calculadora. Supongamos que se tiene un universo de posibles datos a ser digitados y de posibles resultados. En este caso, el problema a resolver sería deducir las reglas que permiten construir los resultados a partir de los datos. Un ejemplo de este tipo de problemas en una organización puede ser la deducción de las reglas que describen las condiciones de equilibrio de la dinámica organizacional, teniendo en cuenta las restricciones del entorno y buscando una meta expresada en términos de creación de valor, o también, la estructuración de la estrategia óptima para una alianza estratégica deduciendo las reglas que describen el comportamiento de un posible aliado.

La Inteligencia Artificial como herramienta para la creación de valor

Los responsables de la dirección de una organización y del proceso de toma de decisiones deben tener claro que la IA siempre ha estado y que no se irá, que su evolución genera un reto, pues su alcance será cada vez mayor en función de la complejidad de los problemas que puede resolver y será parte de las herramientas tecnológicas disponibles en el día a día. Puede llegar el punto en que esta IA supere la capacidad de comprensión y análisis de los equipos directivos y es justo ahí en donde está el problema: la IA debe ser comprendida como una herramienta al servicio de la organización y no como algo con «vida propia» que dicta en forma autónoma la forma como la organización debe pensar. En este sentido, los responsables del direccionamiento estratégico deberán ampliar el espectro de sus decisiones e incluir lo necesario para que sus equipos tengan la capacidad de comprender la estructura de las herramientas de IA y avanzar a la par con el desarrollo tecnológico.

Pero ¿cómo aporta la IA a la creación de valor? Una organización que crea valor tiene la capacidad sostenida en el tiempo para compensar en forma equilibrada a todos los grupos de interés teniendo en cuenta su costo de oportunidad. Para esto es necesario que la organización comprenda las reglas que describen las expectativas de sus grupos de interés y que tenga la agilidad suficiente para adaptarse a un entorno cambiante e incierto. Pero debe también comprender que la complejidad del entorno siempre superará la capacidad de comprensión del tomador de decisiones. Es en este punto en donde se comienza a entender la importancia de la IA en la creación de valor. Estas herramientas permiten resolver el problema de la construcción de información que describa el entorno a partir de datos aparentemente no conexos, permiten la deducción de reglas de conocimiento que describan la dinámica de los grupos de interés y de reglas que permitan un proceso de toma de decisiones, buscando siempre la creación de valor y la sostenibilidad. Indudablemente, el futuro en estos temas es apasionante y el impacto de estas tecnologías en las organizaciones no se puede ignorar. El debate está comenzando.

SOBRE EL AUTOR

Jorge Saravia

Ingeniero de Sistemas y Magister en Administración de Empresas. Formación en metodologías docentes en la Universidad de Harvard. Miembro de Juntas Directivas en empresas de construcción, logística, tecnología. Profesor de cátedra de las Facultades de Administración y Derecho de la Universidad de los Andes con una experiencia de 28 años en programas de postgrado y de alta dirección a nivel local e internacional. Consultor con una experiencia de más de 16 años en temas de planeación estratégica, gobierno corporativo y estrategia financiera.  Ha sido reconocido por su trabajo en optimización de costos y por su aporte a la docencia universitaria.

Publicado en Gestión. Post original aquí.

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Top 10 de las habilidades blandas para que un robot no reemplace tu trabajo

Por  Daniel Colombo

Las habilidades blandas están tomando cada vez más protagonismo. Para entender su importancia en este momento de la humanidad, necesitamos abordar el hecho de la automatización de procesos de trabajo en manos de robots e inteligencia artificial.

Al adentrarnos en este aspecto, tendremos más en claro la forma en que podemos tomar ventaja de habilidades sociales y emocionales que todos traemos innatas y que no pueden ser emuladas por robots.

¿Podría ser que un robot nos reemplace?

La inteligencia artificial actual está tomando ventaja en diversos tipos de mercados y de empresas que cada vez empiezan a automatizar ciertos procesos por medio de la asistencia de software especializado y de robots.

¿De qué se trata específicamente? La inteligencia artificial es una disciplina de la tecnología encargada de diseñar y construir procesos que producen acciones o resultados, deducciones, acciones, estrategias y esquemas de procesamiento que pueden llegar a emular algunos aspectos del pensamiento y del conocimiento humano para realizar ciertas tareas, sobre todo aquellas que son estables o mecánicas. Por ejemplo, una verificación técnica de un motor de un automóvil sigue un procedimiento estándar en la mayoría de los casos, y esto ya se hace con inteligencia artificial, reduciendo el nivel de errores humanos.

Las buenas noticias

Lo cierto es que hay algo que todavía no puede ser reemplazado y en el mundo de la empresa lo llamamos “habilidades blandas”. Estas no son más que un conjunto de tus capacidades sociales y equilibrio de las emociones llevadas al máximo nivel.

Los trabajadores que pueden ser reemplazados en el mundo de la empresa van a ser aquellos que no hayan logrado su máximo potencial humano.
Esto, aunque suene crudo y difícil de asumir será así.

Déjame explicártelo más sencillamente: Si eres un trabajador que se emplea por varias horas en una despachadora de cajas donde tu único trabajo es cerrar y etiquetar cajas para enviarlas a despacho. ¿Cuántos años más crees que exista esa profesión antes de ser completamente automatizada?

En cambio, si eres una persona que se ha entrenado toda la vida para negociar con los vendedores de las cajas el mejor precio posible por cada caja que usan, si eres un hábil comunicador y puedes pedirle a tu jefe un aumento en el presupuesto de cintas de embalaje para adquirir otra marca de mejor calidad y si además eres una persona innovadora y creativa y descubres que las cajas amarrillas tienen bajos índices de devolución a la planta y el 90% de las cajas de tu empresa son marrones. ¿Crees que serás fácil de reemplazar?

Esta situación está sucediendo hoy constantemente, solo que los trabajadores que hacen tareas repetitivas y mecánicas se diferencian de los que optimizan procesos por su nivel de ingresos y horas de trabajo. Es decir que cuanto más valor agregas a la tarea que haces y mejor te preparas en habilidades blandas, tendrás menor posibilidad de ser reemplazado por inteligencia artificial.

No es algo realmente novedoso. Lo que será novedoso dentro de los próximos años es la aceleración del fenómeno de los robots en ámbitos donde ahora los humanos tenemos presencia completa.

¿Qué habilidades blandas necesito para mi trabajo?

Hay al menos diez habilidades blandas que puedes empezar a desarrollar hoy mismo en su máximo nivel:

1- Gestión de las emociones

Heráclito decía “Tu carácter es tu destino”. Nada más cierto cuando hablamos de gestión de las emociones personales. La clave aquí está en conocer, re-conocer y moldear la forma en la que expresamos nuestras emociones en entornos laborales y personales. Problemas, desafíos y cambios seguirán surgiendo de manera constante, aunque el secreto de los que logran sortearlos parece estar en encontrar puntos de equilibrio en sí mismos que le permitan tomar el control de las situaciones. Esto es algo que las máquinas están lejos de lograr, por el simple hecho de que solo los humanos podemos entender las emociones humanas.

2- Habilidad para negociar

Un negociador es alguien que se requiere en cualquier empresa. Es un tipo de habilidad indispensable puesto que se adquiere con muchas horas de práctica, ensayo y error. No cualquier logra obtener todo lo que desea de una situación de otro en el tiempo en el que lo pautó. Por eso los negociadores y las habilidades de comunicación van de la mano y estas personas van a tener trabajo por muchas décadas más.

3- Habilidad de la empatía

Tener la capacidad de ponerse en los zapatos del otro cuando busca sus propias metas, cuando se encuentra ante determinados desafíos o cuando quiere lograr algo es casi un “super poder” pensado desde la perspectiva de las máquinas. Hoy la inteligencia artificial es incapaz de determinar con certeza las necesidades emocionales de un humano. Por eso es importante lograr un alto nivel de empatía con los otros en el ámbito laboral de industrias automatizadas o en vías de serlo.

4- Habilidad para comunicarse mejor

La comunicación es la banda sonora de las todas las habilidades que mencione hasta aquí, pues para saber comunicar mejor necesitamos tener capacidad de gestionar nuestras emociones y la de los otros, empatía para responder y capacidad de negociar las veces que sea necesario para obtener una meta.

5- Habilidad de liderar

Todos podemos desarrollar el auto liderazgo, independientemente de que tengas personas a cargo o no. Para hacerlo es necesario haber pulido diversos aspectos de nuestra propia personalidad para hacer brillar en los otros aquello por lo que ya hemos atravesado y aprendido: esto es lo que se llama auto conocimiento, base del liderazgo efectivo.

6- Habilidad de crear e innovar

Los robots hoy prácticamente se limitan a realizar tareas automatizadas y repetitivas, por eso han ido en aumento en industrias que necesitan este tipo de habilidad. Sin embargo, la habilidad de innovar, de crear y de llevar adelante planes que permitan visualizar y concretar ideas nuevas es solo potestad humana. Aquellos que logren esto en sus puestos actuales tendrán trabajo por décadas.

7- Habilidad de oratoria y transmitir tus ideas

La oratoria podría estar enmarcada dentro de la comunicación, aunque la diferencia es que hay buenos líderes dentro de las organizaciones empresariales que no siempre se destacan como comunicadores de calidad, oradores y motivadores. Si no puedes mostrar tus resultados, presentarlos públicamente, enseñar y transmitir lo que sabes a otros en el trabajo que se ha vuelto colaborativo y comunicarte asertivamente, tienes pocas posibilidades de seguir en actividad en el mundo laboral.

8- Habilidad de la intuición en base a la experiencia

Los robots no tienen la capacidad humana de entrelazar experiencias emocionales con consecuencias futuras. La intuición es una forma de inteligencia humana que solamente es humana porque está asentada en lo que cada uno de nosotros a aprendido por medio de su cuerpo y de sus emociones; es decir, a través de desarrollar ciertos sentidos conectando información basada en experiencias, percepciones y sentimientos. Eso está muy lejos de ser reemplazado por una máquina.

9- Habilidad de escucha activa

La escucha activa es escuchar con todos los sentidos. Escuchar para entender, no para responder. Esto es algo que los buenos líderes tienen muy en claro cuando se sientan con alguien del que genuinamente saben que pueden aprender y están dispuestos a hacerlo. O sea, de todos los miembros de su equipo.

10- Habilidad de motivarse con sentido del propósito

Las máquinas nunca tendrán motivaciones personales por el simple hecho de que no podrían aspirar a ser más que lo que son. Los humanos, aspiramos a ser mejores constantemente y si aún no tenemos un sentido del propósito nos gusta sentir que estamos en la búsqueda concreta de algo más importante que nosotros mismos. Somos humanos porque sentimos, y eso, es irremplazable.

Publicado en De Gerencia. Post original aquí.

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Qué empleos van a desaparecer por la IA y cuáles profesiones no pueden ser reemplazadas

Las empresas vienen implementando IA en sus procesos, modificando cientos de posiciones laborales. ¿Cuáles empleos tienen más riesgo de desaparecer?

Muchas personas temen que su empleo vaya a desaparecer con los procesos de automatización y los nuevos sistemas de Inteligencia Artificial (IA).

Esos temores son similares a los que experimentaban algunas personas con la introducción de la imprenta, la línea de ensamblaje fordista y mucho más recientemente, la computadora personal.

Pero no son del todo infundados, gran parte de las tareas repetitivas, administrativas, y también algunas de creación, serán absorbidas por la IA y eventualmente algunos empleos desaparecerán.

A la vez, los expertos indican que la IA tiene el potencial de crear millones de nuevos empleos en todo el mundo. Será cuestión de recapacitar a los trabajadores para que puedan adaptarse a este nuevo escenario laboral.

¿Qué empleos desaparecerán con la IA?

Hasta ahora los expertos no hicieron una lista determinante sobre qué empleos desaparecerán con la IA, sino que indican cuáles tienen más riesgo de ser automatizados y cuáles menos.

Hay muchos estudios al respecto. Uno reciente, de mayo de 2023, es de nada menos que del Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés), que indica que casi una cuarta parte de todos los puestos de trabajo (23%) a escala mundial cambiarán en los próximos cinco años por la IA.

Para ello analizó el mundo del trabajo en 45 economías, que abarcan 673 millones de trabajadores. En base a ello, prevé la creación de 69 millones de nuevos puestos de trabajo y la supresión de 83 millones, lo que supone una disminución neta de 14 millones de empleos, es decir, el 2% del empleo actual.

El Foro denotó que a escala mundial, la tecnología es el sector que más rápidamente está reduciendo el empleo por la irrupción de la IA. Se prevé, además, una pérdida de empleos en la administración y en los sectores tradicionales de seguridad, fábrica y comercio.

Otro estudio de este año, pero de McKinsey Global Institute, estimó que hasta 375 millones de trabajadores en todo el mundo tendrán que cambiar de profesión en los próximos años, debido a la automatización de los empleos.

Y remarcó que los que tienen mayor riesgo de que esto ocurra en el corto plazo, son los siguientes:

  • Trabajos repetitivos en la industria manufacturera, como la operación de máquinas y la inspección de productos.
  • Tareas administrativas, como la entrada de datos y la gestión de correos electrónicos.
  • Trabajos en el sector de servicios, como la atención telefónica y la atención al cliente en ciertos contextos.
  • Profesiones que requieren poco conocimiento especializado, como los trabajos en la industria del transporte y la logística.

En su análisis de la situación, la consultora Goldman Sachs si fue algo más tajante, e indicó que 300 millones de empleos en todo el mundo podrían desaparecer al ser completamente automatizados.

De acuerdo a esta consultora, el riesgo de automatización por IA es más elevado en los empleos que se llevan a cabo en una oficina (45%), los que requieren un elevado nivel de cualificación académica (34%) y los vinculados a tareas más técnicas (31%).

¿Qué profesiones no pueden ser reemplazadas por inteligencia artificial?

Como la IA se trata de un fenómeno nuevo y en constante y acelerada evolución, no se puede decir a ciencia cierta qué empleo no será reemplazado por la IA.

Como mencionamos, hay profesiones que tienen menor riesgo que otras de desaparecer a manos de la IA y la automatización. De acuerdo al estudio de mayo de Goldman Sachs, los empleos vinculados a los cuidados (8%), líneas de producción (7%) y manufactura (4%) son los menos expuestos a dicha automatización.

El mencionado estudio de la WEF, por caso, analiza en qué sectores se creará empleo. La mayoría serán en sectores de la educación (3 millones de empleos) y la agricultura (4 millones de empleos), impulsados en parte por la demografía y en parte por las aplicaciones de las nuevas tecnologías en estos campos

Pero esto no deja a esas profesiones totalmente a salvo, ya que en el día de mañana o en un futuro cercano un nuevo desarrollo de la IA también puede dejarlas obsoletas y hacer desaparecer empleos.

En ese caso, resulta útil un estudio que dio a conocer nada menos que OpenAI, la empresa creadora del famoso chat de IA. Mencionan que algunos trabajos no desaparecerán a manos de la IA por largo plazo, por tratarse de áreas en las que aún no se involucraron las investigaciones y desarrollos de Inteligencia Artificial. Listan entonces los siguientes empleos:

  • Operadores de equipos agrícolas,
  • atletas y competidores deportivos,
  • mecánicos de autobuses y camiones,
  • especialistas en motores Diesel,
  • albañiles,
  • operadores de torres de perforación,
  • auxiliares de comedor y cafetería,
  • ayudantes de barman,
  • lavaplatos,
  • instaladores y reparadores de líneas eléctricas,
  • operadores de máquinas excavadoras y cargadoras y dragalinas para minería a cielo abierto,
  • ayudantes de carpinteros,
  • pintores,
  • empapeladores,
  • yeseros,
  • plomeros y techadores,
  • mecánicos de motos,
  • trabajadores de mataderos y empacadores de carnes.   

    El Foro también indicó que el 85% de los empleos que existirán en 2030 aún no han sido inventados. Y que algunos ejemplos de nuevas profesiones o áreas de trabajo que podrían cobrar importancia debido a la introducción de la IA y la automatización incluyen:

    • Desarrolladores de software y especialistas en inteligencia artificial,
    • Analistas de datos
    • Especialistas en seguridad cibernética
    • Consultores en transformación digital,
    • Instructores y entrenadores en habilidades digitales 

      Lo único concreto es que la IA no dejará empleos sin tocar, todas las actividades serán impactadas en menor o mayor medida, todos los procesos que hoy hacen los seres humanos podrán de alguna manera agilizarse o “aumentarse” con IA.

      Por caso, si la economía digital multiplicó los empleos en logística y transporte -de la mano del comercio electrónico- a la vez es probable que en el futuro, con los vehículos autónomos se necesiten menos choferes (de taxi, de tren, hasta de barco). Pero sí habrá posiciones para quienes sepan monitorear, conducir a distancia y mantener esos dispositivos, desde drones hasta autos autónomos.

      Es decir, la IA no hará desaparecer la mayoría de los empleos, pero las personas deberán acostumbrarse a trabajar con estas nuevas herramientas, desechando algunas tareas y adoptando otras nuevas.

    Publicado en iProfesional. Post original aquí.

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Los líderes que necesita la Inteligencia Artificial

Por: Nora Quiroz

Nos encontramos inmersos en una era de rápidos avances tecnológicos, y es la inteligencia artificial – IA- uno de los elementos clave de esta revolución. En este contexto, los líderes al interior de las organizaciones, en donde se incluyen también a las bibliotecas, desempeñan un papel crucial en el éxito y la adaptación de estos cambios. Los líderes de la revolución tecnológica no necesitan controlar a sus colaboradores, ahora son conscientes de la importancia de motivarlos. Este es uno de los aprendizajes que trae la inteligencia artificial frente al liderazgo en las organizaciones. Sin inteligencia humana no existe inteligencia artificial.

Si hay algo que caracterice a un buen líder es su mentalidad flexible para abrazar la naturaleza cambiante del liderazgo, la cual es fundamental en la era de la inteligencia artificial – IA – que llega también a transformar las formas de liderar; enfocándose en nuevas estrategias disruptivas, una cultura organizacional coherente y el desarrollo de habilidades del ser de sus colaboradores, pues en escenarios donde esta presente la innovación, la creatividad, la motivación, y el trabajo en equipo a través de redes de apoyo la IA difícilmente será competencia.

El rol de líder frente a la IA

Cuando el alcance de la IA es cada vez mayor, un líder debe estar preparado, preparar a su equipo y su organización para:

Desarrollar, mantener y fortalecer la mentalidad flexible para aprender a desaprender y aceptar la diferencia. El panorama que presenta la IA requiere de líderes de mente abierta para adaptarse, aprender de nuevos enfoques muy especialmente de humildad y consciencia para desaprender las viejas maneras de hacer las cosas; interactuando con diversas profesiones, profesionales de nuevas generaciones cada vez más jóvenes, con estilos de trabajo diferentes, disruptivos y retadores.

Apropiarse rápidamente de las tecnologías cambiantes, al mismo tiempo que desarrolla en sí mismo y en su equipo habilidades del ser y capacidades técnicas multidisciplinarias; estos dos elementos necesitan ser desarrollados conjuntamente para mantener cohesión y conexión entre ellos disminuyendo brechas, sesgos y riesgos que puedan desarticular los procesos.

Generar, mantener y permanecer con mentalidad creativa en ambientes de innovación y experimentación, generar ideas, llevarlas a cabo desarrollando y teniendo un pensamiento crítico. La IA está en permanente evolución, aunque actualmente esté de moda y suene por todas partes, apenas se están dando los pasos iniciales de todo lo que puede traer. Por esto es fundamental que un líder pueda motivar a su equipo a probar nuevas tecnologías y enfoques, sin temor al fracaso.

Esto implica crear un entorno seguro donde las personas se sientan cómodas para proponer ideas y explorar soluciones basadas en la IA. Jesús Hijas en su libro, Unleadership: Hacia un liderazgo más humano en tiempos de la Inteligencia Artificial, comenta:

“Durante la próxima década, la IA no reemplazará a los líderes o managers, pero los líderes que sepan cómo usar la IA a su favor, sí que reemplazarán a los que no lo hagan”.

Trabajar por la conciencia ética; los líderes desempeñan un papel activo en la definición de políticas éticas y responsables en el uso de la IA, lo cual propicia la generación de nuevos roles como “directores de ética en IA” encargados de establecer estándares claros y asegurarse de que se analicen cuidadosamente las aplicaciones que ésta trae a las organizaciones y sociedades.

Algunos líderes mundiales están implementando acciones para que la era de la IA permanezca la humanidad, es el caso de El Vaticano, que en el año 2020 convocó a organizaciones clave en el desarrollo de IA como la Academia Pontificia para la Vida, Microsoft, IBM, la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y el Gobierno Italiano para firmar el Rome Call for AI Ethics “Llamamiento de Roma para la ética en la IA”, donde se proponen seis principios que guian el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial en las organizaciones. Este compromiso ético fue renovado en enero de 2023

Los seis principios breves del “Llamamiento de Roma para la ética en la IA” son:
  1. Transparencia: los sistemas de IA deben ser comprensibles para todos.

  2. Inclusión: Estos sistemas no deben discriminar a nadie porque todo ser humano tiene igual dignidad.

  3. Responsabilidad: Siempre debe haber alguien que se responsabilice de lo que hace una máquina.

  4. Imparcialidad: los sistemas de IA no deben seguir ni crear sesgos.

  5. Fiabilidad: la IA debe ser fiable.

  6. Seguridad y privacidad: Estos sistemas deben ser seguros y respetar la privacidad de los usuarios.

Otro ejemplo de esto es la Oficina de Política Científica y Tecnológica de Estados Unidos quien en octubre de 2022 hizo público el “Blueprint for an AI bill of rigths”, plan para una declaración de los derechos de la inteligencia artificial, que propone una guía con cinco principios que orientan el diseño, uso e implementación de la IA, con el fin de proteger a la sociedad frente a cualquier situación tecnológica que afecte sus derechos, semejante al Llamado de Roma. Este es “un modelo para construir e implementar sistemas automatizados que estén alineados con los valores democráticos y protejan los derechos civiles, las libertades civiles y la privacidad” .

Los cinco principios del “Blueprint for an AI bill of rights” son:
  1. Sistemas Seguros y Efectivos: Las personas deben estar protegidas de sistemas inseguros o ineficaces.

  2. Protecciones de discriminación algorítmica: Las personas no debe ser discriminadas por algoritmos y los sistemas deben utilizarse y diseñarse de forma equitativa.

  3. Privacidad de datos: Deben estar protegidas de prácticas abusivas de datos a través de protecciones integradas y deben tener conocimiento sobre como se utilizan los datos.

  4. Aviso y explicación: Deben saber que se utiliza un sistema automatización y entender cómo y porqué además del impacto que esto tiene.

  5. Alternativas humanas, consideración y respaldo: Debe poder excluirse cuando sea apropiado y tener personal humano dispuesto a solucionar los problemas que se puedan generar.

    La IA necesita líderes nuevos

La inteligencia artificial contribuye la automatización de tareas repetitivas, procesar grandes volúmenes de datos e información y anticipar tendencias. Las personas que abanderen estos escenarios deben ser “líderes nuevos”, con nuevos pensamientos, actitudes, valores, propósitos y habilidades; capaces de fomentar la cultura de confianza mutua y, sobre todo, liderar capacidades colectivas. La inteligencia artificial requiere un aprendizaje específico. El liderazgo en la era de la IA, también.

Publicado en Nora Quiroz. Post original aquí.

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