Los desafíos de la capacitación y la implementación de la IA en el mundo del trabajo
Académicos e investigadores de la Universidad Torcuato Di Tella y el MIT ahondaron sobre cómo las máquinas y los humanos deben convivir para potenciar las actividades de todos los sectores
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En un contexto de cambios y transformación tecnológica, la inteligencia artificial (IA) emerge como una de las fuerzas más poderosas que están moldeando el futuro del trabajo. Ese fue el tema central del reciente webinar titulado “Vida y trabajo en tiempos de IA: ¿por qué todo cambió en los últimos 12 meses?”, organizado por el Centro para la Evaluación de Políticas basadas en Evidencia (CEPE) y la Escuela de Gobierno de la Universidad Torcuato Di Tella.
El encuentro, moderado por Soledad Guilera, profesora de la Escuela de Gobierno de la Di Tella, contó con la participación de los especialistas Darío Judzik, decano ejecutivo de la Escuela, y Eduardo Levy Yeyati, profesor plenario de la Escuela y director académico del CEPE, quienes presentaron las ideas de su reciente libro Automatizados, centrándose en los desafíos de la IA en la esfera laboral. También se sumó a la charla David Autor, profesor del MIT y codirector de la iniciativa Shaping the Future of Work.
Levy Yeyati señaló que, con el avance de la nueva IA, habrá menos trabajo, en el sentido de una menor demanda de horas de trabajo remuneradas. A su vez, argumentó que la idea de que las innovaciones tecnológicas crearán tantos trabajos como los que se destruyen se vuelve “obsoleta” ya que “nada impide que los nuevos sean también sustituidos”.
Con respecto a hacia dónde dirigir la educación en este contexto, el especialista advirtió: “Si seguimos formando para competir con el algoritmo, es una carrera perdida”.
Del lado positivo, enfatizó que “aunque la automatización promete eficiencia y puede optimizar procesos rutinarios, existen ciertos límites, especialmente cuando se trata de creatividad o toma de decisiones complejas”. Y agregó: “La automatización no significa el fin del trabajo humano, pero sí lo reconfigura de maneras que todavía no comprendemos por completo. El algoritmo es excelente para manejar tareas repetitivas y análisis de datos y materiales explícitos, pero fallan en tareas que requieren intuición, creatividad, discernimiento o contexto”.
Darío Judzik ahondó sobre las barreras no tecnológicas que, según él, podrían inhibir la adopción masiva de la IA y el consumo de bienes y servicios producidos sin participación humana. Lo novedoso, explicó, es que muchas de estas barreras no se relacionan con la oferta tecnológica, sino con factores externos que afectan su integración en empresas y sociedades, es decir, con la demanda.
“Hoy en día, la tecnología está lista para transformar industrias enteras, pero los verdaderos obstáculos son sociales, culturales y normativos. No es que la IA no esté a la altura de nuestras expectativas, sino que nuestras sociedades aún no han encontrado el marco adecuado para acogerla plenamente”, indicó.
A su vez, dijo que la desconfianza pública, la falta de una regulación clara y actualizada, y la resistencia al cambio en algunas organizaciones son barreras poderosas que no pueden ser resueltas únicamente con avances tecnológicos. Según el economista, “la IA tiene un inmenso potencial, pero su éxito dependerá, en gran medida, de nuestra capacidad para desmantelar estas barreras no tecnológicas y crear un entorno regulatorio y social que apoye su desarrollo”.
Por otro lado, Autor, referente global en el estudio de la intersección entre tecnología y empleo, hizo mención a las limitaciones de la IA para replicar el expertise humano. De acuerdo a su visión, si bien la IA es capaz de procesar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones con una velocidad sin precedentes, aún queda lejos de poder replicar el juicio y la experiencia que los humanos adquieren a lo largo de años de trabajo en ciertas disciplinas.
“Lo que diferencia a un trabajador experimentado de una máquina es su capacidad para interpretar las sutilezas y contextos complejos que las IA simplemente no pueden captar”, detalló. Específicamente, destacó sectores como la medicina y la ingeniería, donde la interpretación de detalles sutiles puede marcar la diferencia entre una solución adecuada y un error crítico.
“Las máquinas pueden hacer cálculos en segundos, pero no pueden ofrecer la empatía o la comprensión situacional que los humanos desarrollan tras años de formación y experiencia”, sostuvo. Y añadió: “La idea de que la IA puede sustituir la experiencia humana es una exageración que no toma en cuenta la riqueza del conocimiento tácito que los trabajadores aportan a sus roles”.
Colaboración entre humanos y máquinas
Otro de los temas centrales del encuentro fue la colaboración entre humanos e IA. Contrario a la creencia popular de que combinar la inteligencia humana con la artificial resultaría en un rendimiento superior, Autor mencionó estudios que sugieren que, en muchos casos, esta colaboración puede ser menos eficiente que cuando ambos trabajan por separado. Este fenómeno se debe, según el experto, a la falta de definición de los roles de cada una de las partes.
“Cuando no se comprende bien qué es lo que cada parte —la IA y el humano— aporta al proceso, lo que debería ser una sinergia puede convertirse en un obstáculo. Si los humanos no saben cuándo confiar en la IA y cuándo intervenir, o si la IA no puede comunicar de manera efectiva sus limitaciones, el resultado puede ser peor que si cada uno actuara por su cuenta”, explicó.
El webinar concluyó con una serie de reflexiones sobre el futuro. Aunque los ponentes reconocieron que la IA está destinada a transformar el panorama laboral, todos coincidieron en que esta transición “no será sencilla”. Desde la eliminación de barreras no tecnológicas hasta el aprovechamiento adecuado del conocimiento tácito humano, los cambios que la IA traerá al mercado laboral no serán únicamente técnicos, sino profundamente sociales y organizativos.
LA NACION
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