La inteligencia artificial promete aumentar la productividad de las empresas, pero ese avance comienza a plantear una paradoja para el mercado laboral. Si un profesional equipado con IA puede asumir tareas que antes realizaban trabajadores junior, las compañías pueden necesitar contratar menos personas.
El problema es qué ocurre con la formación de quienes debían convertirse en los profesionales experimentados del futuro. Ese fue uno de los fenómenos abordados por Tomás Sánchez, socio de Valoriza y director de Politropía, durante su columna en Concierto Valor.
Tomás Sánchez
Sánchez analizó cómo la inteligencia artificial está modificando la composición de algunos equipos, pero también advirtió que las empresas necesitan mayor profundidad al momento de decidir qué tecnología incorporar. La carrera, plantea, no debería consistir simplemente en acceder al modelo de IA más avanzado.
Cuando dos profesionales junior se convierten en uno
Uno de los primeros efectos de la inteligencia artificial aparece en tareas que históricamente eran realizadas por trabajadores que recién ingresaban al mercado laboral.
Sánchez ejemplificó el cambio con decisiones que, según señaló, ya están tomando algunas empresas. “Más de una empresa dice: ‘Yo antes habría contratado dos analistas o dos abogados juniors; hoy día puedo contratar uno’”.
La explicación está en cuánto puede aumentar la productividad individual cuando un trabajador utiliza herramientas de inteligencia artificial. “¿Por qué? Porque ese uno bien equipado con inteligencia artificial ya no necesita de ese junior”.
Para una empresa, la ecuación puede resultar atractiva: mantener o aumentar su capacidad de trabajo utilizando un equipo más pequeño. Pero el impacto no termina en la cantidad de puestos disponibles.
¿Cómo se forman los profesionales senior del futuro?
Las tareas junior no solamente cumplen una función productiva. También forman parte del proceso mediante el cual una persona adquiere experiencia.
Revisar información, detectar errores, analizar documentos y enfrentarse repetidamente a los detalles de un problema permite desarrollar conocimientos que posteriormente pueden utilizarse para tomar decisiones más complejas.
La automatización puede reducir parte de ese recorrido. “Los mismos analistas están usando mucha inteligencia artificial y empiezan a perder la formación de criterio, la formación de entender los detalles que hacen la diferencia frente a un cliente”, advirtió Sánchez.
Ahí aparece una de las contradicciones que plantea la incorporación de estas herramientas.
Una organización puede obtener más productividad en el corto plazo, pero al mismo tiempo debe preguntarse cómo desarrollará la experiencia de sus trabajadores si una parte importante de las tareas que antes servían para aprender comienzan a ser realizadas por máquinas.
El desafío, entonces, no consiste solamente en determinar cuántos empleos puede reemplazar o transformar la IA, sino también cómo construir nuevas rutas de aprendizaje profesional.
No todas las empresas necesitan la IA más avanzada
Sánchez también cuestionó la idea de que adoptar inteligencia artificial significa necesariamente utilizar los modelos más sofisticados disponibles. “No podemos tenerle miedo a la inteligencia artificial, sí tenemos que tener un plan en cómo la vamos a aprovechar”.
Para el especialista, muchas organizaciones podrían resolver gran parte de sus necesidades utilizando alternativas considerablemente más accesibles. “No necesito el modelo de frontera que tiene la última ‘chupada del mate’ para operar el 80% de las automatizaciones de mi empresa”.
En esos casos, explicó, existen opciones que no requieren necesariamente contratar las soluciones más avanzadas del mercado. “Un proveedor local en Chile es capaz de entregarte esa solución con un modelo local o un modelo open source”, sostuvo.
La clave estaría en definir primero qué problema necesita solucionar la empresa y recién después determinar qué tecnología requiere.
El problema de los directorios y CEO
Para tomar esas decisiones, sin embargo, las compañías necesitan comprender mejor cómo funciona la tecnología.
Y Sánchez cree que ahí existe actualmente una brecha importante. “En general, lo que creo que le pasa a muchos directorios y a muchos CEOs es que todavía les falta profundidad a la hora de entender de qué se trata la inteligencia artificial”.
El riesgo está en tomar decisiones estratégicas basándose en tendencias generales o en la notoriedad que adquieren determinadas herramientas. “A mí me da la sensación de que nos estamos yendo por el puro titular”.
Esto podría llevar a empresas a invertir en soluciones más complejas o costosas de lo necesario, en vez de identificar primero cuáles son sus procesos susceptibles de automatización y qué tecnología puede resolverlos.
La “nube” también necesita cables
La columna abordó además la infraestructura física que permite que buena parte de esta tecnología funcione.
Conceptos como almacenamiento en “la nube” o servicios online pueden transmitir la impresión de que internet funciona mediante una infraestructura principalmente inalámbrica.
Sánchez recordó que detrás de ella existen componentes considerablemente más tangibles. “Uno de repente piensa que todo es satelital, online, la nube... pero al final del día son cables muy físicos, instalados por empresas, que hacen la gran diferencia”.
Los cables submarinos de fibra óptica aparecen así como parte fundamental de una economía que, pese a percibirse cada vez más digital, continúa dependiendo de infraestructura física.
El desafío no es solamente adoptar IA
Las distintas transformaciones descritas por Sánchez apuntan finalmente hacia un mismo problema.
Incorporar inteligencia artificial no constituye por sí solo una estrategia.
Una empresa puede automatizar procesos y aumentar la productividad, pero también debe evaluar cómo esas decisiones afectarán la formación de sus trabajadores. Puede contratar el modelo más avanzado disponible, aunque una solución local u open source sea suficiente. Y puede exigir a sus equipos incorporar nuevas herramientas sin que quienes toman las decisiones tengan todavía una comprensión profunda de sus posibilidades y limitaciones.
La pregunta, por lo tanto, comienza a cambiar.
Para las empresas ya no se trata únicamente de decidir si utilizarán inteligencia artificial, sino de determinar para qué la necesitan, qué modelo tiene sentido implementar y cómo aprovechar sus beneficios sin eliminar en el proceso las instancias donde sus trabajadores desarrollan experiencia y criterio.
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