Si has seguido las noticias, TikTok, Instagram o cualquier otro medio de información, quizás te preguntes si deberías temer que la IA te quite el trabajo. Si buscas el tema en Google, encontrarás opiniones en ambos lados que te harán sentir bien. Mientras tanto, navegas sin parar en redes sociales o, por otro lado, puntos de vista más alarmistas que te harán pensar que deberías lanzar tu teléfono por la ventana.
¿Alguna vez has pensado en esos puntos de vista que te dicen que todo está bien y no hay nada de qué preocuparse? ¿Y si fuera una IA que te tranquiliza lentamente para poder cosechar tus pensamientos y dinero al venderte más cosas que no necesitas?
Como alguien que ha estado en el campo de la IA por más de una década —desde cuando no era popular fuera de las grandes ciudades tecnológicas—, puedo decirte algo que necesitas saber. La IA viene por tu trabajo, pero no de la manera que piensas. Es una realidad que todos necesitamos considerar, porque podemos tomar mejores decisiones al planificar si vemos el mundo como es y no como debería ser.
La IA es tu aliada, no tu enemiga
Antes de continuar, quiero asegurarme de que entiendas que la IA es tu amiga, no tu enemiga. Te invito a leer mi artículo al respecto. No necesitas dejar de usar las nuevas herramientas que se lanzan cada semana; no necesitas temer lo que viene. No se trata de temer; se trata de ser consciente de lo que se utiliza, desarrolla y despliega en tu empresa en relación con la IA.
A menudo, los resultados negativos surgen de tecnologías realmente innovadoras, no porque alguien quiera hacer algo malo o porque la tecnología sea mala. En cambio, los problemas graves comienzan a surgir porque todos asumimos que “alguien más ya está pensando en eso”. Esto hace que bajemos la guardia y nos desentendamos, cuando se trata de pensar de manera proactiva sobre lo que una tecnología determinada podría significar para nosotros. Simplemente esperamos que nos sorprenda, como en un Halloween corporativo.
Automatización vs. aumento: dos caminos de la IA en trabajo
Para aportar a esta acción proactiva que deberíamos tomar, te comparto dos conceptos clave a tener en cuenta al implementar IA: automatización y aumento. Saber cuándo estamos haciendo cada uno es crítico para construir un futuro sólido impulsado por la IA, donde todos podamos mantener o aumentar nuestros niveles de ingresos. ¡Más dinero! ¡Sí, amamos la IA!
En un escenario, la automatización ocurre cuando eliminamos completamente la tarea o trabajo de un individuo, eliminando así el beneficio económico del trabajador original. A largo plazo, las ganancias probablemente disminuirían. ¡No, gracias! El aumento, por otro lado, es donde usamos la IA para mejorar la productividad del trabajador. Con esto le permitimos hacer más con el mismo o menos tiempo y esfuerzo. En este escenario, el trabajador puede incluso ganar más haciendo el mismo trabajo con la ayuda de la IA.
Quiero enfatizar que no podemos (ni debemos) enfocarnos en salvar cada trabajo de la automatización; simplemente no es posible económica o estratégicamente. Debemos ser conscientes de qué trabajos, industrias, etc., se verán afectados y ser reflexivos sobre el proceso.
El riesgo real de la automatización gradual
Cuando pensamos en que la IA toma nuestros trabajos, usualmente imaginamos a un grupo de ingenieros sentados en una oficina con una lista de carreras y una lista de verificación para automatizarlas en unos pocos sprints de escribir código. Mi carrera aparece de vez en cuando en diferentes artículos que dicen que las IAs serían mejores que la mayoría de los CEOs en su trabajo. Pero, ¿cómo funciona realmente esta automatización a gran escala?
En mi experiencia, la automatización y el despliegue de la IA son relativamente graduales y, a veces, casi imperceptibles. Una tarea por aquí, una tarea por allá, oh, esa cosa que odio hacer, esa también. Antes de que te des cuenta, un montón de tareas (o elementos de una carrera) se han automatizado, y nunca más las extrañarás o pensarás de nuevo. Es precisamente esta naturaleza gradual lo que hace que la automatización masiva sea tan peligrosa: no la ves venir.
Creo que el mayor riesgo de la automatización laboral no es que una carrera completa se automaticen deliberadamente. Más bien, es que una buena parte de los elementos clave de cualquier carrera sean automatizados.
Por ejemplo, digamos que la carrera promedio tiene 100 puntos de utilidad, que resultan en tu valor de mercado y el salario correspondiente en tu empleador actual y/o en otros empleadores potenciales. Si, a lo largo de varios años, esa carrera tiene 30 o 40 puntos de utilidad automatizados, ¿qué tan probable es que esa carrera mantenga su valor de mercado general? Si solo estás haciendo el 60% de lo que solías, ¿significa eso que te pagarán un 40% menos que antes? Quizás, pero depende. No toda la automatización es igual. Veamos.
Aquí hay una prueba simple que puedes hacer para ver si un trabajo (o tu trabajo) se ha automatizado o aumentado:
- El trabajo del individuo se vuelve más productivo, rentable y valioso. El puesto ha sido aumentado.
- El trabajo del individuo pierde poder adquisitivo o valor de mercado a pesar de los aumentos en productividad. El puesto ha sido automatizado.
Tomando decisiones informadas en la era de la IA
Así que ahora que conoces los dos principales tipos de implementación de IA, aumento y automatización, estás mejor preparado para ser un trabajador informado y/o líder empresarial que puede ajustar su carrera en consecuencia para ti y los que te rodean.
La mayoría de las empresas no son conscientes de los dos caminos de implementación de IA a un alto nivel. Así que si crees que tu empresa está considerando IA (o más IA), envíales este artículo para que puedan tomar decisiones más informadas que beneficien a los trabajadores en tu ciudad, país y región.
Creo en poner a los trabajadores en el centro de las implementaciones de IA, aumentando siempre que sea posible porque es un movimiento empresarial inteligente, y automatizando cuando sea necesario porque es una necesidad del negocio.
Reflexionemos siempre sobre por qué y cuándo estamos haciendo cada una de estas dos opciones. Así podremos tomar decisiones compasivas y reflexivas sobre qué tipo de mañana estamos desarrollando hoy.
