El Futuro del Trabajo: Cómo la IA y la Automatización están Redefiniendo los Roles Laborales y los Modelos de Negocio
En nuestra práctica profesional, hemos observado dos opiniones polarizadas sobre la inteligencia artificial (IA) y su impacto en los roles laborales y los modelos de negocio. Por un lado, hay quienes están preocupados por el aumento de las tasas de desempleo y la posibilidad de que la IA reemplace a los trabajadores. Por otro lado, hay quienes creen que la IA no traerá cambios significativos y que, al final, resultará ser una burbuja.
Sin embargo, un 64% de los CIOs (Chief Information Officers) depositan grandes esperanzas en el uso de la IA para elevar sus operaciones comerciales y evolucionar sus empresas. Por lo tanto, entender las capacidades y limitaciones de esta tecnología se vuelve crucial. ¿Puede la inteligencia artificial realmente introducir modelos de negocio completamente nuevos, o estas expectativas están basadas en prejuicios?
Como siempre, la verdad se encuentra en un punto intermedio.
La Transformación de los Roles Laborales
Cada revolución tecnológica ha estado seguida de la transformación de los roles laborales y las rutinas en el lugar de trabajo. La evolución de la IA prometía cambiar rápidamente los entornos laborales y provocar cambios sociales. Sin embargo, la realidad ha demostrado que la IA no ha impactado a la sociedad como se esperaba, pero la sociedad puede y debe influir en la IA.
Limitaciones de la IA Actual
La desaceleración en el desarrollo de modelos de lenguaje (LLM) y los continuos informes sobre «alucinaciones» de la IA dejan claro que los sistemas de IA que conocemos hoy están lejos de ser perfectos. No cumplen con las expectativas, y los desarrolladores son conscientes de ello. Es fundamental entender que el problema no radica en la inteligencia artificial en sí, sino en la exageración que la rodea. En lugar de frenar y centrarse en mejorar las características existentes, los desarrolladores han comenzado a apuntar a la siguiente meta, dejando muchos problemas potenciales sin explorar y sin resolver. Un ejemplo claro de esto es la caída de $100 mil millones en acciones de Google, debido a un error factual cometido por su IA Bard, que nadie verificó.
Estos resultados demuestran que si la IA necesita control y supervisión para realizar tareas básicas, es demasiado pronto para confiarle tareas complejas. Muchos roles laborales requieren una profunda comprensión, pensamiento crítico y flexibilidad que la inteligencia artificial no posee, y esto no cambiará en el corto plazo.
La Necesidad de un Diálogo Robusto
Como mencionó el exjefe del grupo de preparación para la AGI en OpenAI, la verdadera eficiencia de la IA será el resultado de un diálogo robusto entre empresas, gobiernos, voces de la industria, profesionales y ciudadanos. Actualmente, esta conversación aún no ha comenzado y requerirá la participación total de todos los interesados.
La IA en los Modelos de Negocio: Explorando el Valor Actual
Aunque no debemos esperar que la era de los modelos de negocio impulsados por la IA llegue en uno o dos años, no se puede negar que la inteligencia artificial ha impactado significativamente la forma en que las empresas operan y gestionan sus flujos de trabajo.
Los Tres Pilares Fundamentales de las Empresas
En general, todo se reduce a tres pilares de apoyo en cualquier empresa:
1. Análisis de Datos
Cuanto más conectados estamos, más datos recibimos. Esto es especialmente cierto para las empresas: cada año de su trayectoria genera multitudes de datos, documentos y capturas de pantalla. Cada uno de estos elementos ofrece un inmenso valor, pero primero debe ser encontrado. Para los expertos humanos, extraer y organizar todos esos datos podría llevar meses o incluso años. Sin embargo, para la inteligencia artificial, es cuestión de días, si no de segundos. Al profundizar en grandes volúmenes de datos, clasificarlos y organizarlos —incluyendo datos no estructurados—, la IA conecta información vital con empleados, tomadores de decisiones y ejecutivos, eliminando cuellos de botella en los datos y permitiendo una toma de decisiones más aguda en todos los niveles.
2. Personalización de Interacciones con Clientes
Con la calidad de la experiencia del cliente en EE. UU. alcanzando un mínimo histórico, reducir el tiempo de respuesta, habilitar interacciones personalizadas y abordar las preocupaciones de los clientes de manera rápida nunca ha sido tan importante. Sin embargo, cumplir con estos objetivos implica considerar cada pieza de datos del cliente: demografía, historial de compras, frecuencia de interacción con la marca, entre otros factores. Una tarea de tal magnitud es demasiado para un centro de atención telefónica o un equipo de soporte, pero es una actividad rutinaria para un asistente de IA. Al trabajar en conjunto, las plataformas impulsadas por IA y los empleados humanos pueden ofrecer un servicio al cliente superior, investigando instantáneamente los historiales individuales de los clientes y abordando sus necesidades específicas. Este enfoque proporciona los niveles de personalización y empatía que los clientes buscan en una marca, fortaleciendo su relación con el proveedor y fomentando la lealtad.
3. Gestión de Riesgos
La gestión de riesgos es un punto de dolor constante y sin cambios para las empresas, y siempre lo será. Cuanto más intensa sea la competencia en el mercado, más escenarios deben evaluar los ejecutivos para evaluar adecuadamente los riesgos financieros y reputacionales. Algunas evaluaciones se basan en el pensamiento crítico y la experiencia, mientras que otras requieren enormes cantidades de datos históricos para revelar patrones. En este último caso, la inteligencia artificial ofrece una ayuda inmensa al manejar la detección de anomalías, identificar patrones y detectar comportamientos sospechosos. Estas capacidades alivian la presión sobre gerentes, analistas y ejecutivos, permitiéndoles identificar amenazas antes de que surjan y prepararse en consecuencia.
El Futuro de los Modelos de Negocio Impulsados por IA
Uno de los puntos más importantes a tener en cuenta es que los tipos de modelos de negocio impulsados por IA seguirán indefinidos hasta que se descubra el valor completo de la inteligencia artificial. Con los líderes empresariales aún indecisos sobre cómo calcular el retorno de inversión (ROI) de la IA, existe una necesidad de exploración e investigación.
La adopción de la inteligencia artificial no es un cambio menor; introduce un flujo de trabajo completamente nuevo. Por lo tanto, los líderes empresariales deben comprender bien ese flujo de trabajo, identificar sus indicadores clave de rendimiento (KPI) y determinar qué lo hace diferente de las rutinas anteriores, deduciendo el valor transformacional basado en su análisis.
Por ejemplo, en muchos casos, la IA no solo mejora los procesos empresariales, sino que crea nuevos que permiten alcanzar los resultados deseados. Pero para maximizar el valor de estos resultados y sentar las bases para nuevos modelos, cualquier empresa necesitaría tres componentes integrales: el proceso, la tecnología y las personas que lo utilizan.
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿La IA realmente reemplazará a los trabajadores en el futuro?
La IA tiene el potencial de automatizar ciertas tareas, pero también puede crear nuevos roles y oportunidades laborales que requieren habilidades humanas.¿Cuáles son las principales ventajas de implementar IA en una empresa?
Las principales ventajas incluyen la mejora en la toma de decisiones, la personalización de la experiencia del cliente y la gestión eficiente de riesgos.¿Qué industrias se beneficiarán más de la IA?
Sectores como la salud, la banca, el comercio minorista y la manufactura están entre los que más se beneficiarán de la implementación de la IA.¿Cómo puede una empresa medir el retorno de inversión (ROI) de la IA?
Las empresas pueden medir el ROI de la IA a través de indicadores como la reducción de costos, el aumento de la eficiencia operativa y la mejora en la satisfacción del cliente.¿Qué papel jugarán los humanos en un entorno laboral cada vez más automatizado?
Los humanos seguirán siendo esenciales para tareas que requieren creatividad, empatía y juicio crítico, complementando las capacidades de la IA.
