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Las cifras hablan por sí solas. La Inteligencia Artificial (IA) generativa podría registrar un crecimiento anual de un billón de dólares hasta 2032 y transformar hasta el 90% de los puestos de trabajo existentes. En este contexto, ¿qué deben hacer los líderes empresariales para afrontar esta revolución y aprovechar al máximo esta tecnología? La respuesta es sencilla: invertir en las personas.

En los próximos años, asistiremos a un repunte en la adopción de la IA generativa. Si bien como mucho un 13% de las organizaciones utilizará esta tecnología en tres o cuatro años, cerca de la mitad la adoptarán en la próxima década, de acuerdo con el escenario más optimista. Esta previsión no solo pone de manifiesto el poder de la IA generativa para mejorar, aumentar y automatizar muchos puestos de trabajo, sino que también sienta las bases para un profundo cambio en la forma en que enfocamos el trabajo, la productividad y el crecimiento económico.

Para cuantificar el impacto de la IA generativa y el futuro del trabajo, Cognizant ha trabajado con Oxford Economics para crear un modelo económico. Este modelo profundiza en las 18.000 tareas que impulsan la economía estadounidense y analiza el impacto que podría tener la IA generativa en los 10.000 puestos que desempeñan estas tareas. Aunque el campo de estudio es la fuerza laboral de EE.UU., las conclusiones de este estudio pueden aplicarse de manera global. Este modelo muestra que, en los próximos diez años, la IA generativa transformará de alguna manera la mayoría de los empleos (90%). Todo el mundo sufrirá su impacto desde los auxiliares administrativos hasta los directivos. De hecho, en algunos empleos, los trabajadores pueden pasar meses inactivos mientras transfieren sus actuales capacidades a los nuevos puestos. En total, se estima que la IA generativa puede desplazar a aproximadamente el 9% de la fuerza actual de EE.UU.

El cambio impulsado por la IA no se producirá de golpe, ni seguirá una trayectoria uniforme. Más bien, nuestro análisis indica que seguirá una curva en S similar a la de otros avances tecnológicos, como el software empresarial: un aumento gradual, un pico espectacular y una meseta en la que la tecnología se perfecciona y se generaliza. Esta progresión se desarrollará para la IA generativa a medida que las empresas se adapten, los trabajadores se reciclen y las partes interesadas se ajusten al impacto social de la tecnología.

2023-2026: Experimentación y preparación

Es un período crítico para que las organizaciones se comprometan a realizar grandes inversiones en sus negocios y modelos operativos para establecer las bases para la confianza con los empleados y el mundo en general. En este periodo, en el que nos encontramos en la actualidad, se caracteriza por la experimentación y la implementación cautelosa. Las organizaciones están desplegando tímidamente la IA generativa para tareas de alcance manejable y de bajo riesgo, como la creación de imágenes, la generación de textos para informes y correos, y sugerencias de código para los desarrolladores.

2026-2030: Adopción segura

En este periodo se asistirá un papel cada vez mayor de la IA generativa en un amplio rango de profesionales. Por ejemplo, en los directores generales y los directores de operaciones el papel de la IA generativa pasará del actual 18% al 52,7% antes de 2032, produciéndose la mayor parte de crecimiento en estos años.

2030-2033: Colaboración organizativa integrada

Con una sólida confianza, la IA generativa ayudará en funciones que tradicionalmente han sido coto exclusivo de la intuición humana y la experiencia. Por ejemplo, los legisladores cuya puntuación de exposición alcanza el 37% en 2032.

A medida que la IA continúa madurando, el mundo asistirá a una aceleración aún mayor en su adopción. Las predicciones más optimistas anticipan que el 46% de las empresas habrá adoptado esta tecnología de forma significativa, inaugurando una nueva era de colaboración entre la IA generativa y los responsables de la toma de decisiones. 

hombre en un pasillo de máquina
Cuatro recomendaciones para obtener la mayor productividad

Aunque el plazo de esta investigación abarca más de una década, los líderes tienen poco tiempo que perder si quieren sacar el máximo partido de la IA generativa.

Aunque la IA generativa promete aumentar la productividad, su pleno potencial no está asegurado. Las incertidumbres de la tecnología pueden ralentizar su adopción e impacto. Además, su influencia en el mercado laboral podría afectar a la prosperidad y la confianza mundiales. Navegar por estos aspectos es clave para aprovechar los beneficios de la IA.

Hay cuatro áreas en las que creemos que las empresas pueden liderar el cambio forjando los niveles de confianza necesarios para optimizar la productividad, de modo que las empresas, los trabajadores y las sociedades puedan prosperar en la era de la IA generativa.

  1. Cuidar de las personas: la integración de la IA generativa en las organizaciones está a punto de transformar los puestos de trabajo y provocar algunas reestructuraciones inevitables, lo que pone de relieve la necesidad de adaptabilidad y el aprendizaje continuo. Sin embargo, el miedo a los despidos no debería ser menospreciados ni ignorado. Abordar esta preocupación es clave para impulsar la confianza entre el empleador y los empleados, y requiere medidas proactivas y sólidas. Ninguna empresa puede garantizar que no se produzcan despidos. Sin embargo, todas las organizaciones pueden poner en marcha programas de recapacitación a un nivel nunca visto.  En algunos casos, las empresas podrían asociarse con instituciones de enseñanza superior para renovar continuamente los planes de estudios en determinadas áreas de cualificación. En otros, las organizaciones podrían colaborar con los responsables políticos, los funcionarios públicos, los reguladores e, incluso, entre industrias para crear sistemas de "academias" compartidas que no solo enseñaran habilidades IA generativa, sino que también establecieran nuevas vías de trabajo para las personas en funciones con alta exposición o puntuaciones de fricción. Cuanto más sólido sea el programa de recapacitación, más se convertirá en un factor de ventaja competitiva y reputación de marca que servirá para atraer y retener al talento clave.
  2.  Innovar o estancarse: para apuntalar la confianza del empleado y participar en todo lo que la IA generativa puede ofrecer, las organizaciones necesitan reflexionar sobre cómo la tecnología cambiará la forma en que operan, e incluso, su sector de actividad. En lugar de pensar trimestre a trimestre, deben pensar cómo operarán y crearán valor en diez años. Esto significa una adopción incremental de nueva tecnología y repensar sus prácticas de negocio, estructuras operativas e, incluso, el trabajo en sí mismo.

Para ejecutar los nuevos modelos de negocio, las organizaciones necesitarán una infraestructura tecnológica sólida diseñada para adaptarse al rápido ritmo de cambio de la IA generativa. Asimismo, se demandarán nuevas políticas de gobernanza, estructuras organizativas y procesos operativos para hacer frente a operaciones masivamente aceleradas, dinámicas y autónomas.

3. Crear confianza con transparencia: crear confianza en la IA generativa exige un compromiso claro y demostrable para mitigar cualquier efecto negativo de la tecnología en las personas, la sociedad y en la propia organización. Las empresas deben ser transparentes acerca de cómo se desarrollan y despliegan los sistemas de IA generativa, los valores que pretenden defender y las medidas adoptadas para garantizar que lo hacen. Esta transparencia debe mostrar en términos concretos cómo se toman las decisiones de IA generativa y cómo los resultados sirven a objetivos más amplios de las empresas y al bienestar de los clientes.

Hay muchas formas de crear esta confianza en las decisiones y los resultados de un sistema de IA generativa. Por ejemplo, las métricas de confianza se pueden incorporar en la propia aplicación para proporcionar visibilidad de los datos que el modelo ha utilizado para tomar decisiones.

4. Aprovechar los beneficios para un buen uso: la confianza empleado-empleador solo se forjará cuando las organizaciones ofrezcan algunas consideraciones de cómo los beneficios de la IA generativa se distribuirán en la sociedad sin obstaculizar de la innovación y la inversión. Aunque hay enfoques menos radicales, algunas organizaciones podrán transformar completamente su credo corporativo y dedicar un alto porcentaje de los beneficios financieros obtenidos con la AI generativa a una causa social como hacen ahora las organizaciones con una mentalidad sostenible para combatir los impactos negativos en el medio ambiente. Otra posible solución es quienes más se beneficien de los avances relacionados con la IA generativa contribuyan proporcionalmente a un fondo dedicado a beneficios sociales.

un primer plano de IA sobre unas manos

 

Conclusión

Las preguntas en torno a la IA generativa son profundas. ¿Podemos confiar en decisiones complejas tomadas por una lógica no humana y posiblemente inhumana?  ¿Confiaremos en un algoritmo que tenga en cuenta nuestros intereses? ¿Nos sentiremos seguros interactuando con una entidad que desconocemos si es una persona o un sofisticado sistema de IA? Un modelo económico no puede responder a este tipo de preguntas. Llevará tiempo, experimentación y nuevos niveles de confianza forjados entre aquellos que sufran, para bien o para mal, el impacto de la IA generativa. Nadie dará, o debería dar, la bienvenida a un motor de crecimiento económico si sus avances son perjudiciales para la humanidad, su propósito y su base como modo de ganarse la vida.

El mundo tiene el poder de marcar el comienzo de una nueva era de productividad que es extraordinariamente positiva para la economía, los trabajadores y la propia sociedad. Este camino demanda la colaboración entre los sectores público y privado para acordar y defender unos estándares globales de ética y gobernanza, ofrecer garantías sobre las amenazas percibidas de la disrupción digital y educar y capacitar a todos en la sociedad para prosperar en un mundo de nuevas posibilidades.

Si los que toman las decisiones y definen las políticas, los sistemas y los programas saben qué preguntas plantearse -y las responde teniendo en mente los intereses de la humanidad-, entonces el potencial de la IA generativa no será un cálculo árido, sino una realidad viva con beneficios para todos.

Para más información, visita esta página.

 


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