Revolución de la IA: ¿cómo afectará a los empleados?
En este artículo analizamos las repercusiones de la inteligencia artificial para los trabajadores y algunos de sus posibles usos para los recursos humanos.
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Actualmente hay más de mil millones de trabajadores cualificados en la economía mundial. El trabajo realizado en estas industrias aporta alrededor del 50 % del PIB en las principales economías. La infusión del trabajo cualificado con la IA tiene un potencial transformador, pero ha suscitado un importante debate sobre la amenaza que supone para el empleo y la naturaleza del trabajo.
En este artículo analizamos lo que la IA podría significar para los puestos de trabajo, teniendo en cuenta ejemplos históricos de automatización. También analizamos cómo las empresas pueden utilizar la IA como elemento diferenciador para sacar lo mejor de sus empleados.
La IA sigue siendo una tecnología emergente y sus casos de uso están evolucionando, así que por el momento no debemos sacar conclusiones definitivas.
¿La IA destruirá puestos de trabajo?
Una de las mayores preocupaciones en torno a la adopción de la IA, en particular la IA generativa como ChatGPT, es que pueda convertir en redundantes a los trabajadores humanos. Sin embargo, llevamos 200 años automatizando el trabajo. Cada vez que sufrimos una oleada de automatización, desaparecen clases enteras de tareas, pero se crean nuevas clases de tareas (y nuevos puestos de trabajo).
En ese proceso hay fricciones, dolor y trastornos, y a veces los nuevos puestos de trabajo van a parar a personas diferentes en lugares diferentes. Pero con el tiempo el número total de puestos de trabajo no ha disminuido y, en general, la sociedad ha salido ganando.
Por ejemplo, la investigación sugiere que solo una de las 271 ocupaciones detalladas enumeradas en el censo estadounidense de 1950 se ha eliminado por completo desde entonces debido a la automatización total: la del ascensorista (Bessen, 2016). Si miramos más atrás en el tiempo, en 1950 el trabajo de fabricante de carruajes ya había sido sustituido en gran medida por el de fabricante de carrocerías de automóviles, debido al cambio de tecnología, pero ciertas tareas integradas en la ocupación en cuestión se transfirieron de la antigua a la nueva.
La transformación de tareas preexistentes en nuevas tareas netas, sustituyendo así un trabajo por otro, ha sido una consecuencia habitual de la automatización y la evolución tecnológica. Es importante distinguir entre la disolución de empleos mediante la automatización de todas las tareas asociadas, y la sustitución de ciertas tareas por nuevos tipos de empleos.
La dificultad de integrar la IA en el trabajo cualificado
Hasta ahora, la automatización ha afectado en gran medida a los puestos de trabajo en la industria manufacturera. A principios del siglo XX, la gestión científica descomponía los puestos de trabajo o las funciones en piezas para poder identificar tareas singulares que luego podían aumentarse con la automatización. Esto marcó el camino para la introducción de maquinaria en las líneas de fabricación, sentando las bases para el trabajo por turnos y fábricas que funcionaban 24 horas al día, 7 días a la semana. ¿Implica la IA lo mismo para las industrias del conocimiento?
La jornada típica de un trabajador cualificado se compone de una gran variedad de tareas que debe asimilar y llevar a cabo. Automatizar gran parte de esto será complicado, entre otras cosas porque cada empresa tiene múltiples sistemas tecnológicos.
Sin embargo, puede haber margen para la automatización de algunas tareas, mejorando la velocidad o la precisión y dejando al trabajador libre para centrarse en los elementos humanos de su trabajo.
Potencial de la IA para mejorar la productividad
Se han realizado algunos estudios académicos sobre el ChatGPT en el trabajo de oficina. Un estudio realizado por Noy and Zhang (2023) sobre tareas de escritura realizadas por profesionales universitarios de nivel medio reveló un ahorro de tiempo del 40% en algunas circunstancias, con una mejora de la calidad (concretamente en el extremo inferior del espectro).
Ya en 2013, Harvard Business Review publicó cifras que sugerían que los trabajadores cualificados dedicaban tres horas al día a tareas de oficina, mientras que el resto se dedicaba a colaborar, reunirse, etc. Si a esto le añadimos un 40 % de ahorro de tiempo, es concebible que estos trabajadores, impulsados por la IA generativa, realicen el trabajo de cinco días en tan solo tres, con todo lo que ello conlleva de aumento del rendimiento y posibles cambios en el equilibrio de la vida laboral.
A medida que evolucione nuestra apreciación de los posibles casos de uso de la IA generativa, esperamos que la historia pase de centrarse en las consecuencias perturbadoras o amenazadoras a centrarse en las ventajas.
Y esto no se refiere solo a la productividad, sino también a las carencias de cualificaciones. Se estima que en el mundo faltarán hasta 85 millones de puestos de trabajo, con un costo para el PIB de hasta 8,5 billones de dólares. La IA puede, como mínimo, ser de ayuda para las empresas y los países que se enfrentan a carencias demográficas o de mano de obra cualificada.
¿Cómo pueden las empresas utilizar la IA para optimizar su mano de obra?
Creemos que la IA puede tener múltiples usos beneficiosos en el ámbito de la gestión del capital humano, que es la forma en que una organización trata de maximizar el valor de su capital humano, por ejemplo mediante el desarrollo del talento, la planificación de la mano de obra, la inversión en cultura, etc.
Se argumenta que, a medida que la planta y el equipo se homogeneizan en las industrias manufactureras con el tiempo, la gestión del capital humano se convierte en un diferenciador cada vez más importante en los rendimientos. Antes de la introducción de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y GPT, los principales "activos" productivos de las industrias del conocimiento eran las personas. Pero a medida que la IA se integra en los sectores de servicios, se introducen activos digitales (modelos subyacentes) cuyos fundamentos son comunes a todos los usuarios.
Por lo tanto, el grado en que dos empresas que utilicen GPT puedan extraer resultados diferentes radica en su capacidad para incorporar datos propios, integrarlos en las tareas de forma más eficiente y utilizar mejor la tecnología (por ejemplo, mediante instrucciones más eficaces). El segundo y el tercer argumento se refieren a temas de gestión del capital humano.
Oportunidad de mejora de las cualificaciones gracias a la IA
Tal vez la oportunidad más evidente para incorporar la IA y los grandes modelos lingüísticos a la gestión del capital humano se encuentra en los sistemas de talento y aprendizaje. Esto se debe en parte a las crecientes carencias de cualificaciones a las que se enfrentan hoy en día las organizaciones de numerosas industrias. También se debe a la maleabilidad de las personas como activo que puede transformarse, evolucionar y, en última instancia, hacerse más valioso.
En una encuesta reciente realizada a oficinistas estadounidenses a tiempo completo, Jefferies descubrió que el 82 % de las personas se sentirían motivadas para mejorar sus competencias si temieran que la automatización pudiera sustituir su función actual.
Aunque seguimos abogando por que las empresas controlen y tengan en cuenta la eficacia del dinero y el tiempo invertidos en formación, la oportunidad de utilizar la formación para reasignar a los trabajadores a tareas que puede realizar la IA, y de utilizar la IA para aumentar las experiencias de formación, es tentadora.
Como se desprende de la encuesta Global Workforce Hopes and Fears Survey 2023 de PWC, algo más de la mitad de los trabajadores están entusiasmados con los beneficios que la IA puede aportarles, en gran medida a través de nuevas habilidades y oportunidades, mientras que solo un tercio se inclina más bien negativamente.
Usos de la IA en la estrategia y el análisis de la mano de obra
La presión sobre las organizaciones para que sean más ágiles y hagan más con menos recursos ha sido profunda en los últimos años. La planificación estratégica de la mano de obra es fundamental en este sentido, ya que se centra en la capacidad, la competitividad y los resultados.
La aplicación de los LLM en este ámbito podría elevar la destreza de los departamentos de recursos humanos, apoyar las funciones de talento con el desarrollo de habilidades y aumentar la sustentabilidad y, por ende, el valor del capital humano de una empresa a lo largo del tiempo.
En términos de análisis, todos los responsables de recursos humanos desean disponer de mejores datos sobre su mano de obra. Esto podría formar parte de la escucha de los empleados: leer y resumir los comentarios y las respuestas libres a las encuestas para identificar el estado de ánimo o el nivel de agotamiento del personal. O podría referirse a los modelos utilizados para evaluar el alto potencial y el rendimiento.
¿Qué pueden preguntar los inversores a los directivos sobre la IA y la gestión del capital humano?
A medida que evolucionen los usos de la IA, también lo harán las preguntas que nos hagamos. No obstante, a continuación se recogen algunas de las cuestiones que parecen más pertinentes en la actualidad.
- ¿Cuáles son, en su opinión, los beneficios y riesgos más importantes para su empresa y sus trabajadores derivados del continuo desarrollo de la IA?
- ¿Qué medidas ha tomado y piensa tomar para integrar las utilidades de IA en su empresa?
- ¿Planea asignar cantidades significativas de capital financiero o humano a la IA, o realizar cambios significativos en el personal como resultado de la IA?
- ¿Está trabajando en el uso de la IA para adaptar mejor las competencias y el talento a las oportunidades, para identificar las carencias de competencias en su estrategia o para mejorar la planificación de la mano de obra y su agilidad?
- ¿Cómo se asegura de que la IA no está introduciendo sesgos en sus procesos?
- ¿Cómo se está capacitando a los empleados para trabajar eficazmente con herramientas y tecnologías de IA en la gestión del talento?
- ¿Se utiliza la IA para apoyar el desarrollo profesional y la movilidad interna?
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