Por Kristen Senz El lanzamiento de ChatGPT parece haber reavivado los temores apocalípticos sobre la inteligencia artificial (IA) que reemplaza a los trabajadores en masa . ¿Son estos temores proféticos o exagerados? Una encuesta reciente muestra que el 62 por ciento de los estadounidenses cree que la IA tendrá un gran impacto en el trabajo y en los titulares de empleo durante los próximos 20 años, pero sólo el 28 por ciento cree que la tecnología los afectará personalmente. Los profesores de la Escuela de Negocios de Harvard comparten a continuación sus opiniones sobre cómo la IA remodelará la fuerza laboral y las habilidades necesarias para tener éxito en los próximos años. Joseph Fuller: Prepárese para cambios masivos en la fuerza laboral Las herramientas de inteligencia artificial basadas en el aprendizaje profundo que se están introduciendo ahora tendrán un profundo impacto en el mercado laboral, lo que conducirá a la eventual eliminación de muchos empleos y a la reestructuración de muchos otros. El efecto será particularmente agudo entre los trabajadores del conocimiento: aquellos que realizan lo que tradicionalmente se ha definido como trabajo cognitivo no rutinario. Muchas personas en esos roles han estado aisladas de la automatización y la globalización. Eso está a punto de cambiar. Es probable que el cambio siga un camino similar al que utilizó un personaje de The Sun Also Rises de Ernest Hemingway para describir su descenso a la bancarrota: ocurrió de "dos maneras... gradualmente y luego de repente". Las empresas avanzarán lentamente para implementar tecnología de IA generativa como la incorporada en ChatGPT de OpenAI. Aprovechar el inmenso conjunto de datos subyacente requerirá el desarrollo de sistemas patentados de aprendizaje automático, lo que requerirá que las empresas agreguen talento que escasea. "UNA VEZ QUE LAS EMPRESAS APRENDAN A EXPLOTAR LA IA GENERATIVA, PODEMOS ANTICIPAR UNA RÁPIDA REESTRUCTURACIÓN EN MUCHAS EMPRESAS QUE IMPLICARÁ RECORTES SUSTANCIALES EN EL PERSONAL ADMINISTRATIVO". Históricamente, las empresas se han preguntado: "¿Cómo puede esta nueva tecnología mejorar la eficiencia de nuestros procesos existentes?" Se trata de una construcción irrelevante cuando se considera cómo aprovechar las capacidades de la IA generativa. Se rediseñarán desde cero procesos que van desde la negociación de contratos con proveedores hasta el desarrollo de mensajes de marketing para aprovechar todo el potencial de esta nueva tecnología. Una vez que las empresas confíen en que entienden cómo utilizar la IA cognitiva para transformar sus operaciones, el impacto en los trabajadores promete ser dramático. Los trabajadores administrativos cuya seguridad laboral se basaba en su conocimiento de procesos complejos y su capacidad para integrar rápidamente información de diversas fuentes para tomar decisiones serán desplazados en grandes cantidades. Esas pérdidas de empleos se verán parcialmente compensadas por la creación de empleos para especialistas en aprendizaje automático y empleos emergentes como ingenieros rápidos. Pero, una vez que las empresas aprendan a explotar la IA generativa, podemos anticipar una rápida reestructuración en muchas empresas que implicará recortes sustanciales en el personal administrativo. Joseph Fuller es profesor de Práctica de Gestión en Dirección General y codirige la iniciativa Gestión del Futuro del Trabajo en HBS. Ayelet israelí: Por ahora, la IA todavía necesita intervención humana En un futuro próximo, la IA se utilizará mejor como herramienta complementaria para ayudar a los expertos a realizar su trabajo. Sí, ciertas tareas se pueden completar correcta y completamente mediante IA, pero para ese tipo de tareas veremos algo como la Revolución Industrial, donde los trabajos de las personas cambiaron y pudieron usar nuevas herramientas para ser más productivos y concentrarse en otras tareas. en cambio. Al mismo tiempo, para otras tareas, la IA proporcionará resultados útiles, pero necesitará humanos para optimizar estos resultados y completar las tareas con éxito. Al pensar en el “trabajo de conocimiento”, es especialmente importante considerar que muchas de las herramientas de IA generativa que estamos viendo estos días (como ChatGPT) no estaban destinadas a revelar la verdad o mostrar el conocimiento correcto (aunque hemos visto intentos de hacerlo). utilizarlos para este fin). En cambio, se crearon para generar contenido (en este ejemplo, texto) que muestra las palabras que es más probable que aparezcan a continuación. No podemos esperar que el resultado sea necesariamente afirmaciones verdaderas. "SE SABE QUE ESTAS HERRAMIENTAS 'INVENTAN COSAS' (O 'ALUCINAN') Y, POR LO TANTO, NO PUEDEN USARSE SIN AUDITORÍAS DE CORRECCIÓN". Se sabe que estas herramientas “inventan cosas” (o “alucinan”) y, por lo tanto, no pueden usarse sin auditorías de corrección. Además, los usuarios pueden tener conocimiento o contexto adicional que la IA no tiene (por ejemplo, que la IA no ha sido entrenada, conocimiento apropiado, una mejor comprensión de la tarea específica en cuestión, etc.). Otro riesgo de estos modelos generativos de IA es que, sin intervenciones y auditorías humanas, es probable que generen contenido que perpetúe los sesgos existentes. Cuando entrenamos estos modelos a escala en función de los datos existentes, si los datos subyacentes incluían información sesgada, es probable que el resultado también incluya ese sesgo a menos que intervengamos. Un ejemplo que hemos visto en las primeras etapas de la IA de imágenes generativas es que cuando solicitamos imágenes de “un hombre”, es muy probable que cree una imagen de un hombre blanco, probablemente debido a los datos con los que fue entrenada. Esta cuestión de perpetuar los sesgos plantea muchas preguntas políticas interesantes sobre quién debería monitorear los resultados y qué reglas y valores debería representar la IA. Ayelet Israel es profesora asociada Marvin Bower en la Unidad de Marketing y cofundadora del Laboratorio de Inteligencia del Cliente en el Instituto Digital, Datos y Diseño (D) de HBS. Iavor Bojinov: Quienes se resisten a la IA corren el riesgo de quedarse atrás Como cualquier innovación tecnológica, la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar los roles, procesos y prácticas de los trabajadores del conocimiento. Para comprender el potencial de la IA, debemos diferenciar entre sus aplicaciones externas (que mejoran la oferta de productos) e internas (destinadas a mejorar la eficiencia operativa). Las aplicaciones de IA externas presentan oportunidades para la creación de empleo al ampliar el alcance y la escala de la cartera de productos de una empresa. Por el contrario, es más probable que las aplicaciones internas afecten los trabajos de los trabajadores del conocimiento. "LA AUTOMATIZACIÓN DE ESTAS TAREAS PERMITIRÁ A LOS TRABAJADORES DEL CONOCIMIENTO CONCENTRARSE EN ACTIVIDADES DE VALOR AÑADIDO DONDE LA EXPERIENCIA HUMANA ES INDISPENSABLE..." La aparición de la IA generativa, como ChatGPT, pronto se integrará en varias herramientas empleadas por los trabajadores del conocimiento, automatizando numerosas tareas rutinarias como la toma de notas, el resumen de documentos y la redacción de mensajes personalizados para los clientes. La automatización de estas tareas permitirá a los trabajadores del conocimiento concentrarse en actividades de valor agregado donde la experiencia humana es indispensable, como interpretar el contexto y los matices, ejercitar la inteligencia emocional, abordar consideraciones morales y éticas y fomentar la creatividad y la innovación. Además, espero una bifurcación de la fuerza laboral en el futuro cercano: individuos que adoptan la IA para mejorar su productividad, lo que podría generar ganancias sustanciales, y aquellos que se resisten a la IA y corren el riesgo de quedarse atrás. Es probable que este último grupo se enfrente al reemplazo de sus homólogos potenciados por la IA. Por lo tanto, el enfoque prudente para los trabajadores del conocimiento es aprovechar el potencial de la IA como herramienta complementaria, amplificando sus capacidades y adaptándose al panorama laboral en evolución. Iavor Bojinov es profesor asistente de administración de empresas y becario Richard Hodgson en HBS. Edward McFowland III: Las habilidades cambiarán En cuanto al escenario apocalíptico en el que la IA reemplaza los trabajos de todos, no veo que eso se desarrolle pronto. A medida que las nuevas tecnologías penetran en los mercados, a menudo cambian la forma en que compiten las organizaciones en esos mercados. Simultáneamente, y a veces en consecuencia, con estas nuevas innovaciones tecnológicas, ciertos conjuntos de habilidades se vuelven más importantes, mientras que otros se vuelven menos importantes. Creo que lo mismo ocurrirá con la IA generativa. Los programadores, por ejemplo, no necesitarán escribir tanto código desde cero. Los creativos no necesitarán ser sus propias musas para generar ideas. Todo esto debería aumentar la productividad. Sin embargo, los modelos de IA cometen errores, ya sea en lógica, eficiencia o inferencia. Es probable que las habilidades para probar, editar e innovar o mejorar los resultados de la IA se vuelvan más valiosas. La llegada de la calculadora no hizo que las matemáticas fueran menos importantes, pero sí cambió las habilidades matemáticas que se volvieron importantes para las organizaciones y, más importante aún, la forma en que enseñamos matemáticas en las escuelas. Para los ingenieros que construyen cohetes en la NASA, por ejemplo, se volvió menos importante resolver problemas matemáticos complejos en sus cabezas. La capacidad de estructurar un problema u objetivo como un conjunto de ecuaciones matemáticas que la calculadora podía resolver se volvió más importante. La calculadora se convirtió en una herramienta invaluable para la ciencia espacial, pero no eliminó la necesidad de matemáticas, ingeniería o resolución profunda de problemas por parte de los humanos. De hecho, desde que se inventaron las calculadoras, todavía se han producido “errores de cálculo” de ingeniería y gestión durante los intentos de lanzar cohetes al espacio porque la toma de decisiones y el juicio humanos siguen desempeñando papeles vitales en la resolución de problemas. "LAS HERRAMIENTAS DE IA PUEDEN CREAR UN VALOR TREMENDO. LOS SERES HUMANOS DEBEN DECIDIR CUÁL ES LA MEJOR MANERA DE ADAPTARSE PARA APROVECHAR EL POTENCIAL DE ESTAS NUEVAS TECNOLOGÍAS Y MINIMIZAR AL MISMO TIEMPO SUS CONSECUENCIAS NEGATIVAS". Si consideramos la IA como una herramienta de apoyo que aumenta la toma de decisiones humanas, entonces es importante enseñar a las personas cómo estructurar los problemas y las interacciones con la IA de manera “óptima” y cómo reconocer errores (sutiles) en los resultados de la IA. Como académico, mi trabajo es leer el trabajo de mis alumnos y colegas, evaluar sus suposiciones, lógica y conclusiones, y establecer conexiones. Este invaluable conjunto de habilidades debe proporcionarse a todos los usuarios de herramientas de IA generativa. El pensamiento crítico se ha enseñado en muchos niveles educativos durante mucho tiempo, pero así como la educación matemática cambió con la aparición de la calculadora, nuestro enfoque general de la educación debe adaptarse a la tecnología de inteligencia artificial. Incluso podría haber una subdisciplina del pensamiento crítico, no de ensayos o novelas, sino de modelos de IA. Incluso se pueden imaginar sesiones de aprendizaje interactivas en las que los instructores utilicen herramientas como ChatGPT para enseñar conceptos a los estudiantes. Los estudiantes pueden observar e interactuar con la herramienta de inteligencia artificial y aprender a interrogar activamente las respuestas que proporciona. Creo que esto podría generar sesiones de aprendizaje hermosas e interactivas, mucho mejores que alguien que les dé una conferencia desde el frente de la sala. Las herramientas de inteligencia artificial pueden crear un valor tremendo. Los seres humanos deben decidir cuál es la mejor manera de adaptarse para aprovechar el potencial de estas nuevas tecnologías y al mismo tiempo minimizar sus consecuencias negativas. Edward McFowland III es profesor asistente en la Unidad de Gestión de Operaciones y Tecnología. Tsedal Neeley: Las empresas y los trabajadores deberían centrarse en la mejora de las capacidades Históricamente, las revoluciones tecnológicas han creado más empleos de los que han destruido. La verdadera preocupación que debería tener la gente es si serán reemplazadas por aquellos que tienen una mentalidad digital, que es la capacidad de ver nuevas posibilidades y trazar un camino para el futuro utilizando datos, algoritmos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. La IA sirve para aumentar o mejorar el desempeño humano. Cuando los algoritmos computacionales y de aprendizaje automático realizan un número cada vez mayor de actividades dentro de las organizaciones, la naturaleza de los trabajos cambia. Por ejemplo, la IA ha cambiado fundamentalmente la naturaleza de las operaciones en Wall Street. Determina puntajes crediticios para clientes existentes y potenciales, selecciona solicitantes, ayuda en la contratación, responde en tiempo real a consultas y sugiere nuevos cursos de acción. "LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL AYUDAN A PRODUCIR PRONÓSTICOS DE VENTAS ALTAMENTE PRECISOS... DANDO A LOS GERENTES Y REPRESENTANTES DE VENTAS TIEMPO PARA CONCENTRARSE EN CONSTRUIR RELACIONES, ADMINISTRAR Y VENDER". Los sistemas de inteligencia artificial ayudan a producir pronósticos de ventas altamente precisos, que tradicionalmente les ha llevado a los gerentes días y semanas elaborarlos, dando a los gerentes y representantes de ventas tiempo para concentrarse en construir relaciones, administrar y vender. Los ingenieros de software pueden utilizar servicios para generar automáticamente código de programación para fines básicos, lo que les permite escribir código de manera más eficiente y dedicar más tiempo a otras actividades, como el diseño del sistema y la alineación con la experiencia del usuario. En última instancia, las personas y las organizaciones deberían centrarse en mejorar las habilidades y escalar para aprovechar al máximo las nuevas tecnologías. Sedal Neeley es profesor Naylor Fitzhugh de administración de empresas y coautor de Digital Mindset: What it Really Takes to Thrive in the Age of Data, Algorithms and AI.