Morandini, S., Fraboni, F., De Angelis, M., Puzzo, G., Giusino, D., & Pietrantoni, L. (2023). The impact of artificial intelligence on workers’ skills: Upskilling and reskilling in organisations. Informing Science: The International Journal of an Emerging Transdiscipline, 26, 39-68. https://doi.org/10.28945/5078
INTRODUCCIÓN
El uso de la tecnología, particularmente la Inteligencia Artificial (IA), impacta significativamente la economía, los negocios y la sociedad globales.
La IA, definida como «la capacidad de un sistema para interpretar correctamente los datos externos, aprender de dichos datos y utilizar esos aprendizajes para lograr objetivos y tareas específicos a través de la adaptación flexible» (Kaplan y Haenlein, 2019), tiene el potencial de aumentar o incluso reemplazar las tareas y actividades humanas a través del reconocimiento, la comprensión, el aprendizaje y la acción (Dwivedi et al., 2021). Los sistemas modernos de IA están actualmente vinculados al aprendizaje automático (ML).
El desarrollo de métodos y modelos de aprendizaje automático permite a las computadoras aprender de los datos sin programación explícita (Mohri et Morandini, Fraboni, De Angelis, Puzzo, Giusino y Pietrantoni 41 al., 2018).
El aprendizaje automático implica proporcionar grandes cantidades de datos a un sistema informático, que luego utiliza técnicas estadísticas para encontrar patrones y relaciones en los datos. Basándose en los datos que ha aprendido, el sistema puede utilizar esta información para hacer predicciones o tomar medidas. Los expertos predicen que ML e IA alterarán significativamente la naturaleza del trabajo en la próxima década (Rahman & Abedin, 2021; Tommasi et al., 2021).
Los nuevos avances en el aprendizaje automático algorítmico y la toma de decisiones autónoma permitirán a las organizaciones innovar aún más y optimizar los procesos a través de la automatización.
La implementación de sistemas de IA en industrias como finanzas, salud, fabricación, venta minorista, cadena de suministro, logística y servicios públicos ha llevado a un rápido ritmo de cambio, conocido como Industria 4.0.
Como ejemplos de sistemas de IA en algunos de los campos antes mencionados, podemos mencionar PathAI, una herramienta que ayuda a los médicos a diagnosticar el cáncer con precisión, o los diversos chatbots de servicio al cliente, herramientas que aprovechan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para simular conversaciones similares a las humanas y proporcionar información rápidamente a los clientes. Para adaptarse con éxito a estos cambios, las organizaciones deben adaptarse a los nuevos modelos de trabajo y organizativos (Jaiswal et al., 2022).
Entre las principales adaptaciones esperadas se encuentra la necesidad de una reevaluación de las habilidades requeridas de la fuerza laboral, ya que la automatización de ciertas tareas puede conducir a la recapacitación o al desarrollo de nuevas habilidades (Hancock et al., 2020).
En este sentido, la adopción de la IA tiene implicaciones tanto para los trabajadores del conocimiento como para los trabajadores manuales, ya que la IA tiene el potencial de automatizar una variedad de tareas que actualmente realizan los humanos (Leinen et al., 2020). Desde este punto de vista, si bien hay argumentos de que este cambio puede conducir a una mayor productividad y eficiencia para los trabajadores del conocimiento, también puede resultar en el desplazamiento de empleos.
Antes de 2030, se estima que 375 millones de personas (14% de la fuerza laboral mundial) pueden necesitar cambiar de trabajo debido a los avances tecnológicos relacionados con la IA.
Esta transición es similar al cambio de trabajadores de los campos a las fábricas durante la revolución industrial, pero ocurrirá dentro de un período considerablemente más corto. Para los trabajadores manuales, el impacto de la IA puede ser más grave, ya que muchas tareas pueden automatizarse, lo que podría conducir a la pérdida de empleos en sectores que dependen del trabajo manual.
La demanda de las llamadas habilidades de rango medio, como las habilidades manuales, operativas y visuales-espaciales, está disminuyendo. Por el contrario, hay argumentos que sugieren que la introducción de la IA en el lugar de trabajo también puede conducir a la creación de nuevos puestos de trabajo, especialmente en sectores centrados en el desarrollo e implementación de la tecnología de IA (Puzzo et al., 2020).
El impacto de la IA en las habilidades humanas probablemente dependerá de las tareas y habilidades específicas que se automatizan (Chuang, 2022). Algunas tareas pueden ser más susceptibles a la automatización que otras, y el impacto en las habilidades humanas dependerá de las habilidades específicas requeridas para esas tareas.
También se sugiere que ciertas habilidades, como el pensamiento crítico y la resolución de problemas, pueden volverse más valiosas a medida que la IA continúa avanzando.
La Conferencia Internacional de la OCDE sobre IA en el Trabajo, la Innovación, la Productividad y las Habilidades (Acemoglu, 2022) discutió las habilidades necesarias para la adopción efectiva de la IA en las organizaciones, los factores de éxito y los desafíos en la capacitación de gerentes y trabajadores, y las oportunidades para que los responsables políticos ayuden a los trabajadores a adquirir las habilidades necesarias.
Según los expertos, la ventana de oportunidad para reciclar y mejorar las habilidades de los trabajadores en el nuevo mercado laboral se ha reducido. Las habilidades requeridas cambiarán en todas las ocupaciones en los próximos cinco años, lo que resultará en una gran brecha de habilidades. Esto es cierto no solo para aquellos que ingresan al mercado laboral, sino también para aquellos que mantendrán sus empleos.
Se estima que la proporción de habilidades clave cambiará en un 40% en los próximos cinco años, y el 50% de todos los trabajadores necesitarán reciclaje y educación adicional (Foro Económico Mundial (WEF), 2020).
Las habilidades clave que se espera que aumenten en importancia para 2025 incluyen habilidades técnicas críticas para el uso efectivo de los sistemas de IA y habilidades blandas (también llamadas habilidades transversales) como el pensamiento crítico y el análisis, la resolución de problemas y la autogestión (WEF, 2020).
Para abordar estos cambios, la Comisión Europea lanzó recientemente una ronda de convocatorias sobre la mejora de las habilidades en la industria, lo que condujo a proyectos internacionales cofinanciados sobre el tema. Un proyecto ilustrativo es el proyecto Up-Skill (www.upskill-horizon.eu) coordinado por Mälardalens Universitet.
El proyecto europeo tiene como objetivo mejorar el equilibrio entre los seres humanos y la tecnología en la fabricación centrándose en la relación de colaboración entre los trabajadores cualificados y la automatización. El proyecto identificará las habilidades que los trabajadores existentes necesitan para sobrevivir en el lugar de trabajo digitalizado emergente y creará cursos de capacitación Impacto de la inteligencia artificial en las habilidades de los trabajadores, una plataforma de mejora de habilidades y manuales para la mejora de las habilidades de hardware y software.
Estos proyectos demuestran la necesidad de tener una mejor comprensión de cómo las empresas, particularmente en entornos industriales, pueden aprovechar el valor de la integración humana y de máquinas. Este documento tiene como objetivo investigar los desarrollos recientes en la investigación y la práctica sobre la transformación de las habilidades profesionales por la inteligencia artificial (IA) e identificar soluciones a los desafíos que surgen. Estudios previos (véase, por ejemplo, Jain et al., 2021; Rothwell, 2021) han sugerido que la creación de rutas de capacitación sensibles al mercado para habilidades, responsabilidades y roles requiere anticipar la naturaleza de los cambios en las organizaciones causados por la introducción de sistemas de IA.
Por ello, hemos analizado las principales teorías y enfoques que explican el impacto de la IA en las habilidades humanas en las organizaciones. Luego examinamos cómo la introducción de la IA afecta las habilidades requeridas por los trabajadores y cómo la IA puede ayudar a los trabajadores a mejorar y desarrollar habilidades clave. Además, exploramos la necesidad de que las organizaciones implementen procesos para mejorar y volver a capacitar a los trabajadores actuales y futuros, comenzando con la identificación de la escasez de habilidades y las medidas efectivas que pueden abordar estos desafíos. Finalmente, abordamos los problemas y desafíos relacionados con la diversidad de oportunidades y recursos para acceder a la mejora y el reciclaje profesional, considerando las diferencias de edad, género y cultura.
El presente estudio sugiere varias contribuciones.
- En primer lugar, examina las tendencias recientes en la investigación y la práctica sobre cómo la IA transformará las habilidades profesionales y los lugares de trabajo.
- En segundo lugar, identifica estrategias que pueden ayudar a las organizaciones y a los trabajadores a enfrentar los desafíos debidos a las tendencias de mejora y recapacitación.
- En tercer lugar, proporciona recomendaciones para que los profesionales identifiquen las habilidades necesarias para la adopción de la IA, en última instancia, para adaptar las oportunidades de capacitación y desarrollo al cambiante mercado laboral.
- En cuarto lugar, destaca la importancia de adoptar un enfoque transdisciplinario para generar conocimiento valioso en el campo de la IA, así como el papel de la psicología en la comprensión de las aplicaciones completas de la IA y su impacto en la sociedad. Por último, ofrece sugerencias para futuras oportunidades de investigación de acuerdo con las tendencias identificadas del mercado laboral.
DESARROLLOS RECIENTES EN IA Y HABILIDADES HUMANAS
Ha habido numerosos desarrollos recientes en el campo de la inteligencia artificial (IA) en la industria y el lugar de trabajo. Históricamente, los sistemas basados en IA automatizaron una variedad de procesos administrativos, como la entrada de datos, la gestión de documentos, el servicio al cliente y la contabilidad, mediante el uso de NLP e IA para comprender e imitar la interacción humana con los sistemas informáticos (Butler, 2016; Jaiswal et al., 2022).
Un cambio importante es la «IA generativa». La IA generativa se refiere a los sistemas que generan nuevo contenido o datos, en lugar de simplemente procesar o analizar los datos existentes. Estos sistemas pueden aprender de un conjunto de datos y luego generar nuevo contenido similar en estilo o significado a los datos de entrada (Jovanovic y Campbell, 2022).
Un ejemplo de IA generativa es un modelo de aprendizaje automático entrenado en un gran conjunto de datos de imágenes. El modelo puede generar imágenes nuevas y originales que son similares en estilo a los datos de entrenamiento. La IA generativa se puede utilizar en una variedad de aplicaciones, incluida la creación de imágenes realistas y la generación de texto, pero también el diseño de nuevos medicamentos o materiales. Los sistemas generativos de IA también se utilizan para reemplazar o imitar las habilidades transversales humanas, como la comunicación, la resolución de problemas y la resolución de conflictos.
Por ejemplo, un sistema de IA con capacidades de PNL puede comprender las conversaciones de los clientes, interpretar sus emociones y proporcionar respuestas útiles y amigables (Jaiswal et al., 2022). También puede aprender de las interacciones con los clientes para mejorar sus respuestas a lo largo del tiempo y proporcionar un servicio al cliente personalizado adaptado a las necesidades individuales de cada cliente. Otros sistemas generativos de IA pueden imitar habilidades humanas como el razonamiento, la resolución de problemas y la creatividad.
Un ejemplo de esto es ChatGPT, que utiliza la generación de lenguaje natural para crear conversaciones similares a las humanas. Estos sistemas utilizan técnicas como el análisis de sentimientos, la PNL y el aprendizaje automático para comprender el contexto de la conversación y proporcionar respuestas apropiadas (Jaiswal et al., 2022). Al reconocer ciertas palabras clave y proporcionar respuestas basadas en ellas, estos sistemas pueden ser creativos en sus respuestas y desafiar al usuario como lo haría un humano. Morandini, Fraboni, De Angelis, Puzzo, Giusino y Pietrantoni Los sistemas de IA que generan imágenes a partir de descripciones de texto (por ejemplo, DALL-E 2), utilizando una combinación de PNL y visión por computadora, pueden imitar o reemplazar el pensamiento humano y las habilidades de creatividad. Estos sistemas pueden aprender de sus errores y generar imágenes cada vez más precisas. También pueden ir más allá del alcance de la consulta de texto para generar imágenes creativas. Otro desarrollo reciente ha sido representado por «Edge AI». Edge AI, también conocida como edge computing, se refiere al uso de tecnologías de IA que tienen su poder computacional en el borde de una red en lugar de en la nube o en un centro de datos centralizado. En la industria, la IA perimetral se utiliza a menudo para aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real o toma de decisiones, como vehículos autónomos, automatización industrial y sistemas de monitoreo. Edge AI tiene el potencial de afectar las habilidades humanas, ya que puede conducir a la automatización de tareas específicas, lo que podría conducir al desplazamiento del trabajo de los trabajadores que realizan esas tareas. Por otro lado, también puede crear oportunidades de empleo en sectores centrados en el desarrollo e implementación de tecnologías de IA de vanguardia. Además, la IA de borde puede aumentar las habilidades humanas al permitir a los trabajadores tomar decisiones más informadas y precisas en tiempo real, lo que podría conducir a una mayor productividad y eficiencia. La IA también es crucial para liderar el camino hacia la llamada «Industria 5.0».
La Industria 5.0 se refiere a la tendencia actual de automatización e intercambio de datos en las tecnologías de fabricación, incluido el Internet de las cosas (IoT), la IA y los sistemas ciberfísicos. En una revisión de la literatura, Al Mubarak (2022) analiza los beneficios y desafíos potenciales de las interacciones hombre-máquina en la era de la Industria 5.0, centrándose en el aprendizaje basado en el trabajo. El autor argumenta que la tecnología puede complementar los esfuerzos humanos, lo que lleva a mejoras en la eficiencia y la producción, así como a oportunidades para mejorar las habilidades y la seguridad laboral.
Sin embargo, para obtener estos beneficios, será necesario abordar cuestiones legales, psicológicas y éticas a nivel gerencial.
También es fundamental destacar la importancia de las externalidades positivas, como el aumento de los niveles de vida y el desarrollo sostenible, a través del equilibrio óptimo del capital humano y tecnológico en el contexto de la Industria 5.0.
Algunas formas de lograr esto son invertir en programas de capacitación y desarrollo que ayuden a los trabajadores a adquirir las habilidades necesarias para usar eficazmente las nuevas tecnologías, así como implementar acuerdos de trabajo flexibles que permitan a los trabajadores aprovechar las eficiencias basadas en IA y al mismo tiempo mantener un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal.
Estas soluciones pueden permitir a los trabajadores utilizar eficazmente las nuevas tecnologías para mejorar la eficiencia y la productividad, al tiempo que garantizan que reciban un trato justo y tengan oportunidades de crecer y avanzar en sus carreras.
Finalmente, la Inteligencia General Artificial (AGI) es una forma de IA que tiene la capacidad de realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda, incluidas las tareas que requieren conocimientos generales y habilidades para resolver problemas. Se ha sugerido que el desarrollo de AGI traerá cambios significativos en los procesos y resultados organizacionales y puede superar la inteligencia humana.
AGI podría tener un impacto significativo en las habilidades humanas en las organizaciones, ya sea automatizando tareas que actualmente requieren inteligencia humana y habilidades de resolución de problemas y la necesidad de que los trabajadores adquieran nuevas habilidades o se reciclen para diferentes roles, o aumentando la inteligencia humana y las habilidades de resolución de problemas, lo que lleva a una mayor productividad y eficiencia, así como la oportunidad para que los trabajadores se centren en tareas más complejas que requieren un pensamiento de alto nivel.
Las organizaciones deben considerar el impacto potencial de AGI en las habilidades humanas a medida que adoptan e integran estas tecnologías en sus operaciones.
Existen diversas teorías y enfoques que buscan explicar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en las habilidades humanas en las organizaciones.
Uno de los enfoques más populares prevé un cambio positivo provocado por la introducción de la IA, en la que las capacidades humanas se mejoran y conducen a una mayor productividad y eficiencia.
Según la teoría del aprendizaje mediado por la tecnología (Bower, 2019; Gupta y Bostrom, 2009), las personas aprenden mejor cuando tienen acceso a una variedad de recursos y herramientas que les ayudan a comprender y procesar la información.
Esta teoría sugiere que el aprendizaje mediado por la tecnología, como los tutoriales en video en línea o las simulaciones virtuales, puede ser una forma efectiva para que las personas aprendan nuevas habilidades y conocimientos. En ese sentido, la IA puede proporcionar a las personas una gama más amplia de información y herramientas sobre el impacto de la inteligencia artificial en las habilidades de los trabajadores, ayudándoles a aprender y desempeñarse de manera más efectiva.
Por lo tanto, la IA tiene el potencial de automatizar ciertas tareas y procesos, liberando tiempo y recursos para que los trabajadores humanos se centren en tareas más complejas y de mayor nivel. Esto puede conducir al desarrollo de nuevas habilidades y la optimización de las habilidades existentes, permitiendo a los trabajadores ser más productivos e innovadores. A pesar del entusiasmo justificado mostrado por esta teoría con respecto al impacto positivo de la IA en las capacidades humanas en las organizaciones, no parece abordar la cuestión del acceso individual del empleado a la tecnología, que la organización debe proporcionar como recurso.
Es posible que una organización no siempre sea tan ingeniosa para proporcionar toda la tecnología necesaria para aprender nuevas habilidades y conocimientos; Incluso cuando lo es, los empleados deben ser conscientes de su disponibilidad.
Además, se podría esperar que no sea la tecnología per se lo que hace que los empleados aprendan, sino más bien una tecnología con la que los empleados se sientan cómodos y encuentren útil, relevante, satisfactoria y fácil de usar. Por lo tanto, las percepciones de los empleados sobre la tecnología y sus características se convierten en otros factores a considerar en el proceso de aprendizaje mediado por la tecnología.
Finalmente, la teoría no cubre qué factores llevan a los trabajadores a centrarse en tareas más complejas en lugar de en cualquier otro tipo de actividad cuando se liberan de las tareas asumidas por la IA.
En el lado opuesto, otro enfoque considera la IA como un reemplazo para ciertas tareas que conducirán al desplazamiento del trabajo (Georgieff & Hyee, 2022).
Esta teoría sugiere que la IA tiene el potencial de automatizar tareas que actualmente realizan los humanos, lo que lleva a la pérdida de empleos en sectores que dependen en gran medida del trabajo manual o tareas repetitivas.
Sin embargo, también existe un consenso creciente en torno a la idea de que la adopción de la IA puede crear nuevos puestos de trabajo en diferentes sectores, especialmente en aquellos centrados en el desarrollo y la implementación de la tecnología de IA. Además, un aspecto que esta teoría parece no considerar es que los trabajos no son conjuntos fijos predefinidos de tareas que no varían entre contextos de aplicación. Más bien, hacer el mismo trabajo en diferentes entornos (por ejemplo, geográficos, culturales, organizativos) podría implicar un conjunto muy diferente de tareas implícitas en la forma en que se percibe o representa el trabajo. Por lo tanto, el impacto negativo de la IA podría repensarse como mucho más variable de lo esperado por esta teoría.
Una teoría más reciente que puede verse como una combinación de los diferentes enfoques es la «Teoría de reemplazo de trabajo de IA«, desarrollada por Huang y Rust en 2018.
Los autores argumentan que el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el empleo está remodelando los empleos y puede ser tanto una fuente de innovación como una amenaza.
La teoría identifica cuatro tipos de inteligencia requerida para las tareas, particularmente las tareas de servicio, y sugiere que la introducción de la IA sigue un orden predecible.
La teoría afirma que la sustitución del trabajo humano por la IA se produce principalmente a nivel de tarea y principalmente para tareas mecánicas simples. También sugiere que la progresión de la sustitución de tareas de IA de tareas más bajas a más altas y complejas dará lugar a variaciones predecibles a lo largo del tiempo. Por ejemplo, la importancia de las habilidades analíticas disminuirá a medida que la IA asuma más tareas analíticas, tareas que requieren un pensamiento lógico y basado en reglas.
Eventualmente, la IA también podrá realizar tareas intuitivas y empáticas, lo que tiene el potencial de crear formas innovadoras de integrar humanos y máquinas en la prestación de servicios, pero también representa una amenaza para el empleo humano.
Chui y sus colegas en 2015 descubrieron que un porcentaje significativo de las tareas realizadas por humanos en trabajos bien remunerados, como gerentes de cartera, médicos y ejecutivos, podrían ser automatizadas por sistemas de inteligencia artificial.
De hecho, la mayoría de los trabajos en los negocios implican tareas mecánicas (como administrar los horarios diarios y tomar asistencia), tareas de pensamiento (como analizar las preferencias de los clientes y planificar la logística) y tareas de sentimiento (como empatizar con los clientes y asesorar a los pacientes). Incluso si el alcance de estas tareas y la inteligencia requerida pueden variar de un trabajo a otro, a medida que la IA ha retrasado el trabajo mecánico, los humanos deberán centrarse en las tareas que es poco probable que la IA asuma, es decir, aquellas que requieren habilidades de «pensamiento» y «sentimiento» (Huang & Rust, 2018; Huang et al., 2019).
Por lo tanto, el crecimiento de las empresas en el futuro cercano dependerá de la capacidad de los empleados para mejorar y reorganizarse, lo que llevará a los empleados a no perder empleos, sino a tener diferentes tareas asignadas que dependen más de las «habilidades de sentimiento» (Strack et al., 2021). Sin embargo, algunos autores han argumentado recientemente que incluso las «habilidades de pensamiento» no protegen a los trabajadores de servicios del reemplazo por inteligencia artificial (Vorobeva et al., 2022). Morandini, Fraboni, De Angelis, Puzzo, Giusino y Pietrantoni 45
A pesar de la gran resonancia de esta teoría en la comunidad científica, algunos autores han planteado algunas críticas. Por ejemplo, Dengler y Matthes (2018) argumentan que la probabilidad de automatización y el grado resultante en que los sistemas de IA reemplazarán a los trabajadores está sobreestimada. Los autores utilizaron alrededor de 8.000 tareas en empresas alemanas para investigar si podían ser reemplazadas por computadoras o por máquinas controladas por computadoras de acuerdo con reglas programables. Los resultados confirmaron que, si bien algunas tareas de una ocupación podían ser reemplazadas, ocupaciones enteras no podían. Otro ejemplo se puede encontrar en un artículo de Meskó et al. (2018), que analiza el potencial de la IA para aliviar la escasez de mano de obra en la atención médica al facilitar el diagnóstico, la toma de decisiones, el análisis de Big Data y la administración.
Los autores argumentan que la IA no cubre todo el proceso de atención: la empatía, la comunicación adecuada y el contacto humano seguirán siendo esenciales.
Ninguna aplicación, software o dispositivo puede reemplazar las relaciones personales y la confianza. En otras palabras, el papel del médico humano es inevitable, pero la IA podría ser un asistente cognitivo muy útil. Los autores argumentan que la IA no está destinada a reemplazar a los proveedores de atención médica, sino que es probable que aquellos que usan IA tengan una ventaja competitiva sobre aquellos que no saben cómo usarla y que corren el riesgo de quedarse atrás.
Algunas teorías pueden explicar cómo las organizaciones pueden utilizar eficazmente la IA redefiniendo o reconfigurando el conjunto de habilidades de sus empleados. La teoría de las habilidades dinámicas (Fischer et al., 2003) postula que el valor de las habilidades de una persona puede cambiar con el tiempo a medida que la tecnología y la economía evolucionan. Si bien los expertos en IA desarrollan y entrenan implacablemente algoritmos de aprendizaje automático para imitar las habilidades humanas, los trabajadores deben poder identificar las habilidades y conocimientos específicos que son necesarios para incorporar efectivamente la IA en su trabajo, y luego deconstruir las habilidades existentes y adquirir otras nuevas para seguir siendo empleables y competitivas. Esto puede implicar la necesidad de educar, reciclar, volver a aprender o aprender constantemente nuevas habilidades para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y aprovechar las nuevas oportunidades. La Teoría de las Habilidades Dinámicas ve el desarrollo de habilidades como una red de actividades específicas del contexto y orientadas a los resultados (Kunnen y Bosma, 2003).
En un momento en que las organizaciones están siendo interrumpidas por la introducción de nuevos y cambiantes sistemas de IA, los trabajadores necesitan dominar diferentes habilidades (sociales, emocionales, tecnológicas y físicas) para desempeñarse bien y seguir siendo competitivos en el mercado laboral y evitar perder su experiencia.
Gestión y Economía de la Salud 