¿Cómo afectará la IA generativa al talento del mercado laboral?

La cuarta revolución industrial se distingue de las tres anteriores en lo que respecta al entorno de trabajo. Es la primera que no solo afecta a los trabajadores menos cualificados; al contrario, amenaza la estabilidad laboral de los empleados de niveles medios y altos.

Las revoluciones anteriores impactaron principalmente en los trabajos repetitivos, donde la capacidad más valorada era la habilidad para realizar tareas físicas de manera rápida y con el menor número de errores. Esta eficiencia productiva ha sido y continúa siendo reemplazada por tecnología que realiza estos procesos de manera eficiente, efectiva y sin los problemas laborales que suelen acompañar a los trabajadores humanos.

La cuarta revolución industrial afecta habilidades hasta ahora lejanas a la mecanización, como la creatividad, el análisis y el aprendizaje, impactando principalmente en empleos ocupados por profesionales altamente cualificados, especialmente en las economías más avanzadas. Según un informe del banco mundial, alrededor del 60% de los empleos en estos mercados podrían verse afectados por la inteligencia artificial. Mientras la mitad de esos empleos podrían experimentar una mejora en la productividad, la otra mitad sufrirá una reducción en la demanda, lo que podría conllevar bajadas de salarios o, en algunos casos, la desaparición del empleo.

Quisiera centrarme en cómo la integración de la inteligencia artificial podría impactar en el talento de los trabajadores a corto y medio plazo. Estas herramientas se nos presentan como colegas de trabajo o copilotos. En algunos casos, se dice que estas tecnologías son como becarios a quienes debemos enseñar detalladamente las tareas a realizar y cuyo trabajo aún necesitamos revisar debido a posibles errores. Volveré más adelante al tema de los becarios.

Estas herramientas prometen dotarnos de superpoderes: generar contenido de todo tipo, inspirarnos en tareas complejas, romper el síndrome del papel en blanco, analizar datos o escribir código de programación. Pero, ¿a quién benefician más estos superpoderes? ¿Al trabajador con más o con menos talento?

La respuesta inicial podría parecer que benefician más al que menos talento tiene, ya que les ofrece la posibilidad de realizar tareas que anteriormente no podían hacer o que requerían mucho tiempo debido a su falta de habilidades o conocimientos. Así, estas tecnologías nivelarían la capacidad de los trabajadores menos talentosos con los más talentosos.

Sin embargo, también podríamos pensar que a las personas con mayor talento les permitirá realizar las mismas tareas con mayor velocidad y calidad, siendo su talento aplicado a estas tecnologías un valor añadido a su trabajo.

Pero si consideramos a la empresa en esta ecuación, estas tecnologías podrían ser utilizadas para reestructurar los equipos y mantener a las personas menos talentosas que ofrecen un resultado correcto a un costo laboral probablemente menor. ¿Será suficientemente diferencial la excelencia del resultado de los trabajadores más talentosos como para justificar un costo superior? ¿Serán estos trabajadores los encargados de procesos que aporten aún más valor a sus compañías al reducirse la carga de tareas que la IA realizará por ellos?

En revoluciones industriales anteriores, el valor de la productividad y eficiencia se ha impuesto claramente sobre la excelencia en la mayoría de las ocasiones. ¿No es así?

Esto sin mencionar que quizás en estos entornos, el talento más demandado sea la capacidad de adaptación de los trabajadores al uso de nuevas herramientas y su capacidad para extraer el máximo valor de estas.

¿Será un entorno donde los menos talentosos serán los ganadores del ámbito profesional? ¿O uno donde los más talentosos tendrán mayor relevancia al poder dedicar ese talento a tareas que aportarán más valor y serán aún más productivos?

Mientras la realidad y el tiempo responden a estas preguntas, otra duda me corroe. Las carreras profesionales en estos entornos tienen un recorrido bastante marcado: al finalizar los estudios, o mientras se finalizan, se realizan prácticas en empresas, aplicando los conocimientos aprendidos en un contexto real. Después de estas prácticas, la carrera profesional normalmente se desarrolla a través de etapas donde inicialmente se realizan tareas menos cualitativas y muy supervisadas, un rol junior, hacia tareas de mayor responsabilidad con el tiempo.

¿Qué ocurre con ese modelo cuando la tecnología realiza de forma igual o más eficiente las tareas de los becarios o profesionales junior? ¿Cómo se llevará a cabo el proceso de aprendizaje y de acumulación de experiencia si la IA generativa les ha quitado el trabajo? ¿Tendremos júniors que a través de los superpoderes de la tecnología reemplazarán a los trabajadores seniors?

Tengo muchas preguntas y, como puedes ver, pocas o ninguna respuesta. ¿Qué pensáis? Me encantaría conocer vuestra opinión.

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