Como Cambios impulsados por la IA Ante el aumento en número y alcance en el lugar de trabajo, existe una creciente preocupación por el impacto de la tecnología en el empleo. Sin embargo, estas preocupaciones pueden abordarse si nos preparamos para cambios futuros. Mientras AI. está eliminando muchos puestos de trabajo tradicionalmente ocupado por humanos, la historia muestra que, a largo plazo, creará innumerables nuevas oportunidades de empleo. Además, aunque los algoritmos superan a las personas en muchas áreas, las capacidades humanas seguirán siendo insustituibles en el lugar de trabajo en el futuro previsible.
Las oleadas de innovación que traen cambios extremos al lugar de trabajo no son de ninguna manera nuevas. Consideremos, por ejemplo, la introducción de la contenedorización en los años cincuenta. El transporte de mercancías en cajas de acero estandarizadas revolucionó el comercio internacional. También eliminó muchos trabajos asociados con la carga y descarga manual de carga. Sin embargo, la contenedorización también generó nuevas industrias, como la construcción, el mantenimiento y el manejo de contenedores de carga, y el desarrollo de tecnología que optimiza la forma en que se carga cada unidad y rastrea el movimiento global de los contenedores.
De manera similar, la A.I. creará nuevos tipos de empresas y oportunidades de empleo que hoy sólo podemos imaginar.
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Además, los humanos serán una parte integral de estos futuros lugares de trabajo. Aunque los algoritmos son muy superiores cuando se trata de realizar tareas repetitivas, procesar grandes cantidades de datos e identificar tendencias y patrones clave, las personas seguirán sobresaliendo en varias áreas. Aquí hay unos ejemplos:
1) Experiencia del mundo real
Toda una vida de experiencia en el mundo físico permite a las personas detectar cambios o discrepancias entre situaciones normales y anormales. Por ejemplo, durante la crisis financiera de 2008, las empresas se preocuparon por la salud financiera de sus proveedores. Muchas empresas solicitaron datos económicos a los proveedores, pero estas cifras podían manipularse y solo proporcionaban una visión retrasada y rara vez actualizada de las condiciones del proveedor. Para aumentar los datos, las empresas enviaron personas a verificar la producción de piezas o materiales de los proveedores críticos en nombre de la empresa.
2) Una perspectiva moral
Muchas tareas laborales implican juicios de valor y elementos subjetivos basados en las preferencias del diseñador o administrador del sistema. Sin embargo, los objetivos, las comprensiones morales y las preferencias cambian con el tiempo. Si bien las máquinas pueden, si están debidamente entrenadas, examinar grandes cantidades de datos y presentar opciones de acción, las personas deben tomar las decisiones finales en los casos en que las implicaciones importan. Esto es especialmente cierto cuando el contexto cambia y las decisiones deben tomarse en un entorno diferente. Por ejemplo, al priorizar la respuesta a un desastre, ¿se debe dar preferencia a los clientes, empleados, proveedores, accionistas o la comunidad? La respuesta honesta es 'depende' de la naturaleza del evento y el contexto, lo que dificulta programar o entrenar un modelo.
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3) Adaptabilidad y coordinación
Las personas son más adaptables que los robots cuando se enfrentan a condiciones y entornos no estructurados. Los sistemas de software robóticos se construyen y optimizan para tareas o dominios específicos. Sin embargo, los cambios (interrupciones, nuevos conocimientos, nuevos productos, acciones de los competidores, ciclos económicos, etc.) pueden hacer que la idoneidad de la máquina sea discutible, requiriendo que una persona asuma la tarea. Además, las redes sociales son expertas en crear nuevas estructuras organizativas corporativas para gestionar el cambio. Esto ha ocurrido en respuesta a numerosas perturbaciones en los últimos años, como el terremoto de 2011 en Japón y la pandemia de Covid-19.
4) Un impulso creativo incorporado
El cambio que requiere adaptación está integrado en muchas cadenas de suministro de tecnología y consumo, como la moda rápida. Estas cadenas de suministro en rápida evolución buscan incesantemente una diferenciación que pueda estimular la demanda de cualquier producto o servicio nuevo. Las personas, no las máquinas, son parte de un entorno cultural que estimula la creatividad. Además, los seres humanos comprenden los caprichos de la vida cotidiana y esta experiencia práctica crea posibilidades para nuevos productos y servicios.
5) Empatía y comunicación
Si bien un número creciente de A.I. Aunque se utilizan aplicaciones en el ámbito sanitario, los ordenadores no pueden mostrar la empatía que se requiere de una enfermera mientras trata a un paciente. Del mismo modo, una máquina no puede sustituir la sonrisa de un trabajador de servicios, como el cajero de un supermercado local. De manera similar, las negociaciones de contratos de adquisiciones no pueden ocurrir sin que ambas partes se comprendan, desarrollen una buena relación y aprecien los puntos de vista de cada uno.
Aunque los algoritmos que imitan estas cualidades son cada vez más sofisticados, no es fácil imaginar la aceptación absoluta de las emociones y la empatía simuladas generadas por máquinas.
6) Gestión de riesgos matizada
Si bien las reglas se pueden programar en función de diferentes contextos, la elección más adecuada en una situación que requiere que una empresa seleccione un camino a seguir puede diferir de la sugerida por las reglas. Por ejemplo, si la empresa sospecha que se avecina una recesión, puede preferir el curso de acción más seguro en lugar del camino de alto riesgo y alta recompensa. Los seres humanos estamos acostumbrados a tener en cuenta estos matices a la hora de tomar decisiones.
Equilibrando la inteligencia humana y la de las máquinas
El desafío vital para las sociedades a medida que la A.I. Los avances es cómo crear lugares de trabajo que permitan a los humanos y las máquinas trabajar juntos, no en competencia.
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Esto se puede lograr de varias maneras. Por ejemplo, los datos analizados por modelos basados en inteligencia artificial se pueden enviar a los tomadores de decisiones humanos para que tomen medidas. fabricante de chips Intel utiliza este enfoque en sus operaciones de adquisiciones. Su I.A. El sistema proporciona una gran cantidad de datos, como informes de desempeño de proveedores, que ayudan a los gerentes de adquisiciones a tomar decisiones de abastecimiento.
Otro método es implementar tecnología de automatización con inteligencia artificial para realizar la mayor parte del trabajo. Los humanos intervienen cuando una máquina falla o no pueden reconocer que el contexto ha cambiado (por ejemplo, un sistema ha sido pirateado o ha estallado una pandemia, lo que requiere que cambie el modo de operación). Se necesita la flexibilidad de los empleados humanos para pivotar rápidamente cuando se producen tales cambios.
La ansiedad por el auge de la IA son legítimos y la tecnología transformará el mundo del trabajo. Sin embargo, es de vital importancia que adoptemos una visión equilibrada del potencial de la IA y su impacto en el empleo.
El Dr. Yossi Sheffi es profesor Elisha Gray II de Sistemas de Ingeniería en el Instituto de Tecnología de Massachusetts y director del Centro de Transporte y Logística del MIT (MIT CTL). Su libro reciente es 'La cinta transportadora mágica: cadenas de suministro, inteligencia artificial y el futuro del trabajo'.
