El Futuro del Trabajo con Inteligencia Artificial: Prepararse para una Era de Automatización Inteligente
En un mundo donde la tecnología avanza a pasos agigantados, la Inteligencia Artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta crucial para la optimización de procesos en diversas profesiones.
Según la Encuesta Global de McKinsey de 2024, la adopción de la IA generativa ha experimentado un incremento notable, con el 65% de las organizaciones reportando un uso regular de esta tecnología. Esto no solo ha permitido la reducción de costos y aumento de ingresos, sino que también ha resaltado la importancia de su aprendizaje y uso para mantenerse competitivos en el mercado laboral. Esto ha redefinido el panorama empresarial, ya que las organizaciones que han implementado la IA generativa en sus operaciones han visto beneficios tangibles. Esto incluye disminuciones de costos y aumentos de ingresos en las unidades de negocio que utilizan esta tecnología.
A medida que más empresas reconocen el valor de la IA generativa, la demanda de habilidades relacionadas con la IA en el mercado laboral también está aumentando. Las empresas no solo buscan empleados que comprendan cómo utilizar estas herramientas, sino que también valoran a aquellos que pueden implementar y personalizar modelos de IA para satisfacer necesidades específicas.
Automatización Inteligente
Para prepararse adecuadamente para esta era de automatización inteligente, es fundamental que los profesionales adquieran conocimientos y competencias en el manejo de la IA. Su uso es más común en funciones donde puede crear el mayor valor, como marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios, y tecnología de la información (TI), lo que enfatiza la necesidad de habilidades especializadas en estos campos.
Se considera que las organizaciones están encontrando útiles las soluciones de IA disponibles comercialmente, aunque muchas están buscando personalizar estos modelos o incluso desarrollar los propios. Los sectores de energía y materiales, tecnología, y medios y telecomunicaciones son particularmente propensos a reportar una personalización significativa de los modelos de IA disponibles públicamente.
Riesgos de la IA Generativa
La implementación de la IA generativa conlleva riesgos como la inexactitud y la infracción de propiedad intelectual. Las organizaciones líderes adoptan mejores prácticas y estrategias de gestión de riesgos, incluyendo la involucración temprana de la función legal y la incorporación de revisiones de riesgos desde el inicio del desarrollo de IA. Para maximizar su valor, las empresas deben cambiar el comportamiento de los usuarios para revisar y mejorar el contenido generado, diseñar experimentos controlados para evaluar su efectividad, medir claramente su valor empresarial, gestionar adecuadamente los datos no estructurados, desarrollar el capital humano para complementar la IA y adoptar un pensamiento sistémico que optimice el trabajo entre humanos y máquinas.
El futuro del trabajo está ligado a la IA, y la capacidad de manejarla y optimizarla se convertirá en una habilidad esencial. En Panamerican Business School, estamos comprometidos a preparar a nuestros estudiantes para liderar en esta nueva era de automatización inteligente.
Fuentes consultadas:
- McKinsey Global Survey on AI, 1,363 participants at all levels of the organization, Feb 22–Mar 5, 2024.
- “Implementing generative AI with speed and safety,” McKinsey Quarterly, March 13, 2024.
- “Technology’s generational moment with generative AI: A CIO and CTO guide,” McKinsey, July 11, 2023.
- The 6 Disciplines Companies Need to Get the Most Out of Gen AI by Tom Davenport and John J. Sviokla.