El impacto de la IA en el empleo y en RR. HH.
En la última década, la automatización del empleo y sus potenciales riesgos ocupó un lugar central en la agenda de debate e investigación en el mundo del trabajo. Hasta ahora, los estudios señalaban que los empleos mayormente rutinarios, que involucraban secuencias replicables de tareas que podían programarse, eran los más propensos a la sustitución tecnológica; en algunos contextos se hablaba, más explícitamente, de “robotización”.
Sin embargo, el avance en técnicas de aprendizaje automático (machine learning) ha permitido que la Inteligencia Artificial (IA) también se aplique a tareas complejas, incluyendo el análisis y la producción creativa, lo cual motivó nuevas investigaciones.
Un estudio del MIT[1] se enfocó en los efectos del uso de ChatGPT en la productividad, midiendo su impacto en tareas de redacción específicas como la elaboración de informes, planes de análisis y mails, involucrando a más de 400 profesionales universitarios de diversas áreas. Los resultados fueron contundentes. El uso de ChatGPT se tradujo en una mejora de la productividad: el tiempo se redujo y la calidad de los resultados se incrementó. El estudio señala, incluso, que los participantes incrementaron su sensación de satisfacción con el trabajo, debido a la automatización de las partes más tediosas, que les permitían reenfocar su atención en la generación de ideas y en la edición, y terminarlo más rápido.
No obstante, el estudio fue claro en remarcar que el uso de ChatGPT “mayormente sustituye el esfuerzo de los trabajadores en vez de complementar sus habilidades, causando una potencial disminución de la demanda laboral”.
El avance en técnicas de aprendizaje automático (machine learning) ha permitido que la Inteligencia Artificial también se aplique a tareas complejas, incluyendo el análisis y la producción creativa.
OpenAI, la compañía que creó ChatGPT, en colaboración con OpenResearch y académicos de la Universidad de Pensilvania, realizó otro estudio con el objetivo de medir el grado de exposición de los empleos a la IA desde la perspectiva de la eficiencia en las tareas que involucran[2], mediante la aplicación de sistemas con base en modelos de lenguaje como ChatGPT, conocidos como Large Language Models (LLM).
Los resultados mostraron que aproximadamente el 49 % de los trabajadores están expuestos a la IA en más de la mitad de las tareas que involucran sus empleos y “la mayoría de las ocupaciones exhiben algún grado de exposición”.
Se encontró una correlación entre el grado de exposición y el nivel de formación y experiencia requeridos para los diferentes empleos: las ocupaciones que requieren poca formación y se centran en tareas manuales y rutinarias tienen menor exposición a la IA, mientras que los empleos que implican capacidad analítica y creativa enfrentan la mayor exposición.
Es interesante notar que la correlación es inversa a la que se observó hace una década con el reconocido estudio de Frey y Osborne sobre la automatización del empleo[3], que les asignaba un mayor riesgo de sustitución por tecnología a los empleos con base en tareas manuales y rutinarias, y un menor riesgo a los empleos con base en la capacidad intelectual.
Las IA en Recursos Humanos
En lo que refiere a la gestión de recursos humanos, los chatbots que funcionan con IA ya se utilizan para darle soporte a los empleados en consultas sobre beneficios, políticas y procedimientos empresariales, así como para proporcionar asistencia a los nuevos empleados en el proceso de onboarding.
Algunas compañías han empezado a utilizar IA en sus procesos de selección de candidatos ―por ejemplo, para encontrar rápidamente a los postulantes que mejor se ajustan a una descripción específica de un cargo―, mediante la lectura automatizada de sus CV de acuerdo con una combinación de criterios. Incluso en las entrevistas de trabajo, las IA pueden ser de utilidad para sugerir preguntas y proporcionar un resumen de la entrevista, una vez concluida.
Ya existen aplicaciones que han automatizado algunas funciones y las ofrecen a escala masiva, como Adaface, que realiza tests de habilidades y aptitudes específicas, como lenguajes de programación, y Pymetrics, que evalúa las habilidades blandas (soft skills).
Otras aplicaciones utilizan la IA para ir en una línea alternativa, por ejemplo, Textio, que detecta sesgos en anuncios de empleo, mails, manuales y otro tipo de textos institucionales, para fomentar el uso de un lenguaje más inclusivo en materia de género.
En lo que refiere a la gestión de recursos humanos, los chatbots que funcionan con IA ya se utilizan para darle soporte a los empleados en consultas sobre beneficios, políticas y procedimientos empresariales, así como en el proceso de onboarding.
Uruguay y la demanda de conocimientos en IA
El desarrollo e implementación de tecnologías de IA ya está llamando a la puerta de quienes tienen los conocimientos para responder al desafío. En Uruguay, la demanda de conocimientos en IA ha tenido un crecimiento exponencial, tal como anticipamos en nuestra columna anterior y fue presentado en el Monitor Laboral de Advice[4].
¿Está pronto Uruguay para atender esta demanda? Un estudio reciente de la Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información (CUTI) en asociación con Microsoft[5] ubicó a Uruguay en una posición de ventaja relativa: es el país de la región con la mayor cantidad de personas capacitadas en TI en proporción a su población, destacándose además que la parte mayoritaria (61 %) cuenta con estudios universitarios.
No obstante, en comparación a Estados Unidos ―referencia ineludible en la materia― nuestro grado de preparación aún es muy bajo, y al observar el conjunto de personas que cuentan con habilidades específicas en IA, se identifica que únicamente 3,6 % del total cuentan con estos conocimientos.
La implementación de la IA en el ámbito laboral plantea un amplio abanico de perspectivas. Es fundamental comprender tanto sus beneficios como las implicancias éticas y sociales que conlleva. La investigación y la reflexión continua son esenciales para abordar los desafíos y garantizar un uso responsable de la IA en el mundo del trabajo.
Referencias
[1] Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. Massachusetts Institute of Technology (2023).
[2] GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. OpenAI, OpenResearch, University of Pennsylvania (2023).
[3] The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Carl Benedikt Frey, Michael A. Osborne (2013).
[4] Monitor Laboral, edición de abril de 2023. Advice.
[5] Uruguay: Informe de Talentos en el sector TI. Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información (CUTI), Microsoft (2023).
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