¿Qué no aprende la máquina?

Imaginemos, por un momento, que sus tareas cotidianas en el trabajo se consideran rutinarias y repetitivas, lo que las pone en alto riesgo de reemplazo por la tecnología. ¿Cuál es la solución?

A medida que los conjuntos de competencias están más expuestos a la Inteligencia Artificial (IA), aumenta el riesgo de automatización y sustitución de tareas repetitivas en diversas ocupaciones. El nivel de exposición depende de la ocupación y del sector económico donde se desempeñan dichas competencias. Por ejemplo, en las industrias de procesamiento de información, estas están más expuestas a los avances de la IA en comparación con industrias como la manufacturera, la agropecuaria y la minera (Eloundou et al., 2023). Además, como indica la OCDE, la fuerza laboral de IA es baja pero está creciendo rápidamente. La proporción de trabajadores con competencias en IA en los países de la OCDE aumentó significativamente del 0,07% en 2011 al 0,34% en 2019 (OCDE, 2023). En concreto, a continuación se presentan dos puntos importantes al abordar este tema:

Los proveedores de servicios de educación tienen la clave: Los enfoques más optimistas en el desarrollo de competencias buscan generar capacidad en los humanos en aquellas áreas donde haya una ventaja comparativa frente a las tareas que la IA puede ejecutar. Sin embargo, esta ventaja varía entre sectores económicos y nuevas ocupaciones. Ahora, es deber de los proveedores de servicios educativos identificar esta ventaja comparativa y crear contenidos de aprendizaje para mantener un plan de estudios relevante. Por ejemplo, hay competencias en las que aún hay ventaja comparativa, como el pensamiento crítico y la resolución de problemas, las cuales deben ser el foco de atención, con esfuerzos específicos adaptados al nivel de exposición y el sector económico para mejorar la calidad del contenido de formación.

Reflexiones de política: Desde un enfoque de aprendizaje a lo largo de la vida, hay dos corrientes de política específicas a atender: el empoderamiento de los usuarios sobre sus rutas de aprendizaje y la protección de ocupaciones que están altamente expuestas a la automatización.

Es vital mejorar la transparencia y facilitar el acceso a los datos recopilados por los gobiernos y los grupos de expertos sobre las tendencias del mercado laboral, así como los cambios en ocupaciones y actividades. La disponibilidad de información accesible sobre las actividades laborales transformadoras y las competencias necesarias empodera a los usuarios en su camino de aprendizaje. De hecho, esto les permite orientarse mejor hacia la industria que han elegido para su camino profesional y mejorar su capacidad relacionada con la exposición de competencias a la IA a lo largo del tiempo.

Finalmente, considerando que las competencias en las ocupaciones de algunas industrias están altamente expuestas, se necesita proteger el empleo a través de una regulación con anticipación de desplazamientos y planificación de la transición para evitar el alto impacto del cambio tecnológico sesgado por la rutina.

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Por: Juliana López

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Referencias:

• Green, A. and L. Lamby (2023), "The supply, demand and characteristics of the AI workforce across OECD countries", OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 287, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/bb17314a-en

• Eloundou, Tyna & Manning, Sam & Mishkin, Pamela & Rock, Daniel. (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. https://www.researchgate.net/publication/369369163_GPTs_are_GPTs_An_Early_Look_at_the_Labor_Market_Impact_Potential_of_Large_Language_Models