Es indudable que el impacto de ChatGPT y otras tecnologías de IA generativa ha dado mucho de qué hablar en el mercado laboral. Según un estudio de Goldman Sachs, el 18% de la mano de obra mundial podría verse «afectada» por la inteligencia artificial, poniendo en peligro 300 millones de puestos de trabajo. Sin embargo, y como destacan los profesionales de SAS, la realidad no es tan crítica como parece.
Tal y como señala el mismo informe, en la mayoría de los casos, la inteligencia artificial afectará a los puestos de trabajo en lugar de sustituirlos. Y es que, hoy en día, las tecnologías como el machine learning o el deep learning, ayudan a las organizaciones a clasificar rápidamente grandes cantidades de datos sobre clientes, exposición al riesgo, posibles fraudes y operaciones, entre otras cuestiones; respondiendo rápidamente a preguntas empresariales clave, como a qué clientes dirigirse con una nueva oferta o cómo reducir los costes energéticos a la vez que se reducen las emisiones de efecto invernadero.
“La IA y la analítica avanzada conducen a organizaciones mejor gestionadas, más rentables y más competitivas. Esto no sólo se traduce en un mayor número de resultados, también en más oportunidades para los trabajadores” comenta Iñaki Delgado, director de RRHH para South, West and East Europe en SAS. “Las tecnologías de IA aumentarán la productividad general de la mayoría de los trabajadores e impulsarán el crecimiento económico a largo plazo. Todos deberían poner el foco en esta herramienta y en las posibilidades de integrarla en sus funciones actuales”.
A medida que las organizaciones sigan adoptando la IA, el machine learning, computer vision o el IoT para obtener información útil, personas de todos los niveles de habilidad podrán participar en el proceso analítico. Por esta razón, la IA ayuda a los trabajadores a ser más eficaces y eficientes, y con ello, las empresas pueden optimizar sus procesos y mejorar su competitividad. No obstante, deben empezar a utilizar motores de recomendación impulsados por inteligencia artificial para optimizar y adecuar las competencias requeridas en los nuevos puestos de trabajo. Esto ayudará a las personas que desempeñan funciones afectadas por la disrupción.
“Tanto ChatGPT como el resto de las herramientas relacionadas son excelentes ejemplos de la alfabetización de datos: no es necesario ser un científico de datos o un estadístico para beneficiarse de estas innovaciones. Aunque las nuevas tecnologías de IA pueden causar algunas alteraciones a corto plazo en el mercado laboral, generarán nuevos puestos de trabajo y nuevas funciones. La IA no sustituirá a las personas. Más bien, les ayudará a hacer mucho más” concluye Iñaki Delgado.
El uso de la IA en todas las profesiones
La aparición de ChatGPT y otras tecnologías de IA generativa forma parte de la tendencia hacia la democratización de la analítica. Al poner el poder de la IA y la analítica avanzada en manos de cada vez más personas con experiencia y funciones laborales variadas, las organizaciones y la sociedad saldrán beneficiadas. Es lo que SAS, compañía líder en analítica, llama “analítica para todos, en todas partes”.
En este sentido, los científicos de datos, matemáticos o estadísticos ya no son los únicos que utilizan la inteligencia artificial, el machine learning y otras potentes herramientas analíticas. Ahora también lo están usando los analistas empresariales para detectar y prevenir mejor el fraude; los cuerpos y fuerzas del Estado para incrementar la seguridad pública; el personal médico para mejorar la atención al paciente; y los trabajadores de primera línea para optimizar las líneas de montaje en las fábricas.
En el caso concreto de ChatGPT, se trata de una tecnología todavía muy reciente, y los datos utilizados para entrenarla siguen procediendo de los seres humanos. Por ello, sigue existiendo el riesgo inherente de que este tipo de modelos se basen en datos inexactos, desinformación o prejuicios, por lo que los consumidores deben aplicar el pensamiento crítico siempre que interactúen con la IA conversacional. De esta forma, se evitaría el sesgo de automatización, eliminando la creencia de que el sistema técnico tiene más probabilidades de ser preciso y veraz que un ser humano.
Como compañía especializada en IA y analítica avanzada, SAS lleva décadas ayudando a las organizaciones a transformar enormes cantidades de datos en decisiones mejores y más rápidas. Esto lo hace posible gracias al análisis de texto impulsado por el procesamiento del lenguaje natural (PLN) compatible con la IA generativa, al igual que las tecnologías de deep learning o el aprendizaje por refuerzo.
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