Los desafíos de la Inteligencia Artificial en la gestión del talento

Las noticias que surgen cada día sobre Inteligencia Artificial ponen de manifiesto que esta tecnología transformará el mercado laboral y la gestión del talento. El impacto en los empleos será significativo, con una estimación del 60-70% de trabajos afectados. Por esto, los profesionales deben comprender cómo funciona la IA, adquirir habilidades específicas y fortalecer capacidades no reemplazable por la tecnología. En cuanto a la gestión del talento, por ejemplo, la IA ya se utiliza en la selección de candidatos y se demandan perfiles en ingeniería y ciencia de datos.

Sobre todos estos temas vamos a aprender a través de esta entrevista que hemos realizado a José Manuel de la Chica Head of Technology, Tech Innovation and Engineering y CTO de Santander Universities & Universia, que te recomendamos leer a continuación.

La pregunta del millón ¿Va a destruir la Inteligencia Artificial más trabajo del que genere?

Es la pregunta del millón y no tiene una respuesta sencilla, aunque muchos apuesten por encontrarla. Sin duda, la IA en su conjunto, no solo la generativa va a transformar el mercado laboral, teniendo muchísimo impacto en algunos sectores donde determinadas tareas puedan automatizarse en un porcentaje muy alto al añadirles ciertas capas de inteligencia. Según McKinsey, un 60-70% de los trabajos pueden verse impactados por la IA generativa y aunque no sé si ese será el porcentaje, si coincidimos en que será un impacto muy alto y muy transversal.

Seguramente, nos va a tocar hacer un ejercicio de reimaginación de los perfiles profesionales que conocemos hoy en día para adaptarlos a este nuevo escenario. Posiblemente, esta sea la década de transición entre uno y otro.

Creo que habrá un proceso adaptativo más que rupturista en el cambio del mercado laboral. Aunque algunas profesiones pueden ser disrumpidas, otras van a ir emergiendo a medida que se consolide el concepto de “humano aumentado” o “humano asistido” por IA. También habrá nuevos retos. Lo estamos viendo con la huelga de actores en EEUU, que buscan que se regule el uso de la IA dentro de su profesión. También entre los profesores, los creativos, los programadores y los autores entre otros nos encontraremos con estos retos.

La IA va a propiciar también la aparición de más profesionales multidisciplinares, ya que podrán abordar problemas para los que antes, simplemente, no estaban capacitados o no tenían herramientas.

¿Qué 3 consejos darías a un profesional que quiere sacar ventaja del uso de la Inteligencia Artificial?

Mi primer consejo es que haga un esfuerzo por entenderla en profundidad, por hacerse con unos cimientos básicos de cómo funciona. Tan sencillo como entender el A, B, C: qué es un algoritmo, que es un data set de entrenamiento, qué es un modelo y finalmente cómo se utiliza y que limitaciones tiene. No necesitamos ser expertos, pero si tener los cimientos de esta tecnología para poder utilizarla con sentido crítico y sobre todo, separando el grano de la paja cuando leemos algo.

Siempre digo que el primer paso para un profano en la materia es dejar de hablar de IA un rato y hablar de “aprendizaje automático” reflexionando de verdad sobre lo que esto significa y las implicaciones que tiene: aprendizaje es la palabra clave.

Como segundo consejo, dotarse de capacidades a la medida para sacar mayor provecho en función del perfil de cada persona: puede pasar por aprender por programar en Python (lo que creo que es positivo siempre) o utilizar herramientas a nivel de usuario para extraer más valor en su día a día. Hay que acercar la IA a la realidad y el contexto de cada profesional y acercarse en la medida de lo posible a esa idea del “profesional aumentado” o asistido por IA en mayor o menor medida.

En tercer lugar, mejorar aquellas capacidades que la IA va a tener difícilmente (o al menos la IA débil, que es con la que trabajamos ahora). Por ejemplo, fortalecer el pensamiento crítico, el análisis de problemas complejos, el pensamiento lateral o transversal. La IA va a potenciar que nos convirtamos en profesionales más generalistas y con mayor versatilidad, pero también que nos distingamos cada vez más de lo que las máquinas pueden hacer por nosotros.

Conocer esto mismo: que ofrecen las máquinas, estando al día de las novedades alrededor de la IA y poder combinarlo de manera creativa para nuestro propio beneficio o el de nuestra organización, va a ser fundamental para afrontar con éxito el cambio de paradigma que traería la IA a la sociedad y la economía.

¿Cómo está afectando la Inteligencia Artificial en el ámbito de la gestión del talento en las empresas?

Aquí aprovechamos para compartir tu artículo: El impacto en el mundo de los recursos humanos y el talento gira en torno a tres ejes fundamentales.

El primero, cómo las empresas buscan a sus trabajadores, donde cada vez es más habitual contar con plataformas tecnológicas de selección de candidatos que incluso llegan a hacer análisis de las entrevistas para ayudar al reclutador a encontrar a los mejores perfiles y más adecuados. La IA está entrando cada vez con más fuerza en los procesos de selección como una herramienta fundamental para la toma de decisiones por RRHH.

El segundo es la necesidad cada vez mayor de profesionales con conocimientos y experiencia en el sector de la ingeniería, la ciencia de datos, etc. No solo de perfiles STEAM como se podría pensar, sino también de otros como los lingüistas computacionales o analistas de comportamiento.

Por último, en relación con el empleo hay mucho trabajo que hacer en lo que se llama el upskilling y el reskilling. Es cuando profesionales quieren evolucionar su perfil o adaptarlo a las demandas de las empresas actuales o futuras. También aquellos que quieren adquirir herramientas y conocimientos para crecer profesionalmente para convertirse en un profesional 2.0 más competitivo en el entorno digital.

Por ejemplo, un abogado podría evolucionar a abogado 2.0 si conoce como utilizar estas herramientas de IA que actualmente están al alcance de la mano. Sobre todo si es capaz de enfrentarse a los retos que le traigan los clientes relacionados con la ley (responsabilidad, propiedad intelectual, regulación, etc.) y afrontarlos de manera asistida con una IA (el profesional aumentado que decíamos antes).

Ese es el cambio de paradigma: nos encontramos con nuevas formas de seleccionar a los candidatos, nuevos trabajos cada vez más demandados y nuevas formas de hacer trabajos clásicos, todo impulsado por la IA.

¿Qué es lo que más te ha sorprendido en el último año en lo relativo a la Inteligencia Artificial Generativa?

La velocidad del cambio y la baja barrera de entrada. Basta escribir una URL en el navegador para usar una de las IAs más potentes del mundo. Los que nos dedicamos a la tecnología, la innovación y a intentar adelantarnos al futuro, siempre hablamos del cambio exponencial y de la velocidad exponencial de los cambios, pero verlo llegar, así de rápido y con tanto impacto, es otra cosa.

Ya desde el punto de vista técnico, ver la oleada de papers y experimentos interesantes y creativos que no dejan de lanzarse. Recuerdo que me pareció especialmente interesante ImageBind de Meta, un sistema holístico de análisis de imágenes que era capaz de relacionar una foto con la generación de sonido, video, texto, profundidad, movimientos inerciales que le sugieren: es casi como si el sistema pudiera “imaginar”.

¿Cómo ha cambiado tu trabajo en los últimos meses con la Inteligencia Artificial Generativa?

Como te puedes imaginar, el impacto está siendo tan profundo, grande y rápido que afecta a muchos niveles. Estamos trabajando en muchas líneas y velocidades distintas: desde la exploración e investigación porque apenas estamos al camino del viaje como a la aplicación en casos de uso que pueden mejorar mucho la eficiencia de los procesos o las experiencias de los usuarios.

Todos estamos más receptivos al uso de IA generativa en la tecnología que utilizamos, y eso es bueno. Por otro lado, podemos realizar tareas creativas mucho más eficientemente y con mejores resultados. Pero también es importante remarcar lo importante que es en todas estas acciones ser un profesional responsable y aplicar todos los mecanismos de seguridad, privacidad y control de riesgos que se venían aplicando al desarrollo de ML convencional, pero ahora con mayor énfasis en cuestiones como la privacidad de la información o la gestión de riesgos como el prompt injection.

¿Se te ocurre de qué formas puede ayudar esta tecnología a solucionar los problemas que enfrenta la humanidad? Por ejemplo, en relación con los temas de sostenibilidad.

Particularmente, aunque la IA generativa me fascina por ese componente “creativo” que tiene y porque nos permite crear una experiencia muy humana a través del lenguaje, me interesa mucho más la IA predictiva en relación con esto.

La IA generativa genera contenido a partir del conocimiento previo, pero no genera conocimiento nuevo. Pero la predictiva, creo que nos puede ayudar muchos de los problemas que la humanidad enfrenta: desde el cambio climático a la generación de nuevos materiales, desarrollo de medicamentos y terapias génicas, sistemas para la producción de energía más eficientes, etc. La publicación de AlphaFold, de DeepMind en Nature, creo que marcó un punto de inflexión en como la IA puede acelerar el descubrimiento científico y el progreso de nuestra sociedad.

Creo que la inteligencia artificial nos abre la puerta a expandir nuestras capacidades humanas de generar conocimiento útil y este proceso se va a ir acelerando en los próximos años.

Pienso que, si lo hacemos bien, podemos entrar en un círculo virtuoso donde cada avance tecnológico nos ayude a conseguir otros. Y la IA puede ser el acelerador que necesitamos para conseguirlo durante la próxima década.

No sé si como decía Nick Bostrom “la IA general será la última cosa que el ser humano necesitará construir”, pero sí creo que debería ayudarnos mucho a desarrollar nuestra historia como especie siempre que hagamos las cosas como deben hacerse y con la máxima responsabilidad técnica y científica.