La Inteligencia Artificial traerá nuevas profesiones

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La Inteligencia Artificial traerá nuevas profesiones

En los últimos años hemos visto muchos avances en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático o machine learning. Estos conceptos técnicos han entrado en el lenguaje actual. Se habla de que tienen que venir cambios radicales en las profesiones e incluso hay quien teme que las máquinas nos quiten los puestos de trabajo.

La relación entre los humanos y los algoritmos.
La relación humanos – algoritmos

La robotización y la inteligencia artificial parece que van a reemplazar ciertos trabajos de bajo nivel o muy repetitivos y los humanos deberemos asumir tareas de más valor o más estratégicas. Pero no hace falta asustarse. Nos dicen los expertos que los humanos no van a ser reemplazados por máquinas o algoritmos en un futuro cercano.

También nos dicen que sí que habrá un trasvase de tareas entre los humanos y las inteligencias artificiales. Hará falta adaptarse y trabajar de forma complementaria, dedicándonos a lo que se nos dé mejor a nosotros y dejando para los algoritmos lo que sea más repetitivo o automatizable.

Los expertos tecno-optimistas nos aseguran que van a aparecer nuevos trabajos para los humanos. Trabajos que aún no existen y que, en el balance final, no se van a perder puestos de trabajo. 

Pero, ¿cuáles son estos nuevos puestos de trabajo o nuevas tareas? Sería interesante empezar a prepararse, ¿no? Aquí también, los expertos nos dan algunas pistas: hará falta garantizar que los sistemas de inteligencia artificial funcionen correctamente, y que actúen en nuestro beneficio. Concretamente, en un informe de la consultora Accenture, nos dicen que los nuevos trabajos que se van a crear para los humanos debidos a la irrupción de la inteligencia artificial estarán englobados en tres categorías:

Los humanos que entrenarán a los algoritmos

Los sistemas de inteligencia artificial son algoritmos que tienen que ser programados y entrenados. Son los humanos los que deben “enseñarles”. Hace falta que, antes de que una inteligencia artificial reconozca un gato, por decir algo, una persona le haya enseñado un montón de fotos de gatos. Esta profesión se llamaría, etiquetador de datos o entrenador de algoritmos. También se debe garantizar que los datos sean correctos y sin sesgos, si le damos solamente datos erróneos, el algoritmo puede aprender (de forma equivocada) que esta es la realidad. En este caso hablamos de higienista de datos, y tiene una gran responsabilidad. 

Otros ejemplos en esta categoría sería enseñar a reconocer el tono del lenguaje o la ironía en un chatbot de atención al cliente, por ejemplo. Un humano detecta a la primera que el cliente está enfadado, ¿no? Esto se les debe enseñar a las máquinas. Y otra cosa que se les debe enseñar es a tener una perspectiva global, y adaptarse a diferentes culturas.

Los humanos que explicarán las decisiones de los algoritmos

Uno de los grandes problemas actuales de la inteligencia artificial es poder explicar las decisiones que toman los algoritmos que muchas veces son decisiones de “cajas negras”. Las decisiones de una inteligencia artificial pueden ser muy complejas y a veces traumáticas (imagina que te deniegan un crédito o te diagnostican un tumor, por ejemplo). Hace falta que un humano interprete los resultados y pueda explicar por qué los algoritmos toman las decisiones que toman. Esta rama de la inteligencia artificial “explicable” se llama XAI, Explainable Artificial Intelligence.

Hace falta que haya personas que puedan explicar de forma clara y empática el funcionamiento interno de algoritmos complejos a otros humanos sin formación técnica. En vez de diagnosticar, los humanos van a tener que trasladar a otros humanos el diagnóstico de las máquinas. Tendrán que tener conocimientos técnicos y, a la vez, de estrategia de negocio, de psicología y de contextos culturales.

Expertos en Big Data y Business Inteligence

Los humanos que regularán el rendimiento de los algoritmos

Alguien debe “vigilar” a los algoritmos. Los sistemas de inteligencia artificial pueden crecer de forma impredecible y se debe garantizar que funcionen como fueron diseñados. Además, hace falta controlar que se cumplen las normas y valores éticos. Una de estas normas, por ejemplo, es la de la protección de datos. Pero también hace falta estar detrás del objetivo final de la inteligencia artificial. Por ejemplo, si el objetivo es ganar dinero, es posible que las decisiones del algoritmo empiecen a saltarse las normas empresariales y éticas. 

Otra cosa que los humanos deben hacer es evaluar el rendimiento de las máquinas y promocionar algoritmos que funcionan y retirar aquellos que no funcionan. ¿Podemos hablar de un gestor de recursos artificiales, en lugar de recursos humanos?

Y mientras esperamos que lleguen todos estos nuevos trabajos ¿cómo hace falta que nos preparemos? ¿De qué manera nos deberíamos formar?

En cuanto a contenidos, hace falta estudiar informática para entender mundo programable, pero para tratar con inteligencia artificial, cada vez más, son necesarias las humanidades. Y en cuanto a qué competencias y habilidades se necesitan en la sociedad actual, las más importantes son las competencias de solución de problemas complejos, trabajo en equipo, pensamiento crítico, aprender a pensar y tener opinión, creatividad, empatía, ética… en definitiva, competencias específicas humanas.

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