El impacto de la IA en el mercado laboral, cómo prepararse para lo que viene

La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en el ámbito laboral y su impacto no hará más que incrementarse. Los expertos alertan de que esta tecnología provocará una auténtica revolución que obligará a redefinir numerosos perfiles profesionales en los próximos años.

La IA no eliminará todos los trabajos, pero sí transformará drásticamente las competencias y habilidades requeridas en la mayoría de sectores. Por ello, es importante anticiparse y adquirir desde ya las cualificaciones que serán relevantes en este nuevo paradigma para no quedar descolgados.

Adaptación al cambio y principales efectos de la IA en el empleo

Esto supondrá todo un reto para los actuales trabajadores, que necesitarán actualizar sus conocimientos y adaptarse a las nuevas herramientas basadas en IA si no quieren quedarse obsoletos. Muchas funciones laborales tal y como hoy las conocemos se verán alteradas, demandando una recombinación de habilidades tecnológicas, sociales y creativas acordes con la realidad de la economía digital.

Ante este cambio de paradigma, las empresas y las administraciones deberán promover ambiciosos programas de reciclaje profesional que permitan a los empleados adquirir las competencias necesarias en campos como el análisis de datos, la robótica colaborativa, la programación o las interfaces de usuario avanzadas. La formación continua será más importante que nunca para que los trabajadores puedan reinventarse sin quedar descolgados del nuevo mercado laboral.

Asimismo, desde el ámbito educativo se insta a poner el foco en las soft skills o habilidades blandas que son precisamente las más difíciles de automatizar. La IA seguirá necesitando de la creatividad, inteligencia social y emocional de los profesionales humanos en muchas aplicaciones, por lo que es importante potenciar estas capacidades en las aulas para seguir siendo competitivos.

La IA y el aprendizaje automático están provocando dos efectos principales en el mercado de trabajo:

• Automatización de tareas rutinarias. Muchos trabajos que antes requerían la intervención humana ahora pueden ser automatizados mediante algoritmos, bots y otras aplicaciones de IA. Esto reduce los costes para las empresas, pero también destruye puestos de trabajo poco cualificados.
• Creación de nuevos perfiles profesionales. La IA está impulsando la aparición de nuevas profesiones y especialidades relacionadas con la gestión y mantenimiento de los sistemas de IA, el análisis de grandes volúmenes de datos, la ciberseguridad o el desarrollo de interfaces de usuario inteligentes.

Automatización de trabajos por IA

Uno de los usos más extendidos actualmente de la IA consiste en la automatización inteligente de tareas repetitivas y rutinarias que antes requerían la intervención humana.

• Según un informe de McKinsey, para 2030 las actividades que representan hasta el 30% de las horas trabajadas en la economía de EE.UU. podrían automatizarse, una tendencia acelerada por la IA generativa.
• Los trabajos más expuestos a la automatización por IA son los de apoyo administrativo, atención al cliente y servicios de comida. El empleo en estas categorías podría seguir disminuyendo.
• Pero la IA generativa probablemente mejore la forma en que los profesionales STEM, creativos y de negocios trabajan, en lugar de eliminar una cantidad significativa de empleos.
• El crecimiento lento de la oferta laboral en EE.UU. significa que la IA podría ayudar a satisfacer la creciente necesidad de más trabajadores.

Estimaciones de impacto

Goldman Sachs estima que 300 millones de empleos en todo el mundo podrían verse afectados de alguna manera por la nueva ola de IA.

Pero históricamente, el progreso tecnológico no solo hace redundantes los trabajos, sino que también crea nuevos. Pero lo que si está claro, es que millones de puestos de trabajo tal y como hoy los conocemos están abocados a desaparecer en las próximas décadas, a medida que la IA y la robótica extiendan su presencia a más áreas de la economía.

Nuevas oportunidades laborales ligadas a la IA

La destrucción de “viejos trabajos” por la automatización inteligente debe compensarse con la aparición de nuevos perfiles profesionales especializados en tareas donde las máquinas son menos eficientes y se valora la supervisión y la interacción humana.

Según un informe del Foro Económico Mundial, de aquí a 2025 la IA podría crear 58 millones de nuevos puestos de trabajo en todo el mundo. Algunos ejemplos son:

• Ingenieros y científicos de datos. Son los profesionales expertos en extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos mediante técnicas de machine learning y estadística. Muy demandados en sectores como la banca, el marketing o la investigación científica.
• Ingenieros de fiabilidad de IA. Diseñan y optimizan sistemas de IA para minimizar los posibles sesgos, riesgos o efectos no deseados, así como para garantizar su seguridad, trazabilidad e interoperabilidad con otros sistemas.
• Facilitadores y validadores de datos. Preparan y aseguran la calidad de los conjuntos de datos que se emplearán para entrenar los modelos de IA.
• Diseñadores de interacción persona-IA. Crean interfaces amigables y fáciles de usar que permiten la comunicación entre humanos y sistemas de IA.
• Gestores de proyectos de IA y machine learning. Planifican y coordinan iniciativas para implementar soluciones de IA en las organizaciones.

Adicionalmente, casi todas las profesiones se verán influenciadas de alguna manera por la IA: desde agricultores que empleen drones y sensores para optimizar el uso del agua, hasta médicos que utilicen sistemas de apoyo al diagnóstico, pasando por profesores que usen tutores virtuales en sus clases.

La siguiente tabla resume las ocupaciones con mayor demanda según un estudio elaborado por ManpowerGroup:

En definitiva, la IA plantea grandes oportunidades para incrementar la productividad y liberar a las personas de trabajos peligrosos o repetitivos, pero también riesgos para el empleo si no se gestiona adecuadamente esta transición. Con los esfuerzos conjuntos de todos los agentes en capacitación, adaptación al cambio y aprovechamiento responsable de la tecnología, se sentarán las bases de un futuro laboral más próspero e inclusivo.

Medidas para gestionar el impacto de la IA en el empleo

Para que los efectos positivos de la IA en la economía se traduzcan en más y mejores puestos de trabajo (en lugar de aumentar el desempleo tecnológico), hay que actuar ya con audacia para adaptar nuestro modelo productivo a la era digital. Esta adaptación pasa por una inversión masiva en educación y reciclaje profesional de los trabajadores, para que adquieran las competencias tecnológicas que demanda esta nueva revolución industrial.

Asimismo, las administraciones deberían establecer estándares éticos que aseguren un desarrollo de la IA respetuoso con los derechos laborales. Del mismo modo, se requiere una actualización de las leyes para proteger a los empleados y frenar la precarización en sectores amenazados por la automatización como el transporte o la logística.

Sólo con la colaboración de todos será posible aprovechar la Inteligencia Artificial para construir un futuro del trabajo más próspero, justo y centrado en el talento humano. Pero no hay tiempo que perder.

Formación para adaptarse al cambio

Existen varios programas de posgrado especializados que pueden ser una buena opción para formarse en profundidad en campos con alta demanda laboral ligada a la IA y la transformación digital.

Por ejemplo, los Máster en Inteligencia Artificial profundizan en la programación e implementación de sistemas cognitivos, el aprendizaje automático y técnicas como el procesamiento de lenguaje natural.

Los Máster en Industria 4.0 preparan a los alumnos en competencias para liderar la digitalización en entornos industriales, desde la sensorización y uso de datos masivos hasta la robótica colaborativa humano-máquina.

Si se prefiere enfocar en la parte más hardware, los Máster en Robótica aportan sólidos conocimientos para diseñar, fabricar y programar todo tipo de robots y vehículos autónomos.

Y para una visión de negocio más general, los Máster en Transformación Digital y Máster en Data Science combinan una sólida base tecnológica con enfoques de estrategia, marketing y gestión de la innovación en entornos digitales.

En todo caso, la formación multidisciplinar y permanente será clave ante la veloz evolución de las tecnologías en el ámbito laboral.