<América LatInA inteliGENTE/>
Repensar el futuro del trabajo en la era de la IA
Una nueva oleada de cambio tecnológico, liderada por la inteligencia artificial generativa, puede asistir tareas cognitivas cada vez más complejas y acercar capacidades que antes requerían conocimientos especializados o años de experiencia. A primera vista, los trabajadores más calificados parecen mejor posicionados para aprovecharla.
Pero ¿qué cambia cuando esta tecnología llega a un mercado laboral como el latinoamericano, donde una misma persona suele concentrar funciones diversas y cuenta con poco apoyo especializado para resolverlas?
La IA está entrando en tareas cognitivas cada vez más complejas y lo hace a través de una interfaz de uso general, en lenguaje natural y desde dispositivos cotidianos.
La IA amplía la frontera de tareas que puede asistir.
Hasta hace poco, las tecnologías digitales avanzaban principalmente sobre tareas rutinarias y codificables. La inteligencia artificial está empujando esa frontera hacia actividades cognitivas cada vez más complejas.
Analizar información, redactar, investigar, programar, comparar alternativas o estructurar soluciones frente a un problema empiezan a formar parte de ese nuevo alcance.
Lo novedoso no es solo qué puede hacer, sino cómo accedemos a esas capacidades: desde una misma herramienta, con lenguaje natural y desde el celular.
El acceso y el aprendizaje siguen teniendo un costo, pero conocimientos que antes exigían formación específica o herramientas especializadas quedaron mucho más cerca.
¿Quiénes están mejor posicionados para aprovecharla?
A primera vista, pareciera que los trabajadores más calificados. Profesionales, técnicos y directivos realizan muchas de las tareas cognitivas que la IA puede apoyar y las combinan con otras donde el juicio, el conocimiento del contexto, la interacción o la toma de decisiones siguen siendo centrales.
del empleo de América Latina y el Caribe tiene un alto potencial de complementariedad con la IA. Son cerca de 65 millones de trabajadores.
del empleo de las economías de ingresos altos aparece en ese mismo segmento cuando aplicamos la misma metodología.
Las ocupaciones cambian según el contexto.
La etiqueta ocupacional nos dice cuál es la actividad principal de una persona. Dice bastante menos sobre todo lo que tiene que hacer alrededor de ella para que el trabajo funcione.
Un electricista puede dedicarse principalmente a su oficio cuando trabaja en una empresa o agencia donde otras personas gestionan clientes, compran materiales, preparan presupuestos y llevan las cuentas. Otro electricista, con una formación similar, asume todas esas funciones transversales cuando trabaja por su cuenta.
Esa diferencia importa porque cambia el conjunto de tareas sobre las que la IA podría aportar valor. Para entender mejor el potencial de la IA en América Latina, entonces, tenemos que mirar más allá de la ocupación y acercarnos a cómo se organiza realmente el trabajo.
Electricista en una empresa: instala y repara, mientras otras personas atienden clientes, compran materiales, preparan presupuestos y administran el negocio.
Electricista independiente: hace el mismo trabajo técnico y además cotiza, compra, coordina, cobra, organiza y resuelve tareas que en una estructura más especializada estarían repartidas entre varias personas.
Ahí aparece una particularidad clave de América Latina.
Tres razones para pensar que América Latina puede tener una oportunidad propia.
En la región, la inteligencia artificial puede complementar especialmente a trabajadores que concentran funciones diversas y cuentan con poco apoyo especializado. Estas tres piezas ayudan a entender por qué.
Una oportunidad especial para el trabajador todero, con preguntas abiertas.
Entonces, tres condiciones apuntan a una misma dirección:
Esto abre una oportunidad especial para trabajadores que concentran funciones diversas y cuentan con poco apoyo especializado: puede mejorar tareas que ya realizan y volver más accesibles otras que hoy se resuelven parcialmente o quedan relegadas.
Del potencial al impacto. Todavía falta entender cuánto de estas mejoras se traduce en productividad, ingresos y mejores oportunidades, quién logra incorporar la IA de manera efectiva y qué efectos deja sobre el aprendizaje y la distribución del trabajo.
Dos horizontes para una agenda de IA centrada en el trabajo.
Traducir el potencial de la IA en mejores resultados exige acercar la tecnología a los problemas reales del trabajo y, al mismo tiempo, construir capacidad colectiva para orientar la trayectoria del cambio tecnológico.
Acortar la distancia entre el trabajo y la tecnología
En un horizonte más inmediato, necesitamos que los trabajadores puedan usar productiva y críticamente la tecnología y, al mismo tiempo, adaptar mejor la tecnología a los problemas reales del trabajo.
Ampliar el acceso y avanzar hacia una formación situada en tareas y necesidades concretas.
Diseñar soluciones a partir de lo que trabajadores, oficios y pequeñas unidades productivas necesitan resolver en la práctica.
Construir capacidad para orientar lo que viene
Promover el acceso equitativo a la IA no significa aceptar cualquier tipo, ritmo y dirección del cambio tecnológico. También necesitamos mirar más allá, anticipar hacia dónde vamos y fortalecer la capacidad colectiva para influir sobre escenarios futuros.
Mirar más allá del uso inmediato para entender hacia dónde vamos.
Entre trabajadores, empresas, sector IT, gobiernos, formación e investigación.
Sobre reglas, incentivos y formas de coordinación que orienten el cambio.
Para los dos horizontes, necesitamos mirar mejor.
Entender qué hacen realmente las personas en su trabajo, cómo incorporan la IA y con qué resultados exige mejores estadísticas, experimentación y aprendizaje continuo.
Para seguir explorando.
Estos documentos se realizaron en el marco de la iniciativa global FutureWORKS Collective, impulsada por el Centro Internacional de Investigación para el Desarrollo (IDRC).
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