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¿Cómo adaptarse a los cambios tecnológicos en el entorno laboral?

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¿Cómo adaptarse a los cambios tecnológicos en el entorno laboral?

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¿Cómo adaptarse a los cambios tecnológicos en 2024?

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¿Quieres conocer en detalle cómo las pymes pueden adaptarse con éxito a los cambios tecnológicos y prosperar en el entorno laboral actual? →

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Dependencia excesiva de datos automatizados

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Dependencia excesiva de datos automatizados

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Por Mireya Rifá Fabregat

La inteligencia artificial (IA) ofrece el potencial para desarrollos innovadores y emocionantes en el lugar de trabajo a través de la creciente disponibilidad de datos y big data además de la capacidad de procesar datos a través de algoritmos, lo que lleva a cambios profundos y generalizados en la forma en que se realiza el trabajo.

La IA se utiliza en una variedad de aplicaciones y herramientas para el trabajo asistido y el análisis de datos, lo que permite la automatización de tareas cada vez más complejas, así como la toma de decisiones y la gestión automatizadas o semiautomatizadas del lugar de trabajo. Las aplicaciones de la IA en los procesos de trabajo van desde los robots , tecnologías portátiles y tabletas de asistencia en líneas de montaje de producción, chatbots en fábricas, almacenes y centros de llamadas, y equipos de protección personal inteligente (EPI´S), hasta procesos algorítmicos en aplicaciones de recursos humanos (RR.HH.) como análisis de personas y gamificación . La IA puede crear oportunidades, pero también nuevos desafíos para la seguridad y salud en el trabajo (SST), su gestión y regulación. La mayor parte del debate en torno a la IA se centra en la cantidad de puestos de trabajo, pero también debería tratarse de la calidad del trabajo, y la SST es un aspecto clave de esto.
IA en automatización de tareas y la Seguridad y Salud Laboral
Los robots que incorporan IA se están volviendo móviles, inteligentes y colaborativos. Su uso aleja a los trabajadores de situaciones peligrosas y se mejora la calidad del trabajo al entregar tareas repetitivas a máquinas rápidas, precisas e incansables. Los robots también pueden facilitar el acceso al trabajo para muchas personas (trabajadores de edad avanzada o con discapacidades) y colaborar con trabajadores humanos en un espacio de trabajo compartido. Sin embargo, la mayor movilidad y autonomía de toma de decisiones de los robots, basada en algoritmos de auto aprendizaje, podría hacer que sus acciones sean menos predecibles para los trabajadores que colaboran con ellos. Esto puede resultar en un mayor riesgo de accidentes por colisión o derivados del equipo utilizado por los robots. La dependencia excesiva de la tecnología también podría generar riesgos de descualificación y seguridad. Como los robots están conectados al Internet de las cosas, existen además problemas de ciberseguridad y riesgos asociados a la Seguridad de los procesos.

Los trabajadores que tienen que seguir el ritmo y el nivel de trabajo de un cobot pueden verse presionados para lograr el mismo nivel de productividad. El aumento del trabajo con robots también puede reducir significativamente el contacto con compañeros humanos y el apoyo social.

Esto puede tener impactos negativos en la seguridad y la salud de los trabajadores, particularmente en su salud mental. Con el uso cada vez mayor de la inteligencia artificial, los sistemas automatizados ahora pueden llevar a cabo no solo tareas físicas, sino también una variedad de tareas cognitivas, como conducir de forma autónoma o ayudar, por ejemplo, con casos legales o diagnósticos médicos. Por lo tanto, se prevé el uso de sistemas basados en inteligencia artificial en muchos sectores y entornos diferentes, desde la manufactura y la agricultura hasta el sector sociosanitario y el transporte y los servicios, incluidos los trabajos de cara al cliente. A medida que cambie el contenido de estos trabajos y las tareas a realizar, pueden surgir nuevos desafíos para la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST).

Por ejemplo, la automatización de tareas puede asociarse con un trabajo más sedentario y con una menor variación de tareas, dejando a los trabajadores con trabajos repetitivos. La automatización de tareas puede conllevar una disminución de la carga cognitiva y un aumento del aburrimiento, alta presión en el desempeño e intensificación del trabajo y ciertos factores de riesgo, como el aislamiento y la falta de interacción con los compañeros, además puede tener un impacto negativo en el trabajo en equipo, todos los cuales son riesgos psicosociales conocidos.
IA para administrar y monitorear trabajadores
La IA también ha facilitado la aparición de nuevas formas de seguimiento y gestión de los trabajadores. Las tecnologías digitales basadas en IA permiten formas nuevas, generalizadas, continuas y de menor costo de supervisión y gestión de trabajadores basadas en la recopilación de grandes cantidades de datos en tiempo real sobre los trabajadores. Estos datos pueden recopilarse durante y fuera del horario laboral y en una variedad de lugares de trabajo, así como fuera del lugar de trabajo y, a veces, más allá de lo estrictamente necesario o legal. Se pueden recopilar datos sobre los trabajadores a través de dispositivos móviles, dispositivos de monitoreo incorporados o portátiles (en ropa, EPI´s o incluso en el cuerpo). Incluyen nº de clics en el teclado, contenido de correos electrónicos, sitios web visitados, número y contenido de llamadas telefónicas, información de redes sociales, ubicaciones a través de rastreo GPS, movimientos corporales, signos vitales, indicadores de estrés y fatiga, expresiones micro-faciales, tono de voz. y análisis de sentimientos.

Los datos recopilados se utilizan para informar a la gerencia y tomar decisiones automatizadas o semiautomatizadas basadas en algoritmos o formas más avanzadas de IA. Esto puede permitir a los empleadores aumentar el control sobre sus trabajadores y el lugar de trabajo, incorporar sistemas de clasificación u otras métricas en la evaluación del desempeño, mejorar el desempeño y la productividad de los trabajadores, racionalizar la organización del trabajo y la producción, reducir el costo de monitoreo y vigilancia, perfilar a los trabajadores, influir en sus comportamientos, disciplinarlos o mejorar la gestión de recursos humanos. En ese contexto, surgen campos novedosos, como la analítica de personas y la gamificación. Estas nuevas formas de seguimiento y gestión de los trabajadores pueden dar lugar a cuestiones legales, reglamentarias y éticas, así como a preocupaciones por la SST, en particular por la salud mental de los trabajadores. De hecho, pueden provocar que los trabajadores pierdan el control de sus puestos de trabajo y que aumenten la microgestión, la presión sobre el desempeño, la competitividad, la individualización y el aislamiento social. Los trabajadores pueden sentir que se está invadiendo su privacidad, lo que también es una fuente de ansiedad y estrés. Es posible que no puedan tomar descansos cuando lo necesitan, lo que puede causar accidentes y problemas de salud como trastornos musculoesqueléticos y enfermedades cardiovasculares. Los horarios de trabajo inestables, como los horarios planificados a corto plazo establecidos automáticamente por algoritmos, tienen una variedad de impactos negativos en los trabajadores, incluido un mayor conflicto en la conciliación familiar y estrés laboral e incertidumbre de ingresos. El uso de los datos de los trabajadores para recompensarlos o penalizarlos podría generar inseguridad laboral y estrés. Dado que los componentes operativos clave de las formas de gestión de trabajadores basadas en la inteligencia artificial a menudo comprenden una "caja negra", los trabajadores y sus representantes pueden carecer de información y poder sobre las estrategias adoptadas y las decisiones tomadas.
Una oportunidad para mejorar la seguridad y la salud de los trabajadores
Las nuevas formas de supervisión de los trabajadores basadas en la IA también pueden brindar una oportunidad para mejorar la vigilancia de la SST, reducir la exposición a diversos factores de riesgo, incluidos el acoso y la violencia, y proporcionar alertas tempranas de estrés, problemas de salud y fatiga. El asesoramiento en tiempo real adaptado al individuo puede influir en el comportamiento de los trabajadores y mejorar la seguridad y la salud. El monitoreo basado en IA podría respaldar la prevención basada en evidencia, la evaluación avanzada de riesgos en el lugar de trabajo e inspecciones de SST más eficientes, basadas en riesgos y específicas. Las organizaciones podrían utilizar la información para identificar problemas de SST, incluidos los riesgos psicosociales, y cuando se requieran intervenciones de SST a nivel organizacional. Pero se necesitan decisiones éticas y estrategias y sistemas efectivos para manejar la gran cantidad de datos personales sensibles que se pueden generar.

Con unas disposiciones legales adecuadas que otorgaran a las Inspecciones de Trabajo Nacionales acceso a datos anónimos podrían brindar una oportunidad para la prevención basada en pruebas y la reformulación de políticas en pro de la SST. La necesidad de recopilar datos sobre los trabajadores debe equilibrarse con los derechos de los trabajadores a la privacidad y su seguridad y salud. Es importante garantizar la transparencia en la recopilación y el uso de dichos datos, otorgando por tanto a los trabajadores y sus representantes el mismo derecho acceso a la información.

Autora: Mireya Rifá Fabregat

Vicepresidenta AEPSAL

ENSHPO Board Member

Fuente: www.osha.europa.eu

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El impacto de la aplicación de la Inteligencia Artificial en el lugar de trabajo

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Por Mireya Rifá Fabregat La inteligencia artificial (IA) ofrece el potencial para desarrollos innovadores y emocionantes en el lugar de trabajo a través de la creciente disponibilidad de datos y big data además de la capacidad de procesar datos a través de algoritmos, lo que lleva a cambios profundos y generalizados en la forma en que se realiza el trabajo.

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Pérdida de interacciones personales espontáneas debido a la inteligencia artificial

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Pérdida de interacciones personales espontáneas debido a la inteligencia artificial

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Fuente de la imagen, Getty Images

Pie de foto,

Un experto en inteligencia artificial dice que incluso robots bien intencionados podrían volverse contra nosotros.

Desde Stephen Hawking hasta Elon Musk, algunas de las mentes más importantes del mundo de la inteligencia artificial (IA) han expresado su preocupación de que esta represente una amenaza existencial para nuestra especie.

Pero según un nuevo libro, lo que debe preocuparnos no es que los robots tomen conciencia de sí mismos y se alcen contra sus amos humanos, sino que las máquinas se vuelvan tan buenas en la consecución de los objetivos que les fijamos, que termin e mos siendo aniquilados inadvertidamente al establecerles tareas equivocadas.

Stuart Russell, profesor en la Universidad de California en Berkeley, es el autor de Human Compatible: AI and the Problem of Control ("Compatible con humanos: la IA y el problema del control") y un experto en los avances que el aprendizaje automático ha hecho posibles.

"El meme de Hollywood siempre consiste en la máquina que espontáneamente toma conciencia de sí misma y luego decide que odia a los seres humanos y quiere matarnos a todos", dijo a la BBC.

Pero los robots no tienen sentimientos humanos, por lo que "es completamente equivocado preocuparse por eso".

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Pie de foto,

Los robots son cada vez mejores en las tareas que les asignamos.

"No es realmente la conciencia maligna, sino su capacidad la que tiene que preocuparnos, solo su capacidad de alcanzar un objetivo mal especificado por nosotros".

"Demasiado competente"

En una entrevista con el programa Today de la BBC, el experto dio un ejemplo hipotético de la amenaza real que, en su opinión, la IA podría representar.

Imagina que tenemos un poderoso sistema de IA que es capaz de controlar el clima del planeta y que queremos usarlo para devolver los niveles de CO2 en nuestra atmósfera a la época preindustrial.

"El sistema descubre que la forma más fácil de hacerlo es deshacerse de todos los seres humanos, porque ellos son los que están produciendo todo este dióxido de carbono en primer lugar", dijo Russell.

"Y podrías decir, bueno, puedes hacer lo que quieras, pero no puedes deshacerte de los seres humanos. Entonces ¿qué hace el sistema? Simplemente nos convence de tener menos hijos hasta que no queden seres humanos".

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Pie de foto,

La victoria del equipo de ajedrez Deep Blue sobre Garry Kasparov fue un hito para el desarrollo de la inteligencia artificial.

El ejemplo sirve para resaltar los riesgos asociados a que la inteligencia artificial actúe bajo instrucciones en las que los humanos no hemos pensado.

Superinteligencia

La mayoría de los sistemas actuales de IA tienen aplicaciones "débiles", diseñadas específicamente para abordar un problema bien especificado en un área, según el Centro para el Estudio del Riesgo Existencial, de la Universidad de Cambridge, en Reino Unido.

Un momento importante para este campo llegó en 1997, cuando la computadora Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en un torneo de seis partidas.

Pero a pesar de la hazaña, Deep Blue fue diseñado por humanos específicamente para jugar al ajedrez y no podría con un simple juego de damas.

Ese no es el caso de los avances posteriores en inteligencia artificial. El software AlphaGo Zero, por ejemplo, alcanzó un nivel de rendimiento sobrehumano después de solo tres días de jugar Go contra sí mismo.

Usando el aprendizaje profundo, un método de aprendizaje automático que emplea redes neuronales artificiales, AlphaGo Zero requirió mucha menos programación humana y resultó ser un muy buen jugador de Go, ajedrez y shōgi.

Fue completamente autodidacta, de una manera, tal vez, alarmante.

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Pie de foto,

Russell dice que los humanos necesitamos recuperar el control de la IA antes de que sea demasiado tarde.

"A medida que un sistema de inteligencia artificial se vuelva más poderoso y más general, podría volverse súper inteligente, superior al rendimiento humano en muchos o casi todos los dominios", dice el Centro de Riesgo Existencial.

Y es por eso que, según Russell, los humanos necesitamos retomar el control.

"No sabemos lo que queremos"

Según Russell, dar a la inteligencia artificial objetivos más definidos no es la solución para este dilema, porque los humanos mismos no est amos seguros de cuáles son es as metas.

"No sabemos que algo no nos gusta hasta que sucede", dice.

"Deberíamos cambiar toda la base sobre la cual construimos sistemas de IA", dice, alejándose de la noción de dar a los robots objetivos fijos.

"En cambio, el sistema tiene que saber que desconoce cuál es el objetivo".

"Y una vez que tienes sistemas que funcionan de esa manera, realmente serán diferentes a los seres humanos. Comenzarán a pedir permiso antes de hacer las cosas, porque no estarán seguros de si eso es lo que quieres".

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Pie de foto,

En "2001: Odisea en el espacio" (1968), una computadora altamente capaz se rebela contra los planes para apagarla.

En especial, dice el profesor Russell, estarían "felices de que los apaguen porque querrán evitar hacer cosas que no te vayan a gustar".

El genio de la lámpara

"La forma en que construimos la IA es un poco como la forma en que pensamos en un genio dentro de una lámpara. Si frotas la lámpara, sale el genio y dices: 'Me gustaría que esto sucediera'", dijo Russell.

"Y, si el sistema de IA es lo suficientemente potente, hará exactamente lo que pides y obtendrás exactamente lo que pides".

"Ahora, el problema con los genios en las lámparas es que el tercer deseo es siempre: 'Por favor, deshaga los dos primeros deseos porque no pudimos especificar los objetivos correctamente".

"Entonces, una máquina que persigue un objetivo que no es el correcto se convierte, en efecto, en un enemigo de la raza humana, un enemigo que es mucho más poderoso que nosotros".

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Cómo la inteligencia artificial podría destruirnos por accidente - BBC News Mundo

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Desde Stephen Hawking hasta Elon Musk, algunas de las mentes más importantes del mundo de la inteligencia artificial (IA) han expresado su preocupación de que esta represente una amenaza existencial para nuestra especie.

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¿Peligra su trabajo con la inteligencia artificial?

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¿Peligra su trabajo con la inteligencia artificial?

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Ante el acceso generalizado a la Inteligencia Artificial, hay preocupación sobre su impacto en el plano laboral. Algunos expertos creen que habrá cambios en casi todas las profesiones, y otros opinan que la tecnología ayudará a las personas a realizar sus tareas y creará nuevos trabajos.

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Casi el 40% del empleo mundial podría verse afectado por la IA, dice el FMI

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Casi el 40% de los empleos en todo el mundo podrían verse afectados por el auge de la inteligencia artificial (IA) , una tendencia que probablemente profundizará la desigualdad, según el Fondo Monetario Internacional.

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¿Tienes un empleo que podría ser arrebatado por la IA?

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¿Tienes un empleo que podría ser arrebatado por la IA?

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El temor de que la inteligencia artificial (IA) afecte la capacidad de ganarse la vida de las personas mayores ha sido un tema de conversación frecuente desde el surgimiento de ChatGPT y otros chatbots de IA generativa en meses recientes.

Por supuesto, no todos los empleos son iguales, ni tampoco lo es la posible amenaza que la tecnología de IA puede representar para distintas ocupaciones. Casi uno de cada cinco trabajadores en Estados Unidos tiene un empleo que posiblemente tenga una mayor exposición a la IA, según un informe del Pew Research Center, un centro no partiidista (en inglés), del 26 de julio, el cual tiene cuidado de no equiparar la exposición a la IA con el riesgo real de pérdida de empleo.

Los analistas de presupuestos, el personal de ingreso de datos, los preparadores de impuestos, los redactores técnicos y los desarrolladores web están entre las profesiones en la categoría de alta exposición, dice Pew. Los trabajos clasificados como menos vulnerables incluyen el trabajo manual como el de peluqueros, proveedores de cuidado infantil, lavaplatos, bomberos y obreros que instalan tuberías.

Varios otros puestos se sitúan en un punto intermedio e incluyen a directores ejecutivos, recaudadores de fondos, diseñadores de interiores, gerentes de ventas y veterinarios.

Las ocupaciones en las que la IA puede realizar las tareas más importantes que requiere un trabajo con poca o ninguna intervención humana se consideraron más expuestas. Por ejemplo, la IA podría reemplazar, al menos en cierta medida, tareas como "obtener información", "analizar datos o información" y "trabajar con computadoras", según el estudio.

La IA generativa puede crear respuestas conversacionales en formato de texto, imágenes o audio en respuesta a las preguntas que se le hacen, generalmente extraídas de su base de datos de conocimientos. Pero el uso inicial de la IA generativa muestra que también puede inventar cosas y expresarlas con un tono de confianza.

Los trabajos menos expuestos son aquellos en los que la IA por sí sola no puede "ayudar y cuidar a los demás" ni "realizar actividades físicas generales". Los cuidadores remunerados y los cuidadores familiares, se ajustan a esta descripción.

¿La IA me reemplazará en el trabajo?

Para determinar si un empleo tiene una exposición alta, media o baja, Pew clasificó un conjunto de 41 actividades laborales asociadas con distintos empleos que se considera que son comunes a todas las ocupaciones. Pero Pew no contestó la pregunta crítica de si la exposición a la IA llevará a una pérdida o tal vez a un aumento de empleos. El motivo: la IA podría reemplazar o complementar las tareas de los trabajadores.

"Esta es una tecnología relativamente nueva", dice Rakesh Kochhar, investigador sénior de Pew, quien redactó el informe. "No sabemos cuál será el resultado final".

Los poderosos chatbots podrían reemplazar a los agentes de servicio al cliente. O, en cambio, la IA podría ayudar a los agentes humanos a aumentar su productividad.

Un informe de investigación de marzo de la compañía de servicios financieros Goldman Sachs se hizo eco de parte de esta incertidumbre.

"Si la IA generativa brinda las capacidades prometidas, el mercado laboral podría enfrentar una alteración significativa", dice el informe. "Usando datos sobre tareas ocupacionales tanto en Estados Unidos como en Europa, encontramos que aproximadamente dos tercios de los empleos actuales están expuestos a algún grado de automatización de la IA, y que la IA generativa podría sustituir hasta un cuarto de los empleos actuales".

Pero Goldman Sachs no predijo una reducción de empleos en general.

"La buena noticia es que, históricamente, el desplazamiento de los trabajadores causado por la automatización se ha visto contrarrestado por la creación de nuevos empleos. La aparición de nuevas ocupaciones como resultado de las innovaciones tecnológicas representa la gran mayoría del crecimiento del empleo a largo plazo". Así que la solución para el empleo continuo en la era de la IA es mantenerse al día con la tecnología y las tendencias en tu campo. Tu trabajo puede evolucionar o tu carrera puede evolucionar hacia otro trabajo.

Cabe destacar que en su informe, Pew no tomó en cuenta la manera en que los robots, que pueden hacer trabajo físico y repetitivo, podrían afectar los empleos futuros. La IA también puede ayudar a quienes buscan empleo con sus currículos y cartas de presentación.

Pew planteó dos preguntas importantes al evaluar los efectos de la IA:

1. ¿Cuál es la probabilidad de que la IA pueda reemplazar o complementar una actividad laboral en la actualidad?

2. Para un empleo en su totalidad, ¿qué tan importantes son las actividades con una exposición alta o baja a la IA?

Estas son algunas de sus conclusiones:

Casi una cuarta parte de la fuerza laboral, el 23%, probablemente trabaja en empleos que tienen menos exposición a la IA que en aquellos con una mayor exposición, el 19%.

Los graduados universitarios, las personas asiáticas, las mujeres y los empleados bien remunerados trabajan principalmente en empleos más vulnerables.

Los trabajos que requieren más pensamiento crítico, como las matemáticas, la ciencia, la escritura y otras habilidades analíticas, también tienen una mayor exposición, dice Kochhar. Los trabajos que dependen más de las habilidades mecánicas tienden a tener menos exposición.

La edad no es un factor importante

Según el estudio, los trabajadores más jóvenes y aquellos con menos educación formal son los menos vulnerables a la IA. Pero, en otros aspectos, la edad no es un factor de peso. Es probable que aproximadamente uno de cada cinco trabajadores de todos los grupos de edad de 25 años o más vean niveles similares de exposición.

Irónicamente, muchas personas en empleos con más exposición están menos preocupadas por sus propios riesgos de expandir la IA, según otro estudio reciente de Pew. Alrededor de un tercio de los trabajadores encuestados en los campos de la información y la tecnología creen que la IA será más beneficiosa que perjudicial en los próximos 20 años, en comparación con el 16% de todos los adultos en el país.

La mayor parte del informe de Pew se basa en la Encuesta de población actual de la Red de Información Ocupacional y la Oficina de Estadísticas Laborales del Departamento de Trabajo, así como en la Encuesta de población actual de la Oficina del Censo.

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¿La Inteligencia Artificial se quedará con tu trabajo?

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Algunas ocupaciones están más 'expuestas' a la inteligencia artificial que otras según dice un informe que describe la preocupación de los empleados.

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Inteligencia artificial en las empresas: ventajas y desafíos

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Inteligencia artificial en las empresas: ventajas y desafíos

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La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más disruptivas del siglo XXI, y cada vez más empresas están adoptando esta tecnología para mejorar sus procesos de negocio y tomar decisiones más informadas y precisas. Sin ir más lejos, para 2030, la Unión Europea tiene como objetivo que el 75% de las empresas hayan adoptado servicios de computación en la nube, macrodatos e inteligencia artificial, según el informe Uso de inteligencia artificial y big data en las empresas españolas, del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital.

Y es que la inteligencia artificial en las empresas está transformando la manera en la que trabajamos y abre nuevas posibilidades para mejorar la eficiencia y la productividad. No obstante, su implementación también presenta desafíos únicos que debemos conocer y tener en consideración.

A continuación, exploramos en qué consiste el uso de la inteligencia artificial en las empresas, cómo beneficia al sector empresarial, los desafíos que se deben afrontar y algunos ejemplos de éxito.

¿Qué es la inteligencia artificial aplicada a las empresas?

La inteligencia artificial es una tecnología en constante evolución que tiene el potencial de transformar la forma en la que las empresas operan. En esencia, esta se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana.

En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial en las empresas permite a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y creativas, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la productividad. Para ello, se aplica a una amplia variedad de tareas, que van desde la automatización de procesos rutinarios y repetitivos o el análisis de grandes cantidades de datos hasta la toma de decisiones informadas, una mejora en la experiencia del cliente y una reducción de errores humanos.

Es decir, la inteligencia artificial en las empresas se puede utilizar en diversas áreas, como en el análisis de datos, el marketing, la atención al cliente, la cadena de suministro y la gestión de recursos humanos.

Asimismo, de acuerdo con el informe ya mencionado del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, los sectores líderes en el uso de la IA son el de información y comunicaciones, con un 41,9%, y el de Tecnologías de la información y la comunicación (TIC), con un 41,3%.

¿Cómo beneficia la inteligencia artificial a las empresas?

La inteligencia artificial en las empresas tiene el potencial de brindar una amplia variedad de beneficios, incluyendo la automatización de procesos, el análisis de grandes cantidades de datos, la mejora de la experiencia del cliente y la reducción de errores humanos, entre otros.

A continuación, describimos algunos de los beneficios más destacados de su uso y aplicación en las empresas:

Análisis de grandes cantidades de datos: la IA puede analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y precisas, basadas en información detallada y en un análisis en tiempo real.

Mejora de la experiencia del cliente: también puede mejorar la experiencia del cliente a través de chatbots y asistentes virtuales. Estos pueden ayudar a los clientes a obtener respuestas rápidas y precisas a sus preguntas, así como a resolver problemas en tiempo real, lo que aumenta la satisfacción del cliente.

Automatización de procesos: la inteligencia artificial puede automatizar tareas rutinarias y repetitivas, lo que permite a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y creativas. Esto aumenta la eficiencia y la productividad, y también puede reducir costes operativos.

Reducción de errores humanos: la IA puede reducir los errores humanos en los procesos empresariales, lo que aumenta la precisión y la calidad del trabajo. Esto puede ser especialmente importante en áreas como la gestión de la cadena de suministro y la producción, donde pequeños errores pueden tener consecuencias graves.

Toma de decisiones informadas: esta tecnología puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones empresariales, lo que contribuye a que las organizaciones mejoren su rendimiento general y su competitividad. De hecho, el 46,2% de las compañías que han implementado la inteligencia artificial la usan para la automatización de flujos de trabajo o como ayuda en la toma de decisiones, según datos del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital.

Inteligencia artificial en las empresas: desafíos que se deben afrontar

A pesar de las ventajas de la inteligencia artificial en las empresas, su implementación también presenta ciertos desafíos que deben tenerse en cuenta. A continuación, describimos algunos de los desafíos más importantes que se deben afrontar a la hora de implementar la IA en las empresas:

Falta de comprensión: uno de los principales desafíos de la IA es la falta de comprensión de sus capacidades y limitaciones. En este sentido, muchas empresas pueden no entender completamente cómo pueden usar la IA de manera efectiva en sus procesos empresariales. En consecuencia, es necesario avanzar hacia una comprensión clara de las posibilidades y limitaciones de la IA para poder aprovecharla al máximo.

Costo: la implementación de la IA puede ser costosa, especialmente para las pequeñas y medianas empresas, por lo que esto puede limitar la capacidad de algunas compañías para adoptar esta tecnología. Por esta razón, deben considerar el costo y el retorno de inversión al implementar la IA.

Protección de datos: puede presentar riesgos de seguridad y privacidad. Por ello, las empresas deben asegurarse de que sus datos estén protegidos y cumplan con las regulaciones de privacidad y seguridad de datos. Esto es especialmente importante cuando se utiliza IA para recopilar y analizar los datos de los clientes.

Cambio cultural: la IA puede requerir un cambio cultural significativo dentro de una empresa, sobre todo si los empleados temen que la tecnología los reemplace. Las organizaciones deben asegurarse de que los empleados comprendan cómo la IA puede mejorar su trabajo y en qué medida puede llegar a ser una amenaza para sus puestos de trabajo.

Sesgo y ética: si los algoritmos y modelos de IA no están diseñados de manera adecuada, pueden perpetuar el sesgo y la discriminación. Las empresas deben asegurarse de que los modelos de IA sean éticos y justos para evitar las consecuencias negativas derivadas de esta problemática.

Ejemplos de éxito de inteligencia artificial en las empresas

A medida que las empresas buscan implementar la inteligencia artificial, muchos casos de éxito han surgido en diversas áreas empresariales. A continuación, presentamos algunos ejemplos de éxito de la inteligencia artificial aplicada en las empresas:

Amazon: utiliza la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del cliente, analizar grandes cantidades de datos y aumentar la eficiencia en la gestión de su cadena de suministro. Por ejemplo, utiliza la IA para predecir la demanda de productos y ajustar sus precios en consecuencia.

Coca-Cola: esta compañía utiliza la IA para analizar grandes cantidades de datos de ventas y patrones de consumo para mejorar la eficiencia de su cadena de suministro y reducir costos. En este caso, la IA también se utiliza para predecir la demanda de productos y ajustar la producción en consecuencia.

Ford: Ford utiliza la inteligencia artificial en la fabricación de automóviles para mejorar la eficiencia y la calidad de sus procesos. En este sentido, la IA se utiliza para monitorear y ajustar los procesos de producción en tiempo real, lo que permite reducir los errores humanos y aumentar la calidad del producto final.

Starbucks: utiliza la IA para mejorar la experiencia del cliente a través de la personalización de pedidos. Además, Starbucks también utiliza la IA para analizar el historial de pedidos de los clientes y recomendar bebidas y alimentos personalizados basados en sus preferencias.

Lo cierto es que estos son solo algunos ejemplos de éxito de la inteligencia artificial aplicada en las empresas. Sin embargo, cada vez son más las compañías que están adoptando la IA para mejorar su eficiencia, productividad y experiencia del cliente. No obstante, como ya se ha mencionado, la implementación de la IA también presenta ciertos desafíos que deben considerarse a la hora de su implementación y uso, esto es, desde la falta de comprensión y el costo asociado hasta la protección de datos y la ética.

Lo que está claro es que la inteligencia artificial en las empresas está transformando la forma en la que se hacen los negocios. Además, es una tecnología cada vez más relevante en el mundo empresarial, por lo que es indispensable optimizar al máximo sus beneficios y comprender sus implicaciones para seguir siendo competitivos en el mercado actual.

En este sentido, contar con herramientas como Slack puede ser de gran ayuda para muchas empresas. Esta plataforma, además de que permite colaborar y comunicarse de manera efectiva, ahora cuenta con la integración de una aplicación de ChatGPT, creada por la compañía de inteligencia artificial OpenAI, para aprovechar al máximo la eficacia de ambas herramientas. Por ejemplo, los usuarios pueden hacer preguntas a ChatGPT desde Slack y obtener una respuesta en cuestión de segundos.

Con Slack, puedes comunicarte con tus clientes de forma segura, agilizar los proyectos y beneficiarte de los usos de la inteligencia artificial en tu empresa para aumentar su eficiencia y productividad.

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Inteligencia artificial en las empresas: ¿qué impacto tiene?

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En este artículo, te contamos cómo es la inteligencia artificial en las empresas y qué impacto está teniendo en el sector empresarial actualmente.

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Inteligencia artificial en el entorno laboral. Desafíos para los trabajadores

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Inteligencia artificial en el entorno laboral. Desafíos para los trabajadores

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Las máquinas analógicas y digitales siempre se han utilizado para ayudar a diseñadores de entornos laborales a calcular los rendimientos del trabajo y para automatizar tareas, un objetivo que hoy se persigue a través de herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial (IA). ¿Qué tipos de "inteligencia" se espera que desarrollen las tecnologías? ¿Cómo se utilizan los datos personales obtenidos por máquinas y cómo se hacen deducciones sobre tipos de inteligencia a partir de ellos? Siempre se ha recopilado información sobre las actividades de los trabajadores y de los aspirantes a un puesto de trabajo, y se vigilan sus movimientos físicos y sus sentimientos, así como el uso que hacen de las redes sociales. Hoy, el big data se emplea para entrenar algoritmos que predicen talentos y habilidades, vigilan el rendimiento, fijan objetivos y valoran resultados; también pueden poner en contacto a trabajadores y clientes, juzgar estados de ánimo y emociones o proporcionar formación modular en la planta de producción. ¿Cómo se ha convertido la IA en un elemento clave de este proceso de toma de decisiones?

En este contexto, ¿qué riesgos tendrán que afrontar los trabajadores en un entorno natural digitalizado en el que la IA se ha integrado por completo?

El rendimiento en el trabajo siempre ha sido objeto de vigilancia y supervisión cuando el beneficio global de la empresa es la motivación que determina la relación laboral y los empleados aspiran a disfrutar de una vida digna y feliz costeada con su esfuerzo y su compromiso con su empleador, quien les paga un salario. Hoy, sin embargo, las relaciones laborales están cambiando y ha aparecido un nuevo tipo de "actor". Las máquinas, tanto analógicas como digitales, se han usado a lo largo de la historia para ayudar a los diseñadores de entornos laborales a calcular los rendimientos del trabajo y, también, para automatizar las tareas, un objetivo que hoy se persigue a través de la introducción de herramientas y aplicaciones de IA. Algunas máquinas han adquirido nuevas responsabilidades e incluso autonomía, y se espera que manifiesten diversas formas de inteligencia humana y tomen decisiones relacionadas con los trabajadores mismos.

La figura 1 explica a grandes rasgos dónde y cómo se están introduciendo las tecnologías en el entorno laboral, los tipos de "inteligencia" que se espera que manifiesten estas tecnologías y, por último, la manera precisa en que quienes gestionan las máquinas sacan conclusiones sobre tipos de inteligencia a partir de la información obtenida. Ahora que la IA ha asumido el protagonismo, los responsables emplean los últimos avances de distintas maneras. Se almacena información acerca de las actividades de los trabajadores y los aspirantes a un puesto de trabajo a lo largo del tiempo: sus llamadas telefónicas, el uso que hacen de los ordenadores y de las "tarjetas inteligentes", y últimamente se vigilan y se supervisan hasta los movimientos físicos y los sentimientos, así como la actividad en redes sociales.

En el ámbito de los recursos humanos, la información recopilada, que cuando alcanza un volumen lo bastante elevado se denomina big data, se utiliza para entrenar algoritmos capaces de realizar predicciones relacionadas con el talento y la capacidad de los trabajadores y los candidatos; para supervisar, evaluar y estimular el rendimiento; para fijar objetivos y valorar los resultados del trabajo; para poner en contacto a los trabajadores con los clientes; para juzgar estados de ánimo y emociones; para proporcionar formación modular en el lugar de producción; para encontrar patrones de comportamiento dentro de la plantilla, por ejemplo relacionados con las enfermedades, y para muchas cosas más.

A la luz de estas innovaciones, en este artículo explicaremos a grandes rasgos cómo se está introduciendo la IA en los procesos de decisión e identificaremos los riesgos a los que se enfrentan los trabajadores en la actualidad, riesgos que deben ser reconocidos tanto por los legisladores como por quienes contratan a los trabajadores. ( Ver figura 1).

1. Análisis de recursos humanos (people analytics): gestión del capital humano y supervisión del rendimiento

La IA es actualmente el ámbito más novedoso y prometedor para la gestión de los entornos laborales y de los trabajadores. El 40% de los departamentos de Recursos Humanos de las empresas grandes y pequeñas utilizan aplicaciones mejoradas mediante IA. La mayoría de estas compañías son estadounidenses, pero algunas organizaciones europeas y asiáticas también se han subido al tren. Un estudio de PricewaterhouseCoopers revela que cada vez son más las empresas globales conscientes del valor de la IA en la gestión de la fuerza laboral (PwC, 2018). Afirma, además, que el 32% de los departamentos de personal de las compañías tecnológicas y de otra índole está rediseñando sus organizaciones con ayuda de la IA para optimizar "la adaptabilidad y el aprendizaje con miras a integrar mejor las conclusiones extraídas de la información que aportan los empleados y de la tecnología" (Kar, 2018). Un informe reciente de IBM (IBM, 2018) muestra que la mitad de los directores de Recursos Humanos encuestados prevén y reconocen el potencial de la tecnología en operaciones relacionadas con la gestión de personal, así como su utilidad para localizar y desarrollar el talento. Un estudio de Deloitte concluye que el 71% de las compañías internacionales consideran que el análisis de recursos humanos es una de las prioridades de sus organizaciones (Collins et al., 2017), porque no solo proporcionará ideas valiosas para el negocio, sino que también ayudará a gestionar lo que se ha dado en llamar el "problema de las personas".

Este "problema de las personas" también se define a veces como los "riesgos de las personas" (Houghton y Green, 2018). Estos riesgos poseen, según un informe del Chartered Institute for Personnel Development (CIPD), varias dimensiones (ibíd.):

gestión del talento

salud y seguridad

ética de los empleados

diversidad e igualdad

relaciones entre empleados

continuidad laboral

riesgos para la reputación

El análisis de recursos humanos es una práctica de recursos humanos cada vez más popular que utiliza los macrodatos y las herramientas digitales para "medir, comunicar y entender el rendimiento de los trabajadores, ciertos aspectos relacionados con la planificación del personal, la gestión del talento y la gestión de las operaciones" (Collins et al., 2017). Cada sector y cada organización requiere un departamento de Recursos Humanos que se encargue de tareas como reclutar personal, elaborar contratos o gestionar las relaciones entre trabajadores y empleadores.

Existe cierta discrepancia respecto al papel de los departamentos de Recursos Humanos. Para unos, su función debe ceñirse a cuestiones burocráticas, mientras que otros defienden un papel prominente en operaciones comerciales y ejecutivas

Está claro que existe cierta discrepancia respecto al papel de los departamentos de Recursos Humanos, pues hay quienes argumentan que su función debe ceñirse a cuestiones burocráticas, mientras que otros defienden un papel prominente en operaciones comerciales y ejecutivas. El análisis de recursos humanos abarca estas dos dimensiones de recursos humanos, pues la informatización, la recopilación de datos y las herramientas de supervisión permiten a las organizaciones llevar a cabo un "análisis en tiempo real según las necesidades del proceso empresarial [y favorecen] una comprensión más profunda de los problemas y de los conocimientos prácticos de los que se puede beneficiar la empresa" (ibíd.). Los algoritmos de predicción que se aplican en estos procesos a menudo están en una "caja negra" (Pasquale, 2015), lo que significa que la gente no entiende del todo su funcionamiento, pero, aun así, concede a los programas informáticos la autoridad para hacer "predicciones por excepción" (Agarwal et al., 2018). El concepto "predicción por excepción" hace referencia a los procesos mediante los cuales los ordenadores gestionan grandes paquetes de datos para hacer predicciones fiables basadas en información rutinaria y continua, pero también para identificar casos atípicos e incluso para enviar notificaciones que le "dicen" al usuario cuándo es necesario establecer controles o cuándo se requiere asistencia o incluso intervención humana.

El análisis de recursos humanos, que en inglés también se conoce como human analytics, se define a grandes rasgos como el uso de datos individualizados sobre personas para ayudar a directivos y a profesionales de Recursos Humanos a tomar decisiones en materia de contratación: seleccionar candidatos, evaluar a los trabajadores, considerar posibles ascensos, identificar cuándo hay riesgo de que las personas dejen su empleo y seleccionar futuros líderes. El análisis de recursos humanos se utiliza también para gestionar el rendimiento de los trabajadores. En esta sección, analizaremos en primer lugar los aspectos del análisis de recursos humanos relacionados con la gestión del capital humano, es decir, la contratación y la predicción del talento. En segundo lugar, nos adentraremos en el campo de la gestión del rendimiento.

1.1 Gestión del capital humano

Las prácticas de recursos humanos con IA aumentada pueden ayudar a los empleadores a obtener información aparentemente objetiva sobre las personas antes incluso de contratarlas, siempre que logren acceder a datos sobre los trabajadores potenciales; lo cual posee importantes repercusiones para la confección de mecanismos de protección de los empleados y para la prevención de riesgos laborales, de seguridad y de salud a nivel individual. En una situación ideal, la herramienta del análisis de recursos humanos puede ayudar a los empleadores a tomar decisiones correctas acerca de sus empleados. De hecho, la toma de decisiones algorítimica del análisis de recursos humanos puede usarse para apoyar a la fuerza de trabajo si se combina información sobre el rendimiento de los empleados, las retribuciones y los costes de la fuerza de trabajo con una estrategia de negocio específica y con el apoyo a trabajadores específicos (Aral et al., 2012; citado en Houghton y Green, 2018, p. 5). Se debería empoderar hasta cierto punto a los trabajadores, favoreciendo su acceso a nuevas formatos de datos que les ayuden a identificar áreas de mejora, estimulen el desarrollo personal y refuercen su compromiso con la organización.

Otro recurso del análisis de recursos humanos es la filmación de entrevistas de trabajo. En estos casos, la IA se emplea para evaluar tanto las señales verbales como las no verbales. Uno de esos productos, fabricado por un grupo llamado HireVue, está funcionando en la actualidad en más de seiscientas compañías. Es una práctica que han adoptado empresas como Nike, Unilever y Atlantic Public Schools, que ya utilizan productos que permiten a los empresarios hacer entrevistas filmadas a los candidatos. El objetivo es reducir los prejuicios que pueden surgir, por ejemplo, cuando el estado de ánimo del entrevistado no es el idóneo, o cuando el director de Recursos Humanos se identifica con el candidato basándose en afinidades relacionadas con la edad, la raza o el perfil demográfico. Sin embargo, existen pruebas de que las preferencias de los directores de Recursos Humanos anteriores se acaban reflejando en la contratación, y los hombres blancos y heterosexuales son, según revela un informe de Business Insider, los candidatos predilectos en igualdad de condiciones (Feloni, 2017). Si los datos que se introducen en un algoritmo reflejan prejuicios dominantes en el tiempo, entonces la máquina puede calificar con una puntuación mayor a un candidato con expresiones faciales "aceptadas" y valorar peor otros rasgos relacionados con la orientación sexual, la edad y el género que no se asocian al estereotipo del hombre blanco.

1.2 Gestión del rendimiento

Aunque la gestión del rendimiento es ya una realidad en la mayoría de los entornos laborales, son centenares los métodos que se han probado y testado a lo largo del tiempo. Quizá la época más conocida en la aplicación de la tecnología a las decisiones relacionadas con el rendimiento de los trabajadores en el mundo industrializado sea el la del taylorismo. Taylor y los Gilbreth diseñaron una serie de esquemas para entender la productividad en el entorno laboral, que a su modo de ver estaba relacionada con una serie de acciones humanas específicas y cuantificables. Estos célebres industriales buscaban métodos científicos de identificar y representar los movimientos corporales óptimos para generar una conducta productiva ideal basada en tareas determinadas tecnológicamente.

Uno de los recursos del análisis de recursos humanos es la filmación de entrevistas de trabajo. En estos casos, la IA se emplea para evaluar tanto las señales verbales como las no verbales. Uno de esos productos, fabricado por HireVue, está funcionando en más de seiscientas compañías

En 1927, con ocasión de la Conferencia Económica Internacional que se había celebrado ese año, la Sociedad de las Naciones publicó un documento titulado "Gestión científica en Europa". En 2016 encontré una copia amarillenta de este informe en los archivos del Trade Union Congress en la London Metropolitan University. Se publicó en el periodo de entreguerras, cuando los países se afanaban por crear organizaciones interdependientes y favorecer un clima de cooperación que redujera las posibilidades de nuevas guerras. Lo interesante es que, en el documento, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) defendía la estandarización de las prácticas industriales y anunciaba que la administración o gestión científica se convertiría en el campo "por excelencia para la cooperación internacional". De hecho, en la conferencia de la Organización Internacional del Trabajo de la Sociedad de las Naciones celebrada en Ginebra en 1927 la gestión científica se definía como:
[...] la ciencia que estudia las relaciones entre los diferentes factores de la producción, y en especial los que median entre los factores humanos y los mecánicos. Su objeto es obtener, mediante la aplicación racional de esos diversos factores, el resultado óptimo.
Por tanto, el taylorismo no era un mero proyecto de gestión del rendimiento de los trabajadores, sino que tenía un alcance y una ideología más generales. La OIT informaba de que la gestión científica ya había "rebasado los límites dentro de los cuales la había aplicado Taylor en un principio" y sus recomendaciones y sus prácticas "ahora afectan a todos los departamentos de la fábrica, a todas las modalidades de fabricación, a todas las formas de actividad económica, la banca, el comercio, la agricultura y la gestión de los servicios públicos".

La introducción de la IA en la automatización revela que, en determinados casos, no solo se puede prescindir de las extremidades de los trabajadores, al sustituir el brazo humano por el brazo robótico, sino también de su cerebro

Estudiando los movimientos y los gestos más insignificantes con ayuda de una serie de instrumentos tecnológicos, entre otros una cámara impulsada por un resorte, una cámara con motor eléctrico y un microcronómetro, un instrumento para medir intervalos de tiempo muy reducidos, estos científicos buscaban la que esperaban que fuera la "manera ideal" de desempeñar tareas de albañilería y trabajo siderúrgico. Los Gilbreth también medían la frecuencia cardiaca de los trabajadores con un estetoscopio y un cronómetro, un antecedente directo de las mediciones de la frecuencia cardiaca con brazaletes deportivos que en la actualidad cada vez se utilizan más en los programas de mejora del entorno laboral (Moore, 2018a).

La bibliografía relacionada con la gestión del rendimiento es muy extensa, y su origen se remonta quizá a la época de la gestión científica. La gestión del rendimiento procede de diversas disciplinas, como la Psicología de las Organizaciones, la Sociología, la Sociología del Trabajo y los Estudios Críticos de Gestión, disciplinas en las que los investigadores estudian el modo en que las organizaciones buscan lograr un equilibrio entre la productividad y la gestión de las actividades de los trabajadores y organizar los diversos mecanismos que rodean a estos procesos.

A la gestión científica le sucedió la escuela de las relaciones humanas, y después la racionalización de los sistemas, dominada por la "investigación de operaciones". Más tarde asistimos al auge de la cultura organizativa orientada a la calidad. Ahora, se ha impuesto otra tendencia que he llamado sistemas de agilidad de gestión (Moore, 2018a). Cada periodo de la historia del diseño del trabajo ha intentado identificar la lógica del cálculo "idónea", en la que la gestión del rendimiento (PM, por sus siglas en inglés) es una práctica de cálculo que se encuentra integrada institucionalmente y es socialmente transformadora. Los procedimientos para calcular el comportamiento de los trabajadores se basan cada vez más en un racionalismo económico neoliberal.

Las prácticas económicas de cuantificación crean mercados (Porter, 1995) e introducen en las organizaciones una lógica de cálculo de valor que, a su vez, influye en las empresas y exige "responsabilidad cuantificable y comparable de los individuos" (Miller y O'Leary, 1987, pp. 261-262). A través de la cuantificación, el diseñador de un sistema de gestión de rendimiento decide qué se considerará cuantificable y comparable. Aunque se presupone en cierta medida cual será el "balance final", no se puede afirmar que la productividad y la eficiencia guarden una relación directa con la seguridad y la salud de los trabajadores, ni con la protección de su contrato y o de su sustento. Cada vez que se diseña un método para caracterizar a un individuo, es decir, el trabajador ideal con un rendimiento óptimo, estamos "inventándonos personas" (Hacking, 1986). La enumeración de características permite por tanto generar estadísticas que funcionan como un cálculo específico aparentemente neutral, dócil e incuestionable. Desrosières (2001, p. 246) señala que "situar acciones, enfermedades y logros en pie de equivalencia [...] determina cómo es tratado el sujeto al que se le atribuyen". Rose (1999, p. 198; citado en Redden, 2019, pp. 40-41) afirma que "los números, al igual que otros "mecanismos de inscripción", son en realidad los dominios que parecen representar; los vuelven representables de una manera dócil, que se presta a la aplicación del cálculo y la deliberación". Aunque los argumentos relacionados con el objeto de cuantificación son muy variados, escasean los estudios centrados en el modo en que se toman las decisiones a la hora de determinar qué características del trabajo y qué fábricas son dignas de medición.

Riesgos para la seguridad y la salud laboral

Si en los procesos de toma de decisiones basadas en algoritmos del análisis de recursos humanos y de la gestión del rendimiento no intervienen los humanos ni se tienen en cuenta los aspectos éticos, estas herramientas pueden exponer a los trabajadores a una serie de riesgos estructurales, físicos y psicosociales y provocarles estrés. ¿Cómo pueden estar seguros los trabajadores de que se han tomado decisiones justas, correctas y honradas si no tienen acceso a los datos que recopila y utiliza la empresa? Los riesgos para la seguridad y la salud laboral relacionados con el estrés y la ansiedad surgen cuando los trabajadores tienen la sensación de que las decisiones se toman basándose en cifras y datos a los que ellos no tienen acceso ni pueden controlar. Esto resulta especialmente preocupante cuando la información recabada a través del análisis de recursos humanos se emplea para restructurar el entorno laboral, hacer recortes, cambiar descripciones de puestos de trabajo y cosas similares. Es probable que el análisis de recursos humanos aumente los niveles de estrés de los trabajadores si su información se utiliza para evaluar y para gestionar el rendimiento sin la debida diligencia en el procedimiento y en la aplicación, lo cual puede derivar en prácticas de microgerencia y generar en los empleados la sensación de que les están "espiando". Si los trabajadores saben que sus datos se están interpretando para localizar talentos o decidir posibles despidos, pueden sentirse presionados para aumentar su rendimiento y su carga de trabajo, lo cual puede derivar en riesgos para la seguridad y la salud laboral. Existe otro peligro más, asociado a la responsabilidad, cuando las habilidades predictivas de una compañía se revisan con posterioridad para comprobar su exactitud o se acusa a los departamentos de Recursos Humanos de discriminación.

Según un experto en mediación laboral, 1 la recopilación de información sobre los trabajadores para tomar decisiones como las que utiliza el análisis de recursos humanos ha generado algunos problemas acuciantes relacionados con el impacto de la IA en el entorno laboral. En muchos casos, los comités de empresa no son conscientes de los posibles usos de esas herramientas de gestión. O se implantan sistemas sin consultar con los comités de empresa ni con los trabajadores. Cuando la introducción de tecnologías se lleva a cabo precipitadamente, sin las consultas y la formación adecuadas, y sin comunicación, surgen aún más riesgos para la seguridad y la salud laboral, tales como el estrés y los despidos. Es interesante mencionar un proyecto que se ha puesto en marcha en la sede central de IG Metall -cuyos currículos de aprendizaje en el trabajo se han revisado en 2019-, en el contexto de la industria 4.0 (ver también 3.4). 2 Los estudios demuestran que la formación no solo debe actualizarse para preparar a los trabajadores para los peligros físicos, como se ha hecho tradicionalmente en la industria pesada, sino también para los riesgos mentales y psicosociales derivados de la digitalización del trabajo, incluidas las aplicaciones del análisis de recursos humanos. 3

2. Cobots y Chatbots

2.1 Cobots

En las fábricas de automóviles y los centros tecnológicos que he visitado, he visto brazos robóticos gigantes de color naranja en los amplios almacenes de un paisaje industrial construyendo piezas y ensamblando automóviles donde en otro tiempo había cadenas de montaje supervisadas por humanos. Los robots han sustituido a los trabajadores en las cadenas de montaje de numerosas fábricas. En muchos casos, la IA se confunde con la automatización. La automatización en sentido estricto implica, por ejemplo, la sustitución explícita del brazo humano por el brazo robótico. A lo largo de la historia, los trabajos menos cualificados, los manuales, han sido más susceptibles de automatización, y así sigue siendo. Hoy la automatización se ha perfeccionado gracias a las máquinas capaces de desarrollar una conducta autónoma o de "pensar". Por tanto, la introducción de la IA en la automatización revela que, en determinados casos, no solo se puede prescindir de las extremidades de los trabajadores, sino también de su cerebro. Tal y como indica un informe de la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo sobre el futuro del trabajo con relación a los robots, aunque estos se concibieron en un principio para desempeñar tareas sencillas, cada vez se les añaden más funciones de IA y están "construidos para pensar, usando IA" (Kaivo-oja, 2015).

Los cobots se han incorporado a las fábricas y a los almacenes, donde trabajan codo con codo con seres humanos. Cada vez participan en más tareas, no necesariamente automatizadas. Amazon cuenta con 100.000 cobots con IA integrada que han reducido el periodo de formación de los trabajadores a menos de dos días. Airbus y Nissan también utilizan cobots para acelerar la producción e incrementar la eficiencia.

2.2 Chatbots

El chatbot es otra herramienta mejorada con IA capaz de resolver un elevado porcentaje de consultas básicas propias de los servicios de atención al cliente; así los humanos que trabajan en este tipo de servicios telefónicos pueden dedicarse a dar respuesta a preguntas más complejas. Los chatbots trabajan en colaboración con las personas no solo físicamente; también se implementan en el soporte de los sistemas para atender consultas telefónicas de los clientes.

Por ejemplo, Dixons Carphone utiliza un chatbot de conversación llamado Cami capaz de resolver las dudas básicas de los consumidores en la página web de Curry a través de Facebook Messenger. En 2017, la aseguradora Nuance lanzó un chatbot llamado Nina para responder preguntas y acceder a documentos. Morgan Stanley ha proporcionado a 16.000 de sus asesores financieros algoritmos de aprendizaje automático para automatizar algunas tareas rutinarias. Los trabajadores de centros de atención telefónica se enfrentan a gran cantidad de riesgos para su seguridad y salud laborales debido a la naturaleza de su trabajo, repetitivo, exigente y sometido a un elevado grado de microvigilancia y a formas extremas de cuantificación (Woodcock, 2016).

Los chatbots plantean riesgos psicosociales relacionados con el temor a la pérdida del empleo. Se debería formar a los trabajadores para que conozcan el papel y la función de los bots en el espacio laboral y entiendan qué les pueden aportar

Cada vez se registra y se mide un número más elevado de actividades de estos centros. Las palabras que se utilizan en los correos electrónicos o que se expresan oralmente se pueden recopilar para determinar el estado de ánimo de los trabajadores, un proceso que se denomina "análisis de los sentimientos". Las expresiones faciales también pueden analizarse para detectar signos de fatiga y estados de ánimo. Luego se realizan evaluaciones y se reducen los riesgos para la salud y la seguridad derivados de la sobrecarga de trabajo. Los chatbots, aunque concebidos como máquinas de asistencia, plantean sin embargo riesgos psicosociales relacionados con el temor a la pérdida del empleo. Se debería formar a los trabajadores para que conozcan el papel y la función de los bots en el espacio laboral y entiendan qué les puede aportar su colaboración y su ayuda.

Riesgos para la seguridad y la salud laboral

Los cobots pueden reducir los riesgos para la seguridad y la salud, pues permiten a los sistemas de IA realizar tareas de servicio sencillas y rutinarias en las fábricas que tradicionalmente generan estrés, fatiga, problemas musculares y óseos e incluso aburrimiento, por culpa del trabajo repetitivo. El informe "Previsión para 2025 de los nuevos riesgos para la seguridad y la salud en el trabajo relacionados con la digitalización" de la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo (EU-OSHA, 2018, p. 89) concluye que los robots liberan a las personas de tareas físicas peligrosas y de trabajar en entornos con peligros químicos y ergonómicos, y por tanto contribuyen a la reducción de los riesgos para la seguridad y la salud de los trabajadores.

No todos los algoritmos utilizan IA, pero los datos que generan los servicios que contactan a los clientes con los trabajadores y las valoraciones de los trabajadores de la plataforma que hacen los usuarios generan una información que los usuarios utilizarán para seleccionar a unos trabajadores en detrimento de otros

Como se afirma en un reciente informe de la Organización de los Países Bajos para la Investigación Científica Aplicada (TNO, por sus siglas en holandés), existen tres tipos de riesgos para la salud y la seguridad en los entornos de interacción entre humanos y cobots (TNO, 2018, pp. 18-19):

1. Riesgos de colisión entre robots y humanos, cuando el aprendizaje automático da lugar a un comportamiento imprevisto del robot

2. Riesgos de seguridad, cuando los vínculos de internet de los robots afectan a la integridad del programa de software y provocan fallos en la seguridad

3. Riesgos medioambientales, cuando la degradación de los sensores y las acciones humanas inesperadas en entornos no estructurados pueden derivar en riesgos medioambientales

El reconocimiento de voz y de patrones y la visión artificial que posibilita la IA significa que los cobots y otras aplicaciones y herramientas puedan apoderarse no solo de los trabajos no cualificados, sino también de una serie de tareas no necesariamente rutinarias o repetitivas. En este sentido, la automatización mejorada mediante IA permite ampliar el número de aspectos laborales susceptibles de ser realizados por ordenadores y por otras máquinas (Frey y Osborne, 2013). Un buen ejemplo de prevención de riesgos laborales con ayuda de herramientas mejoradas con AI es el de una compañía de productos químicos que fabrica piezas ópticas para maquinaria. Los chips minúsculos que produce esta empresa deben ser revisados en busca de defectos. Antes, esta tarea la hacía un empleado sentado, inmóvil, que estudiaba imágenes de chips durante varias horas seguidas. Hoy la IA se ocupa de esta labor. Los riesgos para la seguridad y la salud, que ahora, por supuesto, han desaparecido, incluían problemas óseos y musculares, cansancio ocular y lesiones. 4

Con todo, los robots con IA integrada que trabajan en fábricas y almacenes pueden provocar estrés y una amplia variedad de problemas graves si no se introducen de manera adecuada. Una sindicalista de Reino Unido señala que la digitalización, la automatización y la gestión a través de algoritmos, cuando "se utilizan juntas [...] son tóxicas y han sido diseñadas para despojar de sus derechos elementales a millones de personas". 5 Otro problema potencial son los factores de riesgos psicosociales que pueden surgir cuando las personas acaban trabajando al ritmo de los cobots (en lugar de adaptar los cobots al ritmo de las personas); así como las colisiones entre cobots y humanos. 6 Otro caso de interacción entre máquinas y humanos que puede alterar las condiciones laborales y provocar riesgos para la salud y la seguridad se da cuando las personas encargadas de "atender" a una máquina reciben notificaciones y actualizaciones de su estatus en sus dispositivos personales, en sus smartphones o en sus ordenadores particulares. Esto puede provocar riesgos de sobrecarga de trabajo, pues los trabajadores se sienten obligados a atender las notificaciones fuera de su horario de trabajo, y ven así alterado el equilibrio entre su vida laboral y su vida familiar. 7

Un experto en trabajo e IA ha analizado los avances del internet de las cosas en el entorno laboral: los sistemas de máquinas interconectadas que trabajan junto a los humanos en fábricas y almacenes. 8 Los problemas de introducción de datos, las inexactitudes y los fallos de los sistemas con máquinas interconectadas generan un número importante de riesgos para la salud y la seguridad, y también problemas de responsabilidad. Los sensores, el software y las conexiones pueden fallar y alterarse, y todas estas vulnerabilidades plantean dudas sobre los límites de la responsabilidad legal de los daños. Si un cobot atropella a un trabajador, ¿es culpa del c obot, del trabajador, de la compañía que fabricó el cobot o de la compañía que ha empleado al trabajador e integrado el cobot? Son cuestiones complejas.

La interacción entre humanos y cobots genera tanto riesgos para la salud y la seguridad como beneficios en el ámbito físico, cognitivo y social, pero puede que algún día los cobots adquieran la capacidad de razonar, y deben hacer sentir seguros a los humanos. Para ello, deben demostrar que son capaces de diferenciar a las personas de los objetos, predecir colisiones, adaptar su comportamiento y tener una memoria que facilite el aprendizaje automático y la autonomía en la toma de decisiones (TNO, 2018, p. 16), de acuerdo con las definiciones de IA que hemos explicado antes.

3. Tecnologías wearables

Los dispositivos wearables de seguimiento personal están cada vez más presentes en los lugares de trabajo. Se prevé que el mercado de estos dispositivos weareables para la industria y el cuidado de la salud pasará de los 21 millones de dólares en 2013 a 9.200 millones en 2020 (Nield, 2014). Entre 2014 y 2019 se predijo un incremento de 13 millones de dispositivos de seguimiento de actividad en los entornos laborales. Esto ya está sucediendo en los almacenes y en las fábricas donde los GPS y las pulseras de identificación por radiofrecuencia o por sensores táctiles, como la que ha patentado Amazon en 2018, han sustituido por completo a los lápices y los portapapeles.

Uno de los ámbitos en los que ya se ha empezado a utilizar una nueva función de la automatización y de los procesos de la industria 4.0 con AI incorporada es el de tamaño de lote de producción. 9 Este proceso incluye casos en que se da a los trabajadores gafas con pantallas y funciones de realidad virtual, como las HoloLens y las Google Glass, o tabletas con atriles que se introducen en la cadena de producción para realizar tareas in situ. El modelo de la cadena de montaje, en el que un trabajador realiza una tarea específica una y otra vez, durante varias horas seguidas, no ha desaparecido por completo, pero el sistema de producción por tamaño de lote es diferente. Este procedimiento, que se utiliza en estrategias de fabricación ágil, se aplica a pedidos más pequeños que se preparan dentro de parámetros de tiempo específicos, en lugar de producir una cantidad fija que no cuenta con clientes seguros.

Se proporciona a los trabajadores una formación visual in situ a través de una pantalla HoloLens o de una tableta, y así pueden ocuparse de una nueva tarea que aprenden instantáneamente y que solo realizan durante el periodo de tiempo necesario para fabricar el pedido específico. Aunque a primera vista puede parecer que estos sistemas de asistencia otorgan más autonomía, más responsabilidad individual y un mayor desarrollo autónomo, no siempre es así (Butollo et al., 2018).

El uso de dispositivos de formación in situ, wearables o no, se traduce en que los trabajadores necesitan menos conocimientos o formación previa porque realizan el trabajo caso por caso. Surge, por tanto, el riesgo de la intensificación de las tareas, pues las pantallas, en forma de visor o de tableta, se convierten en algo parecido a un instructor en tiempo real de trabajadores no cualificados. Además, los trabajadores no adquieren destrezas duraderas, porque se les exige que realicen actividades modulares en procesos de montaje personalizados para construir artículos a medida en diversas escalas. Aunque esto favorece la eficiencia productiva de la compañía, el modelo de tamaño de lote genera importantes riesgos para la seguridad y la salud, pues la cualificación de los trabajadores queda limitada a programas de formación in situ y ya no necesitan especializarse.

Riesgos para la salud y la seguridad laboral

Los riesgos para la salud y la seguridad pueden deberse también a la falta de comunicación, cuando los trabajadores no son capaces de asimilar la complejidad de la nueva tecnología lo suficientemente rápido, y en particular si además no reciben formación para enfrentarse a las amenazas que puedan surgir. Esto es un problema real en el ámbito de la pequeña empresa y de las startups, organizaciones bastante experimentales en el uso de las nuevas tecnologías que no suelen tener en cuenta que es imprescindible garantizar las condiciones de seguridad antes de que ocurran los accidentes, y que a veces deciden actuar cuando el problema ya no tiene remedio. 10 En una entrevista, los responsables del proyecto Better Work 2020 de IG Metall (Bezirksleitung, Nordrhein-Westfalen/NRW Projekt Arbeit 2020) afirmaban que los sindicatos han entablado un diálogo activo con las compañías sobre los procedimientos que están empleando para introducir las tecnologías de la industria 4.0 en los lugares de trabajo (Moore, 2018b). La introducción de robots y de sistemas de supervisión de trabajadores, de la computación en la nube, de la comunicación entre máquinas y de otros sistemas llevó a los responsables del proyecto de IG Metall a plantear las siguientes preguntas a las empresas:

- ¿Qué consecuencias tendrán los cambios tecnológicos en la carga de trabajo de las personas?

- ¿Facilitarán el trabajo o lo complicarán?

- ¿Se generará más o menos estrés?

- ¿Habrá más o menos trabajo?

Los sindicalistas de IG Metall señalan que los niveles de estrés de los trabajadores tienden a subir cuando se implantan tecnologías y no se les forma ni se les informa lo suficiente. En muchos casos son necesarios conocimientos especializados para mitigar los posibles peligros derivados de la presencia de las nuevas tecnologías en el espacio laboral.

4. Trabajos gig

A continuación, vamos a centrarnos en otro campo en el que la IA supone una influencia importante, el del gig work o microtrabajo. El gig work funciona a través de aplicaciones online ( apps), también llamadas "plataformas", que proporcionan compañías como Uber, Upwork o Amazon Mechanical Turk (AMT). El trabajo puede realizarse online (el encargo se obtiene y se hace con ayuda de un ordenador ubicado en el hogar, en una biblioteca o en un café, por ejemplo, e incluye tareas de traducción o de diseño) u offline (el encargo se obtiene online, pero se realiza offline, como el trabajo de taxista o el de empleado de la limpieza). No todos los algoritmos utilizan IA, pero los datos que generan los servicios que ponen en contacto a los clientes con los trabajadores y las valoraciones de los trabajadores de la plataforma que hacen los usuarios generan una información que da lugar a perfiles mejor o peor valorados que, a la postre, los usuarios utilizarán para seleccionar a unos trabajadores en detrimento de otros.

Un estudio sobre trabajadores gig online en India critica "la transformación de los seres humanos en un servicio", según la expresión de Jeff Bezos, porque se trata de una modalidad laboral que deshumaniza y devalúa el trabajo, favorece la precarización y desvirtúa la economía

La supervisión y el seguimiento ha sido una experiencia cotidiana durante muchos años para los mensajeros y los taxistas, pero el aumento de trabajadores gig que reparten comida en bicicleta para determinadas plataformas, entregan pedidos y prestan servicios de taxi es relativamente nuevo. Uber y Deliveroo exigen a sus trabajadores que instalen una aplicación específica en sus teléfonos, que cuelgan en el salpicadero del coche o en el manillar de la bicicleta, y obtienen clientes utilizando tecnologías de localización por satélite y con ayuda de un software de emparejamiento que funciona por algoritmos. Una de las ventajas de la introducción de la IA en los trabajos gig es la protección del conductor y del pasajero. DiDi, un servicio de taxi que opera en China, utiliza un software de reconocimiento facial con IA para identificar a los trabajadores cuando inician su sesión en la aplicación. DiDi utiliza esta información para verificar la identidad de los conductores y prevenir posibles delitos. Sin embargo, hace poco este programa tuvo un fallo grave cuando un conductor se registró una noche con la identidad de su padre. Bajo esa identidad falsa, el conductor asesinó a un pasajero en el turno de su padre.

Los repartidores gig son responsables de la velocidad a la que circulan, del número de entregas por hora y de las calificaciones de los clientes, y trabajan en un entorno intensificado que ha demostrado tener riesgos para la salud y la seguridad. En un artículo de la revista Harper's, un conductor explica que las nuevas herramientas digitales funcionan como un "látigo mental", y señala que "la gente se siente intimidada y trabaja más deprisa" ( The Week, 2015). Los conductores y los repartidores corren el riesgo de ser expulsados de la app si las valoraciones de sus clientes no son lo bastante buenas o incumplen determinados requisitos. Esto genera riesgos para la salud y la seguridad como el trato desigual, el estrés e incluso el miedo.

Las calificaciones y las críticas digitalizadas de los clientes son clave para una buena reputación y determinan la cantidad de encargos que recibe un trabajador. Los algoritmos se basan en las puntuaciones de los clientes y en la cantidad de encargos que se aceptan

En los microtrabajos se usan algoritmos para poner en contacto a clientes y trabajadores. Una plataforma llamada BoonTech utiliza Watson AI Personality Insights de IBM para emparejar online a clientes y trabajadores gig, por ejemplo, a través de plataformas como Amazon Mechanical Turk y Upwork. Se han planteado algunos problemas de discriminación relacionados con las responsabilidades domésticas de las mujeres que microtrabajan online desde casa, responsabilidades como la reproducción y el cuidado de los niños en un contexto tradicional. Un estudio reciente sobre trabajadores gig online en los países en vías de desarrollo llevado a cabo por investigadores de la OIT muestra que el porcentaje de mujeres que "prefieren trabajar en casa" es más elevado que el de hombres (Rani y Furrer, 2017, p. 14). El estudio de Rani y Furrer revela que, en los países africanos, el 32% de las trabajadoras tiene hijos pequeños, y en Latinoamérica el 42%. Esto supone una doble carga para la mujer que "pasa alrededor de 25,8 horas a la semana trabajando en plataformas, 20 de las cuales son remuneradas y 5,8 no" (ibíd., p. 13). El estudio muestra que el 51% de las mujeres que desempeñan este tipo de oficios trabaja de noche (entre las 22.00 h y las 05.00 h) y por la tarde (el 76% trabaja entre las 18.00 h y las 22.00 h), que son "horas de trabajo asociales" y entran dentro de las categorías de riesgo potencial de violencia y acoso, según la OIT (OIT, 2016, p. 40). Rani y Furrer (2017, p. 14) afirman además que la externalización global del trabajo a través de plataformas ha generado una "economía de 24 horas [...] que erosiona las fronteras establecidas entre el hogar y el trabajo [y además] hace que las mujeres tengan que soportar una doble carga, pues las responsabilidades del hogar están distribuidas desigualmente entre sexos". Trabajar desde casa es ya de por sí un factor de riesgo para las mujeres, que pueden ser víctimas de violencia doméstica y que además carecen de la protección legal de la que gozarían en una oficina. De hecho, "la violencia y el acoso pueden producirse [...] a través de la tecnología que borra las fronteras que separan los espacios laborales, los espacios "domésticos" y los lugares públicos" (OIT, 2017, p. 97).

Riesgos para la salud y la seguridad laboral

La digitalización del trabajo no estandarizado, tanto la de los trabajos gig que se realizan online desde casa como la de los servicios de taxi y de reparto que se desempeñan offline, es un método de gestión del entorno laboral basado en la cuantificación detallada de tareas y en el que solo se remunera el tiempo de contacto explícito. Podría parecer que la digitalización supone la regularización de un mercado laboral en el sentido en que la define la OIT, pero el riesgo de precariedad laboral y salarial es muy real. En lo que respecta al tiempo de trabajo, las tareas preparatorias para la mejora de la reputación y las destrezas necesarias para el desempeño de los microtrabajos online no están remuneradas. Que la vigilancia sea algo normalizado no significa que el estrés no esté presente. D'Cruz y Noronha (2016) han realizado un estudio de casos de trabajadores gig online en India en el que "se critica la transformación de los seres humanos en un servicio" (según la expresión de Jeff Bezos; citado en Prassl, 2018) porque se trata de una modalidad laboral que deshumaniza y devalúa el trabajo, favorece la precarización e incluso desvirtúa la economía. Los microtrabajos online, como los que se contratan a través de Amazon Mechanical Turk se basan en formas de empleo no estandarizadas que incrementan las posibilidades de explotación infantil, trabajo forzado y discriminación. Está demostrado que favorecen el racismo; se sabe que hay clientes que escriben comentarios insultantes y ofensivos en las plataformas. El comportamiento racista entre trabajadores también es manifiesto: los microtrabajadores que operan en economías más desarrolladas acusan a los que realizan los mismos oficios en India de rebajar los precios. Además, algunos de los trabajos que se consiguen a través de plataformas online son extremadamente desagradables, como el de los moderadores de contenido que tienen que cribar series interminables de imágenes y eliminar las que pueden resultar ofensivas o desagradables sin apenas asistencia o protección. Existen riesgos evidentes para la salud y la seguridad en los ámbitos en los que los niveles de violencia, estrés psicosocial, discriminación, racismo, acoso, explotación adulta e infantil son elevados debido a la falta de protección básica en el entorno laboral.

Los trabajadores de la gig economy están obligados a registrarse como autónomos y, al hacerlo, renuncian a los derechos básicos de los que disfrutan los trabajadores por cuenta ajena, como unas horas mínimas garantizadas, vacaciones pagadas, subsidios por enfermedad y el derecho a sindicarse. La reputación online de los trabajadores gig es muy importante, porque de ella depende que obtengan nuevos encargos. Como hemos visto, las calificaciones y las críticas digitalizadas de los clientes son clave para una buena reputación y determinan la cantidad de encargos que recibe un trabajador. Los algoritmos se basan en las puntuaciones de los clientes y en la cantidad de encargos que se aceptan. Estas variables dan lugar a perfiles específicos que en su mayoría son de libre acceso para el usuario. Las valoraciones de los clientes no tienen en cuenta consideraciones como el estado de salud de los trabajadores, sus responsabilidades familiares y domésticas y otras circunstancias que escapan a su control y pueden afectar a su rendimiento. También pueden generar nuevos riesgos para la salud y la seguridad cuando el trabajador se siente obligado a aceptar más encargos de los que su salud le permite para no perder su puesto. Las clasificaciones de satisfacción del cliente y el número de encargos aceptados se pueden utilizar para "desactivar" a los conductores, como hace Uber, a pesar de que, por paradójico y ficticio que parezca, no hay en los algoritmos "sesgo humano" (Frey y Osborne, 2013).

La integración de la IA en la gig economy presenta algunas ventajas (por ejemplo, protege la identidad de los conductores y favorece la flexibilidad laboral), pero también riesgos, como la duplicación de la carga de trabajo para las mujeres que trabajan online

En general, la integración de la IA en la gig economy presenta algunas ventajas (por ejemplo, protege la identidad de los conductores y favorece la flexibilidad laboral, lo cual permite conciliar trabajo y vida familiar), pero también riesgos, como demuestra el caso de los conductores de DiDi y la duplicación de la carga de trabajo para las mujeres que trabajan online. Las medidas de protección de la seguridad y la salud son, por lo general, escasas en estos entornos laborales, y los riesgos, numerosos (Huws, 2015; Degryse, 2016); los salarios son precarios y los horarios prolongados (Berg, 2016); la falta de formación es una constante (CIPD, 2017) y el nivel de inseguridad muy elevado (Taylor, 2017). Jimenez (2016) advierte que la legislación, tanto en materia laboral como de seguridad y salud en el trabajo, no se ha adaptado aún a la eclosión del trabajo digitalizado y han empezado a publicarse otros estudios que comparten esta visión (Degryse, 2016). Los éxitos de la IA son también sus fracasos.

5. Hacia una conclusión

La diferencia entre la IA y otras formas de desarrollo e invención tecnológica para el entorno laboral radica en que, dado que la inteligencia se proyecta sobre máquinas autónomas, se considera que estas pueden tomar decisiones por sí mismas y funcionar como herramientas de gestión, en virtud de su capacidad aparentemente superior para calcular y medir. Aunque muchos informes recientes sobre la IA intentan responder a las preguntas ¿Qué puede hacerse con la IA? o ¿Cómo puede aplicarse la IA de forma ética?, el problema es mucho más complejo. En el momento en que las decisiones inteligentes en el espacio laboral empiezan a basarse en los cálculos de una máquina, surgen un sinfín de problemas que han de incluirse en cualquier debate sobre la "ética" en la aplicación y el uso de la IA.

En su Ensayo sobre el entendimiento humano, Locke, el célebre filósofo empirista, afirmaba que la ética se puede definir como "la búsqueda [de] aquellas reglas y medidas de las acciones humanas que conducen a la felicidad, y de los medios para ponerlas en práctica" ( Ensayo IV, xxi, 3, 1824 [1689]). Por supuesto, no es más que una cita filosófica, pero lo cierto es que, hasta ahora, los únicos que se han esforzado en buscar y fijar esas reglas, que son los parámetros de la definición de la ética, han sido los humanos. En el momento en que se delega en las máquinas la responsabilidad de fijar las reglas, como sucede en el caso de la IA, la noción misma de ética se convierte en objeto de escrutinio. En lugar de hablar de cómo aplicar la IA sin peligro de muerte, bancarrota o batallas jurídicas, que son las verdaderas cuestiones de fondo que nos llevan a recurrir a la ética en los debates actuales sobre la IA, tendría sentido retroceder y preguntarnos: ¿Es absolutamente imprescindible la introducción de la IA? ¿Nos llevará la introducción de la IA en diversas instituciones y entornos laborales de todos los ámbitos de la sociedad a un mundo más próspero y floreciente, como se ha proclamado? ¿O servirá para empeorar las condiciones materiales de los trabajadores y promover un tipo de inteligencia que no persigue, por ejemplo, el estado del bienestar, unas condiciones laborales favorables o una experiencia laboral y vital de calidad?

Aunque las máquinas poseen una memoria y una capacidad de procesamiento mayores que nunca y que les han permitido desarrollar el aprendizaje automático, carecen de empatía y del bagaje histórico y cultural que constituyen el contexto en el que se desarrolla el trabajo. Las máquinas no pueden discriminar intencionadamente, pero si las decisiones laborales han sido discriminatorias durante mucho tiempo (es decir, si, históricamente, a los hombres se les ha contratado más que a las mujeres, y a los blancos más que a las personas de otras razas; si a las mujeres y a los negros se les despide antes y no se les asciende, etc.), entonces los datos relacionados con las prácticas de contratación que se recopilan serán discriminatorios. La paradoja es que, si estos datos se usan para entrenar algoritmos y tomar nuevas decisiones de contratación y de despido, entonces las decisiones serán discriminatorias. Las máquinas, independientemente de las formas de inteligencia que quienes las gestionan les atribuyan, no aprecian y no pueden apreciar los aspectos cualitativos de la vida, ni tener en cuenta el contexto. En una entrevista reciente que le hice a Cathy O'Neil, autora de Armas de destrucción matemática. Cómo el big data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia, decía algo muy interesante. Cuando vio pasar a su lado a un repartidor de Deliveroo pedaleando a toda velocidad en un día lluvioso, la doctora O'Neil hizo la siguiente reflexión: las plataformas que coordinan el trabajo de los repartidores buscan eficiencia y rapidez, y, por tanto, incitan a los repartidores a trabajar en condiciones climatológicas adversas y peligrosas. Es evidente que las plataformas ponen en peligro las vidas de los repartidores. O'Neil define los algoritmos como "modelos de juguete del Universo", porque estos entes aparentemente omniscientes en realidad solo saben lo que nosotros les decimos, y por tanto tienen lagunas considerables.

En lugar de hablar de cómo aplicar la IA sin peligro de muerte, bancarrota o batallas jurídicas, tendría sentido retroceder y preguntarnos: ¿la introducción de la IA en instituciones y entornos laborales nos llevará a un mundo más próspero y floreciente?

Si aceptamos que las máquinas son tan competentes como los humanos, o incluso más, ¿empezaremos a eximir de responsabilidad a quienes las gestionan? Más preguntas: ¿Se puede hacer un uso ético de la IA, teniendo en cuenta lo compleja que es la creación de leyes, cuando esa responsabilidad no es exclusiva de una mente humana inteligente? ¿Cuáles son los límites de la inteligencia? ¿Por qué queremos que las máquinas se comporten como nosotros, cuando está demostrado que solo pueden aprender los datos que nosotros les suministramos, y que, si los datos reflejan la conducta discriminatoria de los humanos, entonces los algoritmos, casi necesariamente, caerán en la discriminación o la favorecerán? Es evidente que la fantástica máquina global que describía E. M. Forster en su relato clásico de ciencia ficción (2011 [1928]) no necesitó obtener la aprobación de un comité de ética antes de que toda la humanidad acabara viviendo dentro de ella, bajo la corteza de la Tierra. Ahora que nos adentramos en la era de la IA, será importante recordar cuáles son los puntos de tensión a la hora de situar a las máquinas en posiciones de poder en el ámbito laboral y, en lugar de proclamar la sombría predicción del dominio de las máquinas, defender un "dominio de los humanos" (De Stefano, 2018) antes de introducir cualquier tecnología nueva en el entorno laboral. Los humanos hemos de responder a esta tendencia con una minuciosa regulación en la que la inteligencia humana prevalezca mientras la máquina se convierte en una presencia cada vez más indiscutible en nuestra vida laboral.

Notas

1. El doctor Michael Bretschneider-Hagemes, director de la Oficina de Enlace con los Empleados de la Comisión Alemana KAN, habló con esta autora en una entrevista realizada el 18 de septiembre de 2018. 2. "Industria 4.0" es un término muy polémico que se originó en los círculos industriales alemanes y que se concibió para definir la producción desde el punto de vista del marketing. Algunos críticos aducen que no es una realidad, sino una ficción. Sin embargo, si aceptamos que existe una trayectoria de revoluciones industriales, "industria 1" sería el término para definir la primera revolución industrial y la invención de la máquina de vapor. La segunda revolución estaría relacionada con los avances científicos y la tercera con la incorporación de los inventos digitales al proceso de producción. Hoy, el internet de las cosas, la conexión técnica que permite que las máquinas se comuniquen entre sí, la robótica avanzada y el incremento de la capacidad de memoria y procesamiento se consideran las fuerzas que han impulsado la noción de 3. Antje Utecht, que trabaja en el departamento de Formación y Políticas de la sede central de IG Metall en Frankfurt, me hizo partícipe de estas ideas en una entrevista realizada el 16 de octubre de 2018. 5. Entrevista con Maggie Dewhurst de los Independent Workers of Great Britain (IWGB) en 2017. 6. Según una entrevista de la autora con el doctor Sam Bradbrook, especialista del Foresight Centre de la Health and Safety Executive de Gran Bretaña, en septiembre de 2018. 7. Entrevista con Antje Utecht, citada en nota 3. 8. Entrevista con el doctor Sam Bradbrook, citada en nota 6. 9. Entrevista con el doctor Michael Bretschneider-Hagemes, citada en nota 1. 10. El profesor doctor Dietmar Reinert, presidente de PEROSH (Instituto para la Seguridad y la Salud en el Trabajo de la Mutua Social de Accidentes), afirmó esto en una entrevista con la autora realizada el 13 de septiembre de 2018. industria 4.0.

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Inteligencia artificial en el entorno laboral. Desafíos para los trabajadores | OpenMind

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¿Cómo se ha convertido la inteligencia artificial en un elemento clave del proceso de toma de decisiones en el entorno laboral?

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5 formas en las que la IA ha afectado a la comunicación

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5 formas en las que la IA ha afectado a la comunicación

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La comunicación es el pilar fundamental de la sociedad, y en la era digital, la Inteligencia Artificial (IA) ha desempeñado un papel crucial al transformar la forma en que nos conectamos y compartimos información. Desde asistentes virtuales hasta análisis de sentimientos, la IA ha permeado todas sus áreas revolucionando la forma en que nos comunicamos, cómo se aplica en el procesamiento del lenguaje natural, la traducción de idiomas, la personalización de contenidos, impulsando, en consecuencia, la comunicación a un nivel sin precedentes.

Comprendiendo el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

En el corazón de la revolución de la comunicación impulsada por la IA se encuentra el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés). Esta rama de la IA permite a las máquinas comprender y comunicarse en lenguaje humano de manera más natural y efectiva. El NLP ha avanzado significativamente en los últimos años, permitiendo que los sistemas de IA analicen grandes cantidades de datos de texto, extraigan información relevante y generen respuestas coherentes. Los chatbots conversacionales y los asistentes virtuales son ejemplos claros de cómo el NLP ha mejorado la forma en que interactuamos con las máquinas.

Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático, como las redes neuronales, para interpretar el contexto, entender el significado detrás de las palabras y proporcionar respuestas adecuadas en tiempo real. Además, la IA puede analizar los patrones de comunicación de los usuarios para mejorar la precisión y la relevancia de las respuestas. Como consecuencia, se ha producido una experiencia más fluida y humana al interactuar con la tecnología, allanando el camino hacia una comunicación más eficiente y satisfactoria.

Uniendo fronteras con la traducción automática basada en IA

En un mundo cada vez más globalizado, la barrera del idioma puede dificultar la comunicación efectiva. Sin embargo, la IA ha derribado este obstáculo mediante la traducción automática. Los sistemas de traducción basados en IA han alcanzado niveles impresionantes de precisión y fluidez en la traducción de idiomas. Estos sistemas utilizan técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, para analizar el contexto y el significado de las palabras y frases en diferentes idiomas. Gracias a esta tecnología, las personas pueden comunicarse en tiempo real sin importar las barreras lingüísticas.

La traducción automática basada en IA ha tenido un impacto significativo en diversos campos, desde el turismo y los negocios internacionales hasta la educación y la cooperación científica. Ha permitido la colaboración entre personas de diferentes culturas y ha facilitado el intercambio de conocimientos y experiencias. Además, esta tecnología sigue evolucionando y mejorando con el tiempo, lo que nos lleva a un futuro en el que la comunicación multilingüe será más fl uida y accesible que nunca.

Personalización y recomendaciones inteligentes

En la era de la información, nos enfrentamos a una avalancha constante de datos y contenido online, y dentro de esta enorme infoxicación, la IA juega un papel fundamental para facilitar la comunicación y experiencia del usuario ya que permite una mayor personalización y ofrecer recomendaciones inteligentes. Estas técnicas se basan en el análisis de datos y patrones de comportamiento de los usuarios para predecir sus preferencias y adaptar la información que reciben.

Un ejemplo destacado de personalización es la función "Para ti" en redes sociales y plataformas de transmisión de contenido. Mediante algoritmos de IA, estas plataformas ofrecen contenido que se ajusta a los intereses y gustos de cada usuario en función de su historial de navegación y comportamiento en línea. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también ayuda a las empresas a dirigir el contenido de manera más efectiva, lo que resulta en una mayor interacción y fidelidad del cliente.

Además, la IA ha hecho posible que los sistemas de recomendación proporcionen sugerencias inteligentes para la compra de productos online, la búsqueda de información relevante y la selección de contenido de entretenimiento. Esto ha impulsado la eficiencia y la personalización en la comunicación, lo que a su vez ha llevado a una mayor satisfacción del usuario.

Entendiendo las emociones: Análisis de sentimiento con IA

La comunicación humana va más allá de las palabras ya que las emociones juegan un papel fundamental en nuestras interacciones. La IA ha avanzado en el análisis de sentimientos, una técnica que permite a las máquinas detectar y comprender las emociones expresadas en texto y voz de forma que los algoritmos de análisis de sentimientos utilizan técnicas de aprendizaje automático para identificar palabras clave, tono y contexto emocional en un mensaje.

El análisis de sentimiento tiene diversas aplicaciones en la comunicación. En redes sociales, por ejemplo, las empresas pueden utilizar esta tecnología para evaluar la respuesta emocional del público a sus productos o campañas de marketing. Asimismo, los equipos de atención al cliente pueden usarla para identificar rápidamente comentarios negativos o problemas y responder de manera más eficiente. El análisis de sentimientos también se ha aplicado en estudios de opinión pública y en la evaluación de la efectividad de discursos políticos y campañas de concienciación.

Al comprender mejor las emociones detrás de las interacciones, la IA puede mejorar la calidad de la comunicación y fortalecer las relaciones humanas, abriendo la puerta a una comunicación más empática y efectiva en el futuro.

Desafíos y responsabilidad ética en la aplicación

Aunque la IA ha aportado innumerables beneficios a la comunicación, también ha suscitado desafíos y preocupaciones éticas. Uno de los desafíos más apremiantes es la privacidad de los datos debido a que la IA se basa en grandes cantidades de datos personales para funcionar correctamente, lo que plantea interrogantes sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan estos datos. Proteger la privacidad de los usuarios y garantizar que los datos sean utilizados de manera ética es un tema crítico que debe abordarse con responsabilidad.

Además, la IA puede ser utilizada para generar desinformación o noticias falsas, lo que plantea serias preocupaciones sobre la veracidad y la confianza en la información. La discriminación algorítmica es otro desafío importante, ya que la IA puede perpetuar sesgos existentes en los datos de entrenamiento y generar resultados discriminatorios.

Por tanto, es fundamental abordar estos desafíos con responsabilidad y transparencia. La regulación adecuada, el desarrollo de algoritmos justos y equitativos, y la promoción de la educación y la concienciación sobre el uso de la IA son pasos esenciales para garantizar que la tecnología mejore la comunicación sin dañar a la sociedad.

En somos expertos en Inteligencia Artificial y en sus tipos y aplicaciones a startups y empresas de mayor tamaño, todo con el objetivo fundamental de ofrecer a nuestros alumnos los MIOTI Tech & Business School mejores programas, como el curso 'El poder de ChatGPT en los negocios', que les permitan reinventarse o actualizarse profesionalmente para cubrir el gap tecnológico actual y seguir poniendo a nuestro país a la vanguardia de la tecnología.

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5 formas en las que la IA ha afectado a la comunicación

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La IA está transformando la forma en la que nos comunicamos, desde asistentes virtuales hasta análisis de sentimientos. ¡Te lo contamos!

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Así ha cambiado el iPhone en su historia

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Así ha cambiado el iPhone en su historia

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CRONOLOGÍA

Este año se cumple una década desde el lanzamiento del teléfono móvil de Apple, el dispositivo que lo cambió todo para siempre

2

iPhone 3G

Mejorado técnicamente, este modelo, el iPhone 3G, fue el primero en venderse fuera de las fronteras norteamericanas . Llegó un año después, en 2008, y su estética era muy similar a la anterior versión, con los bordes redondeados y el mismo tamaño de pantalla, unas 3.5 pulgadas .

Una de las novedades fue que incorporaba conectividad 3G. Hoy en día el 4G está muy extendido y las primeras pruebas del 5G han comenzado. En su interior, se alojaba un chip Samsung S5L8900 con una memoria RAM de 128 MB y una capaciad de almacenamiento de 8, 16 y 32 GB, otra de las mejoras respecto a su predecesor.

3

iPhone 3GS

A partir 2009, año en que desembarcó el iPhone 3GS , se puede acceder a la búsqueda a la izquierda en la pantalla inicial, permitiendo localizar música, vídeos, aplicaciones, correos electrónicos, contactos y archivos similares. Todo un avance en aquellos años.

El terminal, del que se aumentó la velocidad de potencia, incorporó la versión de sistema operativo iOS 3. Esta plataforma integraba determinados servicios. Apareció "Voice Memos" (grabadora de voz), el envío de MMS, una brújula y la posibilidad de copiar y pegar , así como la mejora del navegador GPS y la funcionalidad de grabar vídeos y editarlos de forma básica y sencilla. Todo un éxito que vendió en su primer fin de semana a la venta un millón de unidades.

5

iPhone 4S

El iPhone 4S se presentó un 4 de octubre de 2011 , un día antes de conocerse el fatal desenlace de Steve Jobs . Aquel terminal añadió el sistema de reconocimiento de voz Siri y una potente cámara de 8 megapíxeles con cinco lentes, que pese a los números sigue siendo captando fotos de alta calidad.

Su éxito fue rotundo e incuestionable. Aún, por nostalgia y porque funciona perfectamente, muchos usuarios continúan utilizándolo. Eso sí, los cambios fueron escasos respecto sl anteriormente, casi insignificantes, aunque se daba un gran salto en su cámara, que llegaba ya hasta los 8 megapíxeles. Aquel modelo incorporaba un chip A5 de doble núcleo a una frecuencia de 1 Ghz. Más potencia para una versión evolucionada.

9

iPhone 6S (y iPhone 6S Plus)

El pasado año, la compañía tecnológica Apple trajo sus modelos iPhone 6S y el iPhone 6S Plus , que incorporan la innovadora tecnología 3D Touch , que ha abierto la puerta a una nueva forma de interactuar con las pantallas mediante la presión táctil, la posibilidad de grabar en resolución 4K y tomar fotos que se convierten en breves vídeos.

Estos teléfonos, a diferencia de los anteriores, son capaces de responder a la presión que se ejerce sobre su pantalla, lo que crea una serie de ventanas de acceso directo a contenidos sin tener que abrir una aplicación de forma tradicional. Así, al mantener el dedo sobre un correo electrónico el teléfono abre el mensaje automáticamente para una rápida lectura.

Ese mismo sistema hace que al mantener presión sobre un enlace se abra una ventana del navegador Safari que muestra ese contenido y, si se hace lo mismo sobre una hora en un mensaje, se activa el calendario.

En cuanto a otras prestaciones interesantes destacan sus cámaras de 12 y 5 megapíxeles , trasera y frontal, respectivamente, con capacidad de grabar en ultra alta definición o 4K (cámara frontal). Con 2 GB de memoria RAM y procesadores A9 (acompañados del coprocesador M9), estos iPhones, que estrenaron la versión iOS 9, contienen capacidades de 16, 64 y 128 GB.

10

iPhone 7 (y el iPhone 7 Plus)

Más rápido que su predecesor. Con una cámara prominente y varias opciones interesantes. El diseño exterior de los nuevos terminales de Apple, iPhone 7 y iPhone 7 Plus , recuerda, en efecto, al de los modelos anteriores, pero cuenta con una mayor sofisticación. Lleva una nueva cámara mejorada y sí, es resistente al agua. Dos aspectos importantes a tener en cuenta y que marcan la pauta del nuevo dispositivo estrella de la compañía, que se acaba de poner a la venta en una veintena de países.

La llegada de iOS 10 ha abierto las puertas a nuevas funciones, pero a nivel de hardware el iPhone 7 lleva un nuevo sistema háptico que mejora la experiencia táctil y de escritura. Todo el terminal ha sido rediseñado para permitirle ser resistente al agua y al polvo. Cuenta con la certificación IP67. Es decir, es sumergible durante media hora como máximo en un metro de profundidad.

El rendimiento del nuevo terminal es excepcional. Incorpora el nuevo procesador A10 Fusion , de cuatro núcleos, que es un 40% más rápido que el anterior A9. Y se nota. Dos de los núcleos son de alto rendimiento pero el consumo de energía se reduce de forma inteligente. El procesador gráfico también es un 50% más rápido que el anterior.

La memoria de almacenamiento parte de los 32 GB (adiós a los 16 GB) y en el tope de gama se incorporan discos de 256 GB. En cuanto a la cámara, lleva estabilización óptica y una apertura de F1.8, y su flash emite hasta un 50% más de luz que la anterior. El sensor es de 12 megapíxeles y el enfoque se realiza por láser.

Uno de los mejores aspectos es que cuenta con un procesador de imagen diseñado por la propia compañía que permite obtener de cada fotografía el máximo, y permite capturar imágenes en formato RAW, pensado para la edición. Reducción de ruidos, reconocimiento de rostros, balance de blancos, estabilización, etc. Miles de operaciones en apenas 0.25 milisegundos, que es lo que tarda en captarse la fotografía. La cámara delantera ahora lleva un sensor de 7 megapíxeles y también cuenta con un estabilizador de imagen.

La sorpresa es que el iPhone 7 Plus, el modelo más grande, llega equipado con una segunda cámara trasera, la Telephoto Cámera. Dos lentes, de 12 megapíxeles cada una, que se combinan para obtener imágenes cuatro veces mejores que con el modelo anterior. La segunda cámara permite hacer fotos con más aproximación, ya que el zoom (óptico) es x2. Después, se puede ampliar con zoom digital hasta x10. Las dos cámaras combinadas permiten que incluso estas tomas salgan mucho mejor que antes.

Otra novedad importante. El nuevo iPhone lleva dos altavoces estéreo, uno en la parte superior y otro en la inferior. Es la primera vez que Apple se atreve . Y sí, los rumores eran ciertos. El conector Lightning sustituye al "minijack" de toda la vida.

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Así ha cambiado el iPhone en su historia

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Este año se cumple una década desde el lanzamiento del teléfono móvil de Apple, el dispositivo que lo cambió todo para siempre

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Cómo la IA ha cambiado nuestra manera de trabajar

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Cómo la IA ha cambiado nuestra manera de trabajar

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¿Cuántas veces nos hemos preguntado por qué dedico tanto tiempo a gestionar el correo? ¿Por qué trabajo tantas horas con el mismo informe? ¿Por qué manejamos tanta documentación en papel? ¿Por qué hacemos tantas reuniones presenciales? ¿Por qué tengo que realizar un acta después de cada reunión? ¿Por qué hay tantas personas trabajando en la misma tarea y ralentizamos su finalización? Y así...muchísimas situaciones.

Jamás nos hemos parado a pensar en todo el tiempo que dedicamos a realizar cosas que quizás con la ayuda de las herramientas que nos proporciona la IA ahorraríamos muchísimo tiempo.

La IA, nuestra gran aliada

Las herramientas de IA han llegado para facilitarnos las tareas, esas tareas que nos provocan desgaste emocional y físico. Son tan potentes que pueden crear nuevos puestos de trabajo y grandes oportunidades de futuro en las empresas.

Las oficinas han incorporado sistemas de la IA para mejorar la seguridad en las instalaciones, detectando la posibilidad de intrusos y avisando de esta situación a los colaboradores y Equipo de seguridad.

Las empresas utilizan la IA para controlar y analizar sus recursos en las oficinas y mejorar la eficiencia energética en sus instalaciones, como el alumbrado, los sistemas de climatización, el reservado de los espacios, agilización en las situaciones de emergencia...etc.

A través de estas herramientas digitales el profesional de una compañía es capaz de gestionar una plaza de aparcamiento, conocer el saldo de sus tarjetas gourmet, solicitar incidencias y autogestionar infinidad de tramitaciones sin tener que desplazarse de su sitio.

Las herramientas de la IA pueden estudiar patrones de comportamiento de los propios usuarios y de los clientes con el único objetivo de mejorar la productividad, la motivación y poner al alcance esas facilidades y simplificación para gestionar nuestro trabajo diario. Ahora somos capaces de automatizar muchísimos procesos, procesar textos en cualquier idioma y analizar datos productivos, procesos que parecían imposibles de hacer de otra manera y que gracias a las nuevas tecnologías nos permiten disponer de más tiempo para sacar mayor productividad en nuestro trabajo. Tenemos al alcance grandes herramientas de formación más creativas e interactivas que buscan la forma de incrementar nuestras habilidades en línea con las herramientas digitales y nos permiten evolucionar y proyectarnos en todos los ámbitos dentro de las compañías.

Ventajas de la Inteligencia Artificial

La IA es capaz de eliminar y ayudarnos en esas tareas repetitivas, rutinarias, optimizando procesos de forma automatizada para que podamos dedicarnos a gestiones de mayor creatividad y de equipo.

Además, puede aportar mayor precisión en los trabajos manuales, reduciendo los fallos que se pueden producir y reduciendo el tiempo de finalización. Al disponer de más información de una manera más estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.

Los profesionales de las compañías a través de las herramientas de la IA podemos disponer de más información, que nos permita tener una visión más focalizada de tu trabajo y tomar mejores decisiones para su ejecución.

En el mercado laboral la creación de nuevos puestos profesionales crece al mismo ritmo que lo hacen los avances tecnológicos, demandando en las compañías posiciones nuevas como: ingeniero de sistemas, experto en diseño digital, experto en ciberseguridad, experto en machine learning engineer, robotic scientist o data scientist.

Desventajas de IA en su avance

Con el progreso y avance de la Inteligencia Artificial, las empresas se encuentran en alto riesgo de que sus sistemas sean hackeados con mayor facilidad. Aumenta el riesgo por obtener información para su utilización en situaciones menos favorables.

Otra desventaja quizás sea, la gran barrera que se producen en la generación de nuestros mayores y sus trámites con el sector público y el sector privado. El objetivo es intentar que la IA conviva con las herramientas digitales que faciliten el día a día de toda la población en el mundo, facilitando y ayudando en todos ámbitos que nos rodean.

En conclusión y para finalizar este artículo, me gustaría destacar que la IA ha conseguido mejorar nuestras vidas, facilitando gestiones o trámites que de una forma rutinaria nos bloqueaban en nuestro día a día y que gracias a las herramientas digitales somos más independientes y auto gestionamos muchísimos procedimientos sin desplazarnos a ningún lugar.

Tenemos que seguir avanzando en línea con la tecnología y las herramientas digitales, la formación es nuestro gran aliado para conseguir no quedarnos atrás. La tecnología y las personas irán de la mano para cambiar muchísimos procesos, gestiones para fijar objetivos y conseguir grandes resultados en las compañías. No olvidemos que los clientes necesitan nuestro acompañamiento en estos cambios tecnológicos para que no resulte una dificultad, sino una facilidad en sus vidas.

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Cómo la IA ha cambiado nuestra manera de trabajar

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Descubre cómo la IA ha cambiado nuestra manera de trabajar y ha conseguido mejorar nuestras vidas, facilitando gestiones.

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Inteligencia artificia en el ámbito laboral

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Inteligencia artificia en el ámbito laboral

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El uso de la inteligencia artificial en el ámbito laboral ha ido ganando terreno, convirtiéndose en una herramienta importante para automatizar tareas y mejorar la eficiencia.

La inteligencia artificial (IA) ha sido una palabra de moda durante varios años, y su impacto en diversas industrias es innegable. La IA en el trabajo ya no es un concepto futurista, sino una fuerza tangible que está transformando la forma en que desempeñamos nuestras funciones.

Este artículo profundiza en el papel multifacético de la inteligencia artificial en el ámbito laboral, explorando sus aplicaciones actuales, implicaciones futuras y cómo puede ser aprovechada para evaluaciones exhaustivas, como la retroalimentación de 360 grados.

El papel de la inteligencia artificial en el ámbito laboral

Con el tiempo, el uso de la IA en la fuerza laboral ha ido ganando terreno, convirtiéndose en una herramienta importante para automatizar tareas y mejorar la eficiencia de los trabajadores. Algunos de los casos de uso que están empezando a ganar popularidad en diversas industrias incluyen:

Soporte automatizado al cliente

Reclutamiento y RH

Retail (Gestión de Inventarios)

Vehículos Autónomos

Mantenimiento predictivo

Atención médica

Generación de contenido

Control de calidad

Análisis de datos e Información

Servicios financieros (Detección de Fraudes)

Traducción de idiomas

Gestión de energía

La IA desempeña un papel fundamental en la fuerza laboral moderna, catalizando la productividad, la eficiencia y la innovación. Su papel se puede resumir en dos aspectos clave:

Automatización: Una de las funciones principales de la IA es la automatización. Se encarga de tareas repetitivas y que consumen tiempo, liberando a los trabajadores humanos para centrarse en responsabilidades más creativas y estratégicas. Esto no solo mejora la productividad, sino que también reduce el riesgo de errores.

Soporte en la toma de decisiones: La IA analiza conjuntos de datos extensos y proporciona información basada en datos, ayudando en la toma de decisiones. Este soporte abarca desde prever tendencias hasta optimizar la asignación de recursos. Al aumentar la inteligencia humana con información impulsada por la IA, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas.

Conoce las características de la inteligencia artificial generativa.

Ejemplos del uso de la inteligencia artificial en el ámbito laboral

La influencia de la IA en la fuerza laboral ya es visible en varios sectores, algunos de los más importantes son:

Salud: Ayuda en el diagnóstico de enfermedades, gestión de registros de pacientes e incluso en la realización de cirugías con precisión.

Finanzas: Algoritmos impulsados por la IA analizan datos financieros para decisiones de inversión, detectan actividades fraudulentas y optimizan estrategias de trading.

Servicio al cliente: Los chatbots manejan consultas rutinarias de los clientes, ofreciendo un soporte rápido y eficiente.

Manufactura: Robots y sistemas de automatización impulsados por la IA mejoran la eficiencia y la seguridad en los procesos de fabricación.

Usos de la IA en el trabajo

Las aplicaciones de la inteligencia laboral en el ámbito laboral son increíblemente diversas y están en constante evolución, anticipando un futuro en el que humanos y tecnología trabajen en armoniosa colaboración. Entre sus usos destacados, la IA ha revolucionado el reclutamiento, haciendo que el proceso sea más eficiente y perspicaz.

Al escanear currículos, evaluar la idoneidad de los candidatos e incluso llevar a cabo entrevistas iniciales, la IA ahorra tiempo valioso y destaca en la identificación de talento de alto nivel. De esta manera, la IA elimina la monotonía del reclutamiento, permitiendo que las organizaciones se enfoquen en lo que realmente importa: encontrar a las personas más adecuadas.

La IA ha incursionado en la capacitación de empleados, inaugurando una era de experiencias de aprendizaje personalizadas. A través de chatbots y entrenadores virtuales impulsados por la IA, los empleados ahora se benefician de una formación que se adapta a sus estilos de aprendizaje únicos.

La IA puede proporcionar retroalimentación instantánea, permitiendo a las personas comprender conceptos de manera rápida y efectiva. Empodera a los empleados para tomar el control de su desarrollo, fomentando una cultura de aprendizaje y crecimiento continuos.

A medida que navegamos por este paisaje en constante evolución donde la inteligencia artificial y los humanos colaboran, es esencial reconocer el vasto potencial de mejora mutua. La IA no nos reemplaza; potencia nuestras capacidades. Al abrazar estas innovaciones, abrimos el camino a un futuro laboral más brillante y eficiente, donde cada individuo puede prosperar y aportar sus talentos únicos al éxito colectivo.

Conoce también el papel de la inteligencia artificial en la educación.

Cómo afectará la inteligencia artificial a la mano de obra

El impacto de la IA en la mano de obra es un tema que suscita tanto entusiasmo como aprensión. Aunque la IA puede aumentar la productividad y reducir los costes operativos, puede preocupar el desplazamiento de puestos de trabajo. Sin embargo, los expertos creen que la IA remodelará la mano de obra en lugar de sustituirla.

Tiene el potencial de redefinir los puestos de trabajo, haciendo obsoletas algunas tareas y creando nuevas oportunidades. Por ejemplo, los analistas de datos pueden dedicar menos tiempo a la recopilación de datos y más a la interpretación de los conocimientos generados por la IA.

Para prosperar en una fuerza de trabajo apoyada de la IA, los empleados tendrán que adaptarse y adquirir nuevas habilidades. Esto incluye habilidades relacionadas con el análisis de datos, la resolución de problemas y la colaboración entre humanos e IA.

Cómo se puede utilizar la IA para una evaluación de 360 grados

La IA puede revolucionar el proceso tradicional de la evaluación 360 mediante:

Análisis de datos: Los algoritmos de IA analizan la retroalimentación de varias fuentes, identificando patrones y áreas de mejora. Esto ahorra tiempo y proporciona una visión más completa.

Feedback personalizado: La IA adapta el feedback en función de los puntos fuertes y débiles de cada persona, fomentando el crecimiento profesional. Al aprovechar los análisis basados en IA, las organizaciones pueden recopilar y procesar comentarios de diversas fuentes, incluidos compañeros, jefes y autoevaluaciones, para crear una visión holística de los puntos fuertes y las áreas de mejora de un empleado. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones y tendencias en estos comentarios, ayudando a las organizaciones a identificar áreas críticas de desarrollo.

Además, la IA puede proporcionar información personalizada a los empleados, ofreciéndoles recomendaciones a medida para su crecimiento y desarrollo basadas en sus puntos fuertes y débiles. Este nivel de personalización garantiza que los empleados reciban una orientación directamente relacionada con sus objetivos profesionales, lo que en última instancia mejora su rendimiento y satisfacción laboral.

La IA agiliza el proceso de evaluación de 360 grados mediante la automatización de las tareas de recopilación de datos y generación de informes. Esto ahorra tiempo y reduce el margen de error, garantizando que las evaluaciones sean precisas y coherentes.

También puede facilitar la retroalimentación en tiempo real, lo que permite a las organizaciones proporcionar información inmediata a los empleados y fomentar una cultura de mejora continua.

La integración de la IA en las evaluaciones de 360 grados permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas sobre el desarrollo del talento, la planificación de la sucesión y la optimización general de la fuerza de trabajo, lo que en última instancia impulsa el éxito empresarial.

Conclusión

El mundo laboral está evolucionando, y uno de los catalizadores más prometedores de esta transformación es la Inteligencia Artificial (IA). Su impacto en varias industrias es innegable, y la IA está remodelando la forma en que operamos dentro de la fuerza de trabajo.

Aunque es posible que oigamos que la IA está sustituyendo puestos de trabajo, la realidad es más emocionante: La IA está llamada a redefinir los puestos de trabajo, abriendo nuevas posibilidades y poniendo de relieve la importancia de la colaboración entre las personas y la IA.

Un ámbito especialmente prometedor en el que la IA puede contribuir positivamente es el de las evaluaciones de feedback de 360 grados. La IA puede mejorar significativamente este proceso. Puede proporcionar información en profundidad sobre el rendimiento de los empleados, sus necesidades de desarrollo y cómo pueden sobresalir en sus funciones.

En QuestionPro, entendemos el poder de la retroalimentación y su papel en el impulso del progreso. Creemos en el potencial que la IA tiene para tu fuerza de trabajo. Es por eso que te invitamos a explorar nuestro conjunto de herramientas de QuestionPro Workforce diseñadas para ayudarte a tomar decisiones informadas, fomentar el desarrollo de talentos y optimizar tu fuerza laboral de manera efectiva.

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Inteligencia artificial en el ámbito laboral: ¿Cuál es el impacto?

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El uso de la inteligencia artificial en el ámbito laboral se ha convertido en una herramienta importante para automatizar tareas.

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¿Qué es la inteligencia artificial o IA?

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¿Qué es la inteligencia artificial o IA?

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La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.

La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) usa la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, y convierte el contenido no estructurado en datos estructurados listos para las empresas, además de brindar estadísticas valiosas.

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Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

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Definición de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

1. Máquinas reactivas: IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

2. Memoria limitada: Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

3. Teoría de la mente: Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

4. Autoconocimiento: Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es según lo que puede hacer la máquina. Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia "estrecha" porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.

La inteligencia artificial general (AGI) sería la capacidad de una máquina de "sentir, pensar y actuar" como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente. El siguiente nivel sería la superinteligencia artificial (ASI), en la que la máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todo aspecto.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

A grandes rasgos, suelen usarse tres tipos de modelos de aprendizaje en el aprendizaje automático:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos.

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Además del aprendizaje supervisado y no supervisado, suele emplearse un enfoque mixto llamado aprendizaje semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, se conoce un resultado final, pero el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr los resultados deseados.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir en términos generales como "aprender haciendo". Un "agente" aprende a realizar una tarea definida mediante prueba y error (un ciclo de reacción) hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseado. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo sería enseñarle a una mano robótica a recoger una pelota.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

Un tipo común de modelo de entrenamiento en la IA es una red neuronal artificial, que se basa a grandes rasgos en el cerebro humano.

Una red neuronal es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan "redes neuronales profundas" o "aprendizaje profundo". Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. Las salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea impuesta a la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Estos son algunos de los tipos más comunes de redes neuronales artificiales que puedes encontrar:

Las redes neuronales prealimentadas (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, ya que los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas se consideran "prealimentadas profundas"con varias capas (y más de una capa "oculta"). Las redes neuronales prealimentadas suelen vincularse a un algoritmo de corrección de errores llamado "propagación inversa" que, en términos simples, comienza con el resultado de la red neuronal y hace el proceso en sentido inverso para llegar al principio, detectando errores para mejorar la exactitud de la red neuronal. Muchas redes neuronales simples, pero potentes, son prealimentadas profundas.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) difieren de las redes neuronales prealimentadas en que suelen usar datos de series temporales o datos que involucran secuencias. A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, que usan ponderaciones en cada nodo de la red, las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que sucedió en la capa anterior como contingente a la salida de la capa actual. Por ejemplo, cuando se realiza procesamiento de lenguaje natural, las RNN pueden "tener en cuenta" otras palabras usadas en una oración. Las RNN a menudo se usan para el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.

Las RNN de memoria a largo/corto plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que puede usar memoria para "recordar" lo que sucedió en capas anteriores. La diferencia entre las RNN y las LTSM es que pueden recordar lo que sucedió hace varias capas mediante el uso de "celdas de memoria". La LSTM suele usarse para el reconocimiento de voz y la realización de predicciones.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyenalgunas de las redes neuronales más comunes en la inteligencia artificial moderna. Las CNN suelen usarse en el reconocimiento de imágenes y emplean varias capas distintas (una capa convolucional y, luego, una capa de agrupación) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a unirla (en la capa completamente conectada). Es posible que las capas convolucionales anteriores busquen características simples de una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas adicionales.

En las redes generativas adversarias (GAN), se usan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la exactitud del resultado. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminante) juzga como verdaderos o falsos. Las GAN se han usado para crear imágenes realistas y hasta hacer arte.

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Mediante el uso de productos como Vertex AI, CCAI, DocAI, o las API de IA, las organizaciones pueden interpretar todos los datos que producen, recopilan o analizan de cualquier otra forma, sin importar el formato que tengan, a fin de tomar decisiones empresariales prácticas.

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¿Qué es la inteligencia artificial o IA? | Google Cloud | Google Cloud

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¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Beneficios de la IA, casos de uso y ejemplos

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Inteligencia artificial: qué aporta y qué cambia en el mundo del trabajo

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Inteligencia artificial: qué aporta y qué cambia en el mundo del trabajo

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Imagen: Ensamble, por Agustín Gagliano

Muchas veces podemos sentirnos confundidos a la hora de hablar de inteligencia artificial (IA) y su actual pertinencia. Por ello es importante tener claro que, a diferencia de otros procesos de automatización que se han intentado anteriormente y a lo largo de la historia, más bien enfocados a tareas repetitivas, la inteligencia artificial hace referencia a cualquier tecnología que permite a las computadoras imitar habilidades humanas.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Cuando nos referimos a la inteligencia artificial hablamos de aquellos sistemas informáticos capaces de detectar su entorno, pensar, aprender y tomar decisiones en función de las entradas que reciben y sus objetivos. Estos se dividen en cuatro tipos principales: la inteligencia asistida, la inteligencia aumentada, la inteligencia automatizada y la inteligencia autónoma.

Por medio de la inteligencia artificial, las máquinas pueden aprender experiencias, adaptarse y tener conductas similares a las que tendría un ser humano, a través de la capacidad de procesamiento ilimitada y el crecimiento de macrodatos para alimentar los sistemas.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

Las aplicaciones de inteligencia artificial que existen en la actualidad se basan en distintas tecnologías:

El aprendizaje automático a gran escala (large-scale machine learning)

El aprendizaje profundo (Deep Learning)

El procesamiento natural del lenguaje (natural language processing)

Sistemas colaborativos (collaborative systems)

Visión de computador (computer vision)

Teoría algorítmica de juegos (algorithmic game theory)

Elección social computacional (computational social choice), y

La automatización de procesos robóticos (soft robotics)

Estas posibilidades han cambiado la forma en que las máquinas interactúan con los humanos en distintos ámbitos, entre ellos, uno de los ámbitos principales de la vida humana: el trabajo.

¿Cómo comenzaron los cambios tecnológicos en el mundo laboral?

Históricamente han habido avances de automatización en el trabajo, sobre todo a través de las máquinas. Desde la primera Revolución Industrial, los trabajadores manifestaron su incomodidad con las máquinas, supuestamente responsables de "quitarles" sus trabajos, e incluso llegaron a rebelarse al grado de destruirlas.

Las fábricas y máquinas sí sacaron del negocio a los artesanos; pero al mismo tiempo, se generaron nuevas oportunidades de trabajo que complementaron las actividades de las nuevas máquinas.

De esta forma el mercado laboral se ha adaptado a los cambios tecnológicos presentados por la segunda revolución industrial, en la cual se introdujo la electricidad, y la tercera, en la cual se generalizó el uso de las computadoras y el Internet.

Actualmente, los avances tecnológicos suceden con gran velocidad, lo que ha generado el término de "tsunami tecnológico" que incluye la aparición de nuevas tecnologías que componen lo llamamos la Cuarta Revolución Industrial.

Este fenómeno, aunado al envejecimiento poblacional y otras tendencias marcará el futuro del trabajo, un futuro en constante transformación que enfrenta grandes riesgos, pero al mismo tiempo oportunidades.

Entendamos un poco más las implicaciones de la inteligencia artificial en los entornos laborales del siglo XXI.

¿Cómo se implementa la inteligencia artificial en los entornos laborales?

La inteligencia artificial tiene amplias posibilidades de optimizar los procesos de producción y de negocios. Tiene aplicaciones para mejorar la productividad, la seguridad e incrementar la velocidad de los flujos de trabajo.

El uso de la inteligencia artificial en el entorno laboral hoy en día se da principalmente en los siguientes campos:

Gestión de los recursos humanos

En la gestión de capital humano la inteligencia artificial es aplicable desde los procesos de contratación, empleando esta tecnología para evaluar las entrevistas con menos sesgos o prejuicios que los humanos, y para evaluar señas verbales y no verbales.

Asimismo, la inteligencia artificial es útil para tomar decisiones correctas al respecto de los empleados. Permite evaluar información sobre el rendimiento, salarios y costos de la fuerza de trabajo en relación con la estrategia de negocio.

En cuanto a la supervisión del rendimiento, la inteligencia artificial puede involucrar el análisis de macrodatos a través de herramientas digitales para medir el rendimiento de los trabajadores y entenderlo en relación con la planificación personal, la gestión del talento y la gestión de operaciones.

La gestión del rendimiento también puede incluir el aseguramiento de las medidas de salud y seguridad ocupacionales en el entorno de trabajo, derechos fundamentales del trabajo, reconocidos por la OIT a partir de la 110va Conferencia del Trabajo sostenida en 2022.

Sin embargo, el uso de la inteligencia artificial en la gestión del rendimiento puede presentar riesgos. Es fundamental respetar la privacidad e intimidad de los trabajadores para mantener un equilibrio entre la supervisión y el bienestar de las personas. En este curso en línea abierto del Banco Interamericano de Desarrollo, ¿Cómo hacer uso responsable de la inteligencia artificial?, se abordan los conceptos, principios, desafíos y oportunidades del uso ético y responsable de la Inteligencia Artificial para el sector público, con el objetivo de reducir los posibles riesgos asociados a los sistemas de esta esta tecnología.

Matching de los servicios públicos de empleo

Para los servicios públicos de empleo la inteligencia artificial puede ser decisiva para mejorar los servicios que brindan, perfilando y recomendando mejores rutas de empleabilidad, y optimizando emparejamientos y coincidencias entre buscadores de empleo y las vacantes disponibles.

Existen ejemplos de uso de herramientas de inteligencia artificial, alimentada de las bases de datos del sistema público de empleo, para clasificar a los optantes según niveles de cercanía o lejanía al mercado laboral, calculando así el tiempo que les tomará conseguir un empleo. De esta manera ha optimizado sus servicios el servicio público de empleo de Suecia.

Asimismo, a través de herramientas de inteligencia artificial pueden valorarse múltiples dimensiones de una persona que busca empleo, y analizar brechas entre el perfil de los postulantes y la demanda del mercado laboral para orientarlo sobre sus necesidades de capacitación, c omo lo hacen desde el servicio público de empleo de Perú.

Cobotización: cobots y chatbots

La tecnología ha creado la posibilidad de potenciar la automatización, yendo más allá de sustituir a las personas en tareas repetitivas, y realizando funciones cognitivas. A partir de ello, se ha generado la cobotización, o sea el coworking entre personas y máquinas, la convergencia entre sistemas de inteligencia artificial, robots y trabajadores humanos.

Los cobots o robots colaborativos son robots con inteligencia artificial integrada que son seguros para trabajar. Están equipados con sensores que les permiten parar o entrar en modo seguro a la hora de ser interrumpidos.

Por otro lado, existen los chatbots, que son sistemas capaces de resolver consultas básicas a través de texto, generalmente aplicables a servicios de atención a clientes, habilitando a los trabajadores a ocuparse de tareas más complejas.

Tecnologías wearables

Las tecnologías wearables son dispositivos que las personas pueden llevar sobre su cuerpo, con funcionalidades tecnológicas y de conectividad, así como sensores.

Su aplicación en entornos de trabajo es en fábricas a través de GPS y sensores de radiofrecuencia, así como con gafas con pantallas y funciones de realidad virtual y aumentada. Estas gafas ayudan a impartir capacitaciones y asistir a los trabajadores en tareas dinámicas.

De la misma forma, pueden utilizarse para monitorear el trabajo, con los riesgos que esto trae.

Economía gig

La economía colaborativa o gig economy está basada en trabajos específicos realizados de forma esporádica para diversos clientes. Algunas de sus características son el trabajo a través del Internet, usualmente en una plataforma digital, y la descentralización de las tareas.

Esta modalidad de trabajo permite a trabajadores independientes realizar tareas o proyectos para clientes en todo el mundo, y expandir las posibilidades de conectar la oferta de servicios con la demanda a nivel global.

¿A qué trabajadores podría afectar el uso de la inteligencia artificial?

De forma similar a sus antepasados, los trabajadores del siglo XXI enfrentan la amenaza de que la inteligencia artificial pueda sustituirlos en su trabajo, de la forma en que las máquinas sustituyeron la labor de los artesanos en la Primera Revolución Industrial.

A pesar de no existir cifras precisas sobre el número de trabajadores que pueden verse afectados por la introducción de la IA en los entornos de trabajo, sí existe consenso de que aquellos que puedan verse más afectados serán personas que se ocupan de tareas repetitivas o rutinarias.

Oportunidades gracias a la inteligencia artificial: nuevos trabajos

A pesar de la posibilidad clara de que la inteligencia artificial junto con algunas otras tecnologías hagan desaparecer puestos de trabajo, así como sucedió con los elevadores en el siglo XX, hay señales de que la transformación digital puede representar una oportunidad para los trabajadores en un nuevo mercado laboral.

Actualmente podemos encontrar los siguientes ejemplos:

Trabajos en el mundo IT, incluso para no profesionales

Se generarán puestos de trabajo relacionados con el desarrollo, mejora, mantenimiento y programación necesaria para la correcta aplicación de los sistemas artificiales y otras nuevas tecnologías. En este contexto, el valor de los diplomas profesionales tradicionales ha empezado a cuestionarse. Cada vez es más común escuchar de empresas en el mundo IT que contratan personas que no tienen títulos de postsecundaria, pero que cuentan con otros tipos de credenciales.

Trabajos freelance y de la gig economy

Las plataformas digitales que utilizan algoritmos de inteligencia artificial facilitan la incorporación de personas a la gig economy de la que hablamos antes. Asimismo, las plataformas digitales abren la puerta a hacer trabajos de , donde se puede trabajar independientemente para distintos clientes a la vez.

Trabajos en redes sociales y la web

A partir de la exposición que permiten las redes sociales se ha generado una nueva ocupación: la de los influencers que aprovechan las vistas que recibe el contenido que crean y suben a diversas plataformas para obtener ingresos.

Trabajos en la economía naranja.

La economía naranja se refiere a los trabajos en industrias que se generen en el arte, diseño, música, moda, artesanía y demás formas de entretenimiento. Hoy en día uno puede ser consumidor y productor al mismo tiempo.

Educación y capacitación: la respuesta al avance de la inteligencia artificial en el mundo laboral

Notando los retos que presenta la inteligencia artificial, la clave para enfrentarlos podemos encontrarla en la capacitación de habilidades para el trabajo. Es imperante que la fuerza de trabajo de América Latina adquiera habilidades digitales, incrementando la productividad de las empresas locales y atrayendo inversión extranjera a partir de una fuerza de trabajo calificada.

En este sentido, la capacitación de los trabajadores debe cubrir tres áreas básicas:

Habilidades digitales

Habilidades de programación y perfiles con comprensión técnica para facilitar la interacción con aplicaciones de inteligencia artificial en sus diversas fases.

Aspectos socioemocionales

Ante la evolución de la inteligencia artificial y la tecnología es necesario impulsar la generación de habilidades socioemocionales. Por ejemplo, la empatía, la mentalidad de crecimiento, el autoconocimiento, el manejo de emociones, visualización y logro de metas y el trabajo colaborativo.

Aprendizaje permanente

El tsunami tecnológico avanza con rapidez tal, que adquirir un solo título, cualificación o certificación ya no será suficiente. Es necesario considerar que tendremos que estar en constante capacitación y actualización, en procesos de reconversión y mejora de las habilidades para adaptarnos a la evolución de la tecnología.

A la hora de tomar acciones para hacer frente a los desafíos que presenta la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías, es fundamental considerar el diálogo social. Es decir, negociaciones y consultas entre los gobiernos, el sector productivo y trabajadores para tomar decisiones consensuadas sobre regulaciones y políticas públicas que respondan a la tecnología.

El accionar público y privado debe estar presente para apoyar a los trabajadores ante el desafío de la transformación digital, especialmente de la implementación de la inteligencia artificial. El objetivo es que las personas estén preparadas para aprovechar las oportunidades que los avances tecnológicos traerán.

¿Qué opinas sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo del trabajo? Cuéntanos en los comentarios.

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Inteligencia artificial: qué aporta y qué cambia en el mundo del trabajo - Factor Trabajo

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