Casi todas las semanas, algún proveedor de tecnología me dice que su producto de IA liberará a los trabajadores de trabajos rutinarios y les permitirá realizar trabajos más emocionantes. Y siempre respondo con un “Eso simplemente no es cierto” (aunque con más diplomacia).
por Alan Pelz-Sharpe
A medida que la IA se abre paso en empleos manuales, empleos administrativos con salarios más bajos y ahora en profesiones mejor remuneradas, ese discurso de venta fracasa. En teoría, la automatización con IA puede liberar a los trabajadores de lo rutinario y crear empleos nuevos y más emocionantes. De igual manera, la automatización con IA puede ayudar a corregir ineficiencias, reducir cuellos de botella, aumentar la precisión y mejorar los empleos. Pero en realidad, eso rara vez sucede. Los procesos no son fijos; más bien, los roles de los trabajadores simplemente se replican, y un trabajador humano es reemplazado por un trabajador digital.
Tomemos como ejemplo los trabajos manuales. Por ejemplo, los robots impulsados por IA están empezando a tener un impacto significativo en el mundo de la construcción. Robots como el Sam100, que puede colocar ladrillos tres veces más rápido que un humano, están reemplazando a los albañiles humanos, muchos de los cuales no están entusiasmados. La IA que automatiza las ventas y el trabajo en los centros de llamadas tiene el mismo efecto. Las llamadas son gestionadas cada vez más por agentes digitales, lo que reduce la necesidad de agentes humanos.
El mito de la creación de empleo
Otro argumento que escucho de los líderes tecnológicos es que la IA creará más empleos. Este argumento es ilusorio. Si se automatiza un trabajo, este se elimina automáticamente de la oferta de empleos. Incluso si se traslada a los trabajadores afectados a otras funciones, las personas que se habrían contratado para ese trabajo original ya no necesitan estar contratadas. Como tecnólogos, debemos ser realistas sobre el impacto de la IA y ser honestos sobre sus efectos en los empleos y el futuro de las personas. De todos modos, nadie fuera de la burbuja tecnológica autoengañosa cree ni una palabra de estos argumentos a favor de la automatización con IA.
En más de 25 años asesorando y consultando a organizaciones de todo el mundo, nunca he visto un caso de negocio que involucre la premisa altruista de trasladar a los trabajadores a mejores puestos. Los casos de negocio se centran uniformemente en mayor eficiencia, menores costos y, más comúnmente, en la reducción de personal. Sin embargo, cabe destacar que 7 de cada 10 proyectos de TI fracasan o no cumplen las expectativas porque las eficiencias, los ahorros de costos y las reducciones de personal esperados no se materializan. Podría decirse que se trata de un caso de liderazgo empresarial que sobreestima su propio valor y comprensión del negocio, mientras que subestima la complejidad de sus realidades empresariales y, a su vez, infravalora enormemente a sus empleados.
El trabajo del equipo del Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE) del gobierno estadounidense, cuyo objetivo declarado es automatizar los empleos gubernamentales y despedir a trabajadores, es un ejemplo destacado de cómo la IA y la automatización se utilizan para reemplazar a los trabajadores, no para aumentar o mejorar el trabajo. Su enfoque no es novedoso para una empresa, pero sí inusual para las agencias gubernamentales. Aún está por verse si DOGE logrará los enormes ahorros de costos y las mejoras de eficiencia prometidos, ya que es una etapa temprana. Pero este tipo de enfoques de fuerza bruta rara vez lo logran.
Nada de esto significa que Deep Analysis esté en contra de la IA. De hecho, Deep Analysis defiende el uso de la IA para la automatización empresarial. Creamos un curso de formación en IA; hemos asesorado a innumerables organizaciones; e incluso hemos escrito un libro superventas sobre el tema. Pero creemos que la IA puede y debe utilizarse no solo para reemplazar a los humanos, sino para replantear por completo nuestra forma de trabajar.
IA agente
Las tecnologías emergentes como la IA agentica tienen el potencial de hacer más que solucionar los problemas actuales. Tienen el potencial de desintermediar fundamentalmente la forma en que abordamos las operaciones comerciales. La IA agentica nos brinda la oportunidad de repensar por completo los métodos de trabajo establecidos desde hace mucho tiempo. Y cuando nosotros (disculpen los clichés) “pensamos fuera de la caja” o “rompemos el paradigma”, entonces surgen oportunidades nuevas y a menudo inesperadas. Aquí radica la ironía fundamental: estamos en medio de una verdadera revolución tecnológica, pero cuando esa tecnología llega al lugar de trabajo, hay una asombrosa falta de imaginación. Rara vez hay un pensamiento innovador o una ruptura de paradigmas. En cambio, los procesos y tareas cansados, anticuados e históricamente ineficientes se replican o automatizan con nuevas tecnologías. No es difícil comprender por qué tantos proyectos de TI fracasan.
Por supuesto, existen excepciones, como la cadena de suministro, un sector vasto y crítico que se ha visto frenado durante mucho tiempo por su dependencia de operaciones administrativas obsoletas, a menudo plagadas de errores y basadas en documentos y hojas de cálculo. Las ineficiencias costosas y crónicas quedaron brutalmente expuestas durante el auge de la era de la COVID-19. Hoy, con la llegada de las guerras comerciales basadas en aranceles, se está trabajando para repensar, modernizar, digitalizar y aprovechar la IA y la automatización lo más rápido posible. Es importante destacar que se prevé que se pierdan pocos puestos de trabajo, si es que se pierde alguno; la intención no es reducir costes mediante la eliminación de puestos de trabajo. El objetivo es rediseñar los procesos para escalar y aprovechar las tecnologías de automatización modernas para reducir errores y excepciones, lo que a su vez reduce
los costes innecesarios y fomenta la resiliencia y el crecimiento en un entorno comercial extremadamente errático e impredecible.
Potencial tecnológico
En Deep Analysis, creemos en la honestidad y la transparencia. La IA puede utilizarse (como suele hacerse) como una herramienta contundente para reducir la plantilla, pero no tiene por qué ser así, y de hecho, ese enfoque rara vez funciona bien. Las organizaciones, ya sean privadas o públicas, buscan ser más eficientes, idealmente, hacer más con menos. Así es como funciona el mundo. Se anima a los tecnólogos a crear e imaginar nuevos sistemas, nuevas herramientas y nuevas soluciones. Existe una desconexión entre el potencial de la tecnología y su aplicación práctica.
La primera revolución industrial fue poderosa y enriqueció a unos pocos, pero se necesitaron tres generaciones completas para que los beneficios llegaran a la mayoría. En otras palabras, la mecanización del trabajo fue solo eso, y fue destructiva para amplios sectores de la población durante muchos años. Sin embargo, siempre tenemos la oportunidad de aprender de la historia en lugar de simplemente repetirla. La historia nos enseña que las revoluciones industriales, en última instancia, crean más empleos, pero que el período de transición es largo y muy turbulento. Por lo tanto, cuando observamos resistencia en el lugar de trabajo a la IA y a la automatización en general, debemos reconocer que la resistencia y el miedo están bien fundados. Como industria, debemos ser más honestos sobre la dura realidad de la IA y la automatización, su potencial y su, a menudo, torpe mal uso. Y debemos resistirnos a la idea de que todo saldrá bien y que los afectados serán transferidos a empleos mejores y más satisfactorios. Nadie se cree ese argumento. Todos sabemos que no lo harán.