El Futuro del Trabajo: Cómo la IA y la Automatización están Redefiniendo los Roles Laborales y los Modelos de Negocio

En nuestra práctica profesional, hemos encontrado dos opiniones polarizadas sobre la IA y su impacto en los roles laborales y los modelos de negocio. Un lado está preocupado por las tasas de desempleo y la inteligencia artificial que toma el control, mientras que el otro cree que la IA no traerá cambios significativos y terminará siendo una burbuja.

Como el 64% de los directores de informática tienen grandes esperanzas en el uso de la IA para elevar sus operaciones comerciales y hacer evolucionar a las empresas, entender las capacidades y limitaciones fuertes de la tecnología se vuelve particularmente importante. ¿Puede la inteligencia artificial introducir realmente nuevos modelos de negocio, o estas expectativas están arraigadas en prejuicios?

Como siempre, la verdadera respuesta se encuentra en algún lugar entre medias.

Cada revolución tecnológica ha estado seguida de la transformación de los roles laborales y las rutinas laborales. La evolución de la IA prometió cambiar rápidamente los lugares de trabajo y impulsar cambios sociales. Como resultó, la IA no impactó a la sociedad como se esperaba, pero la sociedad puede y debe impactar a la IA.

La desaceleración en el desarrollo de LLM y los informes continuos de alucinaciones de la IA hacen claro que los sistemas de IA que conocemos hoy están lejos de ser perfectos — no entregan lo que se esperaba, y los desarrolladores lo saben. Es importante entender que el problema no está en la inteligencia artificial, sino en la histeria que la rodea. En lugar de ralentizar y enfocarse en mejorar las características existentes, los desarrolladores comenzaron a apuntar a la siguiente meta. Como resultado, muchos problemas potenciales permanecieron sin explorar y pasaron desapercibidos, causando numerosos problemas, como Google experimentó una caída de $100 mil millones en acciones porque su IA Bard hizo un error factual que nadie verificó.

Estos resultados muestran que si la IA necesita control y monitoreo para realizar tareas básicas, es demasiado pronto para confiar en ella para tareas complicadas. Muchos roles laborales requieren una profunda comprensión, pensamiento crítico y flexibilidad que la inteligencia artificial carece — y esto no cambiará pronto.

Como el ex jefe del grupo de preparación para la IA de OpenAI dijo, la verdadera eficiencia de la IA será el resultado de un diálogo robusto entre empresas, gobiernos, voces de la industria, profesionales y ciudadanos. Actualmente, esta conversación aún no ha comenzado, y requerirá la participación completa de todos los interesados.

La IA en los modelos de negocio: explorando el valor actual

Aunque la era de los modelos de negocio impulsados por la IA no es algo que debamos esperar en un año o dos, no hay duda de que la inteligencia artificial ha impactado significativamente la forma en que las empresas operan y gestionan sus flujos de trabajo.

En general, todo se reduce a tres pilares de apoyo de cualquier empresa:

1. Análisis de datos

Cuanto más conectados estemos, más datos nos llegan. Esto es particularmente cierto para las empresas — cada año del viaje empresarial genera multitudes de piscinas de datos, documentos, papeles y capturas de pantalla. Cada uno de estos bits ofrece un valor inmenso, pero debe ser encontrado primero. Para los expertos humanos, buscar y organizar todos esos datos tomaría meses, si no años. Sin embargo, para la inteligencia artificial, es cuestión de días, si no segundos. Al sumergirse en grandes volúmenes de datos, ordenarlos y organizarlos — incluyendo datos no estructurados — la IA conecta la información vital con los empleados, los responsables de la toma de decisiones y los ejecutivos, borrando los cuellos de botella de datos y permitiendo una toma de decisiones más aguda en cada nivel. Con la IA, la historia y la visión general del viaje empresarial se vuelven mucho más claras, agregando más certeza y ayudando a los líderes empresariales a darse cuenta de qué hitos están en y dónde necesitan estar en el futuro.

2. Personalización de las interacciones con los clientes

Con la calidad de la experiencia del cliente en EE. UU. alcanzando un mínimo histórico, reducir el tiempo de respuesta, permitir interacciones personalizadas y abordar las preocupaciones de los clientes lo más rápido posible nunca ha sido más importante para las empresas. Sin embargo, cumplir con estos objetivos significa tomar en cuenta cada pieza de datos del cliente: demografía, historial de compras, frecuencia de interacción con la marca y muchos otros factores. Una tarea de ese tamaño es demasiado para un centro de llamadas o un equipo de soporte para manejar, pero es una actividad rutinaria para un asistente de IA. Al trabajar en conjunto, las plataformas impulsadas por IA y los empleados humanos pueden brindar un servicio al cliente superior al investigar instantáneamente la historia individual del cliente y abordar sus necesidades específicas. Este enfoque proporciona los niveles de personalización y empatía que los clientes buscan en una marca, fortaleciendo su relación con el proveedor y fomentando la lealtad.

3. Gestión de riesgos

La gestión de riesgos es un dolor de cabeza constante y cambiante para las empresas — y siempre lo será. Cuanto más intenso sea el panorama empresarial, más escenarios deben evaluar los ejecutivos para evaluar adecuadamente los riesgos financieros y de reputación. Algunas evaluaciones se basan en el pensamiento crítico y la experiencia, mientras que otras requieren enormes cantidades de datos históricos para revelar patrones. En el último caso, la inteligencia artificial ofrece una ayuda inmensa al manejar la detección de anomalías, la identificación de patrones y la detección de comportamiento sospechoso. Estas capacidades alivian la presión sobre los gerentes, analistas y ejecutivos, permitiéndoles identificar amenazas antes de que surjan — y prepararse en consecuencia.

El futuro de los modelos de negocio de la IA: espere más

Uno de los puntos más importantes a tener en cuenta es que los tipos de modelos de negocio impulsados por la IA permanecerán indefinidos hasta que se descubra el valor completo de la inteligencia artificial. Con los líderes empresariales aún en la valla sobre el cálculo del ROI de la IA, hay una necesidad de exploración e investigación.

La adopción de la inteligencia artificial no es un cambio pequeño; introduce un flujo de trabajo completamente nuevo. Por lo tanto, los líderes empresariales necesitan obtener una buena comprensión de ese flujo de trabajo, identificar sus KPI y determinar qué lo hace diferente de las rutinas anteriores — y deducir el valor de transformación basado en su análisis.

Por ejemplo, en muchos casos, la IA no solo mejora los procesos empresariales — crea nuevos que permiten alcanzar los resultados deseados. Pero para maximizar el valor de estos resultados y sentar las bases para modelos completamente nuevos, cualquier empresa necesitaría tres componentes integrales: el proceso, la tecnología y las personas que la utilizan.