Cómo impactará la IA el mundo del trabajo, según cinco escuelas de pensamiento

El futuro de la fuerza laboral es uno de los mayores problemas que enfrentan los líderes en la actualidad. Está muy claro para todos que tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el análisis de big data y la robótica avanzada hacen posible que las máquinas asuman tareas que una vez requirieron que una persona las realizara. ¿Cómo deben prepararse las organizaciones estratégicamente para prosperar en este mundo?

Las opiniones sobre qué esperar varían dramáticamente. Según algunos expertos, casi la mitad de todos los trabajos en la economía de los Estados Unidos podrían quedar obsoletos; sin embargo, otros han descrito cómo las máquinas inteligentes realmente crearán empleos, incluidas categorías de trabajos completamente nuevas. Algunas personas incluso hablan de un mundo de superabundancia donde el trabajo consistirá en perseguir su pasión, en sus propios términos.

Si bien mucho se sacudirá en los próximos años, este problema ya está al frente y al centro de la conversación. Las empresas están tomando decisiones hoy que serán de gran importancia para su capacidad de competir mañana y durante la década de 2020.

La mayoría de las empresas ya se están moviendo rápidamente para adquirir nuevas capacidades. Según una reciente encuesta de Accenture, titulada Reworking the Revolution, el 75% de los encuestados asegura que, actualmente, están acelerando las inversiones en inteligencia artificial y otras tecnologías inteligentes. A su vez, el 72% dice que están respondiendo a un imperativo competitivo: reconocen la necesidad de nuevas herramientas para mantenerse al día con sus rivales, tanto mejorando la productividad como encontrando nuevas fuentes de crecimiento.

El informe destaca que algunas empresas se están transformando en “organizaciones inteligentes”, en las que todos los procesos se digitalizan, las decisiones se basan en datos y las máquinas hacen el trabajo pesado, tanto físico como cognitivo. Por lo tanto, los analistas señalan que hay mucho en juego en el debate sobre la productividad y el empleo.

En este nuevo escenario: ¿Qué tipo de nuevas habilidades necesitamos? ¿Cómo debemos ser organizados? ¿Cómo definimos los trabajos? ¿Cómo podemos llevar a nuestra gente con nosotros de una manera que beneficie a todos?

Un post de Harvard Business Review que analiza este informe hace referenia a cinco escuelas de pensamiento en este debate:

Los distópicos

Su posición es que el hombre y la máquina librarán una lucha darwiniana que las máquinas ganarán. Los sistemas de IA asumirán tareas en el corazón de los trabajos de habilidades medias y altas, mientras que los robots realizarán trabajos serviles que requieren mano de obra de baja habilidad. El resultado será un desempleo masivo, la caída de los salarios y una desarticulación económica desgarradora. La caída de los ingresos tendrá graves consecuencias en lugares como los Estados Unidos y Europa, donde el consumo representa el 56% o el 69% del PIB, respectivamente, que requieren nuevos apoyos sociales, como un ingreso básico universal.

Los utopistas

Sostienen que las máquinas inteligentes tomarán aún más trabajo, pero el resultado será una riqueza sin precedentes, no un declive económico. La IA y la potencia informática avanzarán en las próximas dos décadas para lograr “la singularidad”, cuando las máquinas podrán emular el funcionamiento del cerebro humano en su totalidad. Los cerebros humanos serán “escaneados” y “descargados” a las computadoras, y miles de millones de cerebros humanos replicados harán la mayor parte del trabajo cognitivo, mientras que los robots harán todo el trabajo pesado. La producción económica podría duplicarse cada tres meses. La singularidad puede incluso conducir a un mundo donde se requiere poca mano de obra humana, un programa de ingresos universal cubre las necesidades básicas y las personas aplican sus talentos a actividades significativas.

Los optimistas tecnológicos

Su posición es que habrá una explosión de productividad que ya ha comenzado, pero no se captura en los datos oficiales porque las empresas todavía están aprendiendo cómo las tecnologías inteligentes pueden cambiar su forma de operar. Cuando las empresas aprovechan al máximo las tecnologías inteligentes, un salto en la productividad producirá una recompensa digital, creando tanto crecimiento económico como mejoras en los niveles de vida que no se cuentan en el PIB, como el excedente del consumidor (de productos mejores y más baratos) y el valor de la oferta gratuita aplicaciones e información. Sin embargo, según las tendencias actuales, la recompensa no se distribuirá de manera uniforme y muchos trabajos serán desplazados. Para evitar ingresos negativos y efectos en el empleo, será necesario invertir en educación y capacitación junto con inversiones en tecnología.

Los escépticos de productividad

Aseguran que, a pesar del poder de las tecnologías inteligentes, cualquier ganancia en los niveles de productividad nacional será baja. A eso se suman los vientos en contra del envejecimiento de la población, la desigualdad de ingresos y los costos de lidiar con el cambio climático, con Estados Unidos teniendo un crecimiento del PIB cercano a cero. Al final, no hay mucho que hacer, excepto prepararse para un crecimiento estancado en las economías avanzadas.

Los realistas optimistas

Afirman que la digitalización y las máquinas inteligentes pueden estimular ganancias de productividad que coinciden con las ondas tecnológicas anteriores. La productividad avanzará rápidamente en ciertos sectores y para empresas de alto rendimiento. Se crearán nuevos empleos, pero las tecnologías inteligentes pueden exacerbar las tendencias del pasado reciente, en las que la demanda aumentó tanto para los trabajadores de alta y baja calificación cuyos trabajos podrían automatizarse fácilmente, mientras que la demanda de trabajadores de baja calificación disminuye. Sin soluciones simples, se necesita más investigación sobre la verdadera relación entre productividad, empleo y salarios para descubrir respuestas efectivas.