La inteligencia artificial (IA) viene para quedarse. Nos deberían quedar pocas dudas sobre la transformación que provocará en la producción de bienes y servicios y sobre la ocupación laboral. El pilar central de esta IA es el aprendizaje automático (machine learning), el cual permite que las computadoras, sin necesidad de estar programadas explícitamente, aprendan por sí solas de los datos que registran para resolver a gran velocidad no sencillamente enormes cálculos, también para proponer soluciones cada vez mejores a problemas complejos y situaciones ambiguas, facilitándonos la toma de decisiones.

Los efectos cuantitativos vaticinados por esta ola (según McKinsey Global Institute) se resumen en que aumentará la productividad de la economía mundial en un 1,4% y que cerca del 50% de los trabajos que hasta ahora venían siendo realizados por personas sufrirá en algún grado la disrupción impuesta por los procesos automáticos soportados por máquinas inteligentes. Estos porcentajes tan llamativos evolucionarán en dos direcciones: bien hacia la destrucción de empleos, bien hacia la necesidad de adaptar los puestos preexistentes en base a unas competencias específicas para saber hacer el trabajo de otro modo. La duda radica en saber si, pudiendo ser potencialmente más productivos en nuestros actuales empleos una vez sean rediseñados a partir de los requisitos de la IA, ¿lo llegaremos a ser realmente?

Mucho antes de que los robots nos releven en masa, tendremos no solo la oportunidad sino la obligación de utilizar herramientas de machine learning para desarrollar nuestras habilidades cognitivas de un modo más rápido y preciso. Gracias a ellas, un abogado podrá obtener el histórico de jurisprudencia que necesita para afinar unos argumentos, generándose instantáneamente el formato óptimo para la tipología de demanda o recurso que maneje, desenterrando los precedentes que sean relevantes sin necesidad de perder apenas tiempo en búsquedas ni largas lecturas, y comparando las opciones que estadísticamente convengan a los intereses del representado en función del tribunal y de sus fallos previos para situaciones parecidas.

Mucho antes de que los robots nos releven en masa, tendremos no solo la oportunidad sino la obligación de utilizar herramientas de machine learning para desarrollar nuestras habilidades cognitivas

Sabemos que esta dinámica de procesos se hace actualmente con relativa normalidad, pero la mejora de productividad que van a ofrecer las nuevas tecnologías se desprende de que un perfil humano será capaz de realizar todas esas tareas en una décima parte del tiempo y energía que gasta actualmente y, además, sin tener que disponer de la ayuda de grandes equipos ni pasantes. A largo plazo, el cambio destapará cuestiones de calado dentro de la estructura del sector jurídico: ¿Habrá un momento en que poseer una memoria de opositor al uso será poco más que prescindible o de poca utilidad para la práctica profesional? ¿La experiencia y erudición tradicionales vinculadas a un letrado sénior todavía podrán ser argumentas como una ventaja evidente frente a los jóvenes recién llegados si todos saben hacer uso de la inteligencia artificial? Más allá de la capacidad comercial para atraer clientes, ¿el talento diferencial y la calidad merecedores de reconocimiento sobre qué categorías se objetivarán? Una respuesta lógica a esta cuestión se dirigirá hacia tener en cuenta la habilidad del profesional para extraer el máximo valor posible de las herramientas de IA con las que cuente. Lo humano y lo artificial se complementarán.

En el sector de la educación la onda expansiva que cabe esperar se antoja igual de poderosa. La UNESCO estima que el mundo necesitará reclutar y capacitar a 24 millones de maestros de escuelas primarias a fin de lograr la enseñanza universal para el año 2030, y otros 44 millones de profesores para las escuelas secundarias. Sin embargo, en EEUU cada veinticinco segundos un menor abandona sus estudios, del mismo modo que alarma el 18% de tasa de abandono prematuro que sufre España (entre las más altas de la UE). La inteligencia artificial podría ser una parte de la solución para atraer y retener alumnos.

El impacto de la IA se producirá sobre el coaching (o tutorización) y la evaluación, utilizando para ello indicadores basados en el reconocimiento de expresiones faciales, interacciones digitales grupales y el seguimiento de la atención del alumno en la comprensión de conceptos y en la resolución de problemas. Los algoritmos de aprendizaje automático podrán reconocer patrones al analizar las actitudes y los estados afectivos presentes en cada situación de aprendizaje, complementando la misión del profesor al decidir autónomamente cómo apoyar con una acción beneficiosa según las características del estudiante (y hacerlo en tiempo real). A la postre, el docente debería lograr sus metas en una mayor proporción y con un diagnóstico de precisión sobre lo que de verdad funciona en el caso por caso.

Estos ejemplos contienen hallazgos repletos de implicaciones culturales y empresariales. Una de ellas es hasta qué punto las organizaciones y los profesionales del presente van a estar dispuestos a aplicar estas tecnologías para evolucionar la productividad, y si podrán asumir el salto de mentalidad y aptitudes que las acompaña para saber incorporarlas con éxito en el día a día. Tanto el abogado como el profesor serán capaces de adoptar un cambio de estas proporciones gracias a programas de formación especializados en explotar el potencial de las herramientas de machine learning; formaciones que no podrán consignarse como una talla única para todos, sino que necesitarán de una adecuación profunda.

Aun así, es un territorio inexplorado. Todavía no se puede saber con exactitud si realizar políticas de recualificación de este tipo será una opción eficiente. Mientras, la coyuntura se encamina hacia el cumplimiento del pronóstico de Tim Cook (CEO de Apple): cualquier tipo de fuerza laboral cualificada no tendrá más remedio que aprender desde una edad temprana los lenguajes que utilizan los científicos computacionales. La perspectiva optimista consiste en sensibilizarnos para aceptar que la inteligencia artificial será nuestro próximo compañero de trabajo, quizás el más valioso que hayamos conocido.

Alberto González Pascual es director de Transformación, Desarrollo y Talento en el área de Recursos Humanos de PRISA y profesor asociado de las universidades Rey Juan Carlos y Villanueva de Madrid.

Fuente: El País