Aviso navegantes esta entrada donde vamos a intentar seguir hablando sobre la “Inteligencia Artificial y el Futuro del Trabajo en las Organizaciones: Desafíos y Oportunidades”, es una entrada larga, compuesta de 4 partes, que hemos estado descubriendo a lo largo de los meses, de momento el mes pasado descubrimos la primera parte, la segunda parte, anterior a la tercera parte, pero vamos a ver la última y cuarta parte.
Casi de la noche a la mañana, casi cualquier persona puede usarlo para crear, automatizar y ahorrar tiempo en su vida profesional y cotidiana. Sin embargo, podemos necesitar cualidades y habilidades para detectar oportunidades, desarrollar soluciones eficientes, gestionar el cambio y abordar las implicaciones éticas, todo ello, lo abordamos en las habilidades, en el futuro del trabajo etc, por lo que podemos decir que es hora que podamos abordar algo más, sobre lo que podría depararnos, sabiendo que el desarrollo de nuevas tecnologías está transformando rápidamente el mundo del trabajo e impulsando la necesidad de que las personas podamos aprender nuevas habilidades. Un conjunto de habilidades que se están volviendo rápidamente esenciales, como por ejemplo el saber usar o tener la capacidad de usar inteligencia artificial o IA.
“En cuanto al futuro, tu tarea no es predecirlo, sino hacerlo posible”. –Antoine de Saint Exupéry
Ya no se trata de si los empleados, las personas utilizamos IA en el trabajo. En cambio, la pregunta es: ¿cómo estamos aprovechando la IA?
Los profesionales de recursos humanos que tienen un plan de recapacitación parecen mucho más informados que aquellos que ven la IA como una amenaza. Podríamos pensar en cómo navegar e implementar la IA puede complementar sus vías de desarrollo profesional existentes u otras iniciativas de recursos humanos en toda la organización.
Reconocer el papel de la IA en la evolución dentro de las organizaciones y empresas es solo el comienzo. Podríamos empezar a presentar las opciones para la implementación como un enfoque mucho más pragmático. Podríamos comenzar con una educación simple: una comprensión básica de las herramientas a disposición de los empleados, de las personas, las aplicaciones más comunes y los futuros riesgos potenciales.
Las personas siempre permanecerán en el corazón de la empresa, su activo más importante y el alma de la cultura organizacional, pero puede mejorar nuestra productividad apoyándonos en cierta IA generativa. Y al hacerlo, puede liberarnos para que se conviertan en mejores personas en muchos aspectos.
Las tasas de adopción de la IA generativa seguirán superando la conciencia y la comprensión. Las primeras regulaciones y barreras de seguridad apenas están surgiendo, y las consecuencias son diferentes en ciertos países e industrias.
Corresponde a los equipos de recursos humanos, la dirección, destilar y distribuir esta información de una manera que informe y aísle. Ofrezcamos a las personas que pueda ejercer de líderes las principales conclusiones, pero dejemos de cargarlos con alarmismos ni con detalles tediosos.
Si podemos encontrar los medios prácticos para mejorar las habilidades de las personas; podremos aprovechar las formas en que ya pueden estar ayudar a la IA al tiempo que añadimos en nuestra estructura. Brindemos a los gerentes la autonomía para fomentar la mejora, la recapacitación y el dominio del producto cuando sea posible, a través de vías como cursos, elearning, seminarios web u horas de oficina centradas en los numerosos casos de uso de IA en evolución.
Podríamos empezar a considerarlo como una cuestión de diferenciación competitiva.
Diseñando un camino para mejorar las habilidades de la IA
Los planes de desarrollo profesional suelen ser fluidos. Si los abordamos en consecuencia, entonces la IA es solo otra variable para considerar, no diferente de avances pasados como las videoconferencias o la computación en la nube.
Podemos sentar las bases para una vía de mejora de las habilidades en IA de la siguiente manera:
- Podemos identificar posibles áreas de formación
- Podemos buscar socios en toda la organización que puedan ayudar
- Podemos asegurar los recursos adecuados
- Podemos establecer un marco de medición para el éxito
Para ir un paso más allá, podríamos empezar por investigar un poco (y recopilar comentarios de las personas) sobre los tipos de certificaciones de las que ya podemos aprender y aplicar en nuestro trabajo diario.
El panorama de la IA generativa está cambiando a diario, por lo que deja de ser realista esperar que un representante de recursos humanos, o incluso un equipo de recursos humanos, se mantenga al día con los últimos desarrollos y opciones. Utilicemos a nuestro equipo como recurso y pensemos en cómo la IA puede reforzar las interacciones entre humanos, por ejemplo, a través de software de gestión de reuniones o mejorando los circuitos de retroalimentación, es decir de aprendizaje colaborativo.
Cuanto más incorporemos nuestras capacidades y beneficios conocidos en las hojas de ruta de desarrollo de talentos, mejor equipado estaremos para responder las preguntas de los empleados y adaptarnos a desarrollos futuros.
De hecho, sólo las podemos intuir ya que estamos empezando a conocer o intuir algo, que de momento es muy desconocido, dónde la velocidad de crecimiento cada vez es más rápida, que lo que nosotros podemos llegar a darnos cuenta y ser conscientes de estos cambios que van a entrar y están entrando de lleno en nuestra vidas profesional y personales, de hecho, si podemos reflexionar, podemos darnos cuenta de que lo siguiente, se podría dar:
Las habilidades del futuro que posiblemente nos podrán ser necesarias:
Las habilidades clave necesarias para trabajar con la Inteligencia Artificial o IA.
El campo de la inteligencia artificial (IA) nos podría requerir una combinación única de habilidades técnicas y habilidades blandas para tener éxito. Algunas de las habilidades que podríamos presentar como clave y necesarias para trabajar con la IA, podrían ser:
1. Conocimientos en Ciencia de Datos:
Comprender los fundamentos de la ciencia de datos, incluyendo estadísticas, análisis exploratorio de datos, y técnicas de modelado predictivo y descriptivo.
Dominar herramientas y lenguajes de programación como Python, R y SQL para manipular datos y desarrollar modelos de IA, sobre todo en los departamentos IT, sistemas etc.
2. Competencia en Aprendizaje Automático y Deep Learning:
Familiaridad con los principios y algoritmos de aprendizaje automático y deep learning, incluyendo regresión, clasificación, clustering, redes neuronales, y algoritmos de procesamiento de lenguaje natural.
Experiencia en el uso de bibliotecas y marcos de trabajo de aprendizaje automático y deep learning como TensorFlow, Keras y PyTorch.
3. Programación y Desarrollo de Software:
Habilidad para desarrollar software y aplicaciones que integren funcionalidades de IA, como sistemas de recomendación, chatbots, y sistemas de visión por computadora.
Conocimientos en desarrollo de software y prácticas de ingeniería de software, incluyendo control de versiones, pruebas automatizadas, y desarrollo ágil.
4. Pensamiento Crítico y Resolución de Problemas:
Capacidad para analizar problemas complejos y diseñar soluciones efectivas utilizando técnicas de IA y aprendizaje automático.
Habilidad para evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos de IA, identificando y abordando posibles sesgos y limitaciones.
5. Comunicación y Colaboración:
Habilidad para comunicar de manera efectiva conceptos técnicos y resultados de IA a audiencias no técnicas, como gerentes y stakeholders.
Capacidad para trabajar de manera colaborativa en equipos multidisciplinarios, incluyendo científicos de datos, ingenieros de software, y expertos en dominios específicos.
6. Curiosidad y Aprendizaje Continuo:
Actitud de curiosidad y apertura hacia nuevas ideas y tecnologías en el campo de la IA.
Compromiso con el aprendizaje continuo y la actualización de habilidades para mantenerse al día con los avances y tendencias en la IA.
En resumen, trabajar con la inteligencia artificial requiere una combinación única de habilidades técnicas y habilidades blandas, incluyendo conocimientos en ciencia de datos, competencia en aprendizaje automático y deep learning, programación y desarrollo de software, pensamiento crítico y resolución de problemas, comunicación y colaboración, así como curiosidad y aprendizaje continuo. Aquellos que posean estas habilidades estarán bien posicionados para tener éxito en el emocionante y dinámico campo de la IA.
Importancia del Aprendizaje Continuo y la Flexibilidad en el Desarrollo Profesional.
En un entorno laboral cada vez más dinámico y competitivo, el aprendizaje continuo y la flexibilidad son elementos cruciales para el desarrollo profesional exitoso. Podríamos destacar algunas razones por las cuales estas cualidades son tan importantes:
1. Adaptación al Cambio Tecnológico:
La tecnología y las tendencias en el lugar de trabajo están evolucionando a un ritmo acelerado. El aprendizaje continuo nos permite a los profesionales mantenernos al día con los últimos avances y herramientas tecnológicas.
La flexibilidad nos permite adaptarse rápidamente a nuevos sistemas y procesos, así como a cambios en las demandas laborales y las expectativas del mercado.
2. Mejora de las Habilidades y Competencias:
El aprendizaje continuo nos puede permitir a las personas y a los profesionales mejorar y ampliar sus habilidades y competencias en nuestro campo de especialización.
La flexibilidad nos puede brindar la capacidad de adquirir nuevas habilidades y competencias según las necesidades cambiantes del mercado laboral y las oportunidades profesionales emergentes.
3. Innovación y Creatividad:
El aprendizaje continuo fomenta la innovación y la creatividad al exponer a las personas a nuevas ideas, enfoques y perspectivas.
La flexibilidad nos permite experimentar y probar nuevas ideas y soluciones sin temor al fracaso, lo que puede conducir a la generación de ideas innovadoras y al desarrollo de soluciones creativas a los desafíos laborales.
4. Resiliencia y Adaptabilidad:
El aprendizaje continuo y la flexibilidad fortalecen la resiliencia y la adaptabilidad de los profesionales frente a los desafíos y obstáculos en el lugar de trabajo.
Nos puede permitir recuperarnos rápidamente de contratiempos y cambios inesperados, así como ajustar nuestros planes y estrategias para superar los desafíos, de esta forma podamos aprovechar las oportunidades.
5. Avance Profesional y Crecimiento Personal:
El aprendizaje continuo y la flexibilidad son fundamentales para el avance profesional y el crecimiento personal a lo largo de la carrera de un profesional.
Nos puede permitir mantenernos competitivos en el mercado laboral, avanzar en nuestras carreras y alcanzar nuestros objetivos, ya sean profesionales como personales a largo plazo.
En resumen, el aprendizaje continuo y la flexibilidad son habilidades y actitudes fundamentales para el desarrollo profesional en un mundo laboral en constante cambio. Aquellos que priorizan el aprendizaje continuo y están dispuestos a adaptarse y ser flexibles tienen mayores posibilidades de tener éxito, crecer y prosperar en sus carreras a lo largo del tiempo.
Cultura Organizacional y Cambio:
Fomento de una Cultura de Innovación y Aprendizaje en las Organizaciones
El establecimiento de una cultura de innovación y aprendizaje en las organizaciones es fundamental para promover la creatividad, la adaptabilidad y el crecimiento continuo. Aquí se presentan algunas prácticas clave para fomentar esta cultura:
1. Fomentar la Curiosidad y la Experimentación:
Incentivar a las personas a cuestionar el status quo y explorar nuevas ideas y enfoques.
Crear un entorno donde se fomente la experimentación y se valoren los errores como oportunidades de aprendizaje.
2. Apoyar la Diversidad y la Inclusión:
Valorar y respetar las diferentes perspectivas y experiencias de las personas.
Fomentar la diversidad de pensamiento y crear un ambiente inclusivo donde todos se sientan seguros para compartir sus ideas y opiniones.
3. Promover la Colaboración y el Trabajo en Equipo:
Fomentar la colaboración entre diferentes departamentos y equipos para compartir conocimientos y experiencia.
Crear oportunidades para que las personas trabajen juntas en proyectos interdisciplinarios y desarrollen soluciones innovadoras de manera conjunta.
4. Reconocer y Premiar la Innovación:
Reconocer y celebrar los logros y éxitos en innovación y aprendizaje.
Establecer programas de reconocimiento y recompensas que incentiven y reconozcan la contribución de las personas a la innovación y al crecimiento organizacional.
5. Fomentar el Desarrollo Profesional y el Aprendizaje Continuo:
Ofrecer oportunidades de formación y desarrollo profesional para que las personas adquieran nuevas habilidades y conocimientos.
Establecer programas de mentoría y coaching para apoyar el crecimiento y desarrollo personal de los miembros de la organización a lo largo de sus carreras.
6. Crear un Entorno de Confianza y Apertura:
Fomentar una cultura de confianza y transparencia donde los empleados, personas nos sintamos seguros para compartir ideas y expresar preocupaciones.
Podríamos establecer canales de comunicación abiertos y fomentar el diálogo constructivo entre los empleados y la dirección.
7. Adoptar la Tecnología y la Innovación como Parte de la Cultura Organizacional:
Integrar la tecnología y la innovación en todos los aspectos de la cultura organizacional, desde la toma de decisiones hasta la ejecución de proyectos.
Podríamos establecer un compromiso con la mejora continua y la adopción de nuevas tecnologías y prácticas innovadoras en toda la organización.
Al fomentar una cultura de innovación y aprendizaje, las organizaciones pueden estimular la creatividad, la colaboración y la excelencia en el trabajo, lo que les permite adaptarse y prosperar en un entorno empresarial cada vez más competitivo y en constante cambio.
Gestión del cambio y la resistencia a la adopción de nuevas tecnologías
La introducción de nuevas tecnologías en una organización puede encontrarse con resistencia por parte de los empleados. Para gestionar eficazmente el cambio y superar la resistencia, podríamos seguir estos pasos, como modo de ejemplo:
1. Comunicación clara y transparente:
Explicar claramente los motivos detrás del cambio y los beneficios que se esperan obtener.
Mantener una comunicación abierta y transparente durante todo el proceso de implementación.
2. Involucrar a las personas:
Involucrar a las personas en el proceso de toma de decisiones y en la planificación del cambio.
Solicitar retroalimentación y opiniones de los empleados para asegurarse de que nuestras preocupaciones sean escuchadas y abordadas.
3. Proporcionar Formación y Apoyo:
Ofrecer programas de formación y desarrollo para que las personas adquieran las habilidades necesarias para trabajar con la nueva tecnología.
Proporcionar apoyo y recursos adicionales para ayudar a las personas a adaptarnos al cambio y superar cualquier obstáculo que nos podamos encontrar.
4. Crear una Cultura de Aprendizaje y Experimentación:
Fomentar una cultura donde se nos valore la experimentación y el aprendizaje continuo.
Celebrar los éxitos y los fracasos como oportunidades de aprendizaje y crecimiento.
5. Identificar y Abordar las Barreras Organizacionales:
Identificar y abordar las barreras organizacionales que nos podrían obstaculizar la adopción de la nueva tecnología, como la resistencia de la alta dirección o la falta de recursos.
Establecer políticas y procesos que nos apoyen y fomenten el cambio y la innovación en la organización.
6. Demostrar Beneficios Tangibles:
Demostrar los beneficios tangibles de la nueva tecnología a través de casos de éxito y resultados medibles.
Destacar cómo la nueva tecnología nos puede ayudar a mejorar la eficiencia, la productividad y la calidad del trabajo de las personas.
7. Dirigir la Resistencia de Forma Empática:
Reconocer y validar las preocupaciones y el miedo de las personas hacia el cambio.
Brindar apoyo emocional y recursos adicionales para ayudar a las personas a superar la resistencia y adaptarnos al cambio de manera efectiva.
“Lo que limita a una persona es lo que ésta cree pese a que no exista fundamento alguno para su creencia.” – William F. Bohan
Al seguir estos pasos, podríamos adoptar un enfoque proactivo y centrado en las personas, las organizaciones pueden gestionar el cambio de manera efectiva y superar la resistencia a la adopción de nuevas tecnologías, lo que nos pueda permitir aprovechar al máximo las oportunidades que nos ofrecen las innovaciones tecnológicas.
Algunas de las +900 herramientas de IA que podemos encontrarnos.
Podemos contactar aquí o en LinkedIn.
Gracias por leer, por compartir.
Bibliografía para hacer esta entrada;
Capital humano para a era da IA generativa
AI and Jobs: The good and bad news
Las empresas de selección de personal y el Reglamento de IA (Iniciativa interblogs)
Emotionally intelligent leader’s guide to boosting employee engagement
What does the public in six countries think of Generative AI in news?
Cómo usar la IA para potenciar la innovación empresarial
Generative AI in Practice: 100+ Amazing Ways Generative Artificial Intelligence is Changing Business and Society por Bernard Marr
The Top Generative AI Tools For Art And Design.
Las mejores herramientas para crear contenido educativo usando la IA – 2024
AI Music Generator – Official Website
7 Best AI Character Generators | 2024 Updated
7 Essential Open-Source Generative AI Models Available Today
5 of the best free AI image generators
Una enciclopedia de apps de IA creada por el MIT
ReWrite It.AI | Rewrite with Confidence: Enhance Your Writing with AI Technology
Taped AI: traduce y resume audios, imágenes y textos usando IA
Wordplus AI: asistente de escritura y generador de texto con IA
Seis herramientas de IA gratis en modo experto para texto, audio e imágenes
Scade, una forma de conectar cientos de herramientas de Inteligencia Artificial entre ellas
5 herramientas con IA para diseño web, creación de vídeos y más
50 herramientas de inteligencia artificial muy recomendadas
resumA.I. – The Best AI Resume Writing Assistant
Meet Lilli, our generative AI tool that’s a researcher, a time saver, and an inspiration
40+ cool AI tools you should check out (July 2023)
Las mejores herramientas de IA para potenciar una investigación académica.
+50 Mejores herramientas con Inteligencia Artificial
100+ AI Tools You Need to Know – by Misha da Vinci
Bibliografía para hacer esta entrada; y nos acompañará en las cuatro partes que forman estas entradas sobre inteligencia artificial y el futuro del trabajo en las organizaciones:
«Minds and Machines: The Future of Work and Organizations» de Wendell Wallach y Colin Allen.
How To Prepare For The Future Of Work
La inteligencia artificial y el futuro del trabajo: una perspectiva china
Inteligencia Artificial: el futuro del empleo
Impacto de la Inteligencia Artificial en las Empresas (PDF)
Inteligencia artificial: oportunidades y desafíos | Temas
Inteligencia artificial: retos, desafíos y oportunidades
La inteligencia artificial y el futuro del empleo
La tecnología y el futuro del trabajo
Trabajo Fin de Grado La Inteligencia Artificial en la sociedad
(PDF) El impacto de la Inteligencia Artificial en el trabajo
AVANCES Y DESAFÍOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia Artificial: un estudio de su impacto en la sociedad
Inteligencia Artificial: el futuro del empleo
Inteligencia artificial: qué aporta y qué cambia en el mundo …
El impacto de la Inteligencia Artificial en nuestra sociedad.
El Futuro del Trabajo y la IA Generativa (Pdf)
Study finds AI makes employers value soft skills more
[PDF] 2023-24 skills snapshot survey report
IA: ¿Oportunidad o riesgo para el empleo?
¿Serán las 3 leyes de la robótica suficientes para mantener segura a la humanidad?
[PDF] Ámbitos de la afectación de la IA en el mercado laboral y las habilidades
Worried an AI is going to take your job? Here’s how to stay relevant in the Generative AI era
Emerging technologies and trends impact radar for 2024
[PDF] Las principales tendencias tecnológicas estratégicas de 2024
[PDF] GenAI: Differentiating disruptors from disrupted
The work of creation in the age of AI
The future of Generative AI: 6 predictions everyone should know about
[PDF] GenAI and the Future of Work
¿Quién mandará en la Inteligencia Artificial?
Artículos relevantes:
Arntz, M., Gregory, T., & Zierahn, U. (2016). The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 189, OECD Publishing, Paris.
Bughin, J., Hazan, E., Lund, S., Dahlström, P., Wiesinger, A., & Subramaniam, A. (2017). Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier? McKinsey Global Institute.
Manyika, J., Chui, M., Miremadi, M., Bughin, J., George, K., Willmott, P., & Dewhurst, M. (2017). Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions in a Time of Automation. McKinsey Global Institute.
Hara, N. (2018). Artificial Intelligence and the Future of Work: Human-AI Symbiosis in Organizational Decision Making. Business Horizons, 61(4), 577-586.
Susskind, D., & Susskind, R. (2015). The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts. Oxford University Press. (Libro)
Autor, D. H., & Salomons, A. (2018). Is Automation Labor-Displacing? Productivity Growth, Employment, and the Labor Share. Brookings Papers on Economic Activity, Spring 2018, 1-54.
Hengst, S., & Hansen, L. (2017). The Impact of Artificial Intelligence on Labor Market Transitions and Future Employment. WZB Discussion Paper, No. SP II 2017-301.
Rouse, M. (2019). AI in the Workplace: Augmentation, Not Automation. Computer Weekly, July 2019.
Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2018). Notes from the AI Frontier: Applications and Value of Deep Learning. McKinsey Global Institute.
Libros relacionados:
Título: «The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies» – Año: 2014 Autor: Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee
Título: «A World Without Work: Technology, Automation, and How We Should Respond» – Año: 2020 Autor: Daniel Susskind
Título: «Humans Need Not Apply: A Guide to Wealth and Work in the Age of Artificial Intelligence» – Año: 2016 Autor: Jerry Kaplan
«Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI» de Paul R. Daugherty y H. James Wilson. (Libro)
«Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence» de Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb. (Libro)
«AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order» de Kai-Fu Lee. (Libro)
«The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power» de Shoshana Zuboff. (Libro)
«The Future of Work: Robots, AI, and Automation» de Darrell M. West. (Libro)
«The Fourth Industrial Revolution» de Klaus Schwab. (Libro)
«The Rise of the Robots: Technology and the Threat of Mass Unemployment» de Martin Ford. (Libro)
«AI and the Future of Work: How Humans and Robots Will Work Together» de Jerry Kaplan. (Libro)
Artículos académicos y estudios:
Título: «The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerization?«
Publicación: Technological Forecasting and Social Change – Año: 2017 Autor: Carl Benedikt Frey, Michael A. Osborne
Título: «Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets» Publicación: Journal of Political Economy – Año: 2020 Autor: Daron Acemoglu, Pascual Restrepo
Título: «The Rise of Robots and the Future of Work» Publicación: Journal of Economic Perspectives – Año: 2015 Autor: Martin Ford (PDF)
Recursos en línea e informes:
Título: «The Future of Jobs Report 2020» Publicado por: World Economic Forum – Disponible en: Future of Jobs Report
Título: «Artificial Intelligence, Automation, and the Economy» Publicado por: Executive Office of the President of the United States – Disponible en: White House Report (PDF)
Título: «AI and Future of Work: Will Humans Still Be Needed?» Publicado por: McKinsey Global Institute – Disponible en: McKinsey Report
The future of work: Understanding what’s temporary and what’s transformative
Future of Work
Building the AI-Powered Organization
3 Things AI Can Already Do for Your Company
AI Should Change What You Do — Not Just How You Do It
(PDF) Business Adoption of Artificial Intelligence
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The TED Interview: Kai-Fu Lee on the future of AI | TED Talk
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Photo credit: Imagen de Brian Penny en Pixabay
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