Llevamos ya algunos años presenciando la revolución protagonizada por la inteligencia artificial generativa, en medio de grandes debates sobre el papel que desempeña en la creación de contenidos “típicamente humanos” (fotografía, poesía y literatura, recetas o programas informáticos). ¿Cuál es el escenario actual? ¿Qué papel desempeña el análisis de datos?

Sin embargo, la inteligencia artificial generativa todavía dista de ser la revolución en automatización que anunciaron los expertos hace más de diez años, recordemos el estudio de Carl Benedict Frey, donde se anunciaba que entre el 47 y el 50 por ciento de los actuales esquemas de trabajo serían reemplazados por soluciones en IA. Lo que observamos en la actualidad es el lento desplazamiento de empleos que no demandan alta cualificación, por ejemplo, todo aquel complejo submundo aparecido en los Call Center.

En gran parte, estamos viendo transformaciones impulsadas por el aprendizaje automático, uno de los auténticos protagonistas de las industrias digitales y las economías enfocadas a los datos, de hecho, el aprendizaje automático es un interés del primer orden en el Máster en Big Data y Data Science de la UNED, la principal formación superior en la materia del mercado formativo español.

AUTOMATIZACIÓN

El propio profesor Frey ha explicado en distintas ocasiones que la inteligencia artificial generativa todavía no es el horizonte de gran automatización laboral del que se hablara hace algunos años. Uno de los centros de estos desarrollos y discusiones, que se tocan con diversas fronteras de las ciencias sociales, es la pregunta sobre la relación entre inteligencia artificial, creatividad e interacción social compleja. Al parecer, la IA avanza sustancialmente, pero por ahora solo puede imitar superficialmente el comportamiento humano.

En términos económicos y productivos, ¿qué debería interesarnos? Entre otras cuestiones, que los avances actuales no necesariamente gravitan sobre el potencial reemplazo de empleos poco cualificados, sino que avanzan hasta sectores que exigen preparación técnica y esfuerzo creativo humano, precisamente, como la creación de contenidos. Es decir, aunque la inteligencia artificial generativa no es la gran revolución de la automatización, sí está afectando empleos cualificados, aunque sus límites son todavía algo difusos e incluso rudimentarios. Estas nuevas tecnologías han venido a recrudecer la competencia que existe para posicionar contenidos de calidad en la propia red.

Todavía no estamos en un momento de total sustitución de puestos de trabajo, pero es fundamental considerar el riesgo de muchos cuadros profesionales que en unos años podrían caer en la irrelevancia productiva.

Ante la evidencia de que no llegará ningún escenario de reversión tecnológica, ¿que pueden hacer profesionales y directivos (jefes de equipo, coordinadores de proyecto o personal técnico en tareas de gestión)? Sin lugar a duda, ante situaciones de tan extrema competencia, es fundamental nuevas pautas culturales, donde la formación avanzada en las herramientas y metodologías involucradas en el Big Data y el Data Science enfocadas al análisis de datos tiendan a universalizarse en todos los sectores.

Es una situación ciertamente parecida al momento en que múltiples tareas relacionadas con el manejo de información y la gestión diaria pasaron a realizarse a través de tecnologías informáticas, muy pronto todas las competencias y habilidades necesarias se entendieron parte inherente de todos los trabajos y todos los campos del conocimiento. Aunque el análisis de datos no se parece en complejidad a utilizar procesadores de texto, hojas de cálculo o correo electrónico, llegará el momento en que las nociones sobre el mismo tengan que formar parte de los valores curriculares de financieros, profesionales de los seguros, publicistas, agentes turísticos, abogados, psicólogos o sociólogos.

En efecto, el Big Data y el Data Science enfocados al análisis de datos ya no es una cuestión que importe solo a economistas, informáticos o estadísticos. En otras palabras, podemos estar bastante seguros y seguras de que empleos como teleoperador, conductor, ciertos operarios de maquinaria o tareas de almacenamiento y reparto serán reemplazadas por soluciones en inteligencia artificial, pero los avances que estamos viendo hacen pensar que muchas funciones de alta dirección, análisis, gestión y decisión podrían ser desplazadas en los próximos años.

Naturalmente, si usted es un profesional en el centro del esfuerzo tecnológico de una empresa será mucho más difícil recortar sus funciones. Es muy distinto ser desplazado por el avance tecnológico a convertirse en cuadro productivo necesario por saber exactamente cómo utilizar el análisis de datos en el aumento de la productividad y las ventajas competitivas.

Y no olvidemos una cuestión fundamental, las industrias digitales y las economías apoyadas en los datos no tienen implicar pérdidas de derechos o mayores umbrales de explotación. Al contrario, lo que múltiples voces expertas argumentan, es que las metodologías y herramientas Big Data y Data Science pueden conducirnos a modelos sociales que reinventen el bienestar, la seguridad y las perspectivas sobre el futuro.

Por supuesto, las cuestiones anteriores son centrales cuando hablamos de instituciones como una universidad pública, de ahí el esfuerzo protagonizado en formación superior para análisis de datos de la Universidad Nacional de Educación a Distancia - UNED.

Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED (séptima edición):

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