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Si tienes maestría, tienes más que automatizar con AI generativa

Actualizado: 6 sept 2023

Históricamente, la tecnología ha sido adoptada en diversas industrias para sustituir la intervención humana en tareas más básicas y operativas. Por ejemplo, en las primeras olas de automatización, las máquinas tomaron tareas físicas repetitivas y luego empezaron a tomar tareas físicas más impredecibles. También diversos softwares han sido adoptados recientemente con el auge del big data para ejecutar tareas repetitivas relacionadas a recolectar y procesar datos. Hasta ahora, estas tareas automatizables eran más comunes en los trabajadores de primera línea y en el personal con menor nivel educativo. Y digo hasta ahora, porque justamente eso cambió con la inteligencia artificial generativa, que vino a automatizar más tareas en el personal con mayor nivel educativo. Esta es una particularidad muy importante de la inteligencia artificial generativa, pues cambia las reglas de juego y hace más equitativo el impacto de la inteligencia artificial en nuestra sociedad.

Para profundizar sobre tareas repetitivas y categorías de automatización, les dejo un artículo que habla sobre herramientas de no-code y AI te ayudarán a automatizar tareas para ser más feliz en el trabajo

Mckinsey tiene un centro de investigación que ya tiene varios años midiendo cuánto podemos automatizar con IA para aumentar nuestra productividad. Antes de compartir sus indicadores principales con ustedes, quiero aclarar que lo que miden es la automatización potencial de tareas, no de trabajos, no de cantidad de personas reemplazables. Además, va a tomar varias décadas llegar a esos estimados, sabiendo que en algunas industrias y países va a suceder más pronto. Será más rápido en los países donde la mano de obra es más costosa. Esto quiere decir que en LATAM, por las circunstancias económicas y sociales que suelen ser desventajosas, en este caso nos dan algo de ventaja. Tenemos más tiempo para prepararnos. En ese tiempo tenemos la gran responsabilidad de re-entrenarnos y ayudar a otros a re-entrenarse, para que podamos ejercer tareas más estratégicas y productivas con el tiempo que vamos a liberar al delegar tareas a la IA.



Ahora sí. Veamos los indicadores claves y cómo cambian con la IA generativa. Mckinsey en el 2017 indicaba que teóricamente un 50% de las tareas que ejecuta la fuerza laboral eran automatizables. Predecían que este nivel de automatización se iba a alcanzar alrededor del año 2055 y que los más afectados iban a ser las personas con menor nivel educativo. Según sus datos, 51% de las tareas del personal con secundaria eran automatizables con IA, mientras que 28% de las tareas del personal con maestría eran automatizables con IA.


Pero eso cambia con la IA generativa, que viene a automatizar tareas que antes no eran automatizables con las tecnologías anteriores. Tareas relacionadas a la experiencia, al conocimiento y a relacionarse con otras personas en conversaciones complejas ahora se pueden delegar a programas con IA generativa. Ahora investigadores pueden consultar mayores fuentes de conocimiento y llegar más rápido a lo que necesitan con programas como Chat GPT o Bard. Departamentos de R&D en farmacéuticas ya están usando estos modelos para desarrollar medicinas por ejemplo. La IA generativa también permite que personal con menos experiencia pueda consultar por medio de un AI bot privado la base de conocimiento de la empresa, que antes solía estar principalmente en los cerebros o archivos de los gerentes con más experiencia. Esto es algo que varios bancos ya están haciendo para servir mejor a sus usuarios y Microsoft ya lo ofrece abiertamente a sus clientes, asegurando privacidad de la data. La IA generativa también permite que el personal de ventas o asistencia al cliente de una empresa pueda tener a la mano información detallada de sus productos, consultable con un AI bot propio que se pueden alimentar con los manuales de esos productos. Esto es posible a muy bajo costo, con herramientas no-code como Meet Cody o Chat Thing, las cuales recomiendo usar solo con data pública dado que son muy nuevas.


🤖 REPORTE DE MCKINSEY

Es por esto que los indicadores antes compartidos cambian considerablemente en el reporte que Mckinsey acaba de compartir en Junio del 2023, titulado “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier”. En este reporte, indican que la IA generativa tiene el potencial de automatizar un 29% de las tareas del personal con maestría, mientras que solo puede automatizar un 13% de las tareas del personal con estudios de secundaria. Estos porcentajes se agregan a los estimados anteriores. En el 2017, un 28% de tareas del personal con maestría eran automatizables con IA. Ahora, con IA generativa, este estimado se eleva a un 57%. En el 2017, un 51% de tareas del personal con secundaria eran automatizables con IA. Ahora, con IA generativa, este estimado se eleva a un 64%. Cómo ven, los números se acercan, haciendo más equitativo el impacto que la IA puede llegar a tener en el trabajo y en nuestra sociedad.


En general, ahora Mckinsey estima que más de un 60% de las tareas son automatizables con IA. Está en nuestras manos hacer que ese impacto sea más positivo que negativo. Cómo todo gran cambio tecnológico, como la electricidad, el internet o la nube, suelen alarmar en un inicio, pero luego nos damos cuenta que nos permiten evolucionar. Los humanos tenemos la posibilidad de alcanzar una nueva frontera de productividad y de satisfacción laboral con la inteligencia artificial.


Por cierto, si aún no sabes cuántas horas puedes ahorrar automatizando tareas y que proyectos de automatización puedes utilizar en tu área, te invitamos a utilizar de manera gratuita nuestra Kalculadora 👇


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