Examinemos los efectos de la IA en la dinámica del empleo, los requisitos competenciales y el surgimiento de nuevos puestos de trabajo.
Objetivos de aprendizaje
- Evaluar los efectos de la IA en diferentes sectores laborales
- Identificar competencias clave
- Desarrollar estrategias para adaptar competencias en la era de la IA
- Explorar estrategias para la orientación profesional
Introducción
Adoptando la IA: moldeando el futuro de la fuerza de trabajo europea
La Unión Europea se encuentra al borde de una revolución tecnológica que promete transformar, impulsada por la Inteligencia Artificial (IA), la naturaleza de la fuerza laboral europea. Con los avances en la tecnología de IA acelerándose a un ritmo sin precedentes, la fuerza laboral europea enfrenta tanto oportunidades como importantes desafíos a corto y medio plazo. A medida que la integración de la IA se vuelve un recurso cada vez más frecuente en todas las industrias, desde la manufactura hasta los servicios, las competencias necesarias para progresar en el mercado laboral están experimentando una profunda evolución. Estos cambios no solo afectarán la naturaleza del trabajo en sí, sino que también requerirán una reevaluación de los paradigmas de educación y formación para garantizar que los trabajadores europeos sigan siendo competitivos en una economía global impulsada por la IA.
¿Cómo afecta la IA a la demanda de empleo?
Para comprender los cambios presentes y futuros que la IA o cualquier forma de automatización implementarán en el mercado laboral es preciso considerar tres conceptos interrelacionados:
Para comprender los cambios presentes y futuros que la IA o cualquier forma de automatización implementarán en el mercado laboral es preciso considerar tres conceptos interrelacionados
En el contexto de la IA, la automatización se refiere al proceso mediante el cual las máquinas asumen algunas o todas las tareas que normalmente realizan los humanos en un empleo. De acuerdo con la investigación de D.Autor (2022), la automatización puede ocupar desde tareas simples y repetitivas hasta otras más complejas, habilitadas por los avances en inteligencia artificial y robótica. Precisamente, datos empíricos de Estados Unidos y Europa sugieren que los empleos en mayor riesgo de automatización a menudo son los situados en el medio de la jerarquía ocupacional, como oficios cualificados. Entre estos, los trabajos implicados en tareas que siguen conjuntos de reglas explícitas tienen más probabilidades de ser automatizados. Aunque estas tareas pueden ser relativamente complejas, pueden replicarse mediante programas informáticos. Por ejemplo:
- Auxiliares de entrada de datos : las tareas que implican la entrada y el procesamiento de datos pueden automatizarse mediante soluciones de software.
- Operadores/as de maquinaria en fábricas: las tareas rutinarias en las líneas de montaje podrían automatizarse con robótica y maquinaria.
- Cajeros/as: los sistemas de pago automatizados en entornos minoristas pueden reducir la necesidad de cajeros/as humanos/as.
- Asistentes administrativos/as: el software de automatización puede realizar tareas como programar citas, administrar correos electrónicos y generar informes, lo que reduce la necesidad de trabajo administrativo manual.
Por el contrario, empleos altamente cualificados que requieren pensamiento abstracto y competencias interpersonales, como la gerencia, son menos susceptibles a la automatización. Algunos otros trabajadores menos cualificados también estarán a salvo de la automatización, como los camareros y camareras o los limpiadores y limpiadoras. Estos roles implican tareas que no pueden reducirse fácilmente a reglas explícitas para su replicación mecánico-electrónica, pero que probablemente sufrirán algunos cambios (que podrían requerir algunas competencias en IA):
La potenciación implica el uso de IA y tecnología para complementar las tareas realizadas por los trabajadores humanos, aumentando así su productividad y eficiencia. En lugar de reemplazar por completo a los empleados, las máquinas trabajan junto con los humanos para mejorar sus capacidades y desempeño en diversas tareas y roles. Por ejemplo:
- Técnicos de laboratorio médico : la automatización puede contribuir al análisis de datos y al procesamiento de muestras, permitiendo a los técnicos centrarse en tareas más complejas.
- Técnicos automotrices : las herramientas de diagnóstico de IA pueden aumentar las capacidades de los técnicos para diagnosticar problemas de vehículos con precisión.
- Electricistas : las herramientas de realidad aumentada (AR) pueden ayudar a los electricistas a visualizar diagramas de cableado y solucionar problemas de sistemas eléctricos.
- Mecánicos de carrocería de automóviles: las herramientas de realidad aumentada pueden superponer instrucciones y diagramas de reparación de vehículos dañados, ayudando a los técnicos en procesos de reparación complejos.
De acuerdo con Autor, D., Salomons, A. y Seegmiller, B. (2021) los avances tecnológicos no ocurren de forma aislada; crean nuevas tareas y empleos. Esto conduce a un efecto denominado “restitución de tareas", en el que surgen nuevos trabajos o tareas junto con la automatización, lo que lleva a la aparición de nuevos requisitos competenciales. La evidencia muestra que, en efecto, la tecnología crea nuevas formas de empleo: alrededor del 60% del empleo en EE. UU. en 2018 correspondía a puestos que no existían en 1940. Por ejemplo:
- Gerentes de construcción: las tecnologías emergentes en la construcción pueden crear nuevas tareas para los gerentes de proyectos, como supervisar la integración de sistemas de automatización o coordinar estudios con drones para inspecciones del sitio.
- Instaladores de paneles solares: la restitución de tareas podría ocurrir con la aparición de nuevas tecnologías en energías renovables, creando una demanda de profesionales de FP para instalar y mantener sistemas de paneles solares.
- Técnicos en energías renovables: a medida que crecen las industrias de energías renovables, los profesionales de FP observarán un aumento de demanda en nuevas tareas relacionadas con el mantenimiento y servicio de turbinas eólicas, paneles solares y otras tecnologías verdes.
- Especialistas en ciberseguridad: a medida que la tecnología evoluciona, pueden surgir amenazas emergentes que exhorten a los profesionales de la ciberseguridad a analizar e implementar las nuevas tendencias en ciberseguridad .
Mientras que el efecto de restitución sea más intenso que el de automatización, la demanda laboral aumentará. Sin embargo, no hay consenso sobre el alcance de estos cambios:
● Un informe reciente realizado por el Institute for Public Policy Research (IPPR) concluyó que el Reino Unido se enfrentaba a un momento decisivo en la implementación de IA Generativa: si bien una primera ola ya estaba en marcha, una segunda ola, en la que se espera que las empresas integren IA en sus procesos con mayor profundidad, abriría una etapa en la que se sugiere que hasta el 59 por ciento de las tareas realizadas por trabajadores humanos podrían ser vulnerables a ser automatizadas por IA de no producirse ninguna intervención, siendo las mujeres y los jóvenes los más propensos afectados, ya que es más probable que ocupen dichos empleos.
● Sin embargo, según Acemoglu, D. y Restrepo, P. (2020), cuando los cambios tecnológicos, como los impulsados por la IA, dan como resultado un crecimiento limitado de la productividad, la creación de empleo también puede debilitarse. Algunas economías occidentales han experimentado este problema recientemente. Las tareas automatizadas hasta ahora han dado lugar a un crecimiento de la productividad relativamente débil, limitando el efecto de reinstalación y, por tanto, impactando la creación de empleo.
Abordando las brechas competenciales del futuro
Según el Plan Coordinado de la UE sobre la Inteligencia Artificial y CEDEFOP , se espera que la IA y la digitalización tengan un impacto significativo en la demanda de competencias, por lo que será necesario realizar una adaptación de competencias y capacitación debido a estos cambios.
A medida que las tecnologías de IA siguen avanzando e integrándose en diversas industrias, los trabajadores deberán adaptarse y adquirir nuevas competencias para seguir siendo competitivos en el mercado laboral. La expansión de la digitalización en los mercados laborales ofrece marcadas oportunidades de transformación de los empleos y los modelos de negocio. Sin embargo, a medida que aumenta la demanda de competencias digitales, incluidas las de inteligencia artificial, existe el riesgo de que se produzca una brecha de competencias digitales en los mercados laborales de la UE. Aunque ya existe una gran demanda de competencias digitales avanzadas -cruciales para los empleos de cuya demanda se espera un crecimiento significativo en la próxima década-, alrededor del 33% de los trabajadores de la UE ya corren el riesgo de sufrir brechas de competencias digitales. Este cambio en el panorama de las competencias subraya la importancia de la educación y la formación a la hora de preparar a la fuerza laboral europea para una economía impulsada por la IA.
Algunas de las competencias que los trabajadores deberán aprender debido a la IA:
Para mejorar aún más la eficacia de la orientación profesional para los estudiantes de FP, tenemos que considerar las siguientes adiciones y modificaciones:
Itinerarios personalizados: Utiliza análisis avanzados para crear itinerarios profesionales personalizados para los estudiantes. Ponderando los datos sobre competencias, intereses personales y objetivos profesionales individuales, los itinerarios formativos pueden ofrecer orientación personalizada que se alinee tanto con las aspiraciones de los estudiantes como con las necesidades del mercado. Este enfoque personalizado garantiza que cada estudiante reciba el apoyo específico para maximizar su potencial y éxito en el mundo laboral.
Plan de estudios adaptativo: Desarrollar un plan de estudios adaptativo que evolucione con los avances tecnológicos y los cambios del mercado. Colabora con expertos de la industria y partes interesadas para revisar y actualizar periódicamente los programas educativos, garantizando que sigan siendo relevantes y alineados con los estándares actuales de la industria. Un plan de estudios adaptable permite a los estudiantes adquirir competencias demandadas y mantenerse a la vanguardia en industrias en rápida evolución.
Asociaciones estratégicas: Establecer asociaciones estratégicas con empresas locales y líderes de la industria. La colaboración con los empleadores permite obtener información valiosa sobre las necesidades de la industria de tal forma que puedan adaptar su oferta en consecuencia. Estas asociaciones pueden conducir a la creación de programas de capacitación especializados, aprendizajes y oportunidades de pasantías que brinden a los estudiantes experiencia práctica y un camino directo hacia el empleo. Además, asociarse con líderes de la industria pueden brindar a los estudiantes información exclusiva sobre las tendencias, las mejores prácticas y las trayectorias profesionales del sector, mejorando su preparación profesional general.
Perspectivas de la industria: Integra datos del mercado laboral en tiempo real en los programas de orientación profesional. Al incorporar las tendencias actuales de la industria y las demandas de competencias, los estudiantes pueden obtener información valiosa sobre oportunidades emergentes y tomar decisiones informadas sobre sus trayectorias profesionales. El acceso a información actualizada permitirá a los estudiantes anticipar sus futuras perspectivas laborales y adaptar su formación en consecuencia.
En general
La llegada de la Inteligencia Artificial al mercado laboral implica una profunda transformación que requiere un cambio en la orientación que se brinda a los estudiantes y futuros trabajadores. La automatización de determinados trabajos, especialmente los que implican tareas rutinarias, es una realidad. Sin embargo, la IA también mejora y crea nuevos roles que requieren competencias interpersonales y de pensamiento abstracto más complejos. La adaptabilidad, el aprendizaje continuo, el razonamiento ético, la alfabetización en datos y las competencias técnicas son cada vez más importantes. Equilibrar la automatización y el aumento del trabajo, adaptarse a los desajustes de competencias y considerar las implicaciones éticas y sociales de la IA en el lugar de trabajo son aspectos cruciales de esta transformación. Este cambio no se trata solo de la evolución de los empleos sino también de cómo nos preparamos y nos adaptamos a estos cambios. Preparar a la fuerza laboral para una economía impulsada por la IA es un esfuerzo integral que involucra a educadores, autoridades políticas, empresas y trabajadores.
