El MIT acaba de publicar un nuevo artículo titulado “The Iceberg Index” que presenta un nuevo marco para comprender el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en el contexto del mercado laboral.
El Problema: El “Punto ciego” de la economía de la IA
Según los investigadores, nos encontramos en punto ciego ya que somos incapaces de comprender la dimensión del futuro impacto de la IA por varias razones
- Insuficiencia de métricas tradicionales: Las métricas tradicionales como el empleo o el PIB solo miden los resultados después de que ocurre una disrupción, y no son conscientes de lo que GenAI puedo hacer.
- Efectos en cascada: La IA está reconfigurando el mercado laboral con efectos en cascada que se extienden más allá de los sectores principales de impacto, como el tecnológico. Estos efectos secundarios (en logística, cadenas de suministro, etc.) no son visibles para los sistemas de planificación actuales.
La solución: Project Iceberg y el Iceberg Index
Los investigadores han analizado el mercado laboral de EEUU mediante modelos de grandes poblaciones, desarrollando una especie de gemelo digital de dicho mercado, y desarrollado una métrica principal: Iceberg Index.
Los hallazgos encontrados
El análisis revela una exposición de la fuerza laboral por GenAI mucho mayor de lo que pensamos o intuimos. El informe distingue entre dos componentes de la exposición a la IA, utilizando la analogía del iceberg:
- La punta del iceberg (Surface Index). Este es el riesgo visible y menor, concentrado en la adopción de IA en el sector tecnológico (como el desarrollo de software o tareas de programación). Representa una pequeña porción del total de la exposición salarial, y geográficamente se concentra en los principales hubs de tecnología.
- La masa oculta (Iceberg Index): Este componente es la exposición técnica masiva generada por la automatización cognitiva, que es la capacidad de la IA para realizar tareas intelectuales y administrativas (servicios financieros, back-office o gestoría). Esta exposición es cinco veces mayor en valor salarial que la punta y, crucialmente, está distribuida de manera uniforme en todas las geografías, ya que estos trabajos de oficina existen en toda la economía.
Medidas para mitigar el impacto de GenAI
Esta metodología de trabajo permite a los gobiernos probar programas de formación bajo diferentes escenarios de madurez y adopción tecnológica para anticipar las consecuencias de la IA.
Dichas políticas deben ajustarse a la realidad de la economía de la IA, que se extiende mucho más allá del sector tecnológico visible. Las acciones sugeridas por el informe incluyen:
- Reorientar inversiones en infraestructura y formación: El informe enfatiza la necesidad de una proyección más precisa de los rendimientos de los programas de capacitación (training), la infraestructura y los incentivos. Esto implica dirigir las inversiones hacia las áreas (ocupaciones y regiones) que la automatización cognitiva expone de forma masiva (la “masa oculta” del iceberg).
- Actualizar proyecciones de empleo: Recalibrar las suposiciones tradicionales sobre el “multiplicador de puestos de trabajo” (ejemplo: un trabajo de construcción crea 1.8 trabajos aliados) para el mundo de la IA. Esto se debe a que la automatización o el aumento de las funciones de apoyo cognitivo cambiarán la forma en que se propagan los efectos indirectos en la economía.
- Identificación de oportunidades estratégicas: Resaltar dónde la adopción de la IA puede fortalecer a los trabajadores en lugar de desplazarlos. El informe sugiere que la IA puede aumentar las capacidades humanas, como automatizar la administración en la atención médica para liberar a las enfermeras y que puedan dedicar más tiempo a la atención directa al paciente, aliviando la escasez y mejorando la calidad.
El Enfoque en el AUMENTO DE LAS CAPACIDADES como estrategia
El informe del MIT no solo advierte sobre el desplazamiento, sino que aboga por el aumento de las capacidades cognitivas humanas:
- Pasar de la automatización al aumento: La IA puede encargarse de la parte “cognitiva automatizada” (procesar grandes datos, gestionar tareas administrativas repetitivas), liberando a los humanos para las habilidades que cultiva el ICAU: creatividad, pensamiento crítico, resolución compleja de problemas y juicio ético.
- Ejemplo de impacto (Salud): El informe usa el ejemplo de la automatización de la administración en el sector de la salud para liberar a las enfermeras para que se centren en la atención directa al paciente. El ICAU capacita a los trabajadores para que asuman estos roles de mayor valor y contacto humano, después de que la IA se encargue de las tareas de bajo nivel.
ICAU, Instituto de Cognición Aumentada
ICAU ataca justamente la evidencia encontrada por el MIT de la necesidad de aumentar las capacidades cognitivas de las personas, verdadero valor estratégico para su futuro profesional.
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