Inteligencia artificial: Porqué las máquinas no nos dejarán desempleados

Cuando se trata del potencial de la inteligencia artificial (IA), muchos piensan en términos generales: “De la misma manera en que la electricidad transformó prácticamente todo hace 100 años, me cuesta pensar en una industria que la inteligencia artificial no pueda transformar en los próximos años”, dijo el científico informático Andrew Ng. Ng dirigió proyectos de investigación sobre IA en los mayores buscadores del mundo, Baidu y Google, y creó un fondo de inversión de IA.

Sin embargo, existe una diferencia respecto a las revoluciones tecnológicas anteriores: el miedo a perder el trabajo afecta también a trabajadores cualificados. En el caso de los responsables financieros, por ejemplo, casi la mitad (47%) teme perder su trabajo debido a la inteligencia artificial. Este es el resultado arrojado por el estudio “European Payment Practices” en 2019. El proveedor de servicios financieros EOS encuestó a un total de 3.400 expertos de 17 países, entre otros aspectos, sobre cómo creen que la inteligencia artificial afectará en la gestión de las reclamaciones de su empresa.

“Aquellos que asocian inmediatamente la IA con el hombre contra la máquina, suele carecer de la información básica necesaria. La sensibilización es la única forma de contrarrestar esto”, afirma Joachim Göller, director del Center of Analytics de EOS Group. Él y su equipo trabajan en soluciones de IA que ayudan a EOS en la gestión de las reclamaciones. “Las personas conseguirán reducir al mínimo la tasa de error en la gestión de las reclamaciones con la ayuda de la inteligencia artificial. Al menos el 30% de los responsables financieros también lo ve así”.

Quien sea capaz de usar la IA correctamente, en el mejor de los casos mejorará su competitividad y permitirá que sus empleados asuman tareas más interesantes. En EOS, por ejemplo, los equipos de recuperación usan la inteligencia artificial en casos rutinarios, para poder concentrarse mejor en los clientes cuyos casos sean más complejos. También otros sectores liberan a su personal especializado de los procesos estándares. La empresa finlandesa de software Basware, por ejemplo, ha desarrollado un asistente virtual que responde preguntas cotidianas en el departamento de compras. Y SEB Bank en Suecia reduce la carga de trabajo de su departamento de asistencia informática con Amelia, la asistente virtual inteligente de la empresa IPsoft.

“En primer lugar, la empresa debería hacerse una idea de dónde exactamente la IA podría automatizar procesos sencillos, y dónde podría simplificar los complejos”, afirma Goossens. Ya en este punto, muchas empresas constatan que carecen de la base más importante para introducir sistemas de autoaprendizaje: la calidad y volumen de datos necesarios para alimentar los algoritmos. “Por lo general, las empresas carecen de ingenieros de datos”, dice Goossens, es decir, expertos que se ocupen de que los datos estén bien estructurados y almacenados de forma centralizada. Esto supone un desafío para las empresas en las que los departamentos todavía siguen trabajando con diferentes sistemas informáticos y bases de datos separadas.