El lanzamiento de GPT-4 inundó Internet con conversaciones sobre el futuro del trabajo y despertó temores y esperanzas arraigados sobre el uso generalizado de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo.
Y eso es comprensible, ya que las personas están haciendo una gran cantidad de cosas con GPT-4, desde diseñar componentes de aplicaciones y crear aplicaciones simples hasta convertir bocetos en sitios web funcionales.
En este punto, dos perspectivas distintas están emergiendo.
Por un lado, están aquellos que creen que la IA eventualmente reemplazará a los humanos en muchos trabajos, lo que provocará un desempleo y un desplazamiento laboral generalizados.
Por otro lado, algunos piensan que la IA complementará el trabajo humano, generando nuevas oportunidades laborales que desatarán nuestro potencial creativo.
De cualquier manera, una cosa es segura: los modelos de IA se están volviendo terriblemente buenos y adquirir habilidades que los complementen puede ser una buena inversión profesional.
Con eso en mente, investigamos las habilidades complementarias clave que los trabajadores administrativos necesitan desarrollar para sobrevivir y prosperar en la era naciente de la inteligencia artificial.
1. Comunicación
Hay dos razones por las que las buenas habilidades de comunicación complementan a la IA.
En primer lugar, la comunicación es esencial para escribir prompts efectivos que la IA convertirá en resultados (como texto, imágenes, diseños o código).
Los buenos prompts reducen el tiempo necesario para lograr resultados óptimos y ayudan a ajustar los presupuestos para los productos de IA (que pueden aumentar fácilmente debido a prácticas de prompts deficientes).
Por lo tanto, para usar la IA de manera más efectiva, escribir prompts concisos y descriptivos es una ventaja.
En segundo lugar, se necesitan buenas habilidades de comunicación para explicar los conceptos y resultados de la IA a las partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas.
En resumen, mejorar sus habilidades de comunicación permitirá mejores interacciones con la IA y lo ayudará a explicarlas de manera simple y efectiva a cualquier otra persona.
2. Análisis e interpretación de datos
Si bien esto puede parecer bastante obvio, es importante estar muy bien informado sobre los prompts que alimenta a la IA y poder analizar los resultados que obtiene a cambio.
La IA no está aquí para resolvernos los misterios del universo (al menos por ahora), sino para acelerar drásticamente una serie de tareas.
Y para que eso suceda, entender lo que estamos haciendo y por qué sigue siendo un requisito básico.
El análisis de datos y la IA son complementarios porque el análisis de datos implica comprender e interpretar datos para obtener información y tomar decisiones informadas.
En otras palabras, no tiene sentido resolver tareas más rápido si no sabe qué tipo de tareas está resolviendo o por qué.
3. Verificación de hechos
Si bien la IA ha verificado automáticamente los hechos durante varios años, todavía se necesitan verificadores de hechos para la determinación final de la veracidad de la información.
Esto se debe a que el contexto y los matices de la información pueden ser lo suficientemente sutiles como para que solo pueda ser interpretada por una persona capacitada y bien informada.
Gracias a la increíble capacidad de la IA para producir diferentes tipos de contenido escrito, se puede decir que muchos profesionales (desde periodistas hasta abogados y blogueros) pasarán a ocupar puestos de verificación de hechos, donde su conocimiento del tema será fundamental para evaluar la resultados de la IA.
Al mismo tiempo, es probable que la IA se convierta en parte de un ciclo de retroalimentación: no solo podrá producir contenido, sino también analizar el contenido producido por humanos en busca de errores.
4. Pensamiento crítico y resolución de problemas
El pensamiento crítico es una habilidad complementaria a la IA, ya que permite a las personas evaluar los resultados generados por los algoritmos y modelos de IA de manera reflexiva y diferenciada.
Sí, la IA puede procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y hacer predicciones con un alto grado de precisión, pero no es una IA sensible similar a la humana y, como tal, no tiene la capacidad de producir un pensamiento independiente y una evaluación crítica.
Con habilidades de pensamiento crítico, las personas pueden examinar y evaluar las suposiciones y limitaciones de los modelos de IA, considerar explicaciones o hipótesis alternativas y evaluar los posibles riesgos y beneficios de los resultados generados por la IA.
5. Automatización
Hay dos razones por las que la automatización es una de las habilidades complementarias de IA más interesantes que puede obtener.
Primero, puede capacitarse para convertirse en un experto en automatización ahora mismo, sin necesidad de esperar.
En segundo lugar, la automatización es la forma más fácil y directa de multiplicar el poder de la IA en una dimensión completamente nueva.
Por ejemplo, si es un escritor que usa IA, también puede confiar en GPT para acelerar el proceso de producción de una publicación de blog.
Pero al agregar automatización a la mezcla, puede acelerar la producción de cientos de publicaciones de blog automáticamente en lugar de hacerlo uno a la vez.
Las plataformas de automatización como Make te permiten escalar la inteligencia artificial y convertirla en una fábrica de contenido capaz de producir contenido para redes sociales, publicaciones de blog, respuestas de atención al cliente, contenido web y contratos, entre otros resultados.
Conclusión: Desarrollar una fuerza de trabajo «humana más máquina»
La idea detrás del empoderamiento en la era de la IA está en línea con una cosmovisión optimista en la que la IA se usa para aumentar la inteligencia humana en lugar de antagonizarla o reemplazarla por completo.
Cuando la IA y los humanos se involucran en una asociación complementaria en la que el rendimiento general de un equipo humano y de IA es mayor que sus capacidades individuales, estamos ante nada menos que el surgimiento de la inteligencia general.
Para llegar a ese punto, necesitaremos comprender la IA y aprender a aprovecharla al máximo. Y para eso, el camino es la formación.
Este artículo fue escrito por Martin Etchegaray Content Manager y Senior Editor de Make y Babel-Team tradujo este contenido al portugués y al español para su red de lectores.
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