Un informe del BID estima que la adopción generalizada de inteligencia artificial podría elevar en 5,1% el PIB de América Latina y el Caribe en una década. Sin embargo, advierte que la capacidad de los trabajadores para desplazarse hacia empleos en expansión será determinante: con movilidad laboral, los salarios podrían aumentar hasta 5,3%; sin ella, podrían caer hasta 20,9%.

La inteligencia artificial promete aumentar la productividad y abrir nuevas oportunidades de crecimiento para América Latina, pero sus beneficios no necesariamente llegarán de la misma manera a todos los trabajadores. La capacidad de las personas para adquirir nuevas competencias y transitar hacia ocupaciones en expansión aparece como uno de los factores que podrían determinar quiénes se benefician de esta transformación y quiénes quedan rezagados.

Las estimaciones preliminares del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) muestran la magnitud del desafío. Mientras una adopción generalizada de IA, acompañada de efectos significativos sobre la productividad laboral, podría elevar en 5,1% el PIB regional al cabo de una década, una adopción limitada lo incrementaría apenas 0,3%. Pero el organismo introduce otra variable decisiva: la capacidad de los trabajadores para desplazarse hacia las áreas laborales que crecerán con la transformación tecnológica.

Más que aprender a usar la IA

Para María Jesús Brown, directora académica del Diplomado en Aprendizaje y Talento para la Transformación Organizacional, el problema es que buena parte de la preparación actual continúa concentrándose en el manejo de nuevas herramientas y no necesariamente en cómo cambiará el trabajo.

“Enseñar a usar una herramienta de IA es alfabetización digital, pero preparar a las personas para realizar un trabajo distinto implica entender qué tareas cambian o se automatizan, cuáles se potencian con la IA y qué nuevas habilidades van a requerir las personas en ese nuevo rol”, explica.

El desafío adquiere mayor complejidad considerando la velocidad con que evoluciona la propia tecnología. Para Brown, aprender a utilizar una determinada herramienta puede resultar insuficiente en un entorno en el que estas cambian constantemente. Por eso, plantea que la capacidad de aprender, desaprender y reaprender con rapidez –lo que denomina “aprendibilidad”– será una competencia central para sostener la empleabilidad.

A ella suma la alfabetización en IA acompañada de juicio crítico y ética, además de capacidades humanas como la adaptabilidad, flexibilidad, empatía, creatividad, conexión, visión y liderazgo. La pregunta, entonces, comienza a desplazarse desde qué herramientas deberían aprender a utilizar los trabajadores hacia qué capacidades necesitarán para desenvolverse en empleos que también están siendo rediseñados por la tecnología.

Pascal Cáceres, director académico de la Formación Profesional en IA Aplicada a la Gestión del Talento, advierte que el crecimiento de la productividad no garantiza por sí solo que sus beneficios alcancen de igual manera a los trabajadores.

“La IA puede aumentar la productividad y hacer crecer la economía, pero no daría por hecho que sus beneficios se distribuyan automáticamente entre los trabajadores”, señala.

A su juicio, algunos cargos y competencias perderán demanda mientras otros la incrementarán. Si las personas no pueden desplazarse o reconvertirse hacia esas nuevas oportunidades, podrían coexistir una mayor productividad, escasez de determinadas competencias y trabajadores con mayores dificultades de inserción laboral.

El desafío también está dentro de las empresas

La adaptación, sin embargo, no depende únicamente de los trabajadores. Cáceres sostiene que todavía existe una brecha importante en Chile, debido a que muchas organizaciones continúan abordando la inteligencia artificial principalmente como un proceso de adopción tecnológica, cuando su impacto alcanza también a la forma en que se estructura y realiza el trabajo.

Esto implica anticipar qué tareas serán modificadas, qué procesos cambiarán, cuáles competencias ganarán o perderán valor y qué nuevos roles serán necesarios. Desde esa perspectiva, la gestión de personas adquiere un papel central para facilitar la transición dentro de las propias organizaciones.

Brown propone, además, revisar la lógica con que las empresas están abordando la formación. A su juicio, no se trata de capacitar en inteligencia artificial simplemente porque todas las organizaciones están haciéndolo, sino de vincular ese aprendizaje con una estrategia definida y medir su impacto en el negocio, en lugar de hacerlo únicamente por el número de participantes u horas de capacitación.

Para ello, plantea que las organizaciones deben identificar qué capacidades son estratégicas para sus objetivos, detectar dónde existen brechas y conocer también las habilidades y el talento que ya poseen. Esa información puede permitir orientar mejor la inversión en desarrollo e impulsar procesos de movilidad interna y reconversión.

Brown agrega otro elemento: trasladar el aprendizaje al propio trabajo, a través de proyectos reales, rotaciones y líderes que acompañen el proceso. “La reconversión no ocurre en una sala de clases, ocurre en el día a día”, sostiene.

Por su parte, Cáceres apunta en una dirección similar. El primer paso, plantea, es identificar cómo la IA modificará los puestos de trabajo para luego mapear las competencias cuya demanda crecerá, detectar brechas y desarrollar mecanismos de reskilling, upskilling y movilidad interna antes de que determinadas habilidades queden obsoletas.

“Las organizaciones que logren mover talento desde actividades a la baja hacia actividades en expansión podrán capturar productividad y evitar que el cambio tecnológico se traduzca en desempleo o disminución salarial”, afirma.

La discusión sobre inteligencia artificial entra así en una etapa que trasciende la incorporación de nuevas plataformas. Si las proyecciones del BID se cumplen, una parte importante del impacto económico y laboral de esta tecnología dependerá no solo de cuánto avance su adopción, sino también de la capacidad de empresas y trabajadores para anticipar cómo cambiará el trabajo y desarrollar, a tiempo, las capacidades necesarias para ese nuevo escenario.