El mundo laboral está en constante evolución y la irrupción de la inteligencia artificial (IA) está acelerando este proceso a un ritmo sin precedentes. La IA tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que trabajamos, desde la automatización de tareas repetitivas hasta la creación de nuevos productos y servicios.
Pero esta IA, más que reemplazarnos, va a potenciarnos. Aun cuando resulta evidente que potenciar a Juan, puede implicar la pérdida de trabajo para Pedro.
En general, el trabajo del futuro estará orientado a tener claridad sobre el resultado deseado, sea este: un código, un diseño, un análisis o un diagnóstico. Luego desarrollaremos esta actividad completa o parcialmente con el apoyo de IA para, finalmente, entrar a validar o corregir este resultado de acuerdo con las expectativas o necesidades de nuestro cliente.
Para aprovechar al máximo el potencial de la IA en el futuro del trabajo, es fundamental contar con una visión clara del resultado esperado por el cliente. Esto significa comprender sus necesidades, sus expectativas y los problemas que enfrenta. Entender al cliente asume el protagonismo, desplazando al “trabajo” o la actividad a un segundo plano, pues esto será labor (trabajo) de la IA.
Analicemos esto por etapas:
- Definir el resultado esperado por el cliente.
En el futuro del trabajo, la clave del éxito radica en estar centrado en el cliente. Quienes adopten la IA y estén interesados en aprovechar todo su potencial, deben colocar su atención completa en comprender las necesidades y expectativas de los clientes.
- IA como herramienta para el desarrollo del trabajo.
La IA no solo puede automatizar tareas, sino que desarrollara la actividad específica que le solicitemos: codificar, diseñar, analizar, predecir, escribir, etc., entregándonos un resultado acorde. Es por ello que saber solicitar será muy importante, es lo que en los inicios de la IA generativa se denominó ingeniera de prompt, pero que hoy se entiende como “saber solicitarle a la IA”.
La IA nos entrega el resultado de acuerdo con lo solicitado. La restricción o determinador de la calidad es nuestra claridad para expresar la solicitud y qué tan bien se cumpla con lo esperado por el cliente. La calidad no es resultado de la herramienta (la IA), depende de quien la use.
En general, la IA trabaja con modelos probabilísticos de proyección, por ello siempre nos generará el mejor resultado posible, de acuerdo con lo que solicitemos, pues proyecta nuestra solicitud. El resultado no es de la IA, es nuestro resultado. La IA es simplemente una herramienta.
- Valoración y retroalimentación de los resultados.
Este resultado debe ser valorado y retroalimentado. Inicialmente puede ser una valoración informal, del tipo: ¿esto cumple mis expectativas?, ¿es lo que espera el cliente? Pero debe ser complementado con mediciones objetivas que nos permitan evaluar y medir su impacto en los resultados del cliente, lo cual implica recopilar datos sobre el rendimiento de la IA, como la precisión, la eficiencia y la satisfacción del cliente.
Los datos recopilados deben usarse para proporcionar retroalimentación a los sistemas de IA, lo que posibilita el aprendizaje y mejorar con el tiempo. La retroalimentación humana también es esencial para garantizar que la IA se use de manera ética y responsable, de acuerdo con los valores y objetivos de la empresa.
En conclusión, la IA tiene el potencial de transformar el futuro del trabajo, automatizando tareas, mejorando la productividad y creando nuevas oportunidades. Sin embargo, para aprovechar al máximo el potencial de la IA, es fundamental una visión clara del resultado esperado por el cliente, seleccionar las herramientas adecuadas y evaluar continuamente el impacto de la IA en los resultados.
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