El futuro de la inteligencia artificial y de los humanos: cómo convivir y trabajar con la IA

Todo el mundo habla de la inteligencia artificial, pero pocos saben realmente qué es, de qué es capaz y qué no puede hacer. Y, sobre todo, qué significa para su futuro profesional. La pregunta ya no es si la IA cambiará nuestro trabajo, sino cómo y con qué rapidez.

En Cegos llevamos décadas acompañando a profesionales y organizaciones en sus grandes transformaciones, de la llegada de la informática a la digitalización. Nuestra experiencia nos dice que la tecnología nunca decide por sí sola el futuro de las personas: lo decide su capacidad para aprender a usarla. En este artículo analizamos cómo influirá la IA en el futuro de los humanos, qué competencias seguirán siendo imprescindibles y cómo prepararse. 🤖

¿Cómo influye la inteligencia artificial en el futuro de los humanos?

La IA influye en el futuro de los humanos en tres grandes planos:

• En el trabajo: automatiza tareas rutinarias, acelera el análisis de información y cambia las competencias que se demandan. Más que hacer desaparecer profesiones enteras, transforma el contenido de casi todas.
• En la forma de aprender: permite una formación más personalizada y continua, y convierte el aprendizaje a lo largo de toda la vida en una necesidad, no en una opción.
• En la vida cotidiana: ya está presente en buscadores, recomendaciones, asistentes de voz, traductores o mapas. A menudo la usamos sin darnos cuenta.

El cambio es gradual. Nadie comprueba a mano el resultado de una calculadora ni revisa en un mapa de papel la ruta que propone el navegador. A medida que las máquinas aprenden y demuestran su fiabilidad, empezamos a confiar en ellas. Y eso exige entender bien qué hacen, en qué aciertan y en qué se equivocan.

¿Cuál es el futuro de la inteligencia artificial?

Nadie puede predecir con exactitud el futuro de la IA, pero hay tendencias que ya están en marcha y que marcarán los próximos años:

• IA integrada en las herramientas de trabajo: los asistentes de IA dejan de ser aplicaciones aparte y se incorporan al correo, las hojas de cálculo, los programas de gestión o los entornos de programación.
• Agentes de IA: sistemas capaces no solo de responder, sino de encadenar tareas por sí mismos, como buscar información, redactar un documento y enviarlo, siempre bajo supervisión humana.
• IA multimodal: modelos que entienden y generan a la vez texto, imágenes, audio y vídeo.
• Más regulación: marcos como el Reglamento europeo de IA establecen obligaciones según el nivel de riesgo de cada uso.
• Más peso de la supervisión humana: cuanto más autonomía ganan los sistemas, más importante es que alguien revise, valide y responda de sus resultados.

Sobre la llegada de una inteligencia artificial general, capaz de igualar a las personas en cualquier tarea, no hay consenso entre los expertos: algunos la sitúan en los próximos años y otros dudan de que llegue con las técnicas actuales.

¿Qué es la inteligencia artificial y en qué se diferencia de un robot?

La robótica y la inteligencia artificial sirven a propósitos diferentes, aunque a menudo se confunden.

• Un robot es una máquina programable que realiza acciones de forma autónoma o semiautónoma. Mediante sensores conecta el mundo exterior con su ordenador, simulando la percepción, y mediante actuadores puede moverse o manipular objetos.
• La inteligencia artificial es la disciplina que desarrolla programas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana: aprender, percibir, resolver problemas, comprender el lenguaje o tomar decisiones.

La mayor parte de la IA no controla robots: está en los algoritmos de los buscadores, en las recomendaciones de las plataformas de comercio electrónico o en los asistentes de texto. Y, al mismo tiempo, existen robots que la incorporan, como los que mueven estanterías en los grandes almacenes logísticos o los robots aspiradores.

Cualquier sistema inteligente combina tres funciones:

• Percepción: procesar y comprender datos del entorno, como imágenes, sonidos o textos.
• Cognición: representar el conocimiento, planificar y aprender.
• Acción: moverse, manipular objetos o generar una respuesta.

La percepción es más difícil de lo que parece. Para un ordenador, una imagen es solo una tabla de números del 0 al 255 que indican la cantidad de rojo, verde y azul de cada punto. A partir de ahí, los algoritmos asignan etiquetas, relacionan los elementos y generan una descripción de lo que ocurre. Por eso este campo es, desde hace años, uno de los más complejos de la investigación en IA. Si te interesa esta perspectiva, puedes leer también nuestro artículo sobre el futuro de la tecnología y la humanidad.

Tipos de inteligencia artificial: ¿cuántos existen?

Las clasificaciones más habituales distinguen los tipos de IA según su capacidad y según su funcionamiento.

Según su capacidad

• IA estrecha o débil: diseñada para tareas concretas, como traducir, recomendar o generar texto. Es la única que existe hoy, incluidos los asistentes de IA generativa más avanzados.
• IA general o fuerte (AGI, por sus siglas en inglés): una IA con la capacidad de razonar y aprender en cualquier ámbito como una persona. Todavía no existe y no hay consenso sobre si llegará ni cuándo.
• Superinteligencia: una IA que superaría a los humanos en todos los ámbitos. Es un concepto teórico.

Según su funcionamiento

• Máquinas reactivas: responden a estímulos sin memoria, como los primeros programas de ajedrez.
• Memoria limitada: aprenden de datos del pasado. Aquí se sitúa casi toda la IA actual.
• Teoría de la mente: sistemas que comprenderían emociones e intenciones. Es un objetivo de investigación.
• Autoconciencia: sistemas conscientes de sí mismos. Pertenece a la ciencia ficción.

Cómo aprende la inteligencia artificial

La IA aprende de los datos. Las reseñas, las valoraciones o las interacciones de los usuarios son información de la que los sistemas extraen patrones. Un ejemplo célebre es AlphaGo, el programa que en 2016 venció al campeón mundial de Go: aprendió primero a partir de miles de partidas jugadas por humanos y después mejoró jugando millones de partidas contra sí mismo. Su sucesor, AlphaGo Zero, llegó a prescindir por completo de las partidas humanas.

Este aprendizaje se usa hoy para clasificar, predecir, detectar, reconocer, recomendar y apoyar la toma de decisiones. Para las empresas, la lección sigue vigente: la calidad de la IA depende de la calidad de los datos. Comprender, ordenar y transformar los datos es la base de cualquier proyecto de inteligencia artificial.

La visión de Manuela Veloso: la autonomía simbiótica

En 2017, en el Business Transformation Summit, la investigadora Manuela Veloso, entonces directora del Departamento de Machine Learning de la Universidad Carnegie Mellon y cofundadora de RoboCup, compartió una visión sobre la relación entre humanos y máquinas que hoy resulta especialmente actual.

Veloso presentó los cobots de su universidad: robots que se desplazaban por los edificios con sensores, cámaras y láseres, capaces de detectar y esquivar obstáculos y de orientarse mediante mapas, pero que no podían abrir puertas ni subir escaleras. Su solución no fue dotarlos de más capacidades, sino de algo más interesante: la capacidad de pedir ayuda a las personas cuando no podían hacer algo por sí mismos.

Es lo que denominó autonomía simbiótica, basada en unas reglas sencillas:

• Las máquinas piden ayuda de forma proactiva, planifican teniendo en cuenta sus acciones y las de los demás, y aprenden de las respuestas humanas.
• Las personas pueden encargarles tareas, intervenir cuando es necesario y proporcionarles la información que les falta.
• Los sistemas deben ser transparentes: capaces de explicar qué han hecho, por qué y qué harán a continuación.

Casi una década después, esa visión describe bien hacia dónde ha evolucionado la IA en las empresas: sistemas que asisten a las personas, que necesitan supervisión humana y cuyo reto principal sigue siendo explicar sus decisiones. Como apuntaba Veloso, el objetivo no es la sustitución, sino los beneficios compartidos, la coexistencia y la transparencia.

La IA y el futuro del trabajo: qué dicen los datos

El informe Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial, basado en la opinión de más de mil grandes empleadores de todo el mundo, ofrece una de las previsiones más completas sobre el periodo 2025-2030:

• Se crearán unos 170 millones de empleos y desaparecerán unos 92 millones, con un saldo neto positivo de 78 millones.
• Crecerán los perfiles relacionados con la tecnología, como los especialistas en datos e IA, junto con los de la transición verde, los cuidados y la educación. Retrocederán sobre todo los puestos administrativos y rutinarios.
• De media, el 39% de las competencias actuales de los trabajadores se transformará o quedará obsoleto.
• El 63% de los empleadores considera la falta de competencias la principal barrera para transformar su organización.

La conclusión es clara: el gran riesgo no es la falta de empleo, sino la distancia entre las competencias que tienen las personas y las que van a necesitar. Y esa distancia solo se cierra con formación. Lo analizamos con más detalle en nuestro artículo sobre la transformación del empleo y las nuevas habilidades que se necesitan.

Lo que la IA no puede reemplazar: las capacidades humanas

Estamos muy lejos de máquinas capaces de suplantar a las personas. Hay capacidades que, por ahora, siguen siendo genuinamente humanas, y que el propio informe del Foro Económico Mundial sitúa entre las más demandadas, como el pensamiento analítico, la resiliencia y el liderazgo:

• Pensamiento crítico: cuestionar lo que propone una IA, detectar sus errores y decidir cuándo confiar en ella.
• Creatividad: formular preguntas nuevas, combinar ideas de ámbitos distintos e imaginar lo que todavía no existe.
• Inteligencia emocional y empatía: comprender a las personas, motivarlas y gestionar las relaciones.
• Liderazgo: dar sentido, movilizar equipos y tomar decisiones en contextos inciertos.
• Juicio ético: valorar las consecuencias de una decisión más allá de su eficiencia.
• Comunicación y negociación: construir acuerdos y confianza entre personas.
• Capacidad de aprender: la competencia que hace posibles todas las demás en un entorno que cambia sin parar.

Paradójicamente, cuanto más avanza la IA, más valor tienen estas habilidades blandas, porque son las que diferencian a un profesional que usa la IA de uno que es sustituido por ella. Si quieres saber cuáles ganarán más peso, consulta nuestra selección de las 10 soft skills más demandadas en el futuro.

Cómo prepararse para el futuro con la inteligencia artificial

Si eres profesional

1. Aprende a usar la IA en tu trabajo. No hace falta ser programador: basta con conocer las herramientas de tu ámbito y saber pedirles lo que necesitas.
2. Entiende sus límites. La IA puede equivocarse, inventar datos o reproducir sesgos. Verificar es parte del trabajo.
3. Identifica qué tareas de tu puesto puede asumir la IA y en cuáles aportas un valor que ella no puede dar.
4. Invierte en tus competencias humanas, que serán las que marquen la diferencia.
5. Convierte el aprendizaje en un hábito, no en algo que se hace una vez.

Si diriges una organización

1. Forma a toda la plantilla en alfabetización en IA, no solo a los perfiles técnicos. El Reglamento europeo de IA, además, recoge obligaciones de alfabetización para las organizaciones que utilizan estos sistemas.
2. Diseña planes de recualificación (reskilling) y de mejora de competencias (upskilling) para los puestos que más van a cambiar, antes de que el cambio llegue.
3. Define criterios de uso responsable: qué herramientas se usan, con qué datos y con qué supervisión humana.
4. Empieza por casos de uso concretos y medibles, en lugar de grandes proyectos sin objetivo claro.
5. Acompaña el cambio cultural. Existe gente que se resiste al cambio, y siempre ha existido. Pero resistirse supone perder una oportunidad, y ayudar a las personas a superar esa resistencia es responsabilidad de quien dirige.

Riesgos y peligros de la inteligencia artificial

• Transparencia: muchos sistemas no pueden explicar cómo llegan a sus resultados, lo que dificulta confiar en ellos en decisiones importantes.
• Sesgos: la IA aprende de datos humanos y puede reproducir y amplificar sus prejuicios.
• Privacidad: su funcionamiento depende de grandes volúmenes de datos, a menudo personales.
• Desinformación: la IA generativa facilita la creación de contenidos falsos muy creíbles.
• Dependencia: delegar en exceso puede debilitar capacidades como el razonamiento o la escritura.
• Brecha de competencias: quienes no tengan acceso a formación corren el riesgo de quedarse atrás.

Necesitamos cambiar como humanos para aprender a usar esta tecnología, y la tecnología tiene que aprender a interactuar con nosotros. En Cegos ayudamos a las organizaciones a dar ese paso con nuestros cursos de inteligencia artificial, diseñados para que cualquier profesional pueda incorporar la IA a su trabajo con criterio.

Preguntas frecuentes sobre la inteligencia artificial y el futuro de la humanidad

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