Una brújula de habilidades para la inteligencia artificial

El huracán de la inteligencia artificial (IA) nos vuelve a recordar la necesidad de la formación continua, dada la creciente obsolescencia de los conocimientos, especialmente en los ámbitos tecnológicos. Lo que parece que muchos de nosotros no terminamos de asimilar es que es nuestra propia responsabilidad el actualizarnos. Así como con la última ola de innovación a escala —el metaverso—, muy pronto se alzaron voces escépticas sobre la magnitud del impacto real en los distintos sectores y en nuestras propias rutinas, parece que con la IA no hay duda alguna de su poder disruptivo. Está siendo comparada con la imprenta y con internet. De los más de 21.000 millones invertidos en IA desde 2014, 11.000 millones se han invertido en los tres primeros meses de 2023. El número de aplicaciones se multiplican cada día, y newsletters como AI Tool Report nos muestran diariamente las nuevas aplicaciones. Esta vez va en serio y es ahora el momento de tomar decisiones. ¿Y cómo escoger la siguiente habilidad que uno tiene que desarrollar para seguir siendo relevante en un entorno donde la IA puede sustancialmente transformar nuestro trabajo?

Hace años que entre las competencias más demandadas estaba el análisis e interpretación de datos, la capacidad de entender cómo funcionan los algoritmos, la infraestructura y el gobierno del big data. Todas ellas muy relevantes para entender y utilizar la IA. Sin embargo, no son fáciles de aprender ni igualmente relevantes para todos. Es clave el saber escoger dónde tenemos que poner el foco a la hora de invertir en mejorar nuestra carrera profesional en este entorno de continua innovación.

Para ayudar a navegar la marea de las necesidades de re-skilling y de upskilling Coursera —la plataforma de programas online— y Burning Glass Institute han tipificado estas competencias en alta demanda en función de tres variables: el tiempo y esfuerzo que cuesta adquirir esa habilidad, la longevidad de la competencia y, por último, el valor de la competencia expresado en términos de sueldos alcanzables. Están aquellas habilidades que denominan “inversión sólida”: es decir, aquellas que aunque cueste tiempo adquirirlas, con frecuencia generan sueldos altos y son bastante durables: en esta categoría están las competencias propias de la digitalización (programación en varios idiomas, creación de algoritmos, gestión del big data, y otros), pero también aparecen las competencias en gestión de proyectos y en gestión de riesgos. En el otro extremo, está la categoría de habilidades con “fuertes dividendos”, es decir, aquellas razonablemente fáciles de adquirir y con un valor alto y razonablemente duradero. Aquí aparecen, entre otros, el análisis e interpretación de datos, pero también habilidades de planificación y presupuestación, estimación de costes, etcétera. Las habilidades relacionadas con la IA están en la categoría de competencias de “adaptabilidad”: es más fácil adquirirlas que las que son una “inversión segura”; sin embargo, tienen, hasta la fecha, una vida media corta, pero de mucho valor.

¿Qué hay detrás de estas competencias en IA? Además de entender los conceptos básicos y las tecnologías detrás de IA, volvemos a encontrarnos con la necesidad de tener un mínimo confort con el análisis e interpretación de datos, aquí los esenciales de estadística descriptiva nos pueden llevar muy lejos, la gestión de los datos y la toma de decisiones basándose en datos son competencias clave. Reaparecen igualmente conceptos de gestión de riesgos y gestión del cambio (gestión de proyectos como una parte importante).

Las buenas noticias para la gran mayoría de los lectores es que estas competencias tienen, de hecho, un valor diferencial para aquellos profesionales que no están en el mundo de la tecnología. La reciente investigación del Oxford Internet Institute (F.Stephany et al.) ofrece una perspectiva interesante sobre el valor de las habilidades en función de la complementariedad a las que ya se tienen. En general, tienen un valor superior cuando están acompañadas de otras habilidades dentro del dominio de especialización del trabajador. Sin embargo hay dos excepciones a esta regla general que pueden ser de especial interés para aquellos lifelong learners dudosos de qué es lo siguiente que tienen que aprender: habilidades de finanzas y legales así como competencias digitales tienen un valor superior cuando son transversales, se combinan con otras técnicas más especializadas. Evidentemente el saber presupuestar y analizar el retorno de una inversión tiene mucho valor para los profesionales de las finanzas, pero tiene diferencialmente más valor para aquellos que no están especializados en esta rama.

Dado que de nuestra propia carrera nos encargamos nosotros y no nuestro empleador, es importante no solo estar al día de las competencias más demandadas —esto todavía no está tristemente recogido en un índice o un mercado digital donde podemos ver fácilmente las competencias que suben y las que bajan—. Tampoco existe todavía una herramienta de diagnóstico personalizado que recomiende a Juan la siguiente competencia que tiene que desarrollar y a María le recomiende la más adecuada para ella en función de lo que ya sabe y de sus aspiraciones futuras. Sigue siendo un mercado muy imperfecto con información no transparente. En general, las organizaciones cuando forman un mínimo a sus empleados, lo suelen hacer bien en temas de obligado cumplimiento (compliance) bien en temas de interés para la empresa, no necesariamente en temas que promuevan la empleabilidad del trabajador. Como bien dice el doctor en Educación, ingeniero aeronáutico y licenciado en Ciencias Empresariales Jaime del Rey, “la gestión de la carrera profesional, (…) es una responsabilidad personal que requiere capacidades de análisis y de previsión, y en todo caso implica la atención inexcusable de los titulados a su formación continua”. Parece que, con IA o sin ella, lo que no hay que perder es la curiosidad y la capacidad de seguir aprendiendo. Aprender a aprender es probablemente la competencia de mayor valor para trabajadores de 28, 38 e incluso de 58 años.

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