La Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una herramienta transformadora en el ámbito laboral, desencadenando una revolución en la forma en que realizamos tareas y abordamos problemas. Sin embargo, esta revolución no está exenta de desafíos y consideraciones éticas. Este artículo explora la IA como una herramienta en el entorno laboral, examinando sus pros y contras, y posteriormente, se enfoca en los avances y proyecciones de las IA generativas en el sector público y gubernamental.

Cuando hablamos de inteligencia artificial generativa pensamos en aquélla que aprende automáticamente la información que recolecta de internet en formato texto como es el caso chatGPT pero también esta información puede ser capturada de video, imágenes, música (si la información está en formato digital puede ser procesada como base de conocimiento de la IA). Luego analiza esta información y encuentra patrones (relaciones) entre los datos. También cuentan con un intérprete de lenguaje humano y un generador de lenguaje humano que hacen la interfaz totalmente amigable y cada vez más parecida a hablar con otro ser humano. Hasta este punto hablamos de la manera en que aprende (Machine Learning) de cómo se comunica y establece relaciones generando su base de conocimiento.  Lo que las hace tan populares y han revolucionado el mundo de hoy es la capacidad de entender el contexto de una conversación, la capacidad de establecer procesos lógicos de razonamiento de una forma muy aceptable que, sumada a la capacidad de aprendizaje, logra un proceso de mejora cuanto más usuarios la utilicen.

Existen otros tipos de IA, como la analíticas, la discriminativa entre otras, la gran diferencia de la IA Generativa permiten acercarnos a las capacidades cognitivas humanas, pues produce información (“capacidad creativa”) ya no se limita a buscar, reconocer, analizar y clasificar la información digital.

Existe un gran debate si la IA tiene capacidades creativas como los humanos, en mi opinión no la tiene, aunque sí parece serlo. Es una excelente componedora de información, una excelente mentirosa y muchas veces nos dice lo que queremos escuchar. Un programa de IA no tiene noción de bueno o malo y no tiene sentido común como nosotros. Es tan buena como con los datos con que se la entrene, por ello presenta lo que se llama sesgo de entrenamiento. Que consiste en que sólo dará respuesta en base al conocimiento con que se la entrenó, si estos datos son malos, discriminatorios, erróneos o falsos la IA responderá de una manera creíble, pero de manera errónea, y esto solo será evidente para un humano que ya sepa la respuesta ya sea por el empleo del sentido común, una base de conocimiento mayor o la experiencia de vida. Lo cual la hace muy riesgosa en términos de toma de decisiones o manipulación de datos críticos.

Pensemos por un segundo en una IA que asesora a un funcionario público en toma de decisiones, el funcionario le consulta si es posible reorganizar el estado nacional en base a la superposición de tareas.  La IA analiza los manuales de procedimiento y funciones, los organigramas de ministerios, secretarías y todas las dependencias. Llega a la conclusión que es posible eliminar todas las áreas legales y técnicas centralizándolas en una única secretaría y que las mesas de entradas de todas estas dependencias son reemplazables por una única mesa de entrada digital controlado por un software de IA. Si este funcionario no tiene noción del trabajo real que se realiza a priori le parece excelente la propuesta pues baja los costos tremendamente y según la IA aumenta la eficiencia.

Si analizamos el mundo real, cada oficina legal y técnica tiene sus trabajadores profesionales y administrativos expertos en materia legal y técnica de su área por ejemplo pesca, minería, medio ambiente, redacción de leyes y decretos y aún más,  conoce los circuitos informales que muchas veces no vuelcan en los manuales de procedimientos, ya sea porque no se encuentra el material digitalizado, no todos poseen computadoras o conexión a internet entre otras carencias de un estado al día de hoy con mucho expediente en papel.

El segundo ejemplo: reemplazar las mesas de entrada por una ventanilla única digital con IA que parece excelente, también es inviable en la realidad. Primero porque no todos los ciudadanos tienen conexión a internet o están alfabetizados tecnológicamente para utilizar sistemas digitales, segundo que la IA aprende de gran cantidad de datos pero para aprender necesita que la misma situación se repita muchas veces (por lo general miles de veces). Los trabajadores de las mesas de entrada saben que si bien hay muchos trámites que son iguales, lo general es la excepción, el poder interpretar a la persona, el contener el mal humor cuando los sistemas fallaron o el tener que enseñar los procedimientos en función de la forma que cada persona aprende e interpreta lo que se les va diciendo, una habilidad que los sistemas digitales no tienen y muchas veces no tiene que ver sólo con las palabras, una cosas es interpretar y otra comprender los datos.

Las herramientas creadas por nosotros se refieren a un objeto, dispositivo o programa diseñado, construido o desarrollado por seres humanos para realizar una tarea específica o facilitar una actividad. Las herramientas pueden ser físicas o virtuales, simples o complejas, y se utilizan en una variedad de campos y contextos para mejorar la eficiencia, productividad o capacidad de los individuos en diversas tareas.

Ejemplos de herramientas creadas por humanos pueden incluir:

1. Herramientas físicas: Martillos, destornilladores, computadoras, automóviles, maquinaria industrial, etc.
2. Herramientas virtuales o software: Aplicaciones informáticas, programas de procesamiento de texto, software de diseño gráfico, plataformas de desarrollo de software, etc.
3. Instrumentos científicos: Microscopios, telescopios, espectrómetros, etc.
4. Dispositivos electrónicos: Teléfonos móviles, cámaras digitales, reproductores de música, etc.
5. Máquinas y equipos agrícolas: Tractores, cosechadoras, herramientas de jardinería, etc.
6. Herramientas de comunicación: Correo electrónico, redes sociales, software de mensajería, etc.

Todas estas herramientas han modificado las formas del trabajo, han ocasionado una reconversión de trabajo conocido hasta ese momento.

Una cosechadora, la imprenta, el telar, la rueda, la máquina de escribir, las computadoras, internet, la pólvora, la generación de energía eléctrica, los reactores nucleares, los medicamentos, las vacunas son herramientas que no sólo impactaron en el trabajo sino en el tejido social, mejoraron al mundo en que vivimos. Pero como toda herramienta no es buena ni mala, no tiene un impacto neutro, son las decisiones de su usuario que le dan su carácter bueno o malo, y cuando estas herramientas son de uso masivo, son las políticas tecnológicas de los gobernantes las que las usan para el bien común o para el mal. Los que regulan su implementación, minimizan sus aspectos negativos.

La revolución industrial trajo a la larga un crecimiento y muchos beneficios acceso y masificación del trabajo, aumento de la producción, baja de costos y precio final pero también generó trabajo esclavo, baja de salarios, pérdida de fuentes de trabajo, etc.

¿Cómo pudo masificar el trabajo y a su vez generar pérdida de fuentes de trabajo? Es sencillo reemplazando mano de obra poco calificada con mano de obra calificada, cerrando pequeños productores y creando monopolios.

1. Condiciones laborales: En las primeras etapas de la Revolución Industrial, las condiciones laborales eran extremadamente duras. Los trabajadores a menudo enfrentaban largas jornadas laborales, bajos salarios, entornos peligrosos y falta de regulaciones de seguridad.
2. Explotación infantil: La demanda de mano de obra llevó a la explotación de niños en fábricas y minas. Los niños eran empleados debido a sus salarios más bajos y eran sometidos a condiciones de trabajo peligrosas y agotadoras.
3. Urbanización descontrolada: El rápido crecimiento de las industrias llevó a una migración masiva de personas del campo a las ciudades en busca de empleo. Esto resultó en una rápida urbanización sin una planificación adecuada, lo que llevó a la superpoblación, viviendas insalubres y problemas de saneamiento.
4. Desplazamiento de la mano de obra: La introducción de maquinaria y tecnologías nuevas desplazó a muchos trabajadores que anteriormente realizaban tareas de manera manual. Esto llevó a la pérdida de empleos y a tensiones sociales.
5. Contaminación y degradación ambiental: La Revolución Industrial también trajo consigo un aumento significativo en la contaminación ambiental. Las fábricas liberaban desechos tóxicos en ríos y el aire, lo que tuvo efectos perjudiciales en la salud humana y el medio ambiente.
6. Desigualdad social: Aunque la Revolución Industrial eventualmente contribuyó al aumento de la prosperidad económica en algunas regiones, en el corto plazo generó desigualdades significativas entre la clase trabajadora y los empresarios, exacerbando las diferencias sociales.

Es importante tener en cuenta que, a pesar de estos aspectos negativos, la Revolución Industrial también sentó las bases para el desarrollo económico a largo plazo, el avance tecnológico y mejoras en las condiciones de vida en muchos lugares. Sin embargo, los desafíos inmediatos fueron significativos. En el caso de la IA podemos resumir algunos de los principales aspectos que considero fundamentales a tener en cuenta.

IA como Herramienta en el Mundo Laboral: Pros y Contras

Pros:

1. Automatización de Tareas Repetitivas: La IA permite la automatización de tareas rutinarias, liberando a los trabajadores para que se centren en actividades más creativas y estratégicas.
2. Eficiencia Operativa: La IA mejora la eficiencia al analizar grandes conjuntos de datos de manera rápida y precisa, facilitando la toma de decisiones fundamentadas.
3. Mejora en la Seguridad Laboral: En entornos peligrosos, la IA puede ser utilizada para realizar tareas peligrosas, reduciendo así el riesgo para los trabajadores humanos.
4. Personalización: En sectores como el marketing, la IA permite la personalización de experiencias y productos, mejorando la satisfacción del cliente.

Contras:

1. Desplazamiento Laboral: La automatización puede llevar al desplazamiento de trabajadores en sectores específicos, generando preocupaciones sobre el desempleo tecnológico.
2. Sesgo y Ética: Los algoritmos de IA pueden contener sesgos inherentes, lo que plantea preocupaciones éticas en términos de equidad y discriminación.
3. Dependencia Tecnológica: La dependencia excesiva de la IA puede llevar a la vulnerabilidad sistémica y riesgos de ciberseguridad.
4. Falta de Empatía: En campos que requieren empatía y comprensión emocional, la IA puede quedarse corta en comparación con los trabajadores humanos.

Avances y Proyecciones de las IA Generativas en el Sector Público:

Generación de Contenido:

1. Redacción Automática de Documentos: IA generativa puede producir informes y documentos de manera eficiente, facilitando el trabajo administrativo en el sector público.
2. Atención al Cliente Automatizada: Chatbots basados en IA pueden manejar consultas y solicitudes, mejorando la eficiencia en el servicio al cliente.

Toma de Decisiones:

1. Asesoramiento Político: IA generativa puede ofrecer análisis predictivos para asesorar en la formulación de políticas, considerando múltiples variables.
2. Prevención del Fraude: Sistemas de IA pueden analizar patrones y detectar posibles casos de fraude en programas gubernamentales.

Proyecciones Futuras:

1. Colaboración Humano-IA: Se espera una mayor integración de la IA en el trabajo diario, con humanos y algoritmos trabajando de manera colaborativa.
2. Desarrollo Ético: Se anticipa un enfoque más riguroso en el desarrollo ético de la IA, abordando preocupaciones sobre sesgo y equidad.
3. Expansión de la automatización: La automatización impulsada por IA se expandirá a nuevas áreas, transformando la naturaleza de diversos roles laborales.

En conclusión, la IA es una herramienta poderosa que está dando forma al futuro del trabajo. A medida que aprovechamos sus beneficios, es crucial abordar los desafíos éticos y sociales para garantizar un desarrollo equitativo y sostenible. En el sector público, los avances en IA generativa prometen mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, marcando el camino hacia un gobierno más inteligente y ágil.

Por primera vez una herramienta tecnológica tiene el potencial de reemplazar el trabajo técnico y administrativo que no había sido afectado por las otras transformaciones tecnológicas.

Es necesario que el estado se involucre en la regulación de esta transformación, en la capacitación y reconversión de los trabajadores, en la creación de mesas de discusión con sindicatos (trabajadores), científicos, empresas de software y universidades para que esta herramienta potencie a los trabajadores, sin repetir los errores del pasado.

Ya muchos sindicatos como UPCN hace tiempo abrazan el cambio tecnológico como una posibilidad de mejora, la capacitación como eje principal para que los trabajadores puedan reinsertarse en el nuevo mundo tecnológico. La innovación y la investigación para posicionarse como un actor principal, para no sólo minimizar estos aspectos negativos, sino para generar propuestas juntos a la universidades y con trabajadores estatales en ámbitos como es el Centro de Investigación, Desarrollo e Innovación del Sector Público (CIDISP).

No alcanza con evidenciar el problema y dar la lucha sobre los efectos negativos de la evolución tecnológica, el camino es también ser parte de la solución, esto requiere esfuerzos concretos en formación, investigación, y en valorar al trabajador estatal. Siendo fundamental generar espacios de trabajo conjuntos con el sector empleador que nos permita un estado profesionalizado, que valore al trabajador estatal, más eficiente y de calidad para brindar un mejor servicio al ciudadano y lograr que el estado sea un motor de transformación nacional.

*Ingeniero, miembro de la Secretaría de Profesionales de UPCN