Las predicciones absolutistas sobre la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo del trabajo están a la orden del día, casi al mismo nivel de los viejos debates entre apocalípticos e integrados que relataba magistralmente Umberto Eco en las décadas posteriores a 1960.

Que se destruirán millones de puestos de trabajo. O que se crearán millones de empleos. Que el PBI de los países crecerá de manera astronómica. Que lo que crecerá será la pobreza y la exclusión. Que solo habrá trabajo para quienes dominen programación y sistemas, o que todos podremos ser programadores gracias a la IA. Las versiones encontradas proliferan como reguero de pólvora, pero la historia demuestra que la evolución queda frecuentemente a mitad de camino de la mayoría de ellas.

En este caso, los temores más fundados sobre la IA tienen que ver con la seguridad de los datos y de las personas, con el uso potencialmente dañino que algunos seres humanos vayan a hacer de esos mismos avances. Sobre eso vienen advirtiendo incluso quienes lideran las empresas que desarrollan estos programas, pidiendo mayor regulación de parte de Estados nacionales.

¿Cómo impactará la IA el mundo del trabajo? Será -o ya es- más efectiva allí donde es indetectable. Tan sutil y cotidiana como el autocompletado de nuestros mensajes en un teléfono.

Para aquello que es más visible, un pantallazo rápido de cómo lucirá la colaboración entre talentos humanos y tecnología que se dará cada vez más en diferentes actividades laborales, la ofrecen nada menos que los programadores, que desde hace tiempo trabajan con sistemas inteligentes.

Los programadores marcan el camino

Antes de que se diera la introducción masiva de la IA abierta a usuarios de todo el mundo, con modelos como ChatGPT (de OpenAI) o Bard (de Microsoft), las empresas de tecnología, las áreas de tecnología de compañías de otros rubros, freelancers, estudiantes de programación, todos ellos se acostumbraron a implementar herramientas de inteligencia artificial a sus tareas.

Sistemas como ChatGPT masificaron el uso de tecnologías de IA mediante lenguaje natural

Por caso, Sebastián Miserendino, CTO de Globant en Latinoamérica, le contó a iProfesional que desde hace 7 años el "unicornio" argentino lanzó su entorno de IA, donde trabajan junto a clientes proyectos en esta tecnología, además de ir capacitando a todo el personal sobre los principios básicos del área. 

"Si bien esto ahora apareció como un ‘trending topic’, es algo que viene hace tiempo. Lo que cambió es que la experiencia de comandar a la inteligencia artificial se acercó a los consumidores y se bajó esa barrera de entrada con una interacción que se hizo más humana, a través de aplicaciones y diálogos y chat," afirmó.

"Somos plenamente conscientes de que estas herramientas vienen a revolucionar el trabajo y por eso estamos haciendo nuestra propia transformación, incorporando estas herramientas y habilitando los ‘skills’ necesarios en las personas, como las de Prompt Engineering (NdR, el diseño de las consignas para obtener resultados de herramientas de IA) para sacar lo mejor de estos modelos de vida y generativa en cada situación", añadió Miserendino.

Tampoco la IA es novedad para el equipo de IBM, que según le dijo a este medio Román Zambrano, su CTO en Argentina, comenzó a trabajar en el país puntualmente y en la región con IA en la etapa de implementación de IA asistentes virtuales como Watson. "Fue uno de los principales casos en donde empezamos a desarrollar en nuestras soluciones y a partir de ahí hemos sido creciendo en varios ámbitos. Tenemos Contact Centers cognitivos y varias experiencias en empresas de telecomunicaciones".

Por eso, así como en años anteriores las metodologías ágiles de trabajo que surgieron de los equipos de IT permearon luego como estándar a otras áreas en empresas de todo tipo, serán ellos la punta de lanza, el espejo en el que se miren hoy quienes se están iniciando en IA.

¿Y cómo luce ese espejo? El tecnólogo, inversor y multimillonario fundador de LinkedIn, Reid Hoffman lo definió recientemente en su podcast "Possible: the Future of Work" con dos preguntas: "¿Qué pasaría si pudiéramos tener un copiloto para cada profesión?¿O si tuviéramos la capacidad de crea clones digitales de nosotros mismos para dedicarnos a nuestros proyectos creativos?". Plantea hablar de potenciar o aumentar en lugar de reemplazar el trabajo humano, al menos en esta primera instancia.

Cómo cambió la IA el trabajo de los equipos de tecnología y desarrollo de programación

Puede parecer una visión demasiado optimista para algunos. Y hay que tener en cuenta al leer esta descripción que no solo Hoffman vendió su parte de LinkedIn a Microsoft –cuyo programa de IA para programadores es Copilot- sino que además lanzó hace poco su propio chat inteligente abierto, que pretende ser el más amigable y sencillo para interactuar -el asistente personal Pi-, entre otros emprendimientos que tiene en este sector.

Pero en general, el modelo del "copiloto" de Inteligencia Artificial es el paso obligado que están tomando las compañías que buscan no necesariamente reducir personal, sino permanecer competitivas ante la adopción masiva de estas herramientas en todos los sectores. De hecho, un estudio del National Bureau of Economic Research norteamericano encontró que la IA generativa (IAG) incrementó la productividad de los trabajadores un 13,8% en compañías Fortune 500, reduciendo la rotación e incrementando el nivel de satisfacción de los clientes.

¿Cómo cambió la IA el trabajo de los programadores?

Una de las preguntas que las personas no familiarizadas con IAG se hicieron al manejar sistemas como ChatGPT es si no es posible que la herramienta deje obsoleto el trabajo del programador, en la medida en que se puede pedir una función con lenguaje natural y el chat entrega el código adecuado en el lenguaje solicitado. ¿Es que todos seremos capaces de ser programadores sin serlo?

Miserendino afirma que no es esa la evolución que ve para la profesión de programador con la irrupción masiva de la IAG. "Estas herramientas ayudan a mejorar el código que producís, otras a crear imágenes automáticamente, entonces capacitamos a las personas que están diseñando lo que es el proceso de análisis funcional de estas aplicaciones en cómo usar esas herramientas para tener resultados cada vez más rápidos, por ejemplo para armar un 'mock up' o prueba de concepto más rápida. Terminan siendo herramientas de trabajo para evolucionar lo que generan, como Copilot, como un asistente que te ayuda en las tareas más rutinarias del día a día."

"Lo que cambió en el último año con la aparición de la IAG es que ahora como programador trabajas con una fuente adicional enorme de información en la que te apoyas para generar tu código más rápido y con menos errores. Pero esto aún necesita validación de lo que genera la IA, y que hagas el pedido o la consigna de forma adecuada", coincidió Zambrano.

Aclaró que antes un programador ya podía buscar en Internet cómo comenzar cierto código o cómo otros habían resuelto determinado problema. Ahora, la diferencia para el experto de IBM es que cada vez que utilizamos un programa como Watson para este tipo de consultas, también entrenamos al sistema para que vaya entregando respuestas más asertivas a nuestras consignas.

Cómo cambiará el trabajo de las personas con la irrupción de la inteligencia artificial

"Hasta el día de hoy el proceso de desarrollo de aplicaciones era en un punto muy artesanal. Se resolvía de la mejor manera que ese desarrollador particular podía hacerlo. Lo que nos permitirá la IAG es estandarizar, optimizar y acelerar esos procesos", indicó el CTO de IBM.

Zambrano reconoce que habrá un impacto de la IAG en las capacidades de las personas para generar código, pero eso no convertirá a todo el mundo en un programador. Ciertamente, los profesionales tienen la ventaja a la hora de ser "prompt engineers" para hacer los requerimientos específicos de las soluciones y también a la hora de probar y de validar el resultado que entrega la herramienta.

"Es cierto, un poquito todos con estas soluciones nos volveremos prompt engineers, pero quienes desempeñen ese rol a nivel profesional deberán conocer muy bien la solución que se quiere lograr, saber ser bien específicos en las consignas. Por eso, creo que además se especializarán en ciertos dominios. Por ejemplo, para un prompt engineer especializado en la industria financiera será necesaria una persona que conozca los procesos de banca, los hábitos de los consumidores, etc. Surgirán personas para marketing, para telecomunicaciones, que puedan hacer las preguntas correctas y más profundas".

También a diferencia de lo que indica el sentido común, el CTO de Globant considera que las herramientas de IAG terminarán por acelerar el crecimiento de aquellos perfiles que tienen un cierto seniority en una técnica avanzada o en un lenguaje específico. "Permite es que pueda trabajar mucho más rápido. En lugar de solucionar una duda accediendo a documentación y leyendo miles de líneas de código, eso se lo pregunta a esta herramienta que actúa como su copiloto."

También le dijo a iProfesional que los programadores seguirán siendo las estrellas del mercado laboral, y que esto no hará que se reduzca la demanda de los profesionales: "De lo que si estamos convencidos es que esto no va a generar que los negocios basados en desarrollo de software se vuelvan más económicos sino que se van a vender al mismo valor que antes pero con un mayor poder de certeza. No se va a hacer con menos personas; se van a hacer proyectos con un ‘time to market’ más rápido, y si tenés un equipo bien procesado, con los procesos bien aceitados, vas a lograr un mayor nivel de certeza."

"Por ejemplo en la industria del gaming en general para hacer uno de esos juegos icónicos necesitabas 50 programadores que trabajaban dos años. Hoy necesitás 400 personas por tres años para hacer un juego que esté dentro de los estándares actuales de mercado, con la calidad gráfica estándar, para todas las plataformas de gaming, etc." ejemplificó.

El futuro de la inteligencia artificial

¿Vale la pena seguir estudiando programación?

Si bien aún el mundo del trabajo no terminó de transitar la era post-pandemia y los cambios a los hábitos laborales que se aceleraron con esa disrupción inesperada (el famoso "cisne negro") ahora comienza a transitar esta nueva disrupción. La buena noticia es que la IAG para los profesionales IT y de sistemas tampoco resulta noticia, y vienen sentando las bases que serán al menos la primera instancia de esta nueva colaboración entre algoritmos y seres humanos.

Por el lado de IBM, Zambrano comentó que su nueva plataforma Watson X permitirá no solo incorporar las características de Inteligencia Artificial Generativa que su asistente Watson ya tenía sino también hacer gobierno sobre esas soluciones de IA, que además se volverán cada vez más específicas para una tarea o una industria. Se incorporan herramientas para comprender en profundidad qué datos se usaron para entrenar a sistema, para hacer trazabilidad, si se eliminaron sesgos, qué nivel de seguridad de la información hay, etc. Esa solución está disponible desde junio.

"Será impresionante la evolución que llegue con la incorporación del lenguaje natural para interactuar con soluciones de IA, sin necesidad de utilizar un ‘leguaje máquina’. Será mucha más la gente que se podrá incorporar a este mundo tecnológico, o utilizar soluciones que están en bases de datos. Se va a poder incorporar más rápido a más gente en un mercado que demanda talento", añadió.

"¿Qué viene? Creo que lo que viene va a ir en la profundidad de estas herramientas. Si las usas hoy Dall-E, con el mismo prompt la herramienta hoy da muchos mejores resultados en imágenes que hace unos años. Fue evolucionando, cada herramienta se va a volver más profesional en el output que te devuelve. Y falta que las personas aprendan a manejar todo este set de herramientas para que vean todo lo que pueden hacer", anticipó.

Para Miserendino habrá mejoras en las herramientas, sumadas a mayor cantidad de gente utilizándolas y perfeccionando sus "skills" y las formas en las que dan comandos o consignas. Ese sería el siguiente paso en la evolución.

No obstante, esto no significa ni que no se necesitarán más programadores ni que cualquiera podrá ser "coder" con IA. El CTO de Globant anima a sus colegas a seguir estudiando programación y lenguajes para seguir adaptándose a los cambios que vienen. "Hay un déficit de talento enorme. La carrera lo que te da es un conocimiento generalista para luego ir profundizando y readaptándose", insistió.

"Los vamos a necesitar en muchos ámbitos, más allá de estas evoluciones", aconseja Zambrano a la hora de pensar en estudiantes de programación. "La IAG está en boca de todos por cómo acelerará el trabajo en todos los ámbitos, como antes lo hicieron las soluciones de automatización y no desaparecieron roles sino que se actualizaron para que validar lo que hace la tecnología, para volverla más específica y para hacerla seguir evolucionando", sentenció.