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Uno de mis primeros trabajos como reportero de aprendices fue escribir un informe diario del mercado de valores. Era el tipo de tarea que no molestaría a un periodista experimentado, pero para un novato como yo, fue aterrador y difícil.
Sin embargo, tuve suerte: después de presentar mi borrador, mi editor me haría que me quedara detrás de su hombro y viera su pantalla mientras lo editaba. Explicaría en voz alta lo que estaba cambiando y por qué, lo que me ayudó a aprender a hacerlo un poco mejor al día siguiente.
Pensé en él cuando leí El código de habilidadun libro publicado el año pasado por el académico Matt Beane, que argumenta que el “vínculo laboral” entre expertos y alumnos ha sido “la base de la transferencia de habilidades e ingenio de la humanidad para milenios”. Pero, ¿puede sobrevivir a la era de la inteligencia artificial?
Hasta ahora, las tareas para las cuales la IA generativa parece más adecuada también son las que muchos aprendices de cuello blanco tienden a hacer. Cuando investigadores de la Brookings Institution, un grupo de expertos en los Estados Unidos, datos analizados Desde Openai, descubrieron que el porcentaje de tareas con alto riesgo de automatización fue cinco veces mayor para un analista de investigación de mercado que para un gerente de marketing, por ejemplo. Fue tres veces mayor para un representante de ventas que un gerente de ventas, y más del doble de alto para un diseñador gráfico que para un director de arte.
Los bancos de inversión ya están Según se informa, mulling si necesitan reclutar a tantos analistas junior en el futuro. Incluso si desea continuar contratando aprendices, la economía de ese modelo de negocio podría ser más difícil en un mundo en el que lucha por monetizar su trabajo.
Un abogado senior me dijo que ya estaba cada vez más difícil persuadir a los clientes para que pagaran por el momento de los abogados junior, porque pensaban que AI podría hacer el trabajo. Mientras tanto, los juniors eran reacios a usar las nuevas herramientas porque les preocupaba que reducirían sus horas facturables, y se perderían la práctica que necesitaban para progresar.
En El código de habilidadBeane argumenta que adquirir dominio en cualquier profesión requiere desafío, complejidad y conexión. Pero advierte que “los novatos se están volviendo cada vez más opcionales y distantes participantes en las tareas diarias de un experto”. Cita una serie de nuevas tecnologías, no solo la IA. Cuando investigó la cirugía robótica en los hospitales, por ejemplo, encontró que el uso de robots redujo la oportunidad para que los cirujanos junior se involucren.
Me imagino cualquier cantidad de formas en que esto podría desarrollarse. En el lado optimista, las empresas podrían encontrar nuevas formas de capacitar a la próxima generación de profesionales superiores, utilizando IA de una manera juiciosa para acelerar su progresión sin comprometer su adquisición de conocimiento y oportunidad para la conexión humana.
Eso podría requerir cambios en algunos modelos de negocio. Las firmas de abogados pueden necesitar despedirse de la hora facturable, por ejemplo. Pero no hay necesidad de romantizar la antigua forma de hacer las cosas, especialmente en las empresas donde se esperaba que los juniors pasaran en horas extremadamente largas haciendo un trabajo bastante aburrido que era, en su peor momento, una especie de novatadas profesionales.
Sin embargo, en el escenario más sombrío, las empresas podrían dejar de contratar a los jóvenes en una prisa por las ganancias de productividad. “Aquí está el escenario que me mantiene despierto por la noche”, escribió Molly Kinder, uno de los investigadores de Brookings. “Un mundo de agentes de IA extremadamente capaces aprende a enfrentar la mayoría de las tareas de cuello blanco cotidiano y son administrados por un pequeño cuadro de gerentes senior experimentados”.
En este escenario, ¿cómo alguien adquiriría la experiencia para llegar a los peldaños superiores menos automatizables de la escalera profesional? El abogado principal con el que hablé se preguntó si algún día podríamos ver un regreso del antiguo sistema de aprendizaje que existía en gran parte de Europa antes de la Revolución Industrial, en la que las familias que pudieran pagarlo pagarían por su descendencia para ser aprendiz de un maestro. Las implicaciones de esto para la movilidad social, ya no son geniales en muchas profesiones, no sean decir.
Cuando se trata de la integración de la IA generativa en el trabajo de cuello blanco, todavía es muy temprano. Nadie sabe realmente cómo irá, y cualquiera que diga que probablemente tenga algo que venderte.
Pero lo que la tecnología será o no será capaz es solo una parte de esa pregunta. La otra parte es lo que las empresas eligen hacer con ella. Y por mi dinero, las decisiones corporativas con el poder más transformador para el trabajo de cuello blanco girarán en torno a cómo (y si) las personas ascienden a la escalera profesional. Si estás en el peldaño superior y quieres mirar hacia adelante, lo mejor que puedes hacer es mirar hacia abajo.
sarah.oconnor@ft.com
