Brecha de habilidades en IA: estrategias para una fuerza laboral preparada para el futuro

Que es la brecha de habilidades en IA

La brecha de habilidades en IA es la diferencia entre la cantidad de trabajadores con habilidades en IA que se necesitan y la cantidad que existe actualmente. En términos simples, no hay suficientes profesionales competentes en IA para cubrir la necesidad.

La brecha de habilidades en IA es una inquietud creciente para numerosas industrias que necesitan cada vez más integrar la IA en sus procesos. Esta brecha es particularmente pronunciada en áreas especializadas como el análisis de datos, el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y, en algunos casos, incluso para crear sus propias herramientas de IA.

Una encuesta reciente de Forrester concluyó que el 73 % de los encuestados mencionó las "habilidades" como un área que necesitaba mejoras para aprovechar al máximo la inteligencia de contenido mediante el uso de IA. Incluso con tecnología de vanguardia y conjuntos de datos robustos, el éxito depende de la capacidad humana. Una organización puede utilizar las mismas herramientas de IA que uno de sus competidores y obtener resultados muy diferentes debido a diferentes niveles de habilidad y comprensión. Capacitar a los empleados con sólidas habilidades y conocimientos en IA es fundamental para el uso efectivo y seguro de la IA en la inteligencia de contenidos.

Además, sus empleados quieren mejorar sus competencias. Según una investigación encargada por Hyland y realizada por Walker Sands, el 98 % de los encuestados quiere capacitación en IA generativa, con la ética, el cumplimiento y la seguridad de la IA encabezando la lista de áreas de estudio.

Impacto actual en los distintos sectores 

Esta brecha de habilidades ya está afectando a las empresas en muchas industrias. En el ámbito de los seguros, la IA puede analizar miles de reclamaciones en segundos, identificar patrones que indiquen un posible fraude y remitirlos a agentes humanos para una evaluación detallada. Para que esto sea posible, la empresa de seguros debe aprovechar la tecnología de IA con esas capacidades y contar con el personal con la experiencia necesaria para gestionar los sistemas.

En cuanto al desarrollo de software, la IA generativa ha revolucionado la capacidad de ciertos modelos para comprender y escribir código. Sin embargo, la mayoría de las veces, este código no está listo para usar y muchas empresas, con razón, evitan alimentar modelos abiertos (como ChatGPT) con código de propiedad exclusiva. Las empresas están trabajando para desarrollar sus propias herramientas de IA basadas en grandes modelos de lenguaje (LLM) para el desarrollo y análisis de código, pero la creación de estas herramientas requiere habilidades que muchos no poseen.

Independientemente de las herramientas que emplee una empresa o departamento de desarrollo de soluciones, los empleados que usan la tecnología deben comprender cómo utilizarla eficazmente, además de sus limitaciones y las consideraciones éticas. Todo esto lleva a un punto de diferenciación, ya que algunas empresas están aprovechando los beneficios de la IA, mientras que otras luchan por adaptarse y adoptarla.

Desafíos para cerrar la brecha de habilidades en materia de IA 

Alta demanda de trabajadores especializados 

En muchas industrias, la mentalidad es “adoptar la IA o quedarse afuera”. Perder el tren de la IA podría representar una amenaza existencial, por lo que no es sorprendente que todas las empresas quieran contratar empleados con estas competencias. La demanda está superando a la oferta, con solo 1 de cada 10 trabajadores del mundo que poseen las habilidades de IA que las organizaciones buscan, según una nueva investigación de Salesforce.

A medida que la IA sigue adquiriendo importancia, la demanda de profesionales competentes en IA continuará aumentando. Con la competencia por el talento volviéndose más intensa, la importancia de ofrecer paquetes de compensación y beneficios atractivos para asegurar el talento se ha convertido en una necesidad.

Programas de capacitación insuficientes

Es posible que las organizaciones reconozcan la necesidad de mejorar las habilidades de sus empleados para que sean competentes en IA, pero ¿quién proporcionará la capacitación si la organización aún no tiene una estructura lista para la IA o un programa de capacitación en IA?

La falta de capacitación adecuada dificulta que las empresas desarrollen el talento necesario para alcanzar sus objetivos de IA, y la falta de talento interno impide que las empresas sobresalgan en el uso de la IA. Existen programas de formación externos, pero muchos de ellos no preparan a los trabajadores para los desafíos y tecnologías específicas que estos enfrentan en los roles que usan la IA. 

Restricciones presupuestarias 

Invertir en programas de capacitación y desarrollo de IA puede ser costoso, y las decisiones de alto nivel a menudo están fuera del alcance de quienes necesitan estos programas. Como resultado, las organizaciones, especialmente las pequeñas y medianas, no pueden obtener la capacitación necesaria.

Estrategias para la mitigación

Mediante una combinación de enfoques, es posible mitigar estos desafíos en su organización.

Capacitación de la fuerza laboral actual

Aunque hemos mencionado que existen desafíos para hacerlo de manera efectiva, no cabe duda de que mejorar las habilidades de la fuerza laboral actual es clave para cerrar la brecha de habilidades en IA. Hasta el 93 % de las organizaciones de EE. UU. y el Reino Unido consideran que la IA es una prioridad del negocio y la están utilizando o tienen previsto hacerlo en el corto plazo.

Puede llevar tiempo desarrollar un programa robusto de mejora de habilidades en IA, pero las organizaciones pueden comenzar de inmediato con pasos más pequeños, como talleres, cursos en línea y programas de certificación. Dado que es probable que una parte de la fuerza laboral esté preocupada de que la IA haga que sus trabajos queden obsoletos, ofrecer este tipo de programa puede ser alentador y mejorar la moral de los empleados, así como sus habilidades.

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Mejorar la educación y la colaboración 

Es necesario que las instituciones actualicen los planes de estudio para incluir asignaturas relacionadas con la IA, asegurando que los estudiantes adquieran las habilidades técnicas y comprendan el potencial de la IA. La colaboración entre instituciones educativas y líderes de la industria puede ofrecer a los estudiantes la experiencia práctica necesaria para asegurar que la próxima generación esté lista para integrarse en la fuerza laboral impulsada por IA.

Mediante talleres y seminarios, las instituciones pueden fomentar una cultura de aprendizaje continuo para asegurar que los estudiantes estén comprometidos y actualizados sobre los avances en materia de IA. Este tipo de colaboración interdisciplinaria fomenta una adopción más amplia de la IA y estimula la innovación en diferentes campos.

Aprovechar la tecnología 

Las tecnologías emergentes, incluida la propia IA, pueden desempeñar un papel poderoso en la capacitación y el desarrollo de habilidades, así como en simplificar la complejidad de construir herramientas de IA.

Las plataformas de aprendizaje impulsadas por IA personalizan las experiencias educativas evaluando los estilos de aprendizaje individuales y recomendando contenido adaptado. Además, las herramientas de capacitación automatizadas proporcionan módulos personalizados, supervisan el progreso y ofrecen comentarios en tiempo real, haciendo que la adquisición de habilidades sea más eficiente y eficaz.

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Capacitación con herramientas fáciles de usar 

Gran parte de la conversación sobre la IA para empresas se centra en soluciones avanzadas muy configurables y desarrolladas internamente, pero ese es solo un aspecto de la transformación de la IA que está en curso. Las empresas también pueden aprovechar una serie de herramientas fáciles de usar que dependen de la IA pero que no requieren un conocimiento técnico significativo por parte del usuario.

Por ejemplo, los constructores no-code de IA con funcionalidad de arrastrar y soltar y las interfaces de programación visual permiten la creación de herramientas, aplicaciones y servicios completamente funcionales con habilidades técnicas relativamente mínimas. Estas herramientas, junto con otras aplicaciones, ahora integran capacidades de IA generativa y proporcionan un acceso más fácil a la mejora de habilidades en IA, lo cual es valioso para empleados con diferentes niveles de habilidad.