La Inteligencia Artificial (IA) generativa automatizará hasta el 30% de las horas trabajadas para el año 2030, según se desprende del informe ‘Un nuevo futuro del trabajo: la carrera por desplegar la IA y elevar las habilidades en Europa y más allá’, publicado por el ‘McKinsey Global Institute’.
En concreto, el análisis de la consultora revela que, en un escenario de adopción media de la IA generativa, en el próximo año 2030 hasta el 30% de las horas trabajadas actualmente podrían ser automatizadas impulsadas por esta tecnología, para en 2035 llegar al 45% en la Unión Europea y al 48% en los EE.UU., un cambio que afectará a los mercados laborales.
En esta línea, el estudio destaca que a medida que esta tecnología sigue remodelando el mercado laboral, la demanda de empleos evolucionará en consecuencia.
LAS COMPAÑÍAS NECESITARÁN ENFOCARSE EN LA CAPACITACIÓN
Así, en los campos de STEM (Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, por sus siglas en inglés) y atención sanitaria, se espera que la demanda de profesionales aumente entre un 18% y un 30% hasta 2030, mientras que, por el contrario, se estima que los empleos en producción, servicio al cliente y ventas disminuyan hasta este mismo año.
En esta línea, el socio de McKinsey & Company Carlos Fernández Naveira hace hincapié en que las compañías necesitarán enfocarse en «la capacitación y el reciclaje de sus empleados para mantenerse competitivas».
«Se prevé un incremento en la demanda de competencias tecnológicas, sociales y emocionales, mientras que las competencias físicas, manuales y cognitivas básicas disminuirán. Además, se ha identificado una carencia de competencias avanzadas en tecnologías de la información, análisis de datos, pensamiento crítico y creatividad en los trabajadores, por lo que tendrán que ser reentrenados», ha añadido el socio de la consultora.
NUEVAS HABILIDADES
En este sentido, el informe apunta que, en un escenario medio, las compañías se enfrentarán a «importantes cambios ocupacionales», con hasta 12 millones de trabajadores cambiando de empleo tanto en Europa como en EE.UU.
Esto supone el doble del ritmo previo a la pandemia, afectando especialmente «a los trabajadores de bajos salarios, que necesitarán nuevas habilidades para acceder a puestos de trabajo mejor remunerados», indica el estudio.
A este respecto, el socio de McKinsey Fernánez Naviera, señala que gestionar esta transición «de manera responsable» requerirá que los líderes empresariales y políticos inviertan en la formación y mejora de capacidades de sus empleados, mientras centran esfuerzos en implementar soluciones de IA.
LAS PERSONAS, EN EL CENTRO
«El despliegue de la IA sólo será exitosa si involucra a las personas, y es que estas han de estar en el centro de la transformación para que promesas de mejoras de productividad se conviertan en una realidad en el futuro», ha explicado el socio.
Una de las principales conclusiones del análisis de la consultora es que una adopción acelerada de la IA generativa, junto con una reubicación proactiva de los trabajadores, podrían ayudar a Europa a lograr una tasa de crecimiento de la productividad anual de hasta el 3% hasta 2030.
«Sin embargo, una adopción y reubicación lenta podría limitar este crecimiento al 0,2%, más cerca del nivel actual de productividad en Europa Occidental», detalla el documento, en el que también se refleja que la transición no solo requerirá nuevas habilidades técnicas y de ingeniería, «sino también una mayor adaptabilidad en la fuerza laboral para ocupar roles emergentes».
Por último, el informe pone de relieve cuatro prioridades clave para los líderes empresariales en el contexto de la automatización y la IA generativa.
En el primer lugar se encuentra comprender el potencial de estas tecnologías para mejorar y automatizar el trabajo, a lo que le sigue planificar estratégicamente la transición de la fuerza laboral.
En tercer lugar se sitúa el hecho de priorizar el desarrollo del talento adecuado, y, en último puesto, continuar la educación sobre tecnologías de automatización para maximizar su impacto en la empresa.
