Álex Rayón, CEO de Brain & Code y experto en transformación digital, aborda en esta entrevista los retos y las oportunidades que la IA ofrece en el ámbito laboral. Ha dirigido el curso ‘Inteligencia Artificial: oportunidades para mi día a día’, impulsado por el Colegio de Economistas y el Gobierno de Cantabria, dirigido especialmente al colectivo joven, en el que han participado más de 50 alumnos. Reflexiona sobre los mitos y las oportunidades que ofrece la IA, su impacto en la productividad, los desafíos éticos y las habilidades necesarias para que los jóvenes profesionales se adapten a un entorno cada vez más digitalizado.
En el curso se han abordado temas de IA aplicados al trabajo diario. ¿Por qué es importante que los jóvenes, independientemente del sector profesional en el que trabajen o de la formación que tengan, comiencen a familiarizarse con la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial está transformando profundamente la manera en que trabajamos como especie. En este contexto, es esencial que los jóvenes aprendan a convivir con herramientas que pueden asumir muchas de las tareas para las que históricamente han sido formados. Estas herramientas permiten liberar tiempo para dedicarlo a otras actividades y actúan como una guía integrada en el día a día. Además, la tecnología no solo representa una ganancia en productividad, aunque ciertamente lo es, sino que también fomenta la creatividad y enriquece los procesos de creación de valor. Estamos ante herramientas que nos permiten superar el ‘efecto túnel’ que a menudo limita nuestro pensamiento y nos permiten pensar y trabajar de manera divergente. En definitiva, abren muchas oportunidades para las personas.
A nivel general, ¿cuáles son los mitos comunes sobre la IA que conviene aclarar, especialmente para quienes están en sus primeros años en el mercado laboral?
Existen tres mitos comunes sobre la Inteligencia Artificial que conviene aclarar. El primero es la sustitución del puesto de trabajo. Este es un relato muy extendido, pero me parece profundamente equivocado. A la IA se le llama «copiloto» precisamente porque no sustituye el trabajo humano, sino que lo complementa. El trabajo humano suele requerir la articulación, coordinación e integración de diferentes tipos de tareas: crear algo, conectar ideas previas o evaluar consecuencias. En muchos de estos procesos, la IA no tiene cabida como reemplazo total. Sin embargo, puede ser una gran ayuda en algunas áreas, aunque no en todas, de ahí su papel como copiloto y no como sustituto. El segundo es que la IA se equivoca. Es cierto que comete errores, pero también los comete el ser humano. Estas herramientas están diseñadas para replicar, de algún modo, el cerebro humano, que también funciona de manera probabilística y no siempre acierta. De hecho, tanto la IA como el pensamiento humano necesitan ser moldeados para minimizar errores. Además, es importante entender que estas tecnologías no son simples motores de búsqueda como Google, que también puede fallar. Las IAs son infraestructuras cognitivas, no productos terminados que den respuestas perfectas. Y el tercer mito es reducir la IA a su base tecnológica, cuando en realidad es un sistema de diálogo. Su verdadero potencial está en saber estructurar conversaciones y mantener un diálogo continuo que permita entrenar la herramienta y convertir a esta infraestructura cognitiva en un instrumento de trabajo que nos pueda acompañar en nuestro día a día. Esto no solo implica cuestiones técnicas, sino también habilidades como estructurar problemas, aplicar filosofía y construir procesos de aprendizaje a partir del intercambio.
En este contexto de transformación digital acelerada que vivimos, ¿qué habilidades considera clave para que los jóvenes profesionales estén bien preparados y puedan aprovechar el potencial de la Inteligencia Artificial?
Es fundamental que los jóvenes profesionales desarrollen habilidades tanto técnicas como blandas para aprovechar el potencial de la Inteligencia Artificial. Así como en los años sesenta surgieron los MBA para que aprendiéramos a ‘hablar negocio’, hoy es necesario aprender a ‘hablar tecnología’. Tener un conocimiento básico sobre los aspectos tecnológicos es muy importante, ya que la IA es una orquestación de múltiples servicios tecnológicos tremendamente interesantes. Entender su funcionamiento evita que se perciba como algo mágico o incomprensible. Además de adquirir conocimientos en ciberseguridad, programación o Big Data, tambiénes esencial desarrollar habilidades blandas, como la comunicación efectiva, el razonamiento en entornos abstractos y la capacidad para estructurar problemas. La IA está diseñada para trabajar en equipo y potenciar la inteligencia colectiva, por lo que estas habilidades son clave para aprovechar el potencial de la colaboración humano-digital. La idea de que la IA pueda sustituir o hacer desaparecer universidades carece de fundamento. Lo que sí va a hacer es transformar la forma en la que aprendemos, estudiamos y trabajamos.
Si nos centramos en el ámbito de la economía y la empresa, ¿qué tipo de datos y procesos pueden beneficiarse más de la incorporación de esta herramienta?
No centraría tanto el uso de la Inteligencia Artificial en puestos de trabajo específicos, sino en las tareas que pueden beneficiarse directamente de esta herramienta, ya que estas tareas pueden darse en diversos contextos. Entre las que están teniendo mayor impacto, destacaría cinco: la búsqueda de información, la transformación o el resumen de datos, la síntesis de información dispersa en múltiples fuentes, el desarrollo de nuevos activos digitales, como la creación de imágenes o textos, y, finalmente, el aprendizaje para la toma de decisiones.
La ética es un tema fundamental. ¿Cuáles son los principales desafíos éticos que deberían conocer los jóvenes interesados en desarrollar su carrera en este campo o utilizar IA en su entorno laboral?
La dimensión ética en la Inteligencia Artificial es más relevante y necesaria que nunca. Uno de los principales desafíos es el problema de los sesgos. La IA no es mágica: lo que hace es reflejar los datos con los que ha sido entrenada. Si esos datos contienen prejuicios o carencias, el sistema reproducirá esas limitaciones. Este es un aspecto ético crucial, ya que obliga a reflexionar sobre cómo digitalizamos y representamos la realidad. Otro desafío es la opacidad algorítmica. Muchas veces desconocemos qué ocurre dentro de los algoritmos y cómo se toman las decisiones. La apropiación cultural es otro tema crítico. Tenemos que entender que son sistemas de IA que se han apropiado de datos sin reconocer ni compensar a sus creadores. Finalmente, está el tema de la propiedad intelectual, con los atropellos que se están produciendo. Surgen preguntas fundamentales: ¿quién es el autor de un contenido generado por IA? ¿El programador, el usuario o el propietario del modelo? Y más allá de los derechos morales, también está la cuestión de los derechos patrimoniales: ¿quién tiene derecho a beneficiarse económicamente de algo que ha producido un algoritmo? Estos son los grandes retos éticos que deben ser abordados en torno al desarrollo y uso de la IA.
