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La adopción de la IA está aumentando rápidamente en el lugar de trabajo moderno, y OpenAI informa de que ChatGPT, el popular gran modelo de lenguaje (LLM), ha sido adoptado por más del 80% de las 500 empresas de Fortune.
Sin embargo, aunque herramientas como GPT4, Claude 2 y DALL-E 3 se están abriendo camino en los flujos de trabajo empresariales, muchos usuarios no se sienten preparados para utilizarlas. Un estudio realizado por Salesforce reveló que el 62% de los trabajadores piensan que no tienen los conocimientos necesarios para utilizar la tecnología de forma eficaz y segura.
Con cada vez más organizaciones que incorporan la IA a sus operaciones, hay algunas habilidades esenciales que los empleados deben tener si quieren prosperar, desde habilidades blandas como la comunicación y la resolución de problemas hasta habilidades técnicas como la programación y la ingeniería rápida.
10 habilidades para un lugar de trabajo dominado por la IA:
10. Resolución de problemas
La resolución de problemas es una de las habilidades blandas más importantes que los empleados deben ejercitar en los entornos dominados por la IA.
Con la IA, los empleados pueden utilizar sus capacidades para identificar problemas e ineficiencias en el lugar de trabajo y proponer soluciones automatizadas para arreglar estos problemas y optimizar los procesos.
Al mismo tiempo, la resolución de problemas también es fundamental para que los empleados respondan rápidamente en escenarios en los que la IA no funciona como se pretendía.
9. Comunicación
Otra habilidad vital es la comunicación. Los empleados que quieran abogar por una mayor adopción de la IA o por la automatización de determinados procesos o flujos de trabajo deben tener la capacidad de comunicar las ventajas técnicas y no técnicas de esta tecnología a otros empleados y partes interesadas.
Tener la capacidad de comunicar el valor de la IA a otros empleados y partes interesadas puede ayudar a lograr un mayor apoyo a las iniciativas de automatización. También es fundamental para ayudar a responder y abordar las preocupaciones de aquellos a los que les preocupa la adopción.
8. Preparación de datos
Las ideas son tan buenas como los datos en los que se basan, y las soluciones basadas en el aprendizaje automático a menudo requieren que los datos de entrada estén estructurados en un formato determinado. Esto significa que necesitas saber cómo preparar los datos para su análisis por modelos de IA si quieres generar perspectivas de alta calidad.
Saber cómo seleccionar una muestra de datos (tomada de una o varias fuentes), limpiar, formatear y ordenar los datos, así como eliminar errores y valores en blanco, te ayudará a obtener mejores resultados de la adopción.
7. Comprobación de hechos
Si quieres utilizar la IA generativa para fundamentar la toma de decisiones o crear contenidos, tienes que ser experto en la comprobación de sus resultados. Los chatbots como ChatGPT tienden a alucinar y a inventarse detalles, por lo que es esencial volver a comprobar que cualquier información factual proporcionada por los LLM es legítima antes de actuar en consecuencia.
Además, también deberás tener en cuenta la parcialidad o los prejuicios subyacentes que puedan tener los LLM sobre temas concretos. En general, trata de verificar todas las afirmaciones, solicita citas cuando sea posible y haz una comprobación cruzada con una fuente externa de confianza.
6. Matemáticas
Los principios matemáticos han creado los cimientos en los que se basan las soluciones modernas de IA. Por ello, conocer conceptos matemáticos como el álgebra lineal, la probabilidad y el cálculo te ayudará a entender cómo funcionan tecnologías como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural.
Es importante señalar que no necesitas ser un experto en matemáticas para obtener resultados de la IA, pero conocer estos conceptos puede ayudarte a averiguar qué ocurre bajo el capó.
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5. Creatividad
La creatividad es otra habilidad blanda indispensable para utilizar la IA con eficacia. La IA es una tecnología relativamente nueva, y aunque los casos de uso están cada vez mejor definidos, cada día se descubren nuevas formas de utilizarla. Tener la mente abierta y experimentar con la IA puede ayudarte a descubrir nuevas soluciones a problemas que no habías considerado antes.
Ejercitar tu creatividad y estar dispuesto a jugar con modelos de IA te ayuda a encontrar nuevas formas de utilizar la tecnología y te prepara para seguir el ritmo de la evolución de estas soluciones.
4. Evaluación de modelos
Para medir el rendimiento de un modelo o proyecto de IA, necesitas saber cómo evaluarlo. Aprender a evaluar modelos con métricas cuantitativas como la Puntuación F1 y el RMSE o mediante pruebas cualitativas, junto con la optimización de hiperparámetros y el ajuste de los resultados, te permitirá mejorar un modelo de IA con el tiempo.
Determinar dónde funciona bien tu modelo y qué podría mejorarse con un ajuste más fino te brinda la oportunidad de trabajar hacia la mejora continua.
3. Visualización de datos
Saber cómo crear visualizaciones de datos es esencial para trasladar las ideas de los conjuntos de datos a un formato fácil de entender para otras partes interesadas. Al fin y al cabo, los cuadros de mando, los gráficos y las tablas facilitan mucho la identificación de patrones y anomalías en tus datos de formación.
El cerebro humano sólo puede procesar una cantidad limitada de información a la vez, y desglosar los conjuntos de datos en visualizaciones accesibles garantiza que los usuarios no técnicos puedan comprender fácilmente lo que ocurre.
2. Programación
Los empleados que quieran ir un paso más allá y desarrollar soluciones de IA pueden aprender a programar en lenguajes como Python, Java, C++ y JavaScript. Cada uno de estos lenguajes se utiliza ampliamente en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático.
Saber programar proporciona a un empleado las habilidades que necesita para empezar a construir plataformas o productos personalizados basados en IA. También es una forma excelente de que los empleados aumenten su empleabilidad general.
1. Ingeniería rápida
Ahora que la IA generativa está de moda, repasar la ingeniería de instrucciones es fundamental para sacar el máximo partido a herramientas como GPT4 y Claude 2. La ingeniería de instrucciones es la práctica de crear entradas para herramientas de IA generativa que produzcan resultados óptimos.
Esto se reduce a saber cómo escribir prompts en un formato que un LLM pueda entender. Cuanto mejor sea tu consulta inicial, más detallada y precisa será la salida.
Lo esencial
Aunque todas las habilidades anteriores son esenciales para prosperar en un lugar de trabajo dominado por la IA, no creas que necesitas ser informático o programador experimentado para obtener valor de la IA.
Herramientas como ChatGPT han demostrado que todo lo que necesitas para empezar es un poco de amplitud de miras y la voluntad de experimentar con la tecnología a tu disposición para trabajar de forma más eficiente.
