La Inteligencia Artificial no nos quita el trabajo, pero está cambiando la forma en que reclutamos.

El rápido crecimiento de la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de software profesional ha obligado a reiniciar la Ley de Moore. Ese famoso axioma de la industria del software, acuñado por el cofundador de Intel George Moore, predijo que el número de transistores que encajarían en un circuito integrado se duplicaría cada año, permitiendo así una mayor potencia de computación en procesadores cada vez más pequeños.

Durante los últimos 50 años, Moore ha demostrado tener razón. Pero hoy en día, a medida que la demanda de la enorme potencia de cálculo necesaria para llevar a cabo tareas de procesamiento complejas en dispositivos más pequeños, a menudo vestibles, sigue creciendo, hemos superado el ritmo al que el transistor de silicio puede seguir disminuyendo. En su lugar, las nuevas razas de chips de “aprendizaje profundo”, que utilizan ecuaciones algebraicas y la IA para exprimir más potencia de procesamiento en un paquete más pequeño, han ganado prominencia.

Como prueba de esta tendencia, considere el hecho de que el número de documentos académicos sobre el aprendizaje automático en el servidor de preimpresión arXiv de la Universidad de Cornell se duplica cada 18 meses.

La historia de la transformación de la industria del software por parte de AI es un ejemplo clásico de cómo la tecnología está obligando a repensar los fundamentos de cada negocio. Con más poder analítico que nunca, nuevas formas de acceder a la información y un potencial de crecimiento virtualmente ilimitado, los líderes empresariales de hoy en día necesitan sentirse cómodos al dejar ir los procesos y restricciones heredados y aceptar el cambio.

Este es un cambio masivo para muchas empresas, pero no es el tipo de cambio que preocupaba a todo el mundo. Los primeros días de la IA estaban repletos de predicciones de que los robots reemplazarían a la mano de obra convencional. Un estudio realizado en 2015 predijo incluso que una cuarta parte de los puestos de trabajo en el sector de los servicios profesionales serían sustituidos por robots propulsados por IA para el año 2025.

En medio de todas las predicciones alarmistas sobre robots que roban puestos de trabajo, e incluso de la especulación de que los robots podrían incluso tener que pagar impuestos después de robar su trabajo, la IA se está revelando cada vez más como un facilitador más que como un disruptor.

El hecho es que, para cada predicción de los intrépidos de que los robots pronto reemplazarán a los humanos, las empresas tecnológicas que se encuentran en el centro de la revolución robótica no pueden contratar a los tecnólogos humanos con la suficiente rapidez. Por ejemplo, en mi negocio, tenemos un promedio de 34 roles tecnológicos abiertos en cualquier momento. En toda la industria, actualmente hay cuatro puestos vacantes por cada tecnólogo que trabaja actualmente en los Estados Unidos.

La razón de esto, por supuesto, es que el futuro no se trata realmente de reemplazar a los seres humanos; se trata de hacer a los humanos más inteligentes. Para lograrlo, necesitamos tecnólogos con la experiencia en la materia para construir nuevos avances, pero también las habilidades sociales para navegar por la cultura corporativa e identificar los puntos débiles de los clientes a medida que avanzamos a través de un período de cambios masivos. Es un desafío único que altera el status quo en el reclutamiento.

Es por eso que es más probable encontrar a nuestros reclutadores en hackatones, campus universitarios, reuniones técnicas y conferencias de la industria que en la oficina revisando currículos o redactando anuncios de trabajo. También encontrará que pasan menos tiempo hablando con los candidatos sobre tecnologías específicas e hitos profesionales anteriores y más sobre la resolución de problemas. Este es un eje importante de la forma en que se gestionaba el reclutamiento hace ya cinco años.

El ingrediente mágico que realmente buscamos en los profesionales de la tecnología actual es un poco más difícil de cuantificar. Lo llamamos “agilidad de aprendizaje”, y es una medida de la rapidez y eficacia con la que una persona puede aprender un nuevo concepto y aplicarlo con éxito a un reto empresarial. Requiere una combinación de profundos conocimientos especializados para identificar rápidamente las posibles soluciones, pero también habilidades sociales como la capacidad de comunicarse y sentir empatía para encontrar el mejor camino hacia la finalización.

El resultado colectivo de todo esto es una visión mucho más matizada y holística tanto del candidato como de nuestra propia empresa, que entreteje los aspectos duros y blandos del trabajo en la ecuación general de la contratación. En un momento en el que muchas empresas están sugiriendo que el auge de la tecnología reducirá la necesidad de personas, estamos viendo una tendencia muy diferente. De hecho, la tecnología está cambiando el perfil de las personas que buscamos e impactando dramáticamente la forma en que las encontramos, pero no ha cambiado el hecho de que todavía las necesitamos, quizás ahora más que nunca.

En última instancia, lo que el auge de la IA está demostrando consistentemente es que las empresas que prosperarán en tiempos de incertidumbre son aquellas con un compromiso implacable con la innovación, la creatividad, la colaboración y el aprendizaje, y con una fuerza laboral diversa que puede anticiparse a las tendencias y detectar nuevas amenazas desde los lugares menos probables. Cada vez más, esto va a requerir un enfoque en los profesionales que no sólo tienen la perspicacia técnica para hacer frente a los desafíos de hoy, sino también la flexibilidad para adaptarse a los del mañana.

Sobre Ernest Mayer 99 Artículos
Ernest Mayer no es principalmente un reportero hoy en día - pero todavía tiene muchas primicias como presentador en BBC One desde 2005. Fue el claro favorito cuando se pidió a los miembros del público que nombraran a su principal reportero político, lo que posiblemente reflejaba su etapa como editor político de la BBC entre 2000 y 2005.

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