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Generative artificial intelligence and its impact on the workplace in the city of Pilar, Paraguay
Inteligncia artificial generativa e seu impacto no ambiente de trabalho na cidade de Pilar, Paraguai
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Correspondencia: davidcristianruizdiaz@gmail.com
Ciencias Tcnicas y Aplicadas
Artculo de Investigacin
* Recibido: 09 de marzo de 2024 *Aceptado: 16 de abril de 2024 * Publicado: 31 de mayo de 2024
I. Universidad Nacional de Pilar, Facultad de Ciencia Aplicadas Paraguay, Paraguay.
II. Universidad Nacional de Pilar, Facultad de Ciencia Aplicadas Paraguay, Paraguay.
Resumen
La inteligencia artificial (IA) generativa es una tecnologa emergente que tiene el potencial de transformar el mbito laboral (Ripani et al. 2020). En la ciudad de Pilar, Paraguay, la IA generativa an no tiene un impacto significativo en el mbito laboral. Sin embargo, es probable que este impacto aumente en los prximos aos. El objetivo de esta investigacin es analizar el impacto de la IA generativa en el mbito laboral en la ciudad de Pilar. Se estudiarn las siguientes variables: aplicaciones de la IA generativa, efectos de la IA generativa a la creacin de empleo, desafos y oportunidades. La metodologa de estudio es de tipo exploratorio, el diseo no experimental con enfoque cuantitativo. La poblacin de estudio comprende un total de 150 empleadores que forman parte de la Cmara de Comercio, Industria y Servicios del eembuc, organizacin que representan a los diferentes sectores econmicos de la ciudad de Pilar. Como tcnica de recoleccin de datos se emple la encuesta. Los resultados muestran el panorama actual sobre esta temtica y brinda informacin que permite ayudar a los trabajadores, empleadores y gobierno, a comprender los desafos y oportunidades que la IA generativa plantea para el mercado laboral de Pilar.
Palabras clave: Inteligencia Artificial generativa; efectos; mercado laboral; desafos y oportunidades.
Abstract
Generative artificial intelligence (AI) is an emerging technology that has the potential to transform the workplace (Ripani et al. 2020). In the city of Pilar, Paraguay, generative AI does not yet have a significant impact in the workplace. However, this impact is likely to increase in the coming years. The objective of this research is to analyze the impact of generative AI in the workplace in the city of Pilar. The following variables will be studied: applications of generative AI, effects of generative AI on job creation, challenges and opportunities. The study methodology is exploratory, non-experimental design with a quantitative approach. The study population includes a total of 150 employers that are part of the eembuc Chamber of Commerce, Industry and Services, an organization that represents the different economic sectors of the city of Pilar. The survey was used as a data collection technique. The results show the current panorama on this topic and provide information that helps workers, employers and the government understand the challenges and opportunities that generative AI poses for Pilar's labor market.
Keywords: Generative Artificial Intelligence; effects; working market; challenges and opportunities.
Resumo
A inteligncia artificial generativa (IA) uma tecnologia emergente que tem potencial para transformar o local de trabalho (Ripani et al. 2020). Na cidade de Pilar, no Paraguai, a IA generativa ainda no tem um impacto significativo no local de trabalho. No entanto, este impacto dever aumentar nos prximos anos. O objetivo desta pesquisa analisar o impacto da IA generativa no ambiente de trabalho da cidade de Pilar. Sero estudadas as seguintes variveis: aplicaes da IA generativa, efeitos da IA generativa na criao de empregos, desafios e oportunidades. A metodologia do estudo exploratria, no experimental e com abordagem quantitativa. A populao do estudo inclui um total de 150 empregadores que fazem parte da Cmara de Comrcio, Indstria e Servios de eembuc, entidade que representa os diferentes setores econmicos da cidade de Pilar. A pesquisa foi utilizada como tcnica de coleta de dados. Os resultados mostram o panorama atual sobre o tema e fornecem informaes que ajudam trabalhadores, empregadores e governo a compreender os desafios e oportunidades que a IA generativa representa para o mercado de trabalho de Pilar.
Palavras-chave: Inteligncia Artificial Gerativa; efeitos; mercado laboral; desafios e oportunidades.
Introduccin
La Inteligencia Artificial Generativa (GAI) es un campo dentro de la Inteligencia Artificial que se centra en la creacin de contenido nuevo y nico basado en datos o instrucciones. Se trata de varias herramientas como ChatGPT, BingGPT y Bard, que se utilizan ampliamente en la actualidad. Estas extraordinarias herramientas tienen la capacidad de generar texto, traducir idiomas, producir diversas formas de contenido creativo y proporcionar respuestas informativas a preguntas (Mayol, 2023).
La Inteligencia Artificial, producto de la investigacin cientfica, busca automatizar la toma de decisiones humanas mediante redes neuronales y algoritmos. Se destaca su potencial para cambiar la organizacin de la produccin global, aunque advierte sobre el riesgo de desindustrializacin en economas emergentes (Ripani et al. 2020).
Spinak (2023) analiz el impacto de la GAI en el empleo y destaca la importancia de la mejora de las habilidades, el reciclaje y la capacitacin para empoderar a la fuerza laboral global. El autor tambin menciona que la IA generativa y otras tendencias recientes en el mercado laboral han enfatizado an ms la necesidad de estas medidas. As mismo, Prez, y Salcedo (2023), encontraron que la IA est impactando en diferentes industrias y funciones laborales a nivel mundial. Las habilidades de inteligencia artificial se encuentran entre las de ms rpido crecimiento, registrando un aumento del 190% entre 2017 y 2019.
Como se puede observar, el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el mercado laboral es un tema de creciente preocupacin y estudio. Varios artculos de investigacin han destacado la influencia potencial de la IA en la dinmica del mercado laboral, y los hallazgos sugieren que un porcentaje significativo de ocupaciones podran verse total o parcialmente impactadas por tecnologas de IA como ChatGPT (Zarifhonarvar, 2023).
Estudios a nivel mundial ha demostrado que la adopcin de la IA en las organizaciones afecta las habilidades y el bienestar de los empleados, lo que genera la necesidad de mejorar o reciclar las habilidades para adaptarse a los cambios tecnolgicos (Cramarenco, et al. (2023). Adems, el crecimiento de la era de la IA ha remodelado el concepto de educacin laboral en las universidades, lo que ha desencadenado la demanda de mtodos educativos innovadores que se alineen con el cambiante panorama laboral (Xu, 2023). Estudios de Zhang (2023), muestran que, si bien la IA tiene el potencial de optimizar la produccin y mejorar la productividad, han surgido preocupaciones sobre el desplazamiento de puestos de trabajo y la necesidad de nuevas habilidades. As mismo coincide Zhou (2023), al encontrar que la aplicacin de la IA tiene el potencial de remodelar el mercado laboral, lo que lleva a debates sobre la posible compensacin entre automatizacin y desempleo, as como la importancia de invertir en programas de educacin y capacitacin para abordar los cambios en las habilidades causados por la IA.
En lo que concierne a Amrica Latina, las expectativas son menos optimistas. Solo un 17% de las compaas de la regin encuestadas por el Foro Econmico Mundial en 2023 anticipan que la inteligencia artificial generar un saldo neto positivo en empleo, una cifra considerablemente menor que el promedio internacional (Agudo, 2023). Segn Briggs y Kodnani, (2023), una posible razn detrs de esto podra ser la proyeccin sobre el impacto que la llegada de esta tecnologa tendr en el empleo en los pases latinoamericanos: hasta un 25% de los puestos de trabajo en Argentina o Chile podran ser automatizados por la inteligencia artificial, un 7% ms que el promedio mundial. Mxico y Per tambin tienen la previsin de que ms del 20% de sus empleos puedan ser automatizables, mientras que Ecuador se sita por debajo de esa cifra, pero an por encima del promedio global del 18%.
Otras estimaciones previas a la llegada de la inteligencia artificial generativa son ms sombras en ese aspecto, indicando que porcentajes muy altos de empleo en pases como El Salvador (75%), Guatemala (75%) o Ecuador (69%) tienen un "alto riesgo de ser reemplazados por robots". Es crucial destacar aqu la diferencia previamente explicada en el punto uno, "Empleabilidad y oportunidades", entre la posible prdida de empleos manuales que implicara la adopcin generalizada del potencial de la robtica y las oportunidades que surgen para el talento especializado en tecnologa, como la ciencia de datos y otras disciplinas directamente relacionadas con la inteligencia artificial (Agudo, 2023).
A nivel nacional, los estudios de IA son escasos, pero resalta el anlisis de Ferrer Dvalos (2020), donde sostiene que la Inteligencia Artificial impulsa la innovacin en empresas al resolver problemas complejos y mejorar la toma de decisiones. En la industria 4.0 y el marketing digital, su papel es crucial. Automatiza procesos, fortalece la ciberseguridad y optimiza servicios al cliente y recursos humanos. En sectores como comercio electrnico y finanzas, predice ventas, previene fraudes y gestiona clientes.
En el mbito de la salud, la IA muestra potencial implementacin en Paraguay. Segn Galvn et al. (2023), es viable la utilizacin de IA sensible y especfica para la deteccin rpida estratificada de COVID-19 en pacientes con afecciones respiratorias utilizando imgenes obtenidas mediante tomografa de trax y una plataforma de telemedicina en los hospitales pblicos de Paraguay. Esto concuerda con los estudios de Oleik Memmel, et al. (2023), donde la retinografa porttil con IA fue eficiente en cribado de pacientes asintomticos, especialmente diabticos, en un servicio de endocrinologa de un hospital pblico en Paraguay.
Sin embargo, en el mbito judicial, el estudio de Buzarquis (2023), tomando en cuenta la opcin de los involucrados, concluye que la innovacin tecnolgica con IA, aunque beneficiosa, plantea riesgos y daos. El tecnosolucionismo y soluciones parche pueden ser problemticos, destacando las preocupaciones sobre la calidad de las bases de datos de la IA. La privatizacin de procesos de decisin pblica podra tener implicaciones de propiedad intelectual y afectar los derechos individuales.
En la ciudad de Pilar, los estudios tambin son limitados, al que se logr acceder fue el de Riveros Bentez (2023) aplicado al mbito comercial, donde concluy que la implementacin de chatbots ha mejorado la satisfaccin del cliente con respuestas personalizadas y rpidas, fortaleciendo la retencin y aumentando las ventas mediante estrategias innovadoras de promocin y atencin al cliente.
En base a los aportes tericos y empricos, es observable que el impacto de la IA en el mercado laboral es multifactico y tiene implicaciones potenciales para el empleo, las habilidades y la educacin. Por ende, se necesitan ms investigaciones y medidas polticas proactivas para abordar los desafos y oportunidades que presenta la creciente integracin de la IA en el lugar de trabajo.
El objetivo de esta investigacin es analizar el impacto de la IA generativa en el mbito laboral en la ciudad de Pilar. Para ello, se plantean las siguientes preguntas de investigacin:
Cules son las principales aplicaciones de la IA generativa en el mbito laboral en Pilar?
Cmo est afectando la IA generativa a la creacin de empleo en Pilar?
Cules son los desafos y oportunidades que la IA generativa plantea para el mercado laboral de Pilar?
La inteligencia artificial (IA) generativa es una tecnologa emergente que tiene el potencial de transformar el mbito laboral. La IA generativa puede automatizar tareas que actualmente realizan los humanos, lo que podra provocar la prdida de puestos de trabajo (Ripani et al. 2020).
En la ciudad de Pilar, Paraguay, la IA generativa an no tiene un impacto significativo en el mbito laboral. Sin embargo, es probable que este impacto aumente en los prximos aos. Por ello, es importante realizar investigaciones sobre el impacto de la IA generativa en el mbito laboral en la ciudad de Pilar. Estas investigaciones pueden ayudar a los trabajadores, empleadores y gobierno, a comprender los desafos y oportunidades que la IA generativa plantea para el mercado laboral de Pilar.
Metodologa
El estudio es de tipo exploratorio, de diseo no experimental con enfoque cuantitativo. Es de tipo exploratorio porque tiene como objetivo generar conocimiento sobre un tema poco conocido o poco estudiado. En este caso, el tema es el impacto de la IA generativa en el mbito laboral en la ciudad de Pilar. En cuanto al diseo no experimental, porque no se manipularon las variables de estudio y es de enfoque cuantitativo por utilizar datos numricos para analizar la informacin (Hernndez Sampieri, et al. 2018).
Basado en los aportes de tericos de Ripani et al. (2020), se define como variables de estudio: 1) Aplicaciones de la IA generativa, 2) Efectos de la IA generativa a la creacin de empleo, y 3)
Desafos y oportunidades
La poblacin de estudio comprende un total de 150 empleadores que forman parte de la Cmara de Comercio, Industria y Servicios del eembuc, organizacin que representan a los diferentes sectores econmicos de la ciudad de Pilar. Se tom al total de la poblacin, por ende, no se extrajo muestra, ni se utiliz tcnica de muestreos.
Como criterios de inclusin, formaron parte del estudio los empleadores que forman parte de la Cmara de Comercio, Industria y Servicios del eembuc, se excluyen del estudio a los empleadores (empresarios) del sector econmico local que no se encuentre afiliado a dicha organizacin.
Como tcnica de recoleccin de datos se emple la encuesta, cuyo instrumento fue un cuestionario de 10 preguntas, con opciones mltiples de respuestas. Se aplic en modalidad online que fue autoadministrado por los miembros y se comparti en el grupo de WhatsApp de la asociacin.
El instrumento de la encuesta fue sometido a una prueba de validez por juicio de tres expertos en el rea y una prueba piloto al 5% de la poblacin, que permitieron verificar que los datos obtenidos por el instrumento sean congruentes con los objetivos de investigacin.
Los datos obtenidos de la encuesta fueron analizados utilizando la tcnica de estadstica descriptiva. Esta tcnica permiti identificar tendencias y patrones en los datos, lo que ayud a comprender mejor el impacto de la IA generativa en el mbito laboral.
Resultados y discusin
Figura 1
Caractersticas de los empleadores
Nota. La figura representa la frecuencia de respuestas obtenidas de los empleadores encuestados.
Los datos revelan que el sector comercial es el ms destacado, a incluir el 55% de las actividades econmicas. Le sigue el sector de servicios con un 37%, mientras que la industria representa solo el 8% restante. Esta distribucin sugiere una economa orientada principalmente hacia el comercio y los servicios, con una porcin menor dedicada a la produccin industrial.
En cuanto al tamao de las empresas, predominan las pequeas empresas con menos de 10 empleados, constituyendo el 77% del total. Las empresas de tamao mediano, con entre 10 y 50 empleados, representan el 21%. Slo un 2% de las empresas tienen entre 50 y 100 empleados, y no se reportan empresas con ms de 100 empleados en estos datos.
En cuanto al uso de la IA generativa, el 33% de los empleadores respondieron utilizar dicha herramienta. Esto coincide con Agudo (2023) y Briggs y Kodnani (2023), respecto a que la adopcin de la inteligencia artificial generativa (GAI) en las empresas latinoamericanas aun es moderada.
Figura 2
Aplicaciones de la IA generativa
Nota. La figura representa la frecuencia de respuestas obtenidas de los empleadores encuestados.
Respecto al uso de la Inteligencia Artificial (IA) generativa, los datos muestran una adopcin moderada, con un 33% de las empresas o individuos utilizndola. De aquellos que utilizan IA generativa, el 33% la emplea para la generacin de texto, el 37% para la generacin de imgenes, y el 30% restante para otras aplicaciones como chatbots para atencin al cliente en aplicaciones de redes sociales y mensajera. Notablemente, no se reporta el uso de IA generativa para la generacin de msica o cdigo en estos datos.
Este resultado coincide con Agudo (2023), que seala que solo el 17% de las compaas en Amrica Latina anticipan que la IA generar un saldo neto positivo en empleo, una cifra considerablemente menor que el promedio internacional. Esto sugiere una adopcin ms lenta y cautelosa de la IA en la regin.
Figura 3
Efectos de la IA generativa a la creacin de empleo
Nota. La figura representa la frecuencia de respuestas obtenidas de los empleadores encuestados.
La adopcin de la IA generativa ha tenido un impacto mayoritariamente positivo o neutral en el empleo segn estos datos. En concreto, slo un 4% de los casos indican que la IA generativa ha creado nuevos puestos de trabajo. Esto sugiere que, hasta ahora, su impacto en la generacin de empleo adicional ha sido bastante limitado.
En un 93% de los casos, la IA generativa ha ayudado a mantener los puestos de trabajo existentes. Esto implica que su adopcin ha permitido a las empresas y organizaciones conservar su fuerza laboral actual en gran medida. nicamente en un 3% de los casos, la IA generativa ha llevado a una reduccin de los puestos de trabajo. Aunque pequea, esta cifra indica que ha habido cierto grado de desplazamiento laboral debido a la automatizacin facilitada por esta tecnologa.
Estos datos permiten deducir que, si bien la IA generativa no ha sido un gran motor de creacin de nuevos empleos hasta el momento, su impacto principal ha sido posibilitar que las organizaciones mantengan su dotacin de personal actual. Su efecto en la reduccin de puestos de trabajo ha sido relativamente menor, aunque presente. Esta dinmica sugiere que, al menos en esta etapa temprana, la IA generativa se ha integrado mayormente como una herramienta de apoyo y complemento para la fuerza laboral existente, en lugar de un sustituto disruptivo a gran escala.
Estos datos coinciden con los autores Briggs y Kodnani (2023), que indican que hasta un 25% de los empleos en algunos pases latinoamericanos podran ser automatizados por la IA, lo que podra explicar la adopcin moderada debido a preocupaciones sobre el desplazamiento de puestos de trabajo. Ferrer Dvalos (2020), por su parte destaca que, a nivel nacional, los estudios de IA son escasos, lo que podra implicar una adopcin ms gradual y moderada de estas tecnologas.
Figura 4
Desafos y oportunidades
Nota. La figura representa la frecuencia de respuestas obtenidas de los empleadores encuestados.
En cuanto a los desafos de la IA generativa, si bien la prdida directa de puestos de trabajo debido a la IA generativa ha sido limitada hasta ahora (3%), los datos revelan desafos significativos. La necesidad de adquirir nuevas habilidades para trabajar junto con esta tecnologa es abrumadora, afectando al 81% de los casos. Adems, un 16% enfrenta el riesgo de una creciente desigualdad laboral, posiblemente debido a la distribucin desigual de las capacidades requeridas. Estos desafos subrayan la importancia de una capacitacin adecuada y polticas inclusivas para permitir una transicin fluida hacia una fuerza laboral potenciada por la IA.
Con relacin a las oportunidades de la IA generativa, aunque la creacin directa de nuevos puestos de trabajo es an escasa (3%), la IA generativa ofrece oportunidades prometedoras. El 31% de los casos reporta mejoras en la productividad, lo que podra impulsar el crecimiento econmico y la creacin indirecta de empleos. Ms notable an, un impresionante 66% ve la IA generativa como un facilitador de la innovacin. Esta capacidad de desbloquear nuevas ideas, productos y servicios podra ser un catalizador para el progreso tecnolgico y el desarrollo de nuevas industrias y oportunidades laborales en el futuro.
Estos hallazgos coinciden con estudios previos. De acuerdo con Briggs y Kodnani (2023), Agudo (2023), Spinak (2023), Prez y Salcedo (2023), Cramarenco et al. (2023) y Xu (2023), la inteligencia artificial generativa enfrenta desafos significativos. Estos autores destacan el riesgo de automatizacin de empleos, la necesidad de adquirir nuevas habilidades para trabajar con esta tecnologa y la posible creciente desigualdad laboral debido a la distribucin desigual de las capacidades requeridas. Estos desafos subrayan la importancia de una capacitacin adecuada y polticas inclusivas.
Por otro lado, como mencionan Ferrer Dvalos (2020), Ripani et al. (2020) y Zarifhonarvar (2023), la inteligencia artificial generativa ofrece oportunidades prometedoras. Estos autores sealan su potencial para facilitar la innovacin, desbloquear nuevas ideas, productos y servicios, as como impulsar mejoras en la productividad y el crecimiento econmico. Aunque la creacin directa de nuevos empleos es an limitada, la IA generativa podra ser un catalizador para el progreso tecnolgico y el desarrollo de nuevas industrias y oportunidades laborales.
Figura 5
Preparacin de empleados para el impacto de la IA generativa
Nota. La figura representa la frecuencia de respuestas obtenidas de los empleadores encuestados.
Los datos revelan que el 100% de los empleadores no han tomado ninguna medida especfica para preparar a sus empleados ante el impacto de la IA generativa. Ninguno ha proporcionado capacitacin sobre las habilidades necesarias para trabajar con esta tecnologa, ni ha creado programas de aprendizaje y desarrollo para ayudar a adquirir nuevas habilidades. Tampoco se han modificado los procesos y procedimientos de trabajo para adaptarlos a la IA generativa. Esta falta de preparacin es preocupante, dado que la necesidad de nuevas habilidades para trabajar junto con la IA generativa es abrumadora segn datos anteriores. Esta brecha podra obstaculizar la adopcin efectiva de la IA y exacerbar la desigualdad laboral si no se aborda a tiempo.
Esto se sustenta en los aportes tericos y empricos de Spinak (2023), donde destaca la importancia de la mejora de habilidades y la capacitacin para empoderar a la fuerza laboral global ante la llegada de la IA generativa y otras tendencias recientes en el mercado laboral. Esto sugiere que las medidas de preparacin son necesarias.
Figura 6
IA generativa y su impacto en la naturaleza del trabajo en el futuro
Nota. La figura representa la frecuencia de respuestas obtenidas de los empleadores encuestados.
Segn los datos, se espera que la IA generativa tenga un impacto significativo, pero mayoritariamente positivo en la naturaleza del trabajo futuro. Slo un 4% cree que eliminar puestos de trabajo, mientras que el 79% ve un impacto favorable en la creatividad y productividad laboral. El 12% anticipa la creacin de nuevos empleos que experimentarn nuevas habilidades. Un 5% adicional opina que cambiar la naturaleza del trabajo sin eliminar empleos. En general, la percepcin predominante es que la IA generativa transformar las tareas y requerimientos laborales, pero con un efecto neto beneficio al potenciar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas completamente.
Al respecto, Cramarenco et al. (2023) y Xu (2023) enfatizan la necesidad de mejorar o las habilidades de los empleados para adaptarse a los cambios tecnolgicos impulsados por la IA, lo que implica que las organizaciones deben tomar medidas de capacitacin.
Figura 7
Polticas pblicas para abordar desafos y oportunidades de IA generativa en el mercado laboral.
Nota. La figura representa la frecuencia de respuestas obtenidas de los empleadores encuestados.
Los datos revelan un claro consenso sobre la necesidad de invertir en educacin y formacin para los trabajadores (74%) como la principal poltica pblica requerida para abordar los desafos y oportunidades de la IA generativa en el mercado laboral. Esta prioridad refleja la necesidad de desarrollar nuevas habilidades y capacidades para adaptarse a los cambios que traer esta tecnologa. En menor medida, un 23% sugiere promover la investigacin y desarrollo de la IA generativa, posiblemente para impulsar la innovacin y el crecimiento econmico. Slo un 3% considera establecer polticas de proteccin para los trabajadores, lo que podra indicar una confianza general en los beneficios netos de la IA generativa. Esto se alinea con lo mencionado por Buzarquis (2023), que plantea preocupaciones sobre los riesgos y daos asociados con la implementacin de la IA, sugiriendo que una preparacin inadecuada podra exacerbar estos desafos.
Conclusin
El impacto de la IA generativa en el mbito laboral en la ciudad de Pilar se puede concluir de la siguiente manera:
En cuanto a las aplicaciones de la IA generativa, las principales aplicaciones son la generacin de texto e imgenes, junto con el uso de chatbots para atencin al cliente en aplicaciones de redes sociales y mensajera.
En cuanto a los efectos de la IA generativa a la creacin de empleo, hasta ahora, no ha sido un gran motor para crear nuevos puestos de trabajo. Su impacto principal ha sido permitir que las organizaciones mantengan sus empleos existentes, por consecuencia, su efecto en la reduccin de empleos ha sido relativamente menor.
Con respecto a los desafos y oportunidades; los principales desafos son la necesidad de adquirir nuevas habilidades para trabajar con esta tecnologa y el riesgo de una creciente desigualdad laboral, mientras que las oportunidades incluyen mejoras en la productividad e innovacin, lo que podra impulsar el crecimiento econmico y la creacin indirecta de empleos en el futuro. Sin embargo, un hallazgo preocupante es que ningn empleador ha tomado medidas especficas para preparar a sus empleados ante el impacto de la IA generativa, lo que podra obstaculizar su adopcin efectiva y exacerbar la desigualdad laboral si no se aborda esta brecha de capacitacin.
Reflexiones finales
Basado en los resultados del estudio, surgen las siguientes sugerencias claves para los empleadores:
Es fundamental que los empresarios/empleadores inviertan en programas de capacitacin y desarrollo de habilidades para sus empleados, a fin de prepararlos adecuadamente para trabajar junto con la IA generativa. Esto les permitir aprovechar al mximo las oportunidades que ofrece esta tecnologa, como mejoras en productividad e innovacin, al tiempo que mitigan los riesgos de desigualdad laboral. Ignorar esta necesidad de capacitacin podra obstaculizar la adopcin efectiva de la IA generativa y generar interrupciones innecesarias en su fuerza laboral. Este estudio contribuye con informacin valiosa para que los participantes puedan tomar medidas proactivas y estratgicas al respecto.
Referencias
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2024 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
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