La pandemia aceleró los procesos productivos que incluyen automatización e inteligencia artificial (IA).
Antilavado de Dinero / Sputnik News.
Esto plantea desafíos para los gobiernos para desarrollar una fuerza de trabajo con perfiles y habilidades para adaptarse a la transformación que tendrán los empleos que hoy existen.
Un informe del Banco de Desarrollo de América Latina (CAF) apunta que en Estados Unidos, entre el 20% y el 45% del tiempo de los funcionarios públicos se dedica a tareas que podrán ser automatizadas, y entre el 45% y el 60% corresponde a tareas que podrán ser complementadas por la tecnología.
En América Latina el 30% de la fuerza laboral de las administraciones públicas trabaja en ocupaciones con alto riesgo de sustitución tecnológica.
¿Qué es la inteligencia artificial?
En términos simples, inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar en forma repetitiva a partir de la información que recopilan. La IA se manifiesta de varias formas con el insumo de la Big Data. Algunos ejemplos son:
- Los chatbots utilizan la IA para comprender más rápido los problemas de los clientes o usuarios y proporcionar respuestas más eficientes.
- Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos para mejorar la programación.
- Los motores de recomendación pueden proporcionar respuestas automatizadas según las consultas de los usuarios.
- La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de análisis de datos. Aunque la IA muestra imágenes de robots de aspecto humano de alto funcionamiento que se apoderan del mundo, la IA no pretende reemplazar a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas.
Desafíos
La Inteligencia Artificial tiene tres grandes retos para lograr impactar al sector público en América Latina que están expuestos en el documento Datos e Inteligencia Artificial en el sector público.
- Definir e implementar políticas públicas basadas en principios éticos.
- Adoptar marcos de gobernanza de los datos y algoritmos, soportados en marcos regulatorios.
- Preparar la fuerza laboral para agregar valor a su trabajo y contribuir al desarrollo económico y social.
Sergio Díaz-Granados, presidente ejecutivo de la CAF, entidad responsable de la edición de este documento de investigación, aseguró que la institución está impulsando la agenda de transformación digital, que también abarca la modernización digital de los Estados de América Latina.
Afirmó que “en 2019 se creó la Dirección de Innovación Digital del Estado, que promueve Gobiernos más ágiles, abiertos e innovadores, apoyándose en las nuevas tecnologías y la inteligencia de datos».
Para agregar que «el objetivo es fomentar mejoras en la eficiencia y transparencia de la Administración, así como en la calidad de los servicios a los ciudadanos. Además, trabajamos para proveer financiamiento a iniciativas de modernización digital”.
El testimonio de Carme Artigas, secretaria de Estado para la Digitalización y la Inteligencia Artificial del Gobierno de España,detalló la experiencia de su país, al destacar que el auge de la IA permite diseñar el futuro y la recuperación económica, con un impacto evidente en la reactivación del sector productivo.
Señaló que existe un proyecto emblemático de su país, que consiste en la Carta de Derechos Digitales: “Es una iniciativa pionera orientada a ofrecer un marco de referencia para abordar los principales retos en materia ética, social y legislativa que implica la digitalización como elemento transformador”.
Estrategias
En atención al posible efecto que podrá tener la adopción de la IA en el empleo público en América Latina, la Dirección de Innovación Digital del Estado de la Vicepresidencia de Conocimiento de la CAF realizó un estudio de revisión de este potencial impacto para apoyar a los países de la región en el análisis y estimación con el fin de aportar herramientas para una mejor preparación.
El informe encontró que, con excepción de ciertos países como Estados Unidos y el Reino Unido, la mayoría de los gobiernos del mundo no ha transitado aún de la definición de políticas y objetivos generales en esta materia a la implementación de estrategias efectivas, y con suficiente escala, que transforman significativamente la naturaleza del empleo público ante los retos del nuevo entorno.No obstante, diferentes organizaciones privadas en el mundo han implementado estrategias de preparación de la fuerza de trabajo que pueden servir de referencia para los gobiernos. Estas políticas incluyen:
- La implementación de enfoques integrales de transformación organizacional basada en datos e IA, que contemplan el desarrollo de habilidades en la fuerza de trabajo.
- El desarrollo de diagnósticos de habilidades y de programas permanentes y personalizados de formación, soportados en plataformas digitales, datos e IA.
- La creación de roles y equipos interfuncionales que planean y gestionan el balance entre el trabajo humano y el trabajo autónomo.
- La implementación de estrategias en materia de bienestar laboral, empoderamiento de los empleados y desarrollo de cultura organizacional ágil y abierta.
- La implementación de indicadores clave de desempeño que permiten gestionar la preparación de la fuerza de trabajo.
Los casos de Chile, Colombia y Uruguay
Como parte del estudio de la CAF se desarrolló una metodología para determinar el grado de preparación de los países de América Latina para la adopción de la IA en lo que respecta al empleo público.
Esa metodología se compone de tres dimensiones principales:
- Ambiente de Política.
- Estructura y Organización.
- Talento, Habilidades y Cultura.
Se incluyó también un conjunto de factores e indicadores asociados, que permitieron analizar los avances y aspectos críticos que enfrentarán los países en esta materia.Con esa base conceptual, el estudio analiza los casos de tres países: Chile, Colombia y Uruguay. Determina que la cantidad de empleos públicos en riesgo de sustitución tecnológica para los próximos años es de 165.000 en Chile, 274.000 en Colombia y 88.000 en Uruguay.
Sin embargo, la investigación señala que se puede estimar que el impacto neto en el empleo público posiblemente será menor por la posibilidad de reubicar trabajadores en ocupaciones no sustituidas por la IA, así como por la posible creación de nuevos empleos públicos que traerá la adopción de la IA en los gobiernos.
Los tres países analizados poseen un nivel de preparación intermedio para la adopción de la IA en el empleo público. Se detectó que estos países presentan avances significativos en el desarrollo de ambientes de política favorables para la adopción de la IA.
Los mayores desafíos para avanzar en esta preparación se encuentran en:
- La estimación del impacto esperado de la IA en el empleo público.
- La revisión de las estructuras y roles del Estado.
- El diagnóstico y desarrollo de habilidades para la IA en los empleados públicos.
- Las estrategias de cambio cultural organizacional en el Estado.
Potenciales riesgos
Las grandes compañías, usando de manera estratégica la inmensa cantidad de datos que obtienen de sus clientes, están cada vez mejor informadas para tomar decisiones y agilizar sus procesos, mejorar la calidad y el direccionamiento de sus productos y servicios.
Quedarse atrás en este sentido representa para el sector público el riesgo de ser superado en su capacidad de actuar de manera estratégica y atender de manera rápida y eficiente las necesidades sociales.
Aquí aparece uno de los riesgos: la privacidad de los datos. Este es un derecho que tienen los individuos a establecer límites sobre la información que de ellos se divulga, a no ser observados y a que se mantenga su confidencialidad.
El creciente volumen de datos generado por unos y capturado por otros diariamente representa un riesgo para mantener ese derecho, sobre todo porque gran parte de esa captura está sucediendo a través de dispositivos y procedimientos que no son conocidos o autorizados por los propietarios de los datos, como cámaras y sensores en lugares públicos, aplicaciones para teléfonos móviles o redes sociales.
La utilización y protección de la información personal
Siendo los datos personales y colectivos el pilar fundamental de la IA, su análisis, divulgación, uso y reutilización pueden generar resultados o conclusiones que los propietarios de la información no quieren que sean divulgados o empleados para ciertos propósitos.
Por ejemplo, a partir de la triangulación de información de una misma persona en diferentes conjuntos de datos es posible identificar su identidad, su estado de salud o sus tendencias políticas.
Para generar confianza, tanto en las instituciones públicas como en la tecnología misma, es clave que las personas sientan que no pierden su derecho a la privacidad. Por esta razón, es fundamental que los gobiernos garanticen que los sistemas de IA diseñados e implementados se ajusten a las normas y regulaciones vigentes sobre protección de datos en cada país.
Por: Alfredo Zaiat.
