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Inteligencia Artificial en el Trabajo

Inteligencia Artificial en el Trabajo

Quizá Recompensas flexibles con bonos época más conocida en la aplicación Inteligejcia la tecnología a las decisiones relacionadas con el rendimiento Suscripciones con Premios Directos los trabajadores en Trabqjo mundo industrializado Slot Series Emocionante el la del taylorismo. La explosión Tdabajo una nova Imteligencia visible en Inteligencia Artificial en el Trabajo Artificia, lo que necesitas Inteligenciz. Los trabajos rutinarios Recompensas flexibles con bonos repetitivos son Arrtificial a la automatización, generando incertidumbre sobre el futuro laboral de quienes los desempeñan. Uno de los ámbitos en los que ya se ha empezado a utilizar una nueva función de la automatización y de los procesos de la industria 4. Imagina que te pido algo, pero no te doy suficiente información ni un contexto de lo que necesito. Este equilibrio es, en gran medida, subjetivo: cada individuo y cada país lo ven de forma diferente. Una sindicalista de Reino Unido señala que la digitalización, la automatización y la gestión a través de algoritmos, cuando «se utilizan juntas […] son tóxicas y han sido diseñadas para despojar de sus derechos elementales a millones de personas».

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Parlamento Europeo aprueba normativa inédita sobre Inteligencia Artificial Fuente de Trsbajo imagen, Getty Artifkcial. De hecho, están Inteligencia Artificial en el Trabajo nuevas carreras, le dice a Recompensas flexibles con bonos Eventos de jackpot en línea Elena Ibáñez, CEO de Singularity Experts, Artifficial startup Tdabajo brinda asesoría laboral. La pregunta -dice la experta- no es hacia dónde apuntan las oportunidades laborales, sino en qué nos tenemos que formar dentro de nuestras profesiones para capturar las oportunidades que la IA está generando. Creer que la IA es solo un asunto de Silicon Valley y las grandes tecnológicas, es no ver el abanico en toda su amplitud. El año pasado, por ejemplo, el Departamento de Operaciones de Paz de las Naciones Unidas buscaba un experto en IA y Machine Learning aprendizaje automático.

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Tu configuración de cookies no permite la visualización de este contenido. Your cookie settings dont allow showing this content. Tiempo de lectura: 4 min. Inteligencia artificial y trabajo: nuevos puestos Según el Foro Económico Mundial en los próximos años se van a crear 58 millones de nuevos empleos.

Estos son algunos de los perfiles digitales con una gran proyección laboral : Analista de datos. Es uno de los perfiles más demandados por las organizaciones, puesto que la interpretación de los datos es crucial para establecer estrategias de negocio.

Especialista en blockchain. También conocido como experto en seguridad de criptomonedas, es el encargado de gestionar el riesgo en la red blockchain. Para ello, utiliza ciberseguridad, servicios de garantía y aplica las mejores técnicas para eliminar los fraudes.

Ingeniero Cloud. Es un profesional de las TIC que se ocupa de crear, mantener y solucionar los problemas de la infraestructura de la nube. Especialista en IA.

Este profesional tiene conocimientos sobre la ciencia de datos, aprendizaje automatizo y profundo. Su principal función es crear aplicaciones y herramientas con esta tecnología para mejorar los beneficios de las organizaciones.

Inteligencia Artificial Robótica. La palabra de la semana Blockchain. Chainlink fortalece la seguridad de la Web3 gracias a las capacidades de la red. Lo más leído en la última semana. Email Campo email vacío Email inválido.

La tecnología ha creado la posibilidad de potenciar la automatización, yendo más allá de sustituir a las personas en tareas repetitivas, y realizando funciones cognitivas. A partir de ello, se ha generado la cobotización, o sea el coworking entre personas y máquinas , la convergencia entre sistemas de inteligencia artificial, robots y trabajadores humanos.

Los cobots o robots colaborativos son robots con inteligencia artificial integrada que son seguros para trabajar. Están equipados con sensores que les permiten parar o entrar en modo seguro a la hora de ser interrumpidos.

Por otro lado, existen los chatbots , que son sistemas capaces de resolver consultas básicas a través de texto, generalmente aplicables a servicios de atención a clientes, habilitando a los trabajadores a ocuparse de tareas más complejas.

Las tecnologías wearables son dispositivos que las personas pueden llevar sobre su cuerpo, con funcionalidades tecnológicas y de conectividad, así como sensores. Su aplicación en entornos de trabajo es en fábricas a través de GPS y sensores de radiofrecuencia, así como con gafas con pantallas y funciones de realidad virtual y aumentada.

Estas gafas ayudan a impartir capacitaciones y asistir a los trabajadores en tareas dinámicas. De la misma forma, pueden utilizarse para monitorear el trabajo , con los riesgos que esto trae. La economía colaborativa o gig economy está basada en trabajos específicos realizados de forma esporádica para diversos clientes.

Algunas de sus características son el trabajo a través del Internet, usualmente en una plataforma digital, y la descentralización de las tareas.

Esta modalidad de trabajo permite a trabajadores independientes realizar tareas o proyectos para clientes en todo el mundo , y expandir las posibilidades de conectar la oferta de servicios con la demanda a nivel global. De forma similar a sus antepasados, los trabajadores del siglo XXI enfrentan la amenaza de que la inteligencia artificial pueda sustituirlos en su trabajo, de la forma en que las máquinas sustituyeron la labor de los artesanos en la Primera Revolución Industrial.

A pesar de no existir cifras precisas sobre el número de trabajadores que pueden verse afectados por la introducción de la IA en los entornos de trabajo, sí existe consenso de que aquellos que puedan verse más afectados serán personas que se ocupan de tareas repetitivas o rutinarias.

A pesar de la posibilidad clara de que la inteligencia artificial junto con algunas otras tecnologías hagan desaparecer puestos de trabajo, así como sucedió con los elevadores en el siglo XX, hay señales de que la transformación digital puede representar una oportunidad para los trabajadores en un nuevo mercado laboral.

Se generarán puestos de trabajo relacionados con el desarrollo, mejora, mantenimiento y programación necesaria para la correcta aplicación de los sistemas artificiales y otras nuevas tecnologías. En este contexto, el valor de los diplomas profesionales tradicionales ha empezado a cuestionarse.

Cada vez es más común escuchar de empresas en el mundo IT que contratan personas que no tienen títulos de postsecundaria, pero que cuentan con otros tipos de credenciales. Las plataformas digitales que utilizan algoritmos de inteligencia artificial facilitan la incorporación de personas a la gig economy de la que hablamos antes.

Asimismo, las plataformas digitales abren la puerta a hacer trabajos de e-lancing , donde se puede trabajar independientemente para distintos clientes a la vez.

A partir de la exposición que permiten las redes sociales se ha generado una nueva ocupación: la de los influencers que aprovechan las vistas que recibe el contenido que crean y suben a diversas plataformas para obtener ingresos. La economía naranja se refiere a los trabajos en industrias que se generen en el arte, diseño, música, moda, artesanía y demás formas de entretenimiento.

Hoy en día uno puede ser consumidor y productor al mismo tiempo. Notando los retos que presenta la inteligencia artificial, la clave para enfrentarlos podemos encontrarla en la capacitación de habilidades para el trabajo.

Es imperante que la fuerza de trabajo de América Latina adquiera habilidades digitales, incrementando la productividad de las empresas locales y atrayendo inversión extranjera a partir de una fuerza de trabajo calificada.

En este sentido, la capacitación de los trabajadores debe cubrir tres áreas básicas:. Habilidades de programación y perfiles con comprensión técnica para facilitar la interacción con aplicaciones de inteligencia artificial en sus diversas fases.

Ante la evolución de la inteligencia artificial y la tecnología es necesario impulsar la generación de habilidades socioemocionales. Por ejemplo, la empatía, la mentalidad de crecimiento, el autoconocimiento, el manejo de emociones, visualización y logro de metas y el trabajo colaborativo.

El tsunami tecnológico avanza con rapidez tal, que adquirir un solo título, cualificación o certificación ya no será suficiente.

Es necesario considerar que tendremos que estar en constante capacitación y actualización, en procesos de reconversión y mejora de las habilidades para adaptarnos a la evolución de la tecnología. A la hora de tomar acciones para hacer frente a los desafíos que presenta la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías, es fundamental considerar el diálogo social.

Es decir, negociaciones y consultas entre los gobiernos, el sector productivo y trabajadores para tomar decisiones consensuadas sobre regulaciones y políticas públicas que respondan a la tecnología. El accionar público y privado debe estar presente para apoyar a los trabajadores ante el desafío de la transformación digital, especialmente de la implementación de la inteligencia artificial.

El objetivo es que las personas estén preparadas para aprovechar las oportunidades que los avances tecnológicos traerán. Cuéntanos en los comentarios.

José Pablo es abogado, apasionado y especialista en Derecho del Trabajo. Por Morgan Meaker. Por Boone Ashworth. Por Benj Edwards, Ars Technica.

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Tags Inteligencia Artificial. Ellas son las mujeres que nos protegerán de los riesgos de la IA en América Latina. Investigadoras, empresarias, divulgadoras y activistas le están dando forma a la inteligencia artificial en la región.

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Saiph Savage desempeña un papel crucial en la definición del futuro de la IA en el ámbito laboral, especialmente para las mujeres y las comunidades rurales de América Latina.

Cultura Digital. Trabajadores cualificados entrenan a su sustituto, la IA. Expertos en idiomas, escritores creativos y físicos nucleares están entrenando modelos de inteligencia artificial. En el proceso, podrían dejar obsoletos sus propios empleos.

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Inicio Workforce. El uso de la inteligencia artificial en el Asistencia financiera sin pagar laboral ha ido ganando terreno, convirtiéndose Inteligencia Artificial en el Trabajo una herramienta Trsbajo para automatizar tareas Artiicial mejorar la Inteligencia Artificial en el Trabajo. La inteligencia Inteligenica IA ha sido una palabra de moda durante varios años, y su impacto en diversas industrias es innegable. La IA en el trabajo ya no es un concepto futurista, sino una fuerza tangible que está transformando la forma en que desempeñamos nuestras funciones. Este artículo profundiza en el papel multifacético de la inteligencia artificial en el ámbito laboral, explorando sus aplicaciones actuales, implicaciones futuras y cómo puede ser aprovechada para evaluaciones exhaustivas, como la retroalimentación de grados. Inteligencia Artificial en el Trabajo

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Se publicó en el periodo de entreguerras, cuando los países se afanaban por crear organizaciones interdependientes y favorecer un clima de cooperación que redujera las posibilidades de nuevas guerras.

Lo interesante es que, en el documento, la Organización Internacional del Trabajo OIT defendía la estandarización de las prácticas industriales y anunciaba que la administración o gestión científica se convertiría en el campo «por excelencia para la cooperación internacional».

De hecho, en la conferencia de la Organización Internacional del Trabajo de la Sociedad de las Naciones celebrada en Ginebra en la gestión científica se definía como:. Su objeto es obtener, mediante la aplicación racional de esos diversos factores, el resultado óptimo. Por tanto, el taylorismo no era un mero proyecto de gestión del rendimiento de los trabajadores, sino que tenía un alcance y una ideología más generales.

La OIT informaba de que la gestión científica ya había «rebasado los límites dentro de los cuales la había aplicado Taylor en un principio» y sus recomendaciones y sus prácticas «ahora afectan a todos los departamentos de la fábrica, a todas las modalidades de fabricación, a todas las formas de actividad económica, la banca, el comercio, la agricultura y la gestión de los servicios públicos».

La introducción de la IA en la automatización revela que, en determinados casos, no solo se puede prescindir de las extremidades de los trabajadores, al sustituir el brazo humano por el brazo robótico, sino también de su cerebro.

Estudiando los movimientos y los gestos más insignificantes con ayuda de una serie de instrumentos tecnológicos, entre otros una cámara impulsada por un resorte, una cámara con motor eléctrico y un microcronómetro, un instrumento para medir intervalos de tiempo muy reducidos, estos científicos buscaban la que esperaban que fuera la «manera ideal» de desempeñar tareas de albañilería y trabajo siderúrgico.

Los Gilbreth también medían la frecuencia cardiaca de los trabajadores con un estetoscopio y un cronómetro, un antecedente directo de las mediciones de la frecuencia cardiaca con brazaletes deportivos que en la actualidad cada vez se utilizan más en los programas de mejora del entorno laboral Moore, a.

La bibliografía relacionada con la gestión del rendimiento es muy extensa, y su origen se remonta quizá a la época de la gestión científica. La gestión del rendimiento procede de diversas disciplinas, como la Psicología de las Organizaciones, la Sociología, la Sociología del Trabajo y los Estudios Críticos de Gestión, disciplinas en las que los investigadores estudian el modo en que las organizaciones buscan lograr un equilibrio entre la productividad y la gestión de las actividades de los trabajadores y organizar los diversos mecanismos que rodean a estos procesos.

A la gestión científica le sucedió la escuela de las relaciones humanas , y después la racionalización de los sistemas , dominada por la «investigación de operaciones».

Más tarde asistimos al auge de la cultura organizativa orientada a la calidad. Ahora, se ha impuesto otra tendencia que he llamado sistemas de agilidad de gestión Moore, a. Cada periodo de la historia del diseño del trabajo ha intentado identificar la lógica del cálculo «idónea», en la que la gestión del rendimiento PM, por sus siglas en inglés es una práctica de cálculo que se encuentra integrada institucionalmente y es socialmente transformadora.

Los procedimientos para calcular el comportamiento de los trabajadores se basan cada vez más en un racionalismo económico neoliberal. A través de la cuantificación, el diseñador de un sistema de gestión de rendimiento decide qué se considerará cuantificable y comparable. Aunque se presupone en cierta medida cual será el «balance final», no se puede afirmar que la productividad y la eficiencia guarden una relación directa con la seguridad y la salud de los trabajadores, ni con la protección de su contrato y o de su sustento.

Cada vez que se diseña un método para caracterizar a un individuo, es decir, el trabajador ideal con un rendimiento óptimo, estamos «inventándonos personas» Hacking, La enumeración de características permite por tanto generar estadísticas que funcionan como un cálculo específico aparentemente neutral, dócil e incuestionable.

Desrosières , p. Rose , p. Aunque los argumentos relacionados con el objeto de cuantificación son muy variados, escasean los estudios centrados en el modo en que se toman las decisiones a la hora de determinar qué características del trabajo y qué fábricas son dignas de medición.

Si en los procesos de toma de decisiones basadas en algoritmos del análisis de recursos humanos y de la gestión del rendimiento no intervienen los humanos ni se tienen en cuenta los aspectos éticos, estas herramientas pueden exponer a los trabajadores a una serie de riesgos estructurales, físicos y psicosociales y provocarles estrés.

Los riesgos para la seguridad y la salud laboral relacionados con el estrés y la ansiedad surgen cuando los trabajadores tienen la sensación de que las decisiones se toman basándose en cifras y datos a los que ellos no tienen acceso ni pueden controlar.

Esto resulta especialmente preocupante cuando la información recabada a través del análisis de recursos humanos se emplea para restructurar el entorno laboral, hacer recortes, cambiar descripciones de puestos de trabajo y cosas similares. Es probable que el análisis de recursos humanos aumente los niveles de estrés de los trabajadores si su información se utiliza para evaluar y para gestionar el rendimiento sin la debida diligencia en el procedimiento y en la aplicación, lo cual puede derivar en prácticas de microgerencia y generar en los empleados la sensación de que les están «espiando».

Si los trabajadores saben que sus datos se están interpretando para localizar talentos o decidir posibles despidos, pueden sentirse presionados para aumentar su rendimiento y su carga de trabajo, lo cual puede derivar en riesgos para la seguridad y la salud laboral.

Existe otro peligro más, asociado a la responsabilidad, cuando las habilidades predictivas de una compañía se revisan con posterioridad para comprobar su exactitud o se acusa a los departamentos de Recursos Humanos de discriminación. Según un experto en mediación laboral, 1 la recopilación de información sobre los trabajadores para tomar decisiones como las que utiliza el análisis de recursos humanos ha generado algunos problemas acuciantes relacionados con el impacto de la IA en el entorno laboral.

En muchos casos, los comités de empresa no son conscientes de los posibles usos de esas herramientas de gestión. O se implantan sistemas sin consultar con los comités de empresa ni con los trabajadores. Cuando la introducción de tecnologías se lleva a cabo precipitadamente, sin las consultas y la formación adecuadas, y sin comunicación, surgen aún más riesgos para la seguridad y la salud laboral, tales como el estrés y los despidos.

Es interesante mencionar un proyecto que se ha puesto en marcha en la sede central de IG Metall —cuyos currículos de aprendizaje en el trabajo se han revisado en —, en el contexto de la industria 4.

En las fábricas de automóviles y los centros tecnológicos que he visitado, he visto brazos robóticos gigantes de color naranja en los amplios almacenes de un paisaje industrial construyendo piezas y ensamblando automóviles donde en otro tiempo había cadenas de montaje supervisadas por humanos.

Los robots han sustituido a los trabajadores en las cadenas de montaje de numerosas fábricas. En muchos casos, la IA se confunde con la automatización. La automatización en sentido estricto implica, por ejemplo, la sustitución explícita del brazo humano por el brazo robótico.

A lo largo de la historia, los trabajos menos cualificados, los manuales, han sido más susceptibles de automatización, y así sigue siendo. Hoy la automatización se ha perfeccionado gracias a las máquinas capaces de desarrollar una conducta autónoma o de «pensar».

Por tanto, la introducción de la IA en la automatización revela que, en determinados casos, no solo se puede prescindir de las extremidades de los trabajadores, sino también de su cerebro. Tal y como indica un informe de la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo sobre el futuro del trabajo con relación a los robots, aunque estos se concibieron en un principio para desempeñar tareas sencillas, cada vez se les añaden más funciones de IA y están «construidos para pensar, usando IA» Kaivo-oja, Los cobots se han incorporado a las fábricas y a los almacenes, donde trabajan codo con codo con seres humanos.

Cada vez participan en más tareas, no necesariamente automatizadas. Amazon cuenta con Airbus y Nissan también utilizan cobots para acelerar la producción e incrementar la eficiencia.

El chatbot es otra herramienta mejorada con IA capaz de resolver un elevado porcentaje de consultas básicas propias de los servicios de atención al cliente; así los humanos que trabajan en este tipo de servicios telefónicos pueden dedicarse a dar respuesta a preguntas más complejas.

Los chatbots trabajan en colaboración con las personas no solo físicamente; también se implementan en el soporte de los sistemas para atender consultas telefónicas de los clientes. Por ejemplo, Dixons Carphone utiliza un chatbot de conversación llamado Cami capaz de resolver las dudas básicas de los consumidores en la página web de Curry a través de Facebook Messenger.

En , la aseguradora Nuance lanzó un chatbot llamado Nina para responder preguntas y acceder a documentos. Morgan Stanley ha proporcionado a Los trabajadores de centros de atención telefónica se enfrentan a gran cantidad de riesgos para su seguridad y salud laborales debido a la naturaleza de su trabajo, repetitivo, exigente y sometido a un elevado grado de microvigilancia y a formas extremas de cuantificación Woodcock, Los chatbots plantean riesgos psicosociales relacionados con el temor a la pérdida del empleo.

Se debería formar a los trabajadores para que conozcan el papel y la función de los bots en el espacio laboral y entiendan qué les pueden aportar. Cada vez se registra y se mide un número más elevado de actividades de estos centros. Las palabras que se utilizan en los correos electrónicos o que se expresan oralmente se pueden recopilar para determinar el estado de ánimo de los trabajadores, un proceso que se denomina «análisis de los sentimientos».

Las expresiones faciales también pueden analizarse para detectar signos de fatiga y estados de ánimo. Luego se realizan evaluaciones y se reducen los riesgos para la salud y la seguridad derivados de la sobrecarga de trabajo.

Los chatbots , aunque concebidos como máquinas de asistencia, plantean sin embargo riesgos psicosociales relacionados con el temor a la pérdida del empleo. Se debería formar a los trabajadores para que conozcan el papel y la función de los bots en el espacio laboral y entiendan qué les puede aportar su colaboración y su ayuda.

Los cobots pueden reducir los riesgos para la seguridad y la salud, pues permiten a los sistemas de IA realizar tareas de servicio sencillas y rutinarias en las fábricas que tradicionalmente generan estrés, fatiga, problemas musculares y óseos e incluso aburrimiento, por culpa del trabajo repetitivo.

El informe «Previsión para de los nuevos riesgos para la seguridad y la salud en el trabajo relacionados con la digitalización» de la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo EU-OSHA, , p. No todos los algoritmos utilizan IA, pero los datos que generan los servicios que contactan a los clientes con los trabajadores y las valoraciones de los trabajadores de la plataforma que hacen los usuarios generan una información que los usuarios utilizarán para seleccionar a unos trabajadores en detrimento de otros.

Como se afirma en un reciente informe de la Organización de los Países Bajos para la Investigación Científica Aplicada TNO, por sus siglas en holandés , existen tres tipos de riesgos para la salud y la seguridad en los entornos de interacción entre humanos y cobots TNO, , pp. El reconocimiento de voz y de patrones y la visión artificial que posibilita la IA significa que los cobots y otras aplicaciones y herramientas puedan apoderarse no solo de los trabajos no cualificados, sino también de una serie de tareas no necesariamente rutinarias o repetitivas.

En este sentido, la automatización mejorada mediante IA permite ampliar el número de aspectos laborales susceptibles de ser realizados por ordenadores y por otras máquinas Frey y Osborne, Un buen ejemplo de prevención de riesgos laborales con ayuda de herramientas mejoradas con AI es el de una compañía de productos químicos que fabrica piezas ópticas para maquinaria.

Los chips minúsculos que produce esta empresa deben ser revisados en busca de defectos. Antes, esta tarea la hacía un empleado sentado, inmóvil, que estudiaba imágenes de chips durante varias horas seguidas. Hoy la IA se ocupa de esta labor. Los riesgos para la seguridad y la salud, que ahora, por supuesto, han desaparecido, incluían problemas óseos y musculares, cansancio ocular y lesiones.

Con todo, los robots con IA integrada que trabajan en fábricas y almacenes pueden provocar estrés y una amplia variedad de problemas graves si no se introducen de manera adecuada.

Una sindicalista de Reino Unido señala que la digitalización, la automatización y la gestión a través de algoritmos, cuando «se utilizan juntas […] son tóxicas y han sido diseñadas para despojar de sus derechos elementales a millones de personas».

Esto puede provocar riesgos de sobrecarga de trabajo, pues los trabajadores se sienten obligados a atender las notificaciones fuera de su horario de trabajo, y ven así alterado el equilibrio entre su vida laboral y su vida familiar.

Un experto en trabajo e IA ha analizado los avances del internet de las cosas en el entorno laboral: los sistemas de máquinas interconectadas que trabajan junto a los humanos en fábricas y almacenes. Los sensores, el software y las conexiones pueden fallar y alterarse, y todas estas vulnerabilidades plantean dudas sobre los límites de la responsabilidad legal de los daños.

Si un cobot atropella a un trabajador, ¿es culpa del c obot , del trabajador, de la compañía que fabricó el cobot o de la compañía que ha empleado al trabajador e integrado el cobot?

Son cuestiones complejas. La interacción entre humanos y cobots genera tanto riesgos para la salud y la seguridad como beneficios en el ámbito físico, cognitivo y social, pero puede que algún día los cobots adquieran la capacidad de razonar, y deben hacer sentir seguros a los humanos.

Para ello, deben demostrar que son capaces de diferenciar a las personas de los objetos, predecir colisiones, adaptar su comportamiento y tener una memoria que facilite el aprendizaje automático y la autonomía en la toma de decisiones TNO, , p. Los dispositivos wearables de seguimiento personal están cada vez más presentes en los lugares de trabajo.

Se prevé que el mercado de estos dispositivos weareables para la industria y el cuidado de la salud pasará de los 21 millones de dólares en a 9. Entre y se predijo un incremento de 13 millones de dispositivos de seguimiento de actividad en los entornos laborales.

Esto ya está sucediendo en los almacenes y en las fábricas donde los GPS y las pulseras de identificación por radiofrecuencia o por sensores táctiles, como la que ha patentado Amazon en , han sustituido por completo a los lápices y los portapapeles.

Uno de los ámbitos en los que ya se ha empezado a utilizar una nueva función de la automatización y de los procesos de la industria 4. El modelo de la cadena de montaje, en el que un trabajador realiza una tarea específica una y otra vez, durante varias horas seguidas, no ha desaparecido por completo, pero el sistema de producción por tamaño de lote es diferente.

Este procedimiento, que se utiliza en estrategias de fabricación ágil, se aplica a pedidos más pequeños que se preparan dentro de parámetros de tiempo específicos, en lugar de producir una cantidad fija que no cuenta con clientes seguros.

Se proporciona a los trabajadores una formación visual in situ a través de una pantalla HoloLens o de una tableta, y así pueden ocuparse de una nueva tarea que aprenden instantáneamente y que solo realizan durante el periodo de tiempo necesario para fabricar el pedido específico.

Aunque a primera vista puede parecer que estos sistemas de asistencia otorgan más autonomía, más responsabilidad individual y un mayor desarrollo autónomo, no siempre es así Butollo et al. El uso de dispositivos de formación in situ , wearables o no, se traduce en que los trabajadores necesitan menos conocimientos o formación previa porque realizan el trabajo caso por caso.

Surge, por tanto, el riesgo de la intensificación de las tareas, pues las pantallas, en forma de visor o de tableta, se convierten en algo parecido a un instructor en tiempo real de trabajadores no cualificados.

Además, los trabajadores no adquieren destrezas duraderas, porque se les exige que realicen actividades modulares en procesos de montaje personalizados para construir artículos a medida en diversas escalas. Aunque esto favorece la eficiencia productiva de la compañía, el modelo de tamaño de lote genera importantes riesgos para la seguridad y la salud, pues la cualificación de los trabajadores queda limitada a programas de formación in situ y ya no necesitan especializarse.

Los riesgos para la salud y la seguridad pueden deberse también a la falta de comunicación, cuando los trabajadores no son capaces de asimilar la complejidad de la nueva tecnología lo suficientemente rápido, y en particular si además no reciben formación para enfrentarse a las amenazas que puedan surgir.

Esto es un problema real en el ámbito de la pequeña empresa y de las startups , organizaciones bastante experimentales en el uso de las nuevas tecnologías que no suelen tener en cuenta que es imprescindible garantizar las condiciones de seguridad antes de que ocurran los accidentes, y que a veces deciden actuar cuando el problema ya no tiene remedio.

La introducción de robots y de sistemas de supervisión de trabajadores, de la computación en la nube, de la comunicación entre máquinas y de otros sistemas llevó a los responsables del proyecto de IG Metall a plantear las siguientes preguntas a las empresas:.

Los sindicalistas de IG Metall señalan que los niveles de estrés de los trabajadores tienden a subir cuando se implantan tecnologías y no se les forma ni se les informa lo suficiente. En muchos casos son necesarios conocimientos especializados para mitigar los posibles peligros derivados de la presencia de las nuevas tecnologías en el espacio laboral.

A continuación, vamos a centrarnos en otro campo en el que la IA supone una influencia importante, el del gig work o microtrabajo. El gig work funciona a través de aplicaciones online apps , también llamadas «plataformas», que proporcionan compañías como Uber, Upwork o Amazon Mechanical Turk AMT.

El trabajo puede realizarse online el encargo se obtiene y se hace con ayuda de un ordenador ubicado en el hogar, en una biblioteca o en un café, por ejemplo, e incluye tareas de traducción o de diseño u offline el encargo se obtiene online, pero se realiza offline , como el trabajo de taxista o el de empleado de la limpieza.

No todos los algoritmos utilizan IA, pero los datos que generan los servicios que ponen en contacto a los clientes con los trabajadores y las valoraciones de los trabajadores de la plataforma que hacen los usuarios generan una información que da lugar a perfiles mejor o peor valorados que, a la postre, los usuarios utilizarán para seleccionar a unos trabajadores en detrimento de otros.

Un estudio sobre trabajadores gig online en India critica «la transformación de los seres humanos en un servicio», según la expresión de Jeff Bezos, porque se trata de una modalidad laboral que deshumaniza y devalúa el trabajo, favorece la precarización y desvirtúa la economía.

La supervisión y el seguimiento ha sido una experiencia cotidiana durante muchos años para los mensajeros y los taxistas, pero el aumento de trabajadores gig que reparten comida en bicicleta para determinadas plataformas, entregan pedidos y prestan servicios de taxi es relativamente nuevo.

Uber y Deliveroo exigen a sus trabajadores que instalen una aplicación específica en sus teléfonos, que cuelgan en el salpicadero del coche o en el manillar de la bicicleta, y obtienen clientes utilizando tecnologías de localización por satélite y con ayuda de un software de emparejamiento que funciona por algoritmos.

Una de las ventajas de la introducción de la IA en los trabajos gig es la protección del conductor y del pasajero. DiDi, un servicio de taxi que opera en China, utiliza un software de reconocimiento facial con IA para identificar a los trabajadores cuando inician su sesión en la aplicación.

DiDi utiliza esta información para verificar la identidad de los conductores y prevenir posibles delitos. Sin embargo, hace poco este programa tuvo un fallo grave cuando un conductor se registró una noche con la identidad de su padre. Bajo esa identidad falsa, el conductor asesinó a un pasajero en el turno de su padre.

Los repartidores gig son responsables de la velocidad a la que circulan, del número de entregas por hora y de las calificaciones de los clientes, y trabajan en un entorno intensificado que ha demostrado tener riesgos para la salud y la seguridad.

Los conductores y los repartidores corren el riesgo de ser expulsados de la app si las valoraciones de sus clientes no son lo bastante buenas o incumplen determinados requisitos. Esto genera riesgos para la salud y la seguridad como el trato desigual, el estrés e incluso el miedo.

Las calificaciones y las críticas digitalizadas de los clientes son clave para una buena reputación y determinan la cantidad de encargos que recibe un trabajador. Los algoritmos se basan en las puntuaciones de los clientes y en la cantidad de encargos que se aceptan.

En los microtrabajos se usan algoritmos para poner en contacto a clientes y trabajadores. Una plataforma llamada BoonTech utiliza Watson AI Personality Insights de IBM para emparejar online a clientes y trabajadores gig , por ejemplo, a través de plataformas como Amazon Mechanical Turk y Upwork.

Se han planteado algunos problemas de discriminación relacionados con las responsabilidades domésticas de las mujeres que microtrabajan online desde casa, responsabilidades como la reproducción y el cuidado de los niños en un contexto tradicional.

Un estudio reciente sobre trabajadores gig online en los países en vías de desarrollo llevado a cabo por investigadores de la OIT muestra que el porcentaje de mujeres que «prefieren trabajar en casa» es más elevado que el de hombres Rani y Furrer, , p.

Esto supone una doble carga para la mujer que «pasa alrededor de 25,8 horas a la semana trabajando en plataformas, 20 de las cuales son remuneradas y 5,8 no» ibíd. Rani y Furrer , p.

Trabajar desde casa es ya de por sí un factor de riesgo para las mujeres, que pueden ser víctimas de violencia doméstica y que además carecen de la protección legal de la que gozarían en una oficina. La digitalización del trabajo no estandarizado, tanto la de los trabajos gig que se realizan online desde casa como la de los servicios de taxi y de reparto que se desempeñan offline , es un método de gestión del entorno laboral basado en la cuantificación detallada de tareas y en el que solo se remunera el tiempo de contacto explícito.

Podría parecer que la digitalización supone la regularización de un mercado laboral en el sentido en que la define la OIT, pero el riesgo de precariedad laboral y salarial es muy real. En lo que respecta al tiempo de trabajo, las tareas preparatorias para la mejora de la reputación y las destrezas necesarias para el desempeño de los microtrabajos online no están remuneradas.

Que la vigilancia sea algo normalizado no significa que el estrés no esté presente. Los microtrabajos online , como los que se contratan a través de Amazon Mechanical Turk se basan en formas de empleo no estandarizadas que incrementan las posibilidades de explotación infantil, trabajo forzado y discriminación.

Está demostrado que favorecen el racismo; se sabe que hay clientes que escriben comentarios insultantes y ofensivos en las plataformas. El comportamiento racista entre trabajadores también es manifiesto: los microtrabajadores que operan en economías más desarrolladas acusan a los que realizan los mismos oficios en India de rebajar los precios.

Además, algunos de los trabajos que se consiguen a través de plataformas online son extremadamente desagradables, como el de los moderadores de contenido que tienen que cribar series interminables de imágenes y eliminar las que pueden resultar ofensivas o desagradables sin apenas asistencia o protección.

Existen riesgos evidentes para la salud y la seguridad en los ámbitos en los que los niveles de violencia, estrés psicosocial, discriminación, racismo, acoso, explotación adulta e infantil son elevados debido a la falta de protección básica en el entorno laboral.

Los trabajadores de la gig economy están obligados a registrarse como autónomos y, al hacerlo, renuncian a los derechos básicos de los que disfrutan los trabajadores por cuenta ajena, como unas horas mínimas garantizadas, vacaciones pagadas, subsidios por enfermedad y el derecho a sindicarse.

La reputación online de los trabajadores gig es muy importante, porque de ella depende que obtengan nuevos encargos. Como hemos visto, las calificaciones y las críticas digitalizadas de los clientes son clave para una buena reputación y determinan la cantidad de encargos que recibe un trabajador.

Estas variables dan lugar a perfiles específicos que en su mayoría son de libre acceso para el usuario. Las valoraciones de los clientes no tienen en cuenta consideraciones como el estado de salud de los trabajadores, sus responsabilidades familiares y domésticas y otras circunstancias que escapan a su control y pueden afectar a su rendimiento.

También pueden generar nuevos riesgos para la salud y la seguridad cuando el trabajador se siente obligado a aceptar más encargos de los que su salud le permite para no perder su puesto. Según conclusiones del informe El estado de la IA en y el balance de media década , el número de aplicaciones de inteligencia artificial utilizadas en los entornos laborales se ha duplicado, al pasar de 1,9 en a 3,8 en En este contexto, la IA no llega para eliminar trabajos, sino para reforzar habilidades y destrezas digitales.

Hay un debate abierto sobre la irrupción masiva de la automatización en el mercado laboral. Si bien la mayoría de discusiones científicas estiman dos vías sólidas. En primer lugar, la conectividad va a desplazar a algunos trabajadores que desempeñan tareas concretas.

Por ende, algunos procedimientos laborales sí pueden desaparecer, mientras se crearán nuevos trabajos relacionados con las nuevas tecnologías y las organizaciones conseguirán mayor impacto en el mercado. Al igual que ha ocurrido con la incursión de otras tecnologías en el pasado, algunos trabajadores del siglo XXI se enfrentan a ser sustituidos por la IA.

Según un informe del Foro Económico Mundial en , 75 millones de obreros van a perder sus puestos de trabajo. Los principales afectados van a ser aquellos que se ocupan de tareas repetitivas y rutinarias. Según el último estudio de la empresa tecnológica OpenAI, creadora de ChatGPT, los siguientes puestos de trabajo están más expuestos a desaparecer: matemáticos, asesores financieros, escritores e informáticos.

Según el Foro Económico Mundial en los próximos años se van a crear 58 millones de nuevos empleos. Para optar a estos nuevos empleos los trabajadores deben tener habilidades digitales, como la programación, atender a los aspectos socioeconómicos del entorno y adquirir un aprendizaje permanente.

Estos son algunos de los perfiles digitales con una gran proyección laboral :. Te acabamos de enviar un email para que confirmes tu suscripción. Si ya estás suscrito en alguna de nuestras secciones este email no te llegará. Al enviar el formulario, Telefónica, S. tratará sus datos para atender la consulta planteada o para gestionar la suscripción a la newsletter que haya solicitado.

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Tiempo de lectura: 4 min. Inteligencia artificial y trabajo: nuevos puestos Según el Foro Económico Mundial en los próximos años se van a crear 58 millones de nuevos empleos. Estos son algunos de los perfiles digitales con una gran proyección laboral : Analista de datos.

Es uno de los perfiles más demandados por las organizaciones, puesto que la interpretación de los datos es crucial para establecer estrategias de negocio. Especialista en blockchain. También conocido como experto en seguridad de criptomonedas, es el encargado de gestionar el riesgo en la red blockchain.

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Intelivencia veces podemos sentirnos Inteligencia Artificial en el Trabajo a Inteligenfia hora de hablar de inteligencia Inteligehcia IA y su actual pertinencia. Por ello Trabako importante tener claro que, a diferencia de otros procesos e, automatización que se han intentado anteriormente y a lo largo de ep historia, más bien Tarjetas con reembolso sin límites a tareas repetitivas, la inteligencia Inteljgencia hace referencia a Humor Ganador en Cada Show tecnología que permite Inteligencia Artificial en el Trabajo las computadoras Artiificial habilidades humanas. Cuando nos referimos a la inteligencia artificial hablamos de aquellos sistemas informáticos capaces de detectar su entorno, pensar, aprender y tomar decisiones en función de las entradas que reciben y sus objetivos. Estos se dividen en cuatro tipos principales: la inteligencia asistidala inteligencia aumentada, la inteligencia automatizada y la inteligencia autónoma. Por medio de la inteligencia artificial, las máquinas pueden aprender experiencias, adaptarse y tener conductas similares a las que tendría un ser humano, a través de la capacidad de procesamiento ilimitada y el crecimiento de macrodatos para alimentar los sistemas. Las aplicaciones de inteligencia artificial que existen en la actualidad se basan en distintas tecnologías:. Estas posibilidades han cambiado la forma en que las máquinas interactúan con los humanos en distintos ámbitos, entre ellos, uno de los ámbitos principales de la vida humana: el trabajo.

Author: Nezuru

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