Olivier Godement, director de productos empresariales de OpenAI, dio una predicción sobre cuál cree que son los trabajos que actualmente están más en riesgo de ser remplazados por una inteligencia artificial.
Sus declaraciones muestran una tendencia en la que las empresas están enfocadas en hacer que sus diferentes labores sean más eficientes, productivas y rentiables.
Cuáles son los empleos que pueden desaparecer por culpa de la IA
Godement sostiene que el proceso de sustitución de empleos humanos por sistemas automatizados es una tendencia creciente, aunque paulatina. “La IA no hará desaparecer esos trabajos de un día para otro, pero sí es capaz de automatizar tareas que actualmente estaban a cargo de humanos”, manifestó en la serie de pódcast “Aprendizaje sin supervisión”.
El directivo detalló que hay tres labores en concreto que están expuestas a este remplazo, ya que la tecnología no se presenta como una promesa lejana, sino como una herramienta en uso real en empresas de referencia mundial.
- Ciencias de la vida y farmacéuticas
El primer grupo de profesionales en riesgo se localiza en la intersección de las ciencias de la vida y la industria farmacéutica. Godement colabora de cerca con compañías como Amgen, una gigante del sector biotecnológico. Allí, la inteligencia artificial se ha mostrado especialmente eficiente en la gestión de tareas regulatorias.
Los algoritmos, según el directivo, “leen y detectan modificaciones en documentos con una precisión y velocidad que supera a la intervención humana”.
El peso administrativo en estas empresas es considerable: tras la etapa de desarrollo y validación científica ―compuesta por ensayos y experimentación― se abre una extensa fase de creación documental, revisión y aprobación ante entes reguladores.
Gestionar, consolidar y auditar enormes volúmenes de información, identificar diferencias entre versiones, y mantener la conformidad con normativas son tareas que los modelos de IA realizan a gran velocidad, reduciendo plazos tradicionalmente medidos en meses o años a escalas mucho menores.
Además, cree que una vez establecidas las políticas internas para asegurar la trazabilidad y auditoría de estos modelos, la transformación en el sector será masiva y dará lugar a una adopción más amplia en otras ramas de la salud y la biotecnología.
- Ingeniería de software y codificación
El segundo ámbito bajo amenaza directa es la ingeniería de software. Durante su intervención, Godement reconoció que los avances en modelos de lenguaje como Codex han producido un cambio sin precedentes en la productividad de los desarrolladores.
“Los ingenieros en el equipo pueden entregar hasta un 70% más de líneas de código gracias a Codex”, afirmó el directivo. En OpenAI y otras grandes tecnológicas, la adopción de herramientas de IA para programación se ha generalizado, tanto que si se eliminaran estas herramientas de golpe de los entornos de desarrollo, “probablemente habría una revuelta”.
Aunque la IA aún no puede reemplazar completamente a un ingeniero de software en la totalidad de sus funciones, la automatización de tareas repetitivas, generación de código y análisis de flujo de trabajo sí está acaparando buena parte de su rutina cotidiana.
- Ventas y atención al cliente
El tercer campo en peligro destacado por Godement es el de ventas y atención al cliente. Empresas como T-Mobile ya están utilizando soluciones basadas en inteligencia artificial para gestionar interacciones con consumidores, lo que permite escalar la calidad y cantidad de las respuestas automatizadas.
Según el responsable de OpenAI, “la IA es capaz de entregar respuestas automáticas de notable calidad en contextos de atención y ventas, logrando que la experiencia para el usuario sea fluida y satisfactoria”.
La introducción de la IA en estos departamentos conlleva múltiples consecuencias: reducción de tiempos de espera, personalización de las respuestas, y la posibilidad de ofrecer atención multilingüe sin requerir ampliaciones de plantilla.
La inteligencia artificial no solo responde con rapidez, sino que además, gracias a su capacidad de aprendizaje continuo (cuando se proveen los datos correctos y un entorno estructurado), puede adaptarse y mejorar a partir de la experiencia real con clientes.
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