Estas son las carreras profesionales que NO podrá sustituir la Inteligencia Artificial

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha transformado numerosos sectores, automatizando tareas, optimizando procesos y, en algunos casos, desplazando ciertos perfiles laborales.

Sin embargo, a pesar de los avances, la IA sigue teniendo límites, especialmente en áreas donde se requieren habilidades humanas profundas como la empatía, el juicio moral o la creatividad genuina.

Aunque muchos temen que la IA reemplazará masivamente el empleo humano, lo cierto es que algunas carreras seguirán siendo insustituibles, al menos en el mediano y largo plazo.

🧠 1. Psicología y salud mental

La IA puede simular conversaciones e incluso brindar orientación básica, pero la conexión emocional, la empatía y la interpretación del lenguaje no verbal siguen siendo exclusivas del ser humano. Profesionales como psicólogos, psiquiatras y terapeutas trabajan con matices personales que ningún algoritmo puede replicar con precisión.

Por qué no puede ser reemplazada:

  • La confianza entre paciente y terapeuta.
  • La interpretación emocional compleja.
  • La ética y el juicio en contextos delicados.

🧑‍🏫 2. Docencia y pedagogía personalizada

Aunque existen plataformas educativas con IA, el papel del docente va más allá de impartir contenido. Implica motivar, adaptar el aprendizaje al contexto emocional, social y cultural de los estudiantes y ofrecer apoyo integral en su desarrollo.

Por qué no puede ser reemplazada:

  • La atención a la diversidad en el aula.
  • La formación en valores y habilidades blandas.
  • La relación pedagógica basada en la confianza.

🎨 3. Artes creativas: escritores, pintores y músicos

La IA puede generar música o escribir textos, pero lo hace a partir de patrones existentes. La creatividad humana, con su capacidad de romper esquemas, provocar emociones profundas y explorar lo desconocido, es aún incomparable.

Por qué no puede ser reemplazada:

  • La inspiración subjetiva.
  • La conexión cultural y emocional.
  • La innovación disruptiva no basada en datos previos.

👨‍⚖️ 4. Derecho: jueces, abogados y mediadores

La IA puede procesar leyes y documentos, pero no puede comprender el trasfondo ético, humano y social de muchos conflictos. Las decisiones jurídicas requieren interpretación, experiencia, sensibilidad y criterio, aspectos netamente humanos.

Por qué no puede ser reemplazada:

  • La evaluación contextual de cada caso.
  • La capacidad de mediación humana.
  • La ética legal y los valores de justicia.

🧑‍⚕️ 5. Medicina clínica y atención personalizada

La IA puede ayudar en diagnósticos o análisis de imágenes médicas, pero el trato con el paciente, el seguimiento de tratamientos y la toma de decisiones éticas siguen dependiendo del juicio médico humano.

Por qué no puede ser reemplazada:

  • La relación médico-paciente.
  • La toma de decisiones en situaciones críticas.
  • El acompañamiento humano en procesos de salud complejos.

🧰 6. Trabajos manuales altamente contextuales

Carpinteros, fontaneros, técnicos en mantenimiento y otros oficios similares enfrentan situaciones variables y no estructuradas que la IA y la robótica aún no pueden abordar con eficacia. La improvisación, el conocimiento práctico y la experiencia directa siguen siendo clave.

Por qué no puede ser reemplazada:

  • La adaptabilidad ante entornos físicos impredecibles.
  • La necesidad de juicio instantáneo en campo.
  • La interacción con materiales y herramientas diversas.

🫱 El valor humano sigue siendo insustituible

Aunque la inteligencia artificial está revolucionando el mundo laboral, hay esferas donde la humanidad, la sensibilidad, el juicio y la creatividad no pueden ser replicadas por máquinas. Lejos de temer la IA, debemos verla como una herramienta complementaria y no como una amenaza directa en estas áreas.

El futuro del trabajo será híbrido: las máquinas harán lo que mejor hacen —procesar datos, automatizar tareas— y los humanos aportarán lo que ninguna IA puede simular del todo: el alma.

 

Fuente: www.somoslibres.org

¿La inteligencia artificial en RRHH está cambiando para siempre la forma de contratar?

Se ha hablado mucho de la inteligencia artificial como sustituta de los puestos de trabajo, pero ¿cómo han cambiado los procesos de contratación con el uso de la IA?

En la era de la transformación digital, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido rápidamente en una piedra angular de las operaciones de una organización y el proceso de contratación no es una excepción.

El panorama de la captación de talento es un campo minado con una media de más de 250 candidatos para una vacante corporativa, lo que hace que los reclutadores pasen entre 6 y 8 segundos mirando cada CV. Cuando las personas adecuadas pueden marcar una diferencia tan grande en la cultura y el rendimiento de una empresa, un proceso de contratación ineficaz puede costar a las empresas tiempo y dinero para encontrar sustitutos para las malas contrataciones y deshacer cualquier daño que puedan haber causado en el ínterin.

Para los responsables de la selección de personal, la IA supone una alternativa interesante a la criba de innumerables currículos, la redacción de descripciones de puestos de trabajo y la gestión de un bucle interminable de tareas administrativas diarias.

Las herramientas y los algoritmos impulsados por la IA están cambiando, y en algunos casos sustituyendo, todo el proceso de selección de personal. Esto se traduce en contrataciones más rápidas y experiencias más eficientes tanto para los candidatos como para el responsable de la selección.

Aunque este cambio hacia la IA aporta numerosos beneficios, también plantea cuestiones críticas sobre la equidad, la parcialidad y la privacidad.

Ya hemos visto anteriormente cómo las empresas pueden evitar exponer sus datos cuando utilizan grandes modelos lingüísticos (LLM). En esta ocasión, vamos a considerar las implicaciones más amplias del uso de la IA para agilizar sus procesos de contratación.

La revolución de la IA en la contratación

Los profesionales de Recursos Humanos saben lo que se tarda en contratar a un nuevo candidato. En primer lugar, hay que redactar la descripción del puesto, lo que puede llevar tiempo hasta que las personas adecuadas identifiquen las tareas y responsabilidades clave del puesto. A continuación, hay que aprobarla internamente antes de publicarla en las plataformas de búsqueda de empleo pertinentes o compartirla con los candidatos potenciales. Una vez que se han presentado todas las candidaturas deseadas, el responsable de la contratación debe revisarlas y preseleccionarlas antes de iniciar las entrevistas.

Pero ahora llega la IA y un nuevo proceso de contratación más ágil. Alrededor del 85% de los reclutadores creen que la IA es una tecnología útil que sustituirá algunas partes del proceso de contratación. En muchos casos, ya se ha introducido. Ya en 2019, una portavoz de la empresa Unilever dijo que su herramienta de contratación de IA ahorró más de 100.000 horas y 1 millón de dólares en costes globales de contratación ese año. Usar la IA en todo su potencial puede crear beneficios significativos para los ocupados reclutadores que necesitan cubrir un puesto vacante.

1. Selección más rápida de candidatos

Los modelos de IA pueden automatizar tareas repetitivas como la selección de currículos y la búsqueda de candidatos. En lugar de leer cientos de solicitudes para una sola vacante, los responsables de selección pueden introducir la información en un modelo de IA que identifique determinadas palabras clave que coincidan con la descripción del puesto y con lo que se está buscando.

A continuación, el modelo puede preseleccionar automáticamente a los candidatos en función de su grado de adecuación a los criterios deseados. Como resultado, los responsables de contratación pueden centrarse en aspectos más estratégicos de la adquisición de talento, o simplemente dedicarse a todo lo demás de sus crecientes listas de tareas pendientes.

2. Mejora de la experiencia del candidato

¿Alguna vez has dudado en solicitar un puesto de trabajo porque el reclutador no respondía a sus preguntas sobre el puesto? Pues ya no: Los chatbots y asistentes virtuales basados en IA ofrecen respuestas inmediatas a las preguntas de los candidatos, garantizando una experiencia más fluida y atractiva durante todo el proceso de contratación.

Las interacciones personalizadas y las respuestas rápidas contribuyen a una marca de empleador positiva, lo que aumenta el número de personas que desean trabajar para la empresa y, por lo tanto, aumenta la reserva de talento de la que pueden seleccionar los reclutadores.

3. Toma de decisiones basada en datos

Las herramientas de IA pueden utilizar análisis predictivos para identificar a los mejores candidatos basándose en datos históricos y métricas de rendimiento. Mediante el análisis de patrones en contrataciones exitosas, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas basadas en el rendimiento de contrataciones anteriores.

4. Mejora de la diversidad y la inclusión

Algunas plataformas de IA afirman mitigar el sesgo inconsciente en la contratación mediante el anonimato de la información del candidato, centrándose únicamente en las cualificaciones y habilidades. Al eliminar información identificativa como el nombre, el sexo o el origen étnico, estas herramientas pueden promover la diversidad y la inclusión en la contratación.

Riesgos y retos de la IA

La aplicación de la IA en el proceso de contratación también abre un nuevo abanico de riesgos y retos de seguridad que las organizaciones deben abordar para utilizar esta nueva herramienta de forma eficiente y honorable.

1. Sesgo algorítmico

Si un modelo se entrena con un conjunto de datos históricos, los sesgos históricos pueden trasladarse al resultado del modelo. Por ejemplo, si una empresa utilizara la IA para buscar en los currículos candidatos para un puesto de médico, y si el conjunto de datos con el que se ha entrenado muestra que el 80% de los médicos que históricamente encajaban en el puesto eran hombres, es más probable que el modelo favorezca a los candidatos masculinos frente a los femeninos, a pesar de que tengan la misma idoneidad para el puesto.

Además de las implicaciones internas de no ver a todos los candidatos adecuados, esto puede tener importantes consecuencias financieras y para la reputación. Consideremos este caso de la vida real en el que una empresa de clases particulares tuvo que pagar 365.000 dólares de indemnización cuando la IA descalificó automáticamente a los solicitantes en función de la edad como resultado de los datos que se le proporcionaron.

Además, la IA puede sobrevalorar el uso de palabras clave y métricas al revisar los currículos enviados. A diferencia de un ser humano, un sistema de IA podría no captar las habilidades interpersonales y otras experiencias o rasgos de carácter que harían de alguien un candidato más deseable para el puesto.

El proceso automatizado que utilizan los modelos de IA puede incluso favorecer a los candidatos que han utilizado la IA para crear su cur rículum utilizando la descripción del puesto publicada. El resultado es una presentación que «sobre el papel» parece perfecta para el puesto, pero que no es una representación auténtica u honesta de la idoneidad del candidato.

2. Falta de transparencia

Muchos algoritmos de IA funcionan como cajas negras, lo que significa que el proceso de toma de decisiones es poco claro y difícil de entender. Esta falta de transparencia plantea dudas sobre la responsabilidad y la capacidad de cuestionar o corregir los resultados sesgados.

Si las empresas no saben que su IA está sesgada o «envenenada», ¿cómo pueden rectificarla? ¿Y cómo van a saber cómo hacerlo? Esta falta de transparencia también puede ser una oportunidad para que los candidatos furtivos encuentren posibles lagunas en el sistema que lleven sus currículos a los primeros puestos de la lista.

3. Privacidad y seguridad de los datos

Para el uso de la IA en la contratación, los modelos necesitarían alimentarse de grandes cantidades de datos personales proporcionados por los candidatos y la propia organización. Garantizar la confidencialidad y seguridad de estos datos con suficientes medidas de ciberseguridad es primordial para proteger los derechos de privacidad de la empresa y de las personas, así como para cumplir con normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

4. Supervisión humana y rendición de cuentas

Si bien la IA puede mejorar la eficiencia, la supervisión humana sigue siendo esencial para evitar el mal uso o la mala interpretación de los conocimientos generados por la IA. Las organizaciones deben establecer marcos y mecanismos claros de rendición de cuentas para abordar los errores algorítmicos o las infracciones éticas.

5. Cumplimiento legal y normativo

El uso de la IA en la contratación está sujeto a diversos marcos legales y reglamentarios, incluidas las leyes contra la discriminación y las normas de protección de datos. El incumplimiento de estos requisitos puede acarrear repercusiones legales y daños a la reputación.

¿Cómo puede su organización aprovechar la IA para la contratación de manera segura y eficaz?

Para aprovechar los beneficios de la IA y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos asociados, las organizaciones deben adoptar un enfoque holístico de la IA. Esto incluye

1. Diseño ético de la IA

Priorizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y despliegue de la IA en todos los sistemas de TI. Esto se puede hacer mediante la aplicación de medidas tales como algoritmos de detección de sesgos y evaluaciones periódicas de imparcialidad para identificar y abordar patrones discriminatorios.

2. Supervisión y evaluación continuas

Evaluar periódicamente el rendimiento de los algoritmos de IA para identificar y mitigar sesgos o errores. Establezca mecanismos de retroalimentación para que los candidatos informen de sus preocupaciones o proporcionen información sobre sus experiencias con los procesos de contratación impulsados por IA. Esta supervisión y seguimiento constantes significan que si algo va mal con el sistema de IA, se puede identificar y rectificar antes de que se acumulen las consecuencias negativas.

3. Perspectivas de equipos con conocimientos mixtos

Fomentar la colaboración entre profesionales de RRHH, científicos de datos, especialistas en ética y expertos legales para garantizar un enfoque multidisciplinar del funcionamiento de la IA. Una serie de conocimientos y perspectivas con vistas al modelo y los programas de IA respaldan el desarrollo de políticas y prácticas de IA sólidas y exhaustivas.

4. Educación y formación

Proporcionar formación a los reclutadores y directores de contratación sobre el uso ético de la IA en la contratación, incluida la concienciación sobre las estrategias de mitigación de sesgos y la importancia de la privacidad y la seguridad de los datos. Cultivar una cultura de adopción responsable de la IA en toda la organización con transparencia y directrices sobre la mejor manera de utilizarla.

5. Cumplimiento normativo

Mantenerse a la vanguardia de la evolución de los requisitos legales y reglamentarios en torno a la IA en la contratación y adaptar las políticas y prácticas de la empresa para garantizar un cumplimiento completo y mantenerse informado sobre los riesgos inminentes y cualquier laguna en el sistema de IA que los ciberdelincuentes puedan aprovechar.

En conclusión…

La IA presenta inmensas oportunidades para transformar los procesos de contratación, permitiendo a las organizaciones identificar y atraer a los mejores talentos de manera más eficaz en menos tiempo. Sin embargo, la adopción generalizada de la IA en la contratación también crea riesgos en torno a la parcialidad, la privacidad y la responsabilidad. Mediante la aplicación de las mejores prácticas enumeradas anteriormente, las organizaciones pueden superar estos desafíos y aprovechar la IA de manera responsable para lograr sus objetivos de contratación, manteniendo los principios de equidad, inclusión y autenticidad.

 

Fuente: www.welivesecurity.com

Las pymes están siendo las primeras en adoptar la semana de cuatro días. Estas son sus lecciones

En el Foro Económico Mundial celebrado el pasado mes de enero en Davos se organizó una charla sobre la semana laboral de cuatro días sin reducción salarial. Durante el coloquio se hizo hincapié en algunas de las ventajas de la jornada semanal de 32 horas y se señaló, por otro lado, que numerosos países de Europa occidental están a la cabeza de los tests que prueban la eficacia de esta jornada reducida.

Dos de esos países son España y Portugal. En el país vecino, la prueba se celebrará durante el segundo semestre de este año, y ya ha generado el interés de un centenar de empresas, la mayoría de ellas de pequeña y mediana dimensión. Ello no es casual: muchas pymes de todo el mundo que han probado la semana de cuatro días reconocen numerosos beneficios. Estas son las experiencias de algunas de estas firmas.

Aumenta la productividad y los ingresos. El pasado 15 de febrero, Brad Griffith, presidente de Buckeye Innovation, compañía especializada en el desarrollo web, afirmó en un artículo de Forbes que la adopción de la semana laboral de cuatro días por parte de la firma había tenido resultados muy positivos: la productividad aumentó y los ingresos se incrementaron un 30%.

Además, Griffith señaló que el hecho de darle a la plantilla más tiempo para usarlo en su desarrollo personal y profesional, así como en atender a sus familias, ha aumentado el ánimo delos 16 miembros de la compañía.

Herramienta para contratar trabajadores. Por otro lado, Griffith indicó que la semana laboral de cuatro días puede ayudar a las pymes a la hora de reclutar personal. Ante las dificultades para contratar a un trabajador con el perfil ideal, la semana de 32 horas puede suponer un incentivo para trabajadores que, si bien no cumplen con todos los requisitos, sí poseen con una alta capacidad de concentración y productividad.

Ventaja competitiva respecto a las grandes firmas. Sin embargo, la semana laboral de cuatro días puede ayudar justamente a lo contrario: a contratar al personal más cualificado. Tal ha sido la experiencia de Rent a Recruiter, firma de reclutamiento irlandesa que adoptó la semana laboral de 32 horas y el teletrabajo para mejorar su competitividad tras realizar una prueba organizada por 4 Day Work Week.

Atrae al talento. Según Barry Prost, su CEO, esta jornada de tres días libres puede auxiliar a las pymes que son incapaces de ofrecer el mismo salario que empresas más grandes y convencer a profesionales con alta cualificación. Adicionalmente, Prost aseguró que la firma había conseguido retener a toda la plantilla (previamente tenían una rotación laboral del 20%), incrementar la productividad en un 50% y elevar el bienestar de los asalariados

Los profesionales no se quieren ir. Por su parte, Jon Leland, director del departamento de estrategia de Kickstarter, compañía de crowdfunding que participó en el mismo test de 4 Day Week Global, reconoció en un post publicado por esta organización que el resultado había sido un “verdadero win-win”: se retuvo a la plantilla, aumentaron los ingresos y el bienestar de los profesionales se elevó.

Algunos problemas. En contraste con los resultados tan positivos se encuentran los problemas que puede generar la semana laboral de cuatro días.  En este sentido, la agencia de diseño Lyon & Lyon señaló en declaraciones a Forbes que las relaciones mercantiles con determinados clientes se habían visto afectadas por la adopción de la semana laboral de cuatro días.

Falta de coordinación. Benny Lyon, cofundador de la empresa junto con su hermano Mat, reconoció que hay fechas de entrega que la firma no puede cumplir: “Hay clientes que quieren el producto rápidamente, y no podemos dárselo un viernes”. Por ello, Benny añadió que “la semana laboral de cuatro días está aquí para quedarse, pero todavía tenemos mucho que hacer para que nos funcione”.

La clave es la organización. Es decir, la semana laboral de 32 horas sin reducción salarial no se obtiene de la noche a la mañana: requiere de un elevado nivel de organización, algo que las pymes pueden obtener con mayor facilidad que las multinacionales, según afirmó en declaraciones a la BBC Pedro Gomes, profesor de Birkbeck University of London y coordinador del ensayo de la semana laboral de cuatro días que se realizará este año en Portugal.

Semana laboral de cuatro días al rescate. En este sentido, Victoria Firth, que fundó junto a Rhonda Curliss, la consultora Grey Lemon, señaló algunas dificultades que habían sufrido durante la implementación de la semana laboral de cuatro días. En su caso, la adopción de esta jornada se debió a la necesidad de conciliar, durante el confinamiento, la actividad de la firma y los cuidados domésticos. Ello confirma, por otra parte, la forma en la que el teletrabajo puede amplificar la brecha de género.

Evitar quemarse. Firth señaló que para evitar el estrés que puede generar tener un día menos para llevar a cabo toda la tarea de la semana, es necesario mejorar la organización de la empresa y establecer mecanismos de apoyo administrativos que proporcionen el tiempo y espacio necesarios para que los profesionales sean productivos y disfruten de su trabajo.

Fuente: www.xataka.com