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Inteligencia artificial creará 2,3 millones de empleos para 2020

Según un estudio de Gartner, el trabajo de los seres humanos con las máquinas será complementario.

Inteligencia artificial y empleo

La investigación sugiere que muchos consumidores aún prefieren interactuar con un vendedor bien informado.

Foto:

123RF

18 de diciembre 2017 , 12:20 a.m.

Algunos sectores ven cada vez más con recelo la utilización de robots y sistemas de inteligencia artificial (IA) en las industrias.

Sin embargo, un estudio realizado por la consultora Gartner señala que la IA creará más trabajos de los que eliminará. De acuerdo con el informe, aunque esta tecnología hará que hasta 2020 desaparezcan 1,8 millones de empleos, también llevará a que se formen 2,3 millones de puestos nuevos.

Además, a partir de esa fecha y hasta 2025, se crearán dos millones más. La atención de la salud, el sector público y la educación tendrán una demanda de trabajo en continuo aumento, mientras que la manufactura será la más afectada.

“La IA mejorará la productividad eliminando millones de puestos de nivel medio y bajo, pero también creará empleos para personal altamente calificado y de gestión”, señala el estudio.

Según el informe, la Inteligencia Artificial aplicada a las labores no rutinarias generará más beneficios a las empresas, ya que la combinación del trabajo de los seres humanos con las máquinas produce mejores resultados, puesto que ambas se complementan entre sí.

Para 2022, el trabajo de una de cada cinco personas estará relacionado con la inteligencia artificial. Además, el año anterior esta tecnología generará 2,9 billones de dólares de beneficios y recuperará 6.200 millones de horas de productividad.

“La IA puede asumir tareas repetitivas, liberando a personas para otras actividades, pero la simbiosis de los humanos con IA tendrá más matices y requerirá reinversión y reinvención en lugar de simplemente automatizar prácticas existentes”, dijo Mike Rollings, vicepresidente de investigación de Gartner.

“En vez de tener una máquina replicando los pasos que un humano realiza para llegar a un juicio particular, todo el proceso de decisión puede refactorizarse para usar las fortalezas y debilidades relativas de máquinas y humanos, y así maximizar la generación de valor y redistribuir la toma de decisiones para aumentar la agilidad”, agregó el funcionario.

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