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¿Cómo afectará la inteligencia artificial al empleo público en América Latina?

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¿Cómo afectará la inteligencia artificial al empleo público en América Latina?
Como parte del estudio se desarrolló una metodología práctica 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.

La automatización y la inteligencia artificial (IA) han traído nuevos desafíos para los gobiernos, entre los que se encuentran desarrollar una fuerza de trabajo con los perfiles y habilidades adecuados para adaptarse la transformación que tendrán los empleos que hoy existen.   

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. Así mismo, en América Latina el 30 % de la fuerza laboral de las administraciones públicas trabaja en ocupaciones con alto riesgo de sustitución tecnológica.   

Para enfrentar este desafío, los Gobiernos deberán priorizar esfuerzos en el desarrollo de habilidades, blandas y duras, en los trabajadores públicos. Chinn et al. (2020), por ejemplo, estiman que en los próximos tres años los gobiernos de la Unión Europea tendrán el reto de entrenar cerca de 9 millones de trabajadores en habilidades digitales, habilidades de ciudadanía digital y habilidades blandas tradicionales. 

En atención al posible impacto 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 CAF – banco de desarrollo de América Latina- ha encargado un estudio de revisión de este potencial impacto para apoyar a los países de la región en el entendimiento, análisis y estimación con el fin de aportar herramientas para una mejor preparación.  Dicho caso se publicará próximamente. 

Hallazgos 

La revisión encontró que, con excepción de ciertos países como Estados Unidos y el Reino Unido, la mayoría de los gobiernos del mundo no han transitado aún de la definición de políticas y objetivos generales en esta materia a la implementación de estrategias efectivas, y con suficiente escala, que transformen 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 estrategias 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 inter-funcionales 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-, y 
  • La implementación de indicadores clave de desempeño (KPI) que permiten gestionar la preparación de la fuerza de trabajo. 

Los casos de Chile, Colombia y Uruguay 

Como parte del estudio se desarrolló una metodología práctica 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. Se compone de tres dimensiones principales: 

  • Ambiente de Política, 
  • Estructura y Organización, 
  • Talento, Habilidades y Cultura. 

Se incluye también un conjunto de factores e indicadores asociados, que permiten analizar los avances y aspectos críticos que enfrentan los países en esta materia. 

El estudio analizó los casos de tres países: Chile, Colombia y Uruguay. Se encontró que el número de empleos públicos en riesgo de sustitución tecnológica para los próximos años es de 165 mil en Chile, 274 mil en Colombia, y 88 mil en Uruguay. Sin embargo, 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. 

De otra parte, el estudio encontró que los tres países analizados poseen un nivel de preparación intermedio para la adopción de la IA en el empleo público. Se evidenció que estos países presentan avances significativos en el desarrollo de ambientes de política favorables para la adopción de la IA, y que los mayores desafíos para avanzar en esta preparación se encuentran en: (i) la estimación del impacto esperado de la IA en el empleo público, (ii) la revisión de las estructuras y roles del Estado, (iii) el diagnóstico y desarrollo de habilidades para la IA/4RI en los servidores públicos, y (iv) las estrategias de cambio cultural organizacional en el Estado. 

Recomendaciones para América Latina 

Los gobiernos de los países de ALC deben avanzar en la implementación de políticas públicas e iniciativas estratégicas de preparación del empleo público para la adopción de la IA. Específicamente, se recomienda a los países: 

Adoptar o consolidar estrategias nacionales de IA, estrategias de ética en IA y políticas de transformación digital del gobierno, que incorporen lineamientos para la preparación del empleo público con objetivos y metas específicas. 

Definir modelos de gobernanza y roles de liderazgo en el gobierno para gestionar la preparación del empleo público ante la IA y la 4RI. 

Desarrollar estimaciones oficiales sobre el impacto esperado de la adopción de la IA en el empleo público, en términos de tareas a ser sustituidas o aumentadas, necesidades de reubicación de trabajadores y potencial de creación de nuevos empleos. 

Elaborar diagnósticos sobre las habilidades de los servidores públicos para la IA/4RI -duras y blandas-. 

Implementar estrategias de desarrollo de habilidades para la IA/4RI -duras y blandas- en el servicio público, con componentes de personalización según perfiles. Estas estrategias se clasifican en: (i) la recapacitación (reskilling) de empleados cuyas tareas podrán ser sustituidas, (ii) la actualización de habilidades (upskilling) en todos los empleados mediante contenidos personalizados, y (iii) el reclutamiento de nuevos trabajadores -especialistas en IA y empleados en general- con las habilidades duras y blandas requeridas. 

Definir e implementar lineamientos y estrategias de cambio cultural y desarrollo de mentalidad para la IA y la 4RI en el sector público, en aspectos como la adaptación al cambio, el pensamiento interdisciplinario, el aprendizaje continuo y el trabajo en equipo. 

Este estudio se desarrolló en el marco de una iniciativa regional de la Dirección de Innovación Digital del Estado de la Vicepresidencia de Conocimiento de CAF, banco de desarrollo de América Latina, que impulsa el uso estratégico de datos e inteligencia artificial por parte del sector público de los países de América Latina, para generar valor social y económico. 

El próximo 15 de septiembre se llevará a cabo el Foro ExperiencIA, datos e inteligencia artificial en el sector público, donde se discutirá en profundidad éste y otros casos, de la mano de los responsables de otras experiencias. 

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