La inminente "robopocalipsis" no eliminará todos los trabajos; muchos perdurarán, desafiando las predicciones. Las generaciones experimentan ciclos de transformación industrial, un proceso que dura alrededor de 25 años. Este ciclo, observado desde la primera Revolución Industrial, ha evolucionado debido a la integración generalizada de computadoras e Internet. Esto ha llevado a la creación de robots altamente capaces y sistemas de inteligencia artificial, acelerando el cambio tecnológico. A diferencia de la sustitución gradual de las viejas profesiones, surgen industrias completamente nuevas casi anualmente.
Sin embargo, la automatización laboral no afectará de manera uniforme a todos los sectores. Las necesidades de la sociedad influirán en el ritmo del avance tecnológico, lo que sugiere que varios campos resistirán la automatización:
Responsabilidad: Roles altamente regulados como médicos, policías y jueces, que influyen directamente en la seguridad pública, serán los últimos en automatizarse.
Responsabilidad Legal: Los riesgos legales y de reputación favorecen la responsabilidad humana en las empresas debido a posibles fallas o lesiones causadas por robots.
Relaciones: Las profesiones que dependen de relaciones complejas, como ventas, consultoría, entrenamiento y liderazgo, siguen siendo difíciles de automatizar debido a los requisitos de inteligencia emocional y social.
Cuidadores: Roles centrados en los humanos, como el cuidado de niños, enfermos y ancianos, resisten la automatización debido a la necesidad de empatía e interacción humana.
Trabajos Creativos: Aunque los robots pueden crear arte original, la preferencia por formas de arte creadas por humanos persistirá.
Construcción y Reparación: La demanda de habilidades STEM y oficios, desde ingenieros hasta trabajadores manuales, continuará debido a la complejidad de las tareas.
Históricamente, las personas adaptables han prosperado. La evolución social provocó la especialización, pero las tendencias modernas desafían esto. Los trabajos básicos están establecidos; la innovación surge en la intersección de campos previamente distintos. Para tener éxito, es clave la versatilidad. Los polímatas con habilidades variadas pueden resolver desafíos, lo que los convierte en contrataciones valiosas y rentables adaptables a diversas industrias.
Los robots apuntan a tareas, no a trabajos completos. Las tareas repetitivas se automatizan, liberando a los humanos para centrarse en labores creativas. Si bien muchos trabajos desaparecerán, las tendencias sociales sugieren que surgirán nuevos empleos en las próximas dos décadas.
El concepto de supervivencia del más apto ha evolucionado con el tiempo. Los primeros humanos necesitaban habilidades diversas, pero la especialización creció con la llegada de la agricultura e industria. Sin embargo, la realidad actual contradice este principio. Los trabajos y las industrias básicas están establecidos; la innovación emerge de la convergencia de campos previamente distintos.
Para prosperar en el futuro mercado laboral, es esencial tener un conjunto de habilidades diversas. Los polímatas que pueden navegar por múltiples disciplinas están mejor preparados para resolver problemas complejos, lo que los convierte en contrataciones valiosas en diversas industrias. Este enfoque también garantiza la resiliencia en mercados laborales fluctuantes.
Contrario a lo que se teme, los robots no buscan trabajos sino tareas rutinarias. Las tareas repetitivas y monótonas se automatizan, lo que permite a los humanos concentrarse en trabajos creativos y estratégicos. Para aquellos en roles complejos, la automatización mejora la eficiencia y la productividad, beneficiando tanto a las personas como a la sociedad.
Si bien se prevé que muchos trabajos desaparezcan debido a la automatización, las nuevas tendencias sociales sugieren el surgimiento de nuevas oportunidades laborales en las próximas dos décadas. Esta posible ola de nuevos empleos podría marcar una era significativa de empleo masivo, ofreciendo esperanza para la futura fuerza laboral.
FUENTE: quantumrun.com
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