El sector TIC ocupa una posición que pocos otros sectores tienen: el trabajo que se realiza aquí consiste en gran medida en tareas relacionadas con texto, código y datos estructurados. Ese es precisamente el tipo de trabajo para el que los modelos de lenguaje y los asistentes de IA están más entrenados. Mientras que en otros sectores la IA entra primero por los márgenes del trabajo, en el sector TIC parte de la actividad principal ya está cerca de lo que estos sistemas hacen bien.
Las horas en una organización TIC se agrupan aproximadamente en varios bloques: desarrollo y mantenimiento de software, gestión funcional y técnica, mesa de servicio y gestión de tickets, pruebas y control de calidad, documentación, y trabajo de proyecto como planificación e informes. Cada uno de estos bloques tiene su propia proporción entre tareas fáciles de automatizar y tareas que, por ahora, no se prestan a ello.
Dentro del desarrollo de software, generar, reestructurar y documentar código es una tarea en la que la IA ya realiza de forma autónoma una parte sustancial del trabajo. Funciones estándar, código boilerplate, la conversión de especificaciones en primeras versiones de scripts: este es un trabajo en el que un desarrollador cada vez más evalúa una propuesta de la IA en lugar de escribir algo desde cero. En la mesa de servicio ocurre algo similar con la primera clasificación de tickets: reconocer el tipo de problema, vincularlo a soluciones conocidas y derivarlo al siguiente paso adecuado.
El trabajo de pruebas también está cambiando. Generar casos de prueba a partir de especificaciones, y detectar desviaciones en los resultados de las pruebas, es trabajo de tareas que se presta bien a ser sustituido en cuanto la entrada está suficientemente estructurada. La documentación de sistemas, API y versiones (releases) es un tercer ámbito donde la IA a menudo ya entrega el primer borrador.
La segunda categoría, parcialmente automática con supervisión humana, es en el sector TIC más amplia que en muchos otros sectores, precisamente porque las consecuencias de un error en el código o en la infraestructura se manifiestan rápido y en ocasiones de forma irreversible. Una propuesta de la IA para un cambio de código es evaluada por un desarrollador; una recomendación automatizada sobre una configuración de red se verifica antes de implementarla. Este patrón de aprobar o rechazar con motivo se repite en los despliegues, en los análisis de seguridad y en la evaluación de decisiones de arquitectura.
La forma en que los sistemas financieros deben poder justificar los cambios muestra bien cómo funciona en la práctica esa combinación de automatización y supervisión: quien quiera saber si un registro de auditoría de cambios financieros puede mantenerse mediante IA, verá que el registro a menudo puede hacerse de forma automática, mientras que la evaluación del propio cambio requiere de una persona. Ese principio se aplica igualmente a los cambios de infraestructura dentro de un entorno TIC.
Las decisiones de arquitectura, la traducción de deseos vagos del cliente en un diseño viable, y la gestión de la relación con los clientes son tareas que permanecen en la tercera categoría. Este trabajo exige combinar conocimiento técnico con visión organizativa y asumir la responsabilidad de una elección que no se deriva únicamente de los datos. El diagnóstico de problemas complejos, en el que una avería afecta a varios sistemas y no existe un incidente comparable en el historial, sigue siendo, por ahora, trabajo humano.
Que una tarea en el sector TIC se sustituya realmente no depende solo de lo que sea técnicamente posible. Depende de cuán estructurados estén los propios sistemas, de cuántos datos históricos haya disponibles para entrenar o validar, y de cómo la organización gestiona la supervisión necesaria para la segunda categoría. Un departamento de TIC con código bien documentado y categorías de tickets claras puede avanzar más rápido que un departamento donde el conocimiento reside principalmente en la mente de los empleados.
Esta dependencia de la situación propia no es exclusiva del sector TIC. Quien consulte qué trabajo en los servicios financieros es el primero en poder ser sustituido por la IA, verá un patrón similar: las tareas estructuradas y sujetas a normas cambian antes que las tareas que requieren juicio personal. Incluso en sectores que en contenido están lejos del TIC, como muestra el análisis de qué puede sustituir la IA en la construcción, aparece la misma pregunta: cuán estructurado está el trabajo, y cuánta supervisión se necesita antes de que un resultado sea utilizable.
Esta clasificación en tres categorías dice algo sobre el trabajo en general, no sobre las tareas específicas dentro de su propia organización. Una empresa TIC que ofrece principalmente trabajo a medida para clientes complejos tiene una distribución distinta a la de una empresa que realiza principalmente tareas de gestión para un conjunto fijo de sistemas. Esa diferencia determina cuántas de las horas se encuentran ya hoy en la primera o segunda categoría.
Lo que un empleador haga después con ese resultado queda fuera de lo que describimos como escáner de trabajo. Para las decisiones que afectan al personal rigen requisitos legales propios; estos no se tratan aquí y esto no constituye una justificación para ello.
Para ver cómo se traduce esta clasificación a su propia empresa, existe el quickscan gratuito: doce preguntas, sin necesidad de cuenta, con como resultado una indicación de qué parte de las horas de ese perfil puede sustituirse hoy por IA. El escáner de trabajo completo, que desglosa el trabajo tarea por tarea y lo evalúa en ocho ejes, está aún en construcción. El quickscan ya ofrece una primera orientación, sin ir más allá de esa orientación.
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