¿Qué sucede cuando la IA no reemplaza los trabajos, pero transforma fundamentalmente cómo se realizan?
Esta es la realidad que ahora enfrenta la fuerza laboral de la tecnología international. Si bien la IA generativa (Genai) continúa en los titulares de su potencial disruptivo, nuestra investigación revela una historia más matizada: una de transformación en lugar de reemplazo mayorista.
En Cisco, reconocimos la urgente necesidad de comprender estos cambios a nivel granular. Sobre la base del trabajo elementary realizado dentro del Consorcio de la Fuerza Laboral de TIC habilitada para AI, una coalición dirigida por Cisco y otros nueve líderes de la industria de la TIC, Cisco Networking Academy se ha asociado con Lightcast para lanzar un nuevo Libro Blanco diseñado específicamente para los educadores: “Educar la fuerza laboral de las TIC del mañana: el papel de las habilidades generativas de las habilidades de la ICT de la ICT”.
¿Cómo la IA generativa está reestructurando los roles de nivel de entrada?
Nuestra investigación se centra en nueve trabajos de alta demanda de TEC de nivel de entrada, revisando y expandiendo las concepts del estudio más amplio del consorcio para abordar las necesidades específicas de los instructores y educadores. Más allá de analizar el impacto de la IA, proporciona una metodología integral para pronosticar cómo las tecnologías de IA transformarán los roles laborales específicos, una herramienta essential para la planificación educativa en este paisaje en rápida evolución.
El documento examina los siguientes roles de trabajo para identificar cómo Genai está remodelando los requisitos de habilidades y la asignación de tareas:
- Analista de ciberseguridad
- Hacker ético
- Analista de SOC – Nivel 1
- Ingeniero de Automatización de Pink e TI
- Técnico de soporte de crimson
- Administrador de crimson
- Especialista en soporte de TI
- Analista de datos
- Desarrollador de Python
Este documento blanco se basa en investigaciones más amplias del Consorcio de Habilitación de la Fuerza Laboral de AI, que previamente analizó 47 empleos en siete familias de empleos que van desde negocios y ciberseguridad hasta infraestructura y software program.
Desde roles hasta tareas: una comprensión más precisa del impacto de la IA
En lugar de analizar estos títulos de trabajo de forma aislada, nuestra investigación divide cada papel en tareas discretas y evalúa que probablemente se automatizarán, que serán aumentadas por IA y que permanecen en gran medida sin cambios.
Este enfoque a nivel de tarea proporciona mayores concepts sobre cómo pueden evolucionar los trabajos. Las tareas repetitivas de bajo riesgo, como la documentación o la limpieza de datos, se delegan cada vez más a las máquinas. Mientras tanto, las tareas de alto riesgo o centradas en el humano, aquellas que requieren un juicio sólido o habilidades interpersonales, tienen más probabilidades de ser aumentadas en lugar de reemplazarse.
Como resultado, los trabajadores deben cambiar el enfoque de la ejecución pura a la definición de los problemas, delegar las tareas apropiadas a la IA, verificar los resultados y mantener la responsabilidad de los resultados. Esta transición exige una fuerza laboral con fluidez no solo en la tecnología y la tarea específicas, sino también en cómo colaborar efectivamente con sistemas inteligentes en la tarea.
Sobre la base de este mapeo a nivel de tareas, una vez que hemos establecido qué habilidades apoyan tareas específicas, podemos extender el análisis de impacto a las habilidades en sí. Este análisis más profundo nos permite identificar qué habilidades se volverán más o menos relevantes y destacan nuevas habilidades que se volverán indispensables en un entorno laboral impulsado por la IA, informando la evolución de los programas educativos.
¿Qué está cambiando realmente? Transformaciones específicas de rol
Nuestro análisis revela diversos grados de exposición a la IA en los nueve roles estudiados. El porcentaje de habilidades principales expuestas a la IA (a través del aumento o la automatización) varía de tan bajo como 5 por ciento a hasta el 73 por ciento, dependiendo del papel específico. Este análisis de exposición proporciona una visión mucho más matizada que simplemente clasificar los trabajos como “seguros” o “en riesgo”.
La naturaleza de estos cambios varía significativamente por el rol:
- Los roles orientados al software program como los desarrolladores de Python y los analistas de datos verán tareas que requieren mucho tiempo (escritura de casos de prueba, datos de limpieza y documentos de documentos, de manera acreditante automatizada. Estos cambios de trabajadores libres para centrarse en un trabajo más estratégico y creativo.
- Los especialistas en automatización de redes pueden aprovechar las herramientas de IA generativas para producir automáticamente scripts, detectar anomalías, predecir interrupciones y optimizar las tareas de rutina. Sin embargo, los especialistas siguen siendo cruciales al guiar implementaciones y validar los resultados a través de un enfoque humano en el circuito, asegurando la precisión y la confiabilidad.
- Los roles técnicos en {hardware} y soporte siguen siendo relativamente estables por ahora. Su naturaleza práctica y orientada al usuario los hace menos susceptibles a la automatización completa, al menos hasta que la IA incorporada (sistemas de inteligencia synthetic que se integran en los robots humanoides) se vuelve más frecuente. Estas transformaciones no indican la eliminación del trabajo, reflejan la evolución del rol. Los trabajadores no se vuelven obsoletos; Están siendo liberados de tareas rutinarias y se les pide a asumir responsabilidades más analíticas, integradoras y centradas en el ser humano.
Concepts para educadores
La investigación tiene como objetivo equipar a los educadores con conocimiento, incluido un marco para analizar cómo Genai afectará los roles y habilidades laborales. Según estos hallazgos, las recomendaciones de alto nivel para los instructores que preparan a los estudiantes para estos roles incluyen:
- Equipar a los estudiantes con habilidades profesionales centrales.
- Integrar la alfabetización de IA en todos
rolesProgramas de capacitación. - Enseñe a ambos por qué y cómo de trabajo para que los estudiantes entiendan el razonamiento detrás de su trabajo, sepan cómo definir la tarea a realizar a una IA y qué verificar en la producción del producto de trabajo realizado por una IA.
- Priorizar las habilidades de desarrollo en la IA y la ética responsables.
Además del informe de más de 50 páginas, también proporcionamos a los instructores de la academia de redes de Cisco una página internet complementaria que describe recomendaciones de capacitación específicas para cada rol, junto con recursos para capacitar y calificar a sí mismos y a sus alumnos.
El tiempo de actuar es ahora
El ritmo de cambio continúa acelerando. Dentro de tres a cinco años, se espera que Genai esté profundamente integrado en los procesos de trabajo estándar. Pero no reemplazará a las personas, amplificará sus capacidades.
Para los educadores, esto significa preparar a los estudiantes para usar herramientas de inteligencia synthetic, comprenderlos, cuestionarlos y trabajar junto a ellos. Las habilidades técnicas por sí solas no son suficientes. Es más importante que nunca cultivar el juicio, la comunicación y las habilidades de liderazgo que más importarán en entornos híbridos de máquina humana.
Hemos entrado en una nueva period, una que recompensa la agilidad de aprendizaje, una mentalidad de crecimiento y un enfoque proactivo para el aprendizaje permanente. Los educadores que adaptan sus planes de estudio ahora garantizarán que sus estudiantes sigan siendo competitivos y sobresalgan en un lugar de trabajo integrado en AI.
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