En 1967, Barclays Bank instal\u00f3 en Londres el primer cajero autom\u00e1tico de la historia. La predicci\u00f3n fue inmediata: las m\u00e1quinas iban a terminar con el empleo en las sucursales. M\u00e1s de medio siglo despu\u00e9s, la historia se permiti\u00f3 una iron\u00eda. No hubo menos banca. Hubo otra banca.<\/p>\n
La pregunta vuelve, ahora con inteligencia artificial. \u00bfLa IA va a reemplazar a los trabajadores de bancos y aseguradoras? Tal vez la mejor respuesta no est\u00e9 en el futuro, sino en una escena bastante m\u00e1s antigua: una m\u00e1quina dispensando billetes en una sucursal brit\u00e1nica y una industria entera creyendo que estaba mirando el final del trabajo humano.<\/p>\n
No lo estaba mirando. Estaba mirando su transformaci\u00f3n.<\/p>\n
Antes de que existiera la computadora electr\u00f3nica, muchas empresas, incluidos bancos y aseguradoras, empleaban personas con ese t\u00edtulo exacto: computers. Eran trabajadoras, en su mayor\u00eda mujeres, que pasaban jornadas enteras haciendo c\u00e1lculos matem\u00e1ticos a mano o con m\u00e1quinas mec\u00e1nicas llamadas compt\u00f3metros.<\/p>\n
En una sala t\u00edpica de un banco norteamericano de los a\u00f1os treinta, pod\u00eda haber decenas de personas sumando columnas de n\u00fameros que hoy una hoja de c\u00e1lculo resuelve en milisegundos. No era una met\u00e1fora: calcular era un empleo.<\/p>\n
Cuando llegaron las computadoras electr\u00f3nicas en los a\u00f1os cincuenta y sesenta, ese trabajo desapareci\u00f3. No se maquill\u00f3. No se rebautiz\u00f3. Desapareci\u00f3.<\/p>\n
Nadie volvi\u00f3 a contratar compt\u00f3metros. Pero ocurri\u00f3 algo m\u00e1s importante que la desaparici\u00f3n de una tarea: creci\u00f3 la demanda de servicios financieros. La automatizaci\u00f3n redujo costos, ampli\u00f3 capacidades y permiti\u00f3 que el sector hiciera m\u00e1s, para m\u00e1s personas y con una escala antes impensable.<\/p>\n
El empleo no sobrevivi\u00f3 porque nada cambiara. Sobrevivi\u00f3 porque cambi\u00f3 casi todo.<\/p>\n
El caso m\u00e1s citado de esta l\u00f3gica es el del ATM. Cuando Barclays instal\u00f3 el primer cajero autom\u00e1tico en Enfield, en 1967, la narrativa parec\u00eda obvia: si una m\u00e1quina pod\u00eda entregar dinero las veinticuatro horas, el empleado de ventanilla ten\u00eda los d\u00edas contados.<\/p>\n
Era una deducci\u00f3n razonable. Tambi\u00e9n era incompleta.<\/p>\n
Lo que nadie calcul\u00f3 con suficiente precisi\u00f3n fue el efecto secundario. Los cajeros autom\u00e1ticos redujeron el costo operativo de una sucursal. Al necesitar menos personal para tareas transaccionales, los bancos pudieron abrir m\u00e1s puntos de atenci\u00f3n. Y m\u00e1s sucursales significaron, finalmente, m\u00e1s empleados en total.<\/p>\n
El economista James Bessen estudi\u00f3 este fen\u00f3meno y mostr\u00f3 que, entre 1970 y 2010, mientras el n\u00famero de ATMs en Estados Unidos crec\u00eda de cero a cientos de miles, el n\u00famero de cajeros bancarios humanos tambi\u00e9n aumentaba.<\/p>\n
La m\u00e1quina no elimin\u00f3 al humano. Le quit\u00f3 una parte de su trabajo. Y al hacerlo, oblig\u00f3 a redefinirlo.<\/p>\n
El cajero dej\u00f3 de ser principalmente un dispensador de billetes para convertirse en un gestor de relaciones, un asesor de productos, un int\u00e9rprete de necesidades. La tarea que qued\u00f3 fue menos mec\u00e1nica y m\u00e1s humana. Menos repetitiva y m\u00e1s relacional.<\/p>\n
Hoy la discusi\u00f3n se repite con otro protagonista: la inteligencia artificial generativa.<\/p>\n
Y esta vez hay razones para tomarla m\u00e1s en serio. Los modelos de lenguaje no solo automatizan movimientos repetitivos. Pueden redactar p\u00f3lizas, analizar siniestros, responder consultas complejas, generar informes de riesgo y mantener conversaciones sofisticadas con clientes.<\/p>\n
El salto no es menor. Ya no hablamos de reemplazar tareas manuales. Hablamos de automatizar tareas cognitivas.<\/p>\n
En banca y seguros, eso toca zonas sensibles: analistas de siniestros, underwriters de productos est\u00e1ndar, operadores de back office, equipos de atenci\u00f3n telef\u00f3nica, \u00e1reas de cumplimiento y soporte comercial.<\/p>\n
Pero la pregunta sigue siendo la misma que la historia nos ense\u00f1\u00f3 a formular mejor: no alcanza con preguntar cu\u00e1ntos empleos destruye una tecnolog\u00eda. Hay que preguntar qu\u00e9 nueva demanda crea.<\/p>\n
Hay una diferencia que ning\u00fan optimismo hist\u00f3rico deber\u00eda esconder: la velocidad.<\/p>\n
El cajero autom\u00e1tico tard\u00f3 d\u00e9cadas en expandirse. La inteligencia artificial generativa se est\u00e1 incorporando en ciclos de meses. La curva de aprendizaje que antes pod\u00eda repartirse entre generaciones hoy se comprime en dos o tres a\u00f1os.<\/p>\n
Esa aceleraci\u00f3n cambia la conversaci\u00f3n. Porque el problema no es solo hacia d\u00f3nde va el trabajo. El problema es qu\u00e9 pasa con las personas durante la transici\u00f3n.<\/p>\n
Los equipos que hoy procesan siniestros rutinarios, responden consultas de primer nivel o redactan comunicaciones repetitivas no tienen una d\u00e9cada para adaptarse. Necesitan nuevas competencias ahora.<\/p>\n
No necesariamente para programar modelos. S\u00ed para trabajar con ellos: supervisar resultados, detectar errores, interpretar excepciones, aportar contexto, cuidar la relaci\u00f3n con el cliente.<\/p>\n
En 1589, el reverendo William Lee invent\u00f3 una m\u00e1quina de tejer. La reina Isabel I le neg\u00f3 la patente porque tem\u00eda que destruyera el empleo de los tejedores ingleses. Cuatro siglos despu\u00e9s, la industria textil emplea a millones de personas en el mundo.<\/p>\n
La historia no dice que la automatizaci\u00f3n sea indolora. Duele. Pero la narrativa del “fin del empleo” lleva siglos fallando como predicci\u00f3n absoluta, aunque acierte en describir disrupciones reales y concretas.<\/p>\n
Para la banca y los seguros, la IA no representa el fin del trabajo humano. Representa el fin de cierto tipo de trabajo humano: el m\u00e1s rutinario, el m\u00e1s predecible, el m\u00e1s repetible.<\/p>\n
Lo que queda, y probablemente crezca, es otra clase de trabajo: el que interpreta contexto, administra confianza, asume responsabilidad y entiende que una respuesta correcta no siempre es una buena decisi\u00f3n.<\/p>\n
El cajero autom\u00e1tico nos ense\u00f1\u00f3 que una m\u00e1quina puede cambiar una industria sin borrar a las personas que trabajan en ella. La inteligencia artificial nos obliga a aprender la misma lecci\u00f3n, pero m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n
Y esta vez, la pregunta no es si la tecnolog\u00eda va a transformar el empleo. La pregunta es qui\u00e9n va a llegar preparado cuando eso ocurra.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La inteligencia artificial no elimina el trabajo en banca y seguros: transforma tareas, acelera la adaptaci\u00f3n y redefine el valor de las personas.<\/p>\n","protected":false},"author":36,"featured_media":17255,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"","_seopress_social_fb_desc":"","_seopress_social_fb_img":"","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"","_seopress_social_twitter_desc":"","_seopress_social_twitter_img":"","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":0,"_seopress_analysis_target_kw":"","footnotes":""},"categories":[236],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17252"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/36"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17252"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17252\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17259,"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17252\/revisions\/17259"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17255"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17252"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17252"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.n5now.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17252"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}