• Según la Organización Internacional del Trabajo (OIT), se estima que hasta el 35% de los empleos en México podrían verse influenciados por la IA generativa.

• Elon Musk considera que existen muchos puestos de funcionarios que en realidad no existen.

• Las empresas con más de 250 empleados aumentaron su inversión en IA en un 3.14%

La implementación de inteligencia artificial en la administración pública ha generado una nueva controversia en Estados Unidos. Y es que  se ha dado a conocer que, un sistema basado en modelos de lenguaje avanzado (LLM, por sus siglas en inglés) será utilizado para evaluar la justificación laboral de empleados federales, luego de que Elon Musk impulsara una medida que exige a los funcionarios explicar sus actividades semanales mediante un correo electrónico.

Tal y como lo explicó NBCNEWS, las respuestas enviadas por los trabajadores serán analizadas por el sistema de IA DOGE, que determinará si sus funciones son esenciales o prescindibles. Cabe destacar que, la decisión de utilizar esta herramienta responde al esfuerzo del gobierno por reducir el tamaño de la plantilla federal en hasta un 10%, una directriz que ha sido respaldada por el expresidente Donald Trump.

El proceso comenzó por medio de un correo electrónico enviado por la Oficina de Gestión de Personal el sábado, solicitando a los empleados que enumeraran en cinco puntos sus principales logros de la semana. Aunque el mensaje oficial no mencionaba consecuencias en caso de no responder, Musk insinuó en su red social X que la falta de respuesta podría interpretarse como una renuncia voluntaria.

Subject to the discretion of the President, they will be given another chance.

Failure to respond a second time will result in termination. https://t.co/04xzgScXfj

— Elon Musk (@elonmusk) February 25, 2025

A pesar del carácter obligatorio del mensaje, algunas agencias gubernamentales han optado por desestimar la directriz. El Departamento de Justicia, por ejemplo, comunicó a sus empleados que no respondieran al correo, alegando la naturaleza sensible de su labor. Lo mismo ocurrió en algunos tribunales federales, donde jueces y funcionarios también recibieron la instrucción de ignorar la solicitud, lo cual supone una decisión bastante arriesgada.

Esta controversia no solo radica en la aplicación de IA para determinar la utilidad de los empleados, sino en los casos de despidos erróneos que han surgido. Se han reportado situaciones en las que trabajadores esenciales fueron cesados y posteriormente recontratados. Un ejemplo de ello ocurrió en la división de dispositivos médicos de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), donde expertos en ciberseguridad y médicos fueron despedidos en un primer filtro, solo para ser reincorporados días después.

En esta evaluación, juega un papel importante la tecnología y por ello, hay un sin fin de críticos del sistema que han cuestionado si un modelo de IA es capaz de evaluar con precisión el impacto de cada puesto de trabajo, especialmente en áreas especializadas que requieren conocimientos técnicos y experiencia humana. Mientras que la Casa Blanca al parecer simplemente se ha mantenido en silencio sobre el tema, sin embargo Musk ha minimizado las preocupaciones, argumentando que esta medida busca únicamente identificar si los empleados son capaces de responder un correo electrónico.

El uso de IA en decisiones de personal gubernamental marca un precedente que podría transformar la gestión del empleo público en el futuro. Sin embargo, los primeros resultados han generado incertidumbre y críticas sobre la viabilidad y equidad del proceso.

Este hecho nos demuestra que la implementación de la IA permite reducir sesgos humanos en la toma de decisiones, mejorar la precisión en la selección de talento y optimizar el rendimiento laboral. Un estudio de Harvard Business Review indica que el uso de algoritmos puede disminuir prejuicios en un 70%, promoviendo procesos más equitativos y objetivos. Empresas como Unilever han incorporado IA en la contratación mediante herramientas que analizan habilidades a través de juegos en línea y entrevistas automatizadas, lo que ha reducido el tiempo de selección en un 50% e incrementado la diversidad en un 19%. Sin embargo, este avance no está exento de desafíos. Expertos advierten que la IA, si no se diseña adecuadamente, puede replicar estereotipos y prejuicios presentes en los datos con los que se entrena.

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