Jensen Huang, CEO de Nvidia, reveló quién puede quitarle el trabajo a una persona en la era de la IA

El avance de la inteligencia artificial ha transformado los procesos internos y externos de las empresas, optimizando la toma de decisiones, la gestión de datos y la automatización de tareas. Herramientas basadas en IA permiten agilizar operaciones y aumentar la productividad, lo cual ha impulsado cambios sustanciales en distintos sectores productivos.

Paralelamente, la implementación de estas tecnologías genera inquietudes respecto al futuro del empleo. La posibilidad de reemplazo de puestos por sistemas automatizados plantea interrogantes sobre la seguridad laboral en ocupaciones tradicionales y obliga a reflexionar sobre la adaptación de los trabajadores a las nuevas demandas del mercado.

En ese contexto, resulta relevante mencionar las declaraciones de Jensen Huang, fundador de Nvidia. Durante una charla en la Columbia Business School, situada en la Universidad de Columbia en Manhattan, Nueva York, el ejecutivo expresó su opinión sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo. Sus palabras pueden servir de orientación para quienes temen que el avance de la inteligencia artificial provoque la pérdida de puestos de trabajo.

En Nvidia, la empresa líder en el desarrollo de chips para inteligencia artificial, el uso diario de asistentes inteligentes forma parte de las tareas habituales. Estos sistemas colaboran con los ingenieros en programación, diseño y organización del trabajo. La postura de Huang, por tanto, se refleja en la propia práctica de la compañía.

Es preciso indicar que el directivo recomendó usar la inteligencia artificial rápidamente para conservar un empleo remunerado. Esta declaración sugiere que quienes no logren mejorar su productividad mediante el uso de estas herramientas podrían poner en riesgo la continuidad de sus puestos de trabajo.

Si aumentan las ganancias de una empresa, no hay despidos

El uso de inteligencia artificial en las empresas se traduce en un impacto favorable sobre las ganancias. La capacidad de automatizar procesos, reducir costos operativos y aumentar la productividad incrementa la eficiencia, lo que se refleja en una mejora de los márgenes de beneficio.

Sobre este tema en cuestión, el fundador de Nvidia también dio declaraciones en la charla en la Columbia Business School. “Cuando la inteligencia artificial aumenta la productividad de tu empresa, ¿qué ocurre después? ¿Despidos o contrataciones? Contratas a más personas”, aseveró.

Las empresas que logran incrementar sus ganancias tienden a mantener o ampliar su plantilla laboral en lugar de reducirla. La obtención de mayores beneficios suele ir acompañada de la expansión de operaciones, el desarrollo de nuevos proyectos y la apertura de mercados, lo que requiere de más personal para sostener el crecimiento.

Por esto, el aumento de la rentabilidad no suele vincularse con recortes de personal, sino con la generación de nuevas oportunidades laborales dentro de la organización. En ese sentido, Huang afirmó que el aumento de la productividad se vincula directamente con las ganancias de la empresa y señaló que, cuando los ingresos crecen, es poco probable que las compañías realicen despidos.

“Dame un ejemplo de una empresa que haya tenido un crecimiento de ganancias gracias a mejoras en la productividad. Si mis márgenes brutos acaban de subir, ¿por qué sería momento de despedir personal? ¿Por qué la gente piensa en perder su trabajo?“, agregó el fundador de Nvidia.

¿Qué es Nvidia?

Nvidia es una empresa tecnológica multinacional con sede en Estados Unidos, reconocida principalmente por el diseño y desarrollo de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento. La compañía ha sido clave en la evolución de la industria de los videojuegos, proporcionando hardware esencial para gráficos avanzados y experiencias visuales inmersivas.

Además de su liderazgo en el sector de videojuegos, Nvidia se ha consolidado como un actor fundamental en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento de datos. Sus productos y plataformas son utilizados en centros de datos, supercomputadoras, automóviles autónomos y aplicaciones científicas.