Para cerrar la brecha entre las nuevas necesidades que plantea la inteligencia artificial en la industria de alimentos, es necesario retomar mesas técnicas sectoriales, en las que tanto el sector público como el Intecap y las universidades conozcan las demandas de la industria, según Juan Pablo Mancilla, director ejecutivo de la Gremial de Alimentos y Bebidas, adscrita a la Cámara de Industria de Guatemala (CIG). Agregó que la industria, además de generar empleo, utiliza de forma constante la inteligencia artificial.

Esto se dio a conocer durante “La Charla”, el nuevo segmento de Guatemala No Se Detiene, el pasado 10 de noviembre. En el conversatorio participaron Mancilla y Carlos de León, jefe del Departamento de Investigación e Innovación Tecnológica del Intecap, junto a Rocío Lazo. Compartieron propuestas para avanzar en la capacitación digital y abastecer el talento humano necesario para la industria.

Para Mancilla, es necesario que las capacitaciones se adapten a las necesidades de cada industria: “Es momento de dejar lo genérico atrás. La tecnología debe adaptarse y necesitamos más diálogo y convergencia entre los sectores. Eso permitirá integrar a la IA de forma adecuada y generar más empleos en Guatemala”.

Desde el Intecap se ha trabajado con mesas sectoriales para detectar necesidades y adaptar la tecnología disponible para la capacitación, según De León, quien señala que el acercamiento con el Intecap es fundamental.

IA enfocada en sectores

Para lograr acoplar los estudios de los jóvenes guatemaltecos a las necesidades de la industria, Mancilla consideró que deben cumplirse tres pasos:

• Mesas técnicas sectoriales. Sirven para conocer de primera mano los intereses de la industria y su planificación a corto y mediano plazo. “Es urgente abordarlo, porque si no, perdemos competitividad”, afirmó Mancilla.

• Acercamiento a autoridades. Esto permitirá fomentar la colaboración y motivar a los estudiantes de carreras técnicas a visitar fábricas, conocer procesos y comprender la aplicación de la inteligencia artificial en la industria. Según Mancilla, esta experiencia inspira a los jóvenes a estudiar carreras con alta demanda.

• Capacitaciones técnicas mediante alianzas estratégicas. Estas deben proyectarse a mediano y largo plazo, dijo Mancilla, quien añadió que el Ministerio de Trabajo debe organizar ferias de empleo para complementar dichas capacitaciones.

Desde el Intecap, De León aseguró que constantemente se realizan estudios de detección de capacidades a través de un área técnica encargada de desarrollar y actualizar los currículos. Añadió que se entrevista a representantes del sector empresarial y jefes de recursos humanos para recomendar ajustes y mantener actualizada la oferta formativa.

“Nosotros acabamos de terminar un estudio relacionado con la demanda de capacitación en el área de inteligencia artificial”, destacó De León. Explicó que, con base en ese diagnóstico, se identificó que la mayoría de empresas requiere ingenieros en machine learning, científicos y analistas de datos, así como programadores y técnicos de producción.

No obstante, Mancilla advirtió que las capacitaciones deben adaptarse a cada sector. Señaló que estas herramientas suelen aplicarse de forma genérica, aunque no sea lo más adecuado.

“La inteligencia artificial no es genérica, debe adaptarse a las necesidades específicas de cada industria”, subrayó Mancilla. Añadió que, con ello, será posible generar más empleos y mejorar la competitividad para atraer inversiones.

Otras mejoras

Por otro lado, De León señaló otras barreras además de la falta de capacitación. La primera es la inversión en infraestructura. Explicó que en muchas regiones del país el servicio eléctrico es deficiente y, además, falta una buena conexión a internet. “Son temas que deben trabajarse paralelamente para poder aprovechar la inteligencia artificial”, aseguró De León.

Añadió que es necesario habilitar una política pública que facilite e incentive el uso de la inteligencia artificial para mejorar los procesos productivos y la productividad de las empresas.