Este artículo, «Has ‘Made by humans’ come to denote quality?«, me ha generado una reflexión que encuentro bastante interesante. En él, la autora, tras ver un anuncio de cursos de idiomas en el que se esgrime como punto positivo el que han sido diseñados por «más de cien lingüistas y expertos en lenguaje» en lugar de «por algoritmos o programas de ordenador», se pregunta si el hecho de que algo sea creado por humanos supone o va a suponer en el futuro algún tipo de marchamo de calidad, frente a una producción automatizada supuestamente de calidad más baja.
El ejemplo de los lingüistas resulta muy interesante, porque es perfectamente posible, con tecnologías ya desarrolladas y probadas, que la adaptación de los niveles de ejercicios que se proporcionan a un alumno pueda ser mejor administrada mediante algoritmos que mediante la aplicación de sistemas de reglas diseñados por expertos humanos. De hecho, lo que la tecnología permite es acceder a un nivel de personalización muy superior, dado que no podemos pedir a nuestro equipo de lingüistas, por grande que sea, que trabaje de manera individualizada con cada alumno, pero sí podemos esperar que nuestros algoritmos lo hagan.
La idea de esa supuesta mayor calidad de la producción hecha por seres humanos resulta completamente contraintuitiva cuando la confrontamos con los principios de la llamada «Industria 4.0«, en los que se intenta progresar en los niveles de automatización todo lo posible, porque se ha comprobado de manera fehaciente que el lograrlo implica siempre mayor eficiencia en la producción, niveles más elevados de una producción de mayor calidad, y un menor número de errores.
De alguna manera, tendemos a relacionar la automatización con modelos de producción masiva, que a su vez se asocian con esquemas de bajo coste. Obviamente, poder repartir los costes fijos de la producción entre un mayor número de unidades tiende, de manera natural, a generar precios más bajos. Es posible, de hecho, que esto pudiese ser así en el pasado: la automatización o producción en serie tendía a generar productos más baratos y también, por lo general, de peor calidad que los fabricados por seres humanos. Paradójicamente, esto se asociaba también históricamente con la fabricación en China y en el sudeste asiático, que eran precisamente lugares en los que, debido a sus bajos costes laborales unitarios, los niveles de automatización eran muy bajos – la forma más barata de fabricar cualquier cosa era poniendo a personas a hacerlo de manera manual.
Aquellas cadenas de producción – que paradójicamente considerábamos «inhumanas» cuando estaban precisamente compuestas por personas que llevaban a cabo labores enormemente repetitivas – daban lugar, en efecto, no solo a productos de bajo precio, sino también de calidad poco consistente, debido a la dificultad de controlar la estabilidad de las acciones de una persona a lo largo de unas jornadas laborales generalmente largas y agotadoras.
Esto cambió de manera radical cuando el machine learning se incorporó a las cadenas de producción. De hecho, el mayor cambio tuvo lugar precisamente en China, en donde se instaló rápidamente el mayor número de robots de producción de todo el mundo, donde cientos de miles de trabajadores perdieron su trabajo en aquellas fábricas que ya no lograban ser competitivas mediante la producción manual, y fueron reeducados para otro tipo de tareas. El resultado de un cambio tan ambicioso fue el que hoy conocemos: mayor productividad, mayor calidad, y una drástica reducción en el número de defectos.
La robotización no solo genera procesos de producción muchísimo más fiables y libres de defectos, sino que posibilita también llevar a cabo controles de calidad muchísimo más exhaustivos. Sin embargo, los productos hechos a mano siguen teniendo, en muchos ámbitos, un marchamo de calidad: esto nos indica que la respuesta, como no podía ser de otra manera, tiene que ver con el tipo de proceso o de industria, y dentro de cada industria, en función del enfoque estratégico de las distintas compañías que operan en ella.
Sin embargo, es importante aislar, en cada proceso, lo que es meramente anecdótico o derivado de la tradición, de lo que es en realidad una ventaja. De hecho, podríamos llegar a la paradoja que supondría la explotación consciente de ese tipo de cuestiones: ¿llegaremos, por ejemplo, a ver un robot imitar la fabricación artesanal buscando intencionadamente procesos más irregulares que contribuyan a ese aspecto de «fabricado por humanos», sin perjudicar por ello la calidad?
Si «hecho por humanos» o «hecho a mano» se contrapone a «hecho por robots», deberíamos tener cuidado: esos robots son máquinas que, gracias a la aplicación del machine learning, ya no tienen que limitarse a lo meramente repetitivo, sino que son capaces, gracias a la alimentación con datos masivos adecuadamente etiquetados, de obtener resultados mejores que el mejor de los humanos, como en aquel antiguo anuncio de Kuka Robots con Timo Boll de 2014 que aún utilizo en mis clases.
En el futuro, por poner un ejemplo de una industria en la que la confección manual ha sido tradicionalmente considerada una ventaja, veremos a una máquina tomando medidas exactas de nuestro cuerpo para, seguidamente, alimentar un proceso de patronaje y confección que ponga en nuestras manos, en un tiempo récord, un traje perfectamente confeccionado a medida y que incluso oculta nuestros propios defectos, como dicen que es capaz de hacer un buen sastre. Cuando ese proceso se optimice hasta el límite, esos trajes serán mejores que los que hacía un sastre tradicional, y podrán además, si se busca ese enfoque, ser sensiblemente más baratos. ¿Seguirán los trajes hechos a mano por un sastre, con sus tres medidas y su tiza, teniendo una connotación de calidad superior?
En algunas industrias, ese proceso de mejora continua de la fabricación robotizada ya está perfectamente asumida. En otras, es poco menos que una herejía, y parece que el producto hecho a mano siempre tendrá una connotación de superioridad frente al que ha podido fabricar una cadena robotizada. Pero a lo mejor… no es mal momento para revisar algunos estereotipos.
This article was also published in English on Forbes, «Is it time to question our assumptions about hand-made vs machine made?«
El ejemplo de los idiomas con los avances que hay en PNL , en poco tiempo creo que podrán ofrecer algo muy aceptable en aprendizaje de idiomas.
En el de la ropa no digamos, pero no hasta que trabajen con los datos biométricos exactos, por que ahora , yo por lo menos, es la clase de artículo que mas devuelvo si compro online.
Pero cuando se generalice eso, y una maquina confeccione al instante la ropa con tus medidas exactas….pa que te cuento ¡
Y lo mejor es que , una vez automatizados los procesos de corte y confección se abaratará mucho más….con millones de puestos eliminados, eso sí.
Vamos, que entramos en un mundo barato….pero sin un duro por falta de trabajo.
O con suficiente dinero porque trabajemos media jornada. ¡Que afán de ponerse en lo peor!
Juan T.
Con PNL me imagino que te refieres a la seudociencia de la programación lingüistica. Desde las ideas se aprendizaje acelerado de Lozanov en los 60s, no ha habido nada más que bla bla…. no hay papers serios que demuestren experimentalmente esas ideas ( y lo que no se puede repetir no es ciencia) , si hay algo de divulgación en algún paper, pero sin demostrar nada, repitiendo lo típico: ritmos, respiración, musica del barroco, etc etc pero en definitiva nada serio…
Si tienes algo de documentacón, no chorra, te lo agradecería. Lo más serio que he leído sobre el asunto es a Stephen Krashen… por si te suena. Y nada que ver con la pnl….
Sorry, no me refiero a Programación Neurolinguistica si no a la AI aplicada al Procesamiento de Lenguaje Natural.
Gracias de todas formas
La industrialización supuso el fabricar en cadena productos iguales a bajo precio.
La robotización supuso que los productos iguales de bajo precio, tuvieran buena calidad.
La digitalización supondrá, que de las cadenas saldrán muchos productos diferentes a bajo precio y gran calidad.
Lo estamos viendo en las cadenas de montaje automóviles. Los primeros Ford T, eran tan iguales que tenían que ser negros Mientras que hoy, de una cadena de montaje salen uno detrás de otro coches «iguales». pero de distintos colores. con distintas cilindradas incluso con motores de combustibles distintos, con acabados diferentes, tapicerías, llantas… incluso carrocerías distintas.
El futuro apunta que sean como son las impresoras POD, que imprimen en minutos, los libros que quieras, en la cantidad que quieras, aunque cambien de tamaño y número de páginas.
Algo parecido serán las cadenas robotizadas del futuro. Llegarán los pedidos diarios y los fabricaran en la cadena en un par de días, sea el modelo que sea el que pidas.
Lo de que tenían que ser negros tenía una razón muy interesante: la pintura negra, el llamado Japan Black, hecha con una base asfáltica disuelta en nafta o aguarrás, se aplicaba directamente sobre el metal y se horneaba a doscientos grados durante una hora, y era no solo la más barata y la que más protegía el metal, sino además, la única que secaba a tiempo para mantener el ritmo de producción (cada coche se producía en 93 minutos). Pero en realidad, lo del negro no es completamente cierto: durante 12 de los 19 años que el Ford Model T estuvo en producción solo estuvo disponible en negro, pero en los siete restantes se pudo encargar en verde oscuro, rojo brillante, azul oscuro, marrón, granate y gris.
Están también aquellos trabajos que una persona ya no es capaz de hacer, le resulta totalmente imposible. Por poner 2 ejemplos entre miles: cálculos complejos estilo los de las predicciones meteorológicas, y el soldado de chips a placa. Las bolitas de soldadura son tan pequeñas que serían totalmente inmanejables para un soldador humano (la máquina las suelda todas de golpe mediante una onda de calor).
Mhhh, no lo se Rick… parece falso… los datos deberían soportar la evidencia, de que un curso que ha sido diseñados por «más de cien lingüistas y expertos en lenguaje» en lugar de «por algoritmos o programas de ordenador» es mejor, si no, es una mala estrategia de marketing, que poca y corta vida tendrá.
Mas bien me inclino a pensar eso, que algún «estratega» de marketing busca diferenciar, su producto del de la competencia con ese argumento, que puede convencer a quien no quiera tomarse el trabajo de pensar y contrastar, que los hay, y a paladas.
Se ha llegado a niveles donde la fabricación manual del hombre es hasta imposible. Por ej:
La industria de semiconductores donde la inmensa mayoría de los procesos de fabricación están robotizados, por costes, velocidad, calidad e incluso porque muchas operaciones ni siquiera las puede hace los humanos dada la miniaturización,
Me ha dado la impresión de que Babbel, que es de quien estamos hablando, resulta una plataforma de aprendizaje de idiomas bastante seria, aunque en todo esto debe de haber, como dice Javier, también una buena dosis de mercadotecnia. Algún día no muy lejano, espero tener tiempo para evaluar a fondo aplicaciones como Babbel, Rosetta Stone, Busuu o Duolingo, que muchos usan actualmente para tratar de aprender una lengua extranjera, de modo de comprobar si realmente la primera de las mencionadas es mejor que las demás.
En todo caso, no hay que olvidar que aunque la inteligencia artificial o la humana hubieran diseñado la mejor aplicación para aprender idiomas, todavía se requiere que la persona que busca aprender tenga la voluntad y la disciplina necesarias para que el aprendizaje llegue a producirse. Es posible que algunos de los que aquí comentan hayan comprado hace muchos años el excelentísimo Salvat Inglés – BBC English course, cuyo innegable calor humano está todavía lejos de poder ser replicado por la inteligencia artificial, pero que pese a su innegable calidad e impecable diseño didáctico, era poquísima la gente que llegaba a completar por su cuenta la totalidad del curso y que aprendía efectivamente la lengua inglesa.
Viendo tu enlace de Babbel en la Wikipedia me he dado cuenta de un detalle, y es que Babbel fue lanzado como beta gratuita en el 2008. Es decir, es un producto originado en los viejos tiempos del «invierno de la IA», cuando todavía la IA era algo casi completamente inútil.
Por tanto habría que comparar con algún curso creado por una IA (o con la ayuda de una IA). El hecho de que los de Babbel se preocupen de resaltar que su curso no ha sido diseñado por un algoritmo sino por «real humans» (¿acaso hay «fake humans»?) acaba por sonar a la vieja historia de alguien defendiendo su viejo negocio, anterior a una disrupción.
Ese es un buen punto, Krigan, aunque de las otras aplicaciones que menciono solo Duolingo tiene menos de 10 años de antigüedad, ya que, por lo que veo, lanzó su beta privada a fines de 2011 y la aplicación estuvo disponible para todos a mediados de 2012. En todo caso, aplicaciones que apoyan el aprendizaje de algún idioma hay muchas más, pero no solo deben ser buenas sino también llegar a ser conocidas por el gran público y muchas veces esto es lo que no quieren que suceda quienes ya dominan el mercado.
En los últimos tiempos, lo que he visto es que algunos youtubers dedicados a la enseñanza de alguna lengua extranjera han alcanzado gran popularidad. Muchos hispanohablantes que aprenden inglés siguen, por ejemplo, a Superholly, cuyo bilingüismo le permite explicar con solvencia las diferencias entre ambas lenguas. Los que prefieren que todo sea en inglés visitan English with Lucy o muchísimos otros canales similares.
Posiblemente haga más de 20 años que vi «trabajando» por primera vez robots, en una fábrica de electrodomésticos de Zaragoza.
Uno, ponía un cordón de silicona (o un material similar) para fijar el cristal de una placa vitrocerámica al marco metálico: jamás he visto un cordón de silicona tan perfecto. Siempre la misma cantidad de silicona, siempre el mismo aspecto final, ni un solo milímetro sin cubrir…
El otro, soldaba el «culo» de la cuba inoxidable de un lavavajillas. Lo mismo: cordón de soldadura perfecto e idéntico en todas las cubas.
Así que eso de que un humano ofrece más calidad… Y después de tantos años, todavía habrán mejorado esos ( y otros) robots.
Eso sí: los robots todavía eran «alimentados», en aquel tiempo, por humanos: realmente una cadena de producción es inhumana. Tener que estar las 8 horitas (con descansos, eso sí) colocando la cuba en el robot y retirando la que estaba ya soldada… me pareció alienante.
Casi prefiero no volver a ver esa fábrica, imagino que habrá menos personas trabajando y más robots. Es lo que hay.
Respecto al robot del anuncio… ¿cuántos tendrán todavía la idea de que un robot es «lento pero seguro?». Y el anuncio es de 2014, que ha llovido mucho desde entonces.
¿llegaremos, por ejemplo, a ver un robot imitar la fabricación artesanal buscando intencionadamente procesos más irregulares que contribuyan a ese aspecto de «fabricado por humanos»
Yo creo que los robots, si se lo proponen, pueden lograr hasta el wabi-sabi.
¿Que hace un lingüista (experto en lenguas) enseñando o diseñando un curso, algo que según tengo entendido es labor de pedagogos.
Cierto es que para enseñar hace falta conocer aquello que se pretende enseñar, pero como es bien sabido el conocimiento de una materia no es suficiente para saber enseñarla.
Todos hemos tropezados con casos en los que un profesor experto en determinada materia, era un perfecto incompetente en técnicas didácticas, incapaz de enseñar nada, independientemente de su buen conocimiento, algo que es condición necesaria pero no suficiente.
No compraría ningún curso que fuera publicitado de esa manera al igual que tampoco me motivaría positivamente nada cuyo argumento fuera «hecho a mano», «artesanalmente» o conceptos similares.
Sobre la eficacia comercial del «Made by humans», tal vez funcione (o tal vez no) para cosas tales como los cursos de idiomas, pero no para otros muchos productos. En un televisor, por ejemplo, los argumentos de venta van a ser la calidad de imagen, las pulgadas, y la estética del aparato. Al comprador le va a dar lo mismo si ha sido «made by humans» o no. En realidad, incluso en los cursos de idiomas, la idea es más «Designed by humans» que «Made by humans», y otros ejemplos que pone la autora tampoco están relacionados con la fabricación.
Es cierto que «made» se puede traducir como «hecho» en lugar de «fabricado», pero en las tradicionales frases «Made in USA/China/Spain» se refiere a dónde fue fabricado el producto. Vamos, que a pesar de la frase escogida por la autora, esto parece tener poco que ver con la fabricación, y más con temas de diseño, o bien (en otros ejemplos de la autora) con la prestación de ciertos servicios.
Aún así, la cosa se queda en que los humanos hagan las tareas que actualmente están en el límite de lo que una IA puede hacer. Conforme la IA pueda hacer más cosas, y ese límite se vaya desplazando, también tendrá que desplazarse el «made by humans».
Siguiendo con el tema de los cursos, que esto es más «designed» que «made», Babbel es un programa. Es decir, que el idioma no te lo enseña un profesor, sino una app. Adiós a los profesores de inglés, ruso, etc. Ahora ya no puedes ser profesor de ruso, sino que tendrás que ser «lingüista diseñador de cursos». Y claro, no se necesita tanta gente para eso.
El «Made by humans» funciona, basta ver el furor por la cerveza artesanal
Pero no creo que eso se pueda extender a todo los productos, por ejemplo no creo que vendiera mas decir que una batidora se ha hecho artesanalmente.
Mal ejemplo el de la cerveza. Jamás he visto a nadie comprando cerveza artesanal “porque está hecha por humanos” y no en una fábrica. Simplemente porque es mentira: la cerveza artesanal se hace con medios y controles no muy diferentes de los de cualquier fábrica, sólo que en cantidades muy inferiores.
Se consume porque el artesano va variando la fórmula continuamente explorando nuevos sabores, lo que no excluye mantener constante ciertas fórmulas.
Y, por cierto, también las grandes fábricas tienen sus maestros artesanos, no conozco ninguna empresa que lo haya reemplazado por una IA.
Una es de fabrica fermentada en recipientes automatizados que controlan temperatura y nivel de alcohol y se embotella en maquinas autiomáticas y otra es artesana y hecha con medios artesanos.
Nadie ha dicho que se utilice la IA para nada, como tampoco se utiliza en la cadena de montaje de automóviles.
Te aseguro que en las cadenas de montaje de automóviles ya se utiliza. Y lo sé de la mejor fuente…
Krigan, en realidad, una aplicación como Babbel no va a terminar con los profesores de inglés (o de otros idiomas), como en su momento tampoco lo hizo el curso de la BBC que menciono más arriba.
Lo que sí podría terminar con los docentes de lengua extranjera es un aparato (o una aplicación) como el traductor Muama Enence, si es que realmente funcionara como en el video que enlazo, algo que por lo que he visto en internet parece que no es así (se trataría, aparentemente, de una empresa de Lituania que está vendiendo en 89 euros unos mediocres dispositivos de traducción que se pueden comprar en AliExpress por alrededor de 45 euros).
La aplicación Babbel la probé en su momento y bueno yo no pagaría un duro por su uso debido a que no hay diferencial sustancial con el resto de materiales, muchos de ellos gratuitos.
Lo más honesto que puedo decir de Babbel es este video que no su app: esfuerzo individual, saber aprender un idioma y gamificar el estudio:
https://www.youtube.com/watch?v=hhB6bFE93_E
Lo de la AI para la planificación de cursos hasta que no vea algo que explique sus tripas me parece que no es aplicable o no existen con valor añadido…
Lo cual no quiere decir que sistemas o programas con algoritmos en sus tripas, o incluso AI nos puedan ayudar en el aprender un idioma.
1) Seleccionar las palabras que antes nos tenemos que aprender. Pues tan sencillo como tener un glosario de frecuencia de aparición de las palabras en un idioma y conocer la ley de Zipf. En esto se basa babbel, duolingo y hasta los cursos de toda la vida de Assimil. Al fin y al cabo es un pareto sabiendo el 20% de las palabras más usadas te desenvuelves en el 80% de las situaciones de toda la vida
2) Curva del olvido. lo que estudias lo olvidas de acuerdo a una ley (que descubrió Ebbinghaus en el XIX). Hay técnicas como las fichas de Leitner o programas como anki (que nos pueden ayudar). El algoritmo de anki es muy bueno sin usar AI ya que nos recuerda que tenemos que aprender cada día sin más complicación que usar el sw.
3) Ayudas a la escucha de palabras sueltas. Web forvo. Cursos de audio de doble entrada,…
4) Traductores estilo google o deepl son ayudas basados en AI.
¿Por donde debería progresar la AI? A mi modo de ver creando un «buddy» que haga de tutor usando un input comprensible, que al interaccionar con él nos parezca que no hay esfuerzo consciente, nos corrija, nos vaya introduciendo en la segunda lengua de acuerdo al orden natural y vaya sacándonos de nuestra zona de confort y nos aporte un nivel un poco superior al actual que tenemos. Vamos que ese bot haya leído a Krashen. Esta es la idea del proyecto de AI ahora a implementarla…
Este buddy debería a las cuatro capacidades que se nos pide al aprender un idioma: Escucha, Lectura, Habla y Escritura. Y explicar según surja notas gramaticales, referencias culturales,…
Personalmente estoy esperando cerrar el cuello de botella de la industria del software. A qué tiempo estamos de maquinas que produzcan software de gran calidad sabiendo las implicaciones que tiene una falla de software en ciertos sectores que ponen en riesgo vidas. No está demás llamar la atención en que un médico Watson o su equivalente de por sí y de manera intuitiva es la mejor opción a futuro. La industria y los Servicios están a la expectativa creo de esas revoluciones.
Tomar a un Watson o a un Galeno como la mejor opción de futuro, podría ser considerada alternativa, estando aún en la Roma Clásica. Pero actualmente el avance tecnológico permite soñar un mínimo con las ovejas eléctricas. Eso sí, ovejas totalmente libres de pastar allí donde prefieran (y haya pasto).
Porque Galeno era un gran médico, pero fueron los acueductos y las cloacas (los arquitectos romanos), los mecanismos que permitieron tener una población medianamente sana.
Y, tal como sigue pasando, mucho mejor si se invirtiera lo que hay que invertir en salud pública. no hay más que mirra la política sanitaria de un PP español, para notar que los emperadores romanos no lo hacían tan mal.
Además del hecho claro, de que auténticos galenos había (como ahora) muy pocos.
Resulta curioso que a veces seamos persistentes y perversos humanistas, los que vemos muy positivo el papel futuro de algoritmos con IA de última generación. Y siempre de la «última» posible, para evitar su estancamiento tecnológico, tal como le pasa a la versión mediocre del homo sapiens, que nos atosiga en el día a día.
Para mi, el único valor actual que tiene el «Hecho a mano» es pensar que el dinero que estoy pagando por el producto llega en mayor cantidad al «artesano».
Y digo pensar, ya que no tengo ninguna seguridad de que así sea.
Si comparas el trabajo manual con un producto de una tienda de «Todo a 1€» pues igual gana el manual, pero en el resto….
Vaya enorme progreso que se está llevando a cabo.
-Gustavo Woltmann.