A medida que la inteligencia artificial y el machine learning van mostrando sus posibilidades, no ya únicamente en términos de lo que pueden o no pueden hacer, sino también de las barreras de entrada que supone su uso al hilo del desarrollo de plataformas de MLaaS, Machine Learning as a Service, surgen también debates sobre la sustitución de trabajadores por máquinas o, mejor, por algoritmos, en ámbitos de todo tipo.
La primera aproximación a estos procesos de sustitución puede enfocarse de manera abiertamente optimista, como «esto ya lo vimos antes, y a la sustitución y pérdida de puestos de trabajo siguió una reinvención de tareas antes inexistentes que remodelarán el mercado laboral y costará asimilar, pero que generarán otras ocupaciones», o de manera más pesimista, entendiendo que el surplus de productividad que generarán las máquinas convertirá en redundante e innecesario una parte significativa del trabajo de las personas.
En este sentido, resulta interesante presenciar cómo las líneas de pensamiento en este sentido tienden a asumir una sustitución más rápida de los trabajos que se encuadran dentro de las llamadas «tres D», Dull (aburridos), Dirty (sucios) y Dangerous (peligrosos), que suelen identificarse con lo que se conoce como «trabajos de cuello azul«: tareas de montaje, ensamblaje, construcción o mantenimiento, ocupaciones como la minería, las cadenas de producción, la conducción u otras afines. Esta interpretación, en realidad, apunta a la idea de relevar a las personas de trabajo alienantes, desagradables o en general poco motivadores que, supuestamente, no deberían estar haciendo. Parece claro, viendo los avances en la conducción autónoma, que conducir, por ejemplo, será una actividad pronto relegada a las máquinas, aunque a aquellos que hoy viven de conducir – taxistas, camioneros, etc. – el tema tienda a hacerles entre muy poca y ninguna gracia.
De la sustitución de los llamados «trabajadores de cuello blanco» tiende a hablarse menos, quizá porque sus tareas se interpretan como menos necesitadas de sustitución, o más basadas en cualidades que tendemos a considerar inherentes y propias del raciocinio humano. El trabajo administrativo en oficinas o entornos corporativos, las funciones directivas en general, se suelen considerar como más «a salvo» de la intromisión de las máquinas, o más apropiados para planteamientos del tipo «ayuda» o «soporte» a la función: cómo hacer que los directivos puedan hacer mejor su trabajo gracias al machine learning, o cómo introducir el machine learning en los entornos corporativos un poco en modo «sin romper nada».
Esa mentalidad conservadora, sin embargo, no se ve corroborada con la experiencia: un trabajo como la planificación de campañas publicitarias en distintos medios, por ejemplo, que en principio se consideraría claramente como de cuello blanco, está sufriendo el impacto de los modelos de publicidad programática, en los que una serie de algoritmos negocian en tiempo real precios de anuncios en un soporte determinado en función de las características sociodemográficas o conductuales de cada usuario que pasa. Donde antes un ejecutivo tomaba decisiones y asignaba impresiones a cada soporte en función de una serie de criterios de diversos tipos (y no todos ellos especialmente claros o transparentes), ahora una máquina lleva a cabo un trabajo mucho más certero, más profesional y sin duda, con resultados más ajustados… que viene a ser exactamente lo mismo que ocurre en el caso de la conducción: las máquinas conducirán no solo de manera más productiva, sin necesidad de tiempos de descanso y sin distracciones, sino que además, lo harán mucho mejor, con muchos menos accidentes.
¿Hasta qué punto es sustituible el trabajo directivo por una máquina o un algoritmo? En realidad, la mayor parte de las tareas directivas tienden a identificarse con la toma de decisiones en entornos complejos, con procesos de negociación, o con otras responsabilidades que, en la práctica, sí podrían caer dentro de lo que los procesos de deep learning pueden sistematizar. Y por «sistematizar» ya no entendemos «aplicar una receta» o «automatizar una decisión», sino precisamente lo contrario: estudiar una situación compleja, y plantear un movimiento o decisión que maximice el retorno, bien de manera inmediata (a una jugada) o en el curso de una estrategia a largo plazo. En el momento en que hablamos de técnicas de machine learning, pasamos a identificar las tareas desarrolladas por una máquina no como la simple sustitución de un humano que las hacía antes, sino como la mejora de lo que el humano era capaz de hacer.
Que compañías como Google, Facebook o Microsoft, que no se caracterizan en absoluto por el predominio de tareas consideradas de cuello azul, estén remodelándose completamente en torno a la inteligencia artificial debería darnos alguna pista. En muchos casos, esos algoritmos mejorarán sus productos o servicios de maneras que muchos humanos de cuello blanco trabajando coordinadamente no podrían llegar a imaginar. Y en consecuencia, resultarán en la sustitución de personas que antes hacían trabajos considerados directivos, con todo lo que ello conlleva.
En el estado actual de la tecnología, con algoritmos capaces de analizar y comprender el lenguaje natural mejor que muchas personas, en múltiples idiomas y con contextos bien definidos y acotados por las redes sociales, la capacidad de un algoritmo de mantenerse completamente informado sobre una industria, una compañía o una actividad es ya muy superior a la que tiene una persona. Que sobre esas bases se desarrollen procesos de toma de decisiones basados en machine learning es simplemente una cuestión de tiempo, de propuesta de valor y de interés.
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Psicológicos y terapeutas, terapias gestalt, por ejemplo; asistentes sociales, trabajos sociales con interacción humana como prestaciones y ayudas sociales, todo tema relacionado con infancia, educación muy primaria, casas tuteladas, servicios de apoyo en hospitales y centros oncologicos….
Hay un largo etcétera de trabajos en los que me pregunto de qué color es el cuello.
Más que posiblemente quizás muchos enfocáis los trabajos a tutorear y mantener estas nuevas tecnologías y robots, pero seguirán existiendo personas y habrá que atenderlas en cosas que nunca podrán resultar útiles las máquinas.
Creo que los ejemplos expuestos son evidentes.
Only a human…
Ah! Bueno… que de la imagen que me has expuesto entiendo entonces, que para tratar depresiones o situaciones de stress podremos llegar ser tratados por máquinas ¿esto me intentas decir?
Hum… ¿como es posible entonces que nuestros problemas personales puedan ser tratados de manera real? Y me refiero al mero hecho de reconocimiento de sentimientos.
¿Va a tratarse de un único ente que vaya aprendiendo del resto de dispositivos que pasen consulta como parece que así harían los coches autónomos?
Es decir que si a una persona que ha sido abandonada por su pareja, en Guatemala, le va bien X terapia ¿deberíamos de aplicarla con el resto de seres? Supongo que entraríamos pues en la extraña dimensión en la que entonces todos sí somos iguales y da igual nuestras experiencias personales vividas ¿no?
En otros ámbitos, me recuerda a la última película de Michael Haneke donde un carpintero sufre un infarto y no puede seguir trabajando. No puede seguir trabajando así que deberá de pedir una prestación, la cual solo se otorga por desempleo, es decir, que debe de buscar empleo para que se la den….
Si ya el sistema tiene estas puertas de hormigón absurdo, ¿va a poder comprender una maquina ciertos factores humanos no matemáticos? La otra opción es aceptar que estamos en Matrix y que sí, si nos enamoramos de alguien es porque nos lo recomienda nuestro terapeuta, que lo hagamos de esa mujer en concreto, que será beneficioso para nosotros, que nuestro reloj materno debe de apagarse ya porque toca a pesar de lo que nosotros deseemos o no o el mero hecho de cambiar decisiones basadas en el amor, el instinto o la intuición.
Jugar bien al Baseball, perfecto. Dile a alguien que no juegue, que sus parámetros matemáticos no son buenos y que mejor se dedique a otra cosa que le hará menos feliz pero con una mayor estabilidad económica y/o social.
Claro…
Marcos, no veo por qué una máquina no iba a darte mejores consejos que un terapeuta humano si tiene acceso a miles de casos similares y puede tener en cuenta una cantidad de variables inabarcable para un humano.
Los sentimientos que expresas son recibidos por la otra persona mediante los sentidos, no veo que una máquina tenga limitaciones en ese sentido (más bien al contrario), podría llegar a interpretarlos mejor que otras personas y tras analizarlos generar una respuesta en consecuencia. Si hoy en día una máquina puede ver una imagen y decir que hay un gato, no veo por qué no será capaz de decir cómo te sientes tras ver tu imagen y escucharte.
Las estrategias de aprendizaje variarán para cada caso pero una de las grandes ventajas de la IA es que lo que aprende un dispositivo puede compartirlo de inmediato con los demás (se comunican entre sí de manera infinitamente más rápida y eficiente que los humanos, con lo que eso supone para la velocidad de aprendizaje).
No entiendo bien lo que quieres decir en los últimos párrafos, pareces decir que las máquinas no tendrán en cuenta factores humanos. No veo por qué no, no hay nada de mágico o insondable en ellos. Otra cosa es que la propia máquina pueda sentir algo o ser consciente, no sabemos si se llegará a eso pero ese es otro tema..
Por cierto, fíjate que de la imagen que te he dejado, de hace unos años ya, habría que tachar al menos el papel de «Only humans can drive cars» y posiblemente «Only a human can translate speech».
Es de cajón. Hoy en día el trabajo de oficina consiste básicamente en tratar con personas: que si reuniones, que si llamadas, que si mensajes, que si emailes … Poco trabajo real, productivo, útil … no sé muy bien como llamarlo.
Si las personas tienen a ser sustituidas, ¿qué se hará en la oficina? ¿Tratar con máquinas? No lo acabo de ver. Es como cuando dicen que el Internet Of Things generará x miles de puestos de trabajo. ¿Por qué? ¿No es De Las Cosas?¿Qué pintan las personas ahí?
En los años en que yo he estado en activo, he visto sustituir muchos de los trabajos de oficina o de «cuello azul» por maquinas. Desaparecieron de los bancos las inmensas naves donde trabajaban administrativos llevando la contabilidad, sustituidos por programas contables. Desaparecieron las secretarias, cambiadas por tratamientos de texto utilizados directamente por quienes antes dictaban cartas. Desaparecieron los cajeros, sustituidos por cajeros automáticos, delineantes por el Auto CAD, las telefonistas, sustituidas, (en parte), por contestadores automático y el teléfono móvil, etc etc.
Sin embargo veo dificil que una máquina sustituya algunos de los trabajos que yo he realizado en la empresa a lo largo de mi vida:
Vendedor- Veo difícil que la labor de ventas la pueda hacer un ordenador, no veo como un programa de ordenador, inteligente o no, pueda empatizar con un posible comprador hasta el punto de llevarlo a probar un producto o servicio que antes no ha utilizado.
Programador y Analista informático. Veo difícil como una máquina sin ayuda de personas, pueda modelizar un proceso productivo en algoritmos susceptibles de ser mecanizados.
Jefe de Proyectos, Veo difícil que las labores relacionadas con la coordinación de equipos, reparto de tareas a ejecutar, buscando para cada una el mas apto para realizarla, seguimiento y incentivado, pueda confiarse a una máquina.
Por supuesto, no creo ser la excepción de nada y si muchas de las labores que he realizado pienso que son difícilmente realizables por la máquina IA que se pueda inventar, debe haber cientos de trabajos que no son susceptibles de ser sustituidos. Aunque acepto, que estas máquinas puedan facilitar realizar mas cantidad de trabajo, al eliminar o reducir ciertas tareas específicas.
Lo que hasta ahora se han mecanizados son trabajos auxiliares, que suponen el dominio de un oficio difícil, mecanógrafa, delineante, contable, etc. que realizaban trabajos delegados en ellos por dos motivos, la habilidad y oficio necesario y el tiempo que precisaban para realizarlos.
Ahora perece que lo digital va a llegar a tomar decisiones. Aun aceptando que pronto esto sea posible considero que el trabajo de «cuello azul» es bastante más variado que tomar decisiones y no veo forma fácil de automatizarlo.
Así como el Auto Cad ha facilitado que un arquitecto pinte los planos de una obra sin sin necesidad de delineantes, un programa puede facilitar elegir entre miles de variantes el diseño mas adecuado de una vivienda de tres habitaciones, e incluso si debe construir viviendas, oficinas o apartamentos. pero ello no va a eliminar su labor.
La gestión empresarial es bastante más que la toma de decisiones.
Emmm, estoooo…. «Watch out, coders — a robot may take your job, too!«
Estimado Gorki,
tu lista de oficios creo que cojea en uno de ellos ¿vendedor? Te envío un manojo de reflexiones:
-compra de libros: si deseas comprar libros por internet, miras, buscas, comparas… y disparas… la compra. No hace falta vendedor, si acaso alguien que embale tu pedido.
-electrónico: entras en Amazon o B&H, miras, comparas… y disparas ;) Este otro vendedor o vendedora lo cambiamos por quien embale el producto.
-seguros en internet: tú te lo comparas y tú te lo sirves.
-gasolineras con autoservicio.
-cada vez habrá más supermercados con autopagado (mira ya los IKEA con pago con tarjeta). En Estados Unidos muchas farmacias están cambiando tres o cuatro cajeros/as por un guarda vigilante y tú te pasas los códigos y autopagas.
-¿venta de entradas?
-¿tiendas de segunda mano habiendo apps?
-¿Calzado, ropa en línea? ¿Necesitamos vendedores/as en los portales de moda?
… seguro que podemos seguir la lista.
El futuro se le pone cuesta arriba a mucha gente. La Renta Básica va a ser pronto una necesidad para cada vez más gente.
Efectivamente, hasta los 90s habia el oficio de representante comercial, por ejemplo que se presenta en los colegios a ofrecer material escolar … tizas y demas, ya hace tiempo que los colegios le dijeron «ahora todo eso lo pedimos por internet a Alemania»…
Quiza hubiera debido poner «viajante» para explicar que tipo de vendedor me refería.
He sido «viajante» y por tanto ofertante de PRODUCTOS NUEVOS en el mercado, (también vendía productos ya introducidos, pero eso es mas trabajo de un «reponedor»), Introducir un producto nuevo es muy difícil si previamente no te has ganado la confianza del comprador, eso es lo que no veo como lo puede hacer un robot..
Eso tal vez fuese así en otra época, pero ya no. Sobran los ejemplos de productos nuevos que son lanzados con éxito sin que ningún viajante los introduzca en el mercado. El Amazon Echo, por ejemplo.
Depende de lo que vendas y quién sea tu público objetivo.
Si vendes servicios/productos fisicos asociados a un entorno industrial o sencillamente de la construcción, el H2H es básico, así como el asesoramiento técnico.
Si vendes commodities está claro que cada día las personas tendran menos peso.
Yo tengo muy claro que muchos trabajos de cuello blanco (los programadores incluidos), además de la mayoría de los trabajos de cuello azul, en no demasiado tiempo podrán ser realizados por máquinas; y antes o después la gente que desempeña esos trabajos tendrá que reciclarse.
Por otra parte muchos dicen que se van a crear nuevos trabajos, y que los que están preocupados por lo que aparentemente se nos viene encima son unos «luditas» (eran quienes se oponían a los avances tecnológicos hace 200 años).
Yo personalmente tengo la impresión de que no se van a crear tantos nuevos trabajos como los que las máquinas van a seguir «destruyendo», lo cual no es necesariamente malo; solo es el avance de la sociedad tecnológica.
El quid de la cuestión es que las políticas y el propio paradigma económico del capitalismo tendrán que reajustarse a la nueva situación para que el conjunto de los ciudadanos sigan estando representados y tengan acceso a una vida digna (para ello se antoja imprescindible una sociedad bien informada de lo que está ocurriendo).
No estoy seguro de si medidas como la Renta Básica Universal (que por cierto ya están estudiando en serio países como Finlandia o Canadá), o simplemente el reajustar los horarios laborales a menos horas, podrán resolver los desafíos que el desempleo tecnológico y la automatización están planteando.
Hay debate para hablar largo y tendido. Yo por si acaso me voy apuntando en Asgardia (pretenden ser la primera nación espacial), por si los ciudadanos de «aquí abajo» no reaccionan a tiempo y todo se va al traste ;-)
Entre los profesionales más susceptibles de ser sustituidos están precisamente los informáticos:
80% of IT Jobs can be Replaced by Automation, and it’s ‘Exciting’
El karma es muy cabrón.
Qué artículo más bien llevado! Efectivamente! Cada vez tendemos a sistematizar y procedimentar todos los flujos de la empresa, sea ésta grande, mediana o pequeña…. Seamos realistas! Los algoritmos llegarán a optimizar todos estos procesos, como antes lo hicieron las máquinas en otros trabajos que habéis mencionado.
Solo se librarán aquellos cuya capacidad para imaginar y crear un futuro disruptivo implique el cambio de paradigma y la gestión de dicho cambio con las personas.
Soñemos pues!
Esta claro que va a haber puestos de trabajos que desparezcan pero lo que no tengo tan claro es que lo hagan de forma tan masiva.
Me explico. Al final el público objetivo es un animal, sujeto emocional y raramente racional manque nos pese. De la misma forma que tenemos agricultura «ecologica», artesanía, … porque el público lo demanda ya que hay un deseo natural o generado por una magnífica campaña de marketing, ¿podemos asegurar que todos los procesos de decisión serán llevados a cabo por máquinas? Y si de repente la gente no quiere??? No empezamos a dudar de los algoritmos de filtraje de FB y Google y demandamos una supervisión?
No son pocas las empresas que han vuelto a tener call centers en España porque sus clientes ni quieren tratar con gente de fuera ni con una máquina.
Que los clientes no quieran tratar con gente de fuera ya es otro tema, en ambos casos quien atiende es una persona. Pero eso de que los clientes no quieran tratar con una máquina creo que merece alguna explicación adicional.
Si eso de «tratar con una máquina» va a consistir en que esta solo entiende un puñado de palabras estilo «sí», «no», las cifras (diga «uno» para la primera opción), y poco más, pues entonces eso no lo va a querer nadie, porque es un engorro infumable. Las máquinas no son muy buenas con los interfaces de voz. Lo más avanzado que existe es Alexa… que lo único que entiende es el inglés, y que le hablen con acento gringo, porque como el que habla sea un británico la pobre Alexa se pierde.
Ahora bien, como el interfaz sea web o app, el cambio es brutal. Si está bien diseñado, todo va como la seda. Tengo contratado Netflix desde que salió en España, y jamás he hablado con nadie de Netflix, ni tampoco con ninguna de sus máquinas.
Compro desde hace años en Amazon, y lo mismo. Con el único con el que hablas es con el repartidor cuando llega a tu casa, y porque no hay un Amazon Locker cerca de donde vivo. En una ocasión tuvieron un bug en una actualización de su app Kindle, se lo notifiqué desde dentro de la app, y me contestaron por email, una respuesta tan bien redactada que me hizo sentir bien.
Probablemente era una respuesta semiautomática. Es decir, alguien leyó mi mensaje, pulsó un botón, y una copia de mi mensaje iría a los desarrolladores (en el email decían que se lo habían notificado), al tiempo que a mí se me enviaba ese email con un texto previamente redactado para ese caso. Poco después, una nueva actualización corrigió el bug.
Esto es «tratar con una máquina», cuando se hace bien. Mucho más rápido y satisfactorio que llamar a un call center, que suelen ser un desastre. Claro está que la atención telefónica también puede ser eficaz (a veces lo es), habría que comparar bueno con bueno, pero lo cierto es que los humanos son caros, y las máquinas son baratas, y sobre todo, que es un error pensar que la máquina tiene que hacer las cosas como un humano (usar un interfaz de voz, en este caso), cuando a menudo la manera mejor de hacerlo con una máquina es diferente (interfaz web o app, en este caso).
Ayer abrió HBO España. Otra empresa que he contratado sin hablar con nadie, ni humano ni máquina.
Y estoy de acuerdo contigo pero de la misma forma que hay personas que nos sentimos cómodos con esas interacciones, otras no, simplemente eso. Y las «nuevas generaciones» no vienen con esas interacciones de serie. Habrá público para todo, como en todas las cosas, y en mi opinión hasta que la AI no incorpore una razonable inteligencia emocional tenemos personas para rato…
Estoy de acuerdo con el fondo del artículo sobre el cambio que a medio plazo se avecina, hasy otros drivers a tener en cuenta:
El movimiento «ML as a Service» no deja de ser el alquiler de un servidor con cierto SW preinstalado, siempre conlleva un desarrollo detrás o customización o integración, como lo querais llamar, ambos tienen coste no despreciable
Mientras que el trabajo a sustituir no tenga una entidad y sea repetible o reusable, durante unos años seguirán haciéndose por personas, por pura economía
Que sea el incio de algo no lo dudo, pero sigo sin ver soluciones comerciales reales ya implementadas y ampliamente usables. Pongo dos ejemplos::
* La clasificación de fotos, resonancias, etc para localizar tumores es una aplicación que tendrá su mercado y se usará, pero no significa que puedas prescindir del oncólogo será simplemente un refuerzo en el diagnóstico
* El uso de un SW para contabilidad, factuarcaión, etc.. llámese Excel (hoja cutre) o sistema avanzado(SAS) cada plataforma se adapta a las necesidades del tipo de empresa. No veo AI en este sector, hay progrmas específicos que en si no usan AI son simples algoritmos, que si le introduces AI puedan detectar ciertos errores,OK, pero básicamente detrá hay un humano validando el pago.. ya seas tu como cliente o el vendedor/PM que factura
Ya para no hablar de los mitos que el marketing proporciona, que si un vehículo conduce mejor que una persona, ya,… mitos de vendeburras de empresas del ramo… que tienen que fomentar una necesidad, ya sabemos como funciona esto del business developing ¿o no?
El reconocimiento de tumores en imágenes, al menos en USA, no lo estaba haciendo el oncólogo que trata con el paciente, sino unos médicos especializados en esa función (las imágenes se envían a centros especializados). Ahora eso lo puede hacer una máquina. El que se queda en el paro no es el oncólogo que trata con el paciente, al menos de momento, sino esos otros médicos.
Lo mismo con los abogados que van a las vistas orales, y sus pasantes (que también son licenciados en Derecho) que localizan sentencias favorables a su causa. A día de hoy, los sustituidos son los pasantes.
Pero claro, esto es ahora. ¿Y en un futuro próximo? Hace pocos años, era impensable que una máquina sustituyese a un licenciado, y menos a uno en Medicina o Derecho.
«Que sobre esas bases se desarrollen procesos de toma de decisiones basados en machine learning es simplemente una cuestión de tiempo, de propuesta de valor y de interés.»
Y de relaciones de poder, y de influencia. Si no fuera así, la llamada transformación digital tendría un grado de implantación totalmente distinto al actual. Los diferentes actores defienden sus cuotas de poder asignadas. Lo normal.
El trabajo como lo ven muchos: https://vimeo.com/32966847
Pues alguien tendrá que trabajar, porque si no a ver quién va a comprar las cosas para que las empresas funcionen…