En su libro ‘Adiós a la limosna’, el economista Gregory Clark señala que podemos aprender una o dos cosas sobre nuestras perspectivas de trabajo futuras comparando notas con nuestros amigos equinos. Imaginen a dos caballos mirando un automóvil temprano en el año 1900 y reflexionando sobre su futuro: –
«Estoy preocupado por el desempleo tecnológico.
«Relincho, relincho, no ser un Ludita; nuestros antepasados dijeron lo mismo cuando las máquinas de vapor se llevaron nuestros trabajos en la industria y los trenes se llevaron nuestros trabajos tirando de diligencias. Pero hoy tenemos más trabajos que nunca, y también tenemos mejores; preferiría tirar de un carruaje ligero por la ciudad que pasar todo el día caminando en círculos para alimentar una estúpida bomba de pozo de mina.»
» Pero, ¿y si este motor de combustión interna realmente despega?
» Estoy seguro de que habrá nuevos trabajos para caballos que aún no hemos imaginado. Eso es lo que ha pasado antes, como con la invención de la rueda y el arado»
Por desgracia, esos nuevos trabajos aún no imaginados para caballos nunca llegaron. Los caballos que ya no se necesitaban fueron sacrificados y no reemplazados, lo que provocó que la población equina de los Estados Unidos colapsara de unos 26 millones en 1915 a unos 3 millones en 1960.
El fragmento anterior combina maravillosamente el escenario de caso bueno con un escenario de caso malo. Es hipotético y se puede argumentar que somos mejores que los caballos cuando se trata de inteligencia. Cuando se trata del impacto de la automatización y la IA en nuestros trabajos, hay dos puntos de vista divergentes.
Se comerá nuestros trabajos
Según un estudio de McKinsey , la tecnología actual podría automatizar el 45% de las actividades por las que se paga a las personas en todas las ocupaciones. Alrededor del 60% de todas las ocupaciones podían automatizar el 30% o más de sus actividades laborales. No es solo ESO. El capitalista de riesgo Vinod Khosla predice que la tecnología reemplazará al 80 por ciento de los médicos. No se necesitarán farmacéuticos. La profesión legal se verá igualmente afectada en consecuencia con las leyes de automatización y robo. El hecho de que la tecnología haya creado nuevos puestos de trabajo en el pasado no significa que vaya a suceder siempre. Esta es una visión alarmista y los amantes de la tecnología simplemente la llaman distópica.
Más bien creará nuevos puestos de trabajo
El segundo punto de vista es que, si bien la nueva tecnología hará que algunos puestos de trabajo sean irrelevantes, también creará un nuevo conjunto de puestos de trabajo y es simplemente un caso de reciclaje. Ha sucedido en el pasado. Por ejemplo, antes de la revolución industrial, la mayoría de las personas se dedicaban a la agricultura, pero rápidamente se trasladaron al sistema industrial de producción. Cuando la computadora reemplazó algunos de los trabajos industriales manuales, creó trabajos de programación. Posiblemente esto les ayudó a tener más tiempo libre de ocio y actividades recreativas. Según los defensores de esta opinión, la nueva tecnología aumenta el potencial humano y la tasa de creación de nuevos puestos de trabajo por medio de la tecnología será más rápida que la tasa de destrucción de los puestos de trabajo existentes.
Mientras los expertos siguen debatiendo sobre lo que sucederá en el futuro, nadie tiene la bola de cristal. Al mismo tiempo, el progreso de la tecnología es imparable porque nos está beneficiando en general. Gracias a la tecnología, un día todos podemos tener energía casi gratis y comida ilimitada. El petróleo dará paso a fuentes de energía naturales como la energía solar, que está prácticamente en todas partes. El panel solar de platas de silicio más finas se ha vuelto muy efectivo. El ritmo al que está creciendo, está a un par de décadas de satisfacer el 100% de las necesidades energéticas actuales. Esta energía limpia y sostenible se puede utilizar para obtener agua limpia y puede enriquecer la agricultura para producir alimentos casi ilimitados.
La IA se parecerá mucho a la electricidad en unos pocos años. Como electrificamos todo antes, la IA reconocerá todos los objetos a su alrededor, incluidos los humanos. La mayor parte del trabajo que hacemos hoy en día será por IA de la manera más económica y eficiente. Pero todavía necesitamos empleos, escribió Voltaire en 1759 que «el trabajo mantiene a raya tres grandes males: el aburrimiento, el vicio y la necesidad».
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Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)
Lo más fácil de aprender para una IA son las habilidades que aprendemos como expertos en un dominio estrecho. Un trabajo de negociación de acciones y gestión de inversiones que se puede articular como un conjunto de reglas predefinidas, lo más probable es que se sustituya por un algoritmo de IA robusto. No siempre significa que estos trabajos tengan poca creatividad o innovación, pero están limitados a un área específica y la IA impulsada por redes neuronales puede aprenderlos con mucha facilidad en poco tiempo. Un ejemplo es el juego de ajedrez. Hace solo unos años se pensó que es uno de los mayores desafíos cognitivos que la IA puede superar. Pero hoy en día, en las competiciones de ajedrez, los observadores siguen comprobando si los participantes no están haciendo trampa mirando a una computadora. La IA ha superado con creces a los humanos jugando al ajedrez. Deep blue de IBM derrotó a Gary Casparov en 1995.
Inteligencia General Artificial (AGI)
Esto puede traducirse libremente como sentido común. Las habilidades más difíciles de aprender para las computadoras son las adquiridas por un niño dentro de los primeros 7 años de su edad. Incluye cosas como subir escaleras, habilidades lingüísticas, razonamiento lógico, etc. Esto solo concierne a la amplia arquitectura del desarrollo cerebral. No sabemos exactamente cómo funcionan. Lo más difícil para un robot es doblar una colección de ropa sucia (supongamos que hay una toalla, una camisa, una corbata y sus calcetines). Esencialmente, se trata de actividades que tienen un alto componente de creatividad e innovación. No se pueden poner en reglas.
En un entorno profesional, si puede evaluar que su trabajo puede ser realizado por estudiantes recién graduados con pocos meses de capacitación, puede asumir con seguridad que su trabajo podría ser de alto riesgo.
Super Inteligencia Artificial (ASI)
Esta etapa también se conoce como singularidad cuando la IA estallará y se multiplicará para crear un sistema que será prácticamente incomprensible e incontrolable para los humanos. No será como los robots indestructibles de las películas de ciencia ficción de Hollywood, sino que será más como programas de software invisibles que aprovechan una capacidad de procesamiento en red gigante y una potencia de cómputo ilimitada. Lo más probable es que no nos maten, solo que los humanos no han matado a todos los animales de este planeta, aunque técnicamente podemos hacerlo.
Al final, lo único que puede proteger su trabajo de la IA es la capacidad de aprendizaje – la capacidad y la voluntad de aprender cosas nuevas. Es un objetivo en movimiento, pero solo puede ser una respuesta segura en un futuro incierto dominado por la IA y la automatización.
Mishra es un profesional de software con más de 20 años de experiencia en empresas líderes de TI y consultoría. También trabaja con universidades como mentor de startups en el área de nuevas tecnologías.
