Luditas, robots y el futuro del trabajo
Luditas, robots y el futuro del trabajo
Hola de nuevo, aquí Aléx Fuenmayor (@adefuros)al mando de Innovation by Default 💡. Esta semana nos embarcamos en un viaje hacia la transformación de nuestra relación con las máquinas y el trabajo, explorando cómo las innovaciones tecnológicas están haciendo que nuestros puestos laborales sean cada vez más IA-driven en vez de human-driven.
No hace falta decir que la inteligencia artificial está revolucionando la forma en que trabajamos. Está permitiendo la implementación de nuevos modelos de innovación y está impulsando a las empresas a un ritmo sin precedentes. Lo único seguro es que si las empresas y sus profesionales desean seguir siendo relevantes, deberán aprender a lidiar con la IA y desarrollar estrategias en torno a ella para obtener y mantener una ventaja competitiva.
Por lo tanto, esta semana exploraremos los cambios que se avecinan y analizaremos las estrategias y acciones que tanto a nivel individual como empresarial podemos implementar para navegar de manera efectiva en la ola de la inteligencia artificial. Descubriremos cómo adaptarnos a este nuevo panorama y aprovechar al máximo las oportunidades que la IA nos ofrece.
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Tu próximo trabajo a lo mejor todavía no existe
A lo largo de la historia, la tecnología ha generado transformaciones significativas en nuestro mundo. Las dos primeras revoluciones industriales se centraron en mejoras físicas que permitieron realizar el trabajo con menor esfuerzo, como la invención de la máquina de vapor y la introducción de la fabricación en línea. La tercera revolución, por su parte, estuvo impulsada por avances en electrónica y comunicaciones, sentando las bases de la globalización y el comercio a nivel mundial.
En la actualidad, nos encontramos en el umbral de la Cuarta Revolución Industrial, caracterizada por el papel central de los datos y la generalización de la inteligencia artificial. La IA está progresando a una velocidad diez veces mayor que las tecnologías previas, y su rápida adopción a nivel global está transformando la forma en que vivimos y trabajamos.
Ahora el debate se centra en qué puestos de trabajo desapareceran y cuáles se crearan, gracias a herramientas como ChatGPT. Según Accenture, alrededor del 40% de todas las horas de trabajo podrían verse afectadas por los grandes modelos lingüísticos de IA, como ChatGPT-4. En cotrapartida, se espera que los puestos relacionados con la IA, como analistas y científicos de datos crezcan exponencialmente.
Esto se debe a que la IA es simplemente una herramienta creada por los humanos y requiere de humanos para su implementación. No nos quitará nuestros trabajos, ya que siempre hemos competido profesionalmente con animales o máquinas más rápidas y fuertes que nosotros. Entonces, ¿por qué deberíamos preocuparnos si también son más "inteligentes" o capaces en ciertas tareas cognitivas o creativas?
Si observamos el valor que podemos aportar a nuestro trabajo, veremos cómo algunas empresas tienen éxito frente a la competencia. En la actualidad, las empresas se centran en crear experiencias en lugar de meros productos. Solo tenemos que mirar a los grandes unicornios que han surgido en las últimas décadas, como Amazon, Uber, Netflix, Airbnb o Spotify.
Pero, ¿qué es exactamente una experiencia de cliente? Básicamente, es la impresión que la gente se lleva al interactuar con tu servicio, desde el principio hasta el final.
Tecnologías como la computación en la nube, el big data, el Internet de las cosas (IoT) o la inteligencia artificial nos han ayudado en los últimos años a digitalizar todo el proceso, desde la interfaz de usuario hasta que un conductor de Uber recibe una solicitud, un huésped de Airbnb recibe la confirmación de reserva de su alojamiento, o un pedido se procesa a través de la aplicación de Amazon y alguien en el almacén prepara el envío.
Incluso antes del proceso de compra en sí, gracias a las plataformas tecnológicas como Facebook o Google, podemos utilizar el historial, los gustos y las preferencias de los usuarios/clientes para mostrarles anuncios relevantes en sus dispositivos móviles, guiándolos hacia tu producto o servicio.
Todo esto se realiza de manera fluida, sin fricciones ni dudas, con procesos rápidos y sencillos, para evitar que los clientes abandonen el proceso debido al alto número de impactos publicitarios que recibimos a diario por parte de marcas y anunciantes.
La siguiente barrera a superar está en la entrega y operativa del servicio. Los coches autónomos están destinados a reemplazar a los conductores de Uber, y veremos cómo los robots se encargan de tareas como la limpieza del hogar, la preparación de alimentos y la entrega de paquetes utilizando drones o robots.
La inteligencia artificial (IA) eliminará la necesidad de conductores, cocineros, camareros y repartidores tradicionales, pero, a su vez, surgirán cada vez más empleos en el campo de la construcción de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático. A medida que la IA se desarrolla, la demanda de profesionales capacitados en la creación y gestión de estas tecnologías aumentará significativamente.
Las nuevas tecnologías siempre han sido motivo de preocupación, no de optimismo. Los trabajadores se han sentido amenazados por las "nuevas máquinas" durante siglos. Lo único que ha cambiado es el tipo de máquina que suscita estas preocupaciones.
No te conviertas en un ludita del siglo XXI
¿Sabes quienes fueron los luditas? Los luditas fueron un grupo de trabajadores textiles en Inglaterra durante la Revolución Industrial. Se oponían a la introducción de las máquinas de hilado y tejido automáticas, que amenazaban sus empleos y condiciones de trabajo. Los luditas, en su mayoría tejedores manuales, realizaron ataques y destrucción de maquinaria textil como forma de protesta. Su nombre deriva del supuesto líder ficticio Ned Ludd.
Aunque los luditas no lograron frenar el avance de la tecnología, su movimiento simboliza la resistencia de los trabajadores frente a los cambios inducidos por la industrialización.
A principios del siglo XX, Henry Ford se propuso fabricar coches para las multitudes. Sin embargo, en aquella época, un grupo de trabajadores tardaba 12 horas en montar un coche nuevo, lo cual era demasiado lento. En 1913, Ford inventó la cadena de montaje. Ahora, cada trabajador sólo tenía que instalar una pieza del coche antes de pasarla al siguiente. Esto redujo el tiempo de montaje a sólo 2 horas y 30 minutos.
Siempre menciono lo mismo cuando hablo de proyectos: solo hay dos factores que pueden afectar y uno en concreto que no podemos controlar, el tiempo y el dinero. Para reducir el impacto del tiempo en nuestras vidas y proyectos, solo el dinero invertido en recursos materiales o humanos será capaz de influir en esta variable incontrolable.
Es evidente que la IA será uno de los catalizadores de la economía y el mercado laboral para los años venideros, según el Wrold Economic Forum, se espera que es necesario adapatar el conocimiento de los profesionales actuales hasta al menos un 44% de las habilidades actualmente utilizadas en sus puestos de trabajo.
Hay algunos que son algo más agoretos, según salia en las noticias esta semana, Warren Buffett ha comparado el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) con la creación de la bomba atómica, destacando los riesgos potenciales y las consecuencias impredecibles que pueden surgir de su uso. A pesar de reconocer los beneficios y avances que la IA ha aportado a la sociedad, Buffett advierte que es crucial gestionar y regular de manera adecuada esta tecnología para evitar posibles desastres en el futuro.
La IA se perfila como un catalizador clave en la economía y el mercado laboral en los próximos años. El World Economic Forum estima que será necesario adaptar hasta un 44% de las habilidades utilizadas actualmente por los profesionales en sus puestos de trabajo. Sin embargo, también existen voces más alarmistas, como la de Warren Buffett, quien recientemente comparó el desarrollo de la IA con la creación de la bomba atómica, señalando los riesgos potenciales y consecuencias impredecibles derivadas de su uso. A pesar de reconocer sus beneficios y avances, Buffett enfatiza la importancia de gestionar y regular adecuadamente la IA para prevenir posibles desastres futuros.
Es cierto que no siempre debemos aceptar todas las opiniones sin cuestionarlas, y el caso de Warren Buffett es un buen ejemplo. A pesar de ser un inversionista exitoso, ha admitido que solo invierte en negocios que comprende y, de hecho, no invirtió en la empresa de su amigo Bill Gates en su momento, ya que no entendía las claves del éxito en el sector informático. Esto nos recuerda la importancia de mantener un pensamiento crítico y analizar diferentes perspectivas antes de tomar decisiones, especialmente en temas tan relevantes como el desarrollo y regulación de la IA.
Si miramos al avance de la informatica en las últimas décadas, según recoge el libreo “Qué haremos cuando las máquinas lo hagan todo”, parece que los ordenadores no nos están haciendo más productivos. Según los autores, si se compara el aumento de los salarios anuales en Estados Unidos de 1991 a 2012, fue aproximadamente la mitad del aumento que tuvo lugar entre 1970 y 1990.
Según las docenas de estudios analizados para este libro, cabe esperar que en los próximos diez años se automatice alrededor del 12% de los empleos en Estados Unidos, lo que desplazaría a unos 19 millones de trabajadores. Pero estos mismos estudios también predicen que estas tecnologías deberían crear 21 millones de nuevos puestos de trabajo, lo que mantendría las cifras de desempleo de 2025 más o menos igual que hoy.
En este caso, ante el posible impacto de la IA inclusive saldríamos mejor parados que de la crísis financiera de 2009, en cuyos años posteriores, el sector privado estadounidense consiguió crear 15 millones de puestos de trabajo.
Si te gusta lo que estas ley endo, no olvides que también tienes la versión audio en mi podcast.
Las tripas de la inteligencia artificial
Si alguna vez has utilizado Uber, te habrá maravillado el modo en que una aplicación puede ponerte en contacto con un coche, ofrecerte una valoración, hacer un cargo en tu tarjeta de débito y enviarte una factura por correo electrónico, todo ello en cuestión de segundos. De hecho, la mayoría de la gente adopta una nueva tecnología como Uber sin pararse a pensar cómo funciona.
Antes de Uber, una transacción normal con un taxi conllevaba probablemente tres "puntos de contacto": un registro de tu llamada a la centralita para solicitar el taxi, la anotación del conductor al recogerte y dejarte, y por último, el coste del viaje.
Gracias a la aplicación, hay una gran cantidad de datos, incluidos los detalles de la solicitud, desde dónde se hizo, qué dispositivo se utilizó para hacer la solicitud, la ruta que se tomó, cuánto tiempo duró el viaje, cuánto se dio de propina al conductor y la calificación que se le otorgó.
Ahora imagina que estos datos se multiplican por los 2.000 millones de viajes que Uber ha facilitado hasta ahora, y tendrás una pequeña idea del tesoro de datos del que se nutre un sistema de inteligencia. Al encontrar patrones en todos estos datos, las empresas pueden obtener información valiosa sobre clientes pasados y futuros, y comprender mejor cómo su producto puede ofrecer lo que los usuarios quieren, les gusta y están dispuestos a pagar.
Si echamos la vista atrás en la historia, veremos cómo cada revolución industrial se inició por la abundancia de una nueva materia prima, como el acero, el carbón o el petróleo. Esta vez, la materia prima es inmaterial y está basada en los datos.
Sea cual sea tu sector, lo más probable es que Silicon Valley se esté preparando para transformarlo a través de la tecnología. Hoy en día, seguramente esa tecnología esté apoyada en la inteligencia artificial. Pero, ¿cómo de cómodos nos sentimos usando productos y servicios donde la IA es una pieza clave? Curiosamente, según puedes ver en la siguiente infografía, la gente que vive en países más desarrollados (social y económicamente) se encuentra menos cómoda usando estas tecnologías.
La fórmula revolucionaria para dominar la IA en el mundo de los negocios
El modelo "SUPER" de Chris Duffey, presentado en su libro "Superhuman Innovation", ofrece una metodología innovadora para implementar exitosamente la inteligencia artificial (IA) en las empresas.
El modelo se centra en aspectos clave alrededor de la tecnología, tales como el propósito, los datos, la experiencia humana, la experimentación y la reinvención.
El acrónimo se forma al unir las palabras que componen cada uno de los aspectos a evaluar
Speed
Understanding
Performance
Experiments
Results
Velocidad
Al automatizar los procesos tediosos y repetitivos, normalmente serivicios de backoiffice, se libera tiempo para que los empleados humanos puedan centrarse en asuntos más importantes, aportando más valor a la organización. Incluso hay sectores donde la velocidad es aún más crucial que en la atención al cliente o la facturación, o incluive incrementar las ventas, como en el campo de la medicina.
¿Y si se pudieran predecir con antelación afecciones como la insuficiencia cardíaca? IBM está intentando hacerlo. La empresa financia actualmente un programa de investigación multimillonario que extrae enormes cantidades de datos de historiales médicos de pacientes. ¿El objetivo del proyecto? Alimentar con los datos extraídos un superordenador capaz de ofrecer diagnósticos rápidos a los pacientes y, potencialmente, salvar innumerables vidas.
Además de aumentar la velocidad y salvar vidas, dichas capacidades analíticas pueden utilizarse para mejorar procesos y aumentar la producción. Siemens, por ejemplo, utiliza redes neuronales para optimizar turbinas eólicas. Las turbinas aprenden de los patrones del viento y ajustan sus rotores en consecuencia. Al funcionar de forma más eficiente, las turbinas acaban generando más energía para un parque eólico.
Comprensión
Para vender, es necesario conocer a tu cliente. Gracias a la IA, puedes conocer las dificultades y necesidades de los clientes y adaptar tu estrategia en función de la información que recibas.
Por ejemplo, los anuncios. La IA puede utilizarse para perfilar a los clientes y ofrecerles anuncios relevantes. Más allá de mostrar anuncios de productos que el cliente ya ha comprado, la IA identifica nuevos productos para recomendar y, a continuación, los programa y coloca cuidadosamente para obtener la mayor probabilidad de respuesta. Aunque todavía el problema del retargeting no está del todo resuelto.
Para entender bien a tus clientes, sobre todo en negocios B2C, es necesario contar con una gran cantidad de datos e impactos. Podrás utilizar fuentes internas o externas, pero uno de los principales retos es hacer accesibles y preparar toda esa ingente cantidad de datos, lo que se conoce como el lago de datos. Sin embargo, manejar datos de clientes implica enfrentarse a otros retos, como cumplir con diferentes tipos de normativas y regulaciones. Más aún si lo que vendes es información, aquí lo que hacen muchas empresas es anonimizar y perfilar esos datos para que nadie pueda llegar a identificar la fuente de dichos datos.
El avance de los asistentes virtuales, como Alexa, Siri o el asistente de Google, junto con el desarrollo y estado actual de tecnologías como ChatGPT, hará posible obtener información mediante comandos de voz para la toma de decisiones en numerosas corporaciones. Esto simplificará la laboriosa tarea de configurar búsquedas SQL, ya que bastará con un simple comando de voz. Imagina a Ana Botín, por ejemplo, conversando con Siri para conocer los resultados del banco cada mañana mientras se dirige a la Ciudad del Santander, sin tener que esperar el informe personalizado de su equipo. Solo necesitará hacer las preguntas correctas sobre las métricas de negocio que quiere conocer mediante comandos de voz.
Rendimiento
Afortunadamente, la IA tiene la capacidad tanto de analizar los datos como de utilizarlos para mejorar el rendimiento de nuestros sistemas o procesos de negocio. Tomemos la agricultura como ejemplo. En la actualidad, muchos agricultores siguen aplicando a sus cultivos pesticidas y fertilizantes con un enfoque único, café para todos. Gracias a la IA y al IoT, podrían adoptar un enfoque más personalizado. Colocando sensores en el suelo para controlar los niveles de agua y nutrientes, los agricultores pueden recopilar datos, que gracias a modelos de IA personalizan la cantidad de agua, fertilizante o pesticida aplicados justo en las zonas que los necesitan.
Otro ámbito en el que es difícil lograr un rendimiento óptimo es el de la logística. Una red de suministro global es enormemente compleja: empresas multinacionales, proveedores de servicios y suministradores tienen que comunicarse y trabajar juntos para producir, enviar y distribuir productos y piezas por todo el mundo. Y lo que es peor, los registros que mantienen a menudo ni siquiera están informatizados.
La IA también puede ayudar aquí. Deep Thunder, un proyecto desarrollado por IBM y The Weather Channel, utiliza el aprendizaje automático para examinar más de 100 terabytes de datos cada día, produciendo previsiones meteorológicas muy precisas y específicas para cada lugar. Este tipo de información permite a sectores sensibles a las condiciones meteorológicas, como las cadenas de suministro, predecir el impacto de fenómenos destructivos como huracanes y tifones.
Experimentación y resultados
Un ejemplo de dicha curiosidad impulsada gracias a la IA que conduce a la innovación es SpaceX. La empresa se dio cuenta del gasto desorbitado que suponía construir un cohete con piezas valoradas en cientos de millones de dólares que no podían recuperarse después de un lanzamiento. SpaceX tenía curiosidad por resolver ese problema. Así que desarrollaron propulsores reutilizables que pueden aterrizar en la Tierra indefinidamente, utilizando IA para calcular todas las rutas posibles hasta un lugar de aterrizaje designado sin quedarse sin combustible.
Gracias al avance de la inteligencia artificial, la curiosidad no ha quedado relegada a los humanos. Hay servicios como Adobe Project Scene Stitch, que utiliza la IA para lograr un objetivo. Supongamos que estás editando una foto en la que algunos elementos no deseados, como una carretera antiestética que distrae de una impresionante escena de montaña cubierta de hierba, deben eliminarse y sustituirse por un paisaje que combine con el resto de la imagen. Esta herramienta de IA puede cribar un gran número de imágenes para buscar elementos gráficos que quedarían bien en la foto e incorporarlos a la perfección.
La IA no solo puede mejorar productos y servicios ya existentes, como cohetes y programas de edición de imágenes, sino que también permite crear empresas totalmente nuevas. Por ejemplo, iRobot, la empresa que está detrás de Roomba, un pequeño robot aspirador cuyos modelos más recientes utilizan la IA para conocer la distribución de tu casa y ajustar sus hábitos de limpieza en consecuencia.
Aunque hablar de la IA general parece algo utópico todavía, proyectos como AutoGPT parecen acercarnos un poco más a este ambicioso objetivo. Auto-GPT es una aplicación que usa las capacidades del modelo lingüístico GPT-4. Este programa encadena los "pensamientos" del modelo de lenguaje para alcanzar de forma autónoma cualquier objetivo que se le proponga. Para ello, utiliza llamadas a las APIs de otros modelos y algoritmos de IA para resolver cuestiones que actualmente no son el fuerte de GPT, como por ejemplo las matemáticas.
¿Y si la IA general acabase siendo un protocolo capaz de establecer relaciones entre diferentes modelos entrenados para tareas muy específicas y particulares?, con esta aproximación se podría conseguir cualquier objetivo o reto planteado a dicho sistema, siempre y cuando pudiese evocar a otro servicio en modo remoto.
¡Y las personas, pá cuándo!
Pero, ¿qué hay de lo mío?, te estarás preguntando.
A título personal, debemos plantearnos qué riesgo hay de que nuestra función pueda ser reemplazada por una máquina en el corto plazo. Ya comentaba al principio de la edición de hoy que no me gustaría estar en el pellejo de un conductor de Uber, por ejemplo.
El futuro del trabajo está en riesgo, debemos ser conscientes. Forrester estima que el 10% de los empleos en EE. UU. serán automatizados este año, y casi la mitad de todos los empleos podrían ser automatizados en la próxima década. Los trabajos propensos a la automatización son repetitivos y rutinarios, como leer radiografías, conducir camiones o abastecer almacenes.
Dos aspectos difíciles de automatizar en el trabajo son la emoción y el contexto, al menos de momento. La emoción juega un papel importante en la comunicación humana y la toma de decisiones, pero es difícil de comprender científicamente e incorporar en sistemas automatizados. La ventaja que tenemos los humanos es que podemos tener en cuenta el contexto a la hora de tomar decisiones o interactuar con otros, lo que representa un desafío para los modelos de lenguaje actualmente, ya que el aprendizaje automático opera con conjuntos de datos estáticos y creados previamente en un contexto diferente.
La capacidad de manejar y utilizar las emociones y tener en cuenta los efectos del contexto son habilidades clave que los empleadores buscan en los candidatos. Estas habilidades, que son difíciles de automatizar, incluyen pensamiento crítico, resolución de problemas creativos, comunicación efectiva, aprendizaje adaptativo y buen juicio. Por lo tanto, los sistemas educativos deberían centrarse no solo en cómo las personas interactúan con la tecnología, sino también en cómo pueden hacer las cosas que la tecnología no hará pronto. Estas "soft skills" son las que seguirán dando ventaja a los humanos sobre los robots.
En el informe del WEF, se dan una serie de pistas sobre cuáles serán los trabajos que, gracias a la automatización y a la IA, serán necesarios potenciar. El listado completo te lo dejo a continuación (puedes leer más en este report).
Food for thought
Aunque hay muchas personas que ven o piensan en la IA como un riesgo o amenaza para la especie humana, no deja de ser otra herramienta, la puedes usar para el bien o para el mal. Las posibilidades que se nos abren y el tiempo que podemos ganar como especie son increíbles. Esta semana se anunciaba, por ejemplo, los espectaculares resultados de una vacuna de ARN que logra un primer éxito contra el cáncer de páncreas, el tumor más letal de todos.
La buena noticia es que, como especie, estamos acostumbrados a competir, por eso la evolución nos ha respetado y mantenido en este juego infinito de la vida. Hemos competido con animales y máquinas durante mucho tiempo para realizar nuestro trabajo, lo que nos ha permitido avanzar más rápido como especie.
Se avecina o ya estamos en mitad de una nueva revolución industrial, y el instrumento que la sustenta es un sistema de inteligencia alimentado por software de autoaprendizaje y cantidades ingentes de datos. Esta nueva tecnología permitirá automatizar muchas tareas, pero en lugar de simplemente eliminar puestos de trabajo, puede crear muchos más nuevos y liberar tiempo para que lo empleemos en mejorar la calidad de nuestro trabajo.
Parece que hay algo claro en la receta del éxito de las compañías que salgan victoriosas de esta nueva revolución, y serán aquellas capaces de integrar la automatización y el software de autoaprendizaje en sus modelos de negocio, y aprovechen al máximo sus datos para obtener una ventaja competitiva.