En este vídeo de Kurzgesagt se explora el avance de la automatización en la actualidad y se presenta una idea de porqué ahora es diferente a cómo lo ha sido en el paso de la historia humana. La llegada de la Inteligencia Artificial plantea un nuevo paradigma laboral que debemos afrontar entre todos.

¿Cuánto tiempo crees que queda antes de que las máquinas hagan tu trabajo mejor que tú?

Oímos por todos lados que la automatización va a sustituir los trabajos. Algunos creen que su trabajo es seguro, que jamás podrá ser sustituido por una máquina. Otros creen que esto no ocurrirá mientras ellos vivan. Otros piensan que su trabajo peligra de verdad y se sienten totalmente amenazados. ¿Cuál es la realidad?

La automatización (casi) siempre ha existido. La solemos reconocer como máquinas grandes y estúpidas haciendo trabajos repetitivos. Sin embargo, actualmente las máquinas ya son capaces de aterrizar aviones, diagnosticar el cáncer o hacer intercambios bursátiles.

¿Dónde esta la frontera de nuestra seguridad laboral?

Un estudio del 2013 afirma que casi el 50% de los empleos en EEUU pueden ser automatizados en las próximas dos décadas.

Recapitulemos. La automatización hasta nuestros días

En el pasado los trabajos solían ser simples. Las innovaciones tecnológicas hicieron el trabajo humano más fácil y la productividad creció.

Cuando se habla de incremento de productividad nos referimos a que más cosas o servicios pueden ser producidos por hora, usando la misma cantidad de empleados humanos. De este modo los telares, los molinos, las fraguas, la máquina de vapor, los coches, las computadoras… eliminaron muchos trabajos en su momento, pero también crearon nuevos trabajos que eran mejores para los humanos. Trabajos más gratificantes, menos repetitivos, menos duros.

La población siempre ha ido creciendo (en términos históricos), por lo que las personas necesitan trabajo, pese a que sustituyamos algunos empleos mediante máquinas.

En resumidas cuentas: la innovación deriva en una mayor productividad, menos empleos “viejos” y muchos nuevos. A menudo, mejores empleos.

En general, esto ha sido así siempre. La calidad de vida de nuestra especie no ha hecho más que mejorar gracias a la automatización. Hay una clara progresión histórica.

¿Qué es diferente ahora?

Durante el periodo más largo de nuestra historia, hemos trabajado en la agricultura. Con la revolución industrial, cambiamos a trabajos de producción. Con la expansión de la automatización, los humanos hemos pasado a trabajar sobretodo en servicios. Hace tan sólo unos momentos en la historia de la humanidad, llegó la era de la información. De repente, las reglas eran diferentes.

El problema que vamos a ver en detalle a continuación es que nuestros empleos están siendo tomados por máquinas mucho más rápido que en el pasado.

Un ritmo de crecimiento al que no conseguimos adaptarnos

Mientras nuevas empresas digitales aparecen, éstas crean menos y menos empleos nuevos. La imagen de arriba es muy visual:

• En 1979, General Motors empleó a más de 800 mil trabajadores y obtuvo alrededor de 11 mil millones de dólares de ingresos.
• En 2012 Google ganó alrededor de 14 mil millones de dólares, pero tan solo empleó a 58 mil personas.

Misma riqueza, generada con 14 veces menos de trabajadores.

Las viejas industrias se están quedando atrás. El ejemplo del sector de la automoción es claro. Cuando las compañías de automóviles tomaron peso hace unos 100 años, crearon industrias enormes a su alrededor. Los coches transformaron nuestra estilo de vida, nuestra infraestructura y nuestras ciudades. Millones de personas encontraron trabajos relacionados directa o indirectamente con esta industria: talleres, gasolineras, fábricas, diseñadores, ingenieros, empresas de alquiler, hoteles de carretera, ingeniería civil…

Hoy en día, en cambio, la industria del automóvil no crea tantos empleos como lo solía hacer. Los nuevos vehículos eléctricos son geniales, por ejemplo, pero no van a crear millones de empleos nuevos.

Miremos entonces en otro sector más actual como es el de Internet.

Algunos expertos en tecnología argumentan que Internet es una innovación similar a la electricidad. Si seguimos esta analogía, vemos cómo la innovación moderna difiere de la antigua. Internet ha creado nuevas industrias, pero éstas no están creando suficientes empleos para mantenerse a la par con el crecimiento poblacional, o para compensar las industrias que Internet está sustituyendo.

 

Otro ejemplo:

• En su cúspide como compañía en 2004, Blockbuster tenía 84 mil empleados, con 6 mil millones de dólares en ingresos.
• En 2016, Netflix tenía 4.500 empleados, con 9 mil millones en ingresos.

La diferencia entre antes y ahora es inmensa.

La innovación en la Era Digital no está creando suficientes nuevos empleos. Estos ejemplos anteriores no están teniendo como consecuencia la creación de empleos de mayor calidad.

Esto ya puede ser es malo en sí mismo, pero además una nueva ola de automatización y una nueva generación de máquina inteligentess están tomando el control lentamente de ciertos trabajadores que no se consiguen adaptar al cambio.

IA: Un nuevo tipo de máquina

El progreso humano está basado en la división del trabajo. Según hemos avanzado en la historia, nuestros trabajos se han vuelto más y más especializados. Mientras que nuestras máquinas más inteligentes son malas haciendo trabajos complicados, son extremadamente buenas haciendo tareas predefinidas y predecibles: colocar un tornillo, cortar una chapa, amasar, golpear un objeto, moverse del punto A al punto B…

Esto es lo que está acabando con con los trabajos humanos y físicos en fábricas, lo cual es muy positivo pues son trabajos poco enriquecedores, como ya explicamos en este artículo.

Pero analicemos cualquier otro tipo de trabajo, por muy complejo que éste sea. En realidad es muy común que sólo se trate de un conjunto de tareas definidas y predecibles, una tras otra. Las máquinas están a punto de volverse tan buenas en descomponer tareas complejas a tareas más predecibles, que para muchas personas no habrá ningún espacio para especializarse. Estamos al borde de que mucha gente pierda su competencia laboral.

Las maquinas digitales pueden usan el aprendizaje automático (machine learning), lo que les permite adquirir información y habilidades repitiendo tareas y analizando datos. Esto las hace mejorar en una tarea a través de las relaciones que descubren ellas mismas. Las máquinas aprenden de sí mismas. Y esto lo cambia todo.

Por ejemplo, Amazon muestra a una IA todas las cosas que compraste online, y lentamente ésta va “aprendiendo” qué cosas recomendarte para que compres otras cosas que cuadren bien con tus gustos.

Vale. Los robots pueden sustituir unos trabajos, pero siempre se necesitará gente para programarlos y mantenerlos, creándose nuevos empleos, ¿no?

El aprendizaje automático está ahora despegando, pues en los últimos años los humanos hemos estado recolectando muchos datos acerca de casi todo. Comportamientos, patrones del clima, registros médicos, sistemas de comunicación, datos de viajes, datos sobre lo que hacemos en el trabajo, nuestros gustos, nuestros movimientos… Lo que hemos creado por accidente es una enorme librería de información que las máquinas pueden usar para aprender a hacer nuestros trabajos tal y como los hacemos ahora. Van a aprender a hacerlos igual y luego los harán mejor.

Estas máquinas digitales podrían ser la mayor fuente de desempleo conocida si no conseguimos ayudar a las personas a evolucionar. Los trabajadores que no se adapten al cambio pueden ser replicados instantáneamente y sin apenas coste por su homólogo digital. Sí que habrá necesidad de programadores, de expertos en IA, gente que realice todo tipo de desarrollos y servicios en torno a estas máquinas. El problema, es que hay serias dudas de que seamos capaces de crear nuevos servicios “humanos” antes de que las máquinas sepan hacerlos también. Por ejemplo, Google ya tiene una IA que diseña y crea otras IAs.

Existe mucha gente sin capacidad de re-inventarse. Por eso Puentes Digitales lucha por ayudar a la gente en esta transición.

Y es que además, la IA tiene la habilidad de mejorar rápido. Muy, muy rápido.

¿Cómo de rápido?

Existen ejemplos actuales en el mundo real que nos dan una cierta idea.

Una compañía de San Francisco ofrece un software de gestión de proyectos para grandes compañías que persigue eliminar posiciones de gestión intermedias. Cuando se le contrata para un nuevo proyecto, el software primero estudia qué trabajos pueden ser automatizados y precisamente dónde necesita humanos profesionales. Después, ayuda a seleccionar un equipo de trabajadores independientes por Internet (freelancers).  El software entonces distribuye tareas a estos nuevos humanos y controla la calidad del trabajo rastreando el rendimiento individual por medio de KPIs hasta que el proyecto se completa.

Bueno, podríais pensar que no suena tan malo, ¿verdad? Mientras la máquina está sustituyendo un trabajo, genera empleo para otros trabajadores independientes, por lo que sólo cambia la manera de trabajar ¿no es así?

Pues… lo cierto es que mientras los freelancers completan sus tareas, algoritmos de aprendizaje rastrean y reúnen datos masivos sobre su trabajo de forma continua. Los trabajadores están enseñando a una maquina para ser reemplazados.

Es sólo un ejemplo de muchos. Ya existen máquinas y programas volviéndose igualmente o mejor que los humanos en todo tipo de campos, desde farmacéuticos a analistas, desde periodistas a radiólogos, desde cajeros de supermercados hasta bancos completos.

Seguro que aún así, se están creando más empleos, es oferta y demanda, ¿no?

Los trabajos no van a desaparecer de un día para otro. Pero la problemática es que cada vez menos humanos tienen capacidades superiores a los trabajadores virtuales. La población mundial sigue creciendo, así que necesitamos generar nuevos trabajos constantemente. En el pasado hemos resuelto esto a través de la innovación tecnológica, pero desde 1973 la generación de nuevos trabajos ha estado ralentizándose.

La primera década del siglo XXI fue la primera en la historia de los EEUU donde la cantidad total de empleos no creció. Y no se debe sólo a la crisis financiera, es una tendencia que viene de mucho más atrás. En 1998 los trabajadores estadounidenses trabajaron por un total de 194 mil millones de horas. Pero en 2013 la cantidad de horas trabajadas seguía siendo 194 mil millones de horas.

Lo que esto significa es que, a pesar de que la productividad ha crecido drásticamente (como hemos visto en ejemplos anteriores), miles de nuevos negocios abrieron y la población de EEUU aumento en más de 40 millones de personas, aún con todo ello, no hubo ningún crecimiento en el número total de horas trabajadas en 15 años.

Al mismo tiempo, los salarios de nuevos graduados universitarios han estando bajando durante la ultima década, algo que también hemos sufrido en Europa. Y hasta un 40% de los nuevos graduados acaban trabajando en empleos que no requieren ningún título académico. La suma de todos estos síntomas es muy preocupante.

La productividad se esta separando del labor humano. En vez de crear empleos de mejor calidad, tenemos el peligro de degradar la calidad del trabajo humano. Aquellas personas que no sepan ser mejores que las máquinas, van a tener un problema.

La naturaleza de la innovación tecnológica en la era de la información es distinta a la del pasado. Parece que de verdad la automatización es distinta esta vez. Ahora las maquinas pueden realmente sustituir empleos a mayor ritmo que los nuevos que somos capaces de generar.

Por otro lado, nuestra economía está basadas en una premisa fundamental: las personas consumen. Pero si cada vez menos personas tienen un trabajo decente, ¿quién tendrá la capacidad económica de suplir todo el consumo que necesita nuestro sistema?

Estamos produciendo cada vez más barato, lo cual es magnífico, pero corremos el riesgo de que pocas personas puedan realmente comprar todas las cosas y servicios que generamos (nosotros más las máquinas). No queremos un futuro en el que una pequeña minoría sea dueña de las maquinas y del consumo.

Siempre hay esperanza

Pese a los mensajes de alarma anteriores, la Era Digital moderna podría ser una gran oportunidad para cambiar la sociedad humana y reducir la pobreza y desigualdad. Podríamos aprovechar la situación de productividad extrema para que los humanos se dediquen a otros menesteres. Uno de estos conceptos es el de la Renta Básica Universal.

Tenemos que pensar a lo grande y rápido. Debemos juntar a expertos tecnológicos, sociales, líderes y gobernantes para dar una respuesta globalizada.

Una cosa es segura. Las maquinas no nos van a esperar. Las máquinas ya están trabajando entre nosotros.

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Fuente: Kurzgesagt – In a Nutshell

Proyectos como estos de Kurzgesagt no serian posibles sin el apoyo de la gente. Si queréis ayudarles, entrad en patreon.com.

basamos mucho de este video en dos buenos libros

“El Auge de los Robots” y “La Segunda Era de las Maquinas”