Nos enseñan desde pequeños que uno de los pilares sobre los que forjar nuestro sistema de creencias y nuestro propio carácter es el trabajo. Ocurre que si los analistas están en lo cierto, muy pocos de esos trabajos están a salvo de lo que viene. ¿Cómo vamos a sobrevivir al alzamiento de las máquinas?

Es posible que en una década, quizás dos, la Wikipedia añada a creaciones como Deep Blue o Watson de IBM la categoría de pioneras de un movimiento de cambio profundo en nuestra sociedad. Cuando hoy hablamos de ambos desarrollos lo hacemos desde el asombro y el convencimiento de que hemos dado un gran salto tecnológico, un avance evolutivo hacia el futuro.

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Pero lo que antes era asombro, quizás mañana sea miedo. Lo que antes era una anécdota de esos locos científicos e ingenieros, ahora puede ser un pequeño problema. Lo que antes veíamos con una sonrisa de cierta de satisfacción por el avance de tu propia especie, ahora se torna en ceño fruncido. ¿En qué punto estamos?

Elemental, querido Watson

Watson avatar. IBM

Dicen que fue en la típica reunión de altos directivos cuando el ejecutivo Charles Lickel se dio cuenta de algo. En un momento y mientras cenaba, el tipo se queda a solas. El resto de los comensales se habían desplazado a la barra para ver en la tele el concurso Jeopardy!, querían ver al invencible, al tipo más listo en la historia del juego, un tal Ken Jennings.

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Esto ocurrió en el 2004 pero unos años antes IBM ya había demostrado que las máquinas podían vencer a un gran “intelecto” humano. Deep Blue había logrado derrotar a Kasparov y aquello fue el primer desafío velado contra nuestra actual forma de vida. Sin duda fue una hazaña pero para Lickel había algo de “trampa”. Si bien aquellas partidas de ajedrez fueron un avance enorme en lo que se refiere a la IA, también lo era que el ajedrez es un juego de reglas muy definidas.

Jeopardy! en cambio no. El carácter abierto de cada pregunta hacía de aquel desafío, a priori menor, el no va más para una máquina. En 2006 IBM se puso manos a la obra en la titánica tarea de construir a un campeón automatizado del concurso, un trabajo complicado para el sistema de núcleos de procesamiento de Deep Blue donde entraba en juego el contexto del propio lenguaje. Fue un desarrollo lento, de continuo ensayo y error, de constantes actualizaciones de software.

La arquitectura de alto nivel empleada por la tecnología DeepQA, que IBM utilizó específicamente para Watson. Wikimedia Commons

Un ejemplo: Watson podía cargar con toda la información de la Wikipedia, pero para empezar a buscar en esa enorme base de datos debía recorrer decenas de algoritmos complicados, un análisis sintáctico y semántico que a su vez daba cientos de hipótesis que debían resolverse. Un año después de comenzar el proyecto la computadora podía generar respuestas, pero lo hacía en horas, respuestas que Ken Jennings resolvía en un instante.

A los tres años el hardware de Watson se había actualizado beneficiándose de algoritmos que le permitían aprender de sus propios errores, ahora era más “listo”, capaz de ofrecer análisis sobre las preguntas y juzgar la calidad de las respuestas. Si bien los primeras pruebas contra concursantes de Jeopardy! no fueron del todo satisfactorias, el equipo de desarrollo estaba por el buen camino.

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En el año 2008 la mayoría veíamos con entusiasmo otro avance que no dejaba de ser una nueva y velada amenaza contra nuestra forma de vida actual. IBM acordó con los productores de Jeopardy! un desafío entre Watson y dos de los concursantes más legendarios, Brad Ruttler y el propio Ken Jenning.

Watson ganó el 65% de los partidos.

El resultado, más allá del increíble avance conseguido, deslizaba una idea espeluznante si se quiere. De alguna forma, el hasta aquel entonces ídolo y maestro del juego, Ken Jenning, se había convertido en la primera persona en ser despedida de su trabajo por una máquina que lo hacía mejor que él.

Aquello suponía una pica más en las aspiraciones de IBM. Si la máquina es capaz de hacer frente al desorden y la complejidad de un idioma como el inglés, en el futuro podría transformar el mundo tecnológico, lo que inevitablemente tocaría al resto de capas de la sociedad. Y IBM no está sola: Google, Amazon o Microsoft andan en la misma carrera por dominar esta era de las máquinas.

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Ahora pensemos en lo siguiente. Para todas estas empresas involucradas en los desarrollos donde están en juego miles de millones de dólares, qué será más eficiente en ese futuro automatizado: ¿contratar una forma de vida a menudo desordenada y que suele venir con fallos de software y cada uno con su propia complejidad y variables (nosotros) o un simple ajuste de software que puede hacer el mismo trabajo sin errores?

La automatización del planeta

Línea de ensamblaje en Tesla Motor. Steve Jurvetson

En septiembre del 2013 un estudio señalaba como nunca antes lo que podría ocurrir de aquí a 20 años máximo. Los investigadores de Oxford Carl Frey y Michael Osborne publican The Future of Employment: How susceptible are Jobs to automation.

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En el mismo los académicos calcularon la cercanía que se da para la automatización en cada trabajo basado en nueve habilidades claves necesarias para realizarla: la percepción social, la negociación, la persuasión, la asistencia y el cuidado de otros, la originalidad, las artes plásticas, la destreza, la destreza manual y la necesidad de trabajar en un espacio de trabajo reducido.

La investigación se llevó a cabo utilizando datos detallados de la base de datos de empleo en Estados Unidos señalando que el 47% de los empleados del país estaban en riesgo debido a la informatización. Según describía el estudio:

En nuestras estimaciones, alrededor del 47% del empleo total en los Estados Unidos se encuentra en la categoría de alto riesgo. Nos referimos a éstos como aquellos trabajos que esperamos puedan ser automatizados relativamente pronto, tal vez durante la próxima década o dos.

Frey y Osborne examinaron los avances y las mejoras en el ámbito de la robótica, machine learning e inteligencia artificial para averiguar los trabajos que se encuentran en riesgo de ser asumidos por un algoritmo informático. Los autores, más que catastróficos, son realistas en el sentido de que explican cómo la automatización desplazará a la gente de sus trabajos. Hacia dónde y cómo es quizá la gran pregunta.

Museo de la ciencia (Londres). Getty

El trabajo de los investigadores supuso una catarata de titulares sombríos en los medios de comunicación. De repente la tecnología ya no era nuestro aliada y el futuro pintaba terrorífico marcado por la toma de nuestros puestos de trabajo por parte de las máquinas.

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Un año después, en el 2014, Deloitte pide a los académicos que retomen el trabajo para extrapolarlo al horizonte del Reino Unido. El resultado, según Frey y Osborne, es que “el 35% de los puestos de trabajo actuales en el Reino Unido están en alto riesgo durante los próximos 10 o 20 años”.

Ese mismo año Boston Consulting Group preveía en un estudio que para el 2025 hasta un cuarto de los puestos de trabajo serán reemplazados por software inteligente o por robots. El año pasado un nuevo estudio, esta vez del banco ING-DIBa con sede en Fráncfort, predecía que en tan sólo dos décadas las máquinas habrán reemplazado 18 millones de empleos en Alemania. En números vendría a significar que el 59% de los actuales puestos serían de los robots (y por si no ha quedado claro, estamos hablando de Alemania).

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Así que con semejante escenario sólo cabe preguntarse por el tiempo que nos queda por disfrutar de nuestro trabajo. Y es aquí donde la película comienza a tomar tintes realmente escalofriantes. ¿El futuro?

En 2013 China ya lo tenía tan claro como para comprar a través de sus empresas más de 30 mil robots (el doble al año siguiente) para realizar diversos trabajos que antes eran de uso exclusivo del hombre, un país que desde ese mismo 2013 se convirtió en el primer mercado mundial de robots industriales y tecnológicos del planeta.

Así que quizás debamos hablar en presente.

¿Cuánto tiempo nos queda?

Clip from A Robot Walks Into a Bar

Para un país tan industrializado como Alemania, tener a Baxter es un paso lógico. Un trabajador tremendamente eficiente para las áreas de control de calidad capaz de mejorar y potenciar sus habilidades con el aprendizaje diario. No llega tarde, rinde todos los días al máximo, no tiene vacaciones… por no tener, no tiene ni sueldo ni seguridad social. Porque Baxter es un trabajador, pero no es humano. Baxter es un robot.

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Hace unas semanas mi compañero Carlos exponía de manera brillante en una charla TED lo que voy a contar ahora. Bajo el título de “Cuando el otro candidato es un robot” explicaba el peligroso cambio que ya no se advierte en años, sino ahora.

Y es que salvo alguna excepción, la gran mayoría de nosotros debería hacerse en algún momento la pregunta: ¿podría un robot o una máquina hacer el trabajo mejor que yo? Y la pregunta aborda a todos los estratos y empleos, empezando por los medios de comunicación.

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Quizá no ahora, pero en unos años y sin que el lector se de cuenta, un medio de comunicación puede llevar a cabo con suma sencillez la elaboración de una larga pieza a través de algoritmos. De hecho AP ya ha coqueteado con proyectos de bots capaces de elaborar una noticia deportiva. Y ahí están los desarrollos como Narrative Science, una plataforma de IA capaz de analizar grandes volúmenes de datos de cientos de fuentes para luego generar narrativas escritas.

Lo hace a través de la plataforma Quill y Forbes lo lleva probando un año en su web. De hecho el fundador del sistema, Kristian Hammond, cree que en 5 años será capaz de escribir un premio Pulitzer de periodismo y que en 15 años las máquinas escribirán el 90% de las noticias. ¿Y los periodistas?

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Según Hammond esto no significa que el 90% perderán su empleo, simplemente pasarán a expandir sus funciones y ampliar su alcance, aquellas noticias a partir de datos serán de las máquinas, y las ambiguas abiertas a la interpretación, de los periodistas.

Máquina para hacer hamburguesas sin humanos. Momentum Machines.

Si hablamos del sector de transporte sí parece estar más claro. Los coches autónomos han dejado de ser una cosa del futuro y compañías como Uber o Google ya han probado las suficientes veces un modelo al que sólo le falta la aprobación de las leyes, de una regulación mundial. Y es cuestión de tiempo que esos cambios legislativos lleguen, aunque no se produzcan de un día para otro.

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Esta semana salía un informe de la Casa Blanca donde la oficina presidencial aseguraba que es un hecho que los transportistas y taxistas perderán sus trabajos en poco tiempo. El informe dice que los primeros afectados serán los repartidores y conductores de camiones (en Wired hablan sobre la eficiencia que resultará de este profundo cambio) y que entre el 80% y el 100% de los transportistas perderán su trabajo por culpa de esta automatización durante los próximos años. Dicho de otra forma, más de un millón y medio de personas en Estados Unidos están marcadas en rojo. Y estamos hablando tan sólo de un sector.

El viernes de esta semana Futurist Speaker publicaba una lista de nada menos que 73 empleos que se perderán en los próximos años con la llegada de los vehículos autónomo, y es muy probable que se queden cortos.

En medicina se nos hace difícil pensar que una máquina pueda sustituir a un médico, pero lo cierto es que el mismo Watson de IBM ya está trabajando con docenas de hospitales en Estados Unidos para ayudar a los médicos a elegir el mejor tratamiento para cada paciente (por ahora para tipos de cáncer). Una labor donde se aprovecha su potencia de cálculo para generar la mejor opción como método paliativo.

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No sólo eso, hay hospitales (como la Universidad de California) que ya tienen plantilla formada por robots como asistentes de quirófano o enfermería. IA que lleva un tiempo ayudando a los doctores a realizar cirugías cada vez más perfectas. Un ejemplo: en un espacio donde la velocidad es un factor crucial para el éxito o el fracaso, las máquinas son capaces de coser los vasos sanguíneos que conectan los riñones del donante, y lo hacen más rápido que el ser humano.

Por no hablar de los trabajadores en fábricas. Como decíamos un poco más arriba, en China llevan unos años construyendo robots que sustituirán la mano de obra humana. En Dongguan están construyendo la primera fábrica donde sólo existirán robots. En palabras de la junto directiva de la fábrica, “se trata de reducir la mano de obra humana actual en un 90%”. Y es que en muy poco tiempo dejaremos de oír hablar de las condiciones de trabajo de espacios como Foxconn. Porque todos serán máquinas.

Japón por ejemplo ya cuenta con su propio hotel (el Henn-na) con personal integrado por robots e incluso trabajos como el de barman detrás de la barra de un bar dejarán de ser una opción en algún momento si atendemos al último invento del MIT. Una máquina que ha adoptado el crucero de lujo de Royal Caribbean (el Anthem of the Seas), nada más y nada menos que una barra robótica donde las bebidas se piden a través de tablets y el brazo robótico es capaz de mezclar cócteles y verterlo en un vaso listos para su consumición.

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La lista de trabajos en peligro no se queda ahí: recepcionistas, mensajería, abogados, ejército, limpieza, cocineros, profesores… todos oficios y trabajos que ya tienen una réplica en forma de IA... y que funcionan actualmente en mayor o menor medida.

Entonces, ¿qué hacemos cuando nuestras habilidades excedan los requerimientos?

El alzamiento de los humanos

Human-robot. Pixabay

Aunque utópico por los tiempos que vivimos, quizás acabemos siendo los nuevos luditas ante el inexorable avance de las máquinas. Si nos fijamos en la historia, el hombre siempre ha sido capaz de reinventarse ante la llegada de un nuevo actor, incluso antes de la revolución industrial. Desde ese punto de vista, cada desplazamiento por la aparición de una nueva tecnología generaba nuevos puestos de trabajo adaptados a los tiempos, se terminaba un empleo pero aparecía otro.

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Así que podríamos pensar que con la llegada de Watson y similares el status quo volverá a equilibrarnos readmitiéndonos en otras labores mientras la economía global continúa su curso. Pero si no es así y muchos futurólogos están en lo cierto, entonces podríamos estar ante una interrupción económica de una escala sin precedentes. Una auténtica bomba social.

Es posible entonces, como señalaba mi compañero Carlos, que lo que tengamos que hacer es volver al principio para volver a ser imprescindibles, dejar de actuar como los robots y demostrar (otra vez) que lo que nos diferencia de las máquinas es precisamente nuestra condición inherente: la humanidad.

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Decía Martin Ford en su libro Rise of the Robots que todos los caminos conducen al desempleo masivo y colapso económico a menos que hagamos algo radical para cambiarlo. Ford (y Elon Musk recientemente) recomendaba ante ese escenario un salario básico, un ingreso garantizado para todos como única vía para la existencia. Una idea que no parece que sea una posibilidad viable a día de hoy.

Sea como fuere, si los seres humanos hemos sido capaces de vivir con la gran paradoja del trabajo, esa que dice que la gran mayoría odia lo que hace en su puesto diariamente pero que se sienten más miserables sin hacer algo, es posible que podamos convivir bajo un nuevo mantra. Uno donde el trabajo ya no sea el pilar para tener una vida plena y donde podríamos, quizás, dedicarnos a pensar, divagar o incluso vivir todo el día en la playa sin hacer nada.

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De ser así, espero que Watson se dedique a servirnos amablemente todos los cocteles de la carta.