Nos ense√Īan desde peque√Īos que uno de los pilares sobre los que forjar nuestro sistema de creencias y nuestro propio car√°cter es el trabajo. Ocurre que si los analistas est√°n en lo cierto, muy pocos de esos trabajos est√°n a salvo de lo que viene. ¬ŅC√≥mo vamos a sobrevivir al alzamiento de las m√°quinas?

Es posible que en una d√©cada, quiz√°s dos, la Wikipedia a√Īada a creaciones como Deep Blue o Watson de IBM la categor√≠a 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 tecnol√≥gico, un avance evolutivo hacia el futuro.

Pero lo que antes era asombro, quiz√°s ma√Īana sea miedo. Lo que antes era una an√©cdota de esos locos cient√≠ficos e ingenieros, ahora puede ser un peque√Īo problema. Lo que antes ve√≠amos con una sonrisa de cierta de satisfacci√≥n por el avance de tu propia especie, ahora se torna en ce√Īo fruncido. ¬ŅEn qu√© 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 ocurri√≥ en el 2004 pero unos a√Īos antes IBM ya hab√≠a demostrado que las m√°quinas pod√≠an vencer a un gran ‚Äúintelecto‚ÄĚ humano. Deep Blue hab√≠a logrado derrotar a Kasparov y aquello fue el primer desaf√≠o velado contra nuestra actual forma de vida. Sin duda fue una haza√Īa pero para Lickel hab√≠a algo de ‚Äútrampa‚ÄĚ. Si bien aquellas partidas de ajedrez fueron un avance enorme en lo que se refiere a la IA, tambi√©n lo era que el ajedrez es un juego de reglas muy definidas.

Jeopardy! en cambio no. El car√°cter abierto de cada pregunta hac√≠a de aquel desaf√≠o, a priori menor, el no va m√°s para una m√°quina. En 2006 IBM se puso manos a la obra en la tit√°nica tarea de construir a un campe√≥n automatizado del concurso, un trabajo complicado para el sistema de n√ļcleos 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 pod√≠a cargar con toda la informaci√≥n de la Wikipedia, pero para empezar a buscar en esa enorme base de datos deb√≠a recorrer decenas de algoritmos complicados, un an√°lisis sint√°ctico y sem√°ntico que a su vez daba cientos de hip√≥tesis que deb√≠an resolverse. Un a√Īo despu√©s de comenzar el proyecto la computadora pod√≠a generar respuestas, pero lo hac√≠a en horas, respuestas que Ken Jennings resolv√≠a en un instante.

A los tres a√Īos el hardware de Watson se hab√≠a actualizado benefici√°ndose de algoritmos que le permit√≠an aprender de sus propios errores, ahora era m√°s ‚Äúlisto‚ÄĚ, capaz de ofrecer an√°lisis 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 a√Īo 2008 la mayor√≠a ve√≠amos con entusiasmo otro avance que no dejaba de ser una nueva y velada amenaza contra nuestra forma de vida actual. IBM acord√≥ con los productores de Jeopardy! un desaf√≠o entre Watson y dos de los concursantes m√°s 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 est√°n en juego miles de millones de d√≥lares, qu√© ser√° m√°s eficiente en ese futuro automatizado: ¬Ņcontratar 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 se√Īalaba como nunca antes lo que podr√≠a ocurrir de aqu√≠ a 20 a√Īos m√°ximo. Los investigadores de Oxford Carl Frey y Michael Osborne publican The Future of Employment: How susceptible are Jobs to automation.

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 investigaci√≥n se llev√≥ a cabo utilizando datos detallados de la base de datos de empleo en Estados Unidos se√Īalando que el 47% de los empleados del pa√≠s estaban en riesgo debido a la informatizaci√≥n. Seg√ļn describ√≠a el estudio:

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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.

Un a√Īo despu√©s, en el 2014, Deloitte pide a los acad√©micos que retomen el trabajo para extrapolarlo al horizonte del Reino Unido. El resultado, seg√ļn Frey y Osborne, es que ‚Äúel 35% de los puestos de trabajo actuales en el Reino Unido est√°n en alto riesgo durante los pr√≥ximos 10 o 20 a√Īos‚ÄĚ.

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Ese mismo a√Īo Boston Consulting Group preve√≠a en un estudio que para el 2025 hasta un cuarto de los puestos de trabajo ser√°n reemplazados por software inteligente o por robots. El a√Īo pasado un nuevo estudio, esta vez del banco ING-DIBa con sede en Fr√°ncfort, predec√≠a que en tan s√≥lo dos d√©cadas las m√°quinas habr√°n reemplazado 18 millones de empleos en Alemania. En n√ļmeros vendr√≠a a significar que el 59% de los actuales puestos ser√≠an de los robots (y por si no ha quedado claro, estamos hablando de Alemania).

As√≠ que con semejante escenario s√≥lo cabe preguntarse por el tiempo que nos queda por disfrutar de nuestro trabajo. Y es aqu√≠ donde la pel√≠cula comienza a tomar tintes realmente escalofriantes. ¬ŅEl futuro?

En 2013 China ya lo ten√≠a tan claro como para comprar a trav√©s de sus empresas m√°s de 30 mil robots (el doble al a√Īo siguiente) para realizar diversos trabajos que antes eran de uso exclusivo del hombre, un pa√≠s que desde ese mismo 2013 se convirti√≥ en el primer mercado mundial de robots industriales y tecnol√≥gicos del planeta.

Así que quizás debamos hablar en presente.

¬ŅCu√°nto 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 compa√Īero Carlos expon√≠a de manera brillante en una charla TED lo que voy a contar ahora. Bajo el t√≠tulo de ‚ÄúCuando el otro candidato es un robot‚ÄĚ explicaba el peligroso cambio que ya no se advierte en a√Īos, sino ahora.

Y es que salvo alguna excepci√≥n, la gran mayor√≠a de nosotros deber√≠a hacerse en alg√ļn momento la pregunta: ¬Ņpodr√≠a un robot o una m√°quina hacer el trabajo mejor que yo? Y la pregunta aborda a todos los estratos y empleos, empezando por los medios de comunicaci√≥n.

Quiz√° no ahora, pero en unos a√Īos y sin que el lector se de cuenta, un medio de comunicaci√≥n puede llevar a cabo con suma sencillez la elaboraci√≥n de una larga pieza a trav√©s de algoritmos. De hecho AP ya ha coqueteado con proyectos de bots capaces de elaborar una noticia deportiva. Y ah√≠ est√°n los desarrollos como Narrative Science, una plataforma de IA capaz de analizar grandes vol√ļmenes de datos de cientos de fuentes para luego generar narrativas escritas.

Lo hace a trav√©s de la plataforma Quill y Forbes lo lleva probando un a√Īo en su web. De hecho el fundador del sistema, Kristian Hammond, cree que en 5 a√Īos ser√° capaz de escribir un premio Pulitzer de periodismo y que en 15 a√Īos las m√°quinas escribir√°n el 90% de las noticias. ¬ŅY los periodistas?

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Seg√ļn Hammond esto no significa que el 90% perder√°n su empleo, simplemente pasar√°n a expandir sus funciones y ampliar su alcance, aquellas noticias a partir de datos ser√°n de las m√°quinas, y las ambiguas abiertas a la interpretaci√≥n, de los periodistas.

M√°quina para hacer hamburguesas sin humanos. Momentum Machines.

Si hablamos del sector de transporte s√≠ parece estar m√°s claro. Los coches aut√≥nomos han dejado de ser una cosa del futuro y compa√Ī√≠as como Uber o Google ya han probado las suficientes veces un modelo al que s√≥lo le falta la aprobaci√≥n de las leyes, de una regulaci√≥n mundial. Y es cuesti√≥n de tiempo que esos cambios legislativos lleguen, aunque no se produzcan de un d√≠a para otro.

Esta semana sal√≠a un informe de la Casa Blanca donde la oficina presidencial aseguraba que es un hecho que los transportistas y taxistas perder√°n sus trabajos en poco tiempo. El informe dice que los primeros afectados ser√°n los repartidores y conductores de camiones (en Wired hablan sobre la eficiencia que resultar√° de este profundo cambio) y que entre el 80% y el 100% de los transportistas perder√°n su trabajo por culpa de esta automatizaci√≥n durante los pr√≥ximos a√Īos. Dicho de otra forma, m√°s de un mill√≥n y medio de personas en Estados Unidos est√°n marcadas en rojo. Y estamos hablando tan s√≥lo de un sector.

El viernes de esta semana Futurist Speaker publicaba una lista de nada menos que 73 empleos que se perder√°n en los pr√≥ximos a√Īos con la llegada de los veh√≠culos aut√≥nomo, y es muy probable que se queden cortos.

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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.

No s√≥lo eso, hay hospitales (como la Universidad de California) que ya tienen plantilla formada por robots como asistentes de quir√≥fano o enfermer√≠a. IA que lleva un tiempo ayudando a los doctores a realizar cirug√≠as cada vez m√°s perfectas. Un ejemplo: en un espacio donde la velocidad es un factor crucial para el √©xito o el fracaso, las m√°quinas son capaces de coser los vasos sangu√≠neos que conectan los ri√Īones del donante, y lo hacen m√°s r√°pido que el ser humano.

Por no hablar de los trabajadores en f√°bricas. Como dec√≠amos un poco m√°s arriba, en China llevan unos a√Īos construyendo robots que sustituir√°n la mano de obra humana. En Dongguan est√°n construyendo la primera f√°brica donde s√≥lo existir√°n robots. En palabras de la junto directiva de la f√°brica, ‚Äúse trata de reducir la mano de obra humana actual en un 90%‚ÄĚ. Y es que en muy poco tiempo dejaremos de o√≠r hablar de las condiciones de trabajo de espacios como Foxconn. Porque todos ser√°n m√°quinas.

Jap√≥n por ejemplo ya cuenta con su propio hotel (el Henn-na) con personal integrado por robots e incluso trabajos como el de barman detr√°s de la barra de un bar dejar√°n de ser una opci√≥n en alg√ļn momento si atendemos al √ļltimo invento del MIT. Una m√°quina que ha adoptado el crucero de lujo de Royal Caribbean (el Anthem of the Seas), nada m√°s y nada menos que una barra rob√≥tica donde las bebidas se piden a trav√©s de tablets y el brazo rob√≥tico es capaz de mezclar c√≥cteles y verterlo en un vaso listos para su consumici√≥n.

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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, ¬Ņqu√© 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.

As√≠ que podr√≠amos pensar que con la llegada de Watson y similares el status quo volver√° a equilibrarnos readmiti√©ndonos en otras labores mientras la econom√≠a global contin√ļa su curso. Pero si no es as√≠ y muchos futur√≥logos est√°n en lo cierto, entonces podr√≠amos estar ante una interrupci√≥n econ√≥mica de una escala sin precedentes. Una aut√©ntica bomba social.

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Es posible entonces, como se√Īalaba mi compa√Īero 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 m√°quinas es precisamente nuestra condici√≥n inherente: la humanidad.

Dec√≠a Martin Ford en su libro Rise of the Robots que todos los caminos conducen al desempleo masivo y colapso econ√≥mico a menos que hagamos algo radical para cambiarlo. Ford (y Elon Musk recientemente) recomendaba ante ese escenario un salario b√°sico, un ingreso garantizado para todos como √ļnica v√≠a para la existencia. Una idea que no parece que sea una posibilidad viable a d√≠a 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.

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