Ai: ¿el último creador de empleo?

Durante las últimas décadas (al menos), hemos escuchado sobre la amenaza inminente del desempleo tecnológico: la adquisición de empleos humanos por automatización. Pero en estos días, parece especialmente inminente. Caso en cuestión: cuando a principios de este año, el secretario del Tesoro, Steve Mnuchin, descartó la noción de que los robots dejaran a los humanos sin trabajo, la comunidad científica y tecnológica respondió con estadísticas y gráficos que criticaron esa evaluación.

La inteligencia artificial se está abriendo camino en un número cada vez mayor de dominios, anunciando una interrupción sin precedentes del panorama laboral. Y las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje automático, los componentes más destacados de la IA moderna, son prometedores o ofrecen un mejor rendimiento que los profesionales humanos. La revolución de la IA está llegando a un ritmo rápido, y es un buen momento para comenzar a preparar nuestra infraestructura educativa y económica para un futuro en el que los humanos se involucrarán cada vez menos en la realización de ciertos tipos de tareas.

"Claramente ahora, con las computadoras comenzando a ver, escuchar y leer, la automatización experimentará impulsos desconocidos", dice Alex Linden, vicepresidente de Investigación de Aprendizaje Automático de Gartner. "Esto todavía tiene que dar frutos. Muchos de los desarrollos recientes tomarán algunos años antes de que la automatización de materiales comience a suceder. Pero muchos dominios no manufactureros… correctores de pruebas, expertos en traducción automática, y ciertamente tienen que temer por los trabajos ".

Sin embargo, esta no es la imagen completa. Cada revolución industrial tiene que ver tanto con el desplazamiento y el ajuste de la fuerza laboral como con su reemplazo, y este nuevo ciclo no es una excepción. Pero la propagación de la inteligencia artificial también brindará nuevas oportunidades para poner en práctica la creatividad y la innovación humana.

Mayor demanda de talento tecnológico

"Lo que sí sabemos es que la inteligencia artificial será más efectiva a corto plazo para trabajos que se pueden dividir en una serie de rutinas, ya sea trabajo manual o tareas cognitivas", dice Joe Lobo, botmaster de la firma de inteligencia artificial Inbenta.. "Esto significa que los humanos podrán concentrarse en las tareas más creativas y, en consecuencia, más agradables".

"La tecnología nunca ha sido un destructor neto de empleos", dice Stuart Frankel, CEO de Narrative Science. "Mire casi todos los trabajos de tecnología que existen en cualquier empresa hoy en día. Ninguno de esos trabajos existía hace veinte años, y la mayoría de ellos probablemente ni siquiera existían hace diez años".

De hecho, por el momento, en lugar de ser una adquisición total de trabajos humanos por parte de robots, el problema es que hay muchos puestos de trabajo vacantes y no hay suficientes personas calificadas para ocuparlos. Con el aumento del negocio basado en datos, la demanda de talento tecnológico está aumentando en todos los ámbitos.

Por ejemplo, en 2016, el investigador de cibereconomía Cybersecurity Ventures informó que la tasa de desempleo en ciberseguridad era cero y que, de hecho, hay una escasez de más de un millón de expertos en todo el mundo. Áreas similares de empleo tecnológico, como el desarrollo de software y la ciencia de datos, no les está yendo mejor y están lidiando con su propia brecha de talento. La necesidad de más expertos en trabajos tecnológicos continuará creciendo a medida que la inteligencia artificial llegue a más dominios.

"Creo que los gobiernos deberían garantizar que la codificación se valore tanto como el inglés, las matemáticas y la ciencia, si queremos asegurarnos de que podemos maximizar este auge de oportunidades que la inteligencia artificial nos brindará", dice Lobo.

En los últimos años se han visto una serie de proyectos liderados por el gobierno, así como iniciativas del sector privado para ayudar a satisfacer la necesidad de talento tecnológico. El proyecto TechHire del ex presidente Barack Obama es un ejemplo: incluye una subvención de $ 100 millones destinada a allanar el camino para que más personas accedan a empleos tecnológicos, incluidos aquellos que no tienen certificaciones de educación superior.

También estamos viendo el desarrollo de cursos en línea abiertos masivos (MOOC) de instituciones como Coursera y Big Data University, educación gratuita en línea para habilidades técnicas que tienen una gran demanda. Los campos de entrenamiento de codificación, instituciones que enseñan a los solicitantes la programación de computadoras en un corto período de tiempo, también han aumentado en popularidad. Al mismo tiempo, compañías como AT&T están ayudando a sus empleados a adaptarse al futuro del empleo.

A medida que aumenta el ritmo del desarrollo de la inteligencia artificial, los requisitos de habilidad y experiencia cambiarán con la misma rapidez. Ni siquiera el desarrollo de software seguirá siendo el mismo en el futuro y pasará de la codificación a la formación de algoritmos de IA.

Una revolución en la interacción humano-computadora

Muchas de las personas que están perdiendo sus trabajos debido a la IA no tienen las habilidades y el conocimiento para ingresar a trabajos tecnológicos, y capacitarlos requiere un tiempo considerable. Afortunadamente, a este respecto, la inteligencia artificial puede ayudar a resolver un problema que podría ser en gran medida de su propia creación. AI ya promete revolucionar la educación de muchas maneras, incluida la personalización y optimización de la experiencia de aprendizaje. Esto significa que tomará menos tiempo aprender nuevas habilidades.

"Los humanos podrán volver a capacitarse en otras industrias más rápido que nunca, dándoles la máxima flexibilidad para reaccionar a los cambios en el mercado laboral", dice Lobo. "¿Por qué un camionero no puede pasar a una carrera de codificación en cuestión de meses?"

Donde la inteligencia artificial no puede suavizar la curva de aprendizaje, podrá desglosar la complejidad de las tareas y simplificarlas, permitiendo que más personas ingresen a trabajos que una vez requirieron años de educación y capacitación.

Un desarrollo notable es el Procesamiento y Generación del Lenguaje Natural (NLP / NLG), la rama de la inteligencia artificial que tiene que ver con la comprensión y la producción de guiones de lenguaje humano. NLP y NLG están redefiniendo la forma en que interactuamos con las computadoras, eliminando obstáculos y barreras para realizar tareas y haciéndonos mucho más eficientes en nuestros trabajos.

"NLG es una tecnología habilitadora y de aumento", dice Frankel de Narrative Science. "Cuando se combina con las habilidades humanas, NLG puede producir resultados que superan con creces lo que cualquiera de los grupos podría lograr solo. Creo que Excel es una gran analogía con NLG. Cuando Lotus 123 y Excel salieron por primera vez, hubo muchas predicciones nefastas sobre el futuro de contadores y analistas financieros, pero rápidamente aprendimos que estas herramientas no iban a reemplazar a los analistas. De hecho, los analistas se convirtieron en súper analistas y las empresas comenzaron a contratarlos en masa. Lo mismo está sucediendo con NLG ".

Narrative Science integra NLG en plataformas de inteligencia empresarial (BI) para proporcionar a los usuarios Narrativas inteligentes, comunicaciones perspicaces y conversacionales repletas de información relevante para el público que brindan una transparencia total sobre cómo se toman las decisiones analíticas. La tecnología, explica Frankel, está ayudando a que un grupo más amplio de personas pueda hacer su trabajo sin requerir un conjunto especializado de habilidades como la ciencia de datos.

"Esto significa que las personas o personas menos técnicas en cualquier conjunto de habilidades analíticas pueden usar estas herramientas de BI, obtener instantáneamente los conocimientos que necesitan y, en última instancia, hacer mejor su trabajo", dice.

La PNL, por otro lado, hace que sea mucho más fácil para las personas interactuar con herramientas de análisis y fuentes de datos. Ya puede ver esto en plataformas como IBM Watson Analytics, donde los comandos de lenguaje natural facilitan la consulta de fuentes de datos. Esto puede allanar el camino para que las personas con habilidades matemáticas ingresen a trabajos de ciencia de datos sin tener que pasar por largos cursos de programación.

La PNL también está ayudando a dar sentido a grandes corpus de conocimiento no estructurado, incluidos artículos, libros y documentos técnicos, organizándolos en datos que las máquinas pueden consultar y utilizar. Esto puede hacer que el software y los servicios sean mucho más eficientes para ayudar a los expertos humanos.

Alex Linden, el investigador de Gartner, cree que esto puede ayudar a crear gráficos de conocimiento más eficientes, repositorios de datos poco estructurados que impulsan los motores de IA. "AI / NLP puede ayudar a crear una industria del conocimiento real", dice. Pero agrega: "Todavía estamos en su infancia absoluta".

Complementando los esfuerzos humanos

Un ejemplo es la plataforma Watson para ciberseguridad basada en inteligencia artificial recientemente lanzada por IBM. Watson utiliza algoritmos de aprendizaje automático para examinar toneladas de datos estructurados y no estructurados. Luego "aprende" sobre las amenazas recurrentes y emergentes y ayuda a los analistas de seguridad a realizar su trabajo. Caleb Barlow, vicepresidente de seguridad de IBM, piensa en el papel de Watson como el de un paramédico que ayuda a un médico. Esto puede hacer que sea mucho más fácil para los analistas con menos habilidad y experiencia ser más competentes en el manejo de incidentes de seguridad.

La tecnología no es el único sector donde la IA puede complementar los esfuerzos humanos y poner a más personas en puestos de trabajo. Los algoritmos de inteligencia artificial también son prometedores en los campos de la salud y la medicina, que son crónicamente escasos de médicos y trabajadores calificados. Las redes neuronales y los asistentes de IA hacen que sea mucho más fácil detectar, diagnosticar y tratar enfermedades, reducen el tiempo requerido para capacitar a los médicos y hacen que los servicios de salud sean accesibles para muchas más personas.

"Hay escasez de médicos, enfermeras y asistentes médicos en los Estados Unidos, y hay una necesidad aún más aguda fuera del mundo desarrollado", dice Frankel. "Piensa en todas las cosas que la IA puede hacer: tomar cantidades masivas de datos, analizarlas, comunicar los puntos más importantes, y amplía la disponibilidad de muchos servicios que solo pueden ser realizados por personas con capacitación extensa (y generalmente costosa). Todavía necesita que las personas trabajen directamente con los pacientes. La IA permite que más personas lo hagan porque hace que el conocimiento sea más accesible. De esta manera, creo que la IA realmente creará más empleos ".

Finalmente, el desarrollo de la inteligencia artificial creará oportunidades de trabajo para expertos más allá de los dominios tradicionales relacionados con la tecnología. El autor de ciencia de datos e instructor de LinkedIn Learning, Doug Rose, cree que la industria también necesita incorporar otras habilidades.

"El último medio siglo ha sido una bendición para los campos cuantitativos. Los programadores de computadoras, ingenieros y científicos de datos dominaron el mercado laboral y crearon compañías masivas", dice Rose. "Sin embargo, algunos de los desafíos clave con la IA son muy diferentes del software. Aquí el mayor desafío será crear una mejor experiencia humana".

Al asumir tareas cada vez más complicadas, la inteligencia artificial se enfrenta a desafíos sociales, éticos y políticos. Los ingenieros se enfrentan a problemas totalmente nuevos, como la creación de algoritmos de inteligencia artificial imparciales.

"En este momento es el dominio de académicos, ingenieros y desarrolladores de software", dice Rose. "Eventualmente, el campo exigirá un conjunto diferente de habilidades. Se requerirán personas con una sólida formación en humanidades. La clave para una mejor experiencia humana vendrá de la filosofía, los estudios culturales, la retórica, los idiomas y las artes. Estos especialistas sean los guías que ayuden a cerrar la brecha entre el software y nuestras necesidades humanas esenciales ".

Rose ha elaborado el tema en un ensayo, "¿Quién enseñará nuestras máquinas de manera incorrecta?" en el que explica por qué debe haber un asiento para nuestros antropólogos, especialistas en comunicación, filósofos y expertos culturales.

Inbenta es una compañía que emplea a lingüistas para desarrollar el léxico para sus soluciones de búsqueda, asegurando que sean robustas y puedan proporcionar altas tarifas de servicio a sus clientes.

"En general, se espera que los estudiantes de lingüística se muevan a carreras dentro de la enseñanza o la traducción, pero hemos visto que su mercado comienza a cambiar, gracias a la IA", dice Lobo de Inbenta. "Los próximos años verán surgir roles similares que no podemos comprender actualmente para las personas que puedan estar preocupadas de que las habilidades que han adquirido puedan volverse anticuadas".

Hasta el día en que los robots tomen todos los trabajos, todavía hay mucho para que los humanos hagan. Pero tenemos que aceptar el cambio y prepararnos para ello.