¿Las máquinas inteligentes tomarán tu trabajo?

En el Simposio de Gartner esta semana en Florida, me sorprendió cuánto de la discusión estuvo dominada por las "máquinas inteligentes" y el impacto que pueden tener en las empresas, el empleo y la economía. El tema surgió una y otra vez, en el discurso de apertura, en la lista de las principales tendencias y en las predicciones estratégicas de la compañía.

Varias sesiones llevaron esto un poco más allá. Tom Austin de Gartner hizo una presentación llamando a las máquinas inteligentes "la próxima gran interrupción" y definiéndolas como aquellas que son autónomas o que muestran ejemplos de "aprendizaje profundo". Estas son a menudo tecnologías que nos sorprenden al hacer cosas que pensábamos que solo los humanos podían hacer. Discutió cómo esto se divide en motores, hacedores y sabios (algunos de los cuales detallé en mi publicación sobre las 10 principales tendencias). Luego profundizó en una discusión sobre otras soluciones, como el descubrimiento electrónico, el método de Narrative Science de convertir la información deportiva en noticias o revisar datos financieros para crear recomendaciones en texto y el software utilizado para calificar ensayos de nivel universitario.

En general, planteó la hipótesis de que hasta 2020, las máquinas inteligentes ofrecerán más beneficios que daños a las carreras. Otros que hablaron dieron predicciones aún más drásticas. En una charla sobre cómo las máquinas inteligentes remodelarán los trabajos, el trabajo y el empleo, Diane Morello de Gartner dijo que espera que para 2024, cuatro de cada 10 personas distribuyan su trabajo entre equipos de "doppelgangers virtuales". Ella usó los mismos números para predecir que para 2020, el 49 por ciento de los trabajos no se verán afectados por tales máquinas, y el 34 por ciento se verá afectado positivamente. Pero, por supuesto, eso todavía deja al 17 por ciento de las personas que perderán empleos como resultado y eso podría ser un gran problema.

Morello también habló sobre el tipo de trabajos que las personas pueden hacer que las máquinas no pueden hacer; la creciente lista de aquellos mejor hechos por una máquina; y aquellos mejor realizados por personas con ayuda de máquinas, como pilotos de combate y cirujanos cerebrales.

La era de las máquinas de pensar

En una charla titulada "La era de las máquinas de pensar", Steve Prentice, miembro de Gartner, hizo tres grandes predicciones sobre los "sistemas inteligentes".

Para 2018, dijo, el uso de sistemas inteligentes será ilegal en algunas actividades y jurisdicciones y obligatorio en otras. Para 2020, el equivalente de las Tres leyes de la robótica de Asimov se incorporará a los libros de estatutos de al menos una nación importante. Para 2024, al menos el 10 por ciento de las actividades potencialmente perjudiciales para la vida humana requerirán el uso obligatorio de un sistema inteligente sin opción de anulación humana. (Este último también hizo la lista de Plummer de las 10 mejores predicciones).

Estas son grandes predicciones y, en parte, depende de las definiciones; como dije antes, si considera que un sistema de despliegue de bolsas de aire en un automóvil es un "sistema inteligente", ya se requieren algunos; Si considera que un sistema inteligente es un sistema que recomienda videos basados ​​en lo que ven sus amigos y le dice lo que están viendo, ya es ilegal. Pero, en general, los sistemas se están volviendo más inteligentes y habrá más debates sobre lo que debería y no debería permitirse.

Prentice dijo que no tenía sentido hablar de lo que es la verdadera "inteligencia artificial" o "si las computadoras están vivas". Skynet no es un futuro útil en el que pensar, pero sí en el que las personas colaboran con las máquinas. Y señaló que todo el esfuerzo no se trata de recrear el cerebro humano, lo que sería como tratar de volar emulando a un pájaro cuando, en realidad, los aviones son bastante diferentes.

En cambio, habló sobre cómo las máquinas de pensar son las que toman decisiones. Discutió una jerarquía de tales máquinas y sus roles en el soporte de decisiones, que van desde la información general hasta la "automatización no opcional", como los sistemas que no le permitirán atropellar un automóvil frente a usted.

Todo esto generará muchas preguntas. Algunos serán financieros, como si las primas de seguro serán más bajas con vehículos autónomos, o si un médico puede permitirse estar en desacuerdo con un diagnóstico de Watson si aumenta sus primas de responsabilidad profesional. Algunos serán regulatorios, decidiendo qué es y qué no está permitido. Y algunos serán éticos, como lo que debe hacer una máquina si no puede evitar un accidente. Prentice volvió nuevamente a las Leyes de la robótica de Asimov aquí como un conjunto de reglas legalmente vinculantes, particularmente la primera ley, que dice que "un robot no puede dañar a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daños".

Señaló que hay un problema con "la línea espeluznante" de lo que es y no es aceptable para una máquina, una que varía con el tiempo y las generaciones a medida que las personas se acostumbran a los nuevos dispositivos. Dijo que esto impulsará cambios sociales y políticos, y señaló que en lugar de máquinas que reemplazan a los trabajadores de fabricación, ahora reemplazarán a los trabajadores del conocimiento.

Estos pensamientos se hicieron eco en un almuerzo con Andrew McAfee, del Centro de Negocios Digitales de la MIT Sloan School of Management. McAfee y Erik Brynjolfsson escribieron un libro llamado Race Against the Machine hace un par de años y tienen un próximo libro llamado The Second Machine Age .

Dijo que durante años, los investigadores pensaron que los humanos tenían varias ventajas sostenibles sobre el trabajo digital en dos grandes áreas: coincidencia de patrones y habilidades de comunicación complejas. Pero más recientemente, habían visto ejemplos de coincidencia de patrones, como los vehículos autónomos de Google y otras cosas, como el método de Narrative Science para convertir la información en historias, Watson de IBM y Baxter de Rethink Robotics. McAfee habló sobre cómo la cantidad de datos que tenemos disponibles sigue creciendo, extendiéndose de terabytes a petabytes a exabytes a zettabytes. Ahora tendremos acceso a lo que el CEO de Autodesk, Carl Bass, llama "computación infinita".

Pero todos los cambios que hemos visto debido a todas estas nuevas tecnologías hasta ahora son solo "un acto de calentamiento para los cambios que vamos a ver", dijo McAfee. Hasta la fecha, las implicaciones comerciales que hemos visto son grandes y extrañas, dijo, y señaló un estudio que hizo recientemente mostrando que al poner herramientas para monitorear el robo de empleados, el robo disminuyó en aproximadamente $ 25, pero los ingresos aumentaron $ 3, 000 y propina el porcentaje subió Habló sobre nuevas formas de usar los datos, como Kaggle en una competencia para crear un algoritmo para predecir qué automóviles podrían estar involucrados en accidentes, lo que resulta en una mejora del 300 por ciento en el método de predicción de Allstate.

Pero las implicaciones económicas y sociales pueden ser aún mayores. McAfee habló sobre cómo, durante tres décadas después de la Segunda Guerra Mundial, se trazaron todos los índices principales de la economía. Pero desde 1980, ha habido divergencias, con un ingreso medio que ahora crece tan rápido como la productividad laboral o el PIB; y más recientemente, el empleo privado también ha comenzado a retrasarse. Él atribuyó esto a la tecnología, señalando cómo en 1982, la computadora era la máquina del año de TIME . Ahora tenemos "el mejor de los tiempos, el peor de los tiempos"; el crecimiento salarial para aquellos con menos de un título universitario es plano o incluso está disminuyendo, mientras que aquellos con un título universitario o un título de posgrado son los que más aumentan. Y dijo que las "superestrellas", que es el cien por ciento más alto de los asalariados en los Estados Unidos, son las que más aumentan, creando una economía más polarizada. El rendimiento del capital, en otras palabras, las ganancias corporativas, está en su punto más alto, dijo, pero el rendimiento del trabajo, o el porcentaje del PIB que se paga en salarios, está disminuyendo a un ritmo que no hemos visto antes (incluso incluyendo los salarios pagados a esas superestrellas).

La tecnología es parte de los aumentos en la parte superior y las disminuciones en la parte inferior, dijo. Nunca ha habido un mejor momento para tener habilidades diferenciadas, pero este no es un buen momento para ser un trabajador promedio. Dijo que el MIT está estableciendo una iniciativa para analizar más a fondo los impactos que tendrá la economía digital.

Hacia el 90% de desempleo

Quizás la más alarmante de las sesiones fue una charla de Kenneth Brant de Gartner sobre "Sobrevivir al 90% de desempleo".

"Sus CEO están equivocados acerca de las máquinas inteligentes", dijo Brant, citando la reciente encuesta de CEO de la firma que acordó que hay una escasez de talento y que la tasa de innovación está mejorando, pero rechazando en gran medida la creencia de que las máquinas absorberán millones de trabajos de clase media. "Gartner cree que durante esta década la interrupción de las máquinas inteligentes será una de las tecnologías más impactantes en la industria".

La digitalización se reunirá con la fuerza laboral en esta década, dijo, y señaló muchos de los ejemplos anteriores de dónde se está utilizando la tecnología inteligente. Indicó que ahora hay una carrera por el talento para desarrollar máquinas inteligentes y les dijo a los líderes de TI en la audiencia que "usted será parte de la carrera por el talento o se quedará atrás".

Brant espera que las máquinas inteligentes sean la próxima frontera de optimización de costos en mano de obra, y sugirió cuatro escenarios posibles para el desarrollo de máquinas inteligentes hasta 2020. Estos incluyen "Bring Your Own Virtual Assistant", donde los empleados implementan sus propias máquinas para mejorar su trabajo; "Digi-Taylorism", donde las máquinas desempeñan efectivamente un papel de supervisión laboral; "Homo Ludens", donde efectivamente tendremos desempleo total porque las máquinas pueden hacer nuestro trabajo por nosotros; o "Machina Suprema", donde las máquinas se vuelven conscientes de sí mismas y deciden qué hacer por sí mismas (citando el trabajo de Ray Kurzweil).

Dijo que los escenarios utópico y apocalíptico son "cisnes negros" y que el 90 por ciento de desempleo no es una posibilidad de alta probabilidad, pero es probable que aumente el desempleo.

También dijo que cree que las máquinas inteligentes podrían comenzar a invadir los "trabajos de ensueño", los trabajos especializados de alto costo como médicos, abogados y comerciantes. Para 2030, dijo, Gartner cree que estos trabajos especializados se habrán ido y lo que quedará serán profesionales altamente versátiles y los empáticos que pueden trabajar con las máquinas.

El reemplazo de empleos ya ha comenzado, dijo, y la "destrucción creativa" del pasado (donde siempre se crean nuevos empleos) está siendo reemplazada por "creación destructiva" debido a la escala, velocidad y alcance sin precedentes de la pérdida de empleos. con la sorpresa de cuánto impacto está teniendo esto.

La carrera no es contra la máquina, dijo Brant, porque perderemos esa carrera. En cambio, dijo que "si somos lo suficientemente inteligentes como para inventar máquinas inteligentes, debemos ser lo suficientemente inteligentes como para reinventar nuestros sistemas sociales y nuestra gobernanza para obtener los máximos beneficios de esas máquinas inteligentes".