Trabajo para ahora y para mañana

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(Este artículo está inspirado en el precioso reportaje La revolución de la inteligencia artificial de Joseba Elola).

Parece ser que, en los próximos meses, las personas que estén buscando trabajo van a tenerlo más fácil, a juzgar por las noticias que aparecen en los medios. Dos ejemplos recientes y muy distintos:

Primer ejemplo: Turismo y Hostelería son dos de las áreas de actividad que seguirán creando empleo en 2017, de acuerdo con este estudio: Randstad Research prevé que se generen 400.000 empleos en España en 2017.

Segundo ejemplo: En China quieren recibir 150 millones de turistas internacionales en 2020, 16 más que en 2015. Y para ello van a invertir 290.000 millones de dólares en cambiar los retretes públicos de buena parte del país: China invertirá 290.000 millones en su ‘revolución del váter’.

¿Qué tienen en común estas dos noticias? Que ambas explican que se genera trabajo directa o indirectamente en el sector servicios, y que dichos trabajos son en su mayoría de baja cualificación profesional.

Es mejor eso que nada, desde luego. Pero este tipo de trabajos son soluciones del tipo pan para hoy y hambre para mañana. ¿Qué ocurrirá a medio plazo con tantas personas ocupadas en colocar váteres nuevos, limpiar habitaciones de hotel, servir refrescos en la playa… ? Lo normal es que esas personas salten de un trabajo a otro en función de la estacionalidad, sufriendo además largos períodos de inactividad deficientemente cubiertos por las prestaciones sociales, en el mejor de los casos.

Y esta oferta precaria emerge básicamente en el sector servicios, pero mirando el conjunto de posibles empleos disponibles la panorámica no es mejor: De acuerdo con el estudio de la universidad de Oxford Technology at work v2.0, The Future Is Not What It Used to Be, el 57% de los empleos actuales en países de la OCDE está en riesgo de desaparecer como consecuencia del auge del big data y del machine learning, y existe un 90% de posibilidades de que entre 2075 y 2090 haya máquinas tan inteligentes como los humanos, la “explosión de inteligencia” según Stephen Cave.

Yuval Noah Harari

Como dice Yuval Noah Harari, el dilema más importante en la economía del siglo XXI bien pudiera ser qué hacer con toda la gente “superflua”. ¿Qué harán los humanos conscientes cuando tengamos algoritmos no conscientes y muy inteligentes capaces de hacer casi todo mejor?

Daniel Susskind, en El futuro de las profesiones también abunda en el tema.

Cave opina que la Inteligencia Artificial ya está comenzando a trastocar nuestra sociedad tal y como lo hizo en su día la revolución industrial, y señala que la sociedad deberá hacer frente a una automatización que generará bolsas de trabajadores que se sentirán desplazados por las máquinas, inútiles.

Stephen Cave

Un problema que afectará negativamente a los niveles de autoestima de miles de personas y que no necesariamente se podrá resolver con soluciones dinerarias como una renta básica.

También tendrá (tiene) que ver con la ética, y de hecho la Comisión de Asuntos Jurídicos de la Comisión Europea acaba de aprobar un informe pidiendo que se cree un marco jurídico concreto, que se constituya una agencia comunitaria centrada en el trabajo de los robots y que se establezca un código ético voluntario.

Así que es muy probable que en un futuro próximo tengamos miles y miles de personas desocupadas, con bajo nivel adquisitivo y bajo nivel de autoestima. Un cóctel demoledor y que augura problemas sociales de diversa índole.

Habida cuenta de que las empresas son parte integrante y corresponsable del tejido social, esa compleja problemática les afecta directamente. Quizás no todavía hoy, pero sí en un plazo muy corto. Así que es el momento de corregir esa miopía que enturbia las decisiones estratégicas de muchas empresas y comenzar a cooperar en pro del bien común, porque grandes colectivos de personas en esas condiciones no son deseables para la sociedad y por tanto tampoco para las empresas.

Está claro que cada empresa se planteará la problemática en función de las diversas variables en que esté inmersa, pero en líneas generales podría funcionar una visión del tipo ayudemos a que nuestros grupos de interés (especialmente el Ecosistema Interno de la empresa) sea capaz de alcanzar los objetivos planteados a corto y a la vez vayamos dotándoles de conocimientos y habilidades relacionadas con la nueva sociedad que se avecina.

Cómo hacer que las personas aprendan y evolucionen con la mirada puesta en el futuro mientras se ocupan de sus responsabilidades actuales puede resultar complejo y costoso, pero la alternativa es peor aún. Y la forma de abordar este planteamiento puede basarse en múltiples enfoques, obviamente.

Susan Holmes

Dado que esta situación se parece a una especie de lucha persona-máquina, podríamos aplicar el principio “si no puedes con tu enemigo únete a él”; como dice Susan Holmes, no hay mejor red neuronal que un cerebro más una computadora.

Así que apoyándonos en los ordenadores podemos copiar el sistema de aprendizaje de las máquinas, que parece ser están aprendiendo más rápido que nosotros. Hasta el momento, conocemos tres tipos de machine learning:

• el supervisado (algoritmo que trabaja con información etiquetada, la mayor parte de la Inteligencia Artificial del presente);

• el no supervisado (el sistema reconoce patrones y etiqueta los datos por sí solo);

• el que funciona por refuerzo (la máquina aprende sola por ensayo y error, es “reforzada” cuando acierta y “penalizada” cuando se equivoca).

¿No te recuerda algo este escalado de aprendizaje? ¿No se parece demasiado al aprendizaje significativo, propio de los animales superiores? Una vez más, los avances humanos (tecnológicos) se basan en la naturaleza, y la naturaleza ha dotado a los animales superiores no solo de inteligencia racional, sino de inteligencia emocional capaz de generar sistemas de recompensas emocionales y de marcos éticos.

Ése es nuestro punto fuerte, al menos por unos cuantos años (hasta que las máquinas nos alcancen, parece ser que a finales del siglo).

Así que las empresas tienen una baza formidable a su alcance para contribuir a una sociedad mejor: asumir la responsabilidad de ir formando a sus partícipes en conocimientos tecnológicos aplicando cuanto sabemos sobre inteligencia emocional y ética. Una labor formidable que augura éxitos formidables.

Edita Olaizola

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Edita Olaizola

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