lunes, 3 de octubre de 2016

Viejos y nuevos empleos: ¿estamos calificados? Parte 1

El drama de la pobreza y el desempleo frente a la era de la disrupción

Para combatir la pobreza se dice con acierto que se debe hacer crecer el empleo. Es necesario atraer, promover y crear las condiciones para provocar nuevas inversiones, tanto de los de adentro como de los de afuera, para aumentar la cantidad de empleo.

De lo que se dice poco, o casi nada, es sobre qué calidad de formación requerirán esos empleos, sólo en los próximos cinco años, es decir, a la vuelta de la esquina. Salvo por lo que se le escucha decir a Esteban Bullrich (actual Ministro de Educación de la Nación) y en algunos círculos especiales y corporativos que ya son conscientes en el asunto, no veo que se advierta de manera masiva que lo aprendido, o lo que hoy se enseña, servirá para poco en los empleos que se ofrecerán en este futuro cercano.


Los nuevos paradigmas educativos indican que, hasta la experiencia, tan valorada y defendida por los que tenemos más años, entra en tela de juicio. Siempre será valiosa como consejera general, pero los conocimientos necesarios para los nuevos empleos no están presentes en los contenidos actuales.

Un especialista tecnólogo decía: ¿para qué servirá próximamente dominar dos o más idiomas si hoy ya existe la tecnología para la traducción simultánea en decenas de ellos? Hoy uno puede hablar, por ejemplo, con un coreano en teleconferencia o cualquier otro medio tecnológico, en su español habitual, y “del otro lado”, el interlocutor recibe traducido al coreano, y viceversa.

Pensar que, hasta ahora, uno de los paradigmas de la doble escolaridad era que los chicos fueran, a contra turno, a aprender inglés porque sería indispensable para el desarrollo de sus profesiones. Por supuesto que dominar el inglés u otro idioma siempre tendrá su valor y facilita las posibilidades del que sabe, pero ya no será para nada un factor distintivo en los CV.

Dicen los especialistas que, en los próximos veinte años, la tecnología avanzará más que en los anteriores mil. Sí, dije mil años. El avance del conocimiento del genoma humano permitirá avances en la medicina no imaginados hasta hace poco y hasta se piensa que se podrá prolongar la vida humana en diez años cada cinco. La robótica y la Inteligencia Artificial (IA) se desarrollarán hasta ser capaces de hacer hasta casi todo y, en algunas cosas, mejor que el cerebro humano. Tal vez a muchos esto nos pone “la piel de gallina”, pero es lo que se viene. O, mejor dicho, ya está entre nosotros.
Pues, entonces, ¿en qué y con qué capacitación, trabajarán las personas en ese futuro?

El punto de partida

En estos días se conoció el Índice de Pobreza y de Indigencia en nuestro país, calculado por el INDEC, después de un largo período de falta de medición o de números nada creíbles. Arrojó, para el segundo trimestre de 2016, la escalofriante cifra de 25,9 % para la pobreza y de 6,3 % para la indigencia (total 32,2%). Esto, mucho más que un porcentaje, representa 8.772.000 personas, equivalente a  2.022.000 hogares.

Según el relevamiento del organismo, son pobres alrededor de 8,7 millones de personas que viven en grandes centros urbanos (32,2 por ciento de la población) y, entre ellas 1,7 millones de personas son indigentes (6,3 % y 425.000 hogares).

El índice está determinado sobre la base de un dato crítico: una línea de corte de ingresos definida en $ 5.175,92 para la indigencia, con una Canasta Básica Alimentaria en agosto para una familia de dos mayores y dos niños de 6 y 8 años, y de $ 12.489,37 para la pobreza, para un mismo tipo de grupo familiar y su capacidad de adquirir una Canasta Básica Total (CBT) de alimentos, indumentaria y servicios básicos.



Claro que aquí hay dos cuestiones para observar:

a.- La primera es que esa línea separa a un “pobre” de un “no pobre” en un número, $ 12.489,37, por lo que el que gana $ 10 más que este número califica como “no pobre”. Esto es inevitable porque en algún lugar hay que fijar la línea de corte y el argumento se dará con cualquier número. Si fuera $ 14.000, también será “no pobre” el que gane $ 14.001.
Por eso que sería interesante que, conjuntamente, se difundieran los datos de la población económicamente activa por tramos de ingresos. Por ejemplo, cuántas otras miles de personas están entre $ 12.489,37 y $ 15.000. Es decir, que son “no pobres”, pero están cerca. Y así, por tramos, sucesivamente.

b.- La segunda es que, muy probablemente, el dato contenga intrínsecamente una “falacia” porque, sólo se basa en el empleo registrado que registra las remuneraciones e ingresos con sus aportes a la seguridad social, pero no puede considerar los ingresos “negros”, tanto del altísimo empleo no registrado como de las remuneraciones “adicionales” que se pagan a muchos empleados que sí están registrados. Si alguien cobra $ 12.000 en blanco y otros $12.000 “por afuera” figurará como pobre para la estadística.

También, según he podido ver, el número de $ 12.489,37 ha sido tomado para todo el país, con lo cual el Noreste dio un 40,1%, seguido por el Noroeste con un 35,8%, Cuyo con un 35,6% Región Pampeana con 32,6%, Gran Buenos Aires, el 30,9%, y Región Patagónica con un 17,6%. Todos sabemos que en la Patagonia los sueldos, con un régimen que agrega adicionales por zona desfavorable, son mayores y, por lo tanto, frente a esta línea de corte, salieron más “favorecidos”.

Estos temas, empleo y desempleo, pobreza y no pobreza, son suficientemente analizados todos los días por especialistas y en todos los medios de comunicación, por lo que no es el motivo de esta nota. Pensando en el futuro, lo que la motiva es que, por supuesto que hay que promover inversiones para crear más y mejor empleo, y con la dignidad del trabajo con su salario buscar la reducción de la pobreza, pero hay que analizar adónde va el mundo en este sentido y hay que prepararse para ello.


Las fuerzas de la disrupción

Recientemente, la revista Mercado escribió, bajo este título, una advertencia dramática. Como disrupción se define, simplemente, a una rotura o interrupción brusca.

Las tecnologías disruptivas o innovaciones disruptivas son aquellas que conducen a la aparición de productos o servicios que irrumpen de pronto frente a una tecnología que parece sostenible, consolidada y dominante (la aparición del GPS es un buen ejemplo).

Las innovaciones tecnologías disruptivas son, en su inicio, de bajas prestaciones y se dirigen a aquellos consumidores menos exigentes y con un poder adquisitivo menor. Estos usuarios son menos rentables para las empresas establecidas en un determinado mercado, siendo ignorados en la innovación de nuevos productos más caros. Esto se debe a que la necesidad de crecimiento y aumento de los beneficios de las empresas establecidas a partir de sus productos, y que genera tendencias internas hacia el desarrollo de productos con mayores prestaciones, son dirigidas a los consumidores más exigentes, y que proporcionan mayores márgenes. Es decir que, la tecnología disruptiva aparece casi como sigilosamente, pero es mejorada progresivamente y va ocupando paulatinamente los nichos a los que la tecnología establecida va renunciando, y en ocasiones consigue hacerse con la mayor cuota del mercado y desplazando a la establecida.


Un ejemplo serían los inicios de la fotografía digital. Kodak, cuyo gran negocio siempre fue el rollo y el revelado más que la venta de cámaras, se plantó obstinadamente a la aparición de la tecnología digital y eso la llevó a la ruina. Mientras que Canon se montó sobre tamaña disrupción, desarrolló cientos de modelos de cámaras digitales y multiplicó su negocio de manera asombrosa.  

Por eso dice Mercado que las fuerzas de la disrupción son el fantasma que angustia a los empresarios de cinco continentes. Es la pesadilla cotidiana. La posibilidad -que se convierte en realidad con frecuencia- de que alguien, en algún lugar, invente algo que haga desaparecer un asentado modelo de negocios y lo reemplace de inmediato por otro que nadie pudo prever.

Empresas que en apariencia tienen un destino brillante, de pronto languidecen o desaparecen.


Por eso, avizorar el porvenir no es un juego de dilettantes. Es entrenarse para leer los signos ocultos de lo que puede acontecer, y estar preparado para enfrentarlo.

Es que un nuevo orden económico global está surgiendo para reemplazar al que existió desde el final de la Segunda Guerra Mundial. Para el futuro previsible, la economía global estará definida por un complejo conjunto de relaciones económicas en permanente cambio. 

Las economías seguirán interconectadas económicamente, pero con reglas siempre cambiantes para los negocios internacionales. Sobre todo, hay que prestar atención a la aceleración de la disrupción que sufren las empresas como consecuencia del cambio tecnológico.

Como decíamos, están apareciendo cantidades de tecnologías nuevas, algunas con capacidad para cambiar drásticamente las cosas, especialmente en robótica, nanotecnología y medicina. Todas afectarán nuestra sociedad y nuestros negocios.



Dilema ético con la Inteligencia Artificial

Veamos primero algunas definiciones para la IA, en lenguaje bastante técnico:
La Inteligencia Artificial (IA), también llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina "inteligente" ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. 
Coloquialmente el término "inteligencia artificial" se aplica cuando una máquina imita las funciones "cognitivas" que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas". 
A medida de que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, la tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia artificial" porque se ha convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por sí mismos.
El tecnólogo Santiago Bilinkis, a quien mencionaremos nuevamente más adelante, dice que, habiendo ya en EEUU varias decenas de autos sin conductor prestando servicio de transporte público de pasajeros, se espera que para 2020 haya miles de ellos en todo el mundo. Por eso agrega que el problema para los taxistas no es Uber (conflicto actual en la ciudad de Buenos Aires), sino que, a ciertos años vista en el futuro, casi no harán falta choferes para los taxis. Y con los camiones u ómnibus pasará lo mismo.
En 1956, John McCarthy acuñó la expresión “inteligencia artificial”, y la definió como: "la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes".
Para James W.Nilsson, un especialista en circuitos eléctricos y profesor emérito de la Universidad de Iowa, que tiene una organización y un libro llamado “El Solucionario”, son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial:
  • Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
  • Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
  • Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
  • Razonamiento mediante una lógica formal, análogo al pensamiento abstracto humano.

Jerry Kaplan, fundador de una serie de startups tecnológicas y profesor de Ciencias de Computación en la Standford University acaba de publicar  un libro titulado "Artificial Intelligence: What everyone needs to know (Inteligencia Artificial: Lo que todo el mundo necesita saber)".

En términos generales allí dice que a medida que los programas se vuelven capaces de automatizar una cantidad de tareas en los mundos físicos y virtuales, se nos plantea a los humanos una serie de dilemas éticos y también legales.

Describe dos escenarios posibles sobre hipotéticos robots personales:

"Si usted tiene un robot personal, lo manda a Starbucks a buscarle un café y en el camino accidentalmente choca y empuja a una persona hacia la calle y esa persona muere arrollada por un auto que pasa, uno no siente que haya cometido un asesinato", dice Kaplan.

Pero el sistema legal tiene que dilucidar quién es responsable desde una perspectiva criminal. Aún cuando el dueño del robot no sea considerado criminalmente responsable por cómo el robot fue programado,  podría ser considerado responsable bajo la ley civil.  Kaplan cree que la gente podría necesitar un seguro especial que los proteja de responsabilidad en casos semejantes.

Presenta otro escenario en el cual los problemas legales son más espinosos:

"Supongamos que usted está acusado de haber cometido un  crimen, y las autoridades están interesadas en analizar lo que sabe su robot personal. ¿Debería el robot ser confiscado  o tratado con cierto grado de respeto  por su privacidad en la forma en que es tratada la esposa de un acusado?"

"Vamos a tener que desarrollar nuevos cuerpos de ley  para dilucidar cuál es el grado de responsabilidad  por las órdenes que damos a un robot"

Por otro lado, "Si este robot nos está ayudando a hacer cosas en la casa que son de una legalidad cuestionable. ¿Tiene el sistema jurídico derecho a inspeccionar la memoria del robot?"

Dice Kaplan:

Justamente, varios gigantes tecnológicos, con excepción de Apple, están formando un Consorcio con el objeto de crear un estándar ético para cuestiones que involucran inteligencia artificial. Son los investigadores de Alphabet, Amazon, Facebook, IBM y Microsoft que se juntaron para crear un nuevo grupo, que se llamará Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society (Asociación sobre Inteligencia Artificial para el Beneficio del Pueblo y la Sociedad).

El grupo dice que va a realizar investigaciones, recomendar mejores prácticas y publicar investigación bajo una licencia abierta en áreas como ética, ecuanimidad e inclusión; transparencia, privacidad e interoperabilidad; colaboración entre la gente y los sistemas IA, y la confiabilidad y solidez de la tecnología.

El objetivo del grupo es crear el primer consorcio que también incluiría investigadores académicos y sin fines de lucro, para que guíen los esfuerzos que aseguren la confiabilidad de IA; para que guíen la investigación hacia tecnologías que sean éticas, seguras y confiables; tecnologías que ayuden y que no dañen, mientras simultáneamente dispersen los temores y equívocos sobre ellas. Hay algunos ausentes, Apple entre ellos.

La organización se creó en un momento de gran debate sobre las tecnologías de inteligencia artificial que se incorporan a varios robots y a otros sistemas inteligentes, incluyendo autos sin conductor y la automatización en los lugares de trabajo.

En una tele conferencia realizada la semana pasada, cinco investigadores en IA, en representación de las cinco compañías, dijeron que ellos creen que la tecnología será una fuerza importante en el mundo para obtener ventajas sociales y económicas. Pero reconocen que existe la posibilidad de hacer mal uso de ella de diversas formas.


Ahora bien, más allá de estos ejemplos con sus dilemas, que la sociedad tendrá que resolver próximamente, no hay dudas que esta tecnología ya está entre nosotros. Y si hablamos del genoma humano, la manipulación genética, la posibilidad de cambiar malos genes que nos condenan a enfermedades hereditarias, o producir órganos artificialmente y, con todo esto prolongar la vida, robots y otros sistemas haciendo el trabajo de las personas, estamos frente a cambios que, hasta hace poco, eran sólo libreto de películas de ciencia ficción. Y hay que dar por seguro, entonces, que se plantearán dilemas éticos, legales y sociales.



(Continuará...)
No se pierda la Parte 2 de Viejos y nuevos empleos: ¿estamos calificados?







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