La Inteligencia Artificial viene a robarte tu trabajo. Debemos haber leído decenas de artículos con pronósticos más o menos pesimistas sobre el efecto de la IA sobre el mundo del trabajo. ¿Quiénes son los ganadores y perdedores en una economía digital?
Cuando se trata este tema se cree que hay que cambiar en la educación formal (primaria, secundaria, universitaria), como si el futuro les vaya a afectar solamente a los chicos, los pibes, los estudiantes. Parecería que los mayores de 40, 50 o 60 están a salvo ya porque la transformación está allá, lejos, como algo que no se acerca, siempre en el horizonte.
Error. Ya entramos en una etapa de la revolución 4.0 que se acelera vertiginosamente y no faltan 10, 15 o 20 años para que empecemos a notar en forma muy concreta transformaciones sustanciales en cada sector de la economía.
En este escenario, la pregunta clave es: ¿Cómo estar preparados? Más allá del contenido y formas de aprendizaje en las escuelas y universidades, proponemos que exista un cambio de mentalidad, y una actitud tendiente a entender que la única forma de mantenernos vigentes es con educación permanente, perpetua, y transversal.
¿Lo bueno? Está al alcance de todos. Acceso a internet hoy equivale a educación y entrenamiento de calidad, gratuito.
1- Adonde estamos
Son cada vez más frecuentes los artículos que describen un mundo distópico futuro donde se destruyen decenas de millones de trabajos a nivel mundial. Es cierto. Va a ocurrir. Se calcula que más de 75 millones de puestos de trabajo a nivel mundial desaparecerán sólo como consecuencia de la automatización de tareas.
Y eso que las estimaciones de la cantidad de trabajos que se destruirán no contemplan factores de ajuste por región, tales como la capacidad de adopción de tecnología y su costo en comparación con la mano de obra del lugar específico.
En términos de factores de ajuste por capacidad de adopción, o costo de mano de obra, no será por supuesto igual la velocidad de pérdida de trabajos en los países desarrollados que en aquellos cuya infraestructura digital sea pobre o inexistente. Y si bien toda la tecnología siempre tiende a bajar radicalmente en precio, cualquier empresario considerará el costo de uno u otro factor de producción al momento de invertir.
Más importante aún es entender que no siempre el cambio será una cuestión binaria: ¿Estoy camino a ser obsoleto? Para muchos, la respuesta será mixta: parte de tus tareas las hará más rápido y mejor una inteligencia artificial.
Al analizar si tu trabajo está o no a salvo, pensá un poco como Julio Verne e imaginate el futuro. Veamos un ejemplo.
Cuando se usen masivamente los autos autónomos, el resultado inmediato es que todos los choferes humanos perderán sus trabajos. En mi caso, soy abogado, entonces pienso: bueno, esto no me afectaría.
Los algoritmos de los autos autónomos son un 90% más seguros que su contrapartida humana, cumplen además las reglas de tránsito, y no manejan borrachos. Afuera entonces los policías de tránsito, los que producen los aparatos de alcoholemia y las fotomultas. Imaginate un poco más: las pólizas de seguros se desploman, hay menos accidentes, menos necesidad de médicos, menos juicios por responsabilidad civil.
El abogado del ejemplo entonces no sólo debe pensar cómo una inteligencia artificial puede redactar escritos o revisar contratos más rápido que él (ya existen), sino también cuáles son los ámbitos de la economía en el cuales se desenvuelve.
Entonces, para considerar si necesitas o no reinventarte, pensá que pasará cuando una tecnología sea disruptiva de tu trabajo. Vas a llegar rápido a la conclusión que necesitas adelantarte a ese futuro.
No entres en pánico: se crearán más trabajos que los que desaparecerán
Si bien las estimaciones sobre la cantidad de trabajos que se destruirán a nivel mundial rondan los 75 millones[1], en términos netos también la estimación es que se generarán más trabajos (133 millones) que aquellos que se pierden. Todas las evidencias de pasadas revoluciones industriales o grandes avances tecnológicos apuntan a eso. Fue el caso de internet, por ejemplo.
Ahora, eso se ve en números netos y en un período determinado de tiempo. No por países ni industrias. Queremos, como individuos, o bien estar dentro de los trabajos que no se ven afectados, o estar preparados para adaptarnos a economías cambiantes y tener las habilidades que se requieren en esta revolución 4.0.
Volvamos al ejemplo de los autos autónomos: sí, hay una cantidad de trabajos que o bien dejarán de existir por su reemplazo con IA, o bien porque los daños que los errores humanos en esa área se reducen significativamente. Los servicios de aseguradoras, policías, médicos en las guardias atendiendo accidentados, son esenciales. Hoy. Pero si esos costos desaparecen de la sociedad, esos recursos, tanto humanos como económicos, pueden utilizarse para algo más productivo.
El desafío para los países en general, y para nosotros como individuos, es cómo prepararnos para la migración de una economía a otra. Habrá más trabajo, por supuesto, y mayor abundancia económica.
No todas las ocupaciones, habilidades o empresas tienen una misma sensibilidad a los cambios tecnológicos.
2- ¿Terminaremos alguna vez de estudiar?
Algunos profesionales siempre vivieron con la certeza que siempre deberían seguir aprendiendo, incluso luego de terminada la universidad. Así, los médicos tenían que mantenerse al día de los avances o los abogados de las reformas normativas y jurisprudencia. Otros podían considerar que, recibido el título, se había terminado la etapa de ir a clases, agarrar libros, resúmenes, apuntes y pruebas.
Nunca más se podrá estar tranquilo con lo aprendido. Si en el 2020 hago un curso o una actualización sobre Inteligencia Artificial, lo que aprendí probablemente tenga que refrescarlo y actualizarlo en entre 2 y 5 años. Es lo que se calcula como vida útil de una tecnología o conocimiento específico.
Otro cambio de mentalidad que debemos incorporar es el pensamiento exponencial. La ley de Moore y la evolución exponencial del poder computacional sí debería enseñarse desde el primario.
Ray Kurzwell, famoso por sus inventos y predicciones, estima que para el año 2047 se alcanzará la Singularidad, cuyo significado si bien tiene ambigüedades, se puede conceptualizar genéricamente como el momento en que la Inteligencia Artificial alcance las funciones del cerebro humano[2].
Aunque veamos la Singularidad como algo potencial, lejano en el tiempo (no tanto), lo que sí sabemos es que los crecimientos exponenciales de varias tecnologías y su convergencia cambiarán el mundo no una vez, sino constantemente y por períodos cada vez menores.
“Lifelong Learning” es el término en inglés que se utiliza y me parece más adecuado para describir esta mentalidad que debe instalarse en todos nosotros. A nivel de individuos, el Banco Mundial estima que debemos dedicar entre 90 y 110 días anuales[3], por el resto de nuestras vidas, a estudiar y capacitarse. Y esto es una vez que alcanzamos un nivel de educación lógico sobre la tecnología. Previo a eso, hay que ponerse al día.
Los países que están prestando atención entienden el enorme desafío de reentrenar a su capital humano para la industria del conocimiento, y adaptarlos para poder captar los beneficios de las tecnologías. Con políticas de estado claras se debe entender que los cambios son inevitables, y el esfuerzo e inversión que debe hacerse ahora es preparar a aquellos que quedaran fuera del sistema laboral para que puedan tomar los trabajos del mañana.
Por supuesto que muchos pueden caer en la trampa de pensar en un proteccionismo de sus empleados, retrasando la adopción de tecnología. Tantas veces escuchamos la frase: “eso para que llegue a Argentina falta muchísimo”. El problema es que una vez que una sociedad pueda corregir ineficiencias a través de la tecnología, podrá destinar esos recursos a otras áreas y rápidamente entrará en un ciclo virtuoso que dejará a aquellos que no lo adopten en una desventaja competitiva enorme.
Las estimaciones sobre los costos que estos esfuerzos implican son monstruosas. Tanto a nivel estatal como privado. ¿Y las empresas? Asumiendo que los altos mandos empresariales quieren avanzar a una transformación digital, ante el avance acelerado de la tecnología, los problemas que tienen son dos.
El primero, tienen que lidiar con falta de competencia de sus empleados, no sólo en materia digital, sino que además estudiaron y se prepararon para un esquema de trabajo estanco, sin habilidades transversales a otras disciplinas.
El segundo, es que tampoco aquellos que están estudiando saldrán al mercado laboral con las habilidades requeridas para una economía cambiante. Los colegios y las universidades tampoco están, en gran medida, preparando a sus estudiantes realmente pensando en qué trabajos podrán obtener una vez egresados.
3- Los contenidos: Programar o no programar, esa no es (toda) la cuestión
Ya existieron varios debates, algunos, como siempre en Twitter, más o menos violentos, sobre si tenemos que enseñarles a los chicos en la escuela a programar. Fuera de la discusión sobre lo posible (para mí sí lo es) o no, tenemos que repensar la educación totalmente.
Estas líneas no pretenden analizar la educación en la etapa formal (primario, secundario o universitario), ni métodos de enseñanza en escuelas o universidades. Pero en cuanto a contenidos, sí es fundamental cambiar radicalmente la manera de aprender y qué contenidos buscar.
En los capítulos anteriores me referí a la necesidad de una educación continua y para toda la vida. Pero nos queda entender y descifrar qué estudiar, y cómo elegir lo que realmente necesitamos. ¿Qué contenidos tenemos que buscar? ¿Aprender a programar? ¿En qué código? ¿Sólo tenemos que pensar en las ciencias exactas?
Una estimación muy seria contempla que, sobre el total de nuevos trabajos que se generarán por la Revolución 4.0, más del 27% corresponderán a trabajos que hoy no existen. Esos porcentajes seguirán incrementándose en el futuro con la aceleración de la tecnología.
¿Qué hacer entonces? Nuestro foco debería migrar de la adquisición de conocimientos a la de habilidades[4]. Creemos que la primera medida todos tenemos que poder entender y explicar en forma razonable qué es un algoritmo, las distintas capacidades de la inteligencia artificial, el blockchain, y varias más.
Tenemos, incluso a los que nos duele y es difícil por venir de un pasado de ciencias sociales y humanas, hacer el esfuerzo y adquirir habilidades básicas sobre computación, ingeniería y robótica.
Del mismo modo, aunque en menor medida, las habilidades “blandas” tienen que ser también consideradas como parte integral de la educación de ingenieros, analistas de sistemas y otros. La empatía, por un lado, será bastante más difícil de reemplazar que el programador, y ciertos avances de la tecnología nos encontrará repensando asuntos que creíamos saldados, como el principio y final de la vida, la extensión de la persona a un ente virtual, entre otros.
También hay que pensar qué industrias se verán favorecidas en los próximos años con necesidades del mercado que parecen obvias pero vale la pena repasar: el cuidado de los adultos mayores, los trabajos que se generan por la llamada “economía verde”, el marketing, y por supuesto la mayor proporción se la llevan los trabajos relacionados directamente con la tecnología.
4- Optimismo hacia el futuro.
La buena noticia es que, probablemente por primera vez en la historia, los humanos estamos viviendo la revolución industrial siendo conscientes de sus desafíos, y en ciertos casos pudiendo proyectar y prepararnos para los cambios.
Que el mundo esté globalizado y digitalizado permite la adquisición de conocimiento en forma, en muchos casos, gratuita. ¿Gratis? Si, gratis. Sitios y aplicaciones como EdX, Coursera, Udacity y otras permiten tomar cursos online de muy alta calidad sin costo alguno (o uno muy bajo si se quiere optar por un certificado).
En la educación ya se vive las últimas etapas de cualquier cambio exponencial: se encuentra dematerializada, demonetizada y democratizada. Existen cursos de prácticamente todas las materias, y de instituciones, empresas y universidades de primer nivel. Programas de aprendizaje en Inteligencia Artificial de IBM, programación de NYU, ciencia del cambio climático de la ONU, o design-thinking de Microsoft. Así, hay cientos.
La oportunidad es realmente impresionante: si con internet se democratizó el acceso a la información en forma masiva, ahora ocurre con el acceso a educación de calidad.
Nuestra recomendación final: no entren en pánico, tampoco se queden cómodos. Los desafíos del futuro son enormes. ¿Futuro? Perdón, en realidad, presente. El futuro ya llegó. Y en los próximos 10 años la humanidad va a cambiar para siempre, todo el tiempo, y en formas inimaginables. Lo bueno es que podemos prepararnos.
Citando a dos autores que no dejan de inspirar a millones de lectores: “Respiren profundo y no pestañeen, porque listos o no, llega el mañana”[5].
[1] https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018
[2] https://www.kurzweilai.net/max-more-and-ray-kurzweil-on-the-singularity-2
[3] “The changing nature of Work”, World Bank Group, 2019
[4] https://www.weforum.org/agenda/2020/01/future-jobs-and-skills-in-demand/
[5] “The Future is Faster than you Think” Peter Diamandis y Steven Kotler