Empleo: humanos versus máquinas

Un estudio pronostica que la mitad de los empleos en EE.UU. desaparecerá en las dos próximas décadas. El desarrollo de la computación hace que el trabajo humano tienda a disminuir siendo sustituido por ordenadores y robots. ¿Estamos preparados para ello?

Robots descansando en el trabajo

El estudio, denominado El futuro del empleo: ¿cuánto son susceptibles de automatización los empleos? el cual Carmen Porteiro menciona en su artículo de ALTFoto ¿Serán sustituidos los fotógrafos por robots?, llega a conclusiones demoledoras: Analizadas 702 ocupaciones, los autores determinan que en las próximas dos décadas el 47% de los empleos de Estados Unidos están en peligro de desaparecer. Como corolario, el trabajo concluye que cuanto más bajo el salario y el nivel educativo, más riesgo de automatización.
El estudio utiliza descripciones de ocupaciones extraídas de portales de empleo así como de un Diccionario de Ocupaciones del Ministerio de Trabajo de Estados Unidos Usa una concienzuda metodología que consiste en examinar los avances en máquinas que aprenden y robots móviles y estimar la probabilidad de automatización de 702 profesiones concretas.
Según una frase muy citada del economista Keynes en 1933, se producirá un aumento del desempleo tecnológico debido a que

el descubrimiento de formas de economizar puestos de trabajo será más rápido que la velocidad a la que se crearán otros nuevos.

Aunque no se ha cumplido estrictamente desde entonces, en el siglo XXI parece que lleva camino de hacerse realidad. Según algunos estudios, la mitad de las empresas que han reducido empleos desde el comienzo de la crisis en 2008 lo han hecho mediante la automatización.
La automatización se da en ocupaciones altamente rutinarias que consisten en tareas que siguen procedimientos bien definidos que se pueden realizar por algoritmos sofisticados. Por ejemplo, los procesos de fabricación. Cuesta automatizar ocupaciones de bajo nivel en el sector servicios que requieren flexibilidad y adaptabilidad física. También cuesta automatizar empleos de alto nivel cognitivo.
Pero la innovación tecnológica continúa. Ya no se ciñe a procesos de fabricación rutinarios. En 2004 se consideraba que conducir un vehículo suponía un desafío tecnológico insuperable. 6 años después, Google anunció el primer coche autónomo sin conductor. Siguiendo esta línea, algunas tareas no rutinarias comienzan a ser automatizadas como por ejemplo la conducción de camiones y la escritura de textos legales.
Otra de las bases del estudio es la deslocalización de empleos. Según algunos cálculos, el 29% de los trabajos estadounidenses se moverán a otros países en dos décadas. Típicamente no se moverán los trabajos que deban realizarse en un lugar concreto y requieran comunicación cara a cara. Pero no deslocalizable no quiere decir no automatizable. Por ejemplo, los cajeros no se han deslocalizado, pero el autoservicio hace que se hayan automatizado. La automatización va más allá que la deslocalización.
Las ocupaciones se pueden dividir entre rutinarias y no rutinarias y a su vez entre cognitivas y manuales. Los ordenadores son muy eficientes en la ejecución de tareas rutinarias. Trabajos como cajero, contable o vendedor de telemárketing van disminuyendo. Pero las computadoras son cada vez más eficientes en las tareas no rutinarias.
En las tareas cognitivas no rutinarias el fenómeno de big data ha venido a cambiar el panorama. Aunque la intuición humana es un factor de éxito, el procesamiento masivo de ingentes cantidades de datos produce efectos semejantes o mejores. Además, los ordenadores no tienen prejuicios. Los sesgos cognitivos distorsionan profunda y constantemente los juicios y decisiones humanas.
Algunos casos de tareas no rutinarias de carácter cognitivo en las que los ordenadores están tomando posiciones son la detección de fraudes, el diagnóstico médico o e asesoramiento legal. La detección de fraude está casi completamente automatizada ya que requiere el análisis de cantidades enormes de datos y superar los prejuicios cognitivos. Del mismo modo, en el diagnóstico clínico, el ordenador Watson está empezando a ser una herramienta de segunda opinión. Y en muchas firmas de abogados, los ordenadores realizan búsquedas extensivas sobre bases de datos legales para encontrar precedentes en un determinado caso. El caudal de ejemplos de tareas cognitivas automatizables no para de crecer.
En el campo de las tareas manuales no rutinarias, la automatización tampoco se queda atrás. La proliferación de sensores pequeños y baratos hace que los robots hayan salido de los procesos de fabricación industriales y tengan cada vez más grados de libertad. Así, sitios relacionados con la logística como aeropuertos, almacenes y otros muchos, y minas o trabajos agrícolas, están operados por vehículos sin conductor y poco a poco estos llenarán nuestras calles empezando por espacios acotados. En un entorno de carreteras mojadas o nevadas, los sensores automáticos pueden ayudar a que el vehículo no tripulado sea mucho mejor que el conducido por humanos que además se cansan o se distraen.
Los robots domésticos van reclamando su espacio poco a poco. Según su precio cae y sus capacidades se expanden, los robots están comenzando a sustituir trabajo humano allí donde hasta ahora parecía protegido: los trabajos manuales de bajo nivel salarial.
Aún así, siguen existiendo trabajos relativamente protegidos contra la marea de la automatización. Aquellos en los que las tareas de percepción y manipulación siguen siendo complejas; trabajos de inteligencia creativa; y trabajos de inteligencia social.
El estudio predice que los empleos de gran riesgo están localizados en alguna áreas. Las ocupaciones de transporte y logística, una gran parte de trabajos administrativos y los trabajadores en entornos productivos están en riesgo. Pero también muchos trabajadores en el sector servicios donde nuevos robots están empezando a competir con ventaja.
Existe una correlación negativa entre los salarios y la educación por un lado y la probabilidad de automatización. Cuanto más bajo el salario y el nivel educativo, más probable es que el empleo se automatice.
Quizá los que menos sean susceptibles de automatizar sean los que requieren destrezas sociales. Los ordenadores no han comenzado a mostrar aún sus habilidades sociales.
Hace dos siglos el 70% de los trabajadores de EE.UU. trabajan en la agricultura. Hoy solo un 1% lo hace. Nuevas ocupaciones han ido surgiendo con la industrialización. Confiamos en que la actual sustitución de puestos de trabajo por máquinas en esta segunda ola de mecanización sea solo una parte de la ecuación y que se vayan generando nuevos empleos. Pero esto es solo voluntarismo; lo cierto es que las máquinas cada día realizan más trabajos sin que veamos una gran creación como contraparte.
Reflexionando sobre los resultados del estudio y sobre otros (cada vez más) semejantes, algunas preguntas me asaltan. ¿Existe preocupación pública por estos datos? ¿Se comenta en los medios de comunicación el futuro desempleo causado por la tecnología? ¿Qué dicen los políticos, pensadores o economistas al respecto? Todos parecen centrados en la actual crisis y su efecto sobre el empleo. Cuando salgamos de la crisis, nos dicen, el desempleo caerá. ¿Seguro? Yo diría que no, que el empleo escaseará cada vez más y que se trata de un problema de primer orden. Esto no supone el Apocalipsis, pero es un tema muy serio que nuestros líderes deberían abordar sin demora.

Qualcomm Zeroth, procesadores capaces de aprender como el cerebro humano

Qualcomm ha presentado una nueva generación de procesadores que abrazan el paradigma de las redes neuronales. Qualcomm Zeroth es el nombre de estos chips que basados en el funcionamiento del cerebro humano.

Las redes neuronales son un paradigma de la inteligencia artificial que versa sobre el proceso de autoaprendizaje de un sistema para su ajuste y posterior funcionamiento de una manera más o menos autónoma. Este paradigma toma como referencia los 100.000 millones de neuronas que tiene nuestro cerebro y su más de un billón de conexiones; un funcionamiento complejo que se intenta emular mediante sistemas digitales que son capaces, por ejemplo, de reconocer patrones visuales. Qualcomm ha dado un gran salto en el campo de las redes neuronales y las ha llevado al terreno de los procesadores con el lanzamiento de Qualcomm Zeroth.

Qualcomm Zeroth es el nombre de estos procesadores que llegan dispuestos a cambiar las cosas; unos chips desarrollados con la idea de ser integrados en sistemas de visión artificial, robots o dispositivos móviles y cuyo cometido es dotar a cualquier sistema de un "cerebro" capaz de aprender. Pues sí, si el principio básico de las redes neuronales es que son sistemas capaces de ajustarse gracias a un proceso de autoprendizaje, Qualcomm ha trasladado esta base a sus nuevos procesadores Qualcomm Zeroth y, por tanto, dotarán a los sistemas que los integren de una nueva capacidad que va algo más allá de ejecutar una rutina declarativa.

Qualcomm

Qualcomm Zertoth no es una CPU, es un concepto nuevo; una nueva arquitectura y un nuevo tipo de chip denominado Neural Processing Unit, es decir, NPU. Si el modelo de referencia es el cerebro, estamos hablando de un dispositivo que está basado en el procesamiento en paralelo y que, por tanto, está basado en módulos (neuronas artificiales) que están conectadas entre sí.

El cambio conceptual no está, únicamente, en el nombre de estos chips sino que también lo está en el uso que se haga de los mismos. La programación, tal y como la conocemos, no existe. El procesador Qualcomm Zertoth no tiene como objetivo ofrecernos un entorno de desarrollo en el que escribir un código, la programación es "práctica" puesto que tendremos que enseñar a nuestro sistema a reaccionar ante una serie de estímulos que se toman como patrones de ajuste.

Con esta visión, la NPU tiene como objetivo procesar gran cantidad de información en paralelo, rompiendo así el paradigma clásico del procesamiento secuencial de la arquitectura de Von Neumann que, tradicionalmente, se ha seguido en los microprocesadores.

¿Cómo funcionan los procesadores Qualcomm Zeroth?

Qualcomm ha mostrado un vídeo en el que podemos apreciar cómo funcionan estos procesos de aprendizaje. El robot que vemos moverse por el laboratorio tiene como objetivo explorar el espacio en el que se encuentra y pasar, únicamente, por las baldosas pintadas en color blanco.

Gracias al feedback que se ofrece al robot, cuando pasa por las baldosas blancas se le indica con un "estímulo positivo" y, por tanto, se refuerza la pauta realizada para que se vuelva a repetir. Al cabo de un tiempo realizando distintos movimientos (y aportando el feedback correspondiente), el sistema es capaz de asumir cuál es la programación que debe seguir y, de esta forma, ajustarse para el funcionamiento esperado.

Salvando las distancias, el funcionamiento es parecido al entrenamiento de una mascota o el proceso de aprendizaje de un niño pequeño aunque, eso sí, el robot que vemos en el vídeo es un sistema mucho menos complejo.

Qualcomm

¿Dónde veremos estos chips?

Si bien, con el tiempo, quizás veamos estos chips en sistemas de visión artificial o vehículos autónomos, Qualcomm está trabajando con un número muy reducido de partners. Una de las empresas con las que trabaja el fabricante de chips es Brain Corporation, una compañía especializada en algoritmos que emulan las redes neuronales y que, curiosamente, trabaja para DARPA (la agencia de investigación del Departamento de Defensa de Estados Unidos).

Qualcomm ha comentado que, seguramente, abran el uso de los procesadores Qualcomm Zeroth a otros centros de investigación, universidades y startups para dentro de un año y, con esa idea, trabajarán en kits de desarrollo que permitan explotar esta tecnología.

Hay que reconocer que, con los procesadores Qualcomm Zeroth, el fabricante de chips ha hecho algo muy grande.

Duolingo lanza una incubadora de idiomas que funcionará vía crowdsourcing

Duolingo anuncia hoy el lanzamiento de una incubadora de idiomas que trabajará vía crowdsourcing. De esta manera, los usuarios mismos podrán crear cursos para la comunidad.

Duolingo

Duolingo es la plataforma de aprendizaje de idiomas más popular en las tiendas de aplicaciones tanto de Apple como de Google. Tiene 15 meses utilizando un sistema de recompensas para lograr que 10 millones de usuarios aprendan diferentes idiomas entre los que se encuentran elEspañol, Inglés y Francés. A pesar del éxito de Duolingo, una de las preguntas más hechas a su co-fundador Luis von Ahnradica en la adición de otros idiomas para la comunidad; ya que sólo cuenta con 6. Después de mucho tiempo de espera, el día de hoy se presenta un nuevo sistema que logrará ampliar la oferta de idiomas gracias a una incubadora que, además, funcionará bajo el concepto del crowdsourcing.

Esta incubadora de idiomas de Duolingo se llevará a cabo gracias a los propios miembros de la comunidad que, siendo expertos en algún idioma, ayudarán a crear el curso necesario para agregarlo a la plataforma. Esto sin perder lacalidad que ya ofrece el servicio. De esta manera, Duolingo logrará agregar cualquier idioma que sea solicitado incluyendo lenguajes ficticios como Dothraki y Klingon. Los idiomas más esperados dentro de Duolingo son el Chino, Ruso, Japonés y Árabe.

La plataforma utiliza un sistema de traducción de palabras o textos para funcionar y obtener ingresos, de esta manera, las personas que están utilizando la plataforma están haciendo estas traducciones y, gracias a esto, es que el servicio puede ser gratuito para todos. Como es de esperarse, los cursos de los nuevos idiomas en Duolingo que se generarán a partir de la incubadora de idiomas seguirán siendo gratuitos para cualquier persona.

La nueva visión de Duolingo permitirá acercar a la comunidad de expertos en idiomas y, además, de personas que hablan distintos idiomas de manera nativa para lograr crear los nuevos cursos. Incluso es una buena oportunidad parapreservar idiomas que podrían estar en peligro de extinción alrededor del mundo. Definitivamente, Duolingo ofrece una excelente manera de aprender idiomas y, ahora, una mejor manera de crear los cursos de los idiomas más demandados por la comunidad para hacerlos disponibles para todos. A ti, ¿qué idioma te gustaría ver en Duolingo próximamente?

Indigente en Nueva York aprendió lenguaje de programación en cuatro semanas

Un indigente de Nueva York, sin ninguna noción previa sobre informática, logró aprender en cuatro semanas lo suficiente sobre lenguaje de programación como para desarrollar la idea de una aplicación sobre el calentamiento global y el cambio climático, en un hecho que sorprendió a muchas personas en la red, que se manifestaron entre escépticos y admirados por este caso de aparente superación.

La historia, que la trae el diario ABC.es Tecnología, cuenta que es el resultado de una experiencia planificada por Patrick McConlogue, un programador que vive y trabaja en Nueva York, que cada mañana, camino al trabajo, se topaba con un "sin techo", a quien solo identifican con el nombre de "Leo".

Al parecer, McConlogue quiso poner en juego la validez del supuesto proverbio chino que dice: “Regala un pescado a un hombre y le darás alimento para un día, enséñale a pescar y le darás alimento para siempre”.

El pasado mes de agosto, McConlogue le propuso al indigente que escogiera entre un obsequio de 100 dólares o un paquete de opciones compuesto por tres libros de programación en Java, un portátil usado y clases diarias de una hora sobre lenguaje de programación. Leo eligió la segunda opción.

Al parecer, el compromiso de "Leo" por aprender y un talento natural, permitieron que en cuatro semanas de trabajo ya casi había desarrollado su primera aplicación, aunque no se revelan mayores detalles de la misma.

Esta historia ha causado impacto en las redes sociales donde los lectores dividen sus opiniones. "Es una historia que gratifica,  me daría gusto saber que más sigue pasando en la  vida de este hombre, los que dudan? creen que no hay gente muy inteligente en las calles? La hay en todos lados", escribió alguien que se firma como SRA.SKY, mientras que otra persona que se firma aquesadamm3 duda incluso de que la historia sea verídica: "Tiempo al tiempo. Un programador no se improvisa, solo la TV o el cine crean esos genios. Ni vale la pena investigar, esta es una historia falsa y exagerada", aseveró.