La conversación sobre la inteligencia artificial y la automatización parece dominada por los agoreros que temen que los robots suplanten a todos los humanos en la fuerza laboral, o optimistas que piensan que no hay nada nuevo bajo el sol. Pero el profesor de MIT Sloan Erik Brynjolfsson y sus colegas dicen que el debate debe tomar un tono diferente.
Una nueva investigación encuentra que las tareas específicas dentro de los trabajos, en lugar de ocupaciones enteras en sí mismas, será reemplazado por la automatización en un futuro próximo, con algunos trabajos más afectados que otros.
"Nuestros hallazgos sugieren que se necesita un cambio en el debate sobre los efectos de la IA:alejarse del enfoque común en la automatización total de trabajos completos y el reemplazo ocupacional generalizado hacia el rediseño de trabajos y la reingeniería de las prácticas comerciales, "escriben los investigadores en un artículo publicado en mayo en la American Economic Association Papers and Proceedings. El trabajo es de Brynjolfsson, el profesor Tom Mitchell del departamento de aprendizaje automático de la Universidad Carnegie Mellon, y Daniel Rock, Doctora e investigadora de la Iniciativa MIT sobre Economía Digital.
"A pesar de lo que dice Hollywood, estamos muy lejos de la inteligencia artificial general. Esa es la IA que puede hacer todo lo que puede hacer un ser humano, "Dijo Brynjolfsson." No tenemos nada parecido a eso. No lo haremos por décadas a menos que haya un gran avance ".
Lo que sí tenemos son potentes sistemas de IA estrechos, Brynjolfsson dijo:que son capaces de resolver ciertos, problemas específicos a niveles de precisión humanos o sobrehumanos, normalmente utilizando redes neuronales profundas. Esas tecnologías son expertas en tareas que involucran análisis predictivo, reconocimiento de voz e imagen, y procesamiento del lenguaje natural, entre otros.
"Pero eso no es todo, son algunas cosas, ", dijo." Eso plantea la pregunta obvia:cuáles son las tareas que esta increíble IA puede hacer bien, y cuáles son las tareas que no pueden hacer? "
Para responder esas preguntas, los investigadores desarrollaron una rúbrica de 23 preguntas para determinar si una tarea es adecuada para el aprendizaje automático. Qué tan alto o bajo es el puntaje de una tarea en la rúbrica indica qué tan susceptible puede ser a la automatización y el aprendizaje automático, Dijo Brynjolfsson. Él y Tom Mitchell publicaron la rúbrica original en la revista. Ciencias en diciembre, 2017.
"Cualquier gerente puede aceptar esta rúbrica, y si están pensando en aplicar el aprendizaje automático [a una tarea], esta rúbrica debería brindarles una guía, ", dijo." Hay muchos, muchas tareas que son adecuadas para el aprendizaje automático, y la mayoría de las empresas simplemente han arañado la superficie ".
Los investigadores querían llevar la idea más lejos. Dado que un trabajo es solo un conjunto de varias tareas, También es posible utilizar la rúbrica para medir la idoneidad de ocupaciones completas para el aprendizaje automático. Usando datos de la Oficina Federal de Estadísticas Laborales, eso es exactamente lo que hicieron:para cada una de las más de 900 ocupaciones distintas en la economía de EE. UU., desde economistas y directores ejecutivos hasta camioneros y maestros de escuela.
"Históricamente, las tecnologías de automatización han sido el motor clave del aumento de la productividad industrial. También han perturbado el empleo y la estructura salarial de forma sistemática, "escriben los investigadores". Sin embargo, nuestro análisis sugiere que el aprendizaje automático afectará a partes muy diferentes de la fuerza laboral que las oleadas anteriores de automatización ... La tecnología del aprendizaje automático puede transformar muchos trabajos en la economía, pero la automatización total será menos significativa que la reingeniería de procesos y la reorganización de tareas ".
Radiólogos, por ejemplo, tienen 26 tareas distintas asociadas con su trabajo, Dijo Brynjolfsson. Leer imágenes médicas es una tarea muy adecuada para el aprendizaje automático, con las computadoras comenzando a ser mejores en el reconocimiento de imágenes que los humanos. Pero las habilidades interpersonales, como transmitir información sobre el cuidado de la salud a un paciente, no se realizan con tanta facilidad ni eficacia con máquinas, él dijo.
"En casi todas las ocupaciones, hay al menos algunas tareas que podrían verse afectadas, pero también hay muchas tareas en cada ocupación que no lo harán. Dicho eso algunas ocupaciones tienen relativamente más tareas que probablemente se verán afectadas por el aprendizaje automático ", dijo Brynjolfsson, señalando que un trabajo como un conserje podría ser, y esta siendo, reemplazado principalmente por servicios basados en el aprendizaje automático de empresas como Google. Trabajos como masajistas, que no tienen mucho potencial para el aprendizaje automático, es probable que sean los menos afectados, según el estudio.
Los investigadores recomendaron analizar las tareas dentro de cada ocupación que tienen un alto potencial de ser automatizadas por aprendizaje automático. separándolos de las tareas que no lo hacen, y reorganizar el trabajo para que coincida con esos desarrollos. El aprendizaje automático podría estar realizando las tareas para las que es ideal, escriben, mientras que el trabajo humano podría liberarse para realizar más actividades para las que el aprendizaje automático no es adecuado, con un efecto neto de mayor rentabilidad.
Eso no quiere decir que los nuevos desarrollos en el aprendizaje automático no puedan tener un impacto más amplio en el empleo y la economía en el futuro. escriben los investigadores. "Coincidir con el estado de la técnica en evolución en ML en el futuro requerirá actualizar la rúbrica en consecuencia, " escriben.
