Fw:Pensando:¿Los robots tomarán nuestros trabajos? Como funcionan las cosas "¿Los robots tomarán mi trabajo?"
Todo el mundo quiere saber y casi todo el mundo tiene una opinión. Solo busque en Google esa frase para encontrar docenas de artículos de periodismo tecnológico que eliminen esta pregunta. ¿Tomarán nuestros trabajos? Pero en serio, que pasa con mi trabajo? ¿Es seguro algún sector empresarial?
A largo plazo, hay una respuesta extremadamente simple a la pregunta:
Si. Absolutamente lo harán.
Con pocas excepciones, no importa cuál sea tu trabajo, personas muy inteligentes buscan formas de automatizarlo, y si existe un incentivo económico suficientemente fuerte, lo lograrán. Como decimos en el video de arriba, si su trabajo eventualmente será asumido por una máquina, robot móvil o pieza de software de computadora no es realmente la cuestión. La pregunta es, "¿Que tan pronto?"
Bien, un par de profesores de Oxford pueden tener una respuesta para usted. En un influyente artículo de 2013 titulado "El futuro del empleo:¿qué tan susceptibles son los trabajos a la informatización?", Los autores Carl Benedikt Frey y Michael A. Osborne concluyeron que el 47 por ciento de los trabajos de EE. UU. tenían un alto riesgo de sustitución computarizada en "un número no especificado de años, quizás una década o dos ". No solo eso, idearon una fórmula para analizar 702 trabajos específicos y asignar a cada uno una puntuación de informatización individual entre cero y uno. Cuanto mayor sea la puntuación, mayor será el riesgo de automatización en un futuro próximo. Por ejemplo:
Frey y Osborne observan que en el pasado, La sustitución de la máquina por el trabajo humano ha tenido lugar casi exclusivamente en ocupaciones con "tareas rutinarias que implican actividades explícitas basadas en reglas". Otra forma de expresarlo es hacerse la siguiente pregunta:¿Se puede describir fácilmente el trabajo en una lista clara de instrucciones que se repiten? Piense en muchas operaciones de telemarketing:
Otro ejemplo sería el trabajo repetitivo de la línea de montaje, donde el trabajador suelda las mismas dos piezas en una procesión interminable de puertas de automóviles idénticas. Este tipo de trabajos son lo que los economistas podrían llamar "ocupaciones intensivas de rutina, "y si hay un trabajo como este que aún no ha sido asumido por una máquina, está en peligro inminente de automatización en un futuro próximo.
Sin embargo, mientras que solo las tareas más rutinarias se convirtieron en forraje de máquinas en décadas anteriores, Frey y Osborne señalan que los desarrollos recientes en big data, El aprendizaje automático y la robótica móvil significan que las máquinas ahora pueden realizar trabajos tanto cognitivos como manuales que la gente alguna vez pensó que eran relativamente inmunes a la invasión de las máquinas.
Para ilustrar esto, Frey y Osborne citan un artículo de 2003 de The Quarterly Journal of Economics, en el que los autores (Autor, Levy y Murnane) escriben:"Conducir un automóvil a través del tráfico de la ciudad o descifrar la letra garabateada en un cheque personal, tareas menores para la mayoría de los adultos, no son tareas rutinarias según nuestra definición". Hoy dia, La flota autónoma de Google ha demostrado bastante bien que los automóviles sin conductores humanos son más seguros que los automóviles con ellos. y depositar un cheque escrito a mano tomando una foto con su teléfono inteligente es un lugar común. Estos son ejemplos específicos de una tendencia general:los trabajos que solían parecer que no podían ser realizados por una rutina de software programático no solo pueden serlo, pero en muchos casos ya lo son.
El artículo de Frey y Osborne es bastante interesante y vale la pena leerlo si desea obtener más información sobre la metodología que utilizan para elaborar estas evaluaciones de riesgos. pero la versión simplificada es que los puntajes más bajos de computarización se destinaron a trabajos que requieren habilidades clave que siguen siendo las más difíciles para las máquinas basadas en computadora. Estas categorías de habilidades difíciles de automatizar incluyen:
Vale la pena señalar que Frey y Osborne no expresan la creencia de que estas habilidades sean, en principio, inaccesibles para las máquinas. En lugar de, afirman que tardarán más en alcanzarlos debido a "cuellos de botella de ingeniería, "lo que significa que todavía no tenemos el conocimiento o la tecnología que nos permitirían programarlos, por lo que estas habilidades probablemente no serán sustituidas por capital informático en las próximas décadas o dos.
Después de analizar estos criterios, parece que las áreas de empleo más seguras son la gestión, educación, cuidado de la salud, artes y medios, ingeniería y ciencia. Ejemplos específicos de trabajos que tienen una calificación muy baja en su puntaje de informatización son:
Los sectores laborales con mayor riesgo son el transporte y la logística, trabajadores de oficina y de apoyo administrativo, manufactura y producción, y ocupaciones de servicios. Algunos ejemplos de trabajos que puntuaron muy alto en la puntuación de informatización son:
Tenga en cuenta, sin embargo, que por muy bien informadas que estén estas evaluaciones, Frey y Osborne señalan que los humanos no siempre son muy buenos para predecir hasta qué punto se puede automatizar algo (¿recuerdan esos autos autónomos y ejemplos de cambio de cheques?).
Más, podría haber otro, factores desconocidos que aplican presión en la dirección opuesta, lo que nos hace sobrestimar las capacidades de las máquinas y subestimar el valor proporcionado por los trabajadores humanos. Por ejemplo, piensa en la versatilidad humana, o la capacidad de realizar bien una amplia gama de tareas diferentes y, a menudo, inesperadas.
Todo buen robot del mundo es un robot especializado. Es bueno para hacer un trabajo humano, o, a lo sumo, un puñado de trabajos bien definidos. No existe un buen robot generalista, capaz de realizar todos los trabajos físicos y mentales que hace un ser humano con un éxito razonable. No solo no existe tal robot, ni siquiera estamos cerca.
Ver a un robot industrial bien entrenado ejecutar repetidamente su trabajo singular puede resultar hipnótico e intimidante. Los brazos de soldadura que recubren la cadena de montaje de una planta de fabricación de automóviles se mueven con sorprendente gracia y rapidez. Pero eso es exactamente porque tienen un trabajo, y un solo trabajo. Ver cómo los robots intentan cumplir diversas especificaciones físicas es otra cuestión. Por ejemplo, eche un vistazo a los encantadores robots diseñados para completar las finales de 2015 del DARPA Robotics Challenge, que fomenta específicamente la versatilidad física en el diseño de robots al requerir que los robots realicen varios tipos variados de locomoción y manipulación física, como subir unas escaleras, abriendo una puerta, girando una válvula y navegando por los escombros.
Esos robots que ves arrugándose en montones cuando son derrotados por el pomo de una puerta o por algún terreno arenoso están diseñados por personas extremadamente inteligentes que saben lo que están haciendo. Los repetidos fallos de los robots en la competición no son indicativos de malos ingenieros y roboticistas, pero de la enorme dificultad de meter mucha versatilidad física en una sola máquina.
Teniendo esto en cuenta, pensemos en el turno medio de un servidor de restaurante humano. Tienes que tomar órdenes responder preguntas sobre el menú, reconocer los pedidos de comida y las mesas a las que corresponden, transportar la comida de la cocina a las mesas, transportar los platos sucios de las mesas al lavavajillas, limpiar derrames y artículos caídos, responder solicitudes especiales ("¿Puedes hacer esta pizza sin masa?", "Mi hijo tiró su tenedor al suelo y necesita uno nuevo ..."). Y luego hay otras mil pequeñas tareas en las que uno ni siquiera pensaría, como encender velas en una mesa, reconocer y sustituir platos y cubiertos mal limpios, o reconocer a los clientes habituales y charlar con ellos.
Eso no significa que sea imposible automatizar un restaurante. De hecho, algunos lo han hecho.
Le dejaremos juzgar si le parece atractiva esa experiencia, o no tanto. De cualquier manera, requeriría mucha planificación, enorme inversión de capital y una alteración fundamental de la experiencia del restaurante. Y esa última preocupación podría ser clave:¿qué pasa si la gente no quiere ir a un restaurante con 14 robots especializados en lugar de un servidor humano? ¿Qué pasa si esto reduce fundamentalmente el valor de la experiencia que vende el restaurante?
Además, desarrollar este tipo de robots es difícil y costoso, y las presiones económicas se impondrán. Si observa el ejemplo del servicio de alimentos en los Estados Unidos, a muchos meseros de restaurantes se les paga salarios en efectivo extremadamente bajos (a menudo algo como $ 2.13 la hora) bajo la racionalización de que compensarán la diferencia en propinas, entregado voluntariamente por los clientes. A un precio tan bajo, no existe un incentivo increíblemente fuerte para que los restaurantes reemplacen los servidores con robots, especialmente los torpes, los primeros prototipos rompedores de platos que llegarán primero al mercado.
La cuestión de la automatización inminente en casos como este es, en última instancia, económica. No siempre se trata de si es simplemente posible crear un robot para hacer un trabajo, pero si el valor menos el costo que proporciona el robot excede el valor menos el costo del trabajador humano. En muchos de estos casos puede ser que se encuentre el valor oculto del trabajo humano.
