Machine Learning: cómo va a impactar en los empleos

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Un temor común al pensar en las máquinas en el trabajo es pensar en desplazamientos, despidos masivos y eventuales crisis sociales. ¿Tiene que ser tan sombrío el futuro con la aplicación de Machine Learning?

Desde que se usan herramientas para trabajar la naturaleza misma de ese trabajo cambia. Y como la herramienta es una extensión de la persona, la relación de esa persona con el trabajo que realiza, ahora con una herramienta, necesariamente varía.

Sí, hay trabajo que desaparece. No, hasta ahora no ha sido el fin de ninguna sociedad ni el colapso de las relaciones entre sus integrantes. Pensemos en la materia. Comparémosla con el trabajo: no se destruye, se transforma.

Cierto es que se trata de un reto. Al igual que con la llegada de la mecanización, muchas labores caerán en desuso. Cuando la industrialización mecanizó la producción y permitió el crecimiento de bienes identicos, hubo un golpe en el empleo. Muchos oficios desaparecieron o quedaron reducidos a sus mínimas expresiones.

Ahora, en un entorno digital, empresas que atraviesan su transformación digital experimentan los mismos cambios. Sean grandes o chicas.

¿Las máquinas nos suplantarán?

Una pregunta fundamental. Hay dos posturas definidas. Están los que consideran que las máquinas volverán obsoletos ciertos puestos, especialmente aquellos que pueden automatizarse. Antonhy Goldbloom, especialista en econometría y Machine Learning, dijo en una charla TED que aquellas tareas que supongan un trabajo frecuente y a con gran volumen.

Esta postura en apariencia apocalíptica se sustenta en estudios, como uno realizado por Oxford el 2013.

♦ 47% de los trabajos en EEUU están en riesgo de computarizarse.

♦ Los cálculos de ese estudio muestran que en 50 años dos tercios de los empleos podrían ser realizados por máquinas.

¿Ante esta posibilidad qué están haciendo las compañías? Otra pregunta fundamental.

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It’s evolution, baby.

Pero decíamos que hay dos posturas. Otra supone la conjugación de las máquinas y las personas para redefinir el trabajo de los humanos. Goldbloom comenta que a pesar de la capacidad cada vez más grande y mejorada de los programas de analizar información (con resultados en calidad similares a expertos), los humanos destacan al enfrentar nuevos problemas.

Esto quiere decir que las máquinas podrán destacar y destacarán en tareas repetitivas. A más uso mejores resultados. Pensemos en el traductor de Google, por ejemplo.

Sin embargo, ante situaciones nuevas en las que no cuenten con una gran cantidad de información previa quedan indefensas. El trabajo creativo, el pensamiento lateral y la innovación son los campos donde el intelecto humano deberá crecer.

Estos son los casos en los que el trabajo humano será crucial. Y si la adaptabilidad de la especie ha sido su distinción, el contexto en que las máquinas se ocupen de las tareas monótonas pondrá a las personas ante un contexto de aprendizaje y creatividad permanentes.

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El Foro Económico Mundial (WEF por sus siglas en inglés) hace recomendaciones en esta línea. En un estudio del 2016 sugiere a las empresas que identifiquen el impacto de automatización, es decir, del uso de máquinas en lugar de personas en ciertas tareas, que recapaciten a su personal para que pueda hacer otro trabajo.

Es decir, que las empresas acompañen la readaptación de sus trabajadores.

Bonus Track: Sundar Pichai, CEO de Google, habla de Machine Learning, Deep Learning y sus impactos.

3 thoughts on “Machine Learning: cómo va a impactar en los empleos

  1. Cualquier escenario que tenga lugar nos lo tendremos bien merecido…Siempre nos quedará Marte ¿No?

  2. Yo llevo energía eléctrica a zonas agrestes del Perú, instalando postes y tendiendo cables, a ver reto a las machines computer para que automatice mi trabajo; conmigo no va esos androides; tengo mi trabajo asegurado.

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