Desempleo tecnológico en el siglo XXI

«Estamos muy cerca de ser reemplazados por máquinas, donde el trabajo operativo será el más afectado y el trabajo estratégico será alterado. Este pronto cambió lo percibió John Maynard Keynes hace 90 años: preveía un fuerte descenso de la demanda de trabajo debido a la sustitución tecnológica, que denominó desempleo tecnológico

 

Por: Yohan Roy Alarcón Cajas1

 

1Universidad San Ignacio de Loyola

 

Marzo 5, 2021
La primera ola de automatización robótica afectó a las grandes plantas de producción de automóviles. Foto: AFP

EL FUTURO

Los empleados que realizan tareas manuales y cognitivas de manera rutinaria tendrán una alta probabilidad de ser reemplazados en el futuro [1]. Pero el auge de las máquinas también tiene inmensos beneficios que ofrecer. Los sistemas de inteligencia artificial generalmente reemplazan tareas antiguas y crean otras nuevas. De hecho, dejar que las máquinas hagan las tareas repetitivas puede contribuir en gran medida a mejorar la innovación y la creatividad humana. Si su trabajo no es cognitivo de rutina, entonces el aprendizaje automático se convierte en un asesor digital. Jugará en colaboración contigo como asistente. La automatización de trabajos, en ese sentido, se convierte en algo bueno.

Por tanto, los cambios tecnológicos tienden a crear nuevas ocupaciones, como el Data Science, ingeniería en inteligencia artificial, especialista en BigData, etc. Los economistas teorizan dos conjuntos de potenciales resultados laborales relacionados con estas tecnologías: la sustitución, por la que se pueden eliminar puestos de trabajo enteros, o la complementariedad, por la que se crean oportunidades para que las personas se dediquen a nuevos tipos de tareas y trabajos [2].

INVESTIGACIONES ANTERIORES

Xu, Shieh, Van Esch y Ling llevaron a cabo una investigación donde la inteligencia artificial brindaba el servicio de atención al cliente en el rubro bancario. El resultado de este estudio determinó que en el caso de tareas de baja complejidad, los clientes preferían el servicio por inteligencia artificial mientras que para tareas de alta complejidad, consideraban superior el servicio al cliente humano. Por lo que se concluye que los clientes prefieren siempre a la inteligencia artificial por mejor rendimiento, excepto en los problemas complejos, donde la preferencia es la atención humana [3].

Por otra parte, las máquinas actuales están aprendiendo a ser más inteligentes que nosotros: Watson, la máquina de preguntas y respuestas de IBM, superó a otros dos humanos y ganó 1 millón de dólares en el programa de juegos estadounidense Jeopardy en 2011, además, unos años antes IBM creó su máquina de ajedrez DeepBlue ganó su primera partida contra el maestro Gary Kasparov en 1996 [4]. Los investigadores llevan décadas argumentando que las máquinas podrían llegar a superarnos en una gama aún más amplia en las empresas. Estas máquinas «más inteligentes» a menudo se alimentan de las aportaciones de los expertos humanos, y más tarde evolucionan para producir resultados superiores por sí solas. Incluso la seguridad laboral de los trabajadores altamente cualificados en campos complejos como la medicina, donde la tecnología se utiliza actualmente para complementar los esfuerzos humanos, puede estar ahora en peligro.

Concurso de Jeopardy donde Watson ganó a dos expertos. Foto: Mentalfloss.

CONSECUENCIAS

Los avances en inteligencia artificial (IA) tendrán enormes consecuencias sociales. La tecnología de autoconducción podría desplazar a millones de puestos de trabajo de conductor en la próxima década [5]. Además del posible desempleo, la transición traerá consigo nuevos retos como la reconstrucción de infraestructura, la protección de la ciberseguridad de vehículos, la protección de datos, leyes para el correcto uso de la IA y establecer responsabilidad por las decisiones que tome la IA [6]. También, los retos están dirigidos a los desarrolladores de IA como para los responsables políticos, debido a las aplicaciones en las fuerzas del orden, la tecnología militar y el marketing [7]. Para prepararse en estos retos, se debe analizar la infraestructura disponible, la política de estado, la cultura de cada país y la sociedad. 

REFERENCIAS

  1. The future of earth [Internet]. Lombardi: Gloria; 2016 [Actualizado 03 Jul 2016; citado 10 Feb 2021]. Disponible en: https://futureofearth.online/artificial-intelligence-and-the-future-of-work/
  2. David H. Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives [Internet]. 2015 [citado 10 Feb 2021]; 29 (3): 3-30. Disponible en: https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.29.3.3.
  3. Xu Y, Shieh C, Van Esch P, Ling I. AI customer service: Task complexity, problem-solving ability, and usage intention. Australasian Marketing Journal. 2020; 28(4): 189-199.
  4. Weingarten E, Meyer M., Ashkenazi A., Amir O. Human Experts Outperform Technology in Creative Markets. She Ji. 2020; 6(3): 301-330.
  5. Grace K, Salvatier J, Dafoe A, Zhang B, Evans O. Viewpoint: When will ai exceed human performance? Evidence from ai experts. Journal of Artificial Intelligence Research. 2018; 62: 729-754.
  6. Calo R. Robotics and the lessons of cyberlaw. California Law Review [Internet]. 2015 [citado 10 Feb 2021]; 103, 513-563. Disponible en: https://digitalcommons.law.uw.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1022&context=faculty-articles.
  7. Jiang T, Petrovic S, Ayyer U, Tolani A, Husain S. Self-driving cars: Disruptive or incremental. Applied Innovation Review. 2015; 1: 3–22.

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