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foto de Flickr, autor angeloangelo
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lunes, 3 de noviembre de 2014

Automatización y economía colaborativa están transformando radicalmente el mercado de trabajo.


¿Los robots y los sistemas de inteligencia artificial destruirán más empleo del que crearán en 2025? Esa es la pregunta que el Pew Research Center formuló a casi 2000 expertos en tecnología e internet en un estudio que se acaba de hacer público

El 52% consideró que muchos de los trabajos actuales (especialmente en los campos de asistencia sanitaria, transporte, logística o atención al cliente) serán reemplazados por máquinas pero tienen fe en que el ser humano aprovechará las capacidades que le hacen único y será capaz de crear nuevos empleos y formas de ganarse la vida como lleva haciendo desde la revolución industrial. Argumentan que, historicamente, los avances tecnológicos han sido creadores netos de empleo y que estos cambios contribuirán a liberarnos de las ocupaciones más penosas, permitiendo incluso redefinir el propio concepto de trabajo. 

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Foto tomada de Wikimedia Commons

La tendencia hacia la automatización es imparable. El MIT ya lo pronosticaba así hace dos años en un extenso informe sobre el futuro del mercado de trabajo. Por su parte, la BBC analiza las ventajas y desventajas de que tu jefe o empleador sea un algoritmo, como ocurre en plataformas como mobileworks o freelancer. Entre los pros destaca que da instrucciones claras, no tiene cambios de humor, procesa información a la velocidad del rayo y no hace micromanagement, ni se toma los errores como algo personal. Por contra, están focalizados en la optimización de las tareas con una rigidez que les impide tener en cuenta el impacto de factores como las enfermedades puntuales y no son capaces de captar -al menos a día de hoy- los matices que subyacen en cualquier interacción con seres humanos.

Los algoritmos también juegan un papel esencial en lo que se conoce como sharing economy (también denominada on-demand o peer economy). Los ejemplos más citados son Uber y Airbnb pero existen muchas empresas con modelos de negocio basado en la colaboración (entre ellas Fon, TaskRabbit, dogvacay o Spinlister).

Un artículo reciente de Techcrunch afirma que los algortimos están ganando la partida hoy a los sindicatos como apoyo de los trabajadores, en el sentido de que ofrecen flexibilidad respecto a cómo y cuándo trabajar, consiguiendo que oferta y demanda se equilibren mediante el constante ajuste de precios e incentivos. Esa flexibilidad es una caracterísica muy valorada por muchos jóvenes con talento puesto que les permite compatibilizar su vida laboral con sus pasiones y a la vez generar su propia reputación y marca personal. Una de las frases de ese artículo me ha gustado especialmente. Traducida sería "la economía siempre ha tenido lo que podemos denominar empleos "long-tail" pero ahora tiene la posiblidad de emparejarlos con trabajadores "long-tail". El autor (@DannyCrichton) termina abogando por modificar drásticamente la normativa laboral vigente para asegurar que se regula adecuadamente el ganarse la vida con una multiplicidad de pequeñas ocupaciones.

En el mismo sentido, un artículo de la semana pasada de El Confidencial analiza el auge de los trabajos freelance y afirma -apoyándose en un estudio- que más de 50 millones de norteamericanos son autónomos, cifra que previsiblemente crecerá en los próximos años puesto que las grandes empresas tienen planes de aumentar sus encargos a trabajadores externos.

viernes, 3 de octubre de 2014

Viaje al interior del cerebro humano.

Cientos de científicos de más de veinte países se han embarcado en el Human Brain Project (HBP), un proyecto a diez años financiado por la Unión Europea para entender la manera de trabajar del cerebro, con la finalidad de desarrollar tecnologías de computación que simulen su funcionamiento así como de crear nuevos tratamientos para las patologías mentales.

Foto del usuario de Flickr neil conway

En paralelo, Estados Unidos está trabajando en un proyecto similar (BRAIN initiative), para comprender cómo el cerebro piensa, aprende y recuerda. Está dotado con un presupuesto de más de 100 millones de dólares y coliderado por Rafael Yuste, cientifico español de la Universidad de Columbia. En una reciente entrevista, Yuste hacía afirmaciones tan inquietantes como las siguientes: 

"Si conocemos el disparo de todas las neuronas, seremos capaces de descifrar lo que un animal o una persona están pensando. Y si pudiéramos leer el pensamiento, podríamos llegar incluso a predecir el comportamiento que va a tener una persona."
 "la Neurociencia va a cambiar nuestra manera de percibir la responsabilidad criminal, porque transformará la definición de lo que consideramos normal y anormal o patológico en el cerebro, y por tanto de la responsabilidad de un individuo por sus comportamientos."

La iniciativa europea ha recibido fuertes críticas de científicos que consideran que no está bien concebida ni implementada y que sus objetivos no han sido debidamente consensuados con todos los actores relevantes. Otras voces autorizadas, como la de Marvin Minsky, entienden que es un error empezar grandes proyectos sobre el cerebro humano cuando aún no se ha analizado el de una libélula o de un ratón. "Es como intentar construir un coche cuando aún no has hecho una bicicleta", argumenta el considerado padre de la inteligencia artificial con la libertad que le aportan sus 87 años y su merecida fama de brillante científico. 

En cualquier caso, la inteligencia artificial y el deep learning son dos de los campos que más interés despiertan entre las grandes empresas tecnológicas actualmente. Este interesante artículo del MIT Technology Review detalla la evolución hacia una computación basada en el funcionamiento del cerebro. 

Por poner ejemplos concretos, IBM está apostando fuerte por el cognoscitive computing para hacer frente a los enormes desafíos que plantea el big data. Watson es su mejor embajador. Microsoft no se queda atrás y está trabajando activamente en el reconocimiento de imágenes (una de las tareas más difíciles para una máquina) y de voz, con resultados sorprendentes en éste último caso. Google es uno de los líderes en el campo del deep learning y ha fichado a los mayores expertos mundiales en la materia: Ray Kurzweil, Geoffrey Hinton y Andrew Ng para colaborar en su iniciativa Google Brain. Netflix ha sido uno de los últimos en apuntarse a esta tendencia con la objetivo de mejorar su sistema de recomendaciones de películas. También empiezan a surgir proyectos de inteligencia artificial en formato SaaS, que contribuirán a su difusión en pequeñas y medianas empresas.

Si los avances en estas materias evolucionan de forma similar a como ha ocurrido el campo de la genética, en pocos años podremos ver máquinas capaces de aprender, recordar y ¿pensar?. ¿Estamos preparados para esta nueva generación de replicantes?