Parte 21 Hardware Mejor, Más Rápido, Más Fuerte.    

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La transición de una economía guiada por la inteligencia artificial será mucho más rápida que cualquiera de las anteriores transiciones de las tecnologías de propósito general (TPGs). A lo cual los trabajadores deberan adaptarse.

Mientras que la Revolución industrial tuvo lugar en varias generaciones, la revolución de la inteligencia artificial tendrá un mayor impacto en una sola generación. Esto es porque   la adopción de la inteligencia artificial será acelerada por tres catalizadores que no existían durante la época del vapor y la electrificación:

    Primero, muchos de los incrementos en la productividad de los productos de la inteligencia artificial son solo algoritmos digitales infinitamente replicables e instantáneamente distribuidos alrededor del mundo.  Esto hace una fuerte contraste con las revoluciones de intenso hardware de las revoluciones del vapor y la electrificación y aún para las grandes partes de la revolución de las tecnologías de la información y la comunicación.     Para que esas transiciones pudieran ganar tracción, productos físicos tenían que ser inventados, prototipados, construidos, vendidos y enviados entre los nuevos usuarios . Cada vez que una mejora marginal era hecha en cada una de esas piezas de hardware el proceso descrito anteriormente debía ser repetido con una serie de costos y fricciones sociales que frenaban la adopción de cada nuevo ajuste. Todas esas fricciones frenaban el desarrollo de nuevas tecnologías y extendían el tiempo hasta que el producto tuviera un costo beneficio para el negocio que lo adoptaba.

En contraste la revolución de la inteligencia artificial está casi libre de esas limitaciones. Los algoritmos digitales pueden ser distribuidos virtualmente sin costo alguno y una vez que han sido distribuidos pueden ser actualizados y mejorados en forma gratuita. Estos algoritmos, no roboticos avanzados, se enrolaran rápidamente y tomará un largo pedazo de los trabajos de cuello blanco.

Mucho del trabajo de cuello blanco se paga por tomar información, procesarla y tomar una decisión o hacer una recomendación basada en esa información, es lo que los algoritmos hacen mejor. En industrias con el mínimo roce social, ese reemplazo de máquina por humano puede hacerse en masa, sin ninguna necesidad de complicados detalles de manufactura, embarque, instalación y reparaciones insitu.

Mientras qué el hardware de los robots potenciados por la inteligencia artificial y los autos autónomos tendrán esos costos de implementación, el software subyacente asociado no lo requerirá,     permitiendo vender máquinas que eventualmente serán mejores con el tiempo al mejorar el software.  Bajando esas barreras para distribuir y mejorando rápidamente se acelerara la adopción.

    El segundo  catalizador es otro que muchos en el mundo de la tecnología lo toman por un hecho dado, la creación de una industria de capital de riesgo (fondeo de venture capital) inversiones tempranas con alto riesgo en compañías con gran potencial apenas existían hasta antes de 1970. Esto significaba que los inventores e innovadores durante las tres revoluciones industriales anteriores tendrían que descansar sobre un delgado parche de mecanismos financieros para hacer despegar sus productos. La implementación exitosa fué usualmente vía riqueza personal, los miembros de la familia, ricos potentados o prestadores bancarios. Ninguno de estos tienen estructuras de incentivos construidas para el alto riesgo, de altas ganancias para el juego de la transición de la innovación transformadora.

La escasez del financiamiento para innovación significa que muchas buenas ideas nunca despegarán y la implementación exitosa de las tecnologías generales para la producción escalaran mucho más lentamente.

Hoy el financiamiento vía capital de riesgo es una máquina bien aceitada dedicada a la creación y comercialización de nueva tecnología. En 2017 el fondeo de capital de riesgo fijó un nuevo récord con 198 billones invertidos bajo la creación del Softbank con 100 billones el fondo del inversión que será desembolsado en los próximos años. Ese mismo año el fondeo de capital de riesgo global para startups en inteligencia artificial brincó a $15.2 billones de dólares, un incremento del 141% desde 2016. Ese dinero busca sin descanso caminos para exprimir cada dólar de productividad en una Tecnología de Propósito General como la inteligencia artificial con un particular interés en buscar resolver un problema proponiendo, una solución radical, utilizando tecnología disruptiva, en otras palabras Moonshot Thinking que puedan recrear toda una nueva industria.

En la próxima década los capitalistas de riesgo llevarán a la rápida aplicación de la tecnología a la integración de modelos de negocio, sin dejar ninguna piedra volteada, al explorar todo lo que la inteligencia artificial puede hacer.

    Finalmente el tercer catalizador es una tendencia casi obvia pero también frecuentemente pasada por alto: China . La inteligencia artificial será la primera Tecnología de Propósito General de la era moderna en dónde China se para hombro con hombro con occidente en ambos avances; tecnología y tecnología aplicada. Durante la era de la industrialización y la electrificación y computación China estaba ampliamente atrasada, sus personas podrían contribuir poco a alguno de esos campos. Es únicamente en los últimos cinco años, que China ha atrapado suficiente en tecnologias de internet para alimentar ideas y talento de regreso en el ecosistema global. Una tendencia que se ha acelerado en el internet móvil.

Con la inteligencia artificial el progreso de China le permite al talento de investigación y la capacidad creativa de casi una quinta parte de la humanidad para contribuir en la tarea de distribuir y utilizar la inteligencia artificial.

Combina esto con el ecosistema de emprendedores gladiadores, un único ecosistema de internet, con el empuje proactivo el gobierno Chino y la entrada de China en el campo de la inteligencia artificial, constituyen un acelerador mayor hacia la inteligencia artificial que estaba ausente en las previas Tecnologías de Propósito General.

Revisando los argumentos precedentes creo que podemos establecer con confianza unas pocas cosas:

Primero durante la era industrial la nueva tecnología estaba asociada con una creación de empleo de largo plazo e incrementos salariales. Segundo sin importar esa tendencia general hacia la mejora económica las Tecnologías de Propósito General son raras, por lo el qué impacto en los trabajos deben ser analizados independientemente. Tercero: de las tres Tecnologías de Propósito General conocidas ampliamente en la era moderna, las habilidades del poder del vapor y la electrificación empujaron la productividad y el empleo. Las Tecnologías de la Comunicación, la Información así como la Computacion contribuyendo para la caída de los salarios para muchos trabajadores en el mundo desarrollado y mayor desigualdad. Finalmente la inteligencia artificial será una Tecnología de Propósito General que estará sesgada hacia las habilidades, con gran velocidad de adopción catalizado por la diseminación digital, el fondeo de capital de riesgo y China sugieren que llevará a impactos negativos en el empleo y en la distribución del ingreso.

Si los anteriores argumentos se mantienen verdaderos las siguientes preguntas son claras: qué trabajos están en riesgo? y qué tan mal será la situación?

Qué es lo que la inteligencia artificial puede hacer y lo que no puede hacer: las gráficas de riesgos de reemplazo te permiten ver.

En cuanto reemplazan el trabajo los sesgos de la inteligencia artificial no se ajustan a las métricas de una dimensión de trabajadores de baja habilidad versus trabajos de alta habilidad en su lugar la inteligencia artificial crea una mezcla de una bolsa de ganadores y perdedores dependiendo del contenido particular de las tareas de trabajo ejecutado. Debido a que la inteligencia artificial ha sobrepasado a los humanos en tareas cerradas que pueden ser utilizadas a través de datos, todavía se mantienen necesariamente incapaces de interactuar naturalmente con las personas e imitar la destreza de nuestros dedos y extremidades. No puede comprometerse tampoco en el pensamiento de dominio cruzado o tareas creativas en unas que requieren estrategias complejas, ni en trabajos cuyos alimentaciones y salidas no son fácilmente cuantificables.

Lo que significa para el reemplazo puede ser expresado simplemente a través de dos gráficas de tipo XY una para trabajo físico y otra para trabajo cognitivo.

Para la labor física el eje X se extiende desde la baja destreza en un medio ambiente estructurado en el lado izquierdo hacia la alta destreza en el medio ambiente sin estructura en el lado derecho. En el eje Y se mueve de social en la parte baja hacia altamente social en la parte alta.

La gráfica de las habilidades cognitivas comparten el mismo eje Y de lo social a lo asocial y utiliza las X basado en optimización a la izquierda hacia lo creativo o basado en estrategia hacia la derecha.

Las tareas cognitivas están categorizadas como basadas en la optimización que en sus tareas centrales involucran maximizar variables cuantificables que pueden ser capturados en datos por ejemplo: fijando una taza de seguro óptimo o maximizando un retorno de impuestos.

Los ejes dividen dos gráficas en cuatro cuadrantes. El cuadrante izquierdo abajo como la zona de peligro, la parte superior derecha como la zona segura, la parte superior izquierda como la Chapa humana (personas que aportan muy poco) y la parte baja derecha es la zona de fluencia humana.

Las tareas primarias caen en la zona de peligro como los lavadores de platos, y los traductores de nivel de entrada. En la zona segura los psiquiatras, las enfermeras de residencias de ancianos que son difíciles de automatizarse en el futuro cercano. El cuadrante de la Chapa humana y el de la Lenta Fluencia son menos claros, están en un mayor riesgo de reemplazo en los próximos años. Los cuadrantes de la chapa humana y la lenta Fluencia son menos claros, mientras no son reemplazables por completo por ahora, la organización de tareas o los avances contínuos en tecnología pueden llevar a una reducción generalizada de esos cuadrantes.

Cómo veremos las ocupaciones frecuentemente involucran muchas diferentes actividades fuera de la tarea central, tiempo usado para colocarlos en un cuadrante dado.

Está diversidad de tareas complicará la automatización de muchas profesiones pero por ahora podemos usar esos ejes y cuadrantes como una guía general para pensar acerca de las ocupaciones en riesgo.

Por el cuadrante de la chapa humana mucho del trabajo computacional o trabajo físico pueden ser hechos por máquinas pero el elemento clave de la interacción humana dificultan la automatización en masa.

El nombre del cuadrante se deriva de la ruta que se usará para la automatización: mientras que detrás de las escenas de trabajo de la optimización es tomado por máquinas.

Los trabajadores humanos actuarán como la interfase social para los clientes. Los trabajos de esa categoría podrían incluir a los cantineros, maestros de escuela y aún a los que dan ayuda médica. Qué tan rápido y en qué porcentaje esos trabajos desaparecerán dependerá de qué tan flexibles son las compañías al restructurar las tareas hechas por sus empleados y que abiertos son los clientes a la hora de operar con computadoras.

El fenómeno de la lenta fluencia (como el estudio de la resistencia de materiales en donde el material fluye ante una carga a tensión y pasa del modo elástico a la deformación definitiva) incluyen trabajos como la plomería y el trabajador de construcción y los diseñadores gráficos a nivel de entrada. No descansan en las habilidades sociales sino más bien en la destreza manual, la creatividad o la habilidad para adaptarse a los medio ambientes sin estructura.

Esto mantiene obstáculos sustanciales para la inteligencia artificial pero unos que la tecnología frenará en los años venideros, la velocidad de la eliminación de trabajos en el cuadrante de la fluencia lenta dependen menos de los procesos de innovación en las compañías y más del espacio actual de las capacidades de la inteligencia artificial. Pero hay oportunidades para los profesionales creativos tales como los científicos y los ingenieros aeroespaciales, usando la herramienta de la inteligencia artificial para acelerar su progreso.

Estás gráficas nos dan una base hueristica (que es el arte o técnica de procedimiento práctico y formal para resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento) para entender qué tipos de trabajos están en riesgo y qué significa empleo total en una economía de amplio nivel? Para lo cual debemos consultar a los economistas.

        Comentarios    

Destacó los siguientes puntos de este texto:

La transición hacia una tecnología guiada por la inteligencia artificial será mucho más rápida que cualquiera de las anteriores tecnologías qué propósito general, las cuales tomaron varias generaciones para implementarse. La inteligencia artificial tendrá de mayor impacto en una sola generación, esto es porque la adopción será acelerada por tres catalizadores que no existían durante la época del vapor o la electrificacion, ni en la época de la transición de las tecnologías de la información y la computación.

Ésta velocidad de implementación se deberá a tres catalizadores fundamentales. Muchos de los incrementos en la productividad de los productos de la inteligencia artificial son solo algoritmos digitales infinitamente replicables facilmente distribuidos alrededor del mundo. Esto hace un fuerte contraste con las revoluciones de intenso hardware de las revoluciones del vapor y la electrificación y de grandes partes de la revolución de la tecnologías de la información y la comunicación. Para que ganaran tracción se requirieron productos físicos que tuvieron que ser inventados, prototipados, probados, construidos, vendidos y enviados entre los nuevos usuarios.

En contraste la revolución de la inteligencia artificial está casi libre de esas limitaciones, los algoritmos digitales pueden ser distribuidos virtualmente sin costo alguno y una vez que se han distribuido pueden ser actualizados y mejorados en forma gratuita. Mucho de trabajo de cuello blanco se paga por adquirir información, procesarla y tomar una decisión o hacer una recomendación. Qué es lo que los algoritmos hacen mejor. En industrias con el mínimo componente social el reemplazo de máquina por humano puede hacerse rápidamente y hecho en masa sin necesidad alguna de complicados detalles de manufactura, embarque, instalación o reparación in situ.

El hardware de los robots potenciados con la inteligencia artificial así como los autos autónomos tendrán esos costos de implementación, sin embargo el software subyacente asociado, no lo requerirá permitiendo vender máquinas que eventualmente serán mejores con el tiempo al mejorar el software.

El segundo catalizador es la creación de una industria de capital de riesgo que permiten fondear inversiones tempranas para compañías con gran potencial. Esto apenas existía antes de 1970. Y le ha facilitándo a los inventores el financiamiento de sus nuevos desarrollos. Esto nos hace mucha falta en Mexico.

El tercer catalizador es algo obvio pero frecuentemente pasado por alto y es la presencia de China. En los últimos 5 años China ha crecido suficientemente en tecnologías de internet para alimentar ideas y talento de regreso al ecosistema global. Una tendencia que se ha acelerado con el internet móvil. Combina esto con el ecosistema de emprendedores gladiadores, un único ecosistema de internet, el empuje proactivo del gobierno Chino y la entrada de China en el campo de la inteligencia artificial, asi constituye un catalizador mayor que estaba ausente en las tres previas Tecnologías de Propósito General.