Interesante artículo de Erik Brynjolfssony Andrew McAfee en BBC News, “The jobs that AI can’t replace”, en el que los autores de “Race against the machine“ y “The second machine age“ tratan de señalar los factores que, a su entender, son más complejos a la hora de recrear tareas humanas sobre una base de inteligencia artificial.
Las tres áreas señaladas como más propiamente humanas en el contexto actual y más difícilmente sustituibles por una hipotética inteligencia artificial desarrollada a tal efecto son las tareas creativas (investigación científica, escritura creativa o creación de empresas), las interacciones sociales (dirección de empresas, liderazgo, ventas, negociación, cuidado de personas, enfermería), y las cuestiones relacionadas con la destreza y movilidad física (limpieza, jardinería, o trabajos que impliquen agilidad y destreza física). Los autores animan a trabajadores y gobiernos a prepararse para este tipo de áreas que presuntamente podrían tardar más tiempo en sufrir el impacto de la sustitución, con el fin de retrasar el impacto de la pérdida progresiva de puestos de trabajo.
Sinceramente, tengo mis dudas. Primero, en la elección de las tareas: ya en el año 1996, cuando llegué a UCLA para hacer mi doctorado, encontré personas trabajando en desarrollo de algoritmos de negociación automatizados capaces de obtener resultados sensiblemente buenos en comparación con sus contrapartidas humanas, y hablamos de tecnologías que ha experimentado muchísimos cambios ya no solo en virtud de la ley de Moore. Mercados financieros en todo el mundo experimentan con técnicas de negociación basadas en agentes automatizados sensibles al contexto, capaces de interpretar todo tipo de señales, e incluso de desarrollar patrones de compra destinados a confundir o a provocar reacciones en otros agentes.
En otros ámbitos, como el de la investigación científica, creo que resultaría razonablemente sencillo desarrollar agentes automatizados capaces de gestionar la bibliografía completa y las fuentes de un tema determinado, entender y señalar cuáles son las más relevantes y qué relación existe entre ellas, y crear la estructura de unreview paper que sirviese como base para cualquiera que pretendiese llevar a cabo investigación en un área determinada (otra cosa es que posiblemente no fuese recomendable hacerlo, dado el componente de aprendizaje humano y de formación del investigador que se lleva a cabo durante esa tarea de confeccionar un review paper, típicamente una de las primeras que se suele asignar a todo estudiante doctoral).
En interacciones sociales, vemos cada vez más cómo bots de diversos tipos adquieren suficiente inteligencia como para ir gestionando un número progresivamente más elevado de tareas de gestión de comunidad, ya no solo para incitar a hombres a que paguen por hablar con una supuesta mujer que es en realidad un bot femenino (caso de Ashley Madison, reducido casi más a chiste machista que a otra cosa), sino para manejar en ocasiones situaciones bastante más complejas.
En tareas que requieran destreza manual, como el ensamblaje de componentes, ya es conocido el caso de la fábrica china dedicada al ensamblaje de productos de electrónica de consumo que sustituyó al 90% de sus trabajadores por robots, para encontrarse gracias a ello con una producción superior y menos defectos. ¿Están el 10% de trabajadores que han sobrevivido a la sustitución dedicados a tareas de alto valor añadido, a cuestiones que únicamente un cerebro humano es capaz de hacer? No, se dedican básicamente al mantenimiento de los robots. Están, en términos estrictos, al servicio de máquinas. Para pensar.
Las posibilidades de sustitución de tareas humanas por máquinas dependen de una amplísima panoplia de tecnologías: solamente el machine learning, tema que centra mi interés últimamente, es capaz de hacer que infinidad de tareas que confiábamos reservadas al ámbito de lo humano puedan pasar a ser desarrolladas por una máquina de la noche a la mañana, y no solo en términos de sustitución estricta, sino también de mejora en prestaciones, eficiencia, fiabilidad y resultados. Para mí no resulta en absoluto obvio que muchas de las tareas mencionadas por Brynjolfsson y McAfee vayan a mantenerse a salvo de la sustitución, y no hablamos de plazos de diez años, sino muy posiblemente menores. Una máquina es perfectamente capaz de analizar las variables de un entorno de toma de decisiones de manera bastante más completa que un humano, sea a la hora de conducir un vehículo o a la de dirigir un área funcional de una compañía.
Por el momento, quedémonos en la base teórica, en la recomendación de los dos fantásticos libros de Brynjolfsson y McAfee, y en ponernos a pensar sobre qué partes de nuestro trabajo nos parecen que nos protegen mejor de ser eventualmente sustituidos por una máquina. Pronto, esos pensamientos tendrán oportunidad de ir convirtiéndose en decisiones que condicionen nuestro futuro. Ya veremos en qué sentido.
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