miércoles, 22 de mayo de 2024

La renta básica universal como rendición

Mucho se ha escrito, y supongo que se seguirá escribiendo, a propósito del eventual impacto de la automatización en el empleo, sobre si la creciente introducción de tecnologías, incluyendo la inteligencia artificial capaz de realizar tareas propias de los así llamados 'white collars', acabará haciendo inviable la disponibilidad de empleo para todas las personas y si eso conducirá a un desempleo crónico y masivo. 


Automatización y empleo


A este respecto suelo decir que, para ser sinceros, nadie sabe realmente si ese escenario es posible. Existen informes de entidades de prestigio en un sentido y en otro, que afirman ese desempleo y que lo niegan.

La argumentación más optimista, y que intuitivamente considero más próxima a la realidad, es la que, basándose en pasadas revoluciones tecnológicas, afirma que, aunque se destruyen y destruirán muchos empleos, se crean y crearán otros nuevos y que el balance neto, o al menos así nos lo enseña la historia, será positivo.

Vuelvo a decir que creo que nadie lo sabe realmente, y yo tampoco, pero mi opinión es cautamente optimista. 

Optimista porque, con base en el pasado y un cierto razonamiento cualitativo, considero más viable ese incremento neto de empleo que lo contrario y más teniendo en cuenta la cantidad de puestos de trabajo que, sorprendentemente, se quedan sin cubrir y las crecientes necesidades en campos como la atención social o la tecnología misma.

Pero cauto porque, aparte de que no estoy cien por cien seguro de que la visión optimista sea cierta, sólo intuyo que lo es, también suelo recordar que, el que el empleo neto crezca no quiere decir que no haya ganadores y perdedores, no quiere decir que no vaya a haber empresas y sectores que sufrirán y desaparecerán, y que muchas personas quedarán, en efecto, sin empleo y para el resto existe y existirá una creciente necesidad de contaste aprendizaje, 'reskilling' y evolución.


La Renta Básica Universal


Ante la eventualidad de este posible desempleo crónico y masivo, una de las soluciones que se plantea es la de la renta básica universal, un tema del que, cierto es que brevemente, me ocupé en el capítulo final de mi libro 'Robots en la sombra'. 

Ahí razonaba cómo, desde un punto de vista meramente teórico, esa renta básica universal es o debería ser viable, aunque también expresaba alguna reserva sobre nuestra capacidad efectiva de implantarla adecuadamente, de gestionar la transición desde la situación actual a una en que existiese esa renta básica universal.


Impactos personales


Pero, aparte de su eventual viabilidad y conveniencia económica, la renta básica universal plantea también preguntas más profundas, preguntas que tiene que ver con la motivación, con el propio desarrollo, con la autoestima.

A pesar de cierta visión negativa del trabajo como una carga a soportar que muchas personas sostienen, a pesar de que tantas y tantas personas afirman que trabajan sólo para ganar dinero, creo que el trabajo tiene otro valor mucho mayor que eso.

El trabajo, o al menos eso creo yo, forma parte de tu identidad. El trabajo es una forma de estar en el mundo, una forma de aportar tu parte a que éste sea mejor, una forma de relacionarte con personas, de lograr cosas y una forma de desarrollar tus propias capacidades intelectuales y relacionales.

En ese sentido, la ausencia de empleo, plantea problemas personales, psicológicos y casi diría que éticos y morales.

Y éstos no creo que los resuelva por sí sola la renta básica universal.


La rendición


Acabo de terminar la lectura del libro 'Digital humanism: for a humane transformation of democracy, economy and culture in the digital age' de Julian Nida-Rümelin y Nathalie Weidenfeld, una panorámica de problemáticas relativas a la relación del ser humano con la tecnología, de manera muy sobresaliente, aunque no únicamente, con la inteligencia artificial.

En uno de sus últimos capítulos, los autores se ocupan de esta temática del posible desempleo y de la renta básica universal. Y he encontrado un párrafo que me ha llamado la atención, y que ha resonado en mi. Dice:


The introduction of an unconditional basic income would be tantamount to capitulation. Instead of a strategy of integration and inclusion in the working society, the final and then soon irreversible withdrawal from the working society would be rewarded.


Es decir, si aceptamos, como personas y como trabajadores, la renta básica universal, el vivir de esa renta básica universal, estaríamos renunciando a volver a integrarnos alguna vez en el mercado laboral, a desarrollarnos personalmente con base en un trabajo y, a priori, a aportar nuestro esfuerzo y contribución a la generación de bienes y servicios o a mejorar esta sociedad.

Y eso será una rendición. Una grave rendición. Una rendición de la sociedad pero, aún más, una lamentable rendición personal.


Conclusiones


Aunque nadie lo sabe, es posible que alguna vez lleguemos a sufrir un desempleo masivo, estructural y crónico. Y, si eso fuese así, cabe suponer que sería necesaria la renta básica universal o algún mecanismo similar. 

Sin embargo, y más allá de la viabilidad y sostenibilidad económica de esa eventual renta básica universal, desde un punto de vista de desarrollo personal, desde una perspectiva psicológica, humanista y casi ética, confiarnos a ella, renunciar a desarrollarnos a través del trabajo y la contribución activa a la sociedad, no puedo dejar de percibirlo como un grave paso atrás y como, en efecto, una rendición. 


miércoles, 15 de mayo de 2024

Indicadores de un buen roadmap de transformación digital

A pesar de los años que llevamos ya hablando, y se supone que implementando, la transformación digital, es cierto que probablemente sigue siendo una idea rodeada de cierta confusión, y probablemente, cierta inseguridad en empresas y directivos en cuanto a cómo llevarla a cabo.

Lo cierto es que no creo que existan verdaderas recetas, ninguna metodología detallada de cómo definirla y ejecutarla. 

De hecho, no creo que ninguna eventual metodología detallada, que no existe, para llevar a cabo una transformación digital, fuese creíble porque, al menos eso defiendo yo, la concreción de una transformación digital depende mucho de la situación de cada empresa, de su punto de partida en cuanto a madurez y realidad digital, su estrategia, sus circunstancias, su cultura, y muy especialmente la de sus directivos e incluso su situación financiera. Y, en ese sentido, se resiste a recetas simplistas o a cerrarse en una 'to-do list' detallada y de validez general.


Mi modelo de transformación digital


En mi primer libro 'La carrera digital', hice mi propuesta de transformación digital, que se estructura en torno a tres ejes:


  • Tecnología: A despecho de otras visiones que desprecian el papel de la tecnología en la transformación digital, yo defiendo decididamente la necesidad de conocimiento de la tecnología digital, incluso o empezando por los directivos, identificando sus posibilidades y las oportunidades y amenazas de naturaleza estratégica que representa para una organización

  • Método: Una gestión ordenada y rigurosa del programa de transformación que, a su vez, planteo en dos dimensiones principales:

    • Encaje estratégico: Un encaje que parte de la reflexión estratégica, dando sentido a la transformación digital como una actividad plenamente empresarial y que no se hace 'a tontas y a locas' porque esté de moda sino con una clara lógica de negocio. Y una reflexión estratégica que no se quede en grandes palabras sino que tenga en cuenta también elementos más del día a día como la realidad de tecnologías, procesos y cultura de partida y las limitaciones y necesidades presupuestarias.

    • Dirección de proyectos: un enfoque, quizá no 'glamouroso' pero sí realista y riguroso, que trata la transformación digital como un programa, en el sentido que el Project Management Institute da al término programa y sus iniciativas concretas como proyectos, de nuevo en el sentido del PMI.

  • Personas y cultura teniendo en cuenta todos los aspectos de liderazgo y gestión del cambio que, en el fondo, deben acompañar a toda transformación, sea ésta digital o no.


Han pasado ya cinco años desde que publiqué 'La carrera digital', he leído, antes y después de su publicación, a muchos autores en materia de transformación digital y la propia tecnología ha evolucionado mucho y, sin embargo, me sigue pareciendo que mi planteamiento sigue siendo válido y plenamente vigente y no lo cambiaría en nada importante.


El roadmap de transformación digital


En cualquier caso, parece que una transformación digital marca una forma de 'roadmap', un camino de cambio y, claro, transformación, y un camino que, cada vez somos más conscientes, no tiene un final definido, sólo etapas de una transformación para la que no se vislumbra un final.

Y en ese camino queremos saber que lo hemos trazado correctamente y que lo estamos ejecutando correctamente.


Los cinco marcadores de McKinsey Digital


En el último libro que he leído en materia de transformación digital, 'Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI', de Eric Lamarre, Kate Smaje y Rodney Zemmel de McKinsey Digital, un libro interesante y bastante diferente de otros, los autores se plantean en un momento dado, cómo asegurarnos de que ese 'roadmap' está bien trazado.

Y proponen lo que definen como 'marcadores' de que estamos ante un buen 'roadmap' de transformación digital. En concreto, los marcadores que proponen son los siguientes:


  • Los dominios y las soluciones digitales subyacentes se secuencian de tal forma que producen valor tanto en el corto como el medio plazo.

  • Las transformaciones en los diferentes dominios están ligadas a mejoras en KPIs operativos, lo cual, a su vez, liga con mejoras operativas.

  • Todo el plan tiene un cuenta, de manera explícita la construcción de las capacidades digitales por las que los autores apuestan (talento, modelo operativo, tecnología y datos) y de las que ya hablamos en 'Una propuesta de capacidades nucleares para empresas digitales'. Además se incluyen las inversiones y tiempo necesario para conseguir la madurez.

  • El plan financiero es claro y agresivo pero realista. Además apuestan por unos indicadores financieros del programa claros y de seguimiento periódico, por ejemplo, mensual.

  • Se incorpora la gestión del cambio tanto para toda la transformación digital en su conjunto como para soluciones concretas.


Aunque quizá, más que indicadores propiamente dichos, estos cinco puntos sean características a exigir, en general me parecen sensatas.

Creo que es interesante la relevancia que le dan al plan financiero porque, en efecto, eso aporta realismo y rigor: sin inversión clara y planificada es imposible llevar a cabo un programa de transformación y, además, el seguimiento financiero obliga al rigor en todos los sentidos.

El enlace con KPIs operativos obliga también a tener los pies en la tierra y al alineamiento con la realidad de la compañía y sólo advertiría de que una atadura demasiado estrecha a la realidad operativa de partida, puede 'cortar un poco las alas' y limitar iniciativas más innovadoras, mas radicales y transformadoras.

También es interesante que al hablar del valor, que es evidente, destaquen que ese valor se produzca ya en el corto plazo, lo cual parece referirnos a la famosa búsqueda de 'quick wins'. En cualquier caso, es bueno, apostar por resultados no sólo a largo plazo, quizá más estratégicos, sino también a corto. Aporta realismo, engrasa el programa y contribuye a la gestión del cambio.


Alguna consideración


Comparo mi propuesta con la de estos autores y, aunque en su formulación literal es bastante diferente, creo que en el fondo encajan bastante bien.

El encaje estratégico que yo propongo creo que enlazaría razonablemente bien con la apuesta por aportaciones a los KPIs y la construcción de capacidades digitales, así como el tener en cuenta la realidad presupuestaria.

La gestión como programas y proyectos, aunque es una propuesta diferenciada de mi parte, creo que se alinea muy bien con el rigor financiero y con la aportación de valor en diferentes momentos del tiempo.

Finalmente, casi encaja como un 'guante' mi visión de personas con la gestión del cambio.


Conclusión


Paree que, en efecto, la transformación digital se ha de estructurar como un plan, que en mi caso de convierte en programas y proyectos y en la propuesta de McKinsey en un 'roadmap', algo más vago, un plan con anclaje estratégico y con clara aportación de valor, un plan que se siga de manera rigurosa, tanto en el plano financiero como en el general de dirección de proyectos, y un plan que tenga en cuanta a las personas y la consiguiente gestión del cambio.


miércoles, 8 de mayo de 2024

Una propuesta de capacidades nucleares para empresas digitales

Afrontar con garantías el mundo digital, exige a las organizaciones una transformación, una transformación que no sólo las capacite para responder puntualmente y de forma estratégica a las oportunidades y desafíos del mundo digital, sino que, además, las prepare para hacer frente, de manera permanente, para operar en ese mundo digital que está aquí para quedarse y crecer. 

Y ese hacer frente permanente, exige la construcción de capacidades organizativas, capacidades digitales.


Transformación digital, proyectos y programas


En efecto, la transformación digital, como toda transformación, hace referencia a un camino, un cambio profundo, un cambio que, en apariencia, tiene un principio y un fin. En parte es así, pero con algún matiz importante

En efecto, y como explicaba en mi primer libro, 'La carrera digital', la transformación digital, cuando se operativiza, convierte iniciativas de transformación en proyectos a su vez agrupados en un programa, el programa de transformación digital, entendiendo por programa el concepto que al respecto aporta el Project Management Institute, como una serie de proyectos interrelacionados que se benefician de una gestión conjunta.

Como es sabido, una de las características de los proyectos es que tienen un principio y un fin. Y, así es, cuando operativizas la transformación digital, transformas las iniciativas en proyectos de transformación, con su principio y su fin.

Sin embargo, son importantes dos matices que hacen referencia, por un lado, a la continuidad del esfuerzo de transformación y, por otro, a la construcción de capacidades digitales.


La transformación digital como esfuerzo continuo,


Por un lado, dado el dinamismo del mundo digital, para el cual no se ve fin, la transformación digital no puede ser un esfuerzo 'one-shot', algo que se hace una vez y se termina, sino que tiene, y parece que va  a tener al menos durante varios años, un carácter de adaptación continua. 

¿Contradice eso la visión de proyectos?

En absoluto, los proyectos finalizan, pero el programa de transformación no. Algunas iniciativas, algunos proyectos, finalizan, pero es necesario incorporar nuevas iniciativas, nuevos proyectos, a ese programa.


Transformación digital y capacidades digitales


El segundo matiz, importante tiene que ver con la construcción de capacidades.

De cara a que una organización puede desenvolverse de forma satisfactoria en el mundo digital, debe construir unas capacidades internas, un poco en la línea de las competencias nucleares de Gary Hamel.

Es decir, la transformación digital, aparte de acciones como la implantación de soluciones digitales, de canales digitales, de herramientas, etc, debe construir unas capacidades en la organización que permitan a ésta, por un lado, un mejor desarrollo de las propias iniciativas de transformación y por otro, y esto es importante, el funcionamiento digital en el día a día, en el modo que el Project Management Institute denomina operación, y que es una dinámica continua y diferente de los proyectos.


Capacidades digitales nucleares


Y en línea con esa necesidad de construir capacidades digitales, me encuentro, y quería traer a colación, la propuesta que al respecto hacen en 'Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI', Eric Lamarre, Kate Smaje y Rodney Zemmel de McKinsey Digital. Gran parte del libro lo dedican, precisamente, a explicar las cuatro grandes capacidades digitales que, en su opinión, deben exhibir las organizaciones.

Eso sí, es importante advertir que están pensando en unas capacidades para empresas que crean productos y servicios digitales, y además con mucho foco en los productos y servicios de datos y de inteligencia artificial. A pesar de esos dos condicionantes, me parece que la propuesta es razonablemente genérica y útil para una eventual traslación a todo tipo de organizaciones.

Estas son las cuatro capacidades y un esbozo de cómo la plantean los autores: 


  • Talento: Afirman que se necesita un 'pool' de talento digital que incluya, por ejemplo, jefes de producto, diseñadores, desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos, etc que trabajen de manera muy cercana con el negocio. Para ello apuestan por un enfoque estratégico de la gestión del talento digital que cense el punto de partida, identifique las necesidades y acometa su satisfacción. Dada la escasez de talento digital, se insiste también en la necesidad de crear una proposición de valor del empleado que favorezca tanto la captación como la retención (nótese cómo se habla en los mismos términos que con un cliente) así también los mecanismos de reconocimiento. Finalmente, se insiste en la necesidad de la formación y 'reskilling' continuo dada la rápida evolución del panorama tecnológico.

  • Modelo operativo: Se indica la necesidad de una operación rápida y flexible para adaptarse al entorno cambiante. En ese sentido se apuesta por un modelo muy basado en los principios de 'agile' y DevOps, así como en el diseño y cuidado de la experiencia de cliente.

  • Tecnología: Se trataría de crear un entorno digital que empodere a toda la organización para una innovación digital. Apuestan, por ejemplo, por el uso de APIs, la migración de aplicaciones a la nube, la automatización del desarrollo y despliegue de software, apoyándose, por un lado, en herramientas de apoyo al desarrollo o el enfoque de Infraestructura como código (IaC, 'Infrastructure as Code') y, por otro, en los principios de DevOps que se extieende de forma específica al ámbito de la seguridad (DevSecOps) y del machine learning (MLOps).

  • Datos: buscando facilitar la explotación de los datos en toda la organización. Se empezaría, de nuevo, por un enfoque estratégico delos datos identificando los existentes, realizando acciones de limpieza y preparación de los más relevantes y preparándolos para la disponibilidad hacia el resto de la organización. Apuestan, además, por un enfoque de orientación a productos ('data products') que los prepare para la reutilización y el escalado, y por el establecimiento de un gobierno de datos claro, y, en general, la preparación para su uso tanto en modo 'Business Intelligence' como a través de inteligencia artificial ('machine learning').


Es posible que el lector pueda pensar en otras capacidades, pero éstas no parecen una mala propuesta. 


Conclusiones


La transformación digital, como cambio que es, supone un viaje, un viaje que implica iniciativas de cambio que se operativizan como proyectos. Sin embargo, se trata de un viaje permanente, por lo que el programa no finaliza sino que evoluciona y entre sus objetivos se encuentra la construcción de unas capacidades digitales que habiliten a la organización, no sólo a nuevas transformaciones, sino también a un excelente comportamiento en su operación, una operación ya plenamente digital.


lunes, 6 de mayo de 2024

Aprendizaje directivo de tecnología para la transformación digital

Quizá sería bueno reconsiderar el papel de la tecnología y el aprendizaje directivo sobre la misma, con respecto a la transformación digital.

Me explico. 


Tecnología y transformación digital


Siempre he defendido, y muchas veces me he sentido bastante sólo, muy solo realmente, en esa defensa, la importancia de la propia tecnología digital en la transformación digital.

Frente a discursos que la intentan arrinconar y minimizar, frente a discursos que dicen que la transformación digital no va de tecnología (literalmente dicho por muchos autores que se suponen expertos), sino que va de personas, o que va de estrategia, o que va de centrarse en el cliente u otra serie de cosas por el estilo, siempre he afirmado y sigo afirmando, la importancia de la tecnología digital tanto como disparador de la necesidad de transformación como actuando de materia prima para implementar muchas de las soluciones que formarán parte de esa transformación digital.  

Así lo explico en mi primer libro, 'La carrera digital', cuyo tema principal es la transformación digital y en el cual dedico a la tecnología, aproximadamente un tercio del índice y la mitad de las páginas.

Que nadie 'tome el rábano por las hojas'. Por supuesto que reconozco, afirmo y abogo por la estrategia como marco en el que se debe situar la transformación digital. Por supuesto que reconozco, afirmo y abogo por la importancia de las personas, del liderazgo y de la gestión del cambio para una transformación exitosa. Y, de hecho, también dedico amplio espacio a ambos temas en 'La carrera digital'.

Lo que me parece gravemente erróneo es ignorar que el 'hecho diferencial' de la transformación digital (y diferencial no quiere decir que sea exclusivo, sino que es diferencial) es la tecnología digital, y que parte nuclear de la transformación digital es la implantación de soluciones digitales. 


Directivos y tecnología


Ese mensaje, erróneo de que la transformación digital no va de tecnología, creo que ha calado con frecuencia en las capas directivas que, más cómodas en su papel de gestionar la estrategia o la gestión del cambio se pueden haber visto 'absueltas' de tener que entender de tecnología y de formarse en ella.

Así lo reflejé hace ya tiempo en un post bastante crítico que publiqué en este mismo blog y que titulaba 'La transformación digital y la pereza de los directivos'.


Puede que algo esté cambiando


Y, 'mira tú por dónde', ahora que ya me había resignado a seguir escuchando ese discurso de que la tecnología no importa, parece que algo está girando, que el peso de la realidad y la sensatez se está imponiendo. O eso, parece. Y eso espero.

Cuando digo que me había resignado a escuchar el discurso de que la tecnología no importa, no quiere decir que en mi discurso personal y, sobre todo en lo que enseño a mis alumnos de diferentes programas, no les insista en el papel de la tecnología y en que, incluso para ejercer la función directiva en el mundo de hoy, necesitan entender en qué consisten realmente las tecnologías, más allá de discursos inflados, y que deben entender qué les puede aportar a sus empresas y las oportunidades y amenazas estratégicas que se derivan de su existencia. Tengo una responsabilidad con mis alumnos, así que no les puedo engañar hablándoles de una transformación digital sin tecnología.

Cuando digo 'resignado', pues, lo que quiero decir es que no abrigaba ya expectativas de que en el discurso dominante en charlas, libros y artículos, se reclamase el papel de la tecnología, se la situase en el justo punto, donde realmente siempre debería haber estado.

Y, sin embargo, y afortunadamente, en algunos de los últimos libros que he leído sobre transformación digital, parece imponerse el sentido común y se vuelve a hablar de tecnología y a darle importancia.

Y me lo he encontrado, no en libros sobre tecnología, sino en libros sobre 'management'.


Aprendizaje directivo de tecnología


La aportación más reciente en ese sentido me la he encontrado leyendo 'Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI' firmado por Eric Lamarre, Kate Smaje y Rodney Zemmel todos ellos de McKinsey Digital.

Bastante al principio del libro realizan esa petición de conocimiento directivo en materia tecnológica. Así, por ejemplo, dicen:


In many cases, the top team lacks both a common understanding of digital and pattern recognition for the business possibilities offered by digital technologies.


Que, 'alabado sea Dios', encaja precisamente con parte de mi discurso en la línea de que los directivos deben ser capaces de entender las oportunidades y amenazas que trae consigo la tecnología digital, y para ello, deben entender realmente en qué consiste, qué puede aportar y cuáles son sus casos de uso principales.

Y, 'alabado sea Dios' de nuevo, abogan por que los directivos se formen en tecnología. En concreto, afirman:


You should plan on having each top executive invest a minimum of 20 hours of learning before they can be ready to productively engage in defining a digital roadmap with their colleagues.


Bueno, pues ahí está puesta 'una pica en Flandes': los directivos deben entender la tecnología y deben formarse en ella si quieren definir un 'roadmap' de transformación digital.

Yo llevo diciéndolo años, sintiéndome muy solo en el empeño.

Ahora lo dice también, entre otros, autores de McKinsey Digital.


Conclusiones


A pesar de discursos superficiales que afirman lo contrario, y que han dominado las publicaciones en el campo del 'management' sobre transformación digital, la tecnología juega un papel muy importante y diferencial en ella y, por tanto, los directivos, sí también los directivos, deben entender esa tecnología y, para ello, deberían formarse en ella.

Y parece que ya no sólo lo digo yo.


viernes, 3 de mayo de 2024

Ocho grandes retos de la humanidad en que los robots pueden ayudar

En una probablemente equivocada interpretación de lo que significa realmente la ética de la tecnología, tendemos a destacar los riesgos, los efectos negativos que la misma puede traer y parecemos complacernos en discursos catastrofistas y desde luego negativos.

El discurso del miedo  


A esa proliferación de las visiones negativas contribuyen, todo hay que decirlo, no sólo el miedo o la incomprensión, sino también meros intereses marketinianos, puros intentos de captar la atención del lector con todo tipo riesgos existenciales y no tanto.

Este discurso del miedo, y sobre todo la atención que capta, es bastante paradójico puesto que luego, en el fondo, los humanos, el público en general, ese mismo público que con frecuencia se delecta con los mensajes catastrofistas, es un ávido y entusiasta consumidor de tecnología.


Tecnología y progreso


No confío mucho en conseguirlo, pero abogaría por un discurso mucho más optimista que, en el fondo, es también mucho más realista.

La tecnología no la inventamos porque sí y no se inventa ella a sí misma. La creamos los humanos precisamente para que nos ayude en nuestras labores o para que nos permita hacer cosas nuevas, cosas a veces necesarias y otras, simplemente, placenteras.

Por tanto, y aunque los riesgos y los problemas son reales, aunque existen esos 'efectos colaterales' que debemos conocer y evitar, y aunque la tecnología también puede ser usada con fines oscuros, lo cierto es que la tecnología es, en esencia, buena, es una forma de ayudar a la humanidad generando bienestar y progreso.

Al menos eso es lo que yo creo.


Inteligencia artificial y robots


Y entre las tecnologías que a la vez atraen y a la vez se 'llevan la palma' en esa visión catastrofista, en ese discurso del miedo, en el entendimiento de la ética de la tecnología como mera detección de problemas y desacreditación de la tecnología, se encuentran dos de las que más me apasionan: la inteligencia artificial y la robótica.

Quizá porque son tecnologías muy potentes, quizá porque emulan las historias de ciencia-ficción, quizá porque están de moda, la inteligencia artificial y la robótica son protagonistas habituales de esas 'historias de miedo'.

Y sin embargo, son ya, y desde hace muchos años, especialmente en el caso de la robótica, motores de progreso y de eficiencia.

Los son desde hace años y ofrecen enormes posibilidades de cara al futuro.


Ocho retos donde los robots pueden ayudar


En esa visión positiva y mirando al futuro Daniela Rus, en su libro 'The Heart and the Chip: Our Bright Future with Robots' identifica, ya casi como culminación de la obra, ocho grandes retos de la humanidad donde ella entiende que la robótica y la inteligencia artificial tienen mucho que aportar.

Son estos:


  • Salud humana: Se trataría del uso de la inteligencia artificial y robots en tareas de diagnóstico, monitorización y tratamiento. Así, por ejemplo, la inteligencia artificial se utiliza ya en el desarrollo de medicamentos, permitiendo la particularización para grupos reducidos e incluso personas concretas en lo que se denomina la medicina personalizada o de precisión. La autora sugiere también la posibilidad de desarrollar microrrobots que serían simplemente ingeridos como cápsulas y que evitarían muchas intervenciones quirúrgicas. Unos microrrobots que podrían no sólo hacer ellos mismos ciertas labores terapéuticas sino también comunicarse con un médico en el exterior quien podría dirigir al robot. La autora también menciona un desarrollo de su laboratorio, una silla robótica que mantiene al paciente en perfecta orientación para tratamientos con haces de protones. Rus no lo indica, pero supongo que cabría aquí incluir el desarrollo y mejora de los ya existentes robots quirúrgicos.

  • Seguridad alimenticia: El crecimiento de la población por un lado, junto con problemas derivados del cambio climático por otro, hacen cada vez más importante conseguir sistemas eficientes de producción y entrega de alimentos. En lo relativo a la entrega, la autora nos habla de pequeños robots voladores a baja altura sin interferir con la aviación comercial (en el fondo creo que se trataría de drones) para, por ejemplo, la entrega de productos frescos limitando la dependencia de cosechas cercanas. También sugiere el uso de robotización en una especie de gestión de stocks automatizada, capaces de detectar excesos y carencias y, unidos a ágiles sistemas de transporte, conseguir la redistribución de alimentos, todo ello con el objetivo de minimizar el desperdicio de comida. También apunta a cosechadoras robotizadas y autónomas así como el desarrollo de la denominada agricultura vertical dentro de contenedores robotizados en el exterior de edificios.

  • Energía y electricidad: Por un lado apunta a la urgente necesidad de reducir el consumo de energía de los propios sistemas de inteligencia artificial pero también señala otras soluciones como la robotización de paneles solares para mejorar su aprovechamiento energético optimizando su orientación e incluso paneles móviles que busquen el mejor punto de exposición. También sugiere el uso de drones para supervisar problemas en generadores eólicos. En el ámbito doméstico, y usando como ejemplo su propia casa, sugiere una robotización que optimice de manera automática el consumo eléctrico apagando y encendiendo elementos según necesidades.

  • Sostenibilidad: Aunque el problema del cambio climático y de la sostenibilidad no es de fácil solución y parece precisar sobre todo la disminución de la huella de carbono, la autora sugiere algunas ayudas posibles del cambo de la robótica. Una que es audaz pero que está sobre la mesa es la posibilidad de lanzar al espacio pequeñas naves dotadas de paneles que lo que harían sería disminuir la cantidad de rayos solares que llegan a la Tierra, reduciendo así la temperatura. También menciona la técnica denominada 'secuestro de carbono' que lo que pretende es realizar una suerte de fotosíntesis artificial, consumiendo CO2.

  • Aguas limpias: De cara a conseguir aguas más limpias, a eliminar, por ejemplo, el exceso de nitrógeno, Rus propone alguna solución robótica curiosa como crear unos robots que emulen la labor de limpieza que realizan moluscos bivalvos como las ostras e incluso incrementarlos con capacidades, por ejemplo, para eliminar plásticos y microplásticos.

  • Exploración en la Tierra: se trata del uso de robots en la exploración de lugares donde al hombre le cuesta llegar, por ejemplo en profundidades marinas o para ayudarnos a entender nuestro propio cerebro.

  • Exploración en el espacio: Se podrían, por ejemplo, desplegar máquinas autónomas en la Luna o Marte para realizar labores que acondicionasen el lugar, permitiendo posteriormente enviar a astronautas humanos. Igualmente se podrían lanzar sistemas robóticos para la exploración de estrellas.

  • Verdad y democracia: Una línea de trabajo curiosa que propone el uso de robots e inteligencia artificial para limitar la manipulación de información. Por ejemplo, la posibilidad de flotas de drones filmando espacios públicos con la intención de que no se pueda manipular lo que allí esté sucediendo, o el uso de sistemas como starlink para proporcionar acceso global a Internet. También sugiere técnicas basadas en inteligencia artificial para detectar deep fakes o todo tipo de manipulaciones de imágenes y vídeos o el uso de robots como una especie de buscador físico que permitiera, por ejemplo, a los esquiadores conocer el estado de las pistas o a los responsables de plantas industriales conocer el estado del proceso de fabricación.


Se trata sólo de una muestra ideas que apunta alguien tan autorizado como Daniela Rus. Algunas creo que ya se están haciendo, al menos en estadios iniciales, otras parecen fantásticas, aunque viniendo de donde viene la propuesta seguro que son viables.

En cualquier caso, está claro que abren un mundo de posibilidades.


Conclusiones


Las ideas de Rus son sólo eso, algunas posibilidades de usar la tecnología y particularmente la inteligencia artificial y la robótica para revolver grandes retos de la humanidad.

Sería bueno que sirviesen como inspiración para la acción y, además, para soslayar el pesimismo y el discurso del miedo y para demostrar el enorme potencial para el bien que tiene la tecnología.

Confiemos en ella y usémosla en esa dirección.


jueves, 2 de mayo de 2024

Redes neuronales líquidas: ¿una nueva revolución en la IA?

Aunque existen muchas tipologías de algoritmos de inteligencia artificial, no cabe duda de que los grandes protagonistas de los avances de los últimos años los protagonizan las llamadas redes neuronales artificiales, conformando lo que se conoce como deep learning.


Redes neuronales: tamaño y complejidad


Las redes neuronales han ido evolucionando incluyendo nuevas arquitecturas, nuevos algoritmos en sus funciones de entrada (por ejemplo, la convolución) o funciones de activación, nuevas formas de conexión incluyendo realimentaciones (como en redes recurrentes), nuevas formas de conseguir contexto (atención y autoatención), etc

Sin embargo, un patrón más o menos común es que, conforme las redes neuronales aumentan su potencia, y otras variaciones arquitecturales aparte, lo hacen creciendo en el número de capas, en el número de neuronas por capa, y por tanto en el número de pesos (parámetros), etc.

De hecho, en los modelos de tipo GPT, por ejemplo, nos movemos en órdenes de magnitud de muchos miles de millones de parámetros, superando, en algún caso ampliamente, el número de neuronas del cerebro humano.

Ese tamaño es problemático por su dificultad intrínseca, por la enorme cantidad de datos necesarios para su entrenamiento, por su consumo eléctrico, etc.

Algo no estamos haciendo bien del todo cuando necesitamos redes neuronales más complejas, al menos en volumen, que el propio cerebro humano y con unos resultados que, aunque cada vez más espectaculares, distan, con mucho, de alcanzar los de nuestro órgano rector.

Un atisbo de solución en este sentido, pudieran ser las denominadas redes neuronales líquidas.


Mirando de nuevo a la naturaleza


Como ha ocurrido en tantas ocasiones en el desarrollo de la inteligencia artificial, algunos científicos han buscado la inspiración en la propia naturaleza. 

Existe un pequeño animal, una lombriz denominada C-elegans que puede arrojar luz. Se trata de una lombriz cuyo cerebro consta, únicamente, de 302 neuronas lo que ha permitido su estudio detallado. En efecto, los propios biólogos han logrado entender bastante bien cómo funcionan las neuronas de este animal y lo que han encontrado es que, en esencia, las neuronas de estas lombrices implementan algo parecido a una ecuación diferencial.

Se trata de un cálculo bastante más complejo que el que realizan las neuronas artificiales de casi cualquier arquitectura de red neuronal 'normal'. No voy a entrar ahora en ello, ya describí las funciones de transferencia y activación más comunes en algún post hace un tiempo, pero, en esencia decir que, mientras las neuronas artificiales habituales implementan funciones matemáticas relativamente sencillas, el modelo de una neurona artificial imitando a las de la lombriz C-elegans supone implementar funciones procedentes del cálculo diferencial.


Las redes líquidas.


En concreto, un equipo dirigido por Daniela Rus en CSAIL, tal y como nos lo describe en el libro 'The heart and the chip', ha conseguido desarrollar, con base en estos principios, lo que denominan las redes neuronales líquidas.

Las neuronas de estas redes implementan una ecuación diferencial y además tiene parámetros 'líquidos', en concreto una constante de tiempo, que se va adaptando conforme a las entradas que recibe, consiguiendo de esta manera una adaptación a nivel de neurona individual.

El equipo del MIT bajo el liderazgo de Rus, ha realizado una comparativa en el caso de vehículos autónomos, comparando una red neuronal estándar, de más de 100.000 neuronas, con una red líquida de sólo 19 neuronas.

Con esta mínima red líquida, se consiguió aprender cómo conducir con base en la observación de cómo lo hacía un humano. En cierto modo, la red se enseñó a sí misma cómo asociar los movimientos de conducción (volante, ruedas, etc) para reaccionar a la curvatura de la carretera.

Aparte de en el libro mencionado, Rus describe este tipo de redes y el experimento de conducción autónoma en la TED Talk titulada 'How AI will step off the screen and into the real world'.



La autora añade que, además, en unas redes tan simples es más fácil comprender por qué la red hace lo que hace, algo que pudiera trasladarse luego, por ejemplo, a un árbol de decisión comprensible por humanos, logrando así la tan traída y llevada (y tan compleja de conseguir) explicabilidad.

Añado de mi cosecha, la consideración de que este tipo de redes podrían ser también una gran contribución a, estimo, un drástico ahorro energético y disminución de huella de carbono, en comparación con sus primas las redes neuronales que tenemos hasta la fecha.

Y creo, igualmente, que facilitaría la inclusión de algoritmos muy avanzados en unos chips mínimos, permitiendo llevar la inteligencia a caso cualquier elemento artificial. 


Conclusión: ¿La solución a nuestros problemas?


La idea parece, pues, tremendamente interesante y prometedora.

Me llama la atención, sin embargo que, y a lo mejor es 'culpa' mía, apenas he oído hablar de este tipo de redes líquidas hasta la fecha.

Me malicio que tienen algún tipo de limitación que les impide ser todavía una alternativa realista a gran escala y tiendo a imaginarme que todavía son más materia de investigación que de producción comercial masiva. 

No estoy seguro, pero intentaré permanecer a atento porque la propuesta es interesantísima y, de ser exitosa, podrían dar un nuevo vuelco al mundo de las redes neuronales, y por tanto al de la inteligencia artificial y casi diría que a nuestra economía y sociedad.


miércoles, 24 de abril de 2024

Intentando centrar el pensamiento computacional

Se suele decir, probablemente con razón, que una de las cualidades que deberíamos desarrollar, uno de los elementos que debería estar presente en la educación de nuestros jóvenes, es el pensamiento computacional.

Y creo que es cierto, pero ¿Qué es eso exactamente?


Pensamiento computacional


Bueno, lo cierto es que no parece existir una delimitación clara de qué es realmente eso del pensamiento computacional o al menos yo no la he encontrado.

De una forma vaga, podríamos decir que es un forma de pensamiento similar a la que se utiliza para la definición de lógicas y algoritmos en el mundo de la computación.

El valor, creo, de ese pensamiento computacional es doble.

En primera instancia, nos prepara, precisamente, para hacer ese diseño de programas informáticos, ya sea mediante codificación directa o mediante herramientas de más alto nivel como acoge la filosofía 'Low-Code' o 'No-code'.

A pesar de esa innegable utilidad, en realidad es casi un aspecto secundario. Lo que, realmente, creo que es mucho más importante que eso, y que justifica la propuesta de incluir de forma generalizada en la educación, es que moldea la mente y una manera de pensar que nos ayuda a enfrentarnos de manera muy efectiva a problemas de cualquier tipo, no necesariamente en computación, no necesariamente siquiera del mundo técnico y de la ingeniería, sino también problemáticas propias de las ciencias sociales o las humanidades y también del día a día.

Pero dicho esto, y a pesar de que estoy convencido de ello, lo cierto es que resulta paradójicamente complejo delimitar en qué consiste exactamente eso del pensamiento computacional (aunque probablemente, quien haya hecho 'con sus propias manos' desarrollo software, lo tenga intuitivamente bastante claro).

Hace ya un tiempo, traje a este blog en el post titulado 'Sobre el pensamiento computacional', la propuesta de Conrad Wolfram con una propuesta.


La propuesta de Daniela Rus


Leyendo el libro 'The Heart and the Chip: Our Bright Future with Robots' de Daniela Rus, directora del CSAIL (Science and Artificial Intelligence Laboratory) del MIT, me encuentro con una nueva propuesta, la verdad que bastante diferente, acerca de lo que caracteriza el pensamiento computacional.

En concreto, Rus destaca cuatro elementos, a saber:


  • Descomposición: descomposición de los problemas en subproblemas, piezas resolubles.

  • Modularización: división de un sistema en módulos, o componentes, cada uno de los cuales realiza una función definida y que son capaces, tanto de operar independientemente como formando parte de un sistema mayor.

  • Abstracción: eliminación de detalles y generalización de los atributos relacionados con una tarea.

  • Composición: Proceso de recombinar dos o más problemas.


La propuesta de Daniela Rus incide mucho en la descomposición en elementos, tanto en un nivel más lógico como subproblemas, como en un nivel más operativo, incluso técnico, en módulos o componentes. Creo intuir en la propuesta de Rus la experiencia en el mundo hardware y de los sistemas hardware/software, muy comprensible dada sus especialización en robótica.


Algunos elementos más de mi cosecha


Aunque valiosa, y más viniendo de quien viene, creo que la propuesta de Rus se queda bastante corta para explicar el pensamiento computacional.

Aunque confieso y aviso que no lo he pensado mucho, sino que es un 'bote pronto', echo de menos cosas que, al menos en mi experiencia, son muy importantes.

Por un lado la aplicación continua de una lógica rigurosa y muy exacta, sin la más mínima ambigüedad. Siempre suelo decir que 'los ordenadores son tontos'. En programación, especialmente en la programación más tradicional, hay que ser muy rigurosos, muy exactos en las instrucciones que se dan. Si no se hace así, el programa falla y a veces de la manera más inesperada. Esa lógica rigurosa y sin ambigüedad supone un notable esfuerzo al principio pero también es una forma fantástica de moldear el pensamiento. Y es algo que, y que me perdonen los afectados, echo muy en falta en la manera de razonar de incluso grandísimos intelectuales en campos propios de las humanidades y ciencias sociales.

Me resulta difícil darle un nombre, pero otra característica típica del pensamiento computacional es lo que voy a denominar 'encaje en bloques constructivos limitados'. ¿A qué me refiero? Bueno, pues que los entornos de programación el número de instrucciones (en lenguajes de programación tradicionales) o, en general, el número de herramientas o bloques constructivos disponibles para resolver el problema están acotados, son finitos y relativamente escasos. Y con esas instrucciones o con esos bloques, tienes que ser capaz de realizar el sistema o el software con la funcionalidad deseada o requerida. Se trata de nuevo de un ejercicio en ocasiones difícil pero muy creativo y desafiante, y que moldea extraordinariamente bien la mente en ese luchar por encontrar cómo usar las herramientas disponibles para resolver un problema, esa resolución de problemas con herramientas o bloques constructivos acotados.

Y, aunque eso sí lo indica Daniela Rus, profundizaría más en la abstracción, la traslación de los elementos de la vida real, tanto físicos como intangibles, a modelos conceptuales tanto en el campo de los datos y sus relaciones como las lógicas de proceso o transformación de datos. En mi experiencia, tanto docente, como de mera ayuda a profesionales más jóvenes, siempre he visto que esa abstracción es algo que cuesta muchísimo, especialmente cuando no se procede de disciplinas científicas e, incluso cuando, simplemente, no se ha trabajado y practicado con software. Pero, de nuevo, conseguir esa capacidad de abstracción es intelectualmente potentísimo.

Es posible que si lo pienso más se me ocurran más características, pero de momento lo dejo aquí.


Conclusiones


El pensamiento computacional, aunque hay bastante coincidencia en su interés, y necesidad de traslación a todos los ámbitos educativos como una capacidad casi nuclear es, sin embargo, algo vagamente definido, al menos hasta donde me ha sido dado ver.

En este post hemos visto la propuesta de Daniela Rus que he complementado con unas aportaciones propias fruto de mi experiencia y reflexión, aunque ésta última algo precipitada.