Robots, Machine Learning y empleo según Martin Ford

'The rise of the robots' analiza, con una perspectiva bastante pesimista, el impacto que en el empleo está teniendo y, sobre todo, puede tener, la aplicación masiva de los avances en automatización, machine learning, inteligencia artificial y robótica.

Según el autor, no sólo los empleos más rutinarios se encuentran amenazados, sino también los empleos del conocimiento, los denominados puestos de cuello blanco. Si en el pasado la tesis común era que una tecnología destruía algunos tipos de empleo pero creaba otros nuevos dando como resultado un balance neto de mantenimiento e incluso crecimiento del empleo, la generalización de la automatización conducirá, según el autor, a un desempleo masivo, a una desaparición de puestos de trabajo que no se verá compensada por la creación de otros nuevos. Y todo ello traerá como consecuencia, además, la polarización de la distribución de la riqueza aumentando las grandes fortunas pero también las personas con escasos medios y adelgazando hasta la casi desaparición de la clase media.

El libro se estructura en diez capítulos:

• 'The automation wave': introduce el tema presentando alguna experiencia real como la de Industrial Perceptions y examina la explosión de la robótica y algunas tendencias en industria, servicios y agricultura.


• 'Is this time different?': Repasa seis tendencias preocupantes en economía y enmpleo como el estancamiento de salarios o el aumento de la desigualdad para luego cuestionar la hipótesis, en el caso de las tecnologías de la informacion, de que la tecnología aunque destruya empleo por un lado lo crea por otro. También analiza como factores coadyuvantes de la nueva situación, no solo la tecnología, sino también la globalización, el crecimiento del sector financiero y la política


• 'Information Technology: an unprecedented force for disruption': Estudia la aceleración de la economía y los factores diferenciales de las tecnologías de la información.


• 'White-collar jobs at risk': afirma que fenómenos como el Big Data o Machine Learning hacen que los empleos que se encuentren en riesgo no sean sólo aquellos mecánicos y repetitivos sino que incluso los trabajos del conocimiento y creatividad están bajo amenaza y utiliza el ejemplo de IBM Watson para demostrar hasta qué punto las máquinas pueden tener un 'pensamiento creativo'.


• 'Transforming higher education': Analiza el efecto disruptivo de la tecnología digital, por ejemplo los MOOCs, en la educación.


• 'The healthcare challenge': Se centra en el sector salud y examina aplicaciones de la inteligencia artificial, la robótica o la explotación de los datos y propone como ejemplo, el uso de robots para asistencia y acompañamiento a personas mayores.


• 'Technologies and industries of the future': Pasa revista a algunas industrias o tendencias de un futuro que ya casi está aquí como la impresión 3D o los coches autónomos.


• 'Consumers, limits to growth... and crisis?': explica como la generalización de las máquinas como 'trabajadores' afecta también al consumo así como el fenómeno de la desigualdad, todo lo cual puede desequilibrar la economía.


• 'Super-intelligence and the singularity': Se sitúa ya en las fronteras de lo conocido y adopta una visión más futurista hablándonos entre otras cosas de 'la Singularidad', un futuro dirigido por la tecnología y en que las cosas han cambiado radicalmente. A nivel tecnológico, se extiende especialmente en las posibilidades de la nanotecnología.


• 'Towards a new economic paradigm': analiza algunas tendencias y posibilidades, destacando por lo disruptivo, la posibilidad de los ingresos garantizados como posible antídoto a un desempleo generalizado y a una fuerza de trabajo fundamentalmente constituida por robots.

Remata el libro con unas breves conclusiones.

'The rise of the robots' es un libro, pese a lo que su título parece anunciar, más centrado en la economía y el empleo que en la tecnología 'per se', aunque también se comenta y explica levemente. Por lo demás, se trata de un libro algo inquietante, que, de una forma bien estructurada y creíble, nos anuncia un futuro en que se unirán una población creciente y un empleo muy disminuido dado que la mayor parte de las tareas serán asumidas por máquinas. Ante esta situación, se exploran algunas posibilidades pero, en conjunto, nos deja más con el aviso, nada halagüeño, de lo que puede suceder, de lo que ya casi está sucediendo, que con alguna propuesta que nos permita vislumbrar alguna solución o curso de acción.

Martin Ford

(Fuente: Traducción y ligera elaboración propia de la biografía del autor en su blog)

Martin Ford

Martin Ford es fundador de una compañía de diseño de software afincada en Silicon Valley y autor de dos libros: el bestseller de The New York Times 'Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future' (ganador en 2015 del premio al libro del año de negocios de Financial Times/McKinsey) y 'The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future'.

Tiene más de 25 años de experiencia en los campos de diseño de ordenadores y desarrollo software. Tiene un grado en ingeniería por la Universidad de Michigan en Ann Arbor y un grado de negocios de la Universidad de California en Los Angeles.

Ha escrito para varias publicacones incluyendo The New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review y The Financial Times. También ha aparecido en numerosos programas de radio y televisión, incluyendo NPR y CNBC. Es un conferenciante habitual sobre la materia de la aceleración del progreso en robótica e inteligencia artificial y lo que estos avances significan para la economía, el mercado de trabajo y la sociedad del futuro.

Puedes saber más del autor visitando su Blog o seguirle en twitter donde se identifica como @MFordFuture.

Ficha técnica:

TITULO: The rise of the robots

AUTOR: Martin Ford

EDITORIAL: Oneworld Publications

AÑO: 2015

ISBN: 978-1-78074-750-7
PAGINAS: 352

Artículos de este blog relacionados

• Algo pasa con la inteligencia artificial
• Dos pasos para crear software inteligente
• El modelo de negocio de una universidad en el mundo digital
• Todo para el ganador en el mundo digital
• Lo que realmente hace diferentes a las tecnologías de la información
• La renuncia al entendimiento o una posible derivada del Machine Learning y Big Data
• Sobre las dudas acerca del impacto de las TIC en la economía y la sociedad
• Sobre el impacto de la revolución tecnológica en el empleo
• En medio del tablero: la leyenda de Sisa y el motivo del progreso exponencial
• Enunciando el peligro de la robotización para el empleo

Algo pasa con la inteligencia artificial

Algo pasa con la inteligencia artificial.

Aunque todavía suene a moderna y futurista, lo cierto es que esta disciplina, o conjunto de disciplinas, cuenta con varias décadas de antigüedad.

Conservo en mi biblioteca el libro 'The society of mind', escrito en 1985 por Marvin Minsky. Un libro delicioso y que daba una cierta sensación de mezcla entre filosofía y ciencia, entre lo moderno y lo más erudito.

Portada de 'The society of mind'

Conservo también en mi bibllioteca 'Perceptrons', escrito por el mismo Marvin Minsky y Seymour Papert en 1969, obra fundamental en la disciplina de las redes neuronales...aunque ya años antes el mismo autor había escrito sobre el tema.

Recuerdo en la para mi mítica Telefónica Investigación y Desarrollo de los años 90, la existencia de un grupo muy avanzado de inteligencia artificial que, entre otras cosas, trabajaba en sistemas expertos para la supervisión, diagnóstico y operación de la red telefónica conmutada.... que entonces era casi la única red, aunque ya 'asomaban la patita' las redes de datos.

Y recuerdo, no sé muy bien cuándo, creo que también en la década de los 90, leer sobre los emergentes algoritmos genéticos o la lógica difusa.

Un conjunto muy variado de técnicas pero que buscaban con ahínco esa inteligencia artificial, ese aprendizaje por parte de las máquinas.

Pero algo pasó. Supongo que los resultados fueron decepcionantes o las necesidades computacionales requeridas eran excesivas para el nivel de desarrollo de la microelectrónica, el hardware y el software de aquel momento.

Deep learning y redes neuronales

Lo cierto es que, sin desaparecer del todo, la inteligencia artificial perdió 'glamour' y empuje y, salvo la aplicación de la lógica difusa en cámaras fotográficas, de pocos resultados industriales reales fui consciente.

Y, ahora, de repente o, quizá no tan de repente, pero sí de manera un poco sorprendente, vuelve la inteligencia artificial, vuelve con mucha, muchísima fuerza. Ahora hablamos más de 'machine learning' y 'deep learning'... pero no son más que evoluciones de técnicas ya esbozadas.

Aún no he tenido la oportunidad de profundizar y entender bien qué ha pasado...pero algo ha pasado.

Quizá los algoritmos funcionan mejor, quizá el hardware es muchísimo más potente y permite obtener mejores resultados, quizá se hayan descubierto algoritmos o técnicas exitosas, quizá es que el mercado esté ahora preparado, o quizá ya hemos dado con las tecla de las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial.

Sea lo que fuere, algo pasa. Y como prueba, o al menos como síntoma, lo que nos dice Martin Ford en su libro 'The rise of the robots':

the rise of companies like Google, Facebook, and Amazon has propelled a great deal of progress. Never before have such deep-pocketed corporations view the artificial intelligence as absolutely central to their business models - and never before has AI research been positioned so close to the nexus of competition.

Algo pasa con la inteligencia artificial...

Las mayores empresas están interesadas en la inteligencia artificial. Ha pasado a ser un arma competitiva. Ha pasado a recibir inversiones multimillonarias.

¿Ha llegado su momento definitivo?

No lo sé, pero, desde luego, algo se mueve, algo pasa con la inteligencia artificial...

Dos pasos para crear software inteligente

Sabemos del auge casi diría la recuperación, de la inteligencia artificial, de la importancia como tendencia tecnológica que se concede hoy día al machine learning y cómo empiezan a ser viables comportamientos inteligentes observados en software, robots, e, incluso, coches, como es el caso del coche autónomo de Google.

Aunque no creo que exista una receta completamente clara hoy en día para conseguir grandes resultados en aprendizaje e inteligencia de máquinas, me quedo con una estrategia en dos pasos muy sencilla y a la que apunta Martin Ford en su libro 'The rise of the robots' donde, poniendo como ejemplo precisamente los coches autónomos de Google, nos propone estos dos pasos:

• Primero recoger una gran cantidad de datos históricos que permita construir lo que podríamos denominar un 'mapa',  y a los algoritmos recorrer ese mapa usando tareas rutinarias. En esta fase, no existe una verdadera inteligencia, sino un algoritmo más o menos complejo capaz de explotar los inmensos datos de que dispone.


• En la segunda fase, incorporar mecanismos de auto aprendizaje, es decir, convertir a los sistemas en adaptativos, capaces de reaccionar ante cambios en el entorno y de exhibir 'verdadera inteligencia'.

El planteamiento es muy simple y a todos se nos ocurre observar que es más fácil decirlo que hacerlo, pero aunque sólo sea como una estrategia genérica, puede ser válida. Al fin y al cabo, parece un paso razonable el basarse primero en la experiencia real que proporcionan los datos antes de lanzarse a algoritmos y soluciones más arriesgadas y sofisticadas. Los propios datos, además, permiten disponer de 'casos de prueba' para someter a juicio la inteligencia del software.

El modelo de negocio de una universidad en el mundo digital

Enseñar ¿no?

Eso es lo que se supone esperamos de una Universidad.

Formar, con un alto nivel, en algún conjunto de materias que permitan ejercer una profesión compleja.

Y quizá, como misión sea así, pero como modelo de negocio... a lo mejor algo está cambiando...

La tecnología digital también está volviendo del revés el mundo de la educación, y no sólo desde el punto de vista de la existencia de nuevas herramientas y de nuevas formas de acceder a los materiales, que, por supuesto, también, sino haciendo que las instituciones educativas, especialmente las privadas, se replanteen su modelo de negocio, cuál es su verdadera proposición de valor y cuál su forma de obtener ingresos.

Ya he visto en varias fuentes la afirmación de que en las instituciones educativas, especialmente en las universidades, se va a producir una gran concentración. Que ahora que vivimos en un mundo globalizado, ahora que podemos acceder a muchos contenidos en Internet, ahora que podemos mantener Webinars o acceder a MOOCs, las instituciones más locales tenderán a desaparecer, y los valores que permitirán sobrevivir serán el prestigio y la escala.

Pero, yendo un paso más allá, y hablando de MOOCs, es decir, de la existencia de cursos gratuitos online, desarrollados y avalados, además, por las universidades de más prestigio mundial, Martin Ford, en su libro 'The rise of the robots' afirma:

The very fact that universities like Harvard and Stanford are willing to give that education away for free is evidence that these institutions are primarily in the business of conveying credentials rather than knowledge.

Es decir, que dado que los materiales educativos y, además, unos materiales educativos de gran calidad, se encuentran accesibles de forma gratuita en la red; dado que, por tanto, los alumnos tienen amplia facilidades para la autoformación, para la adquisición del conocimiento, lo que aportan las Universidades es, realmente, avalar con su prestigio y por medio de los correspondientes títulos y certificaciones, la capacitación real del alumno. Es decir, su foco estratégico estará, por un lado, en su método de certificación y, por otro, en su prestigio, lo que en el mundo más comercial vendría a ser su marca. 

Turbulentos e interesantes tiempos éstos que vivimos en que hasta las más venerables y antiguas instituciones como las Universidades se ven desafiadas en los cimientos de su actividad y de su razón de ser...

Todo para el ganador en el mundo digital

Cuando nos iniciamos en el mundo 2.0, una de las cosas más diferenciales y atractivas, tecnología aparte, que ofrecía este nuevo mundo digital y colaborativo, era la democratización de las actividades, el traslado hacia la periferia, entendiendo por periferia las personas, de la actividad de negocio.

Así, las tecnologías digitales ponen al alcance de cualquiera el publicar artículos, cual si de periodista o investigador se tratase, o editar y publicar vídeos o música...y llegar hasta un público virtualmente infinito. También permite hacer negocios desintermediados, mediante plataformas de crowdworking o de financiación (crowdfunding). Igualmente permite intercambiar productos entre usuarios mediante plataformas de comercio electrónico como eBay.... y así un largo etcétera.

Le economía 'Long Tail' parece florecer en toda su extensión...

Sin embargo, y a despecho de lo anterior, la realidad nos demuestra que en Internet y en el nuevo mundo digital, el poder, el negocio más bien, parece que siempre acaba concentrándose en unas solas manos o, al menos, en muy pocas manos.

Así, en buscadores, el rey indiscutible es Google, en distribución Amazon, en subastas y compra-venta entre usuarios  eBay, en música digital Apple iTunes o Spotify, en redes sociales de propósito general, Facebook, en microblogging Twitter... y así sucesivamente. No es que no exista competencia...pero ésta es en general escasa y con tendencia a la desaparición, a situarse en nichos, mientras una marca o servicio ocupa casi todo el espacio.

Metáfora visual de la economía de la larga cola

No es evidente razonar por qué esto sucede así. Quizá, simplemente, la hegemonía que en el mundo analógico se produce por regiones, lo cual da oportunidades a muchos actores, mientras que en Internet es global. Quizá es que la eficiencia en costes que exige el modelo Internet donde muchos servicios son gratuitos o muy baratos, exige una escala que dificulta mucho la existencia de varios competidores relevantes en el mismo mercado... y solo uno sobrevive. Quizá es que a la velocidad que se mueve todo e Internet, el primero que 'golpea' se lo lleva todo y su posición dominante es ya muy difícil de asaltar.

En cualquier caso, y como nos dice Martin Ford, en su libro 'The rise of the robots', se tiende a dinámicas de todo para el ganador: 

The evidence shows pretty clearly that the income realized from online activities nearly always tend to follow a winner-takes-it-all distribution. While the Internet may, in theory, equalize opportunity and demolish entry barriers, the actual outcomes it produces are almost invariably hihgly inequal.

En el fondo, esto no es lo que esperábamos del mundo 2.0...

Pero los mercados tienen su dinámica. Si esta situación se mantiene en el tiempo será, seguramente porque, nos guste o no, es la lógica y sostenible. Si se trata, por el contrario, de un mal transitorio, el propio mercado conducirá a otras situaciones competitivas diferentes y más abiertas.

Mientras tanto, eso sí, en la periferia de ese mercado digital, las personas podemos, quizá no tanto rentabilizar, pero sí al menos disfrutar, haciendo nuestros pinitos, comprando y vendiendo, o editando vídeos, música o presentaciones, montando webinars o, incluso, escribiendo artículos en un blog...

Lo que realmente hace diferentes a las tecnologías de la información

Vivimos inmersos en la sociedad de la información, vivimos en un mundo donde las tecnologías de la información, lo digital, como preferimos decirlo ahora, dominan la innovación y el discurso del progreso.

Las tecnologías de la información nos han dado enormes capacidades de cálculo e ingentes capacidades de almacenamiento. Han catapultado las comunicaciones, han fomentado la colaboración y nuevos modelos de negocio. Han unificado el tratamiento de texto, imágenes, sonido y vídeo. Han fomentado la productividad y hasta las relaciones entre empresas e individuos...

Sin embargo, hay algo en las tecnologías de la información aún más increíble, aún más diferencial...algo donde se esconde la transformación del futuro...un futuro que ya parece muy cercano.

Martin Ford, en su libro 'The rise of the robots' nos desvela esa clave:

Information technology, to a degree that is unprecedented in the history of technological progress, encapsulates intelligence.

Inteligencia...

...quizá la última frontera...

El cálculo por sí mismo nos acerca a la inteligencia pero aún es muy mecánico, incapaz del aprendizaje y la creatividad. Pero las tecnologías de la información esconden algoritmos mucho más complejos, mucho más avanzados, algoritmos que caen dentro de 'lo inteligente'.

El reciente impulso y resultados que está recibiendo la ya antigua disciplina de la inteligencia artificial, el redescubrimiento de las redes neuronales o los algoritmos genéticos, el desarrollo del machine learning...y todo ello potenciado por unas nunca hasta ahora disponibles capacidades de procesamiento, comunicación y almacenamiento...

Ya no hablamos sólo de cálculo, ya hablamos de inteligencia...

Esa es, creo,lo que hace realmente diferentes a las tecnologías de la información, lo que puede suponer el siguiente salto cualitativo del progreso... y también, por qué no reconocerlo, lo que asusta un poco...

La renuncia al entendimiento o una posible derivada del Machine Learning y Big Data

Dos son las formas tradicionales de adquisición de nuevos conocimientos en el método científico tradicional: el empirismo y la deducción. El primero se basa en la observación y la investigación. Con base en esa experiencia se pueden obtener leyes que la propia experiencia confirma. En otros casos, se puede formular una hipótesis que los resultados experimentales confirman o desmienten. La deducción, más propia de las matemáticas o la física teórica, a parir de unas leyes y axiomas va deduciendo de forma lógica nuevas leyes y teoremas de forma irrefutable.

La deducción se basa en un conocimiento profundo de la estructura interna del objeto estudiado y las leyes que lo gobiernan. El empirismo implica menor conocimiento de la estructura interna aunque puede confirmar hipótesis acerca de esa estructura.

Cuando pasamos al mundo de las tecnologías digitales, los ordenadores y la computación, la mayor parte de los resultados obtenibles  por estas máquinas, la mayoría de los algoritmos son deterministas y, en cierto modo, deductivos. El programador entiende perfectamente la lógica y las leyes que el ordenador debe aplicar y lo programa conforme a a ellas. Y el usuario obtiene resultados predecibles y explicables, quizá por el propio usuario, aunque, por supuesto, sin la precisión, seguridad y rapidez que ofrece el ordenador. 

Sin embargo, no siempre es así. Es más. se encuentran en pleno auge dos tecnologías que adoptan otro enfoque.

La primera sería el Machine Learning que aplica algoritmos de inteligencia artificial del tipo de las redes neuronales. En este tipo de artefactos computacionales, un conjunto de nodos interconectados entre si son capaces de aprender, normalmente tras un entrenamiento consistente en ofrecer muchísimos ejemplos válidos de entradas / salidas. Una vez entrenada, la red neuronal es capaz de dar la respuesta correcta ante una entrada...pero sin 'entender' realmente el porqué. Simplemente, se ha encontrado un ajuste de pesos adecuado de las conexiones entre nodos que conduce a los resultados correctos.

Otro campo es el Big Data Big Data actúa sobre unas enormes cantidades de datos, incluso datos no estructurados. Sobre esos datos se pueden obtener tendencias, análisis y conclusiones. Sin embargo, esas conclusiones pueden con frecuencia no ser realmente comprendidas. Big Data encuentra correlaciones, es decir, valores o fenómenos que corren paralelos pero sin que haya necesariamente una relación causa efecto o, al menos, sin que conozcamos cual es ésta.

Identificada y cuantificada la correlación, Big Data puede ofrecer predicciones muy fiables...pero no sabemos por qué. Sólo sabemos que la correlación observada en el pasado permite tener confianza en una predicción que explota esa correlación. Sin embargo, no hay verdadero entendimiento de la estructura del problema... sólo de sus resultados externos.

Así nos lo explica, Martin Ford, hablando del Watson de IBM, en su libro The rise of the robots':

one of the primary tenets of the big data revolution: the idea that prediction based on correlation is sufficient, and that a deep understanding of causation is usually both unachievable and unnecessary.

Tanto Machine Learning como Big Data, pues, pueden resolver problemas complejos y ofrecer conclusiones y predicciones muy fiables...pero con el coste de ignorar el porqué, con una cierta renuncia al entendimiento, a una parte importante, en el fondo, del conocimiento.

Supongo que es lógico pagar ese peaje a cambio de los espectaculares resultados que se pueden obtener pero no deja de parecerme un poco triste, algo empobrecedor.

Aunque, si bien se mira, tampoco es para tanto. Al fin y al cabo, en el fondo tampoco sabemos cómo funciona nuestro cerebro...