Índice

1. La inteligencia artificial y el futuro del trabajo: una perspectiva china

Navegación estructural

1. Cubierta

2. Comenzar a leer

AI: IA

fusion of technologies that combines the physical / digital / biological: fusión de tecnologías que mezcla lo físico / digital / biológico

profound changes: cambios profundos

transition period with multimodal transf.: periodo de transición con transferencias múltiples

4 Waves of AI: 4 oleadas de IA

1. Internet (2010): internet (2010)

2. Business (2014): empresarial (2014)

3. Perception (2016): de la percepción (2016)

4. Automation (2018): automatización (2018)

+ or - effects will depend on: los efectos serán mayores o menores dependiendo de…

International collaboration: colaboración internacional

Implications: implicaciones

1. Future exponential growth of wealth / (uneven - 2 monopolies CHI / USA): incremento exponencial futuro de riqueza / (desigualdad – 2 monopolios: China / EEUU)

2. It will generate inequality / (must be tackled): generará desigualdad / (importante combatirla)

3. It will generate job losses / (Yes: automation of repetitive tasks) / (No: creative / compassion jobs) / (Need to plan employment train to adapt / re-skill): generará paro / (Sí: automatización en tareas repetitivas) / (No: tareas creativas / trabajos compasivos) / (Necesidad en formación de empleo –formación en adaptación– / recualificación)

4. It will affect traditional industries: afectará a empresas tradicionales

5. China’s competitive edge: ventaja comparativa china

via + population + no. mobiles = + data quality: (vía + población + móviles = + calidad de datos)

government AI incentives + no. of entrepreneurs: incentivos del gobierno a IA + emprendedores

6. End of privacy / (debate: balance btw privacy and convenience / better technologies to protect privacy): fin de la privacidad / (debate: equilibrio entre privacidad y comodidad / mejores tecnologías para proteger la privacidad)

La inteligencia artificial y el futuro del trabajo: una perspectiva china

Kai-Fu Lee

Como ocurre con todas las grandes transformaciones tecnológicas, el revuelo que suscita la inteligencia artificial (IA) ha llegado mucho antes que su aplicación generalizada al mundo real. El presente artículo indaga en los cambios fundamentales que el mundo entero deberá superar en la próxima década para desarrollar verdaderamente el potencial de la IA y mejorar la vida laboral y la productividad. También atribuye sin ambages la responsabilidad del desarrollo de la IA a los sectores «tradicionales»: los cambios radicales no vendrán únicamente del sector tecnológico, sino de las pertinentes y sistemáticas innovaciones que, a ese respecto, introduzcan empresas consolidadas. Aunque se centra en las repercusiones globales de la IA, también ofrece una perspectiva china sobre los retos y las oportunidades de su adopción a gran escala.

Introducción: la era de la IA

Klaus Schwab, fundador y presidente ejecutivo del Foro Económico Mundial y autor de La cuarta revolución industrial, ha señalado que la era en la que vivimos se caracteriza por una «fusión de tecnologías que difumina las fronteras entre lo físico, lo digital y lo biológico».1 Ninguna revolución tecnológica anterior se basó en tantos avances distintos a la vez, y seguramente tampoco a una velocidad comparable. La velocidad de la innovación ocasionada por esta transformación múltiple ha desatado un acalorado debate sobre el futuro de la humanidad que nos exige analizar los límites de nuestra propia capacidad para comprender y utilizar transformaciones tecnológicas antes impensables: ¿puede nuestra comprensión estar al día de los cambios que tenemos ante nosotros? ¿Cómo nos adaptamos? ¿Acabarán las máquinas dirigiendo nuestra vida? ¿Qué significa ser humano en la era de las máquinas?

Nuestras capacidades cognitivas no han avanzado en la misma medida que la tecnología. Quizá la mejor representación de la relación entre los seres humanos y las máquinas siga siendo el robot HAL 9000 concebido por Arthur C. Clarke y Stanley Kubrick: algo tan admirable como temible, que nos induce a defender la primacía de la inteligencia humana, aunque al mismo tiempo la cuestione. ¿Qué hacemos con máquinas cuyos límites quizá no podamos imaginar?

Si los cambios tecnológicos continúan al mismo ritmo, los seres humanos estarán pronto flanqueados por autómatas y robots, que automatizarán todos los aspectos de nuestra vida. Bueno, quizá eso lo veamos algún día. En realidad, la ciencia va bastante por detrás de las visiones futuristas de una sociedad en la que la IA campe a sus anchas. Si yo tuviera que hacer hoy un pronóstico basado en los progresos científicos de los que disponemos, diría sin temor a equivocarme que la perspectiva de una verdadera inteligencia mecánica que alcance el nivel humano –si es que llega algún día– aún está muy lejos.

Hasta el momento, los avances en IA se han limitado a tareas muy específicas. Lo que con más eficiencia puede hacer la IA es procesar grandes cantidades de información sobre algo muy concreto, como el desarrollo de un juego, un diagnóstico sanitario o el reconocimiento de voz. Pero no puede pensar lateralmente para aplicar sus conocimientos a un entorno distinto. No se puede formar una opinión sobre lo que hace. Ni, desde luego, esto le produce sentimiento alguno.

Sin embargo, fabriquemos o no máquinas realmente inteligentes (conocidas con frecuencia como Inteligencia Artificial General o IAG), la IA ya está transformando nuestra forma de vivir y trabajar, abriéndose paso en la mayoría de las esferas de la actividad humana. Aunque los tecnólogos y los entendidos debaten sobre la futura relación entre seres humanos y máquinas, casi nunca se indaga lo suficiente en las consecuencias inminentes de las tecnologías dotadas de IA. ¿Cómo sobrellevamos la pérdida de empleos? ¿Cómo conseguimos que los sistemas educativos no pierdan ese tren? ¿Y qué ocurre con los servicios sociales?

La idea que tenemos de nosotros mismos y nuestra función social ya está viéndose cuestionada, aunque sea lentamente. Si ya no se exigirá que sean seres humanos los que desempeñen ciertos trabajos, y si lo que hemos aprendido en la escuela quizá pronto no sirva, ¿cómo adecuamos la trayectoria y las expectativas de nuestra vida laboral? Esas cuestiones deberían ser capitales para los gobiernos, sus asesores económicos, los ministros de Educación, los directores de colegios y los decanos, así como para los líderes empresariales y los padres y las madres de todo el mundo.

Así se empieza

Ya estamos en el epicentro de una perturbación sincrónica producida por la IA en todos los sectores. Aquí utilizo un marco caracterizado por «cuatro oleadas de IA» para descifrar su impacto en el escenario empresarial: las cuatro oleadas no son sucesivas, sino bastante simultáneas, y transforman nuestra forma de vida. (Ver figura 1).

En este sentido, la primera oleada de innovación, la IA en internet, comenzó en torno a 2010 y transformó por completo nuestro uso de la red, gracias a la creación del aprendizaje profundo. Las búsquedas, la publicidad online, las redes sociales, el comercio electrónico –los avances en esas actividades virtuales que ya no se pueden separar de nuestra vida cotidiana–, todo eso se basa en el desarrollo de la IA.

En 2014, las empresas, sobre todo aquellas que acceden fácilmente a datos, comenzaron a incorporar la IA sentando así los cimientos para el desarrollo de sectores como el de la tecnología financiera, la educación a distancia, la digitalización de los servicios públicos y la gestión de las cadenas de suministro. A esta segunda oleada de innovación, en gran medida basada en programas, la llamo IA empresarial.

La IA de la percepción comenzó a despuntar en 2016 al permitir que las máquinas mejoraran su capacidad de captar los sentidos humanos y de analizar y tomar decisiones a partir de esos datos. La visión por ordenador se ha convertido en algo corriente: ahora las máquinas reconocen rostros humanos, pautas de tráfico e incluso los productos que elegimos en las tiendas. Los sistemas de reconocimiento de voz ya pueden analizar y sintetizar idiomas, lo cual permite la traducción simultánea y la generación electrónica de información. Durante esta oleada, asistiremos a un rápido desarrollo de la IA, tanto en la programación como en la maquinaria.

Hace muy poco, en 2018, los sistemas autónomos comenzaron a aplicarse en diversos sectores, lo cual nos permite imaginar un futuro no muy lejano en el que los vehículos sin conductor dominen las carreteras y, quizá, incluso las rutas aéreas. Por citar solo unos pocos sectores, la IA de la automatización ya está transformando a los pesos pesados tradicionales del transporte, la logística y la industria. Se diría que en un abrir y cerrar de ojos nos hemos encontrado en posesión de una tecnología polifacética cuya aplicación es tan ubicua como la de la electricidad. En realidad, puede que no sea exagerado afirmar que quizá ya no sepamos qué suponía vivir sin IA.

Además, la transformación que ha promovido no ha hecho más que empezar. Líderes de múltiples sectores han comenzado a pensar en aplicar masivamente la IA a sus negocios. Según el informe State of AI in the Enterprise, publicado por Deloitte en 2019,2 el 57% de los líderes empresariales cree que la IA transformará su empresa en los próximos tres años. Aunque el porcentaje de los que piensa que activará esa misma transformación en sus sectores es menor (el 38%), la trayectoria está clara: la IA está penetrando en la mayoría de las esferas de la actividad humanas. Lo que diferenciará a los ganadores de los perdedores es la capacidad tanto para captar la magnitud del cambio como para adaptarse a tiempo.

La verdad fundamental de nuestra época es la siguiente: la IA es la principal frontera a la que se ha enfrentado la humanidad hasta la fecha y debemos actuar ya para no equivocarnos.

Figura 1. Las cuatro oleadas de IA

¿Hasta qué punto estamos preparados para la IA?

El potencial de cambio que la IA plantea a nuestra forma de vivir y trabajar es tan enorme que sus usos actuales no suponen más que un arañazo en la superficie de lo que está por venir. Afectará a todos los aspectos de nuestra vida y el cambio influirá hasta en los confines del mundo que habitamos. Sin embargo, ¿afectará a todos de la misma manera?

Las investigaciones indican que la IA permitirá la creación de una riqueza nunca vista: PricewaterhouseCoopers (PwC) calcula que su adopción generalizada aumentará en alrededor de 15,7 billones de dólares el PIB mundial en 2030,3 es decir, en poco más de diez años. Este aumento continuará su trayectoria exponencial hasta 2050.

La incorporación de la IA puede generar enormes beneficios empresariales, pero la creación de riqueza no será uniforme. Como he indicado en mi libro AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order [Las superpotencias de la IA: China, Silicon Valley y el nuevo orden mundial], las ganancias generadas por las primeras innovaciones en el sector de la IA presentan un escenario prácticamente monopolístico, puesto que dos colosos económicos –Estados Unidos y China– ya están sentando la pauta al albergar a todos los grandes gigantes corporativos del sector. Según los pronósticos de PwC ya mencionados, se cree que el crecimiento más relevante se producirá en China, en gran medida por su enorme población, que representa casi un quinto del total mundial.

La desigualdad entre países debe afrontarse a través de canales diplomáticos internacionales, de manera que Estados Unidos y China presten sus recursos y su experiencia para evitar que esa desigualdad global se acentúe. Pero, lo que es todavía más pertinente, para gobiernos y empresas de todo el mundo debe ser prioritario acabar con la desigualdad entre países que emana del desplazamiento del empleo, del déficit de cualificación, de la desigualdad educativa y de la falta de acceso a la formación.

Aunque las tecnologías basadas en la IA pueden tardar quince años o más en influir en todos los sectores, debemos actuar con rapidez y desarrollar las infraestructuras necesarias para evitar trastornos a gran escala y atenuar las inevitables penurias que sufrirá la población a causa de la pérdida generalizada de puestos de trabajo y la distribución desigual de la riqueza.

La penetración de la IA

Aunque nos derretimos ante grandes empresas dedicadas a la IA como Deepmind, el incremento de 15,7 billones de dólares del PIB no llegará gracias a ellas. Desde nuestra atalaya actual se aprecia que, para ese sector, la principal oportunidad radica en la penetración en las empresas tradicionales, algo que fomentará enormemente el rápido desarrollo de plataformas de IA, de manera que cada vez haya más empresas tradicionales que puedan utilizarla sin necesidad de ser expertas en la materia.

El principal potencial de la IA radica en la penetración en las empresas actuales a través de nuevas formas de solucionar los problemas, nuevos niveles de velocidad y precisión, una renovada eficacia y nuevas formas de trabajar y de ponderar lo que se puede hacer. La IA se puede utilizar para optimizar procesos existentes (como ahorrar hasta el 80% en el coste de la externalización de servicios auxiliares o al cliente), para mejorar procedimientos (reformulando, por ejemplo, los pronósticos de ventas, la logística y la cadena de suministro) o para trastocar ciertos sectores (utilizando, por ejemplo, la IA para contribuir a que la creación de nuevos medicamentos sea mucho más rápida que en la actualidad).

Los líderes empresariales deben fijarse en el largo plazo. Pocos pueden permitirse la resistencia al cambio, ya que las empresas, para mantener su relevancia, deben integrar la IA en su estrategia. Volviendo al estudio de Deloitte, hay que decir que son muchos más los directivos que creen que la IA determinará las ventajas competitivas de sus empresas que los que piensan que otorgará ventajas al conjunto de su sector. Esto indica la existencia de un ángulo muerto, ya que a las empresas les puede pillar desprevenidas la velocidad con la que se suceden las innovaciones en otras compañías. La cuestión es que nadie puede quedarse de brazos cruzados, ya que la IA está copando todas las prioridades.

Pronosticar dónde surgirán las perturbaciones y mejorar la cualificación con el fin de aprovechar el nivel de cambio tecnológico y operativo ocasionado por la IA será absolutamente esencial para el manual de estrategias empresariales de todos los sectores.

Según el informe State of AI in the Enterprise, publicado por Deloitte en 2019, el 57% de los líderes empresariales cree que la IA transformará su empresa en los próximos tres años

Una pantalla muestra el sistema de reconocimiento de peatones y vehículos SenseVideo, desarrollado por la compañía SenseTime Group Ltd, Beijing, China

Las repercusiones en el empleo

Las repercusiones de la IA en la creación y la pérdida de puestos de trabajo son algo que suele malinterpretarse. El relato catastrofista nos quiere hacer creer que la IA producirá perturbaciones de tal magnitud que supondrá el fin del ámbito laboral tal como lo conocemos. Todos los empleos desaparecerán, lo cual ocasionará penurias económicas para la mayoría. Personalmente, estoy en contra de esta visión distópica, que ve en la IA la destrucción de los valores de la humanidad. Según una interpretación distinta del mismo escenario, la IA nos ahorrará el trabajo rutinario, permitiéndonos dedicar la vida al ocio en una especie de estado utópico.

La realidad está entre las dos visiones. Es cierto que, probablemente, la introducción de la IA conlleve la desaparición o la transformación drástica de hasta la mitad de los empleos. Lo que quizá haya sorprendido a los sectores que ya están comenzando a verse afectados es el tipo de empleo que desaparece primero.

Puede parecer ilógico, pero en un futuro próximo no se verán gravemente afectados trabajos manuales, como son la mayoría de los industriales. A las máquinas de hoy en día se les da mucho mejor el razonamiento cuantitativo que las funciones sensomotoras básicas. En la mayoría de las aplicaciones robóticas es muy difícil alcanzar niveles de destreza y de precisión aceptables. De manera que son los trabajos repetitivos de oficina, y no los manuales, los que ya se están viendo más rápidamente afectados.

La automatización robótica de los procesos (ARP)

Muchas de las actividades humanas actuales consisten en tareas muy concretas que, cuando se basan en multitud de datos, pueden realizarse más eficazmente recurriendo a la IA. Se calcula que hasta una quinta parte de las tareas desempeñadas por seres humanos en el trabajo consisten en operaciones informáticas repetitivas que pueden automatizarse.4

La ARP, basada en la IA y el aprendizaje automatizado para realizar tareas enormemente repetitivas, ha comenzado a ganar terreno en empresas cuyos empleados dedican bastante tiempo a actividades manuales como la tramitación de consultas, cálculos, picado de datos o mantenimiento de archivos. Entre los trabajos más susceptibles de automatización figuran los externalizados por las empresas: por ejemplo, los de quienes revisan declaraciones de impuestos y rellenan a diario casillas y tablas con números para generar datos y análisis comparados.

La ARP puede mejorar enormemente el rendimiento de las empresas al permitir que sus empleados se dediquen en exclusiva a tareas más complejas y productivas. Al mismo tiempo, esto significa que las empresas ya pueden comenzar a reducir el número de personas que se dedican a puestos de trabajo muy específicos. Los empleadores tendrán que comprender que hay que llegar a un equilibrio entre la mayor eficacia y sus repercusiones sobre la moral del empleado. Comunicar con claridad las necesidades empresariales y poner en marcha programas de recualificación donde sea posible ayudará, tanto a empresarios como a empleados, a realizar una transición más eficaz.

¿Hay alguien a salvo?

Ya he dejado claro que la IA puede utilizarse para realizar tareas rutinarias más eficazmente. Pero la IA carece de creatividad y de compasión, y también de la capacidad para comunicarse con los seres humanos y ganarse su confianza. Cuanto más necesarias sean la compasión o la creatividad en un determinado trabajo, menos probable será que la IA sustituya a los seres humanos en esas labores. (Ver figura 2).

En algunas esferas como el diagnóstico médico, se puede llegar a una simbiosis entre las personas y las máquinas. Por ejemplo, los médicos, a partir de los datos de los que disponen, pueden recurrir a la IA para diagnosticar con más precisión ciertas enfermedades, en tanto que ellos pueden proporcionar no solo la planificación del tratamiento, sino la calidez y la confianza fundamentales para una interacción humana. Las investigaciones demuestran que el contacto humano puede tener una influencia determinante en la calidad de los tratamientos sanitarios.5 De igual manera, los científicos pueden usar herramientas dotadas de IA para crear medicamentos más eficaces. Sin embargo, las máquinas no pueden sustituir la capacidad de los científicos para concebir hipótesis y aplicar conocimientos, ni tampoco la de comunicarse con los pacientes sirviéndose de su saber y confianza.

En vista de esto, resulta esencial que los gobiernos, las empresas y las instituciones educativas determinen qué clase de trabajos otorgarán a los seres humanos una ventaja sobre las máquinas y que planifiquen la creación de más empleos de ese tipo. Del mismo modo, para elaborar los programas de estudio del mundo debería ser imprescindible saber dónde serán más necesarios los seres humanos: ¿cómo debemos preparar a los niños para su futuro laboral? ¿Qué capacidades deberán tener para mantener la empleabilidad durante su vida laboral?

Figura 2. Impacto de la IA en los puestos de trabajo

La ventaja competitiva de China en IA

Por la propia magnitud de su población, que alcanza casi los 1.400 millones de personas, y la extensión de la tecnología móvil en su vida cotidiana, China cuenta con una ventaja esencial para el desarrollo de la IA: la calidad de sus datos. Los teléfonos móviles ocupan realmente el epicentro de la vida cotidiana china –desde la petición de comida a la donación a entidades sin ánimo de lucro, pasando por los pagos por servicios–; chinos de todas las edades recurren al pago vía móvil en gran parte de sus transacciones. La gran cantidad de datos que se generan de esa manera permite a comerciantes y plataformas de servicios adoptar políticas de adquisición de clientes muy selectivas, lo cual produce, a su vez, enormes perturbaciones a las industrias tradicionales.

La IA ya es omnipresente en China: desde los pagos por teléfono móvil, ya mencionados, hasta las aplicaciones móviles dotadas de esa función, la identificación mediante reconocimiento facial, las tiendas sin dependientes y los recopiladores de contenidos personalizados, pasando por las recomendaciones de productos personalizadas. La IA también está desempeñando un papel cada vez mayor en la comunicación entre los escolares de medios rurales y los llamados «superprofesores», que ahora pueden conectarse con aulas de todo el país y ofrecer a los alumnos una experiencia inmersiva e interactiva, que, dada la enorme disparidad de tamaños y recursos que presentan las ciudades y regiones chinas, mejora el acceso a una educación de calidad incluso en apartadas aldeas montañosas.

En resumen, las demandas de los consumidores, por medios primordialmente móviles, están avivando rápidamente y a gran escala la innovación en materia de IA y la digitalización de la economía china. A esto hay que añadir lo profundamente arraigado que está el emprendimiento en la cultura china, la considerable financiación del capital riesgo y los incentivos gubernamentales para el desarrollo de IA.

Aunque el tamaño de China y la abundancia de datos generada por la madurez de las tecnologías móviles suponen, sin duda, una ventaja fundamental para el país, su ascenso como superpotencia de la IA se ha basado en un laborioso fomento del emprendimiento y en el desarrollo de infraestructuras. La facilidad de acceder a financiación para la IA ha atraído a gran número de talentos técnicos en esa materia, lo cual supone una ventaja capital en forma de mano de obra cualificada.

La conjunción de todos estos factores ha permitido a las empresas chinas de IA ganar rápidamente en competitividad y alcanzar el mismo ritmo de innovación de Silicon Valley, e incluso superarlo.

Repercusiones de la IA sobre el mercado laboral chino

Diversos estudios sobre el posible impacto de la IA en el mercado laboral chino ponen de manifiesto lo difícil que resulta pronosticar, con cierto grado de fiabilidad, las repercusiones de esta innovación sobre la mano de obra.

PwC ofrece una visión optimista sobre el impacto de la IA en el empleo en China, y calcula que, en última instancia, la adopción de esa innovación generará un incremento del 12%, o de 93 millones, en el número de empleos; un aumento de la renta del 38% y un posible incremento del PIB anual del 1,4%, que se añadiría a los índices actuales.6

Aunque se cree que la automatización ocasionará la pérdida de unos doscientos millones de empleos, se espera que se creen otros trescientos. Sin embargo, se cree que ni la pérdida de empleos ni su creación se extenderán de manera uniforme por todos los sectores ni tampoco de forma sincrónica.

Por su parte, McKinsey and Co. sitúa a China entre los países con más probabilidades de verse afectados por la automatización, dado que esta podría influir en el 51% de las actividades.7

En última instancia, la economía china se enfrenta a los mismos retos que la del resto del mundo en lo que respecta a la IA. El ritmo de innovación desplegado por las empresas chinas a este respecto proporciona una ventaja innegable; sin embargo, todos y cada uno de los países deberán prepararse para afrontar trastornos laborales y mitigar así adecuadamente la inminente pérdida de empleos.

Al contar con el privilegio de poder hablar con políticos destacados de todo el mundo, puedo asegurar que resulta obvio que la mayoría de los países son muy conscientes de las repercusiones sociales que tendrá sobre el conjunto de la población activa la próxima revolución de la IA, y que les preocupa enormemente. También es un ámbito en el que yo recomendaría una mayor cooperación internacional, destinada a compartir prácticas que mejoren las políticas, y también programas sociales, colaboraciones público-privadas e innovaciones en los servicios públicos que sirvan para desarrollar una transición satisfactoria a la IA en el conjunto de la sociedad.

Un cliente de una carnicería del mercado Dancun de la ciudad de Nanning, en la región autónoma de Guangxi, escanea con su smartphone un código QR para pagar su compra

Conclusión sobre el empleo

Se cree que la era de la IA, al igual que otras revoluciones tecnológicas anteriores, generará una gran cantidad de empleo. Sin embargo, aún no sabemos cómo serán esos empleos, ni cuando comenzarán a surgir.

Cuando nació internet, nadie podía prever la aparición de Uber ni las consecuencias que tendría para las empresas de taxis tradicionales. Tampoco se podía predecir la perturbación que ha supuesto Airbnb para el sector hotelero. Del mismo modo, tampoco podemos prever qué ideas innovadoras posibilitará la IA.

La IA también transformará por completo los modelos de negocio de las empresas actuales. Ahora resulta difícil imaginar que hubo un tiempo en el que Microsoft tenía una división dedicada a internet. Evidentemente, hoy en día internet está integrada en todos los aspectos de su negocio.

El reto principal del periodo de transición en el que ya estamos inmersos radica en la alteración masiva del marco laboral que precederá a la creación de empleo. Por desgracia, puede que los afectados por el primer proceso no sean los beneficiarios del segundo. No es probable que la IA cree nuevos trabajos repetitivos que deban desempeñar seres humanos. En consecuencia, será preciso formar a gran cantidad de trabajadores desplazados de empleos repetitivos para que desempeñen tareas no repetitivas y así atenuar las consecuencias de la pérdida de puestos de trabajo.

En este momento, muy poco se está haciendo en todo el mundo para solventar los próximos desplazamientos de empleos. Uno de los retos clave de nuestro tiempo radica en encontrar la manera de preparar a las nuevas generaciones, no solo para que accedan a la población activa, sino para que prosperen durante toda su vida laboral. Y ello a pesar del ritmo al que se suceden las innovaciones tecnológicas y de que los objetivos que hay que alcanzar para responder a la demanda de cualificación y de conocimiento especializado no dejan de transformarse.

Mejorar la educación nunca ha sido tarea fácil. Reformularla para que su centro de gravedad pase de la transferencia de conocimientos a la conciencia y el descubrimiento de uno mismo constituye una labor colosal, pero necesaria. Debemos preparar a nuestros hijos para una relación absolutamente nueva entre los seres humanos y las máquinas.

La formación continua debe ser una prioridad para empresas y gobiernos, pero esto no bastará para afrontar la transformación fundamental necesaria para capear el temporal que sufrirá el mercado de trabajo. En tanto que la tecnología continúa alterando los procesos y las formas de trabajar actuales, las cualificaciones específicas tendrán menos peso que las transferibles, la adaptabilidad, el pensamiento crítico, la compasión y la autoconciencia. Estas son las capacidades que permitirán a los jóvenes manejarse en el cambiante mundo laboral. Puede que lo que hoy en día sirve para desarrollar una carrera profesional, ya no exista mañana, de manera que la capacidad para recualificarse y adaptarse será más importante que cualquier conocimiento específico.

Debemos tratar de responder a preguntas como las siguientes: ¿qué constituye un conocimiento duradero y qué valor hay que asignarle? ¿De qué sirve la educación en un mundo en el que la capacidad para adaptarse y cambiar garantiza más nuestra supervivencia que la fidelidad a lo que ya sabemos?

Para obtener una ventaja competitiva en la carrera global por liderar la innovación en IA se necesitaría una acción gubernamental concertada: cuestiones como la reforma educativa, la creación de empleo, el fomento del emprendimiento, el desarrollo de las infraestructuras necesarias para posibilitar la innovación, la creación de entornos donde recoger datos de manera fiable y la formación de ingenieros de aplicación de IA deberían considerarse prioritarias.

Un visitante del Onassis Cultural Center de Atenas ante una de las obras del proyecto multimedia Data Flux, en el que el artista japonés Ryoji Ikeda reflexiona sobre los desafíos de los límites de la percepción humana y la tecnología digital

Las nuevas normativas sobre protección de datos sirven para proteger la privacidad individual, pero constituyen un recurso tan limitador como limitado a la hora de abordar el problema

¿El final de la privacidad?

Con frecuencia se dice que la IA ha puesto fin a la privacidad tal como la conocemos. Dado que constantemente vamos dejando millones de datos digitales a nuestro paso y que hay tecnologías que pueden distinguir la singularidad de nuestras características, salta a la vista que existe el riesgo de que se esos datos se utilicen de forma indebida.

Todos los días se recogen y almacenan gran cantidad de datos personales para activar nuevas tecnologías basadas en la IA. Por una parte, estas tecnologías, que funcionan a partir de algoritmos cuya mejora se basa en el consumo de datos cada vez más precisos, pueden mejorar nuestra vida y hacerla más cómoda. Por otra, debemos asegurarnos de que la información personal no corra el riesgo de ser utilizada de manera indebida.

Para responder a esta situación, políticos de todo el mundo han intentado regular la transmisión de datos, con la esperanza de crear una relación más transparente y fiable entre los consumidores y las empresas. Aquí entran el Reglamento General de Protección de Datos europeo y la Ley de Privacidad del Consumidor de California, que estipulan que las empresas deben obtener el consentimiento de los consumidores antes de recopilar sus datos.

Estoy seguro de que esas normativas sirven para proteger la privacidad individual; sin embargo, constituyen un recurso tan limitador como limitado a la hora de abordar el problema en cuestión. La privacidad no es algo binario. Cualquier normativa sobre privacidad deberá alcanzar un equilibrio proactivo entre las consideraciones relativas a la protección de datos y la comodidad para el usuario y lo que obtiene a cambio. Este equilibrio es, en gran medida, subjetivo: cada individuo y cada país lo ven de forma diferente.

¿Cómo se puede alcanzar un equilibrio entre la necesidad del progreso científico y el valor (la comodidad, la seguridad, el bien común) que reportan las nuevas tecnologías y la necesidad de proteger mejor la privacidad personal? Por sí solas, las políticas inclinarán la balanza hacia lo segundo a costa de lo primero. De manera que, aunque sea necesario regular, también debemos tener en cuenta las soluciones tecnológicas.

Debemos cuestionar la hipótesis de que comodidad y privacidad son mutuamente excluyentes. Hay que investigar en tecnologías que protejan la privacidad, pero permitiendo que los datos se utilicen para mejorar la IA. Por ejemplo, el cifrado homomórfico es un método de cifrado de datos irreversible que fomenta la protección de la privacidad. En la actualidad se están haciendo pruebas en diversos lugares del llamado aprendizaje federado, una tecnología que permite el aprendizaje en entornos de confianza.

Pensemos en la situación siguiente: mil hospitales tienen interés en aprovechar el potencial de sus datos colectivos para dotarse de herramientas de diagnóstico basadas en la IA. Debido a las normativas sobre protección de datos de los pacientes, que solo permiten la utilización de esos datos en una única institución sanitaria, la información sobre los pacientes no puede centralizarse en otro entorno, lo cual imposibilita la utilización de datos suficientes para el desarrollo de herramientas de IA. Gracias al aprendizaje federado, el desarrollo de esas herramientas tiene lugar en cada uno de los hospitales, pero gracias a esa «federación», los aprendizajes resultantes se ponen en común, aunque los «datos brutos» nunca salgan de cada uno de los hospitales. Esas tecnologías todavía deben perfeccionarse, pero hay que fomentar las investigaciones y pruebas en esa dirección.

La IA como fuerza positiva

El impacto de la IA es como una gran marea que desplaza el eje mismo de nuestra vida. Estoy absolutamente convencido de que la IA puede ser una fuerza positiva en todo el mundo. Sin embargo, también soy consciente de que puede utilizarse indebidamente. Tenemos la enorme responsabilidad de conseguir que la IA alcance todo su potencial, grande o pequeño; ya sea en materia de creación de empleo, de avances médicos o en la transformación de los procesos industriales, o también en el acceso a una mejor educación o para facilitarnos la vida cotidiana mediante innumerables servicios.

Espero que podamos controlar tanto las inquietudes colectivas como el entusiasmo que genera la IA para comenzar a abordar las cuestiones clave que suscita su impacto en el mundo. Espero que podamos afrontar las cuestiones de seguridad, respetando las diferencias regionales y culturales, pero sin perder de vista el futuro de la humanidad. Confío en que, en nuestra condición de emprendedores, podamos comenzar a transformar la mentalidad de nuestras empresas: hay que dejar a un lado el beneficio a corto plazo y centrarse en la viabilidad a largo plazo, comprendiendo la capacidad de transformación de la IA y sus repercusiones en la formación continua de los trabajadores. Espero también que los gobiernos puedan comenzar a examinar la educación con el fin de que nuestros hijos estén preparados para los cambios venideros. Y que podamos centrarnos en la creación de empleo en áreas en las que los seres humanos, con nuestra empatía, compasión y creatividad, sigamos siendo insustituibles.

Con independencia de cómo se desarrolle la competencia global por el predominio tecnológico, las naciones deben actuar conjuntamente para que la IA alcance todo su potencial. Nuestra forma de colaborar hoy con los demás a este respecto decidirá cómo será la futura relación de los seres humanos con la IA.

El doctor Kai-Fu Lee es presidente y director ejecutivo de Sinovation Ventures y presidente de su Instituto de Inteligencia Artificial. Sinovation, que gestiona fondos de inversión de 2.000 millones de dólares en doble moneda, es una destacada firma de capital riesgo dedicada al desarrollo de la siguiente generación de empresas chinas de alta tecnología. Antes de fundar Sinovation en 2009, fue presidente de Google China. Antes ocupó puestos directivos en Microsoft, SGI y Apple. Licenciado en Informática en la Columbia University, se doctoró en la Carnegie Mellon University, y tanto este centro como la City University of Hong Kong le han otorgado doctorados honoris causa. Es copresidente del Consejo para la Inteligencia Artificial del Centro para la Cuarta Revolución Industrial del Foro Económico Mundial y miembro del Instituto de Ingenieros Eléctricos e Industriales (IEEE, por sus siglas en inglés); también figuró en 2013 en la lista de las 100 personas más influyentes de Time y entre los 25 iconos de Wired; en 2018 fue elegido Líder Empresarial Asiático por Asia House y tiene más de cincuenta millones de seguidores en las redes sociales. En su libro AI Superpowers, que figuró en las listas de superventas de The New York Times y The Wall Street Journal, analiza el liderazgo que comparten Estados Unidos y China en la era de la inteligencia artificial, así como las grandes repercusiones sociales de la revolución tecnológica.

Notas

1. Schwab, Klaus (2016): The Fourth Industrial Revolution, World Economic Forum. Disponible en https://www.weforum.org/about/the-fourth-industrial-revolution-by-klaus-schwab. [Ed. esp. (2016): La cuarta revolución industrial, Barcelona, Debate].

2. «State of AI in the Enterprise», 2ª ed., Deloitte Insights, informe, 2018. Disponible en https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/4780_State-of-AI-in-the-enterprise/DI_State-of-AI-in-the-enterprise-2nd-ed.pdf.

3. «Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution», PricewaterhouseCoopers, 2017. Disponible en https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf.

4. «Robotic Process Automation: Statistics, Business Impact and Future», SDET. Disponible en http://www.pavantestingtools.com/2017/10/robotic-process-automation-statistics.html#.WsaCtdPwbMI.

5. Holt-Lunstad, Julianne; Smith, Timothy B. y Layton, J. Bradley (2010): «Social Relationships and Mortality Risk: A Meta-Analytic Review», PLOS Medicine, 27 de julio de 2010. Disponible en https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000316.

6. «What Will Be the Net Impact of AI and Related Technologies on Jobs in China?», PricewaterhouseCoopers, 2018. Disponible en https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/impact-of-ai-on-jobs-in-china.pdf.

7. «Artificial Intelligence: Implications for China», McKinsey Global Institute, abril de 2017. Disponible en https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/China/Artificial%20intelligence%20Implications%20for%20China/MGI-Artificial-intelligence-implications-for-China.ashx.

KAI-FU LEE

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• La desigualdad en la era digital

• Work in The Age of Data

CÓMO CITAR ESTE ARTÍCULO

Lee, KF., “La inteligencia artificial y el futuro del trabajo: una perspectiva china”, en El Trabajo en la Era de los Datos, Madrid, BBVA, 2019.

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Artificial Intelligence and the Future of Work: A Chinese Perspective.

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