What To Do When Machines Do Everything de Malcolm Frank, Paul Roehrig and Ben Pring, ofrece una mirada realista a lo que les espera a los empleos tradicionales cuando las industrias adopten la próxima ola de automatización: ¿Cómo se puede incorporar la automatización a los modelos de negocios actuales? ¿Qué deberían esperar los trabajadores y los gerentes? ¿Y qué pasará con la economía en su conjunto?
Hay otros libros que ofrecen una mirada crítica y bien informada sobre los impactos de la IA en el trabajo y la sociedad, y ofrecen sugerencias sobre cómo podemos adaptarnos a estos cambios. Son:
- The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies de Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee.
- Ser humano en la era de la IA: Vida 3.0 de Max Tegmark
- Humans Need Not Apply: A Guide to Wealth and Work in the Age of Artificial Intelligence de Jerry Kaplan.
Principales ideas de What To Do When Machines Do Everything
- Las nuevas tecnologías siempre han sido motivo de preocupación, no de optimismo.
- Las nuevas tecnologías crearán nuevos empleos y cambiarán los existentes.
- Las nuevas máquinas actuales consisten en software que aprende de cantidades masivas de datos.
- “Instrumente” todo en su organización para proporcionar a los analistas datos para mejorar su negocio.
- Satisfaz a los clientes millennials transformando tu modelo de negocio tradicional en un híbrido digital.
- Comienza a automatizar tareas, comenzando por tu back office.
Las nuevas tecnologías siempre han sido motivo de preocupación, no de optimismo.
¿Alguna vez ha sentido que tiene más preocupaciones laborales que nunca? En estos días, puede parecer que cada día surge una nueva tendencia que amenaza nuestros trabajos y nos acerca a inclinarnos ante nuestros señores robóticos.
Ahora bien, se podría pensar que se trata de nuevas ansiedades. Pero el hecho es que ya hemos estado en esta encrucijada antes. Se pueden mirar los libros de historia o las viejas páginas de negocios de cualquier periódico y ver que los trabajadores se han sentido amenazados por las “nuevas máquinas” durante siglos. Lo único que ha cambiado es el tipo de máquina que genera estas preocupaciones.
Por ejemplo, durante la primera revolución industrial del siglo XIX, los trabajadores de Inglaterra, autodenominados luditas, destruyeron los telares mecánicos que se estaban introduciendo en la industria textil. Los luditas creían que estas máquinas amenazaban sus puestos de trabajo y, efectivamente, las máquinas los reemplazaron .
También a principios del siglo XIX, el 80 por ciento de los trabajadores estadounidenses tenían un empleo en la agricultura. Pero esa cifra se ha reducido a menos del 2 por ciento debido a las máquinas que realizan las principales tareas asociadas con la agricultura, el cuidado del ganado y el trabajo duro de la tierra.
Por lo tanto, en 2013, cuando un estudio de la Universidad de Oxford predijo que la mitad de todos los empleos estadounidenses estaban bajo amenaza de ser automatizados durante la próxima década, la gente tenía razón al preocuparse.
Pero ¿qué pasa con los optimistas que sostienen que las computadoras nos hacen más productivos? Desafortunadamente, las estadísticas cuentan una historia diferente.
A pesar de los miles de millones invertidos en tecnología de consumo de teléfonos inteligentes y aplicaciones, así como en hardware y software de PC y bases de datos con mentalidad empresarial, la productividad no ha cambiado mucho. Además, cuando se compara el aumento de los salarios anuales en Estados Unidos de 1991 a 2012, fue aproximadamente la mitad del aumento que tuvo lugar entre 1970 y 1990.
Entonces, ¿a qué se suma todo esto? Sigamos investigando y averigüémoslo.
Las nuevas tecnologías crearán nuevos empleos y cambiarán los existentes.
Durante las últimas décadas, la automatización del lugar de trabajo industrial ha sido continua. Las enormes fábricas que alguna vez estuvieron llenas de gente ahora funcionan con fila tras fila de máquinas.
Sin embargo, aunque las fábricas tienen un 90 por ciento menos de gente, eso no significa que todos los trabajadores tengan que preocuparse por perder su trabajo. Esto se debe a que la tecnología ha creado rutinariamente nuevos puestos de trabajo y también los ha eliminado.
Según las docenas de estudios que analizaron los autores, podemos esperar que alrededor del 12 por ciento de los empleos estadounidenses se automaticen en los próximos diez años, desplazando a alrededor de 19 millones de trabajadores. Pero esos mismos estudios también predicen que estas tecnologías deberían crear 21 millones de nuevos puestos de trabajo, lo que mantendría las cifras de desempleo de 2025 aproximadamente iguales a las actuales.
Si estas cifras parecen demasiado optimistas, se debe tener en cuenta que existe un historial de creación de empleos incluso en las condiciones económicas más duras. En los años posteriores a la crisis económica de 2009, el sector privado de Estados Unidos logró crear 15 millones de puestos de trabajo.
Lo que también es importante comprender es que es probable que la tecnología de automatización elimine tareas específicas relacionadas con un trabajo, pero no necesariamente el trabajo en sí. Y puede que esto no sea tan malo después de todo.
Los estudios realizados por Forrester Research descubrieron que los robots eliminarán las partes de los trabajos que generalmente se consideran aburridos y repetitivos, como la calificación de las tareas que los profesores tienen que hacer actualmente. Al eliminar estas tareas absurdas, los trabajadores serían libres de prestar más atención a sus otras tareas, mejorando así la calidad general de su trabajo.
Entonces, la automatización no le quitará el trabajo a un docente; más bien, hará que el maestro sea más eficaz.
Las nuevas máquinas actuales consisten en software que aprende de cantidades masivas de datos.
Si alguna vez ha usado Uber, es posible que se haya maravillado de la forma en que una aplicación puede conectarlo con un automóvil, brindarle una calificación, cargar su tarjeta de débito y enviarle una factura por correo electrónico, todo en cuestión de segundos. De hecho, la mayoría de la gente adoptará una nueva tecnología como Uber sin siquiera detenerse a considerar cómo funciona. Así que echemos un vistazo más de cerca.
En el corazón de Uber se encuentra la misma tecnología de “nueva máquina” que mantiene en funcionamiento a Facebook, Google e Instagram, y se la conoce comúnmente como sistema de inteligencia .
Lo que hace que esta nueva máquina sea tan especial es un nuevo tipo de software que tiene la capacidad de reconocer patrones y mejorarse con el tiempo. Por ejemplo, el software de Facebook puede reconocer un patrón en los elementos en los que un usuario hace clic y luego completar su feed con elementos similares.
Dado que Facebook tiene miles de millones de usuarios que inician sesión cada día, sería imposible que los empleados hicieran este trabajo manualmente. En cambio, pueden hacer un trabajo más reflexivo mientras el sistema de inteligencia de Facebook recopila información de los usuarios en función de sus actividades. Luego, Facebook puede utilizar ese conocimiento para ofrecer a los usuarios lo que esperan que sea publicidad relevante y sugerencias de amigos.
Estos sistemas de inteligencia son necesarios principalmente debido a las enormes cantidades de datos que genera Internet.
En los días previos a Uber, una transacción normal con un taxi probablemente implicaba tres “puntos de datos”: un registro de su llamada al despachador para solicitar el taxi, el conductor anotando cuándo lo recogería y lo dejaría, y luego el costo. del viaje.
Con Uber hay una gran cantidad de datos, incluidos los detalles de su solicitud, desde dónde realizó la solicitud, qué dispositivo utilizó para realizar la solicitud, la ruta que tomó, cuánto duró el viaje, cuánta propina le dio al conductor y la calificación que les diste.
Ahora imagine que estos datos se multiplican por los 2 mil millones de viajes que Uber ha facilitado hasta ahora, y tendrá una pequeña visión del tesoro de datos del que se nutre un sistema de inteligencia. Al encontrar patrones en todos estos datos, las empresas pueden obtener información valiosa sobre los clientes pasados y futuros, y comprender mejor cómo su producto puede proporcionar lo que los usuarios quieren, les gusta y pagarán.
Instrumenta todo en tu organización para proporcionar a los analistas datos para mejorar tu negocio.
Cuando miras hacia atrás en la historia, puedes ver cómo cada revolución industrial fue iniciada por la abundancia de una nueva materia prima, como el acero, el carbón o el petróleo. Esta vez, la materia prima son los datos. Y al igual que antes, las organizaciones compiten para prosperar en esta revolución extrayendo y refinando eficazmente el recurso hasta convertirlo en algo significativo que les brinde una ventaja competitiva.
Pero para convertir los datos de su empresa en algo significativo, necesita un buen analista de negocios. Hoy en día, el campo del análisis de negocios consiste en utilizar herramientas, procesos y técnicas para transformar grandes cantidades de datos en conocimientos que una empresa puede utilizar para tomar medidas y obtener ganancias o resolver problemas comerciales.
La investigación realizada por la consultora de los autores, el Centro Cognizant para el Futuro del Trabajo, muestra cuán valiosa puede ser la analítica empresarial. Las organizaciones que son mejores que sus competidores en la obtención de conocimientos a partir de sus datos pueden reducir los costos comerciales en un promedio del 8 por ciento y al mismo tiempo aumentar sus ingresos en un promedio del 8 por ciento.
Para garantizar que sus analistas de negocios tengan buenos datos con los que trabajar, debe recopilar esos datos de todos los productos, servicios y fuentes posibles de su organización, un proceso llamado instrumentación.
Por ejemplo, dependiendo de la edad que tengas, es posible que recuerdes o no un momento en el que los teléfonos no podían almacenar números ni realizar un seguimiento de las llamadas. Si los teléfonos actuales se consideran inteligentes, entonces estos modelos antiguos podrían llamarse teléfonos tontos. Los autores creen que, para 2025, consideraremos que los escritorios, los zapatos, los cepillos de dientes y las puertas actuales se parecerán mucho al teléfono tonto. Nos sorprenderá saber que hubo un momento en que estas cosas no nos ayudaron a realizar nuestras tareas de manera más eficiente.
En otras palabras, estamos al borde de una transformación de productos inteligentes, en la que se instalarán recolectores de datos en miniatura en casi todo lo que utilizamos. Así que ahora es el momento de adelantarse a la curva instrumentando todo en su organización, recopilando todos los datos posibles y encontrando el valor intrínseco en cada aspecto de su negocio.
Después de todo, un teléfono inteligente es mucho más valioso que un teléfono tonto.
Satisfaz a los clientes millennials transformando tu modelo de negocio tradicional en un híbrido digital.
Cualquiera que sea su industria, lo más probable es que Silicon Valley se esté preparando para alterarla, armado con sistemas de inteligencia e impulsado por big data.
En este punto, podría estar pensando: «no hay problema, ya estoy recopilando todos mis datos y dándoles un buen uso».
Sin embargo, si va a defender su negocio de estas nuevas empresas merodeadoras, necesitará tener en sus manos otra herramienta que ya tienen a su disposición: un modelo de negocio digital .
En primer lugar, es importante comprender que un modelo de negocio se refiere a dos cosas: cómo está estructurada su organización y los procesos que supervisa para competir y generar ingresos.
Por ejemplo, cuando se trata de bancos y concesión de préstamos, la organización y los procesos se basan en la mejor manera de recibir una solicitud, determinar si califica y aprobarla o rechazarla. Ahora bien, cuanto más tiempo lleva existiendo su producto o servicio, más probable es que su modelo de negocio esté estructurado en torno a montones de papeles que se pasan de una persona a otra, en un laberinto de cubículos y filas interminables de archivadores.
El modelo de negocio basado en papel está obsoleto, particularmente a los ojos de la generación millennial, que espera abrir una aplicación y obtener una respuesta de inmediato, en lugar de esperar a que el papeleo se abra paso a través del cubículo.
Para las empresas tradicionales, la respuesta ha sido llegar a un punto intermedio con la nueva generación creando un modelo de negocio en parte físico y en parte digital. Las aerolíneas, por ejemplo, todavía se ocupan de muchos de los procesos físicos de llevar a los pasajeros y su equipaje de un lugar a otro, pero muchas de las experiencias a bordo, así como las operaciones de vuelo, se manejan a través de un modelo digitalizado.
Comienza a automatizar tareas, comenzando por tu back office.
Entonces, al pasar a un modelo de negocio digital, surge la pregunta: ¿qué se puede automatizar? Empiece por mirar alrededor de su oficina y tomar nota de qué están haciendo exactamente todos.
La verdad es que muchas tareas administrativas de “cuello blanco” pueden automatizarse, y lo serán, muy pronto, y esta revolución cambiará lo que innumerables personas en todo el mundo harán entre semana entre las nueve y las cinco.
En algunas oficinas, la automatización ya se ha ido haciendo cargo silenciosamente de las tareas, sobre todo en el ámbito del periodismo.
Lo creas o no, es muy probable que ya hayas estado leyendo artículos periodísticos escritos por robots. Fuentes de noticias tradicionales como el Washington Post y USA Today , así como fuentes de noticias en línea como Yahoo! , todos han comenzado a publicar contenido automatizado.
Empresas como Narrative Science y Automated Insight ya han desarrollado software que puede escribir listados de bienes raíces, pronósticos meteorológicos locales y artículos que resumen los partidos de fútbol de anoche. A partir de 2017, Associated Press publica alrededor de 20.000 artículos automatizados por año y, a medida que pasa el tiempo, este software solo mejorará en la redacción de una prosa matizada y similar a la humana.
Al igual que los periódicos y los medios impresos, la respuesta sobre cómo su empresa debe empezar a avanzar hacia un modelo de negocio digital puede estar en el back office , ya que este se encuentra fuera del área de atención al cliente.
El back office se refiere al lugar donde se llevan a cabo las operaciones principales de una empresa, como las oficinas de recursos humanos y finanzas. Departamentos como estos son perfectos para la automatización, ya que es donde se recopilan una gran cantidad de datos y se procesan muchos números para obtener información significativa.
Todo negocio tiene que empezar en alguna parte, y si espera mantenerse a la vanguardia y evitar tener que luchar para ponerse al día, ahora es el momento de comenzar a automatizar.
Resumen de What To Do When Machines Do Everything
Es un libro que analiza la revolución industrial que se avecina, y cómo la inteligencia autónoma va a cambiar la forma en que trabajamos. El libro explora la posibilidad de que las máquinas sean capaces de realizar todas las tareas, y analiza los impactos que esto tendría en el mercado laboral y en la sociedad en general.
El libro también ofrece sugerencias sobre cómo los humanos podrían adaptarse a estos cambios, y cómo podrían desarrollar nuevas habilidades para competir con las máquinas. Nos aporta una mirada realista y completa sobre cómo la inteligencia artificial está redefiniendo el futuro del trabajo.
Foto de Tara Winstead