6 Tecnologías de automatización de IA Activas Que Destruyen y Crean empleos

Los robots físicos y de software se elevan

Forrester

Nada emociona más a los medios obsesionados con Silicon Valley que ver la lucha en el barro en línea de dos titanes tecnológicos, especialmente cuando la pelea ha terminado el tema más candente del día: ¿Destruirá la IA nuestros trabajos o será una fuerza para el bien?

Todo comenzó con Elon Musk declarando que «los robots podrán hacer todo mejor que nosotros», creando el «mayor riesgo que enfrentamos como civilización». A lo que Mark Zuckerberg respondió que los «detractores» que arman «escenarios del juicio final» son «bastante irresponsables».»Almizcle replicó en Twitter (¿dónde más?»He hablado con Mark sobre esto. Su comprensión del tema es limitada», y Zuckerberg blogueó en Facebook (¿dónde más?) que está » entusiasmado con todo el progreso y su potencial para hacer que el mundo sea mejor.»

Y así sucesivamente. No estoy de acuerdo con la idea de que solo las personas que realmente están haciendo IA pueden comentar sobre la IA y estoy seguro de que la comprensión de la IA de Almizcle y Zuckerberg no está limitada. Sin embargo, al igual que el resto de nosotros, inyectan en el debate sus propios sesgos, perspectivas y ambiciones. Puede ayudar a cualquier persona interesada en la cuestión de lo que la IA hará o no hará a nuestro trabajo y civilización a estudiar su historia (puede comenzar aquí), a buscar evidencia que refute lo que creemos y a evaluar el impacto actual y futuro de las tecnologías de IA que se basan en datos relevantes analizados con suposiciones mínimas.

Las encuestas, entrevistas y conversaciones con las personas que realmente toman decisiones sobre la creación o eliminación de puestos de trabajo son un ejemplo de esta última categoría y a menudo sirven de base para descripciones del panorama del mercado y especulaciones mejor informadas de los analistas de la industria. Un ejemplo reciente, y una lectura recomendada, es «Automation technologies, Robotics, and AI in the Workplace, Q2 2017» de J. P. Gownder de Forrester (su publicación en el blog sobre el informe está aquí).

Gownder y sus colegas de Forrester discuten en detalle (33 páginas densas en lugar de 140 caracteres) una docena de «tecnologías de automatización», todas basadas en lo que ahora generalmente denominamos «inteligencia artificial», que fueron seleccionadas porque desempeñan un papel en la eliminación o el aumento de trabajos, requieren una planificación a largo plazo para obtener el máximo impacto y (lo más importante, en mi opinión), generan preguntas de los clientes de Forrester. Además de evaluar la etapa de desarrollo y el impacto a largo plazo en los empleos y las empresas, Forrester proporciona definiciones de las tecnologías/categorías de IA que discuten, valiosas simplemente porque a menudo faltan definiciones en las discusiones sobre «inteligencia artificial».»

Aquí está mi resumen de las 6 tecnologías de IA que tendrán el mayor impacto en los trabajos, positivos y negativos, en el futuro cercano:

1. Autoservicio para clientes: Soluciones físicas orientadas al cliente, como quioscos, señalización digital interactiva y autopago. Mejorado por innovaciones recientes (mejores pantallas táctiles, procesadores más rápidos, conectividad y sensores mejorados), también está entrando en nuevos mercados y aplicaciones, un ejemplo excelente es la tienda experimental de conveniencia Amazon Go. Ejemplos de proveedores: ECRS, Four Winds Interactive, Fujitsu, Quioscos de Sistemas de Información, NCR, Quioscos Olea, Panasonic, Protouch Manufacturing, Samsung y Stratacache.
2. Automatización robótica de procesos asistida por IA: Automatización de flujos de trabajo y procesos organizacionales mediante bots de software. Al analizar 160 proyectos de consultoría de Deloitte relacionados con la IA, Tom Davenport descubrió que era una de las aplicaciones de IA de más rápido crecimiento, una observación confirmada por Forrester. Ejemplos de proveedores: Automation Anywhere, Blue Prism, Contextor, EdgeVerve Systems, Kofax, Kryon Systems, NICE, Pegasystems, Redwood Software, Softomotive, Symphony Ventures, UiPath y WorkFusion.
3. Robots industriales: Robots físicos que ejecutan tareas en sectores verticales de fabricación, agricultura, construcción y similares con cargas de trabajo pesadas a escala industrial. El Internet de las cosas, el software y los algoritmos mejorados, el análisis de datos y la electrónica avanzada han contribuido a una gama más amplia de factores de forma, la capacidad de funcionar en entornos semiestructurados y no estructurados, y la «inteligencia» para aprender y operar de forma autónoma. Una subcategoría en ascenso son los robots colaborativos (cobots), que trabajan de forma segura junto a los humanos. Ejemplos de proveedores: ABB, Aethon, Blue River Technology (agricultura), Clearpath Robotics (autónomo, multitrain), Denso, FANUC (robots y cobots tradicionales), Kawasaki, Kuka, Mitsubishi, Nachi Robotics, OptoFidelity, RB3D (cobots), Rethink Robotics (cobots) y Yaskawa.
4. Robots de comercio minorista y almacén: Robots físicos con capacidades de movimiento autónomas que se utilizan en el comercio minorista y / o el almacenamiento. Recoger objetos sigue siendo el mayor desafío, pero minoristas como Hudson Bay y JD.com y, por supuesto, Amazon, están invirtiendo en soluciones potenciales. Ejemplos de proveedores: Amazon Kiva Systems (entornos estructurados), Fetch Robotics (no estructurados), Locus Robotics (no estructurados) y Simbe Robotics (robots de escaneo minoristas para reabastecimiento de productos).
5. Asistentes virtuales: Conserjes digitales personales que conocen a los usuarios y sus datos y son lo suficientemente exigentes para interpretar sus necesidades y tomar decisiones en su nombre. Desarrollados para el mercado de consumo hace solo unos años, estos asistentes pueden ser utilizados por empresas en un entorno de negocio a consumidor (p. ej. responder preguntas en casa o aumentar el trabajo de los empleados del centro de llamadas) o dentro de la organización empresarial (por ejemplo, servir como expertos en la materia o apoyar los procesos comerciales). Ejemplos de proveedores: Amazon Alexa, Apple Siri, Dynatrace para ITSM, Google Now y Google Assistant, IBM Watson conversational interface, IBM Watson Virtual Agent, IPsoft Amelia, Microsoft Cortana, Nuance Communications Nina y Samsung Bixby.
6. IA sensorial: Mejorar la capacidad de las computadoras para identificar, «comprender» e incluso expresar las facultades sensoriales y las emociones humanas a través del análisis de imágenes y videos, el reconocimiento facial, el análisis del habla y/o el análisis de texto. Ejemplos de proveedores: Affectiva, Amazon Lex, Amazon Rekognition, Aurora Computer Services, Caffe, Clarifai, Deepomatic, Ditto, Equals 3 Lucy, FaceFirst, API de Google Cloud Platform, HyperVerge, IBM Watson Developer Cloud, KeyLemon, Linkface, Microsoft Cognitive Services, Microsoft Cortana Intelligence Suite, ModiFace, Nuance Communications, OpenText, Revuze, Talkwalker y Verint Systems.

Las primeras 4 categorías han existido por un tiempo (Forrester las llama «maduras»), pero recientemente se han energizado por las innovaciones de hardware y software. Es interesante notar que la razón clave de la reciente emoción y el miedo a la IA-el rápido avance en una serie de tareas de IA estrechas (por ejemplo, identificación de objetos) debido a las mejoras en las técnicas de aprendizaje profundo—no ha contribuido en gran medida a la sensualidad recién descubierta de estas 4 categorías. Pero el aprendizaje profundo ha sido un factor clave para el éxito naciente de las otras 2 categorías: asistentes virtuales e IA sensorial. Mi conclusión general de estas observaciones es que la emoción (y el miedo) generados por «triunfos» específicos de las tecnologías de IA pueden oscurecer para nosotros un hecho muy fundamental de la adopción de tecnología a lo largo de la historia, incluida la historia reciente: lleva mucho tiempo. Esto tiene implicaciones importantes para nuestras suposiciones y proyecciones con respecto a la pregunta de cuándo eliminará la IA (muchos) puestos de trabajo.

Es difícil hacer predicciones sobre el plazo y la magnitud de la eliminación del empleo, especialmente cuando consideramos el futuro del empleo (parafraseando a un hombre muy sabio). Pero las dificultades inherentes a decir algo sobre el futuro, especialmente el futuro de los empleos en una economía dinámica, en constante evolución y multifacética (por ejemplo, los bajos salarios persistentes pueden posponer la adopción de robots), nunca se han interpuesto en el camino de las personas que escriben y/o analizan y/o hablan por fama y fortuna (o más simplemente, por un empleo continuo).

El ciclo actual de números autoritarios sobre cuántos empleos serán eliminados por IA comenzó hace 4 años por dos académicos de Oxford (el 47% de los empleos en los EE.UU. corren el riesgo de ser automatizados en los próximos 20 años). Los analistas de Forrester no pudieron resistirse al ejercicio de previsión de gran demanda y, en lo que se convirtió en «uno de los cinco informes mejor leídos de todos los informes de Forrester», estimaron que la automatización destruirá el 17% de los empleos en Estados Unidos para 2027. Pero, a diferencia de muchos otros comentaristas sobre el tema, también analizaron el vaso medio lleno y estimaron que la automatización agregará el 10% de los nuevos empleos a la economía estadounidense para 2027, con una pérdida neta del 7%.

Si será del 7% o del 47% o cualquier otra especulación cuantitativa o cualitativa sobre el impacto futuro de la IA en el empleo, el debate sobre cuándo y cuánto ni siquiera tiene en cuenta la cuestión de si. ¿Los robots realmente «podrán hacer todo mejor que nosotros», como cree Musk, y no solo en 20 o 100 años, sino en cualquier momento en el futuro? Lo sé, es difícil hacer predicciones, especialmente sobre el futuro de la tecnología. Lo que es seguro es que las mentes indagadoras empapadas en el espíritu científico, como el de Almizcle, deben considerar todas las posibilidades y evitar hacer declaraciones dogmáticas, ya sea del tipo de civilización que destruirá la IA o del tipo de enfermedades que curará todas las enfermedades. ¿Por qué no considerar la posibilidad de que las máquinas inteligentes no se hagan cargo porque nunca serán humanas y que la búsqueda inútil de «inteligencia a nivel humano» haya ralentizado el progreso en la investigación de la IA?

No hay duda de que continuaremos viendo en el futuro la misma interrupción en el mercado laboral que hemos presenciado en los últimos sesenta años de tecnología informática creando y destruyendo puestos de trabajo (como otras tecnologías que la precedieron). El tipo de disrupción que ha creado Facebook y Tesla. Facebook tenía un puñado de empleados en 2004 y hoy emplea a 20,000. Tesla se fundó en 2003 y en la actualidad cuenta con 33.000 empleados. Ya sea que las tecnologías de IA progresen rápido o lento y que la IA siga sobresaliendo solo en tareas limitadas o tenga éxito en la realización de actividades multidimensionales, empresarios como Zuckerberg y Musk (y Jack Ma y Vijay Shekhar Singh Sharma y Masayoshi Son) aprovecharán nuevas oportunidades de negocio para destruir y crear puestos de trabajo. Los humanos, a diferencia de los bots y robots (ahora y posiblemente para siempre), se adaptan a las circunstancias cambiantes.

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