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Por: Roberto Sasso

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01 Octubre, 2016

Durante mucho tiempo se creyó que la inteligencia era exclusiva de los seres humanos. Luego, estudios cuidadosos de comportamiento animal demostraron diferentes grados de inteligencia en los animales. Las máquinas, por su lado, empezaron hace un poco más de cien años a procesar información y demostrar inteligencia, primero muy focalizada y rudimentaria (aritmética sencilla), pero desde que las máquinas empezaron a procesar información, la capacidad de procesamiento ha crecido exponencialmente, y esto únicamente debido a las mejoras en los equipos (“hardware”).
Adicionalmente, la capacidad de las máquinas de procesar información también crece debido a las mejoras en los algoritmos (“software”).

Hoy hay máquinas capaces de procesar lenguaje natural, tanto escrito (al son de 800 millones de páginas por segundo) como hablado, y de superar al ser humano en juegos de estrategia sin utilizar la fuerza bruta (Deep Blue le ganó a Kasparov a fuerza bruta, analizando todas las posibilidades de cada jugada), Alpha Go le ganó al campeón mundial de Go sin utilizar fuerza bruta (la posibilidades en Go son demasiadas).

Watson, de IBM, recomienda tratamientos oncológicos con mayor precisión que los mejores oncólogos (quienes la final toman la decisión). Enlitic identifica cáncer a partir de imágenes médicas con mayor precisión que los mejores radiólogos. Ross (powered by Watson) analiza cientos de miles de páginas de expedientes legales (durante etapas previas de litigación), con mejor precisión que los paralegales, en un abrir y cerrar de ojos. Todos nos hemos comunicado con máquinas, a veces sin saberlo, por ejemplo en sistemas de servicio al cliente, ya sean orales o por mensajería. Los asistentes personales digitales como Siri, Cortana, Alexa y Viv, ya no despiertan asombro, los jóvenes las consideran hasta aburridas.

Los robots avanzados que caminan, llevan carga, mueven escombros, rescatan víctimas y realizan tareas en terrenos irregulares y lugares peligrosos (como sitios de accidentes nucleares), acaparan pocos minutos y pequeños espacios de los medios de comunicación, son noticia esperada y aceptada como normal.Tenemos máquinas que no solo calculan, también aprenden, deducen, analizan, concluyen y están empezando a dibujar, componer música y hasta escribir poesía.

Es claro el potencial que tienen las máquinas de amplificar las capacidades del ser humano, igual que la bicicleta amplifica las capacidades motoras, las computadoras amplifican las capacidades cognitivas (mentales). El mejor ajedrez, hoy en día, no lo juega una máquina ni un humano, lo juegan binomios hombre-máquina.

Existen razones para creer que el futuro traerá mucha de esta colaboración de humanos y máquinas, pero es posible que, en actividades muy puntuales (como manejar, diagnosticar algo particular, medir cosas específicas en tiempo real, etc.) las máquinas superarán claramente a los humanos, y además no se cansan ni toman vacaciones, ni suscriben convenciones colectivas.

La inteligencia general que exhiben los humanos será más difícil de alcanzar para las máquinas, y si llegarán, o no, a adquirir conciencia es totalmente especulativo.El aprendizaje de máquinas (“machine learning”) hace posible la identificación de imágenes por medio de entrenamiento al sistema: se le muestran varios cientos, o miles, de fotos de animales con la indicación de cuál es cada uno, el sistema aprende de tal modo que cuando le enseñen un gato que nunca ha visto deduce inmediatamente que es un gato. Un niño de dos años hace lo mismo después de ver un solo gato. Esa es la diferencia entre la inteligencia general (del niño) y la particular o específica (de la máquina).

El mercado laboral se está transformando profundamente. Si el binomio humano-máquina produce mucho mejor que el humano solo, o la máquina sola, ¿cuántos de esos binomios serán necesarios para producir todo lo necesario?

Todo parece indicar que los humanos, todavía, desempeñamos mejor las tareas poco estructuradas en las que la eficiencia no es lo esencial.

Recientemente, un investigador de Google sugirióuna comparación de profesiones en la que, a futuro: los periodistas investigativos superarán a los que reportan noticias, los trabajadores de servicio serán más exitosos que los de cuello blanco, los dueños de tiendas pequeñas generarán más que los trabajadores de tiendas grandes, a las enfermeras les irá mejor que a los doctores, fontanería será más atractiva que la programación, y el trabajo del sexo tendrá más futuro que la psiquiatría. Recientemente un biblista (“Bible scholar”) me aseguró que en su profesión tienen trabajo asegurado por muchos, muchos años. Es probable que tenga razón.

Obviamente, hacer predicciones es muy difícil, pero no me cabe ninguna duda que el mercado laboral va a sufrir una transformación profunda.También es lógico suponer que los que se resistan al cambio (adalides de la estabilidad) son los que llevarán la peor parte, mientras que los rápidos, ágiles y enamorados del cambio sobrellevarán mejor lo que el futuro nos traiga. Si pareciera irresponsable ignorar lo que está sucediendo, es porque lo es.


Edición #67

Business transformation Edicion #67

Contenido

 

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  • Entendiendo la economía digital en minutos
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  • Máquinas inteligentes
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  • Conquistando el mercado hiper convergente
  • Los ciberataques le pueden costar su marca
  • Seguridad Informática:
  • Un tema de responsabilidad gerencial
  • Pokémon Go ¿Nueva herramienta estratégica de las empresas?
  • La Era Cognitiva es una realidad
  • Evolución y tendencia de la virtualización