Mindset: The new psychology of success - Carol S. Sweck, PhD
Un Paso Hacia la Utopía Godín
Yo al principio de este artículo…
El imaginarse un ambiente de trabajo ideal que satisfaga todas nuestras necesidades es algo que nunca sera cierto ya que como seres humanos siempre queremos más. Pero sin duda el reducir la semana a tres o cuatro días de trabajo es un gran paso para el ecosistema laboral. Muchas empresas alrededor del mundo han empezado con esta iniciativa de recortar las horas de trabajo por semana. Aunque las empresas pueden reaccionar diferente a este cambio, esta iniciativa podrá afectar a los empleados en areas tales como:
Productividad
Innovación/Creatividad
Motivación
Aumento de productividad
Focus on being productive instead of busy — Tim Ferris
Aunque fue un experimento de seis semanas, un reportaje a los trabajadores de la empresa neozelandesa Perpetual Guardian dice que el reducir los días de la semana de cinco a cuatro aumento su productividad. Esto causo motivación a acabar sus deberes con ocho horas menos a la semana. La compañía de 240 trabajadores subió su rendimiento laboral ya que ellos balanceaban mejor su vida personal y laboral. Parece contradictorio que con tiempo acortado durante la semana se pueda aumentar la productividad, pero el tener tiempo recortado significa que el tiempo que tengas en tu lugar de trabajo es preciado, por ende tienes que aprovecharlo al máximo y no gastar tiempo en ocio.
When there’s less time to work, you waste less time. When you have a compressed workweek, you tend to focus on what’s important. Constraining time encourages quality time.- Jason Fried, CEO of Basecamp
Este mismo estudio dice que los trabajadores de la empresa venían recargados de energía y motivados de un largo fin de semana listos para trabajar.
Aumento de motivación
En 1930 cuando la “Gran Depresión” apenas comenzaba, el economista británico John Maynard Keynes escribió un articulo llamado “Economic Possibilities for our Grandchildren”. En este Keynes relata como estará el entorno económico y social dentro de 100 años. Una de las cosas que relata es que por los avances tecnológicos habrá ( aun nos quedan 12 años ) desempleo económico pero a la gente no le importara porque tendrá lo necesario y más para vivir. Esto no fue del todo cierto, ya que la llegada del consumismo y materialismo nos hizo pasar otra realidad. Como diría la celebre frase:
“La gente gasta dinero que no tiene para comprarse cosas que no quiere para impresionar a gente que no le cae bien”
El punto es que como sociedad llegamos a acostumbrarnos a trabajar más tiempo para tener más dinero y gastar más. Tenemos que balancear nuestra vida laboral/personal no solo por temas familiares o sociales si no por temas de salud y mentales también.
Dan Pink en su platica de TED basada en su libro “Drive: The Surprising Truth About What Motivates Us”, nos cuenta que las empresas están completamente mal en el hecho de que siguen pensando que al subir la cantidad de incentivo nos podrán motivar más. Él relata que hoy en día la gente se puede motivar con tres factores:
Autonomía
Maestría
Proposito
Trabajar 4 días a la semana es una seña que las empresas le están dando un poco más de autonomía a sus empleados. Este tipo de empoderamiento al empleado hace que llegue aun más motivados y trabajen más felices, igual trayendo el beneficio de que la empresa los retendrá por más años.
Aumento de Innovación/Creatividad
Muchos negocios en el area de software como Google o Atlassian por mencionar algunos tienen el afán de dejar un día a la semana para dejar todo lo que haces en tu día a día y enfocarte en proyectos propios. Productos en Google como Gmail, Google Maps, y Adsense han sido productos de esta regla. Esto puede ser muy parecido a lo que nos referimos con dejar el 20% de tu semana laboral para liberar y dejar libre tu mente. La generación de ideas viene muy a la par con dejar libre a la mente para que piense en cosas que no son tareas diarias. En su curso “Learning How To Learn” la Dra. Barbara Oakley dice que hay dos modos de pensar, un modo difuso y un modo enfocado. Esta parte de liberar tu mente viene muy relacionada al “20% time” o un día a la semana que te da la empresa para pensar en modo difuso.
Paso a Paso
Poco a poco
En mi opinión las empresas no pueden hacer cambios tan drásticos en su cultura empresarial y de un día para otro y quitarles un día de la semana. Este cambio tiene que llevar retroalimentación de los empleados que lo viven. Perpetual Guardian empezó con solo seis semanas de prueba y vio beneficios en sus empleados, se podría replicar lo mismo en otras empresas e inclusive empezar con grupos pequeños dentro de la empresa. La meta final es que haya un “juego de suma positiva”, es decir que tanto los empleados como la empresa salgan beneficiados de esto. Otro punto es ver si todo el entorno de tu empresa se adapta a reducir las horas que se trabaja, muchas empresas también están tratando de adaptar y cambiar a un ATOR ( Ambiente de Trabajo Orientado a Resultados). Esperemos que en algunos años con ayuda de la innovación tecnológica todas las empresas estén mínimo pensando en adaptar y cambiarse a este sistema.
Referencias:
Drive: The surprising truth of what motivates us - Daniel Pink
Innovation = Managed Chaos - Masters of Scale Podcast
A 4-Day Workweek? A Test Run Shows a Surprising Result - New York Times
Economic Possibilities of Our Grandchildren - John Maynard Keynes
¡Es viernes, y el cuerpo lo sabe! pero pronto, volverá a ser lunes. El gran San Lunes que muchas veces viene presidido por un sentimiento de vacío el Domingo por la tarde. Pero, ¿qué si cambiáramos eso y empezáramos a trabajar sólo 3 días de la semana?
La verdad es que el mundo está cambiando a una velocidad impresionante y con este cambio viene la necesidad de adaptar nuestra manera de trabajar a un modelo mucho más flexible.
Dicen que desde que nuestra generación entró a ser parte de la fuerza laboral, hemos cambiado las reglas del juego. Aseguran que los jóvenes de hoy buscamos más balance entre nuestra vida profesional y nuestra vida personal, que estamos dispuestos a escoger un trabajo con un propósito sobre otro sin propósito mejor remunerado y que sacrificamos la “antigüedad” en una empresa por obtener diferentes experiencias.
Pero honestamente, seguimos con modelos poco flexibles, anticuados. Muchos de nosotros seguimos trabajando de 9am-7pm de lunes a viernes, seguimos con sólo 6 días de vacaciones a partir del primer año en una empresa, horas extras no remuneradas, pero eso sí, nos cuentan las faltas de trabajo no “justificadas” como si estuviéramos en la escuela.
Hace 4 años, Carlos Slim expuso la propuesta de reducir la jornada laboral a tres días de once o doce horas cada uno con cuatro días libres y asegura que: “con 3 días de trabajo se tendrá más tiempo para el esparcimiento y mejorar la calidad de vida”. También menciona que, para las empresas, el costo que podría significar tener a la gente trabajando sólo 3 días de la semana, se podría compensar en el ahorro en gastos de jubilación, planteando la edad de retiro hasta los 70-75 años en vez de los 60-65.
Lo que Slim propone es intercambiar semanas laborales de 40-50 horas hasta los 65 años por semanas de 30 horas hasta los 75. Es decir, trabajar menos horas semanales por más tiempo, y así lograr que las personas con más experiencia en la industria se queden un poco más de tiempo y a la vez tener más balance entre la vida laboral y personal.
Pero, ¿no será que, al recortar los días laborales, incrementar las horas por día y alargar la edad de retiro, nos sigamos encasillando y no lograremos el balance de vida que buscamos?
La razón por la que las nuevas generaciones valoramos tanto la harmonía entre vida-trabajo es porque somos una generación acostumbrada a estar siempre conectada, siempre disponible… esa separación que existía antes del Internet y de los celulares entre tu oficina y tu casa, ya no existe. En la casa, contestamos correos de trabajo y en el trabajo mandamos mensajes personales; por lo que aún cuando nos recorten los días que tenemos que estar en la oficina, si las empresas no cambian la mentalidad y las expectativas, no vamos a lograr ese balance de vida que buscamos.
Si en México, como en muchos países, seguimos enfocados en que no llegues tarde a trabajar, no nos pagan las horas extras y para ir al banco tienes que pedir un permiso especial, y no empezamos a enfocarnos en resultados y compromiso, trabajar 3 días por más horas resultará igual o más frustrante que la realidad.
En mi opinión que debemos empezar por revisar la productividad de la gente en nuestras empresas y analizar las razones por las cuales no estamos tan comprometidos en nuestro trabajo. Empecemos por tener horarios flexibles, poder trabajar desde casa cuando se requiera, y enfoquémonos en los resultados y el cumplimiento de las tareas y responsabilidades asignadas. Si creamos modelos de trabajo en los que no tenemos que estar todo el día en la oficina y ponemos las plataformas necesarias para la medición y asegurar el compromiso, creo que podemos estar más cerca de lo lograr ese balance entre nuestra vida y nuestro trabajo que todos anhelamos. Sé que algunos ya lo hacen, pero en México, son pocos.
The original question, 'Can machines think?' I believe to be too meaningless to deserve discussion.
- Alan Turing
El termino Inteligencia Artificial o I.A. aunque parece ser un tema de nuestro siglo, se ha estado trabajando desde el siglo pasado cuando se realizaron las platicas de Dartmouth en 1956 y ha sido pensado desde antes de eso más que nada en obras de ficción con nombres como "Frankenstein" por Mary Shelley por nombrar un ejemplo.
Pero si gente lleva más de medio siglo trabajando y pensando en esta rama de las ciencias computacionales, surgen algunas preguntas como: ¿ Qué es exactamente la I.A. ? ¿ Por qué hasta ahorita es cuando se ha estado generando más ruido acerca del tema ? , y la pregunta del millón de dólares creada por Hollywood ¿ Debería estar preocupado de que me quiten mi chamba? o aun más alarmante ¡¿ Se apoderarán del mundo como los robots en Terminator ?
... Antes de que se aceleren vámonos paso a paso por pregunta
¿ Que es I.A. ?
La Inteligencia Artificial es la rama de las ciencias computacionales que se enfoca en que una computadora haga cosas que ocupan inteligencia humana para realizarse. En el famoso libro "Artificial Intelligence: A Modern Approach" por Stuart J. Russell y Peter Norvig, los autores dan la definición de la inteligencia artificial en cuatro enfoques separados mostradas en una tabla que se mostrara a continuación:
Pensar Humanamente
Para pensar como humano se ocupa saber como en verdad piensa un ser humano y aqui se incluye la parte de la ciencia cognitiva, la cual junta modelos de computadora con técnicas de la sicología para que la computadora observe a una persona y vea como piensa.
Pensar Racionalmente
Aqui se enfoca en la parte lógica de los humanos se incluyen unos pensamientos de filósofos griegos como Aristoteles. Pensamientos como:
"Juan Carlos es un hombre; Todos los hombres son mortales; Por lo tanto , Juan Carlos es Mortal"
Se espera que la I.A. piense racionalmente con lógica de acuerdo a la teoría que se ha desarrollado desde la Antigua Grecia.
Actuar Humanamente
Se incluye la Prueba de Turing la cual fue hecha por Alan Turing y esta diseñada para diferenciar si el que la toma es una computadora o un humano. Esta incluye:
Procesamiento del lenguaje - que se pueda comunicar con un humano a través de algún lenguaje
Representación de Conocimiento - guardar información que la computadora ha escuchado o procesado
Razonamiento - Usar información para resolver problemas y hacer conclusiones de acuerdo a esos datos
Aprendizaje o 'Machine Learning' - Adaptarse a circunstancias en base a experiencias previas
Visión - Percibir los objetos
Robotica - Manipular y mover objetos
Actuar Racionalmente
Se dice que un "agente" es algo que actua y un "agente racional" es alguien que actua para llegar al mejor resultado. Se espera que la computadora actué de esta forma y de que "haga lo correcto" de acuerdo a su programación.
Con estos cuatro enfoques nos podemos dar una idea de lo que es la Inteligencia Artificial, la que ha estado generando más ruido últimamente es la parte de actuar como un humano. Empresas como Google, Amazon, y Facebook se han estado enfocando en varias sub-categorías de la inteligencia artificial como Machine Learning, Procesadores del lenguaje, y Representación del conocimiento. Ejemplos incluyen el anuncio reciente de Duplex, un asistente creado por Google para facilitarte las reservaciones.
El tema de inteligencia artificial poco a poco empieza a emerger dentro de empresas importantes, pero la pregunta importante es ¿ Por qué ahorita es cuando empiezan a hablar de esto ?
¿Por qué ahora?
Se puede decir que el tema de la llegada de la I.A. es multifactorial y se platicarán dos temas que se consideran de los más importantes de el ¿ Por qué ahora ? Los factores son el avance que la humanidad ha tenido en lo computacional y en lo biológico.
Ray Kurzweil en su libro "The Singularity is Near" habla sobre Gordon Moore, co-fundador de Intel Corporation, y su ley la cual se llego a conocer como "la Ley de Moore". En esta habla sobre como cada año el número de transistores en un circuito incrementaba al doble manteniendo su costo fijo. Esto implicaba mucho mejor rendimiento y precios más baratos en los circuitos.
Como pueden ver en la imagen de arriba, esto causa un efecto exponencial en el poder de computo y nos acerca aun más a el poder de procesamiento de un cerebro humano.
No solo los avances en poder computacional son los que han puesto que la sociedad empiece a hablar sobre la I.A., también se tiene que considerar los avances en investigación de la rama de la biotecnología. Cada año se aprende algo nuevo de como funciona el cerebro humano y esto es lo que en alguna forma se busca llegar a recrear cuando se habla de la I.A. La evolución tanto biológica como tecnológica nos han permitido suponer y decir que la I.A. esta prácticamente a la vuelta de la esquina.
Las siguientes dos preguntas son meras especulaciones ya que aun no hay respuesta certera de lo que pasara. Pero se tomara una opinión con la información que se tiene al momento.
¿La I.A. me quitará mi trabajo?
Esta es una de las preguntas más frecuentes que salen al hablar de los avances en Inteligencia Artificial. Imagínense la situación en la que una computadora trabaja 24/7 con errores mínimos y no solo eso, si no que aprenderá a velocidades mucho más rápidas y estará consciente de corregir los defectos que se tiene al hacer su trabajo. Claro que cuando te lo pintan de esa manera surge el miedo en las personas. Hay que recordar que hoy en día hay un número muy alto de personas que dependemos de una computadora ( smartphones ) para llevar a cabo tu día. La colaboración del hombre y la máquina me hace imaginar un futuro en el cual los trabajos se hagan en conjunto con la Inteligencia Artificial . Un ejemplo que pasa hoy en día es el de los jugadores de ajedrez llamados "Centauros", estos son jugadores humanos colaborando con una computadora de muy alto nivel de procesamiento. Se obtiene la creatividad e intuición que se tiene con los humanos y el nivel de calculo y rapidez que se obtiene con una computadora para obtener una mezcla que puede vencer a cualquiera.
Otro punto importante cuando se habla del decremento de trabajos por la llegada de la I.A. es que aunque puede que muchos empleos queden obsoletos, otros nacerán de la nada. No olvidemos algunos trabajos que quedaron obsoletos por la llegada de la tecnología, por ejemplo antes existía el trabajo de tipógrafo y fue reemplazado por software de procesador de textos como Microsoft Word. A medida de que llegan avances tecnológicos muchos empleos dejan de existir, pero a la vez se crean nuevos trabajos en base a la necesidad que se tenga en ese momento.
¿Debería de estar asustado de la I.A.?
Si nos metemos más a fondo hay varias sub-categorías de inteligencia artificial dependiendo del grado o calibre del programa. Estos son ANI ( Artificial Narrow Intelligence o Soft A.I.), AGI ( Artificial General Intelligence o Strong A.I. ), y ASI ( Artificial Super Intelligence ). Hoy en día empresas han llegado a crear ANI, como ejemplos se puede decir que el buscador de Google o Siri de Apple son I.A. que se enfoca en un solo trabajo. Las otras dos ( AGI y ASI ) son las que no se ha podido llegar y las que se esta buscando llegar hoy en día. Estos dos tipos de I.A. son las que Hollywood ha recreado en películas como 2001: Una Odisea en el Espacio, la serie de Terminator, y I,Robot. Para evitar esos escenarios depende mucho de nosotros, primero que nada se debe buscar de donde recibe y de quien recibe la información la Inteligencia Artificial. Como ejemplo se tiene Tay.ai , un bot con I.A. de la empresa Microsoft que recibía información de los tweets que le mandaban. Este bot solo tardo un día en convertirse en racista gracias a los comentarios que le dejaban los usuarios de Twitter. Es necesario estar conscientes de la información que difamamos en el internet porque puede ser que en un futuro una computadora tome decisiones en base a eso.
Nick Bostrom en su libro "Superintelligence" habla sobre la ASI, una super entidad tan inteligente que va a superar a humanos de maneras en las que no podemos comprender porque no somos tan listos para imaginarnos ese tipo de cosas. Es por eso que se deben de empezar a discutir normas y regulaciones en cuanto a la creación de este tipo de computadoras y prevenir desastres que puedan salir.
Y esto, ¿ A mi qué me importa ?
El tema de la Inteligencia Artificial esta aquí para quedarse. Aunque algunos expertos en el tema dicen que hay una probabilidad del 50% que pase para dentro de 20 años, hay otros expertos que dicen que nunca llegara. Las aplicaciones que se pueden llegar a tener en tu vida personal o laboral son inmensas. Poco a poco las empresas se ponen a cuestionar como lograrán implementar I.A. a sus procesos. Es importante estar al tanto de lo que pasa en el area porque este tipo de proyectos son los que cambian y transforman la humanidad en maneras que no podemos ni imaginarnos.
REFERENCIAS:
Ray Kurzweil - The Singularity is Near
Stuart J. Russell y Peter Norvig - Artificial Intelligence: A Modern Approach
Nick Bostrom - Superintelligence
La tecnología que hay, y la que viene.
Cuando pensamos en la inteligencia artificial, normalmente se nos viene a la mente un mundo lleno de robots y un escenario en el que nos hacemos dependientes del uso de esta tecnología, pero la realidad es que en el mundo moderno interactuamos con la inteligencia artificial todos los días.
La comunicación con Siri/Alexa y el optimizador de rutas de Google Maps son ejemplos de tecnologías que usamos sin darnos cuenta de que están recopilando información de nuestro comportamiento para poder adaptarse mejor a nuestros hábitos. A veces es difícil de conceptualizar las variedades de AI, pero hay muchos expertos dedicando su máximo esfuerzo para poder aplicar esta tecnología en la vida cotidiana.
Para poder diferenciar los diferentes tipos de inteligencia artificial, Stuart Russell y Peter Norvig (Director de Investigación en Google) los separan en estas cuatro categorías:
1. Sistemas que piensan como humanos.-
Sistemas computacionales que tratan de emular el pensamiento humano, inteligencia para la toma de decisiones y la resolución de problemas. Sistemas que reaccionan a un conjunto de instrucciones.
2. Sistemas que actúan como humanos.-
Sistemas computacionales que tratan de simular el comportamiento humano, como por ejemplo la robótica. Esta inteligencia artificial se usa para realizar tareas que las computadoras pueden hacer en vez de los humanos y con menos; como el riesgo con el manejo de químicos o el desgaste con el manejo de materiales muy pesados.
3. Sistemas que piensan racionalmente.-
Sistemas computacionales que simulan el pensamiento lógico racional del ser humano. Sistemas pensantes que son capaces de analizar la situación para poder razonar, tomar decisiones y actuar.
4. Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).-
Sistemas computacionales que pueden pensar lógicamente como el ser humano, pero también tienen la capacidad de actuar y simular el comportamiento humano, para después aprender de su experiencia. Sistemas capaces de analizar una gran cantidad de información. La versión ideal de la inteligencia artificial.
El gran diferenciador entre el primer tipo de inteligencia y el segundo, es que un sistema piensa, y el otro sistema toma acción.
El gran diferenciador entre los primeros y los últimos es que los primeros están limitados al pensamiento y acciones de los humanos, y los segundos nos sobre pasan.
Las primeras dos categorías = Tecnología que tenemos actualmente
Las ultimas dos categorías = Tecnología que tendrémos en el futuro
Para darle más contexto a los diferentes tipos de inteligencia artificial les daré mi definición para cada una de ellas:
1. Maquinas reactivas
La forma más básica de la inteligencia artificial, como ejemplo en un juego de ajedrez digital puedes escoger jugar contra una computadora. Al momento de programar el juego se anotaron todos los posibles escenarios y dependiendo de la dificultad seleccionada la computadora se puede ajustar al juego. Esta inteligencia artificial lo que hace es observar y reaccionar ante el movimiento del contrincante. Estas maquinas solo tienen la lista de instrucciones que se les fue dado, y no tienen la capacidad de pensar por si solas.
2. Maquinas con memoria limitada
El segundo nivel de inteligencia artificial; estas son máquinas a las que se le dio una lista de instrucciones, pero adicionalmente se le dio la capacidad de observar e interpretar información, dándole cierto nivel de inteligencia al robot. Esta capacidad de observar e interpretar es similar a la de un humano usuario del sistema. En el caso de los carros autónomos, la maquina puede observar cómo se están moviendo otros carros e interpreta esa información para poder tomar mejores decisiones. También puede identificar las líneas que separan los carriles y los semáforos para poder adaptarse a las necesidades de cada situación.
3. Teoría de la mente
Tecnología muy avanzada en la que la inteligencia artificial será capaz de ver e interpretar las cosas y personas a sus alrededores. Un robot capaz de reconocer caras, identificar emociones y aprender de su experiencia para poder predecir cómo va a actuar la persona o el ecosistema basado en la información que ha recopilado.
4. Inteligencia auto-consciente
El máximo nivel de inteligencia artificial, maquinas conscientes que pueden interpretar información, tomar decisiones y aprender de ellas. Aun no se ha desarrollado una inteligencia artificial auto-consciente, pero podría transformar como usamos la tecnología.
Por ejemplo, en la industria manufacturera tenemos sistemas para identificar cuando hay una irregularidad o un defecto, pero seguimos dependiendo del humano para diagnosticar el porqué del error y entrar a reparar la maquinaria. Un robot auto-consciente podría identificar el error, tomar la decisión y encontrar la manera de que ese error no vuelva a suceder. La versión ideal de mejora continua.
El concepto de la inteligencia artificial es una caverna que muy pocos han explorado, pero hay muchos otros ejemplos en los que interactuamos con la inteligencia artificial. En el 2015 la aplicación más popular para escuchar música Spotify implemento el uso de inteligencia artificial para tomar en cuenta la música que has escuchado recientemente para poder personalizar una lista de música relacionando canciones que han escuchado recientemente otros usuarios de la misma aplicación.
La inteligencia artificial tiene y tendrá un enorme impacto en nuestras vidas, ya sea en nuestros celulares, la televisión, la computadora o en nuestros trabajos. Tenemos que enfocar el desarrollo tecnológico a las necesidades de las sociedades. Lo que necesitamos es Inteligencia Humana Artificial (IAH); tecnología para mejorar las condiciones de vida al rededor del mundo. Las Naciones Unidas tienen mucha esperanza para la aplicación de esta tecnología en el area de medicina, agricultura y comunicación. Si quieres conocer más de su análisis dejo una liga en las referencias.
Referencias:
Arend Hintze. (2016). Understanding the four types of AI, from reactive robots to self-aware beings. Junio 22, 2018, de Michigan State University
El término inteligencia artificial se vuelve cada vez más relevante. En la búsqueda de lo que realmente es IA, hay inmensos temas que me parecen importantes de analizar. En este post me enfocaré primero a lo que es IA, y después hablaré un poco (porque el tema es inmenso y podríamos ahondar muchísimo) a un tema que me parece extremadamente relevante, el uso positivo o negativo de la IA.
¿Qué es inteligencia artificial?
Generalizando un poco, el término IA actualmente nos lleva a pensar en máquinas y robots que pueden hacer cosas por nosotros, dejando de lado otras cosas que implican inteligencia artificial, desde tecnologías de traducción automática, aparatos inteligentes que usamos día a día, casas y ciudades inteligentes, entre otros.
Existen distintos tipos de inteligencia artificial:
Artificial Narrow Intelligence (ANI). Aquella IA que se especializa solo en alguna tarea y no puede desarrollar otra tarea o análisis de data. Actualmente vivimos día a día con esta tecnología, por ejemplo, nuestros teléfonos inteligentes con mapas de navegación, Siri, también con nuestros autos, con parámetros específicos de inyección de combustible, o incluso redes como Facebook o Amazon, capaces de reunir y analizar información de tus preferencias para dar “recomendaciones que puedan interesarte”.
Artificial General Intelligence (AGI). Aquella IA a la que nos referimos como Human-Level AI, como computadoras y/o máquinas que puedan desarrollar una actividad intelectual.
Artificial Super Intelligence (ASI). Aquella IA que es más inteligente que el ser humano en varios campos, incluyendo creatividad científica, sabiduría general y habilidades sociales.
Es impresionante el desarrollo exponencial estos últimos años, y no nos hemos detenido a pensar realmente como la IA está cambiando y cambiará nuestro mundo en todos los sentidos, sobre todo en esta revolución digital que ha llevado a máquinas a conectar con el ser humano, conociendo gustos, preferencias y proveyendo información “adhoc”.
El uso de AI se vuelve extremadamente relevante en la propuesta de contenido distribuida digitalmente y la automatización del análisis de datos.
La cantidad de datos que producimos se duplica cada año. En 2016 produjimos tantos datos como en toda la historia de la humanidad hasta 2015. Cada minuto producimos cientos de miles de búsquedas de Google y publicaciones en Facebook. Estos contienen información que revela cómo pensamos y sentimos. Pronto, las cosas que nos rodean, posiblemente incluso nuestra ropa, también estarán conectadas con internet, (Helbing, 2017).
Hoy en día, los algoritmos saben muy bien lo que hacemos, lo que pensamos y cómo nos sentimos, posiblemente incluso mejor que nuestros amigos y familiares, o incluso a nosotros mismos, (Helbing, 2017).
En la búsqueda de aprender más de lo que es y su uso, dejamos de lado el reconocimiento de las aplicaciones negativas y positivas; y en caso de las aplicaciones negativas, cómo podemos pre venirlas y/o remediarlas.
¿A qué tipo de aplicaciones negativas o positivas me refiero?
Hay muchísimos, pero hablaré de cómo los algoritmos de búsqueda y los sistemas de recomendación pueden verse influenciados, y cómo pueden afectar el rumbo de la sociedad.
Las empresas pueden pujar por ciertas combinaciones de palabras para obtener resultados más favorables. Los gobiernos probablemente también puedan influir en los resultados. Durante las elecciones, pueden empujar a los votantes indecisos a apoyarlos, una manipulación que sería difícil de detectar. Por lo tanto, quienquiera que controle esta tecnología puede ganar las elecciones empujándose al poder, (Helbing, 2017).
Esta semana observé un video de “Conoce al rey de las fake news en México”. Dentro de la entrevista, hablan de cómo la mayoría de los trending topics de México son escritas por personas falsas en agencias de marketing, y su comienzo de “manipulación digital en 1999-2000”.
Ni siquiera sé qué tan real es todo el contenido del video, pero me preocupa. Es impresionante como los algoritmos pueden influenciar, como la creación de bots y ciber-delincuencia pueden manipular el destino de un país.
Como menciona Dirk Helbing en su artículo “Will Democracy Survive Big Data and Artificial Intelligence?”, para que la manipulación no se note, se necesita un llamado efecto de resonancia, sugerencias que son lo suficientemente personalizadas para cada individuo. De esta manera, las tendencias locales se refuerzan gradualmente mediante la repetición, conduciendo hasta la "burbuja de filtro" o el "efecto de cámara de eco": al final, todo lo recibido parece un reflejo de nuestras propias opiniones.
En el artículo de “preparing for malicious uses of AI”, Clark, Page y Amodei mencionan una investigación que está interesante (la dejo en las referencias). Esta investigación trata sobre cómo la IA desafía la seguridad global, crea nuevas amenazas y complica la atribución de ataques específicos, y muestran un reporte con recomendaciones de alto nivel para compañías, organizaciones de investigación, profesionales individuales y gobierno para garantizar un mundo más seguro. Es importante mencionar que esta investigación va más allá del tema antes mencionado, pero hacen enfoque a algunas prácticas que considero relevante para muchas organizaciones independientemente de la industria. Las menciono a continuación:
Reconocer la naturaleza de doble uso de IA. IA es una tecnología capaz de aplicaciones inmensamente positivas e inmensamente negativas. Los gobiernos y los actores privados tendrán acceso a muchas de estas herramientas de inteligencia artificial y podrían usarlas para bien o daño público. Algunas posibles soluciones a estos problemas incluyen evaluaciones de riesgo previas a la publicación para ciertas partes de cada investigación, compartiendo selectivamente algunos tipos de investigación con un componente de seguridad significativo entre un pequeño conjunto de organizaciones de confianza.
Aprender de seguridad cibernética. Existen diversas prácticas que son relevantes para los investigadores de IA y se podrían implementar en otras investigaciones. Van desde invertir en pronósticos tecnológicos para detectar amenazas, a convenciones de informes y más.
Ampliar la discusión. AI va a alterar el panorama global de las amenazas, por lo que se debería involucrar a la sociedad en discusiones transversales. Podrían incluir sociedad civil, expertos en seguridad nacional, empresas, especialistas en ética, público en general y otros investigadores.
Como vemos, el tema de inteligencia artificial es muy amplio, pero es importante comenzar a darle la relevancia necesaria en cada ámbito, desde utilizarlo en empresas para optimizar procesos, hasta comprender el doble uso que podría dársele y canalizarlo de la mejor manera para la sociedad.
¿Por qué a los seres humanos nos conviene colaborar con la IA y aprender lo qué es?
Respuesta simple: porque no es novedad que la Inteligencia Artificial ya está aquí, y porque como dice en el libro de Sun Tzu, El Arte de la Guerra:
“If you can´t beat them join them”.
Desde aproximadamente tres décadas he venido escuchando el concepto de Inteligencia Artificial y debo confesar que no había profundizado en su significado y mucho menos en el impacto que está teniendo en nuestras vidas y, en nuestro entorno laboral.
Inteligencia Artificial en nuestras vidas desde una perspectiva personal.
Tuve la oportunidad de entrevistar a un ser humano muy joven, mujer, 25 años, que utiliza la tecnología, que utiliza las redes sociales para su empresa, y que además es fan de ellas y cuando le pregunté ¿qué pensaba de la Inteligencia Artificial? Me llamó la atención que ni siquiera se detuvo a pensar para articular una respuesta, como lo haríamos la mayoría de los más grandes, para no decir una tontera. Y dijo: “Pienso que la Inteligencia Artificial te lleva a una zona de confort que disfrutamos, que nos ayuda en tareas de la vida cotidiana, pero al mismo tiempo te aleja de los momentos de la vida. Te conecta, pero te desconecta.
“Por ejemplo”, siguió diciendo: “boda, fiesta, luna de miel con mil interrupciones porque quieres tomar fotos de todo y subirlas en ese momento, tienes al novio posando para subirlo a tus redes y que todos vean, como te la estás pasando increíble”. “Esto para mi es que te aleja, del novio, pero te conecta con las personas que obvio no fueron a la luna de miel contigo”. “Hay como una adicción a hacer cosas como estas”.
De este pensamiento compartido, descubro que somos nosotros los que nos enganchamos tanto a la tecnología que ni nos damos cuenta de que hay una Inteligencia Artificial detrás de cada interacción que tenemos con las redes sociales, un cerebro que con datos y algoritmos está procesando todos nuestros gustos, interfiriendo en nuestras decisiones de relaciones interpersonales y de compra.
La clave, aprender a estar conscientes de lo que está pasando. Y no andar por ahí pensando que no pasa nada.
La Inteligencia Artificial ha logrado hasta hoy hacer todo aquello que implica pensar en un cerebro humano. Pero aun, hay otras que siguen siendo exclusivas de las personas y animales: procesos de pensamiento creativos, sentir, el instinto entre algunas.
Veamos otra perspectiva de la Inteligencia Artificial en el mundo laboral.
Si bien es cierto que la Inteligencia Artificial está presente en todas las industrias y disciplinas, ciencia, educación, producción, comunicación, etc. su impacto en el mundo laboral de lo que antes solía ser un territorio dominado por las personas. Hoy está causando mucha incertidumbre y me atrevo a decir por lo que he leído, que hasta impacto negativo en el ser humano como especie.
Nada más inquietante que sentir que ya no es suficiente que domines con talento ciertas herramientas para fabricar productos. O que ser el operario que enciende y apaga y detiene para supervisar la calidad o simplemente para irse a comer.
Hoy justo cuando estoy escribiendo sobre esto, la verdad, es que esa escena ya es historia sobre todo en los países de primer mundo y más revolucionados tecnológicamente.
Según un estudio que se menciona en el artículo de James Wilson y Paul R. Daugherty en su artículo llamado: Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces, mencionan que llevaron a cabo una investigación con 1500 empresas y los resultados mostraron que había mejores beneficios para las empresas que adoptaban un espíritu colaborativo entre empleados y máquinas. https://hbr.org/2018/07/collaborative-intelligence-humans-and-ai-are-joining-forces?autocomplete=true
Es muy fácil de inferir que es muy probable que las empresas que en cambio solo buscan eficiencia a través de las máquinas, aunque si pueden obtener resultados importantes, no precisamente serán sostenibles en el tiempo.
Las máquinas necesitan a los seres humanos para nutrirlas con información, programación de datos y para darles el mantenimiento.
La colaboración entre seres humanos y las máquinas.
Estoy convencida de que no se trata de despedir a una plantilla completa de empleados y traer robots que los sustituyan y hagan todo su trabajo. Porque esto es solo satisface una parte de la búsqueda de resultados exitosos de una empresa que tiene que producir, vender y al mismo tiempo deleitar a sus clientes.
Se trata de cómo estos empleados pueden verse beneficiados por utilizar los sistemas de Inteligencia Artificial para mejorar su desempeño, seguir procesos, y en general, mejorar los resultados del negocio en términos de rentabilidad. Esto es lo que toda empresa, pequeña, mediana o grande busca.
La idea que plantea el artículo de Wilson y Daugherty es que la Inteligencia Artificial –que por cierto llegó hace varias décadas, pero su democratización se ha acelerado en la última- sirva a los empleados haciendo las tareas de repetición, y entonces los seres humanos se enfoquen a resolver problemas más complejos de las empresas, a innovar, y, sobre todo a mejorar la experiencia de los clientes. La clave está en la colaboración entre personas (empleados) y las máquinas (Inteligencia Artificial).
Con esta división de tareas, mientras la producción no está en riesgo ni desatendida, los empleados podrán estar más enfocados a mejorar la experiencia del consumidor, y obtener grandes resultados de esto. Un cliente deleitado regresa y al menos te recomienda tres veces. Esto también es productividad y puede medirse, aunque parezca un tema más soft.
Recapitulando:
1.- Muchas personas están temiendo ser sustituidos por las máquinas en compañías que buscan productividad 24 /7.
Pero creo que estas personas que se sienten amenazadas por las máquinas, son las mismas que deberían de analizar, o alguien debería de informarles que hay una manera de no sentirse amenazados o ser sustituidos.
2.- Las empresas tienen pues, la responsabilidad de crear los espacios y tiempos para que sus empleados, aprendan a aprender las nuevas capacidades que demanda el presente y futuro con la presencia de la Inteligencia Artificial. Invertir en capacitación.
3.- El reto para los seres humanos ya no se limita a encontrar trabajo, el nombre del juego ahora es en que estoy preparado, con qué conocimientos técnicos puedo colaborar con la IA de las empresas, para estar en la lista de los candidatos.
4.- Dos ideas fundamentales:
a) Colaboración entre personas y máquinas
b) Aprender a aprender
