Una era económica de “desempleo tecnológico”

John Maynard Keynes dio una conferencia en 1930 donde dijo que en el futuro, alrededor de 2030, el problema de la producción estaría resuelto pero que las máquinas (robots) causarían desempleo tecnológico. En esta nueva era, el desempleo convierte a la economía en un problema político.

“Estamos creando una inteligencia que es externa a los humanos y que está alojada en la economía virtual. Eso nos lleva a una nueva era económica – distributiva – donde rigen reglas diferentes”. Así comienza el economista W. Brian Arthur su ensayo Where is technology taking the economy. Su tesis central es que las tecnologías digitales han creado una segunda economía, virtual y autónoma cuyo rasgo principal lleva a las empresas una inteligencia externa, una que no está alojada dentro de los trabajadores humanos sino externamente, en las máquinas y los algoritmos de la economía virtual.

Los negocios, los procesos financieros y de ingeniería tienen ahora a su disposición enormes bibliotecas de funciones inteligentes con las que pueden mejorar enormemente sus actividades mientras simultáneamente las actividades humanas se van volviendo obsoletas.

Arthur sostiene que esta situación ha llevado a la economía a un punto en que produce, en principio, lo suficiente para todos, pero donde los medios de acceso a esos servicios, productos y empleos se limitan cada vez más. Para él, la producción no es tanto problema como la distribución, o sea, cómo la gente comparte lo que se está produciendo. En esta economía virtual de máquinas interconectadas, software y procesos las acciones físicas se pueden realizar digitalmente y desaparece la importancia de la localidad geográfica.

Aproximadamente en el año 2010 se inició el último gran cambio tecnológico, con la aparición de todo tipo de sensores para medir y detectar cosas. Esos sensores trajeron montañas de datos, y todos esos datos crearon la necesidad de entenderlos. Por eso, en los últimos diez años se desarrollaron métodos, algoritmos inteligentes para reconocer y realizar cosas. Así llegaron la visión computarizada, la habilidad de las máquinas para reconocer objetos, el procesamiento del lenguaje natural y la posibilidad de hablar con una computadora como si fuera una persona.

Así llegaron también la tranducción de lenguaje, el reconocimiento facial, el reconocimiento de la voz humana y las asistentes digitales. Los algoritmos inteligentes no son deducciones geniales, son asociaciones hechas posible por métodos estadísticos inteligentes que usan toneladas de datos. Y así llegó el momento en que las computadoras lograron hacer lo que hasta ahora sólo hacían los humanos: asociar.

Llegada de la inteligencia externa

Arthur cree que la inteligencia asociativa no es razonamiento deductivo ni pensamiento consciente. Inteligencia, en este contexto, significa la capacidad para hacer asociaciones adecuadas o, en el campo de las acciones, percibir una situación y actuar en consecuencia.

Así, cuando los algoritmos inteligentes ayudan a un avión a evitar un choque en el aire, están percibiendo una situación, computando respuestas posibles, eligiendo una y tomando medidas para evitarla. No hay necesidad alguna de que haya un controlador en el centro de esa inteligencia; la acción adecuada puede surgir como una propiedad de todo el sistema.

El tráfico sin conductores, cuando llegue, tendrá carriles autónomos especiales en conversaciones entre sí, con marcadores especiales de ruta y luces de señalización. Todo eso, a su vez, entrará en conversación con el tránsito que se acerca y con las necesidades de otras partes del sistema de tráfico. Aquí la inteligencia surge de las conversaciones entre todos esos elementos. Este tipo de inteligencia se auto-organiza y se autoajusta, es autónomo y los resultados tienen lugar con poca o ninguna intervención humana.

Lo interesante aquí es que la inteligencia ya no está alojada internamente en el cerebro de los trabajadores humanos sino que está afuera, en la economía virtual, está en la conversación entre los algoritmos inteligentes. Se ha convertido en algo externo.

Este cambio de inteligencia interna a externa es importante. Cuando llegó la revolución de la imprenta en los siglos XV y XVI, tomó la información alojada internamente en los manuscritos de los monasterios y la puso a disposición del público. La información, de pronto, se volvió externa: dejó de ser propiedad de la iglesia y ahora se podía acceder a ella, se la podía compartir y mejorar. El resultado fue una explosión de conocimiento, de textos antiguos, de ideas teológicas y de teorías astronómicas. Muchos académicos coinciden en que todo eso aceleró el Renacimiento, la Reforma y la llegada de la ciencia. En muchos sentidos podría decirse que la imprenta creó el mundo moderno.

Ahora tenemos un segundo cambio de interno a externo, el de la inteligencia, y como la inteligencia no es solo información sino algo más poderoso – el uso de la información—no hay motivo para pensar que este cambio vaya a ser menos poderoso que el primero.

Todo esto cambia los negocios

Ahora lo que hay que analizar es cómo esta externalización del pensamiento humano, y del juicio humano, está cambiando los negocios y qué oportunidades nuevas trae. Algunas empresas pueden aplicar la nueva inteligencia, como reconocimiento facial o verificación de la voz, para automatizar productos y servicios. Otros cambios más radicales vienen cuando las empresas conectan diferentes piezas de inteligencia externa y crean con ellas nuevos modelos de negocios. O sea, combinan algoritmos para realizar una tarea que antes hacían los humanos.

El resultado, sea en banca minorista, transporte o salud, es que las industrias no sólo se están automatizando con máquinas que reemplazan humanos. Están usando los nuevos ladrillitos inteligentes para volver a inventar la forma en que hacen las cosas. Y al hacerlo, dejarán de existir en su forma actual.

Las nuevas oportunidades se pueden usar de otras formas también. Algunas grandes empresas tecnológicas pueden crear sistemas de inteligencia externa como el control autónomo de tráfico aéreo o el diagnóstico médico avanzado. Otras pueden crear bases de datos propietarias y extraerles conductas inteligentes. Pero las ventajas de ser a la vez grandes y adelantadas en el mercado son limitadas.

Los componentes de inteligencia externa no son fáciles de poseer porque tienden a orientarse hacia el dominio público. Y como los datos tampoco son fáciles de poseer, lo que probablemente veamos en el futuro es que las grandes empresas tecnológicas compartirán recursos autónomos y gratuitos en el futuro. Si algo nos enseñan las revoluciones tecnológicas anteriores es que aparecerán industrias totalmente nuevas que no se habían previsto.