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miércoles, 27 de agosto de 2014

Humanos, máquinas, cerebros, ordenadores y el futuro del trabajo


Este video explica que el cerebro humano ha evolucionado, principalmente, para controlar los movimientos del cuerpo humano. Y el paper de David Autor que resumimos a continuación, explica muy bien cómo ha de entenderse la relación entre la automatización de procesos que permite la informática y el trabajo humano
Las tareas humanas que se han podido informatizar más fácilmente son las que siguen procedimientos explícitos, codificables… Por el contrario, las tareas más difícilmente automatizables son las que requieren flexibilidad, juicio y sentido común – habilidades que los seres humanos sólo entendemos tácitamente – por ejemplo, formular una hipótesis u ordenar un armario. Las ventajas comparativas de las máquinas y de los humanos permite la sustitución de los trabajadores por máquinas cuando se trata de realizar tareas rutinarias, codificables, a la vez que se amplía la ventaja comparativa de los trabajadores cuando se exigen cualidades como la capacidad para resolver problemas, la adaptación y la creatividad…

los periodistas y los expertos exageran cuando explican las posibilidades de sustituir el trabajo humano por máquinas y no tienen en cuenta que son muy complementarias para incrementar la productividad, aumentar los ingresos y la demanda de mano de obra cualificada.
Los ordenadores no piensan por sí mismos, no tienen sentido común, no suplen los despistes y los errores de los programadores y no improvisan soluciones para situaciones imprevistas. Lo que hacen es seguir el procedimiento establecido meticulosamente por el programador. Para que un ordenador pueda ejecutar una tarea, el programador tiene que entender completamente la secuencia de pasos requeridos para desarrollarla y tiene que escribir un programa que haga que la máquina simule precisamente tales pasos.
Este principio de la programación de las tareas laborales no ha cambiado en lo fundamental desde el inicio de la era de los ordenadores. Lo que ha cambiado es el coste de la computación… que se ha reducido extraordinariamente en 1,7 billones de veces…
un ingeniero informático no puede programar un ordenador para simular un proceso que el propio ingeniero – o la comunidad científica en general – no entiende explícitamente. Esta constricción es más intensa de lo que uno podría pensar puesto que hay muchas tareas que entendemos tácitamente y que ejecutamos sin esfuerzo pero respecto de la que no conocemos las reglas explícitas.
Se refiere a la paradoja de Polanyi que había señalado cómo sabemos muchas más cosas de las que podemos explicar o enseñar formalmente. Por ejemplo, cascar un huevo al borde de un plato aplicando la fuerza precisa para no destrozarlo y lograr que se abra. Y ahí está la relación con el video, donde el neurocientífico expone como la mayor parte de la fuerza de computación de nuestro cerebro se ha dedicado, evolutivamente, al control de los movimientos y donde pone ejemplos de lo difícil que es para los que construyen robots reproducir el movimiento humano. Ahora bien, dice Autor, que esta limitación no debe llevarnos a considerar las relaciones entre la automatización de tareas que vienen desarrollando los humanos y las tareas no automatizables (porque no somos capaces de formularlas formalmente) en términos de sustituibilidad, sino en términos de complementariedad.

Las tareas mínimamente complejas requieren de automatización y de conocimientos tácitos, de computación y de capacidad de discreción, improvisación, juicio, ponderación…
“Si es así, los incrementos de productividad en el primer conjunto de tareas tienen que incrementar, necesariamente, el valor económico de las restantes”,
de las que no pueden automatizarse. Y pone el ejemplo de una obra de construcción de un edificio. Cada vez se necesitan menos peones, pero el valor del trabajo cualificado ha aumentado en relación con el valor total de la obra. Las máquinas no han sustituido el trabajo humano. Han eliminado la realización de ciertas tareas de construcción por seres humanos elevando la productividad del trabajo realizado por los seres humanos. Si el trabajo se ve sólo en términos de tareas específicas (típico de la primera revolución industrial) es fácil ver la automatización y el trabajo humano en términos de sustituibilidad. Si se ve en términos de problemas u objetivos que deben resolverse o alcanzarse (construir una casa, resolver un conflicto entre individuos, operar de cataratas), la relación entre las máquinas y los seres humanos es de complementariedad. Claro que, tal conclusión no es un consuelo – dice Autor – para los trabajadores que realizaban exclusivamente las tareas automatizadas. Hasta ahora, sin embargo, la reducción de los costes de producción generados por la automatización se ha traducido en un aumento del consumo por parte de los individuos, lo que no es una ley de hierro (“el crecimiento de la productividad en la construcción podría superar a la demanda de forma que el valor de la construcción adicional caería aún más rápido que la producción”) y, en fin, la oferta de trabajo cualificado complementario del automatizado puede ser abundante – China – con lo que el volumen de empleo correspondiente en otras zonas, necesariamente, bajará y los salarios correspondientes pueden bajar (Autor pone el ejemplo del mercado de los agentes inmobiliarios en EE.UU., cuyos ingresos bajaron a pesar del aumento de los precios de la vivienda porque dicho aumento generó que muchos entraran en el mercado y se hicieran APIs).

¿Qué tareas son difícilmente automatizables?


Cita un trabajo en coautoría de 2003 en el que se dividen éstas en dos grupos. Trabajos que requieren habilidades para resolver problemas, intuición, creatividad y capacidad de persuasión, esto es, los trabajos que requieren formación terciaria y capacidad de análisis y donde se premia el razonamiento inductivo, la habilidad para comunicar ideas y el dominio de un sector.

El segundo grupo de trabajos no automatizables son aquellos que requieren las cualidades de las que habla Daniel Wolpert en el video, esto es, adaptabilidad al entorno, reconocimiento visual, habilidad para el lenguaje y la interacción con otras personas”. Son tareas que requieren trabajo manual y tienen que ver con la cocina y la hostelería en general, la limpieza y la vigilancia, el mantenimiento, el cuidado de otras personas – peluquería y belleza - y los trabajos de vigilancia y seguridad, trabajos que, por realizarse in situ,  (recuerden el franchising)- Y, de un examen de la evolución de las ocupaciones en Europa, se deduce que la parte del empleo cualificado y poco cualificado del empleo total ha aumentado en detrimento de las ocupaciones de tipo administrativo. Pero estos puestos intermedios no desaparecerán porque las tareas que realizan no son infinitamente divisibles, de manera que tiene que haber un humano para realizar las que no son automatizables. Autor pone el ejemplo de los servicios de asistencia técnica telefónica de las compañías de telecomunicaciones. Es mi experiencia que el técnico se limita a repetir la información que has encontrado en la página pero que no has “visto”, vamos, que se pone en “tu lugar” y eso es, a menudo, suficiente para resolver el problema. (eso es los que deberíamos hacer los profesores y en eso consiste lo de "acompañar" al alumno en el aprendizaje y tiene que ver con lo difícil que es hacer buenas preguntas a los alumnos). Por eso, dice Autor, sobrevivirán los puestos de trabajo intermedios que mezclen actuaciones rutinarias de manejo de máquinas con talentos para tratar a las personas (extraer y procesar información de forma que sea computable, por ejemplo) y habilidad psicomotriz. Por no hablar de la cocina y la pastelería.

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Cambios en el porcentaje de empleos con salarios altos, medios y bajos desde 1993 a 2010 en 15 países europeos

En cuanto a los salarios, los de los primeros han aumentado porque la demanda de esos conocimientos y habilidades cada vez más especializados ha aumentado aunque su “coste de producción” ha descendido gracias a la reducción de los costes de computación. Es decir, que los profesionales se han llevado la diferencia entre una demanda creciente y un coste cada vez menor de producción y la entrada de más profesionales en el mercado no ha sido suficiente para repartir esas rentas en forma de más salarios y no salarios más altos. Esto tiene que ver, probablemente, con que los mercados de esos servicios profesionales no funcionan competitivamente de modo que la reputación tiene tal relevancia que los más reputados se quedan con la mayor parte del pastel. En el caso de los trabajadores manuales, la computación no ha reducido tan significativamente sus costes, la entrada ha aumentado incluso en mayor medida que la demanda porque, en épocas de bonanza los salarios correspondientes suben rápidamente, lo que atrae a los que desempeñaban labores administrativas y, entre los que no estaban presentes en el mercado de trabajo, a entrar en él (abandonar sus estudios, por ejemplo, o a emigrar) ocupándose de tales tareas lo que provoca, finalmente, que los salarios tiendan a bajar. En términos económicos
En resumen, mientras que las actividades profesionales se benefician de fuertes complementariedades con  la informatización, presentan una demanda relativamente elástica, y una baja elasticidad de la oferta de trabajo, las tareas manuales apenas se complementan con la computación, no se benefician de una demanda elástica y se enfrentan a una oferta de trabajo elástica que limita los incrementos de salarios que resultarían de un incremento de la demanda de tales servicios.
Los salarios en profesiones no cualificadas tienden a variar más intensamente a lo largo del tiempo quizá porque son realizados por personas sobrecualificadas que las abandonan en cuanto encuentran oportunidades de trabajo más ajustadas a su cualificación.

“La mayoría de los sistemas automatizados carecen de flexibilidad, son frágiles”


De modo que sólo pueden operar en entornos muy predecibles. Pone el ejemplo de una línea de montaje de cristales de coches y la sustitución de un parabrisas roto. La primera tarea está automatizada pero la segunda no. Ni siquiera Amazon ha podido automatizar sus almacenes y tiene que emplear a humanos para seleccionar y marcar para enviar los pedidos de los clientes. “La flexibilidad, la capacidad para reconocer objetos, la destreza física y la psicomotricidad fina que se requiere para desarrollar estas tareas son, simplemente, demasiado para una máquina”. El grado de automatización puede lograrse modificando el entorno en el que trabajan las máquinas para hacerlo absolutamente predecible. Y del coche no conducido de Google dice lo siguiente
Se dice a veces que el coche Google no circula por una carretera, sino por un mapa… no puede circular por un itinerario desconocido porque carece de la capacidad de procesar, interpretar y responder a un entorno que no ha sido pre --- procesado por sus ingenieros. El coche Google circula comparando su audio en tiempo real - datos de los sensores visuales y mapas cuidadosamente elaborados manualmente -  que especifican la ubicación exacta de todos los caminos, señales, obstáculos, etc El coche Google se adapta en tiempo real a los obstáculos (coches, peatones, los peligros del camino) al frenar, girar y detenerse. Pero si el software del vehículo determina que el entorno en el cual está operando difiere de las características estáticas clave de su pre --- mapa especificado (por ejemplo, un desvío inesperado, un policía dirigiendo el tráfico donde debería haber una señal), el coche pide al conductor, al ser humano, que tome el control del volante, de modo que el coche Google se parece más a un tren que circula por vías invisibles que a un coche sin conductor
La vía para superar tales limitaciones es la de crear máquinas que aprendan reprocesando los procesos efectuados por otros que realizan las tareas que debe aprender la máquina. Por ejemplo, si Google etiqueta miles de millones de imágenes de sillas, la máquina podrá acabar identificando un objeto como una silla. Dado el tamaño colosal de las bases de datos y la reducción en el coste de la computación, no es descartable que las máquinas acaben superando a los humanos.Dice Autor que una silla se define por su finalidad, sentarse encima, y que es difícil que las máquinas puedan “entender” finalidades de uso porque saber que una taza del váter no es una silla requiere inferencias que las máquinas no pueden realizar.

Podría añadirse que el crecimiento del autoempleo, tanto en términos de porcentaje de la población activa autoempleada como en términos de participación en el PIB tiene algo que ver con estas tendencias. El trabajador autónomo puede realizar las tareas que requieren poca cualificación y las tareas que requieren más talento conjuntamente si es su propio jefe. Piénsese en el dueño de un bar o un restaurante. Si la demanda del “producto final” aumenta y la competencia en el mercado no se desarrolla conforme al modelo de la competencia perfecta, la misma persona realiza las tareas relacionadas con otras personas – presta el servicio – y las tareas que requieren habilidades cognitivas (piénsese en la creación de platos o bebidas o en la organización de actividades en el restaurante) y sus ingresos pueden ser elevados sosteniblemente.  
August 11, 2014
y, del mismo autor, Why Are There Still So Many Jobs?The History and Future of WorkplaceAutomation JEP, 2015

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