¿Están cómodos? El objetivo de este artículo es que dejen de estarlo. Porque la comodidad es una posición muy peligrosa en un mundo que cambia tan rápido como en el que nos toca vivir hoy.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Antes de que computaran las máquinas, computaban las personas. Existía un trabajo que se llamaba “ser computador”. Si yo les hablo de un computador telefónico, ustedes probablemente piensen en una máquina; pero ser computador telefónico ¡también era un trabajo! En definitiva, lo que quiero transmitirles, es que la incorporación de tecnología en reemplazo de trabajo humano no es un fenómeno nuevo.
La tecnología está permanentemente transformando trabajos del presente en trabajos del pasado, dejando obsoletas profesiones completas y quedando en su lugar trabajos nuevos, trabajos del futuro muy diferentes –en general– a los anteriores.
Pero quiero abocarme al mayor cambio en la historia en el mundo del trabajo, que estamos a punto de vivir. Y lo que está atrás de este cambio que se viene, es una tecnología de la que seguro han escuchado hablar bastante últimamente: la “Inteligencia Artificial”. Quiero hacer ahora una brevísima historia de la Inteligencia Artificial.
La idea de hacer que las computadoras puedan hacer tareas que tradicionalmente requerían del intelecto humano, no es nueva. De hecho, nació hace más de 50 años en el Massachusetts Institute of Technology (MIT), con un grupo de locos que se propusieron hacer que las computadoras puedan resolver tareas intelectuales.
Durante 30 años no lograron nada, hasta tal punto eran infructuosos todos los esfuerzos, que la Inteligencia Artificial llegó a estar asociada a un «bluf» –estas cosas de las que se hablan, se hablan, se hablan, pasan los años, y sin embargo nunca pasa nada–. Hasta que 30 años después, las computadoras lograron su primera gran victoria: esto fue en el año 1997 cuando una computadora llamada “Deep Blue”, le ganó al número uno mundial de Ajedrez, Gary Kasparov.
Cuando esto sucedió, el mundo reaccionó con estupor… nadie podía creer que una computadora pudiera vencer a un ser humano en una tarea tan intensiva en inteligencia, como es el Ajedrez. ¿Pero saben qué? No era tan sorprendente.
Porque al final del día, programar una computadora se parece mucho a una receta de cocina; si el trabajo está bien escrito, si la receta está bien escrita, la computadora –o el cocinero– pasivamente ejecuta todos los pasos previstos, y si los pasos están bien ejecutados, no hay sorpresas.
El resultado es una torta tal como la consiguió quien haya escrito esa receta. Programar una computadora es lo mismo: una sucesión muy minuciosa de pasos que la computadora, sin inteligencia alguna, ejecuta para realizar esa tarea.
Hasta tal punto era limitado ese enfoque, que pudo ganarle al número uno mundial de ajedrez, pero no podía jugar al Ta-Te-Ti… no podía hacer ninguna tarea por trivial que fuera, más que esta tarea ultra específica para la cual había sido diseñada. El cambio enorme que se viene, tiene que ver con una nueva manera de hacer Inteligencia Artificial –de la que también ya habrán escuchado hablar un poco– que se llama “Depp Learning” (Aprendizaje Profundo).
Esto llegó unos meses antes que las computadoras lograran su segundo gran éxito, cuando una computadora llamada “AlphaGo” le ganó al número uno mundial de “Go”. El Go no es un juego demasiado conocido en Occidente; se juega en Oriente hace 3.500 años y es miles, y miles, y miles de veces más complejo que el ajedrez; existen más posiciones posibles en un tablero de Go que átomos en todo el universo.
Cuando Deep Blue le ganó a Kasparov, el consenso entre los expertos indicaba que ganarle al Go era imposible. Lo cierto es que AlphaGo no sólo le ganó al número uno mundial de Go –Lee Sedol–, ¡AlphaGo lo hizo puré! 18 títulos mundiales había ganado el campeón mundial de Go y AlphaGo no le dio la menor chance.
Pero lo interesante es cómo se logró esto, porque a diferencia de Deep Blue –que había sido programada por seres humanos para jugar al Ajedrez–, AlphaGo no fue programada para jugar al Go, fue programada para –aprender– a jugar al Go. Básicamente lo que hicieron fue darle cientos de miles de partidas de jugadores humanos para que la computadora las analice.
La computadora analizó esas partidas y aprendió a jugar al Go mejor que nadie, sin que nadie la programe ni le enseñe. Cuando AlphaGo aprendió a jugar al Go la pusieron a jugar 10 millones de partidas de práctica contra sí misma, después de jugar esas 10 millones de partidas, AlphaGo jugaba bastante bien al Go… tan bien que no hay ser humano en el mundo que pueda hacerle frente.
Lo destacable de esto, es que se logró sin intervención humana: nadie le explicó nada a la computadora, ni la programó. Las computadoras con Deep Learning no se programan, se entrenan. Y fíjense que con esto, empiezan a pasar muchas cosas muy interesantes. Tenemos dos copias de AlphaGo, si a una para que aprenda a jugar le damos partidas de jugadores conservadores y a la otra le damos partidas de jugadores agresivos, las dos van a aprender a jugar, pero van a tener personalidades diferentes, estilos de juegos distintos: una va a ser Bilardista y la otra Menottista, por decirlo de alguna manera.
Si a una le damos 100.000 partidas para que aprenda y a la otra le damos 1 millón, la más educada va a jugar mejor. Si a una la ponemos a hacer 10 millones de partidas de práctica y a la otra le damos nada más que 5, la más entrenada va a jugar mejor.
De repente, esto empieza a tener muchas similitudes con la manera en que funcionamos los humanos, y todo este proceso desde que la máquina no sabía hacer absolutamente nada de Go, hasta que logra tener una habilidad absolutamente sobre humana y ganarle a cualquier jugador que le pongan delante, se concretó en tan sólo 40 días.
Es decir que si hoy no existe una Inteligencia Artificial capaz de hacer cualquier tarea que ustedes elijan de enorme complejidad, en 40 días podríamos tener un dispositivo con utilidad sobre humana para realizar esa tarea.
Lo último que quiero contarles de este partido entre el campeón mundial del Go y la computadora, es que la máquina venció al campeón con movidas que el campeón describió como “hermosas”, de una creatividad y de un ingenio jamás visto. En el proceso de vencer al campeón, AlphaGo desarrolló estrategias y líneas de juego que jamás habían sido exploradas ni descubiertas por ningún ser humano antes.
En muchos momentos de la partida la computadora hizo movidas que dejó perplejos a todos los expertos, que no podían entender esa jugada que la computadora terminaba haciendo. Hoy todos los expertos mundiales de Go están investigando todas las nuevas líneas de juegos que se abren a partir de las innovaciones que AlphaGo introdujo. Esto ya no es fuerza bruta de cálculo, esto es inteligencia, ingenio, creatividad.
Estas computadoras pueden aprender hacer cualquier cosa, no sólo a jugar al Go o a juegos de mesa. Están aprendiendo hacer cualquier cosa, el genio está suelto. Hoy en día, por ejemplo, existen Inteligencias Artificiales que pueden escribir un artículo periodístico. El año pasado el Washington Post publicó 850 artículos que no habían sido escritos por una persona, habían sido escritos por una máquina.
Y la gente no pudo detectar que esos artículos habían sido escritos por una máquina. Hoy, una computadora con Inteligencia Artificial, puede predecir quien va a sufrir un ataque cardíaco como cualquier cardiólogo, puede identificar cáncer a partir de imágenes e indicar protocolos personalizados de quimioterapia, mejor que cualquier oncólogo. Hoy, Inteligencia Artificial se prepara para hacer abogados.
Me imagino un abogado que pudiera tener en su cabeza –en su memoria– todas las leyes, todos los fallos, todos los peritajes, todos los precedentes… –¡absolutamente todo!–, para el servicio de diseñar una estrategia legal. Y finalmente, hace unos pocos meses están desarrollando una Inteligencia Artificial mejor que cualquier ser humano en diseñar inteligencias artificiales.
La próxima generación de computadoras será diseñada por las propias máquinas, con mayor habilidad que nosotros para hacerlo. Esto transforma un montón de trabajos actuales en trabajos del pasado y crea nuevos trabajos muy distintos de los actuales. ¿Cómo estamos reaccionando frente a eso? Porque yo estoy seguro no es la primera vez que escuchan hablar de esto.
Esta noticia se está difundiendo por todos lados: el Presidente del Banco Mundial anunció que el 50% de los empleos van a desaparecer, Macri lo dice cada tanto, los diarios y las publicaciones internacionales hablan de esto. ¿Y cómo estamos reaccionando? La respuesta es muy simple: no estamos reaccionando.
Leemos este tipo de temas y seguimos con nuestra vida como si esto no nos afectara de ninguna manera. Cuando uno le pregunta a las personas si creen que su trabajo será transformado por la Inteligencia Artificial del software o los robots en los siguientes 20 años, el 70% de la gente cree que no, “a mí no me va a tocar” aseguran. Y si se les pregunta acerca de si creen que están listos para los trabajos del futuro, de nuevo, el 70% opina que sí, “ya estoy listo, tráiganlos”.
¿ESTÁN LISTOS PARA ESE FUTURO? ¿ESTÁN LISTOS PARA HACER SU PROPIO TRABAJO EN 10 AÑOS?
Déjenme hacerles una analogía, les voy a dar una buena y una mala noticia. La buena noticia es que están clasificados para los Juegos Olímpicos de Tokio: ya está, están adentro, clasificaron. Van a competir en 2 años en los Juegos Olímpicos. Ahora viene la mala noticia…
La mala noticia es que estos Juegos Olímpicos son un poco particulares: ustedes no pueden saber en qué disciplina les va a tocar competir, eso se va a decidir, al azar, 5 minutos antes del inicio de los Juegos Olímpicos. Les puede tocar Tiro al Plato, Lucha Greco Romana, correr una Maratón, jugar un partido de Fútbol, hacer piruetas desde un trampolín, cualquier cosa… ¿Cómo se prepararían para esos Juegos Olímpicos?
Este es precisamente el dilema que tenemos hoy, porque lo único que sabemos de los trabajos del futuro es que no tenemos idea de cómo pueden llegar a ser, tenemos que prepararnos para un mundo que no sabemos que forma tiene. De alguna manera, pensando de nuevo en la metáfora deportiva, se trata de adquirir actividades transversales. No practicar sólo Tiro al Plato o sólo Lucha Greco Romana, si no habilidades como resistencia aeróbica, fuerza, elongación, concentración… habilidades que, en definitiva, vayan a servirnos en una variedad muy amplia de escenarios.
Tal vez el problema es que esto nos agarra un poco grandes, pero seguramente los “millennials” o los “post millennials” –estos chicos que nacieron con una computadora desde la cuna, que tuvieron un celular en la mano antes de tener un sonajero–, entiendan mucho mejor el mundo que viene.
Una manera de mirarlo es darnos cuenta que los chicos que hoy están entrando en la universidad. Nacieron en el año ‘99, son post millennials, y si uno mira que carreras elijen los post millennials, podemos tratar de inferir “qué quieren ser” estos chicos cuando sean grandes.
Si miramos estadísticas de la Universidad de Buenos Aires (UBA) –la universidad más grande de Argentina–, resulta que los post millennials cuando sean grandes quieren ser Contadores, en segundo lugar Abogados, en tercer lugar Enfermeros, Psicólogos, Médicos, Arquitectos… Los post millennials están masivamente preparándose para los trabajos del pasado. Entonces entramos en el corazón de este artículo…
¿Cómo podemos prepararnos nosotros, nuestra familia, nuestras organizaciones, para este mundo tan diferente y desafiante que viene? Quiero compartir con ustedes algunas ideas al respecto. La primera de esas ideas es que vamos a tener que definir la educación. Estoy seguro que yo les hablo de educación y ustedes piensan en sus hijos. Pero yo no estoy hablando de sus hijos, estoy hablando de ustedes.
Vivimos en un mundo donde el conocimiento se desactualiza cada vez más rápido. La Universidad de Harvard concluyó que en muchas áreas del conocimiento humano, hoy, el saber no llega a durar 10 años.
Esto es como decir que si hoy te estás recibiendo en una carrera universitaria, al terminarla ya casi la deberías empezar de nuevo, porque lo que viste en primer año quedó viejo. Esto es un gran problema para los chicos que se están educando hoy, pero es un problema mucho más grande para nosotros que fuimos educados hace 10, 20, 30 ó 40 años. ¿Cuánto de lo que nosotros sabemos está vencido?
¿Cuán conscientes somos de la obsolescencia de nuestro propio conocimiento? ¿Ustedes sabe cuántas horas se estiman en las diferentes etapas de la vida para aprender? De los 15 a los 19 años, dedicamos casi 1.200 horas anuales a aprender: 6 horas promedio por cada día hábil. De los 20 a los 24 años, dedicamos menos de la mitad, 540 horas. De los 25 a los 34 años: 86 horas. De los 35 a los 54 años, 23 horas al año. Y después de los 55 años… ni siquiera una hora al año, nada. Solemos idealizar cuan fácil aprendíamos cuando éramos jóvenes. Y es verdad, aprendíamos mucho más fácil.
Pero perdemos de vista la enorme cantidad de tiempo que le dedicábamos: no el doble, no el triple, 50 veces más, ¡50 veces más horas a los 17 años que a los 35! Cuando uno charla con cierta confianza con otros adultos, después de un rato la mayoría confesamos sentirnos un poquito inadecuados, que hay un montón de cosas actuales que se nos escapan, que nuestros hijos manejan muchas de las cosas del mundo de hoy mejor que nosotros… Pero yo les pregunto: ¿Cuántas horas destinan a tratar de aprender esas cosas que sienten que no saben? Porque está claro que no las vamos a aprender por ósmosis –nunca aprendimos por ósmosis–.
Es tiempo, dedicación, lectura, es ejercitación. Esta es la única manera que los humanos tenemos de aprender. En un mundo que cambiaba lento, estaba perfecto destinar 100% del tiempo –o casi el 100% del tiempo– a aprender durante el 20% de la vida –de los 5 a los 25 años– y después nada, después a trabajar. “Yo ya soy economista, abogado, contador, médico, escribano… Yo ya sé. Sigo aprendiendo un poco mientras trabajo. Pero estudiar ya estudié”, solemos escuchar.
En un mundo que cambia cada vez más rápido, esta receta no funciona más. En vez de dedicarle el 100% del tiempo durante el 20% de la vida, necesitamos dedicar el 20% del tiempo, durante el 100% de la vida –un día por semana para siempre–, para poder seguir aprendiendo y manteniéndonos vigentes. ¿En qué debiéramos usar ese 20%? Déjenme contarles algunas de las habilidades que yo creo que van a ser clave en el mundo que se viene, el equivalente deportivo a la elongación, a la concentración, o la fuerza aplicada a nuestros trabajos actuales.
Se me ocurrió encuestar a un grupo grande de Gerentes de Recursos Humanos de grandes compañías internacionales y argentinas, y les pregunté qué buscaban cuando hacían la búsqueda de personal hace 10 años, qué buscan hoy, y qué creían que iban a buscar dentro de 10 años. El resultado fue muy interesante. Hace 10 años se buscaba –básicamente– conocimiento técnico y dedicación, gente que llegara temprano, se quedara hasta tarde y supiera qué diablos estaba haciendo; habilidades bien duras, bien orientadas a la tarea misma.
Hoy, esto ya cambió… cualquiera que esté medianamente familiarizado con el mundo de los Recursos Humanos sabe que hoy las palabras que se escuchan son: flexibilidad, resiliencia, comunicación, habilidades interpersonales; habilidades muchísimo más blandas. Cuando les pregunté qué buscarían dentro de 10 años, todas las respuestas giraron alrededor de innovación, creatividad y capacidad de aprendizaje continuo.
De alguna manera, lo que los expertos en Recursos Humanos están viendo, es que no se trata de cambiar un conjunto de “habilidades A” con un nuevo conjunto de “habilidades B”, se trata de pasar de un blanco fijo a un blanco móvil, de un conjunto de habilidades estático a un conjunto de habilidades tan dinámico, que lo más importante de las habilidades es la de estar permanentemente cambiando tu propia capacidad.
Hay tres de estas capacidades transversales que creo que pueden ser fundamentales en el mundo que se viene para ustedes, para sus hijos y para sus organizaciones. La primera habilidad importantísima es que creo que todos vamos a tener que convertirnos en “Centauros”. Para que esto se entienda tengo que retomar un poquito la historia de la Inteligencia Artificial, cuando Kasparov perdió contra Deep Blue.
Resulta que Kasparov era un tipo muy competitivo y muy calentón, muy mal perdedor; Kasparov se enojaba y salía diciendo en los medios que esto no demostraba nada, que habían hecho trampa.
Pasaron las semanas y Kasparov se dio cuenta que no había ninguna trampa, que realmente la computadora le ganaba a cualquiera que le pongan adelante, y por casi 10 años no habló más del tema. Reapareció en el 2006 organizando una competencia de una disciplina nueva que se llamó “Ajedrez Centauro”. En el Ajedrez Centauro no juegan personas contra máquinas, juega una persona asistida por una máquina contra otra persona asistida por otra máquina.
La idea del Centauro es que reúne en uno solo, al hombre y a la máquina. Lo interesante del Ajedrez Centauro es que en este juego no gana el mejor ajedrecista –no importa cual es el mejor ajedrecista–, pero tampoco gana la mejor computadora… como casi todo en la vida gana, el mejor equipo, gana el equipo que mejor organiza, ganan las virtudes del humano en conjunto con las virtudes de la máquina.
Esto es central. Seguro escucharon mucho que las computadoras van a remplazar al ser humano, que va a haber un 50% de desempleo… ¡No! Lo cierto es: “humano + computadora”, le gana a “computadora”. “Humano solo” contra “computadora”, perdemos como en la guerra… Pero haciendo equipo, ¡ganamos! En definitiva, el desafío es aprender a jugar en equipo con las computadoras.
Cualquiera que les diga que no hay un rol para los seres humanos en el trabajo del futuro está equivocado. Hay un rol en la medida en que estemos dispuestos a ser Centauros. Y la gran barrera para esto es el ego.
La segunda habilidad que creo que va a ser fundamental en el mundo que viene, tiene que ver con que todos vamos a necesitar encontrar ese innovador que llevamos dentro. Todos lo tenemos, en algún lado está; algunos lo tienen más a mano, otros un poquito más escondido. Todos lo tuvimos, la educación se ocupó de irlo sepultando.
Tenemos que encontrar ese innovador dentro nuestro y cuidarlo. ¿Cuidarlo de quién? Del enemigo más poderoso que tiene la innovación, que es la resistencia al cambio. La resistencia al cambio no es un defecto, es un aspecto completamente constitucional de nuestra personalidad humana.
Así como todos tenemos un innovador adentro, todos tenemos una enorme resistencia al cambio. Y está ahí, por una razón, está ahí. Porque nuestro cerebro evolucionó en un mundo muy distinto al actual, donde las cosas prácticamente no cambiaban nunca. Si cuando nuestro tatara, tatara, tatara abuelo cavernícola, salía de la cueva y probaba un camino, y por ese camino se encontraba cara a cara con un león en la provincia africana, sí salía con vida, no iba más para allá porque sabía que estaba el león.
Si probaba otro camino y este lo llevaba a un prado repleto de frutos fértiles, seguía yendo para allá porque estaban los frutos. Aquellos individuos que tenían la capacidad de no repetir dos veces el mismo error, no hacer de nuevo aquello que no funcionaba, y sí repetir otra vez lo que sí les iba mejor, dejaron para su descendencia esta forma de hacer las cosas.
Esto está grabado a fuego en nuestro cerebro: “si encontraste una fórmula que funciona, repetila. Si probaste algo y no funcionó no lo hagas más.” Esa es la resistencia al cambio, por eso todos –sin excepción–, enfrentados a la decisión de cambiar, cuando encontras justificativos para no hacerlo, rápidamente nos ponemos todos a trabajar en las excusas.
Es mucho más fácil encontrar justificativos que hacerlo a cargo de la necesidad de cambiar. La peor trampa del mundo en que nos toca vivir hoy, es precisamente cuan enormemente cambiantes son los premios y los castigos.
Es precisamente la fórmula de éxito que te hizo exitoso en el Siglo XX, la que puede ponerte en fracaso en el Siglo XXI, si no sos capaz de cambiar a tiempo. Y estos siglos son cada vez más cortos.
Es precisamente tu fórmula de éxito de la década actual, que puede condenarte al fracaso la década que viene, si no sos capaz de cambiar. Tenemos que trabajar activamente, encontrar a nuestr innovador y cuidarnos de la resistencia al cambio. Finalmente una última habilidad va a ser muy importante y tiene que ver con esa cosa medio mágica que ocurre cuando dos personas se encuentran, ese fenómeno llamado “empatía”.
El desafío es volver a llenar nuestros trabajos de humanidad, que de alguna manera le hemos ido quitando, quitando y quitando a más trabajos. Si llenamos nuestros trabajos de humanidad, no hay computadora que compita con nosotros en eso. Para terminar quiero transmitirles algunas ideas finales.
La primera de esas ideas es que va a ser muy importante en el mundo que viene, entender los efectos profundos de la discusión tecnológica. Todos entendemos los efectos más superficiales, todos usamos Whatsapp y Facebook. Pero no pasa por ahí, hay que entender el efecto profundo. De alguna manera, esa es la discusión.
Es sencillo entender cómo empieza, pero es difícil ver cómo termina. La segunda idea es que todos estos cambios en el mundo del trabajo, se prestan a posibles grandes injusticias y para los seres humanos es muy importante sentirnos tratados justamente, sentirnos tratados de una manera equivalente a los demás.
La tercera idea es que, en un mundo que cambia tan rápido se vuelve cada vez más importante desarrollar pensamiento prospectivo. No se trata sólo de entender la foto del mundo actual, se trata de poder proyectar la película de lo que viene. Me sorprende la cantidad de personas, de empresas, de gobiernos que toman las decisiones de mediano plazo como si el mundo fuera estático, sin darse cuenta que todas las decisiones de mediano plazo, la decisión de una carrera, una profesión, cualquier decisión comercial, es una decisión para otro mundo y que la primera pregunta debiera ser, ¿para qué mundo estoy tomando esta decisión?
En otras palabras, cuanto más rápido vamos, más lejos necesitamos ver. Si ustedes creen que cambiar es arriesgado, los invito a probar el riesgo de no cambiar… En este mundo es muchísimo más arriesgado no cambiar, que sí hacerlo.