La llegada de las máquinas inteligentes

Las nuevas tecnologías informáticas cognitivas se están desarrollando rápidamente y, aunque todavía no están ampliamente difundidas, su llegada anuncia vientos de cambio no solo en el lugar de trabajo sino también en la naturaleza misma del trabajo. Diseñadas para adaptarse y comprender la complejidad  de la información no estructurada, pueden leer textos, ver imágenes y escuchar la voz natural, interpretar la información, organizarla y ofrecer hipótesis posibles. De esta manera, liberan a las personas de las tareas rutinarias para que puedan desarrollar todo su potencial creativo. El análisis de grandes cantidades de datos, la creación de contenidos, el reconocimiento facial, los vehículos autónomos, los asistentes virtuales, entre muchas otras aplicaciones que están emergiendo, forman parte de esta nueva tecnología. Dentro de pocos años, los asistentes personales inteligentes tales como Siri, Cortana o Google Now serán la norma en la oficina.

Desde la Revolución Industrial y hasta hace algunas décadas, la mayor parte del trabajo en fábricas y  oficinas era repetitivo y rutinario. Sin embargo, la evolución tecnológica cambió este panorama por completo: a partir de su irrupción, las máquinas comenzaron a reemplazar a las personas en muchos ámbitos de la producción de bienes y servicios.

Actualmente, una nueva generación de máquinas está aprendiendo a realizar los procesos humanos resolviendo problemas complejos y permitiendo a las personas abocarse a tareas más exigentes que requieren habilidades tales como la colaboración, la creatividad, la empatía y la construcción de relaciones.

Las tecnologías informáticas cognitivas se están desarrollando tan rápidamente que pronto el lugar de trabajo  se transformará definitivamente.

Las máquinas que aprenden

De acuerdo con un informe de IBM, la computación cognitiva abarca los sistemas que, en lugar de ser programados de forma explícita, aprenden y razonan a partir de su interacción con las personas y de su experiencia con el entorno.

No ofrecen respuestas a problemas numéricos sino hipótesis, razonamientos y recomendaciones sobre cuestiones complejas.  Para ello se basan en probabilidades a partir del análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados tales como mensajes de correo electrónico, mensajería instantánea, redes sociales, archivos de imágenes, de música, de voz, etc. Pueden aprender de sus errores y mejoran con el entrenamiento y el uso continuados.

Muchos de los productos y servicios que utilizamos a diario, desde la publicidad personalizada de los motores de búsqueda y los traductores automáticos hasta el reconocimiento facial en las redes sociales y los teléfonos inteligentes, todos están empezando a incorporar este tipo de tecnología. También la podemos encontrar en otras áreas de la actividad económica tales como los servicios bancarios, el marketing, el retail, la seguridad, los call centers, etc. Y si bien la mayoría de las aplicaciones están diseñadas con un alcance limitado, destinado a un determinado servicio, todas utilizan las capacidades básicas de la computación cognitiva.

Pero el verdadero potencial de esta tecnología se alcanzará combinando la capacidad técnica de las máquinas junto con las cualidades humanas únicas tales como el sentido común y los valores éticos.

El informe de IBM también puntualiza algunas de las cualidades fundamentales de los sistemas cognitivos:

+ Pueden crear una intensa relación con las personas. Son capaces de interactuar con la gente en función de sus preferencias personales utilizando los datos disponibles (geolocalización, historial de transacciones, registros electrónicos, etc.). Aprenden continuamente y se vuelven cada vez más naturales, predictivos y emocionalmente correctos.

+ Ayudan a incrementar la especialización. El conocimiento de cada profesión se expande a un ritmo cada vez más veloz, lo que hace difícil mantenerse al día con las novedades. Los sistemas cognitivos asisten a las organizaciones en la necesidad de mantener el ritmo, ayudando a los profesionales a mejorar su rendimiento.

+ Hacen posible el surgimiento de nuevos productos y servicios. Conocer y aprender de los usuarios y del mundo que los rodea ayuda a comprender sus necesidades.

+ Agilizan los procesos y las operaciones. Permiten aprovechar la información proveniente de fuentes tanto internas como externas. Esto incrementa el conocimiento del entorno en el que se mueve la empresa, lo que lleva a una mejor previsión y una mayor eficacia operativa junto con la toma de decisiones en tiempo real.

+ Ayudan a desarrollar la exploración y el descubrimiento. La aplicación de tecnologías cognitivas para Big Data ayuda a las empresas a revelar patrones y a descubrir oportunidades que, de otra forma, sería prácticamente imposible hallar.

Tal como ha sucedido históricamente con todas las tecnologías emergentes, la computación cognitiva va a cambiar la naturaleza del trabajo. Nos ayudará a realizar algunas tareas más rápido y con mayor precisión lo que redundará en procesos más baratos y eficientes. Pero también, como en otras épocas, dará lugar a la necesidad de nuevas habilidades, lo que nos obligará a adaptarnos y evolucionar.

Aplicaciones de la tendencia

De acuerdo con un informe de McKinsey, el dominio de aplicación de las nuevas tecnologías cognitivas abarcaría las siguientes áreas:

+ Recopilación y búsqueda de información. Los avances en el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión contextual permiten buscar información y descubrir patrones y relaciones con increíble velocidad y eficiencia. Pueden llevar a cabo búsquedas relevantes (por ejemplo, reseñas de productos y mensajes de los clientes en las redes sociales), imposibles para los seres humanos.

+ Automatización de la comunicación. Muchos puestos de trabajo relacionados con la comunicación interpersonal se están automatizando con sistemas que comprenden el lenguaje y el procesamiento del habla. Las aplicaciones de traducción integradas en los teléfonos inteligentes y en los navegadores Web pronto podrían permitir hablar en un idioma extranjero desde las aplicaciones.

+ Resolución de problemas. Los avances en el análisis de Big Data y el desarrollo de tecnologías que permiten discernir patrones dentro de esta información, hacen posible procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real.

+ Creación y síntesis de contenidos. Hoy existen sistemas capaces de crear contenido estructurado sobre la base de reglas simples. Narrative Science, por ejemplo, es un servicio que genera contenido de forma automática a partir de datos y documentos técnicos; Yahoo! ha adquirido  Summly, una aplicación de noticias que utiliza un algoritmo para resumir las novedades para sus abonados.

+ Asistentes personales. Los sistemas de aprendizaje automático están dando lugar a una serie de máquinas inteligentes entre las que se encuentran los asistentes personales virtuales, los cuales actúan de manera semiautónoma a través de comandos de voz (Cortana de Microsoft, Siri de Apple, Google Now de Google, entre los más conocidos). El sistema opera como un colaborador que se convierte en la interfaz principal del usuario, permitiéndole interactuar con las aplicaciones y los botones del dispositivo a través de la voz, al mismo tiempo que aprende de sus patrones habituales.

Conclusiones

Mientras que en el pasado la automatización se limitaba a las tareas rutinarias, actualmente existen sistemas capaces de sustituir fácilmente el trabajo humano dentro de una amplia gama de tareas cognitivas no rutinarias. Este progreso se ve favorecido por la creciente producción de una cantidad de datos cada vez más grande y compleja conocida como Big Data.

A medida que estos sistemas se apliquen a más tipos de trabajo del conocimiento, las empresas tendrán la oportunidad de automatizar muchas tareas, rediseñar puestos de trabajo, y concretar objetivos que antes resultaban inalcanzables. Sin embargo, esto implicará una importante inversión en tecnología así como un cambio en la cultura organizacional.

Este nuevo panorama tendrá consecuencias sobre el empleo. Si bien resulta claro que, por un lado, ciertas tareas –las más rutinarias– podrían ser automatizadas y algunos puestos de trabajo se perderían, también existiría un efecto de capitalización: a medida que más empresas e industrias incorporen las nuevas tecnologías aumentará la productividad provocando una expansión del empleo. Las ocupaciones que involucren resolver problemas mediante la creatividad, el pensamiento original y las habilidades sociales serán las menos susceptibles de ser informatizadas.

Pero, aunque la historia nos enseña que los avances tecnológicos han desplazado algunos puestos de trabajo y, con el tiempo, han creado otros, los gobiernos y las empresas tendrán que compartir la responsabilidad de garantizar la reconversión de la fuerza de trabajo.