martes, 18 de julio de 2017

Competencias digitales para mejorar la empleabilidad

La división entre el mundo físico y el digital es cada vez menos real. La transformación digital está suponiendo que muchas actividades del mundo físico estén siendo mejoradas con la digitalización.
Hace pocos años, la llegada del mundo digital creó multitud de nuevas empresas nacidas digitalmente. Poco a poco, las empresas tradicionales están modificando también su forma de actuar, y hasta los productos más físicos, como un par de zapatos, pueden ser mejorados durante su diseño, producción y distribución con aspectos digitales que generan un valor mayor en la percepción del cliente. Paso a paso, todo tiene componentes digitales. Ningún sector, ninguna industria, está libre del cambio, ya se trate de manufacturas, educación, distribución, energía, transporte o finanzas.
En este marco, los trabajadores requieren competencias con las que desenvolverse en el mundo si quieren ser empleables. Son las competencias digitales.
Algunas de estas competencias no son estrictamente digitales sino más bien de toda la vida, aunque siguen siendo más necesarias que nunca. Ser un buen profesional, ser honrado o mantener una actitud positiva ante la vida, los compañeros o los clientes son competencias clásicas. Hay otras muchas típicas, como trabajar centrado en el cliente, buscar soluciones activamente y ser práctico y resolutivo, que siguen estando en boga.
El mundo cambia constantemente y hay dos competencias más demandadas que nunca. Una es vivir preparado para el cambio. Las empresas se transforman, los procesos, medios, productos y servicios cambian. En esta línea, el trabajo cambia y el trabajador debe estar preparado. O más aún: debe buscar el cambio.
La segunda competencia deriva del mundo en cambio: la formación. Formarse de manera continuada es mantenerse al día, ser empleable. Las herramientas y conocimientos de hoy no valdrán mañana, por lo que la formación no tiene fin.
También las competencias digitales se redefinen permanentemente. Saber un sistema operativo de ordenador de hace dos décadas no sirve de nada hoy por muy popular que fuera entonces.
Podemos dividir las competencias digitales en distintos niveles. Por un lado están las básicas que nadie puede ignorar. Entre ellas están el uso de herramientas de productividad personal como hojas de cálculo o procesadores de documentos. Es imprescindible también moverse en Internet con soltura, buscar y analizar la información, distinguir las fuentes fiables de las engañosas. Es conveniente ser capaz de generar información a través de blogs, escritos o presentaciones. Hay que saber resolver problemas y acceder a formularios online. Desde luego, el uso de la comunicación digital a
 través de herramientas como correo es básico. También el uso de redes sociales como Linkedin es fundamental.
El catálogo de competencias digitales de alto nivel es también extenso. Conocer la economía digital, la transformación digital de los negocios, los clientes y mercados digitales son las competencias de la cultura digital. Entre las competencias ligadas a la tecnología está el manejo de la nube, el uso de reuniones virtuales, los medios de pago, el comercio electrónico, las redes sociales de empresa y, cómo no, el big data. Y entre las habilidades digitales se encuentran competencias como pensar en digital, crear contenidos digitales atractivos, gestionar la propia identidad digital, el networking o el trabajo en entornos distribuidos.
Por último, tan necesario como saber es saber hacer, el know how. Los nuevos entornos empresariales dinámicos usan herramientas como procesos lean canvas o un amplio catálogo de instrumentos incluidos en el llamado design thinking.

Estar preparado para el cambio, formarse, adquirir competencias digitales y saber hacer son las claves de la empleabilidad de hoy.

miércoles, 17 de mayo de 2017

Autoservicio: eres el cuerpo de la máquina

La automatización destruye empleo. Pero allí donde no llega la máquina está el cliente para suplir sus limitaciones.



Son las 3 de la madrugada. El ordenador servidor central del banco detecta una anomalía en una tarjeta de memoria. Lanza un aviso a la cola de mensajes del operador del banco (que nadie lee). También lanza una alerta que llega al centro de mantenimiento de sistemas del fabricante del servidor, situado al otro lado del océano. El ordenador del centro de mantenimiento emite una orden de reparación al sistema de incidencias local, situado en la misma ciudad que el banco. A su vez lanza una orden de reposición de la tarjeta de memoria que es respondida por la central de piezas en una capital europea. A primera hora el técnico local llega a su oficina, lee el aviso de avería con la identificación de la tarjeta sustituta y se dirige al banco. Vengo a reparar el servidor, dice. Todo funciona correctamente, le responden en el banco. El técnico sigue las instrucciones adjuntas a la tarjeta y realiza la sustitución. A las 10 de la mañana el servicio de mantenimiento preventivo ha funcionado una vez más y la máquina está reparada.

Sigues permanentemente las instrucciones que te indican qué hacer. Las señales de tráfico son solo uno de los medios. Las máquinas guían, casi exigen tu comportamiento. Ponga papel en la impresora. Rellene el depósito de combustible. Introduzca las monedas en la ranura. Y tú lo haces. Más aún, usas dispositivos como el navegador que dirigen tu conducta de forma minuciosa: tome la desviación a la derecha, manténgase en el carril izquierdo e incorpórese a la autopista. Y lo haces.

Es cierto, desde luego, que entendemos que las instrucciones recibidas están orientadas a facilitarte la vida y que en última instancia un ser humano y no una máquina las escribió. Pero no es menos cierto que obedeces casi ciegamente a la máquina. Si esta se hubiera vuelto “loca” seguiríamos obedeciéndolas en la mayoría de las ocasiones.

Vivimos en una era de permanente automatización. Pero es un error pensar que se automatizan los trabajos. Se automatizan las tareas. Así, si un empleado realiza diez tareas distintas, no se mecaniza su puesto de trabajo entero. Se automatiza una tarea y después otra y luego otra más hasta que al final al trabajador solo le quedan las tareas más complicadas de mecanizar. Finalmente un trabajador realiza el trabajo que antes hacían dos o tres personas.

El manejo de la información es sencillo de automatizar. Contrintuitivamente pensar es sencillo para la máquinas, pero moverse es complejo. Los trabajos de nivel medio son los principales candidatos a ser sustituidos. Los de alto nivel son más complejos de mecanizar. Pero también los trabajos manuales de baja formación son poco automatizables. La inteligencia artificial avanza a un ritmo mucho más rápido que la robótica.

¿Cómo automatizas a un camarero o a un electricista? Sus destrezas manuales son un problema insalvable para los robots.

Quizá recuerdes un tiempo en el que ibas a la tienda y pedías a la tendera que te diera las judías, la sal… Hace muchos años que eso fue sustituido por el autoservicio. Ahora vas al supermercado y tú mismo tomas de los estantes lo que necesitas.

El número de actividades en las que el autoservicio avanza es creciente. Algunos ejemplos son la agencia de viajes, el banco o la gasolinera. Este último caso refleja la paradoja del autoservicio: poner gasolina no es lo más hermoso que queremos hacer, pero lo hacemos.
Allí donde la máquina no llega está el cliente para suplir su falta de destreza. Máquinas que hablan con máquinas y máquinas que hablan con clientes. Todo con tal de eliminar al costoso empleado.

Hace poco Amazon anunció sus nuevas tiendas, Amazon Go. El cliente llena su bolsa y se va sin pasar por ninguna cola. Las máquinas se encargan del resto. Ahora sabemos que también las tareas de reposición de los estantes las realizarán las máquinas. Solo quedan algunas tareas para los empleados: una tienda de 3.700 metros cuadrados es atendida por 3 empleados.

La automatización tiene en el autoservicio un poderoso aliado. Solo puedes automatizar la labor de un camarero poniendo una máquina de vending en el que la mayoría del trabajo lo haces tú. Porque, no lo dudes, eres el cuerpo de la máquina.

Artículo publicado en bez


jueves, 4 de mayo de 2017

Cerebro y ordenador. Ya disponible en papel

Ya está disponible en papel Cerebro y ordenador. ¿Mundos convergentes? en la tienda Amazon. El libro salió en edición digital. Muchas personas preferían el formato impreso por lo que es un placer poder darles una satisfacción.



El cerebro está de moda. Innumerables investigaciones se llevan a cabo para desentrañar sus misterios. Dos gigantescas iniciativas se han lanzado a ambos lados del Atlántico para profundizar en su conocimiento. Todas las semanas las televisiones y la prensa no especializada narran noticias sobre los últimos interfaces cerebro-máquina.

Los ordenadores tienen poco más de cincuenta años. Es este tiempo han cambiado la forma en que vivimos. Cada día hacen cosas más sorprendentes. La comparación es inevitable. ¿En qué se parecen y en qué se diferencian cerebro y ordenador? ¿Hasta qué punto se complementan? ¿Convergirán algún día estos dos prodigios?

Incluye prólogo de Juan Antonio Zufiria

lunes, 17 de abril de 2017

Sobre la conciencia. Ya disponible en papel

En septiembre de 2015 publiqué en formato digital Sobre la conciencia. Opúsculo. Desde entonces no ha parado de venderse a un ritmo constante. Ahora el libro está disponible también en papel. Una pequeña obra que no ha parado de darme satisfacciones.

¿De qué forma algo físico como el cerebro genera algo no físico como la mente? ¿Qué es algo tan inmaterial como el pensamiento? La conciencia es el problema más complejo que tiene planteada la humanidad. Aunque las aproximaciones filosóficas siguen siendo válidas, la ciencia aporta nuevos enfoques al antiguo problema. Esta breve obra se acerca de forma comprensible al gran misterio de la conciencia abordando todos los aspectos relevantes desde la filosofía a la ciencia partiendo de la experiencia cotidiana.


jueves, 30 de marzo de 2017

Inteligencia Artificial: una revolución silenciosa y ubicua que democratiza el conocimiento

¿Cómo deberíamos entender a la IA? ¿De qué manera impacta e impactará la inteligencia artificial en el ámbito laboral? ¿Cómo debemos prepararnos para un futuro en el que la inteligencia artificial tenga cada vez más participación, desde el punto de vista de la capacitación y la preparación para los trabajos que aún no existen? Impacto del Machine Learning en las organizaciones.




(@americalearning) Entrevistamos a Antonio Orbe, experto en inteligencia artificial y Director del Máster en Dirección de Empresas Digitales de LIDlearning y La Salle International Graduate School, con motivo del lanzamiento de su libro “Una Mirada Al Futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad”.

¿Qué impacto tiene actualmente la inteligencia artificial en la vida de las personas?
La IA supone una revolución silenciosa y ubicua. Multitud de áreas de nuestra vida están siendo afectadas por la IA. Todos los usuarios de un smartphone usan sin saberlo la IA, desde el navegador al corrector de teclado. En la empresa la IA está presente en un número creciente de procesos que mejoran su eficiencia.

¿A la inteligencia artificial se la percibe como una ventaja o como una amenaza?
En términos generales la IA es una enorme ventaja ya que hacemos más con menos. El mundo mejora en casi todos los aspectos, el hambre disminuye, la democracia se afianza, la información se disemina y la educación nos hace más libres.
La amenaza se percibe en relación al desempleo tecnológico que es una realidad. Otra amenaza como la IA general que es capaz de hacer todo y dominar a los humanos está muy lejos de ser cierta y hoy en día es solo ciencia ficción.

Más allá de cómo se percibe a la IA, ¿cómo deberíamos entenderla?
La IA es un conjunto de rutinas de software que automatizan procesos. En la medida que una actividad humana es repetitiva, es automatizable y candidata a que la realicen las computadoras.
La IA está incorporando nuevas tecnologías que la hacen muy poderosa como Big Data y Machine Learning.

El Breakfast for Learning organizado por LIDlearning y La Salle International Graduate School en el que usted participó recientemente, tenía como título «Inteligencia Artificial y RRHH: de la automatización del trabajo a una nueva gestión del talento». ¿De qué manera impacta e impactará la inteligencia artificial en el ámbito laboral?
La automatización siempre ha impactado en el ámbito laboral. Construimos máquinas para que ayuden en las tareas humanas y en su caso la reemplacen. Los tractores de antaño son la IA actual.

En el marco de su presentación en el evento que mencionábamos en la pregunta anterior, usted manifestó que la inteligencia artificial es un pequeño ejército de hormiguitas que sustituyen tareas, más que puestos de trabajo. ¿Cuándo estima que comenzará a reemplazar puestos de trabajo y cuáles cree que serán los ámbitos laborales que se verán más afectados?
Es importante ver que la IA es específica y no general. Cada programa de IA está diseñado para hacer muy eficientemente una sola cosa. De modo que reemplaza una sola tarea. Un puesto de trabajo está compuesto de múltiples tareas. La IA automatizará solo una tarea. Y después otra y luego otra más. Eventualmente el puesto de trabajo se quedará si contenidos.
Desde que construimos máquinas, estas están reemplazando humanos. El ritmo se ha acelerado recientemente. Potencialmente no hay labor humana que no sea automatizable aunque algunas están mejor protegidas que otras.
Se entiende que las tareas de nivel intermedio son más candidatas. No es sencillo reemplazar a un camarero y las profesiones muy manuales son poco robotizables. Así mismo, las de alto nivel o las que tienen que ver con la empatía no son muy automatizables. En medio queda una enorme cantidad de tareas como las administrativas que ya está siendo afectadas.

Muchos especialistas destacan que los robots no tienen necesidades, no poseen sentimientos, no se cansan y no son representados por sindicatos; lo cual plantea un enorme cambio del paradigma laboral para las fuerzas de trabajo de los próximos años. ¿Cómo debemos prepararnos para esto, desde el punto de vista de la capacitación y la preparación para los trabajos de un futuro cada vez más próximo?
No hay una receta sencilla. Desde un punto de vista personal, la formación, la flexibilidad y estar atento a los cambios son esenciales. Globalmente la sociedad tiene que reflexionar sobre el gigantesco cambio que estamos viviendo.

Usted sostiene que los usuarios entrenamos a los ordenadores (computadoras) sin saberlo, de tal forma que al final se produce una democratización del conocimiento. ¿Cómo se produce este proceso?
Cada vez que haces clic en una página estás entrenado un sistema. La IA supervisada (la mayoría de los casos) requiere que los humanos corrijamos el sistema. Un cambio esencial es la ingente cantidad de contenidos que los humanos subimos a las redes. Fotos, vídeos, conversaciones, desplazamientos, likes... todo es información con la que los humanos entrenamos a las redes.
Acceder a un experto no es sencillo: hay pocos y están ocupados. Cuando los expertos entrenan a una IA, esta puede atender a millones de usuario. De este modo la IA es un intermedio entre el usuario y el experto y el conocimiento de este se hace disponible a todos, se democratiza.

Últimamente se está hablando mucho del Machine Learning. ¿Qué opinión tiene sobre esta tendencia y qué impacto considera que está teniendo el Machine Learning en las organizaciones?
Programar cada posible caso es una labor inabarcable. Si las máquinas aprenden, pueden resolver multitud de situaciones imposibles de prever y programar. El aprendizaje automático o Machine Learning es una idea muy antigua, pero solo ahora es posible debido a tres causas: la mejora de los algoritmos, la potencia de las máquinas y la gigantesca cantidad de datos que los usuarios hemos puesto a disposición de los algoritmos.
Gracias al Machine Learning las organizaciones pueden avanzar mucho más rápido en la mejora de los procesos.

¿Cómo puede el Machine Learning ayudar a identificar preferencias de aprendizaje?
Machine Learning se basa en aprendizaje supervisado. Los expertos entrenan al sistema.
No obstante, hay nuevos métodos de aprendizaje no supervisado que están comenzando a funcionar. Damos a la máquina el input (los datos del problema) y el output (recompensa positiva si acierta y negativa si falla). La máquina se encarga de optimizar el resultado desentrañando (figuradamente) el problema.
En el futuro veremos una enorme mejora de ambos sistemas.

En su libro recientemente publicado: ‘Una mirada al futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad’, usted se pregunta si la tecnología reemplazará puestos de trabajo y dejará sin empleo. A partir de allí, ¿cómo hay que prepararse para un mundo nuevo?
Solo la educación puede prepararnos. Ya no valen los antiguos recorridos profesionales. El cambio es permanente. Desde el punto de vista de los gobiernos, la reflexión es imperativa. Nuestro sistema académico está preparando a la gente para un mundo que ya no existe. Todo debe cambiar, desde el sistema impositivo hasta la consideración de una renta básica universal que proteja a los más desfavorecidos. Las oportunidades son enormes y debemos guiar el proceso hacia un mundo nuevo.

Febrero 2017

Entrevista realizada por America Learning Media

jueves, 16 de marzo de 2017

Trabajamos pero no cobramos

El trabajo no remunerado es creciente. La economía colaborativa y otros modelos están cambiando la cadena de valor. Trabajo por dinero con tiempo, lugar y salario determinados es cosa del pasado.



Millones de personas en nuestro país y en todo el mundo han trabajado sin remuneración en desempeños silenciosos de enorme valor y poco dinero: son las mujeres que han ocupado el duro trabajo de ama de casa sin salario y, a menudo, sin reconocimiento social.

El empleo hasta la fecha era un contrato entre el trabajador y la empresa con un salario y unas condiciones laborales, notablemente lugar y horario, fijas. Esto está cambiando a gran velocidad con el empleo precario, a tiempo parcial, el teletrabajo, el autoempleo, el voluntariado, la llegada de los robots y otros factores.

¿Trabajamos más o menos? El paro no es quizá el mejor indicador de empleo. El paro se refiere al número de personas inscritas en las oficinas de empleo demandando trabajo. Es decir, si no están inscritas no son parados. Mejor indicador es la Encuesta de Población Activa. La población activa se define como el número personas en edad de trabajar que están buscando (parados) o tienen empleo (ocupados). Desde 2012 la población activa ha descendido. Sin embargo, ni la misma definición de ocupado y parado son del todo ilustrativas. La EPA considera parada a una persona que no ha trabajado en absoluto en toda la semana de la medición de la encuesta.

El indicador último del trabajo son las horas trabajadas. Si medimos las horas trabajadas por todos los españoles en un año, las cosas son más claras: independientemente de la precariedad, el paro o los contratos, lo cierto es que las horas trabajadas disminuyen. Según Eurostat, en España y en el resto de Europa las horas trabajadas disminuyen.

El tipo de empleo ha cambiado. Según la OCDE, el porcentaje de empleos a tiempo parcial aumenta en los países desarrollados, estando por encima del 20 % en Alemania, Japón o el Reino Unido. El trabajo disminuye mientras que otros indicadores como el PIB se han visto poco afectados por la crisis. Es decir, que la fuerza laboral tiene cada vez menos incidencia en la economía. La caída del empleo se hace notar en distintos indicadores que varían según los países. En todos los europeos disminuye la población activa, el número de personas que tienen o buscan empleo. En todos disminuye el número de horas trabajadas, es decir, en todos hay menos trabajo. En muchos aumenta el paro. Y en aquellos en los que el paro no ha aumentado, el descenso de horas trabajadas se traduce en un aumento de empleos a tiempo parcial.

¿Y qué hace la gente? ¿Está mano sobre mano viendo la tele? Muchos sí, pero en paralelo han aparecido movimientos de enorme pujanza que benefician a la sociedad aunque no generan dinero. Al estilo de las mujeres que llevan siglos trabajando sin salario, millones de personas trabajan sin cobrar.

Dentro de la economía colaborativa hay que distinguir entre la que genera dinero y la que no. La  primera tiene que ver con los nuevos modelos colaborativos de intercambio entre iguales como Uber, Airbnb o Blablacar. Aunque desde luego los intermediarios se llevan dinero, mucho dinero.

Pero hay otra economía colaborativa que no produce dinero.

Millones de personas en el mundo están deseando colaborar para construir un mundo mejor. Son voluntarios. El voluntariado altruista es un excelente ejemplo de las bondades humanas. Los voluntarios colaboran en organizaciones no gubernamentales (ONG) a lo largo del planeta. Son proveedores de servicios no remunerados. Esto es una enorme ayuda al desarrollo global.

En 2001, Jimbo Wales comenzó el proyecto Wikipedia, la enciclopedia libre. El crecimiento ha sido imparable y en la actualidad tiene más de cinco millones de artículos en inglés, más de un millón en español y en torno a 38 millones de artículos, incluyendo todos los idiomas. Esto equivale a unos 16.000 volúmenes impresos. Wikipedia es el séptimo sitio de Internet con 500 millones de lectores mundiales. Todos los editores son voluntarios. La economía tradicional no puede competir y está en retirada.

En 1983, Richard Stallman comenzó el proyecto de “software libre”. Lo que entonces era una rareza se ha convertido en un fenómeno de enorme pujanza. Cientos de miles de programadores en el mundo desarrollan programas que otros pueden aprovechar. Lejos de ser un movimiento marginal, ha cambiado la economía de los gigantes tecnológicos. La mayoría de las páginas web del mundo se basan en un programa llamado servidor Apache. Este programa pertenece a la Apache Software Foundation, una entidad sin ánimo de lucro. La mayoría de los móviles del mundo se basan en el sistema operativo Android que a su vez se basa en Linux, de código abierto. Es más, la mayoría de los ordenadores que gobiernan el mundo se basan en Linux.

Y desde luego debemos fijarnos en los creadores de contenidos que producen gratis, desde miles de blogs hasta artistas pasando por charlas online y presenciales sin coste.
Sí, seguimos trabajando. La gente quiere colaborar y aportar a la sociedad. Y trabajamos más que nunca. La diferencia es que no cobramos.

Artículo publicado en bez

martes, 28 de febrero de 2017

Camarero o abogado ¿Qué trabajo automatizamos?

La Inteligencia artificial es lista pero los robots son torpes. Nuestro pensamiento es más automatizable que nuestro cuerpo



Nuestro cerebro creció, comenzamos a pensar y nos hicimos humanos. A nuestro alrededor otras criaturas, los animales, nos parecieron inferiores, los sometimos y casi acabamos con ellos en su estado salvaje. Nuestro evolucionado cerebro nos permite procesos mentales más complejos que el de nuestros compañeros de planeta: tenemos pensamiento simbólico y conciencia aunque últimamente reconocemos que la conciencia es cuestión de grados y los animales también la tienen en alguna medida. Pero no cabe duda de que somos más listos.

Nuestro cuerpo, por el contrario, nos parece poco importante. Hay animales más rápidos y fuertes. Unos vuelan y otros nadan. No somos físicamente mejores que ellos y en la comparación menospreciamos nuestras capacidades físicas.

En esto estábamos cuando llegaron las máquinas. Las primeras, del orden de los robots (telares, tractores, aviones), tenían que ver con magnitudes físicas: fuerza, velocidad o resistencia. Pocos consideraron que suponían un desafío a nuestra humanidad puesto que ya había otros seres más veloces, robustos e incansables: los animales. Pero cuando otras máquinas, del orden de los ordenadores, se hicieron más listas que nosotros, nos desafiaron en un plano genuinamente humano: la inteligencia. Nunca había existido un ser más inteligente que nosotros en la Tierra. No nos hemos acostumbrado a la competencia y aún ahora, y cada vez más, digerimos muy mal el desafío de las máquinas. Si los ordenadores son más inteligentes, ¿cuál es la esencia humana?

Un aspecto fascinante de nuestros nuevos compañeros de viaje es que nos obligan a revisar nuestro concepto de nosotros mismos. ¿Somos tan listos como creemos? ¿Nuestro cuerpo es tan despreciable?

Hans Moravec, uno de los padres de la Inteligencia Artificial, estableció la paradoja que lleva su nombre. Contrariamente a lo que pueda parecer, muchas de las funciones mentales que consideramos difíciles son realmente fáciles computacionalmente, pero algunas cosas que nos parecen fáciles son muy difíciles de replicar para los ordenadores. Resolver un sistema de ecuaciones diferenciales es complicado para el cerebro pero sencillo para un ordenador. Esto es debido a que nuestros cerebros no han evolucionado para hacer ecuaciones diferenciales. No es adaptativo.

¿Y qué ocurre con los problemas fáciles? Un ordenador tiene enormes dificultades para realizar tareas que para nosotros son simples. La paradoja de Moravec dice que funciones como el procesamiento visual o moverse en una habitación (y que compartimos con los animales) están precableadas en nuestro cerebro por millones de años de evolución y su realización es sumamente eficiente. En sus propias palabras: "El proceso deliberativo que llamamos razonamiento es, creo, el barniz más delgado del pensamiento humano, efectivo solo porque se basa en el conocimiento sensoriomotor, mucho más antiguo y poderoso aunque habitualmente inconsciente".

En realidad nuestras funciones cognitivas superiores como la conciencia son una débil capa neuronal y el inconsciente movimiento de nuestro cuerpo requiere una masa de neuronas mucho mayor. Mover nuestro cuerpo es extremadamente difícil y computacionalmente muy exigente. Incluso en comparación con los animales nuestro cuerpo es fascinante: ningún animal tiene las habilidades combinadas para escalar una roca, hacer una pirueta en el trampolín y tocar el piano.

Trasladado al mundo de las máquinas resulta que los robots son extremadamente torpes en comparación con nosotros y los ordenadores mucho más listos en un número creciente de tareas. Tradicionalmente hemos pensado que las máquinas automatizarán y desplazaran a los llamados blue collar, los trabajadores de baja cualificación. Pero es hora de que cambiemos nuestra forma de pensar: los white collar también están en el punto de mira. Lo rutinario es automatizable. Si puedes describir tu trabajo de forma sencilla para que otra persona pueda hacerlo es probable que también una máquina pueda realizarlo. Abogados, médicos o analistas financieros desempeñan muchas tareas rutinarias y automatizables. ¿Pueden competir un abogado revisando la jurisprudencia, un médico investigando todos los casos relacionados con una dolencia o un financiero preparando un informe sobre miles de empresas con máquinas?

El mercado laboral camina hacia una gran polarización. La robótica será incapaz de automatizar muchas tareas de baja cualificación que requieren habilidades motoras como camarero o electricista. La Inteligencia Artificial aún dista de sustituir muchas tareas de alto nivel. En medio queda una enorme masa de empleos antaño considerados buenos trabajos que son carne de cañón para su sustitución por las máquinas.

No desprecies tu cuerpo y no creas que tu mente es una barrera insalvable para las máquinas.
Artículo publicado originalmente en bez

lunes, 20 de febrero de 2017

La Inteligencia Artificial y los Recursos Humanos, juntos, suman y no restan

La inteligencia artificial no reemplaza a las personas, sino parte de las tareas rutinarias que éstas realizan, lo cual permite, además de optimizar el tiempo, aumentar las capacidades humanas. Es una de las conclusiones a las que se llegaron el pasado viernes 3 de febrero, durante el Breakfast for Learning «Inteligencia Artificial y RRHH: de la automatización del trabajo a una nueva gestión del talento», un evento celebrado en La Salle Campus Madrid y organizado por LIDlearning y La Salle International Graduate School.



Tras un desayuno que dejó tiempo para el networking, el aula magna del campus de La Salle en Madrid comenzó a recibir a los primeros asistentes. Con el cartel de aforo casi completo y pasadas las 10 de la mañana, Jesús Alcoba, Director de la Escuela de Negocios de La Salle, daba la bienvenida tanto a los oyentes como a los ponentes, a los cuales agradecía su contribución para poder entender el impacto que la inteligencia artificial está teniendo en la gestión del talento.
Poco más tarde, cedía la palabra a Felip Bonilla, Director de LIDlearning, que señaló “la importancia de que existan eventos y programas formativos para superar las amenazas y la visión negativa que aporta el desarrollo de las nuevas tecnologías”. A continuación, se ocupó de presentar a los verdaderos protagonistas de la jornada: Antonio Orbe, experto en inteligencia artificial y Director del Máster en Dirección de Empresas DigitalesRaquel Roca, experta en el futuro del trabajo y Directora del Máster en Gestión del Talento en la Era DigitalPedro Suja, Head of Cognitive Technologies en el BBVA; y Cristina Villanova, Corporate Managing Director en Catenon Worldwide Executive Search.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: APLICACIÓN Y USOS EN LA EMPRESA

Llegó el turno de Antonio Orbe. Como experto en inteligencia artificial, pasó a describir qué es ésta, cómo se desarrolla y qué amenazas trae consigo. “Divido la inteligencia artificial en dos partes: simulación e imitación funcional. La primera pretende simular el cerebro humano en su totalidad, tal y como es y tal y como funciona. La segunda, imita las funciones del cerebro”, destacó Orbe.
Por otro lado, el Director del MDED, analizó las tareas que un ordenador es capaz de hacer (matemáticas, contabilidad, música, reconocimiento de voz, reconocimiento de caras, redacción de noticias, coche sin conductor…), a la vez que señaló que “los humanos tendemos a considerar que algo no requiere inteligencia cuando un ordenador es capaz de hacerlo“. ”Para los ordenadores lo fácil del cerebro es difícil y lo difícil fácil. Es más fácil automatizar tareas que tienen que ver con el pensamiento que con la actividad motora. Por ejemplo, es imposible automatizar la función de un camarero, pero sí las de un CEO“, zanjó el experto en inteligencia artificial.
Además, el autor de ‘Una mirada al futuro’ hizo referencia al entrenamiento de las máquinas. ”Somos los usuarios los que entrenamos a los ordenadores sin saberlo“, apuntó, “de tal forma que al final se produce una democratización del conocimiento“. A su vez, destacó que “el entendimiento del lenguaje natural es el mayor reto al que se enfrenta la inteligencia artificial“. Para terminar, Antonio Orbe sentenció que “hoy, la inteligencia artificial es un pequeño ejército de hormiguitas que sustituyen tareas, más que puestos de trabajo“.
Posteriormente, salió a escena Pedro Suja, responsable de inteligencia artificial en el BBVA, para contar el caso de éxito de su empresa en cuanto a usos de inteligencia artificial. ”El ser humano, desde que es ser, siempre ha intentado automatizar todo”, expresó Suja, que señaló los 3 motivos por los que BBVA apuesta por la automatización. “Queremos automatizar para vender más, mejorar la experiencia del usuario y reducir costes“, aclaró.
En este sentido, Suja mostró que los objetivos del BBVA con el uso de la inteligencia artificial durante el año 2017 son: diseñar mejores modelos, obtener más datos, mejorar la tecnología y conseguir mayor colaboración. También nos enseñó el “Sistema de Ayuda en Oficinas, un sistema de inteligencia artificial que combina preguntas y respuestas en lenguaje natural” y que ya está en uso actualmente.
Para terminar, compartió con todos los asistentes algunas preguntas que le preocupan sobre el futuro de las personas y los robots, a la vez que dijo que “tenemos dependencia de los robots y cuando hace algo un ordenador ya no lo hacemos nosotros”.
Tras las reflexiones de Pedro Suja, le tocó el turno a Cristina Villanova, que explicó el caso de éxito de Catenon, una empresa global especializada en selección que utiliza las nuevas tecnologías y herramientas inteligentes para la captación de talento. “En selección avanzamos hacia modelos disruptivos. La movilidad del talento se ha multiplicado por 7 y hay un déficit de talento a nivel mundial. La competición es sobre un escenario global, por lo que la gestión del talento se complica”, sentenció Villanova.
En este contexto, se hace imprescindible contar con modelos tecnológicos para gestionar el conocimiento y conectar en tiempo real. “Hoy la BBDD es Internet y el headhunter que gana es el que utiliza la tecnología más eficiente”, señaló la experta, que destacó la importancia de la huella digital de los candidatos y la existencia de modelos colaborativos para analizar la presencia de las personas en las redes sociales.

REFLEXIONES DEL FUTURO: CARENCIAS Y OPORTUNIDADES

Una vez vistas las ponencias de Antonio Orbe, Pedro Suja y Cristina Villanova, tuvo lugar una mesa redonda moderada por la periodista Raquel Roca, experta en el futuro del trabajo y en la gestión del talento. Algunas de las ideas que se desprendieron durante el debate y las preguntas que el público lanzó son:
- El nivel de directores y CEO con presencia en redes sociales es bajísimo.
- Hay que trabajar la marca online, porque es el sello de identidad de cualquier individuo.
- Muchas empresas no están al día en herramientas de gestión del talento.
- Es mejor hablar de procesos con modelos entrenados por usuarios, que de humanos y robots.
Alrededor de la 13h, Lola Mora, Directora de la Universidad Corporativa de La Salle, ponía fin al encuentro, que dejó paso a un debate que hoy continúa en las redes sociales y que unió a profesionales de RRHH de diferentes empresas, directivos, consultores y alumnos de los programas que LIDlearning imparte junto con La Salle IGS.
Durante el evento, el hashtag utilizado para la difusión del mismo en la red social Twitter, #InteligenciaArtificialyRRHH, se convirtió en Trending Topic en España, logrando el mayor alcance de una acción de LIDlearning hasta la fecha.

VÍDEO-RESUMEN DEL EVENTO

jueves, 9 de febrero de 2017

El trabajo no dignifica

A la mayoría de las personas no les gusta su trabajo. Vivimos en una contradicción: queremos trabajar y solo esperamos el momento en que termina la jornada. Deberíamos replantearnos por completo el empleo moderno y prepararnos para un mundo de ocio.


Los robots nos robarán el empleo y ello nos causa una gran consternación. ¿Qué haremos sin trabajo? ¿A qué dedicaremos nuestro tiempo? ¿Se puede ser feliz sin trabajar? Aparte de dinero, ¿da el trabajo satisfacciones? ¿Dignifica? Sin trabajo, ¿caeremos en la pereza y en la inactividad llevando una vida anodina? ¿Somos capaces de tomar el control de nuestra vida sin que nadie nos diga qué hacer durante muchas horas diarias?

Un futuro en el que las máquinas realicen el trabajo humano y mecanismos redistributivos, como la Renta Básica Universal, aseguren la satisfacción de las necesidades básicas puede resultar utópico o distópico según la actitud que tomemos y nuestros recursos personales.

Estamos tan acostumbrados a considerar el trabajo algo imprescindible para la realización personal que apenas podemos pensar en un mundo sin él. Pero no siempre ha sido así. En la antigüedad el trabajo era algo indigno propio de los esclavos. Según Herodoto el desprecio al trabajo estaba arraigado en los griegos, egipcios, persas o árabes. Las personas libres debían dedicarse al ocio, mientras que su negación, el negocio, era propio de los infelices. Y los romanos, que consideraban arte a todo buen hacer, llamaban sórdidas artes a los oficios.

El trabajo tiene una recompensa evidente: el salario. Se supone que además dignifica, permite al ser humano desarrollar sus potencialidades. Además nos hace sentirnos útiles, ser provechosos para la comunidad. Y ello nos hace sentirnos integrados. En muchos casos además socializa y nos pone en contacto con otras personas. Y aumenta nuestra autoestima.

No trabajar, por el contrario, tiene consecuencias negativas. No tenemos ingresos ni acceso a muchos recursos que deseamos. Somos dependientes de otros como el Estado, los subsidios o la familia. No sentimos culpables y marginados.

Pero lo cierto es que la mayoría de las personas detesta su trabajo. La empresa de encuestas Gallup realizó un estudio en 2012 en 142 países. Los resultados son demoledores. Sólo el 13 % está interesado en su trabajo, 1 de cada 8 empleados, unos 180 millones de personas en el mundo. Por el contrario, el 63 %, unos 900 millones de personas, se encuentra desmotivado por su trabajo y el 24 %, unos 340 millones, lo detesta.

Quizá el lector de este medio y otras muchas personas disfruten con su trabajo, pero son una minoría. Basta fijarse en los trabajos que vemos a nuestro alrededor, en la actitud de muchos trabajadores y en las características de la mayoría de los trabajos para entenderlo. El trabajo aliena. Es una rutina que el trabajador aprende a realizar una tarea al principio de su vida laboral y continúa haciéndola durante años. En última instancia la gente trabaja solo por dinero. En palabras de Larry Page, CEO de Google: “A nueve de cada diez personas no les gusta lo que hacen. La idea de que todo el mundo debe realizar su trabajo servilmente y hacer cosas ineficientes para conservar su empleo no tiene ningún sentido. Ésa no puede ser la respuesta”.

Aceptemos por un momento la idea nada descabellada (de hecho la mayoría de las personas en el mundo no trabajan) de que los esclavos modernos, las máquinas, harán el trabajo y tendremos recursos suficientes para subsistir. Viviremos ociosos. Contra lo que pudiera parecer, el ocio no es sencillo. Disfrutar de una vida libre a nuestra completa disposición no es tan fácil. Como decía Keynes, hemos sido entrenados demasiado tiempo para luchar y no para disfrutar. Y cuando llega el tiempo libre para nosotros no siempre sabemos qué hacer con él.

Nos han educado para trabajar. Y en términos generales, trabajar significa obedecer órdenes. Se prima la rutina frente a la creatividad, la obediencia frente a la iniciativa. Y, abandonados a nuestra suerte, no sabemos qué hacer. Afortunadamente, o no, surgen instrumentos que nos permiten seguir viviendo sin pensar demasiado. El más importante la televisión. Y también el consumo de sustancias que aplanan la vida: el alcohol y las drogas. Así, adultos y jóvenes ven pasar la vida en un mundo que no es el suyo.

Ser libre no es sencillo. Disponer por completo de la vida propia es cansado. Lo fácil es delegar, dejarse llevar. Y quejarse. El mundo ha cambiado, pero no la educación. No formamos a las personas para ser libres, para llevar una vida plena, para hacerse cargo de su destino. Las formamos para un mundo basado en un recurso de escasez creciente: el trabajo. ¿No deberíamos empezar a educarnos para la libertad y el ocio?

Artículo publicado en bez