El auge de la fuerza de trabajo automatizada inteligente

El auge de la fuerza de trabajo automatizada inteligente

Perder empleos a la tecnología no es nada nuevo. Desde la revolución industrial, los roles que una vez fueron exclusivamente realizados por humanos han sido reemplazados lenta pero constantemente por alguna forma de maquinaria automatizada. Incluso en los casos en que el trabajador humano no es completamente reemplazado por una máquina, los humanos hemos aprendido a confiar en una batería de maquinaria para ser más eficiente y preciso.

A Denunciar usuario del Programa sobre los Impactos de la Tecnología Futura de la Escuela Oxford Martin, dijo que es probable que 47% de todos los empleos en los EE. UU. sean reemplazados por sistemas automatizados. Entre los trabajos que pronto serán reemplazados por máquinas se encuentran corredores de bienes raíces, criadores de animales, asesores fiscales, trabajadores de entrada de datos, recepcionistas y varios asistentes personales.

Pero no será necesario empacar su escritorio y entregarlo a una computadora por el momento, y de hecho los trabajos que requieren un cierto nivel de inteligencia social y creatividad, como educación, salud, arte y medios de comunicación, probablemente permanezcan en demanda de humanos, porque tales tareas siguen siendo difíciles de computarizar.

Nos guste o no, ahora vivimos en una era dominada por inteligencia artificial (AI). La inteligencia artificial puede verse como una colección de tecnologías que pueden usarse para imitar o incluso superar las tareas realizadas por humanos que usan máquinas.

Puede que no lo veamos primero, pero no podemos evitar encontrarnos con uno o más sistemas que utilizan algún tipo de algoritmo de inteligencia artificial en nuestras actividades cotidianas, como buscar información usando Google, comprar un producto recomendado en Amazon o reconocer caras en una imagen cargada en Facebook.

Aprendizaje profundo

Reciente avances en AI son en gran medida atribuibles a una técnica llamada aprendizaje profundo. Conocido a menudo como aprendizaje automático o redes neuronales, el aprendizaje profundo implica "entrenar" un modelo de computadora para que pueda reconocer los objetos de las imágenes. El poder de los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en el aprendizaje profundo radica en su capacidad para detectar características notables y utilícelos para resolver problemas difíciles de reconocimiento.

Aunque los humanos podrían realizar fácilmente tales tareas de reconocimiento casi inconscientemente, a menudo es difícil para un humano explicar el procedimiento exacto a un nivel suficientemente detallado para que pueda ser programado en una computadora.


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Con el aprendizaje profundo, todo esto ha cambiado. Ahora, los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en el aprendizaje profundo pueden descubrir las características importantes para resolver problemas difíciles que alguna vez se pensó que podían ser solucionados exclusivamente por humanos.

Y como resultado, los humanos tendrán que prepararse mentalmente para el hecho de que algunos de nuestros trabajos se perderán por los sistemas de IA. Incluso podríamos tener que llamar a los sistemas de inteligencia artificial a nuestros colegas o jefes en el futuro cercano.

Pero a pesar del nivel más profundo de conocimiento que nuestras computadoras pronto adquirirán, perder nuestros trabajos a las máquinas no tiene por qué ser algo malo. Permitir que las máquinas realicen la mayor parte del trabajo significa que los humanos se liberarán de las tareas rutinarias que las computadoras pueden realizar mejor con tasas de precisión más altas, como conducir autos.

Esto debería permitir a los humanos pensar como humanos en vez de máquinas. También liberará tiempo y energía para que los humanos participen en actividades más creativas e intelectualmente estimulantes, posiblemente asistidas por IA.

Inteligencia Emocional

Los sistemas de inteligencia artificial ya se han vuelto demasiado complicados para que la persona promedio los entienda, y mucho menos los reparen, por lo que se crearán nuevos roles que requerirán personas que puedan actuar como intermediarios entre las computadoras y los humanos.

De manera similar a las profesiones como la medicina o la ley, donde se requieren profesionales con habilidades especializadas para interpretar los detalles técnicos para la gente común, necesitaremos profesionales que hablen el idioma de la IA. Estos profesionales pueden variar en sus habilidades y es probable que consistan en desarrolladores de software, informáticos y científicos de datos.

Pero las cuestiones éticas que surgen de los entornos de trabajo en equipo de personas y de AI son una preocupación real. Una cosa es obtener un rostro incorrectamente reconocido en una imagen cargada en Facebook, pero una cuestión totalmente diferente es si el cáncer es diagnosticado erróneamente por una IA, lo que podría ocurrir muy fácilmente. Después de todo, las computadoras cometen errores, al igual que las personas.

Aunque los sistemas basados ​​en la IA se están volviendo más inteligentes que los humanos en muchos campos, estos sistemas son Lejos de ser perfecto y es poco probable que alguna vez sea perfecto teniendo en cuenta los mecanismos de aprendizaje impredecibles que utilizan.

Dicho esto, es probable que los cambios sociales y culturales sean el verdadero desafío, más que el desafío técnico de la propia IA. Entonces, aunque los robots que se hagan cargo de nuestros trabajos pueden ser algo bueno, solo el tiempo dirá si estamos listos para aceptarlos como nuestros compañeros de trabajo.

Sobre el Autor

La conversaciónbollegala danushkaDanushka Bollegala, profesora titular del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Liverpool. Sus intereses de investigación son Inteligencia Artificial, Lingüística Computacional y Minería Web. He trabajado en varios temas relacionados con campos anteriores, como la medición de similitudes semánticas y relacionales de datos web, adaptación de dominios, análisis de sentimientos, redes sociales, desambiguación de nombres personales, extracción de alias de nombres y ordenamiento de información en la resúmenes de documentos de múltiples documentos.

Este artículo se publicó originalmente el La conversación. Leer el articulo original.

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