Internet y la verdad: un periodo de transición y cambios

Conviene de vez en cuando parar a entender la arquitectura y forma de expresión de esta era digital. Especialmente, para entender bien cómo ha afectado al origen de donde venimos. Me refiero a entender las diferencias entre la imprenta de Gutenberg, que durante 500 años nos ha permitido que la información que uno quería leer se tuviera que editar, imprimir y distribuir. Esto, introducía una pausa y detenimiento en la forma de elaborar información y conocimiento, que hacía que la gente confiara en esas noticias.

Esto me parece especialmente ilustrativo en esta era de las redes sociales en las que la información viaja a la velocidad de la luz. Dado que venimos de donde venimos, la gente en Internet sigue confiando en lo que lee. Y esto es lo que pasa, que ahora estamos en pleno debate sobre lo que circula por Internet: qué es veraz y qué no, qué es un rumor y qué un hecho, etc. Esto, es inherente a la arquitectura abierta con la que nació Internet. Cualquiera podría producir información y conocimiento, pudiendo así introducir ruido en un lector que, ya digo, confiaba siempre en lo que leía.

Y es que no todo es escalable e industrializable. La producción de información y conocimiento verdadera, por ejemplo. Sin embargo sí es escalable e industrializable a la velocidad de la luz la distribución de esa información y conocimiento. Y esta es la reflexión que creo debiéramos hacer en una época en la que los bulos, rumores y falsas noticias, con titulares que invitan a que así sea (que entienden bien cómo funciona Internet), es nuestro día a día.

Aquí la pregunta que uno se hace siempre es el “por qué” de las cosas. ¿Por qué nos creemos algo como cierto simplemente por que lo vemos en nuestros amigos en redes sociales? Danielle Citron, lo explica de la siguiente manera:

“[…] People forward on what others think, even if the information is false, misleading or incomplete, because they think they have learned something valuable.”

Es decir, nos gusta hacer de periodistas. Nos gusta pensar que tenemos alguna información de valor. Y esto, cuando pasaba en el mundo físico (que también pasaba claro, como fenómeno humano que es, no digital), generaba problemas, pero no tantos como ahora. El efecto viral de ahora, multiplica este problema de manera imparable. Así, inventarse un hecho, y que eso se lo crea bastante gente en poco tiempo, no es tan difícil como uno pensaba. Básicamente, porque la distribución de información es muy barata y rápida, a pesar de que la producción de información y conocimiento no es rápida ni barata. Y esta es la frase que creo resume muchos de los problemas que tenemos hoy en día en Internet.

Por eso, los cambios en el algoritmo de Facebook son tan peligrosos. Que no nos expongamos a la heterogeneidad de las noticias de otras fuentes, puede provocar que este efecto de distribuir mentiras falsas sea aún más perjudicial. Ya comentamos esto era un sesgo con el que nuestro cerebro se siente especialmente cómodo. En 2011, Eli Pariser, el co-fundador de Upworthy, creó el término “burbuja de los filtros“. Se refería a cómo las funciones de búsqueda personalizadas (te ofrezco los resultados que más te van a gustar), deja en manos unos algoritmos de caja negra un peligro informativo tan grande.

Así, debiéramos preocuparnos porque las redes sociales reflejen la heterogeneidad informativa que pudiera permitir separar el grano de la paja. Y que la popularidad en la difusión de algo, no sea la métrica que permita modelizar el “interés por algo”. Debiera ser la verdad, la veracidad de una noticia, de una información, la que prevaleciera. Pero es que esa “burbuja de los filtros” de la que habló Pariser, hoy en día no solo no ha mejorado, sino que es que encima ha empeorado.

Miren esto, sobre el #brexit:

Tom Steinberg, un activista de Internet y fundador de mySociety (que proveen herramientas tecnológicas para el cambio y progreso de las sociedades), alertaba de los riesgos sobre que la difusión de información y conocimiento de nuestros días fluyera principalmente en redes sociales que tienen esos algoritmos de ordenación de información de “caja negra”. No saben priorizar la verdad. La última frase es bastante descriptiva: “La mitad de la población no sabe lo que dice la otra mitad“.

Pero es que las redes sociales, con su valor bursátil, viven de esto. De que reciban la información que quieren, que esperan, que les refuerza positivamente sus ideas. De esta manera, entrarán más, y así serán impactados más por publicidad, que aumenta el valor de esas empresas. Por lo tanto, no tienen incentivo alguno a cambiar esta manera de “trasladar la supuesta verdad”.

Y el problema es que las redes sociales, especialmente Facebook, no solo ha adquirido el monopolio de las noticias, también de las campañas políticas, la retransmisión de eventos, historias de personas, promoción del ocio, campañas de marketing, etc. Es decir, es la TV de este Siglo XXI, y por eso, ha ganado tal poder, que debemos empezar a solicitar el escrutinio de esa difusión y producción de la verdad de la que tantas otras veces he hablado.

Si todo esto no fuera así, el cambio del algoritmo de Facebook no sería noticia. Y que Instagram y Twitter empiecen a ordenar por supuesta “relevancia”, tampoco. Pero sí, sí es noticia. Ellos ahora tienen sus líneas editoriales en manos de unos algoritmos de caja negra que deciden, por unas métricas basadas en supuestas verdades, lo que nos interesa. Y esto, bajo mi punto de vista, es muy peligroso. Y debiera hacernos reflexionar.

Necesitamos tener este debate para saber cómo poder hacer frente a las noticias y contenidos que no son ciertos. Ya no hablo solo de responsabilidad, honestidad y ética. Hablo de algo más. El problema es que no sé el qué. Pero lo que no me parece de recibido es que cualquier noticia “fake” (falsa) que quieran imaginar, por escandalosa que sea, siempre tenga algún reflejo en Internet. Hagan la prueba en Google. Internet y la verdad, será un debate que nos acompañe durante mucho tiempo. La veracidad, uno de nuestros mayores retos.

Automatización del trabajo y digitalización: ¿hacia un nuevo modelo de sociedad?

Los que seguís este blog desde tiempo, bien sabéis que he escrito en innumerables ocasiones sobre el tema que hoy nos ocupa. Con titulares bastante ilustrativos de esta nueva “era”: “¿Está mi profesión en peligro con “los robots”?” y “Las competencias en la sociedad digital“. Ya introducía la idea de la polarización del mercado de trabajo, e incluso en esta conferencia que di en Marzo del 2014, hablaba sobre la prevalencia de los trabajos no rutinarios frente a los rutinarios (que se pueden automatizar).

El pasado Agosto, introduje una nueva conversación, con el título “Nuevas evidencias sobre la (supuesta) destrucción del trabajo de los robots“. Era una lectura más en “neto” que en “bruto”. Obviamente, una conversación necesaria, pero no suficiente. Que vaya a generar más trabajo, cualificado, no quiere decir que ya podamos estar tranquilos. Muchos empleos de baja cualificación se verán afectados por esta nueva ola tecnológica. Y el acompañamiento de los mismos, durante estos años, me parece fundamental.

Y ahí, creo que tiene que estar el estado. Y es que el progreso tecnológico es lo que siempre ha producido. Cambios sociales. Sin embargo, lo que ocurre en esta automatización del trabajo derivado de la introducción de los robots, acompañado de la transformación digital (lo que algunos hemos “simplificado” como Industria 4.o), me parece a mí que es algo que nunca habíamos visto anteriormente. No tanto en el fondo, sino en la forma. Destruye a gran velocidad. Más de lo que somos capaces de seguir, incluso a nivel educativo. Y este es justo el problema.

La carrera entre la educación y la tecnología (Fuente: https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51SIl%2BL2AZL._SY344_BO1,204,203,200_.jpg)
La carrera entre la educación y la tecnología (Fuente: https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51SIl%2BL2AZL._SY344_BO1,204,203,200_.jpg)

Por eso mismo, hoy quería hablar de lo que considero deberás ser un nuevo modelo de sociedad. Un modelo en el que no solo el concepto de “trabajo” quizás deba ser redefinido (ya hablé de ello) sino incluso el propio concepto del estado del bienestar en España. Y justo aquí está uno de nuestros retos; España, tiene su propio modelo, por lo que la solución a nuestro problema, deberá trabajarse internamente. Pensemos en el mismo, en dos de sus ejes críticos: las pensiones y el desempleo.

En cuanto a las pensiones, quizás, el mayor reto que tenga esta legislatura que acaba de arrancar. No voy a entrar en lo de siempre. Sí, el dinero se va acabando. Por lo tanto, hay que buscar nuevas vías de entrada de dinero en la caja. Su naturaleza jurídica (contribución y no asistencia), entiendo, deberá cambiar. Porque el “modelo de contribución”, ese pacto intergeneracional por el que los activos financiamos a los no activos, por matemáticas, no sale.

En esta clave de pirámide poblacional y sus matemáticas, entra de lleno esta automatización del trabajo. Se supone, que este problema será todavía peor si de repente empiezan a desaparecer contribuyentes en activo. Pero sin embargo, asistimos -de momento un tanto atónitos- a una era de la automatización del trabajo donde estamos generando más valor que nunca. Un valor, que quizás, por primera vez en la historia, está más generado por robots, que por humanos. ¿Quizás sea el momento de considerar que los robots coticen a la Seguridad Social? Lo digo en serio.

He cogido el “Real Decreto 2064/1995, de 22 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento general sobre cotización y liquidación de otros derechos de la Seguridad Social“, que en su artículo 23.1 dice:

La base de cotización para todas las contingencias y situaciones amparadas por la acción protectora del Régimen General de la Seguridad Social, así como por los conceptos de recaudación conjunta con las cuotas de dicho régimen, estará constituida por la remuneración total, cualquiera que sea su forma o denominación, que, con carácter mensual, tenga derecho a percibir el trabajador o la que efectivamente perciba de ser ésta superior, por razón del trabajo que realice por cuenta ajena.

Claro, habla de un trabajador, así, en general. ¿Pero si el trabajador es un conjunto de circuitos integrados con bits que o bien le enseñan a aprender (Aprendizaje Cognitivo o Deep Learning) o a ejecutar órdenes (algoritmos más tradicionales). Quizás este dinero aportado por el valor generado por la robotización, lo podríamos dedicar a la formación y reconversión de esos perfiles de baja cualificación que deban pasar a ocupar esos puestos que se generan en las escalas medio-altas de cualificación. A mí, personalmente, me parece justo. La Seguridad Social, repito, creo que debiera reconsiderar sus definiciones y concepciones. Y cuanto antes lo haga, más viable y sostenible el sistema. Estimada ministra, Fatima, si puedo ayudarla en algo, aquí estoy.

Trabajadores en riesgo de ser sustituidos por robots (Fuente: http://fotografias.lasexta.com//clipping/cmsimages02//2016/10/17/E4D6417E-85F4-4E9A-BC2A-B656B9C57B7C/58.jpg)
Trabajadores en riesgo de ser sustituidos por robots (Fuente: http://fotografias.lasexta.com//clipping/cmsimages02//2016/10/17/E4D6417E-85F4-4E9A-BC2A-B656B9C57B7C/58.jpg)

En segundo y último lugar, está el asunto del desempleo. Se está escribiendo mucho últimamente sobre la propuesta de una renta incondicional que venga a suplir los problemas de algunos perfiles para encontrar trabajo en esta sociedad tecnificada. Otros dan la bienvenida a una sociedad en la que los robots trabajan para nosotros, y así podemos dedicar más tiempo a la familia, al ocio, tareas domésticas, etc. De nuevo, con la misma lógica: el valor que ellos generan, permite contribuir al bienestar global. Sin embargo, en este caso, no tengo todavía una opinión sólida.

Creo que el sistema podría traer los asuntos de siempre respecto a cómo hacer un esquema justo en el que nadie tenga la sensación de trabajar y ganar lo mismo que uno que no lo hace. Esas matemáticas me resultan más complicadas. El trabajo, además, en su justa medida, realiza al ser humano. También esto me genera dudas. Sin embargo, que la reflexión hay que afrontarla, me parece indudable.

Como ven, este debate sobre la automatización del trabajo, es más un tema de consideración social, incluso me atravería a decir política, que tecnológica. Nosotros, los tecnólogos, nos encargaremos de proveer soluciones que generen valor, pero esa redistribución del valor, de la renta generada, es una cuestión del estado del bienestar. De ese nuevo modelo de sociedad. En un estado social y democrático como España, entiendo, una preocupación del gobierno. Y, en su conjunto, de todo el parlamento, como representante de las preocupaciones de los ciudadanos.

Los políticos son de palabra (según los datos)

Una de las grandes preguntas que me he hecho en multitud de ocasiones versa sobre el grado de cumplimiento de las promesas electorales de nuestros representantes políticos. Sí, en serio, siempre he tenido dudas de si tan cierto es el manta propular de “que no cumplen nada de lo que dicen“. Por otro lado, acabo de ver en televisión, que mañana, 4 de Diciembre de 2016, el programa de la Sexta “El Objetivo”, lleva como título “¿Por qué mentimos los seres humanos? ¿Mienten más los políticos que el resto?“. Aquí tienen ustedes los detalles.

Desconozco el contenido del programa de mañana. Pero, dado que es un tema que me gusta, y que mañana será conversación, he creído buen momento para publicar algo en este línea. Además, he estado investigando sobre el tema últimamente para una charla que tengo que dar de marketing político y gestión política basada en evidencias.

Empiezo con este paper de Joaquín Artés, de la Universidad Complutense de Madrid. Señalo lo que más me ha llamado la atención:

Los partidos políticos en España cumplen sus promesas (Fuente: Do Spanish politicians keep their promises?)
Los partidos políticos en España cumplen sus promesas (Fuente: Do Spanish politicians keep their promises?)

Sé que voy contracorriente. No es normal destacar esto. Pero es que así son los datos de caprichosos. Como bien señala el experto en la materia Joaquín Artés (yo no lo soy), en los ciclos electorales que hay en España de 1989 a 2004 (por lo tanto, un periodo bastante prolongado), las promesas electorales son satisfechas por los partidos políticos. De media, han puesto en práctica -en diferentes grados, claro- un 70% de sus promesas electorales. Tanto PSOE y PP cumplen sus promesas tanto con mayoría absoluta como cuando lo hacen en minoría (buscando los apoyos necesarios para cumplir sus mandatos electorales).

Sé que alguno me dirá que un 70% no es suficiente. Que quiere el 100%. Ya, pero es que a veces no todas las decisiones están en nuestras manos. Y las promesas, en política, no siempre alcanzables. Los ciclos económicos no son siempre previsibles, las instituciones cambian, jugamos en un mundo cada vez más interconectado donde lo que pasa en la otra punta del mundo puede afectarnos, etc. Por lo tanto, atribuir toda la responsabilidad a su falta a la verdad, no creo que sea del todo justo.

Y diréis, pues que no hagan las promesas. Ya, pero es que una promesa también forma parte de la “voluntad” de una persona. En este caso, de un partido político también. Y a mí saber la voluntad de los partidos por hacer las cosas, también me sirven. Porque soy consciente, como decía en el párrafo anterior, de la dificultad que entraña la gestión política de este mundo global, competitivo y conectado.

Qué es una "promesa" para la RAE (Fuente: rae.es)
Qué es una “promesa” para la RAE (Fuente: rae.es)

Quizás el mantra popular se alimente siempre mucho por los “grandes titulares”. Porque, claro, es cierto, algunas cosas no alcanzan. Y suelen ser aquellas que “más ruido generan” (quizás también tenga mucha relación con que son las más complicadas y las que dependen de muchos más factores). Y, por otro lado, seguramente también sea cuestión de un hartazgo generalizado con muchas de las cuestiones que la sociedad está demandando, y que los políticos no están alcanzando. Por lo tanto, en segundo lugar, creo que además se produce también un fenómeno de “no representación de las principales inquietudes“.

Este porcentaje de cumplimiento de promesas parece que también cruza el charco. Me he topado por el siempre interesante fivethirtyeight, con este artículo y con la siguiente gráfica:

Presidentes americanos cumpliendo sus promesas (Fuente: FiveThirtyEight)
Presidentes americanos cumpliendo sus promesas (Fuente: FiveThirtyEight)

Según Rasmussen, solo un 4% del electorado cree que los políticos cumplen sus promesas. Un 83% cree que no las cumplen. Esta impresión generalizada, ya ven que choca bastante con los datos disponibles y las investigaciones realizadas. La gráfica sobre estas líneas es una media extraída de diferentes estudios empíricos, por lo que podemos considerarla como bastante relevante. Pero esta media alrededor del 70%, como decíamos antes, no solo se exhibe en EEUU, sino también en otros países. Reino Unido, con un 82,5%, es el líder. Los Países Bajos, ese país tantas veces citado como ejemplo, cumple un 61%. Menos que España.

Para ir terminando, en este otro artículo, también muy completo, vuelven a sacar ese 67% de cumplimiento de las promesas a nivel mundial. Con diferentes regímenes políticos. Con diferentes partidos políticos. En diferentes latitudes del mundo. aquí tienen un breve extracto resaltado:

Los partidos políticos cumplen sus promesas
Los partidos políticos cumplen sus promesas

Quizás a veces debamos consultar más los datos para extraer nuestras propias conclusiones. Ojalá mañana el programa de “El Objetivo” ponga énfasis en todo ello. Los políticos, cumplen más promesas de las que pensamos.

Crecimiento de la población y tipo de empleo: era de cambios

Observen la siguiente imagen:

Crecimiento población y empleo durante las últimas décadas (Fuente: http://www.slideshare.net/kleinerperkins/internet-trends-v1/98-98Since_2000_Population_Grew_24x)
Crecimiento población y empleo durante las últimas décadas (Fuente: http://www.slideshare.net/kleinerperkins/internet-trends-v1/98-98Since_2000_Population_Grew_24x)

Según un informe de Kleiner, Perkins, Caufer & Bauer de 2015, en Estados Unidos, de 1948 a 2000, antes de la irrupción de la era digital a escala mundial, el empleo creció a una media de 2.1% anual frente a un crecimiento de la población del 1.3%. Desde que comenzó este nuevo siglo, que lo podemos describir por la aparición de las .com y todos los servicios digitales anexos, estos porcentajes cogen un nuevo ritmo: el porcentaje de empleos ahora “solo” crece al 0.4% y la población al 0.9%. Es decir, la población ha crecido 2,4 veces más rápido que los empleos.

Este dato y muchos otros los podéis encontrar en este interesantísimo informe sobre las tendencias de Internet en el 2015. Habla sobre muchos de los impactos de esta era digital, entre los que se encuentra el empleo, como decíamos:

Hace unas semanas, hablaba sobre las “Nuevas evidencias sobre la (supuesta) destrucción del trabajo de los robots“. En ese artículo, decía esto:

[…] “los robots” no están destruyendo trabajo […] las empresas que emplean robots, han creado más empleo neto del que se ha perdido por el cambio tecnológico. Y, este otro estudio empírico, hecho por el Fraunhofer ISI para la Comisión Europea (preocupada por todo esto siempre), expone cómo las empresas que han obtenido un aumento de productividad por la automatización (los robots), incrementaban el empleo incluso con lo ganado. Es decir, que no se sustituía capital humano por capital “robótico”, como muchos pensaban (pensaba yo también).

¿Dónde está el empleo entonces? Mejor preguntado, ¿por qué está creciendo más la población que el empleo? Es una buena pregunta. Quizás es que el boom demográfico esté produciendo un crecimiento “demasiado” grande de la población frente al aumento de las oportunidades de trabajo. En EEUU, parece bastante estable desde hace unas décadas. Quizás entonces, es que el tipo de empleo sea otro. Y esta gráfica nos tiene que dar una pista de todo ello:

Crecimiento de trabajos no-rutinarios y cognitivos (Fuente: http://www.slideshare.net/kleinerperkins/internet-trends-v1/99-99HighSkilled_KnowledgeBased_Jobs_Grew_2x)
Crecimiento de trabajos no-rutinarios y cognitivos (Fuente: http://www.slideshare.net/kleinerperkins/internet-trends-v1/99-99HighSkilled_KnowledgeBased_Jobs_Grew_2x)

Desde el año 1983, el aumento de la demanda por parte de las empresas de trabajadores para desarrollar trabajos y habilidades no-rutinarias y cognitivas, ha crecido enormemente (¿se acuerdan de esta clasificación de Levy y Murnane?). Son perfiles a los que se les exige resolución de problemas, creatividad, flexibilidad, etc. Un nuevo perfil, frente a unas rutinas que anteriormente estaban muy establecidas. La necesidad por el resto de tipos de trabajo se mantiene bastante estable. Por lo tanto, dos son las hipótesis que nos pudiéramos plantear, de entre el conjunto de las más probables:

(1) La población actual no satisface todas las necesidades por ese tipo de trabajos no-rutinarios y cognitivos.

(2) El tipo de trabajo que se crea para esta nueva economía digital no es de la misma naturaleza que el anterior, encubriendo actividad.

Respecto a (1), es un tema que hemos tratado recurrentemente en este blog. Pudiera ser que haya una parte importante de esto. Que no estemos orientando bien las necesidades actuales por la formación de nuestros jóvenes. Seguramente, la preocupación creciente de muchas sociedades por profesionales STEM (Science, Technology, Engineering and Maths), tenga mucha relación con esto. Nuestros jóvenes, prefieren estudiar otras cosas. Y como hemos dicho muchas veces, el objetivo de la universidad no es llenar las empresas de sus necesidades, por lo que no es cuestión de abroncar a las universidades en su responsabilidad por ello. Es quizás, una transformación de raíz respecto a las vocaciones de nuestros jóvenes.

Y, en relación al punto (2), quizás haya factores que nos resulten familiares. Cuando hablé de las supuestas plataformas de economía colaborativa, una de las cosas que más señalé es que había mucho trabajo que estaba siendo “generado” de una naturaleza ciertamente pecular. Es lo que muchos llaman el falso autoempleo de los “mercados de plataforma”. Cuando leo titulares y noticias alrededor del valor bursátil de Über o AirBnB sin tener empleados ni activos, me acuerdo mucho de esto. Este S“tipo de empleos”, ¿a qué estadísticas van? ¿son eminentemente autónomos sin mayor formalidad? ¿están las relaciones laborales cambiando tan rápido que no somos capaces de dar una respuesta social a esa situación? Entiendo, que en poco tiempo, veremos un movimiento de este tipo de trabajos hacia o bien, su asentamiento con carácter ordinario, o bien hacia el enfado por las condiciones. Y, las empresas, no pueden mirar hacia a otro lado si quieren seguir manteniendo su valor.

Con todo esto, creo que nuestros representantes políticos debieran empezar a vislumbrar estas tendencias macroeconómicas asociadas a la “nueva economía”. Sea la respuesta la hipótesis (1) o la (2) (o cualquier otra que no sea yo ahora capaz de ofrecer), las empresas que están sacando muchísimo partido de este gran valor que genera la era digital, debieran ser en parte responsables de la calidad del empleo. Por un tema de responsabilidad, no más. Lo que no puede ser es que además de estar evadiendo varias de ellas el pago de impuestos a escala planetaria, alteren tanto los modelos de relación laboral, como para provocar que haya, posiblemente, falsos empleos en muchos de los casos.

Por cierto, jóvenes, ¿conocéis estas tendencias?

Desempleados de larga duración y políticas activas

Este verano, me he interesado mucho por temas que me encantaba investigar en mi etapa de estudiante del Máster de Recursos Humanos. Una de las áreas que creo merecían más lectura es el mercado de trabajo. Especialmente, para el ámbito de desempleados de larga duración, que, en diferentes etapas de la vida, se producen (por desgracia). Es un tema, además, que con mis nuevas responsabilidades como Vicedecano de Relaciones Externas y Formación Continua de la facultad de Ingeniería, me tocan de pleno. Por lo que he querido ponerme al día en todo ello.

Llegué, moviéndome de una lectura a otra, a un artículo del World Economic Forum, titulado “The longer you’re unemployed, the less likely you are to find a job. Why?“. Que, básicamente se resume en la siguiente imagen:

Probabilidad de encontrar un trabajo en función de la duración de la época de desempleo (Fuente: https://assets.weforum.org/editor/F47TefaJMYEhyXp40MByW4ni6aYWOUX44tVppTTI5as.jpg)
Probabilidad de encontrar un trabajo en función de la duración de la época de desempleo (Fuente: https://assets.weforum.org/editor/F47TefaJMYEhyXp40MByW4ni6aYWOUX44tVppTTI5as.jpg)

Creo que se puede entender fácilmente la idea. A mayor tiempo (en meses) como desempleado, menor probabilidad de encontrar trabajo. Se trata de un estudio hecho sobre la Current Population Survey de EEUU, pero que permite ilustrar la idea para poder trabajarla en otros ámbitos y partes del mundo. Como es nuestro caso, que por ello quería hablar de ello.

Los motivos que pueden llevar a que esto ocurra ha sido objeto de estudio en numerosas ocasiones. Suelen salir las causas habituales: la pérdida de habilidades (por falta de actualización en algunos sectores), la supuesta discriminación de la empresa contratante, la parte psicológica del desempleado y su desánimo, etc. Hay varios estudios que han comprobado empíricamente cómo es un dato que se mira mucho a la hora de contratar a una persona. Y, por ello, hay que prestarle tanta atención.

Este fenómeno tiene a algunos colectivos más afectados que a otros. Por ejemplo, aquellos que tienen menos educación recibida, además de estar más representados en esta gráfica, tienen una menor tasa de reinserción laboral y permanecen más tiempo desempleados. Pero el fenómeno se produce igualmente: cuanto más tiempo pasa, menor probabilidad de encontrar un trabajo. Éstos son los desempleados de larga duración.

Uno de los aspectos que este estudio destaca es la parte de características no observables. Es cierto que controla por variables como edad, raza, educación y género. Pero otras características más difícilmente medibles u observables como la personalidad, actitud o las “soft skills” (trabajo en equipo, comunicación interpersonal, etc.), no son fácilmente controlables. ¿Pueden ser estas las que expliquen este fenómeno? Quizás esas personas que aparentemente son discriminadas, no tienen este “skill set” de habilidades, por lo que puede ser que la “supuesta” discriminación no sea tal, y sí un fenómeno de revelación de preferencias del contratante.

En la gráfica que hemos visto, hay más información de la que puede parecer. Quizás la más alarmante es que a partir del octavo mes de desempleo, se pierde un 50% de las probabilidades de encontrar trabajo. Por eso mismo, las políticas activas de empleo deben ser muy dinámicas y ágiles. El mercado de trabajo debe ser lo suficientemente flexible y rápido como para que una persona, que por cualquier situación o hecho se encuentre en desempleo, pueda rápidamente cambiar y encontrar un nuevo destino y ocupación.

Este tema debiera no solo preocuparnos sino también ocuparnos. No voy a decir nada nuevo exponiendo que el mercado de trabajo en España tiene muchas cosas que mejorar. Pero detrás de una métrica como la “tasa de desempleo”, se encuentran otras cuestiones como esta sobre los desempleados de larga duración. Nunca deberíamos dejar de ocuparnos de estos colectivos.

Estos elementos, además, en una situación como la actual de grandes bolsas de desempleo, se alimenta aún más. Ante una mayor disponibilidad de personas en edad y condiciones de trabajar, es entendible que estas cosas puedan ocurrir.

Los desempleados de larga duración debieran ocupar mucha parte de las políticas activas a emprender dentro del mercado de trabajo. Esperamos que nuestros representantes así lo hagan.

Nuevas evidencias sobre la (supuesta) destrucción del trabajo de los robots

Muchos somos los que hemos escrito sobre la transformación digital y su impacto en el empleo. Sin ir más lejos, yo mismo, sobre la “La transformación digital provocando la transformación del empleo“, que a su vez resumía entradas del 2014 donde ya introducía reflexiones y referencias a autores que hablaban del debate actual en torno a los “Robots vs. Humanos“.

En general, este debate suele ser afrontado desde un modelo de aproximación social. Es decir, se suele abordar la reflexión sobre el impacto que la automatización del trabajo va a provocar en nuestro trabajo, nuestro desempeño actual y el futuro. Además, no para de acelerarse. Ya no solo estamos hablando de una revolución tecnológica sin precedente a nivel de velocidad a la que se produce, sino también su globalización, que es la que trae que estemos todos inquietos y en comparación continua con lo que hacen nuestro vecinos. Todo se aceleró cuando en 1995 Internet, la gran red de redes, pasa de un uso militar y científico y se abre/liberaliza al comercio. Ahí empiezan a nacer nuevas oportunidades de digitalización, y el boom de la transformación digital de industrias se hace exponencial.

Y esto empieza, aparentemente, a provocar cambios en el trabajo. De esto, ya digo, se ha escrito mucho. Pero a raíz de un artículo que me solicitaron, me puse a investigar sobre nuevas evidencias sobre dicho efecto. Al final, todos estamos haciendo referencias a artículos de 2012-2013-2014, y en este tiempo, seguro que más evidencia había sido encontrada. Y, efectivamente, me he topado con un artículo publicado hace unos días titulado “Racing With or Against the Machine? Evidence from Europe“, de Terry Gregory, Anna Salomons, and Ulrich Zierahn, del Centre for European Economic Research.

Básicamente, viene a exponer nuevas evidencias en relación al debate planteado, que se puede resumir así:

Overall, we find that the net effect of routine-replacing technological change (RRTC) on labor demand has been positive. […] As such, fears of technological change destroying jobs may be overstated: at least for European countries over the period considered, we can conclude that labor has been racing with rather than against the machine in spite of these substitution effects.

Para todos los públicos: que no, que “los robots” no están destruyendo trabajo. También este artículo sobre las empresas que han empezado a implantar robots pone en evidencia que, tampoco, las empresas que emplean robots, han creado más empleo neto del que se ha perdido por el cambio tecnológico. Y, este otro estudio empírico, hecho por el Fraunhofer ISI para la Comisión Europea (preocupada por todo esto siempre), expone cómo las empresas que han obtenido un aumento de productividad por la automatización (los robots), incrementaban el empleo incluso con lo ganado. Es decir, que no se sustituía capital humano por capital “robótico”, como muchos pensaban (pensaba yo también).

La explicación tiene sentido, dado que miden cuestiones que siempre se tratan desde la abstracción. El mejor remedio que tenemos sin datos. La explicación viene a ser la siguiente, que acompaño con una gráfica del magnífico artículo de Gregory, Salomons y Zierahn:

[…] indicates that the elasticity of substitution between regional bundles of tradables is larger than the elasticity of substitution between tasks, making it more likely that the product demand effect is strong enough to overcompensate the substitution effects. The reason is that our σ reflects to what extent consumers switch to cheaper regional goods bundles as a result of falling capital costs, leading to higher product demand and, hence, higher production and employment in routine-intense regions.

robots
: Predicted European labor demand change (upper bound), 1999-2010 (Fuente: http://ftp.zew.de/pub/zew-docs/dp/dp16053.pdf)

Por una parte, es verdad que las tareas rutinarias, sí que vienen a hacerse ahora con robots. Las empresas, producen ahora de una manera más económica, y esta reducción del coste de capital en las empresas, hace que los precios también puedan abaratarse, y los mercados ahora se hacen más grandes. Es decir, hay una mayor demanda de productos y servicios. Y esto hace que haya que producir más, incluso en los países donde esas tareas rutinarias se hacen ahora con robots. Es decir, que sí que es verdad que los robots hacen ahora nuevas tareas (las rutinarias), pero en agregado, se crea más empleo, de otro tipo, claro.

Este efecto será mayor, cuanta mayor intensidad de trabajo rutinario haya. Los autores lo miden con el Routine Task Intensity (RTI), que presentan en el siguiente gráfico (también muy interesante hacer análisis por países por ello, incluyendo el nuestro, claro):

rti
Spatial distribution of Routine Task Intensity (RTI) across European regions, 2010 (Fuente: http://ftp.zew.de/pub/zew-docs/dp/dp16053.pdf)

Por lo tanto, el problema no es tal en agregado. Se crea empleo, eso dicen la evidencia aquí presentada. Pero, crea un tipo de trabajo diferente para muchos puestos de trabajo. El asunto es que el debate está mal planteado; tendríamos que estar hablando de un problema de habilidades. Es decir, que no estamos siendo capaces de sustituir más rápido esos trabajos, porque no tenemos personas formadas en ello. La robótica, la Inteligencia Artificial, Automatización Industrial, Industria 4.0, etc., son campos donde se necesitan personas que saquen valor de estas tecnologías digitales que aumentan el empleo agregado.

Por todo ello, yo creo que tendríamos que estar hablando más de esto. La formación en ciencia, tecnología e ingeniería que tanto necesitamos. Y que permitirá aumentar el empleo de nuestras sociedades. Y si encima lo hacemos formando perfiles con creatividad, innovación, flexibilidad y habilidades sociales, mejor. El mundo se interconecta. Las máquinas, los robots, no nos van a vencer. Perdamos el miedo. Al contrario, nos pueden ayudar. Crean empleo. Pero necesitamos formarnos para que los resultados aquí expuestos sean tal. Necesitamos integrarlos en la normalidad de nuestro día a día.

El fenómeno Tinder

Seguramente a estas alturas ya conozcáis Tinder. El encontrar pareja tampoco ha quedado ajeno al mundo de las aplicaciones móviles. En otros tiempos, se usaban el chat y Messenger, los cuales ya supusieron una auténtica revolución para los que venían de una época en la que el “mundo físico” era la única alternativa. Pero hoy en día esto se ha acelerado mucho más, a golpe de “desplazamiento de imágenes”.

Y es que ahí radica el éxito de Tinder: su sencillez. Una aplicación que permite encontrar encontrar personas que nos puedan interesar. Para un usuario cualquiera es tan sencillo como iniciar sesión con nuestra cuenta de Facebook, Tinder extrae los datos del perfil, y empieza a sugerirte personas en base a esos datos descriptivos. Estos datos, obviamente, puedes cambiarlos para que ese emparejamiento sea aún más preciso. Y luego, puedes filtrar por distancia, género, edad, etc.

A partir de ahí, su uso es aún más sencillo. Te van apareciendo fotografías de otros perfiles que aparentemente se adecúan a tus criterios, y tú tienes dos acciones a ejecutar posibles: desplazar la fotografía hacia la derecha o la izquierda, en función de si esa persona te gustado o no. Sí, han leído bien, el concepto “me gusta” de toda la vida, a golpe de pulgar en tu móvil. Cuando dos perfiles se han gustado mutuamente, reciben una notificación y pueden empezar a escribirse a través de la aplicación.

Tinder
Tinder (Fuente: http://n0lcqtmqb8-flywheel.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2015/02/tinder-app.jpg)

Dada su sencillez, poco más que la gente lo ve casi como un juego. Cualquier rato libre, sale eso “que llevamos dentro” que nos lleva a pensar que vamos a encontrar a la persona de nuestras vidas. Y nos ponemos a mover fotografías a la izquierda y a la derecha. Y Tinder, consciente de ello, no para de sacar funcionalidades que lo convierten cada vez en un mejor juego: notificaciones cuando en tu área hay 2 o 3 veces más emparejamientos de media de lo normal (para estimular al resto), los días más fáciles para ligar, hace un ejercicio de inclusividad para todos los deseos sexuales (de ahí el poder filtrar por género), conexión con los amigos en Facebook para estimular su uso, etc.

El éxito de Tinder es realmente espectacular. Según Deutsche Bank, está valorada ya en 1.200 millones de dólares, para sus 25 millones de usuarios registrados y su millón de usuarios de pago (con funcionalidades como encontrar perfiles por tu próximo destino de viaje o cambiar “Me gustas” que has marcado con antelación). Unos 30 millones de “matches” al día. Ha generado más de 9.000 millones de “matches” (emparejamientos) hasta la fecha. Ya un 15% de americanos usan estas aplicaciones para ligar en su día a día. Solo unas cifras para poner en contexto de lo que estamos hablando.

Sin embargo, a mí todo esto me llevaba a pensar varias cuestiones a nivel de impacto social y cultural. Especialmente, por lo que veo y escucho en mi entorno. Según los datos de usuarios que han publicado, el 45% de los usuarios está en la franja de edad entre los 25 y 34 años, seguido por el 38% que tiene entre 16 y 24 años. Me encuentro en el grupo de mayor uso de Tinder. Y por eso, ya digo, en mi alrededor escucho muchos comentarios.

Y de estos comentarios, nace la reflexión de pensar y reflexionar un poco más sobre este tipo de aplicaciones y la superficialidad que introducen en un elemento tan importante para nuestro esquema social como es el “emparejamiento (entiéndase el término, no busquen las cosquillas). Que una aplicación basada en técnicas de gamificación sea en la que confíamos para encontrar al amor de nuestra vida, hace que me susciten varias dudas y reflexiones (incluso en un plano moral) este tipo de aplicaciones.

Que Tinder confíe en el grafo social de Facebook y sus datos, en la fortuna en sacar una buena fotografía, y en la disponibilidad a la que una persona acude a una cita de este tipo (“Si Tinder ha dicho que eres una persona para mí… ¡cómo no creermelo!“), me resulta bastante preocupante a nivel de cómo concebimos, repito, un acto tan humano como el encontrar pareja. No sé si no estaremos trivializando algo que debiera generar elementos de afinidad más profundos y sociales.

Un enfoque tan utilitarista y simple que yo creo que debe llevarnos un poco más lo que usamos y por qué lo hacemos. Cuando escucho historias cercanas de mis amigos y amigas, pues vamos, uno se alegra que haya encontrado pareja y estén felices. Pero, por otro lado, me resulta inquietante el proceso por el que se ha llegado a ello. Han llegado confiando en un algoritmo y un juego dentro de una aplicación denominada Tinder, que recomienda en base a los datos de Facebook y aquellos que nosotros le hayamos dado. Introduce un sesgo importante, y encima nos incita mediante técnicas de juego a dejar más datos aún respecto a nuestros gustos. Lo de los algoritmos de cajas negras, lo dejamos para otro día.

Algunas preguntas finales: ¿qué pasa si tras el “enganchón” que llevamos encima en su uso decide empezar a cobrarnos? ¿qué pasaría si no encontramos en ningún momento por fallos en la “caja negra” o la calidad de los datos introducidos? ¿qué pasaría si el algoritmo decide emparejarnos siempre con personas que no son de nuestro gusto? ¿pensaríamos que no “valemos” para esto de estar en pareja? Se me ocurren más preguntas… pero solo trato de trazar esa línea de reflexión que introducía anteriormente.

En definitiva, estamos ante la posibilidad de estar generando un nuevo esquema de valores y prioridades en algo tan humano como el encontrar pareja. ¿No os parece realmente impactante? A mí no me termina de sorprender.

Sobre la subida del Salario Mínimo Interprofesional que propone Unidos Podemos

Hace cosa de 1 mes, el pasado 10 de Mayo, Podemos e Izquierda Unida, alcanzaron un acuerdo para presentarse conjuntamente bajo la marca Unidos Podemos en las próximas elecciones generales del 26 de Junio. El documento “Cambiar España: 50 pasos para gobernar juntos“, recoge hasta cincuenta puntos donde se recogen medidas de marcado carácter social y económico. Entre dichos puntos, uno de los que más me llamó la atención fue la subida de los 655 € de Salario Mínimo Interprofesional actual hasta los 900 en 2019 (que posteriormente ha salido como 950 € para 2020).

Intuitivamente, si a cualquiera de nosotros nos preguntan por separado si queremos que nos suban el salario, es bastante probable que nos pongamos bastante contentos. No obstante, otra cosa es cuando esa subida se hace en su conjunto. Por ello, una pregunta que cabría hacerse es si es una buena idea, para estimular la economía y nuestro bienestar global, reducir o aumentar salarios.

Me voy a centrar exclusivamente en el Salario Mínimo Interprofesional (SMI en adelante). El SMI actúa como una barrera de entrada en el mercado de trabajo: debes aportar tanta productividad (al menos) como el valor que este salario tenga. Si no la alcanzas, al empleador, no “le sales rentable“. Y es que, a efectos de “mercado de trabajo“, el trabajo que aportamos, es otro factor de producción más, y como tal, supone un coste para una empresa. Por lo tanto, si no es “productivo” ese coste, para una empresa, no es adecuado.

La gran mayoría de estudios sobre aumentos del Salario Mínimo Interprofesional (SMI), exponen efectos limitados sobre el empleo a corto plazo y otros efectos más importantes a largo plazo que incluso reducen la creación de empleo. No es fácil, así, causalizar efectos a partir de la variable Salario Mínimo. Sin embargo, ellos apuestan por esta medida.

¿Por qué? Es bastante entendible que Podemos e Izquierda Unida, con un electorado marcadamente joven (ver este artículo que escribí recientemente en DEIA), quieran actuar en esta palanca. Los jóvenes y trabajadores con baja formación, son los que tienen, por desgracia, en nuestro país, los contratos más precarios. Por lo tanto, serían los primeros en verse beneficiados por un eventual aumento de cualquier barrera salarial.

Tenía entendido que los números no iban a ser muy favorables para esta propuesta de Unidos Podemos. Pero es que tras hacer el ejercicicio numérico que enseguida presento, las cifras me han dejado aún más preocupado por la falta de análisis numérico de esta medida.

Empecemos por conocer la situación “actual”. Para saber cómo está España a nivel de Salario Mínimo Interprofesional, me he ido a la siempre enriquecedora página de la OCDE. He cogido los datos de 2014, los últimos comparables publicados, y he comparado aquellos países de la OCDE que sí tienen un Salario Mínimo (la tan cacareada Dinamarca, por ejemplo, no lo tiene). Y me he quedado con la métrica Salario Mínimo Interprofesional en relación al salario mediano de cada uno de estos países. He cogido el salario mediano, por tratarse de países (entre ellos, España como el que más) con mucha desigualdad salarial. Para hacer las magnitudes comparables entre países he seleccionado los salarios en Paridad de Poder Adquisitivo y nominalizados a dólares de 2014. En definitiva, he tratado de hacer todo comparable y homogéneo para evitar sesgos en las magnitudes.

Como vemos en la siguiente gráfica, España está a la cola: aparece con un 41%, con países que distan de su modelo de bienestar (EEUU, Japón o Canadá) o grado de desarrollo económico y (supuestamente) social (Grecia o República Checa). Por lo tanto, es objetivamente afirmable que España tiene un SMI bajo. Y que debemos mejorarlo para hacerlo más acorde a otros modelos de bienestar.

De aplicar la subida a 950 €, como ven en la gráfica, pasaríamos a ser el país de la OCDE con mejor ratio SMI sobre salario mediano. Empatados con Francia y sus poderosos sindicatos. Pero por encima de países que no tienen modelos tan intensivos en factor trabajo como nosotros. Venimos de una burbuja inmobiliaria descomunal, con una generación entera afectada por el abandono de los estudios y la baja cualificación. El Valor Añadido Bruto de nuestras empresas ahí está.

Unidos Podemos quiere pasar de los 655 € actuales a 950 €. Es decir, una subida de un 45%. En 4 años, esa subida, me parece literalmente inasumible e insostenible (acuérdense de las barreras de entrada que decía al comienzo de este artículo). Por mucho que quieran introducir un nuevo modelo productivo, crear empleo (hablaremos en otra entrega de esa reducción del paro al 11%), las cifras no salen.

Quizás Unidos Podemos esté pensando que dado que ahora España está creciendo tan bien (aunque venimos de donde venimos), quizás es que los salarios reales medios también van a subir en esas horquillas de entre 40 y 45%. Por eso, me he vuelto a hacer la pregunta sobre lo que hubiera pasado en los últimos 15 años.

En la siguiente gráfica, veis la evolución de los salarios reales (descontada la inflación) medios de los países de la OCDE (de nuevo, en términos de PPA en dólares para hacer las magnitudes comparables). Aquí les dejo los datos brutos originales. Ningún país, en cuatro años, ha conseguido esas cifras de incremento (faltaría más, es una auténtica salvajada). Pero es que tampoco en 15 años. Eslovaquia (43.99%), República Checa (42.06%) y Noruega (40.52%) han conseguido los mayores incrementos de salarios reales medios. Los dos primeros, países que venían de una separación, y que partían de posiciones donde se pueden registrar altos incrementos (en torno a los 15.000 dólares). Crecer luego es más complicado. Y luego Noruega, que con petróleo y gas, es fácil registrar esa cifras. ¿De verdad cree Unidos Podemos viable hacer crecer esa cifra?

Ya para terminar. Ya casi nadie se acuerda, pero Podemos viene de 2014 de estar pidiendo un tope salarial (¡!). Ahora, viene con subir por abajo. Pero como ya dije en el artículo de Noviembre de 2014 hablando de su programa económico:

La baja productividad en España, creo que provocaría recortar por arriba, no subir por abajo. Por lo tanto, volvemos a un punto que ya ha salido en este largo escrito con anterioridad: los problemas de España son otros (productividad, regulaciones, poca competencia, etc.). Por lo tanto, estas medidas no sé cuán efectivas serían. Además, no la veo difícilmente salvable con cualquier medida de ahorro alternativa.

El mercado de trabajo es más complicado de lo que puede parecer. La competitividad de las empresas también. Y el salario mínimo para redistribuir en la negociación entre empresa y trabajadores, un aspecto difícil de concretar. Por ello, creo que Unidos Podemos debiera ser más moderado y centrar menos los mensajes en lo que sus votantes quieren escuchar.

¿No das abasto con tus clases? Ficha a un bot para ayudarte

Hablábamos de los bots en un artículo anterior. Introducíamos el concepto, y señalaba a lo largo del artículo, que creo que van a dar mucho que hablar en muchos campos. Si abrís periódicos y medios especializados, seguramente os encontraréis con aplicaciones como: asistentes en procesos de compra online, atención al cliente, gestión de pagos y devoluciones, etc.

Sin embargo, la noticia de las últimas semana se ha producido en otro campo:

Un profesor usando un bot como ayudante (Fuente: https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2016/05/11/this-professor-stunned-his-students-when-he-revealed-the-secret-identity-of-his-teaching-assistant/)
Un profesor usando un bot como ayudante (Fuente: https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2016/05/11/this-professor-stunned-his-students-when-he-revealed-the-secret-identity-of-his-teaching-assistant/)

Ashok Goel, un profesor de ciencias de la computación de Georgia Tech, les contó a sus alumnos que había fichado a un profesor asistente (la figura del “Teching assistant“) llamado Jill Watson. Lo que no les dijo es que se trataba de un bot. Y, durante un semestre entero, esta pieza de software que había aprendido a aprender a responder “sobre la marcha” (los algoritmos de aprendizaje de los que hablábamos en el artículo anterior), se pasó respondiendo a las preguntas online de los estudiantes en el foro de la plataforma de aprendizaje de la universidad.

El bueno de Ashok Goel no les contó esta historia hasta después de la finalización de la asignatura. Los estudiantes, se quedaron perplejos. Habían dado un feedback realmente bueno al bot como profesor. De hecho, fue uno de los profesores del semestre mejor valorados. Y lo que no podían imaginar es que un software podía ofrecer un valor añadido tan alto como para ser indistinguible del comportamiento de un profesor en un foro online. ¿Se acuerdan del Test de Turing?

No se conocen muchos detalles técnicos del funcionamiento de este bot. Se sabe que ha sido desarrollado con la ayuda de algún ex-estudiante e IBM Watson. Se entiende que para dar respuestas y seguir aprendiendo a mejorar las respuestas que da, se apoyará en:

  • Los materiales didácticos del profesor.
  • Las notas del profesor tras la realización de las clases.
  • El conocimiento que tenga indexado en Internet (inmenso).
  • Otras respuestas que hubieran dado por respondida preguntas parecidas en Internet.
  • Respuestas en otros semestres de años anteriores de la misma asignatura para preguntas similares o idénticas.
  • etc.

Jill Watson fue entrenado para solo responder si tenía una confianza igual o superior al 97%. Es decir, generaba un conjunto finito de soluciones posibles ante una pregunta dada, y se quedaba con aquella de mayor peso, solo si tenía esa confianza. Esto garantizaba un nivel de calidad adecuado, que hemos visto que en los estudiantes no ha generado mayor problema.

En definitiva, estamos hablando de la automatización de una tarea que para los que nos dedicamos a la formación online, sabemos que tiene un valor incalculable: la tutoría online. Una labor, que no es responder, sino también acompañar, proponer temas, saber comunicarse con un código de comunicación apropiada para entornos online y sociales, etc. Una labor, donde los humanos, suelen tener problemas, porque es un elemento muy diferente a cómo se desempeña esta función en entornos presenciales.

El “engagement” con el estudiante se consigue normalmente con los encuentros presenciales. La motivación, con los múltiples instrumentos que empleamos los profesores en clase para mantener los ratios de atención. Estos dos elementos (engagement y motivación), siempre han sido un caballo de batalla en cursos online. Pero, los estudiantes que interactuaban y relacionaban con Jill el bot, se sintieron más motivados que nunca para preguntar.

El profesor Goel ya ha montado una empresa para tratar de escalar e industrializar esta idea de poder disponer de bots para una tarea tan humana hasta la fecha. A sabiendas que en un curso online de esa naturaleza se producen unas 10.000 preguntas, estamos hablando de una propuesta de valor sustancial para un profesor. Un ahorro importante de tiempo en una tarea cuya exigencia cognitiva es más baja que otras que desempeña el profesor, y que permite a un profesor centrarse en aquello que sí puede aportar verdaderamente valor (encontrar nuevas actividades, retos intelectuales para el estudiante, problemas, etc.)

A mí todo esto, más allá de la tónica general de entender lo que se está haciendo, creo que debe llevarnos a una situación de preguntarnos hasta dónde podemos llegar. Entiendo que en el debate de robots vs. humanos está más vivo que nunca. ¿El problema? Como he dicho en reiteradas ocasiones, que esta revolución digital está yendo a unos ritmos y velocidades sustantivamente mayores a los que estamos aprendiendo los humanos. Por ir a un extremo: ¿preferirá una universidad un profesor humano o un bot? Pues como ya ocurre en otras profesiones, todo dependerá del valor aportado, y también del coste. Me da la sensación que este debate que ya se tiene en otros sectores, llegará al nuestro también….

También hay varias voces que enfatizan que un robot nunca podrá llegar a disponer de las capacidades de un humano. Aluden a varias limitaciones que como pensadores tienen los robots, especialmente en aspectos como:

  1. Computers can calculate anything but understand nothing.
  2. Computers cannot truly create — only recombine what humans create.
  3. Computers are strictly rational. A human mind owes its richness largely to non-rational aspects.
  4. Computers have no insight. They are immune to “aha” moments.
  5. Computers cannot relate to human existence at levels we most cherish — love, beauty, truth.

Los bots, llegando a la educación. Ofreciendo resultados espectaculares. Momento de reflexionar también nosotros, los profesores universitarios. y centrarnos en aportar nuestro valor allí donde el humano todavía mantiene un monopolio: en la pregunta, en determinar qué es lo que hay que hacer. Hasta que un bot nos deje sin ese trabajo también…

¿Qué son los bots y qué posibilidades nos traen?

Supongo que algunos de ustedes recordarán la serie de “El Coche Fantástico” (The Knight Rider en otras latitudes y longitudes). En esta serie, un jovencísimo David Hasselhoff, se comunicaba y daba órdenes a través del uso de un smartwatch (fíjense qué cosas) a un coche (Kitt), que actuaba en consecuencia.

Michael Knight llamando a Kitt a través de un smartwatch (Fuente: http://www.tuexperto.com/wp-content/uploads/2014/12/tecnologias_ciencia-ficcion_2014_07.jpg)
Michael Knight llamando a Kitt a través de un smartwatch (Fuente: http://www.tuexperto.com/wp-content/uploads/2014/12/tecnologias_ciencia-ficcion_2014_07.jpg)

Me pasé toda mi infancia soñando con poder interactuar con las máquinas de esta manera. Esto quizás fue así porque los que nacimos en los 80, nos críamos en una época en la que la interacción con los dispositivos no era lo que es hoy en día. Desde entonces, siempre me ha interesado mucho la evolución de la interacción con los ordenadores y dispositivos en general.

Esto vuelve a estar de moda hoy en día gracias a los bots. Viene a ser la versión software de un robot. Ya sabéis, esos programas que simulan tener conversaciones con nosotros, que interpretan nuestros deseos, y ejecutan acciones en consecuencia. En definitiva, poder comprar algo en una tienda online, reservar un billete de avión o pedir que venga un coche autónomo como Kitt a recogerte a un sitio concreto simplemente dando una orden.

Fíjense en la enorme diferencia a cómo diseñamos hoy en día las aplicaciones para que fácilmente se pueda hacer esto mismo introduciendo datos con nuestros pulgadores o dedos. El salto me parece importantísimo. Y están de moda, porque dado que las aplicaciones de mensajería se están imponiendo a las redes sociales, aplicaciones como Facebook Messenger, Kik, WeChat, Telegram, etc., están como locas intentando facilitar aún más el envío de mensajes y la interpretación de las órdenes (cuando lo son). Microsoft también lo está, y entiendo es cosa de días/meses que se generalice su uso dentro de Skype.

Los jóvenes quieren interactuar con texto, por lo que esto abre un campo de desarrollo de estas aplicaciones importantísimo, de tal manera que muchos negocios se podrían apalancar sobre estas aplicaciones para construir sus propuestas de valor. Este último punto me parece especialmente significativo, dado que cada vez usamos menos aplicaciones, y nos cuesta más descargar aplicaciones. Por lo que construir nuestra propuesta de valor sobre plataformas de terceros (entiendo que el valor bursátil de Facebook tiene mucha explicación aquí) parece una buena idea. Perdemos la capacidad de gestión y de los datos, pero ganamos en desarrollo de negocio. Costes y beneficios, como siempre.

Piensen en muchas de las funcionalidades que ejecutamos dentro de las aplicaciones que empleamos en nuestro día a día que son susceptibles de ser entendidas por un bot y obrar en consecuencia:

  • Hacer un pedido.
  • Solicitar una información.
  • Llamar o escribir a un amigo.
  • Actualizar una información en tiempo real
  • etc,

Es decir, tareas donde queremos que el bot trabaje de manera autónoma. Sin mayor esfuerzo por nuestra parte. Quizás muchos piensen que esto no es nada nuevo. Es probable. El asunto es que disponemos hoy en día de unas capacidades de cómputo que han hecho evolucionar al software, dando lugar a grandes avances en el mundo del machine learning, tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y del deep learning (representaciones de los datos de tal manera que facilite el facilitar el aprendizaje automático, y por lo tanto, mejore la autonomía de los algoritmos y el aprendizaje de la voz, las órdenes, la interacción, etc.). Esto, ha provocado que los bots, nos parezcan más inteligentes que nunca. Especialmente, para tres situaciones, que creo es donde más desarrollo veremos:

  • Los bots trabajando de manera autónoma para ayudarnos de manera activa (estamos trabajando en un Google Doc de manera colaborativa, y tras detectar que no llegamos a un punto de entendimiento, nos sugiere a través de Google Calendar que nos reúnamos vía Google Hangouts para resolverlo).
  • Disponer de un asistente personal para darle órdenes (pedidos, informaciones, etc., lo que veíamos antes)
  • Interacciones más sofisticadas como conversaciones naturales en las que finalmente llega a entender y mejorar nuestra situación (por ejemplo, cuando estamos comprando, y nos sugiere productos o servicios alineados con nuestros intereses)

De esta manera, llegamos a un escenario en el que los bots de manera pasiva y activa trabajan para nosotros, ¿seguiremos buscando nosotros? Esto seguro que Google está pensándolo con tranquilidad. ¿Pudiera llegar Google a perder el monopolio de su valor añadido -la búsqueda y localización rápida de “TODA” la información?

Con todas estas posibilidades, como decíamos antes, hay varias aplicaciones de mensajería que han reaccionado rápido, y entiendo que bien. Kik, una aplicación de chat muy popular entre los jóvenes (no todavía en España, pero sí en EEUU), abrió hace no mucho una tienda de bots. A mí esto me recuerda a la época de los tamagotchis, el poder comprarte un bot con el que poder hablar, trabajar, interactuar, etc. Fascinante. Ahí están por ejemplo los bots de H&M y Sephora para comprar ropa, o la de The Weather Channel para consultar el tiempo. Lo interesante de todo esto es que llegaremos a un punto pronto en el cual será fácil crear nuestro propio bot. Kik, por ejemplo, ya lo permite usando sus herramientas de desarrollo.

Fuente: https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2016/04/sephora.png?w=680&h=382
Aplicación de Sephora (Fuente: https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2016/04/sephora.png?w=680&h=382)

No podemos terminar este artículo introductorio al mundo de los bots sin hablar de los modelos de negocio (pensemos en cómo Kik, por ejemplo, pudiera llegar a monetizar sus bots no solo a través de la venta de ellos, sino también con comisiones sobre ventas realizadas con el uso de su software o con modelos de suscripción o publicidad) y el campo de la responsabilidad legal y ética. Este último campo, como sabéis, a mí siempre me interesa y preocupa. El accountability de los algoritmos es algo de lo que ya he hablado. El funcionamiento autónomo de un software creado con unas intenciones, siempre he creído que debe tener cierto “control”. Ahí es donde la ética debe entrar.

Los bots, como ven, ya están aquí. En nuestras manos está  hacer un uso ético de esta potente tecnología.