Estamos enseñando a la Inteligencia Artificial a hacer nuestro trabajo

Por Scott Rosenberg

Audrey Watters | Flickr

Estamos en la era del aprendizaje automático y la economía se encuentra en un momento crítico. Las Inteligencias Artificiales (IA’s), cada vez más presentes en las empresas, apenas comienzan a asumir puestos y roles de trabajo que antes solían exigir a un ser humano en los controles. Sin embargo, en la mayoría de los casos, todavía no están listas para asumir el control por completo, aún necesitan de las personas, en algunos casos para generar los datos que los programan, en otros para efectuar juicios que están más allá de las capacidades de una máquina.

¡Bienvenido al mundo del trabajo híbrido entre los humanos y las máquinas! Un par de artículos recientes nos ofrecieron una imagen de este ambiente de trabajo emergente, sus encuentros incómodos, el miedo al desempleo y el potencial de eficiencia y explotación.

En Wired, Davey Alba habló con un grupo de personas que filtran los videos de YouTube cuyo contenido podría ofender a los anunciantes. Google (dueño de YouTube) tiene el objetivo a largo plazo de entregar esa tarea a una Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, el juicio que esta tarea requiere es complejo, nebuloso y subjetivo. Los anunciantes, mortificados, no van a esperar hasta que la tecnología madure, así que empleados de medio tiempo y mal pagados, contratados a través de la agencia ZeroChaos, hacen el trabajo. Su clasificación de videos tiene dos propósitos: proteger los ingresos actuales de YouTube y crear una base de datos enorme que ayude a la IA a aprender lo que los humanos (en especial los anunciantes) encuentran censurable.

Un trabajo es un trabajo y muchas personas dedicadas a esto están contentas de tenerlo. Sin embargo, es un empleo de alta presión, mecánico y sistemático. Además, trabajar para Google a veces se siente como trabajar para una IA: la empresa rara vez se comunica directamente con los empleados, los despide sin explicación y no les ofrece beneficios, seguro, ni garantía de estabilidad laboral.

El problema de tratar de este modo a los entrenadores de IA no es sólo de ética, también podría afectar el resultado del proyecto completo. Como dice Alba: “Si resulta que estás entrenando a tu IA bajo la perspectiva de empleados temporales ansiosos, ellos podrían transmitir sus propios prejuicios en el sistema [de la IA]”.

Retratos de los tutores de IA en todos los ámbitos de la vida

Las herramientas de aprendizaje automático están extendiendo su alcance mucho más allá de las gigantescas plataformas tecnológicas que las impulsaron. En el New York Times, Daisuke Wakabayashi ofrece un compendio de casos de estudio sobre la propagación de las técnicas de IA en otras industrias.

En Lola, una aplicación de reservaciones, los agentes de viajes han dirigido la educación de una IA llamada “Harrison” que se está convirtiendo en experta en recomendar hoteles. (Los agentes humanos siguen siendo mejores para ofrecer consejos de viaje y en ayudar con las actualizaciones de hoteles).

Legal Robot está desarrollando otra IA que puede analizar contratos complejos y otros documentos legales, además de identificar pasajes problemáticos y sugerir mejoras. Su CEO destaca que los acuerdos legales — con su repetición, formalidad y naturaleza estructurada — constituyen un buen alimento para el aprendizaje automático.

En Magoosh, una empresa dedicada a la elaboración de pruebas en línea, los representantes de servicio a clientes aceleran sus respuestas a los estudiantes, aprovechando que tienen a su disposición una IA cada vez más hábil para responder por correo electrónico. Sin embargo, saben que no se van a desentender de esta tarea a corto plazo, hay muchísimas preguntas que aún requieren la intuición humana. Además, la gente sigue siendo mejor que las IA’s en saber cuándo se deben quebrantar las reglas.

En todos estos casos, la relación entre los humanos y las IA’s no es de coexistencia, ni de guerra. Se trata más bien de un proceso continuo de reacción, ajustes y cambio evolutivo. Los avances tecnológicos son prodigiosos, aunque todavía no pueden realizar la mayoría de las tareas que esperamos que, finalmente, dominen. Mientras, continuaremos preguntándonos dónde encajaremos las personas cuando las máquinas hayan alcanzado nuestra capacidad imaginativa.

Deja que un centenar de negocios de hardware florezcan

Mientras la IA transforma la información del trabajo y nos deja preguntándonos hacia dónde se dirigirá el futuro del empleo, la respuesta podría encontrarse en un lugar inesperado: la fabricación de hardware. Las docenas de startups agazapadas en una instalación de construcción naval, en Brooklyn, son indicativo de que vivimos el auge de la fabricación de bienes físicos sobrecargados por nuevas técnicas impulsadas digitalmente, como la impresión 3D y el corte con láser (Steve Lohr en The New York Times).

Parece que estas empresas están liderando un modesto renacimiento de la manufactura urbana en los Estados Unidos. Los datos son escasos, sin embargo, ya que las empresas que entran a los mercados de dispositivos médicos, bienes de consumo y electrónicos, se rastrean por separado en cada una de sus industrias. Naturalmente, este tipo de negocios de bienes físicos dependerá de su propia especie de IA para acelerar la productividad, detectar patrones y resolver problemas. Toda esa eficiencia significa que tales compañías no contratarán a un ejército de trabajadores como lo hicieron sus predecesores en la era industrial. Sin embargo, el florecimiento de la manufactura urbana aún ofrece esperanzas: no todo lo que es sólido se derretirá hasta ser éter.

Está firmando libros en el lobby

¿Te perdiste al Papa en TED este año? Para una estimulante tarde de viernes, prueba esta TED talk de Jesús de Nazaret (de The Late Show con Stephen Colbert). Es difícil adivinar cómo los moderadores — humanos o de IA — lo calificarán.

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