¿Estás desarrollando habilidades que nunca serán automatizadas?

El futuro del trabajo parece incierto para muchas personas.



Un estudio reciente de Forrester estimó que el 10% de los trabajos de EE. UU. se automatizarían este año, y otro de McKinsey estima que cerca de la mitad de todos los trabajos de EE. UU. podrían automatizarse en la próxima década.

Los trabajos que probablemente se automatizarán son repetitivos y rutinarios. Van desde

leer radiografías (los radiólogos humanos pronto tendrán funciones mucho más limitadas), para la conducción de camiones, hasta el almacenamiento de un almacén. Si bien se ha escrito mucho sobre los tipos de trabajos que probablemente serán eliminados, otra perspectiva que no ha sido examinado con tanto detalle es preguntar no qué puestos de trabajo se eliminarán, sino qué aspectos de los trabajos sobrevivientes serán reemplazados por máquinas.


Por ejemplo, considere el trabajo de ser médico: está claro que diagnosticar enfermedades pronto (si no ya) se lograrán mejor con máquinas que humanos. El aprendizaje automático es espectacularmente efectivo cuando hay conjuntos de datos disponibles para entrenamiento y pruebas, que es el caso de una amplia gama de enfermedades y dolencias. Sin embargo, ¿qué pasa con sentarse con una familia para discutir las opciones de tratamiento? Esto esta lejos es menos probable que se automatice en un futuro previsible.


Ahora considere otra profesión: barman. En San Francisco, Cafe X ha reemplazado a todos los barman con brazos robóticos industriales, que entretienen a los clientes con sus payasadas mientras hacen bebidas calientes. Sin embargo, incluso Cafe X emplea a un humano, que muestra a los clientes cómo utilizar la tecnología para pedir sus bebidas y soluciona problemas que surgen con el robot barman.


Contraste ser un barman con ser un camarero. La gente suele iniciar una conversación con el camarero. Este trabajo claramente se trata de algo más que mezclar bebidas. Como el médico, podemos analizar fácilmente este trabajo en dos componentes: el repetitivo y de rutina (en realidad, mezclar y servir las bebidas) y el más interactivo e impredecible que implica escuchar y hablar con clientes.

Después de reflexionar sobre las características de numerosos trabajos y profesiones, estos dos tipos de trabajo no rutinarios me parecen particularmente comunes y difíciles de automatizar. Expliquemos por qué:


Emoción


La emoción juega un papel importante en la comunicación humano (piensa en ese médico sentado con la familia, o ese bartender interactuando con clientes). Está críticamente involucrado en prácticamente todas las formas de comunicación no verbal y en la empatía. Pero mas que que también juega un papel en ayudarnos a priorizar lo que hacemos, por ejemplo ayudándonos a decidir qué debe ser atendido en este momento en lugar de más adelante en la noche. La emoción no solo es compleja y matizada, sino que también interactúa con muchos nuestros procesos de decisión. El funcionamiento de la emoción ha demostrado ser un desafío para entender científicamente (aunque ha habido avances), y es difícil de entender construir en un sistema automatizado.


Contexto


Los humanos pueden fácilmente tener en cuenta el contexto al hacer decisiones o tener interacciones con otros. El contexto es particularmente interesante porque tiene un final abierto; por ejemplo, cada vez que hay una noticia, cambia el contexto (grande o pequeño) en el que operamos. Además, los cambios de contexto (por ejemplo, la elección de un presidente inconformista) puede cambiar no solo cómo interactúan los factores entre sí, pero pueden introducir nuevos factores y reconfigurar la organización de factores de manera fundamental. Este es un problema para el aprendizaje automático, que opera sobre conjuntos de datos que, por definición, fueron creados previamente, en un contexto. Por lo tanto, teniendo en cuenta el contexto (como puede hacer un barman agradable sin esfuerzo) es un desafío para la automatización.


Nuestra capacidad para gestionar y utilizar las emociones y tener en cuenta los efectos del contexto son ingredientes clave del pensamiento crítico, la resolución creativa de problemas, la eficacia comunicación, aprendizaje adaptativo y buen juicio. Ha resultado muy difícil programar máquinas para emular tales conocimientos y habilidades humanas, y no está claro cuándo (o si) los esfuerzos incipientes de hoy para lograrlo darán sus frutos.


El 93% de los empleadores informó que "la capacidad demostrada de un candidato para pensar críticamente, comunicarse claramente, y resolver problemas complejos es más importante que su licenciatura o máster."

De hecho, estas son las mismas habilidades que los empleadores de todas las industrias

informan en la búsqueda de candidatos para el trabajo. Por ejemplo, en una encuesta, el 93% de los empleadores informó que "la capacidad demostrada de un candidato para pensar críticamente, comunicarse claramente, y resolver problemas complejos es más importante que su licenciatura mayor." Además, los empleadores buscan candidatos que tengan otros tipos de habilidades, como ser capaz de aprender de forma adaptativa, tomar buenas decisiones y trabajar bien con los demás. Estas codiciadas habilidades, por supuesto, encajan perfectamente con las clases de cosas que la gente puede hacer bien, pero que son y seguirán siendo difíciles de automatizar.


Todo esto sugiere que nuestros sistemas educativos no deberían concentrarse simplemente en cómo las personas interactúan con la tecnología (por ejemplo, enseñando a los estudiantes a codificar), pero también cómo pueden hacer las cosas que la tecnología no hará pronto. Esta es una nueva enfoque para caracterizar la naturaleza subyacente de las "habilidades blandas" o soft skills, que son probablemente desconocidas: estas son las habilidades más difíciles de entender y sistematizar, y las habilidades que dan, y seguirán dando, a los humanos una ventaja sobre robots.

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