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¿Está la tecnología a punto de diezmar el trabajo de cuello blanco?
Getty
Kai-Fu Lee, uno de los tecnólogos e inversores más conocidos de China, cree que la inteligencia artificial está a punto de suplantar a muchos millones de trabajadores de oficina del país.
Este reemplazo está ocurriendo ahora, y está ocurriendo en una aniquilación verdadera y completa, dijo Lee en una conferencia en el MIT la semana pasada. En mi opinión, la fuerza laboral de cuello blanco es desafiada primero, el trabajo de cuello azul después.
Lee señaló varias de las inversiones realizadas por su empresa, Sinovation Ventures , como signos claros de cómo la IA ya está transformando el trabajo rutinario de la oficina. Por ejemplo, Lee ha respaldado a Smart Finance Group, una empresa que utiliza el aprendizaje automático para determinar la elegibilidad de una persona para un préstamo de día de pago. Sinovation también ha invertido en empresas que automatizan el servicio al cliente, la capacitación y otros servicios de oficina de rutina.
Hay muchas razones para prestar atención a la advertencia de Lee. Antes de convertirse en inversor, creó el laboratorio de investigación de Microsoft en China y se convirtió en el presidente fundador de Google China en 2009. En la década de 1980, Lee también realizó un trabajo técnico innovador en la Universidad Carnegie Mellon sobre el reconocimiento de voz mediante el aprendizaje automático.
Como capitalista de riesgo, tal vez tenga un fuerte incentivo para enfatizar el probable impacto de la inteligencia artificial. Pero su perspectiva sobre China también es importante, dada la enorme inversión que su gobierno está haciendo en IA y el potencial de interrupción de las industrias jóvenes (ver China's AI Awakening).
Lee identificó cuatro ondas distintas pero no secuenciales de IA. La primera ola está siendo impulsada por la disponibilidad de grandes cantidades de datos etiquetados. Esto le ha dado a las grandes empresas de Internet, tanto en China como en los EE. UU., una ventaja para construir sus negocios y consolidar la experiencia en IA.
La segunda ola, que es más relevante para el tipo de interrupción en el lugar de trabajo que Lee ve venir, se basa en la disponibilidad de datos de la empresa, especialmente en industrias como la legal y la contabilidad. Los bufetes de abogados podrían necesitar menos asistentes legales, por ejemplo, si las máquinas pueden buscar de manera rápida y eficiente a través de miles de documentos en la investigación de un caso.
Una tercera ola depende de que las empresas generen datos a través de nuevos productos o aplicaciones, o pagando para que se creen. Y la cuarta ola, aún lejana, traería servicios totalmente automatizados, como automóviles autónomos y ayudantes robóticos.
La IA aplicada a diferentes dominios, y convertida en productos, generará un valor fenomenal, dijo Lee. Como capitalista de riesgo o una gran empresa que espera aprovechar estas tecnologías, esta es la era abierta de la IA.
En la conferencia en la que habló Lee, llamada AI y Future of Work, hubo una sensación de que el mundo de la tecnología necesita prepararse para lo peor. Cuando comenzó el evento, por ejemplo, el presidente del MIT, Rafael Reif, dijo que los desarrollos recientes en tecnología tenían el potencial de afectar profundamente a la sociedad.
Sin embargo, la conferencia también destacó hasta qué punto muchos tecnólogos expertos y economistas no están de acuerdo sobre el posible impacto de la IA y la automatización. Esto es parte de un debate mucho más amplio que ha estado ocurriendo en los círculos de política económica durante varios años (ver Cómo la tecnología está destruyendo empleos y ¿Quién será el propietario de los robots?).
Varios oradores en el evento sintieron que la IA generará nuevos negocios e industrias, creando más empleos de los que destruye. Sin embargo, Lee claramente no comparte esa alegría.
Muchos optimistas dicen que en las revoluciones tecnológicas, los trabajos se irán, los trabajos vendrán, dijo. Si bien hay lugares donde se crearán puestos de trabajo, yo diría que esa es la excepción.