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En el futuro todo será más barato (pero, ¿tendremos empleo?)

En el futuro todo será más barato (pero, ¿tendremos empleo?)
Por Eduardo Remolins • Publicación #2 • Visualizar online
La tecnología hace todo mejor y más barato, pero Skynet hará todo el trabajo.

Esta es la situación más contradictoria que me pueda imaginar…
Vivimos en un mundo en el que los avances en la tecnología hacen que cada vez sea más barato producir ciertos bienes. 
Sin embargo, esos avances que deberían ser motivo no sé si de euforia, pero al menos de optimismo, causan en algunos el efecto opuesto. 
Por ejemplo, en los que creen que las máquinas nos reemplazarán y nos quedaremos sin trabajo. 
Y si no tenemos trabajo, ¿con qué vamos a comprar esos bienes tan baratos?
Este futuro distópico donde la mayoría no tiene empleo y un grupo pequeñísimo de la humanidad se hace con el control de toda la riqueza, no sólo es el argumento típico de las películas de ciencia ficción, sino la visión que muchos líderes empresariales y tecnológicos le están inoculando al público general. 
Y tiene dos efectos. 
Primero: arruinó mi gusto por las pelis de ciencia ficción (los futuros distópicos ya han logrado aburrirme). 
Segundo: está sembrando el pánico en millones de personas. 
Pero, distópico o no, ¿es cierto? Al final, eso es lo importante. 
Bueno, en esto no todos están de acuerdo. De cualquier manera, esta es la historia. 
Tecnologías exponenciales
Hay una serie de tecnologías que están cambiando la economía global y avanzan a una velocidad sorprendente. 
La más conocida es, por supuesto, la informática. 
La conocida Ley de Moore dice que cada 18 meses la capacidad de cómputo se duplica, con lo que la eficiencia y productividad de cualquier proceso digital tiende a acelerarse al mismo ritmo. 
Como prácticamente no hay industria o producto que no incluya algún tipo de input digital, esta ganancia de eficiencia se derrama hacia toda la economía. 
Pero han aparecido además toda una familia de tecnologías que también están siguiendo un patrón similar, con aumentos de productividad y reducciones de costos dramáticas. 
La Ley de Wright
Una de las primeras cosas que se aprenden en relación a la innovación tecnológica es que existe algo que se llama “curva de aprendizaje”. 
En pocas palabras: mientras más hacemos algo, mejores y más eficientes nos volvemos. Simple. 
Theodore Wright no fue sólo uno de los inventores del avión sino que inventó también su propia ley, la Ley de Wright, pariente cercana de la de Moore. 
Esa ley establece que en un proceso productivo, cada vez que duplicamos el número de unidades producidas, el costo de producirlas se reduce en un porcentaje fijo. 
Es decir, supongamos que pasamos de producir 5 a 10 unidades de cierto producto y que el costo de producción se reduce un 10%, cuando pasemos de 10 a 20 unidades el costo se reducirá otra vez un 10%. 
Y así sucesivamente. 
Recorriendo la curva de aprendizaje
Recorriendo la curva de aprendizaje
Este fenómeno se da especialmente en aquellas industrias o tecnologías que no alcanzaron su madurez. 
Por ejemplo, en la tecnología para producir baterías ese porcentaje es el 28% de reducción de costos. 
En la producción de robots industriales, 25%
En la secuenciación de ADN el porcentaje varía entre el 28% y el 40%. 
Así lo explica Cathie Wood, la inversora global estrella de 2020 que dirige el fondo ARK, especializado en empresas con innovaciones disruptivas. 
Cathie Woods - Invertir en Innovación Disruptiva - Singularity University
Cathie Woods - Invertir en Innovación Disruptiva - Singularity University
Una de las cosas que destaca es lo que se denomina destrucción creativa (un concepto enunciado por Joseph Schumpeter), es decir que el crecimiento explosivo de ciertas industrias innovadoras tiene siempre como correlato la crisis y desaparición de numerosas industrias “viejas”, junto con los empleos en ellas. 
Los casos clásicos con los que se suele ejemplificar esto suelen ser la desaparición de los coches de caballos ante la aparición del automóvil o de los fabricantes de velas ante la aparición de la bombilla eléctrica. 
Para verlo a nivel más general y moderno, la capitalización de mercado de las empresas que tienen tecnologías verdaderamente innovadoras (disruptivas), fue en 2019 7 billones de dólares (un 10% de la capitalización de mercado total en ese momento) y en 2020 se duplicó para llegar a los 14 billones. 
Wood y su equipo esperan que esa cifra se eleve hasta los 75 billones en 10 años. Pero lo más importante es que ese crecimiento creen que será mayor que el aumento de la capitalización global de todas las empresas. 
En palabras más simples: las empresas innovadoras crecerán a expensas de las no innovadoras. Destrucción creativa. 
Economistas vs. tecnólogos
En general, los economistas como Wood suelen ser optimistas en cuanto a los resultados del cambio tecnológico. 
Siempre los sectores innovadores compensan la caída de los viejos creando empleos en el proceso y se da inicio a una era de prosperidad nueva, luego de pasar una transición más o menos turbulenta. 
Aquí es donde no todos están de acuerdo. 
Jeff Booth es un exitoso emprendedor y autor que el año pasado escribió un libro provocador y estimulante llamado The Price of Tomorrow, en el que expone su tesis (similar a la de Wood y tantos otros), del efecto deflacionario de la tecnología.
Sin embargo, Jeff no es muy optimista en un aspecto: cree que esta vez los empleos nuevos no van a aparecer. 
"Los nuevos empleos no van a aparecer" (1:59)
"Los nuevos empleos no van a aparecer" (1:59)
Hay dos cosas interesantes aquí.
Por un lado, este tipo de argumentos ad-hoc en contra de la teoría económica (“esta vez es distinto”), suelen estar asociados a visiones pesimistas del futuro, especialmente en cuanto al cambio tecnológico se refiere. 
Por el otro, la posición de Booth coincide en parte con la de un “peso pesado tecnológico” como Elon Musk, cuya visión de la futura evolución de la Inteligencia Artificial tampoco es muy optimista, y va incluso más allá de las pérdidas de empleos. 
Justamente la maduración vertiginosa de la IA es el interesante  argumento que utiliza Booth para llegar a la conclusión de que “los empleos no van a aparecer”. 
La idea se divide en tres partes: 
  1. En 5 a 20 años la IA será más inteligente que cualquier humano en casi cualquier área
  2. “Los empleos humanos son una función de nuestra inteligencia” (es decir los tenemos porque contamos con cierto grado de inteligencia y a más inteligencia mejor empleo tenemos) 
  3. Por lo tanto, vamos a ser reemplazados por la IA en nuestros empleos (ya que nos superará en inteligencia)
El argumento es sólido desde el punto de vista lógico y por lo tanto sólo puede ser atacado en base a sus premisas. 
Si las premisas son válidas, también lo es la conclusión. 
Por lo tanto, si vamos a tener alguna esperanza de tener empleos en el futuro es porque: 
  1. La IA no va a ser más inteligente que los humanos, al menos no en todos los campos, o
  2. Los empleos que tendremos los humanos no serán necesariamente una función de nuestra inteligencia (o al menos de la inteligencia entendida en términos lógico-racionales)
Obviamente lo que está en la base de ambas ideas es qué es lo que llamamos inteligencia y, en última instancia, qué es lo que la AI puede reemplazar y que no. 
Lo primero que llama la atención es que quienes mayor alarma muestran por las consecuencias económicas de la tecnología son… ¡ingenieros y empresarios responsables de llevar al mercado esas tecnologías!
Es la opinión probablemente más popular en Silicon Valley y muestra que personas por lo demás “tecno optimistas” ven todo negro en términos sociales. 
Nada desaparece, todo se transforma
Algo bastante diferente sucede si uno consulta a economistas. 
Por ejemplo, Martin Fleming es Economista Jefe de IBM y publicó en conjunto con investigadores del MIT, un informe que contradice todos los miedos y alarmas relacionados con la AI. 
Según Fleming “son tonterías” (nonsense), no respaldadas por los datos. 
AI May Not Kill Your Job—Just Change It | WIRED
Para la mayoría de nosotros la AI significará, no la entrada de un robot en nuestro puesto de trabajo, sino la asistencia de algoritmos que harán por nosotros toda tarea automatizable. 
Por ejemplo, una persona que trabaja en ventas empleará mucho menos tiempo en decidir cuál es el precio adecuado para un producto, porque utilizará un algoritmo para encontrar el precio que maximiza la utilidad, pero pasará más tiempo desarrollando una relación con los clientes o creando material de marketing atractivo. 
Nuestros trabajos no desaparecerán, pero sí van a cambiar. 
Igual que lo hicieron en el pasado. 
Precisamente, así como se repite la situación históricamente creada por el cambio tecnológico, vuelven también los argumentos que prometen que creará un desempleo permanente. 
¿Y qué deberíamos hacer entonces?
La conclusión de Booth es que es mejor dejar que la tecnología cumpla su rol deflacionario de manera que beneficie también a aquellos que han perdido sus empleos y haga que la transferencia de ingresos de aquellos con empleos hacia aquellos sin, no tenga que ser tan grande. 
Si se sigue esa lógica, la conclusión es inevitable: no es posible un mundo socialmente estable si no es a partir de impuestos a los “ganadores” para compensar a los “perdedores” del cambio tecnológico. 
Con deflación la transferencia necesaria será menor, de acuerdo, pero ¿con qué comprarán los desempleados esos bienes más baratos si no tienen ningún ingreso?
Esta es también la reencarnación actual de una idea que ha sido recurrente a lo largo de la historia de la humanidad y, por lo tanto, de la historia del desarrollo tecnológico y se justifica en que “esta vez es diferente”. 
Y sin dudas que la situación actual tiene componentes diferentes. 
Esta vez es diferente
Para comenzar, se podría decir que el cambio tecnológico que acompañó las primeras dos revoluciones industriales se basó en innovaciones que reemplazaban la fuerza y el movimiento humanos (por ejemplo, la máquina a vapor y luego el motor de combustión interna).
Posteriormente las innovaciones que acompañaron el desarrollo de la informática y la digitalización tendieron a reemplazar nuestra capacidad de cálculo y manipulación de datos. 
La revolución de la IA, por el contrario, reemplazaría nuestra capacidad de aprendizaje y adaptación. 
Pero, ¿lo hará en todas las condiciones? 
Y, más importante, ¿agotan esas funciones la capacidad del cerebro humano? Lo cual equivale a preguntarse si efectivamente somos 100% reemplazables. 
Nonsense, diría Fleming. 
Sin embargo, ese pensamiento es el que se está volviendo popular. Que nos van a reemplazar a todos. ¡A los botes!
Cabe aclarar que Booth hace su planteo y sus sugerencias desde un punto de vista capitalista, al menos en el sentido de que prefiere mercados libres, moneda sana (sus opiniones sobre Bitcoin dan para otro artículo entero), pero con compensaciones vía impuestos/subsidios. 
#59 | Technology, BTC, and Meaning of Being Human, with Jeff Booth
#59 | Technology, BTC, and Meaning of Being Human, with Jeff Booth
Es otra idea con mucho pasado: “el capitalismo es un sistema eficiente para la creación de riqueza pero socialmente inestable, por eso es necesario compensarlo con transferencias de riqueza desde el Estado”. 
La bicicleta de la mente...
Steve Jobs decía haberse sentido inspirado en su juventud por un estudio sobre la eficiencia energética de distintas especies animales. 
El artículo que había leído hacía un ranking de los animales que menos energía utilizaban (o sea, más eficientes eran), para moverse. 
El ganador del ranking era el Cóndor, que planeando puede cubrir enormes distancias casi sin gastar energía. 
El humano estaba muy por debajo de ese nivel. Sin embargo, un humano en bicicleta sí que era eficiente, incluso mucho más que el cóndor. 
Jobs usaba esta historia para alegar que las computadoras eran “las bicicletas de la mente”, es decir creaciones destinadas a hacer más eficientes nuestras capacidades naturales, en este caso nuestra inteligencia. 
Una ayuda, no un reemplazo. Un instrumento para ampliar nuestras habilidades. 
... ¿y la moto?
Ya existen muchas plataformas que han permitido el lanzamiento de negocios de microemprendedores o solopreneurs (emprendedores sin empleados), incluyendo a varios de los “cinco grandes”.
Todas esas grandes empresas (y muchas otras más pequeñas), utilizan en diversos grados IA. 
Algoritmos que aprenden por sí mismos qué producto les conviene ofrecernos, qué noticias pueden interesarnos o que resuelven nuestras dudas sin involucrar a otras personas. 
En este caso, la IA es una ayuda para que millones de personas ganen dinero, que obviamente no siempre proviene de un empleo. 
En palabras de Naval Ravikant cada emprendedor tiene hoy a su disposición “un ejército de robots”, bajo la forma de software y servicios, muchas veces gratuitos, a los que se puede acceder para montar un negocio. 
Y no estamos hablando de grandes emprendedores que quieren cambiar el mundo, sino de personas que trabajan muchas veces sin un solo empleado… gracias a la tecnología. 
Naval
An army of robots is freely available - it's just packed in data centers for heat and space efficiency. Use it.
Por eso quizás no debamos pensar tanto de dónde saldrán los empleos, sino cuestionarnos con criterio más amplio, cuáles serán las formas de ganar dinero para las personas y cómo la tecnología está ayudando a millones a hacerlo de maneras que antes eran impensables. 
La tecnología siempre ha sido una herramienta y ha producido enormes aumentos de productividad y crecimiento económico (a mediano plazo) y también un profundo miedo por sus efectos negativos (a corto plazo). 
¿Será esta vez realmente cierto que debemos temerle? 
¿O por el contrario tendrá los efectos positivos que hemos visto en toda la historia humana, sólo que mayores aún?
Para decirlo en otras palabras: si las computadoras son la bicicleta de la mente humana, ¿podrá ser la IA su moto?
¡Qué difícil es hacer predicciones!
Un artículo reciente en Fast Company recordaba que en 1965 Herbert Simon predijo que “las máquinas serán capaces, en 20 años, de hacer cualquier trabajo que pueda hacer una persona”. 
Y en 1970 Marvin Minsky predijo que “en tres a ocho años tendremos una máquina con la inteligencia general de un humano promedio”. 
Ambos recibieron el Premio Turing por sus aportes en inteligencia artificial.
“Predecir es muy difícil. Especialmente cuando es acerca del futuro”. Proverbio danés.
Sería injusto (y demasiado sarcástico) decir que en la saga de Terminator, Skynet (la inteligencia artificial que se apodera del mundo), entraba en línea el 4 de Agosto y se volvía consciente el 29 de Agosto de 1997, pero esa es otra fecha que ha fallado.
Why our fears of job-killing robots are overblown
Ahora (2021) la predicción es que en 5 a 20 años la AI será más inteligente que cualquier humano en todo. Esta vez sí. 
Bueno, quizás, pero el track record en materia de predicciones nos obliga a ser cautos. 
Igual que en el caso del agotamiento de las reservas de petróleo y los alimentos, que se vienen prediciendo sin cesar desde hace más de medio siglo. 
¡Ah! y la desaparición del capitalismo, claro. Algo que ya es inminente. 
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Eduardo Remolins

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