La robótica sigue desarrollándose de a pocos, pero certeramente y un ecosistema que parecía asomarse sólo en las películas de ciencia ficción empieza a cobrar forma en la realidad, con especial énfasis en EEUU. Tal es así que hoy en día sus mercados ya incorporan la venta de robots que se erigen y transportan en la tierra con 4 extremidades y con 2 en algunos casos, tratando de emular algunas de las actividades humanas.

Con estas nuevas características los especialistas del sector empiezan a proyectar ocupaciones que podrían desarrollar estos robots en un futuro no muy lejano, las cuales comprenden desde la distribución de mercancías, la automatización de tareas en fábricas hasta el comportamiento autónomo bajo determinados contextos.

Toda esta realidad la describe a detalle un reciente artículo publicado por The Economist que compartimos líneas abajo.

Estos prometedores avances en la robótica consolidarán un proceso que ya veníamos advirtiendo en nuestras anteriores publicaciones en torno a la 4ta Revolución Industrial: un creciente re-alocamiento de empleos desde los sectores primarios y secundarios hacia los terciarios, principalmente servicios de mayor complejidad (ver Lampadia: Automatización demandará nuevos empleos y habilidades).

No debemos ceder a los análisis simplistas de los fatalistas quienes enuncian que los robots provocarán eventualmente una crisis del desempleo de grandes magnitudes. Por el contrario, si bien producirá un desplazamiento de la mano de obra, que será bastante progresivo y no en “saltos” como usualmente se advierte, también suscitará la creación de empleos que demanden desarrollar nuevas habilidades, más innovadoras que a la larga apuntalarán el crecimiento económico. Ello solo puede darnos mejores visos de que el mundo científico todavía tiene mucho por explorar para generar más desarrollo puesto que aún no se han explorado todas las tecnologías disponibles plenamente. Lampadia

Robótica
Los robots que caminan están llegando al mercado

Podrán ir donde la gente pueda, pero los bots existentes no pueden

The Economist
25 de agosto, 2020
Traducida y comentada por Lampadia

Pueden parecer cursi, pero un par de robots que aparecieron recientemente en la Planta de Transmisión Van Dyke de Ford Motor Company, en Detroit, son máquinas de trabajo prácticas. De hecho, pueden apuntar al futuro de la automatización. Poner robots en fábricas no es una idea nueva; unos 2.4 millones de ellos ya están funcionando en plantas de todo el mundo. Pero la mayoría de ellos son poco más que brazos gigantes, atornillados firmemente al suelo, que sueldan y pintan cosas. Aquellos pocos que tienen la movilidad para administrar tareas como entregar componentes lo hacen deslizándose sobre ruedas. Los nuevos dispositivos de Van Dyke son tipos de bestias bastante diferentes. Pueden caminar.

Este par de cuadrúpedos de color amarillo brillante se parecen un poco a perros, lo que llevó a uno a ser apodado Fluffy y al otro Spot (este último apodo es también el nombre oficial que le da a este modelo de robot la firma que los fabrica, Boston Dynamics, una subsidiaria de SoftBank). Sin embargo, la pareja no está allí para divertir a los trabajadores humanos de la fábrica, sino para realizar una tarea importante que Ford espera que le ahorre una tonelada de dinero. Con escáneres láser montados en la espalda, Fluffy y Spot pueden corretear por la planta de 200,000 metros cuadrados recolectando datos. Estos datos se utilizarán para construir un modelo informático detallado de toda la operación de fabricación. Este tipo de modelo se llama gemelo digital y los ingenieros de Ford lo usarán para averiguar cómo reorganizar la línea de producción para producir una nueva caja de cambios.

Con el paso de los años, los planes de fábrica se vuelven obsoletos a medida que se mueven las cosas y se introducen nuevos equipos. Examinar la planta de transmisión a mano llevaría semanas y costaría unos US$ 300,000. Ford reconoce que Fluffy y Spot, que pueden subir escaleras y arrastrarse a áreas difíciles de alcanzar, reducirán el tiempo requerido a la mitad y completarán el trabajo por “una fracción del costo”. Aunque Ford alquila los robots, Boston Dynamics los ha puesto a la venta por 75,000 dólares cada uno. A ese precio, pronto se pagarían por sí mismos realizando tareas como la que se estaba realizando en Van Dyke.

La gama Spot es la primera de los robots andadores de Boston Dynamics que se comercializa. Están empezando a aparecer más máquinas de este tipo de otras empresas y grupos de investigación. Algunos también son cuadrúpedos. Otros son bípedos. El tipo de dos piernas puede ser más ágil y, si está equipado también con brazos, se adapta mejor a tareas como levantar objetos u operar controles. Lo que todas estas máquinas tienen en común es que representan, perdone el juego de palabras, un gran paso adelante en la locomoción de los robots.

Cuatro piernas bien, dos piernas mejor

Si los robots van a ir a donde van las personas, deben poder moverse de la misma forma que las personas. Las ruedas son inútiles para navegar por gran parte del mundo; pregúntele a cualquiera que use una silla de ruedas, dice Aaron Ames, experto en robótica del Instituto de Tecnología de California (Caltech). “Ahora podemos hacer que los robots caminen realmente bien”, dice. Sin embargo, estos robots pueden parecer un poco extraños. Cuando un torso con dos piernas unidas sale del laboratorio del Dr. Ames, causa un poco de sensación en el campus de Caltech. Pero esto es algo a lo que la gente tendrá que acostumbrarse, porque vendrán muchos más.

Sigue habiendo problemas y se necesitan mejoras. “Pero una vez que lleguemos allí, tendremos millones de robots andantes en entornos humanos”, dice Jonathan Hurst, cofundador de Agility Robotics, una empresa con sede en Albany, Oregon. Acaba de lanzar Digit, un robot bípedo de dos brazos que parece un avestruz. En la actualidad, Digit cuesta 250,000 dólares. Pero son los primeros días. A medida que se pongan a trabajar más robots andantes, su desarrollo se acelerará y sus volúmenes de producción aumentarán, lo que reducirá el costo de una máquina como Digit a decenas de miles de dólares.

Este proceso es similar al surgimiento de drones voladores. Alguna vez costaron millones y tenían usos limitados, hasta que los investigadores descubrieron cómo hacer que los aviones pequeños se desplazaran utilizando múltiples rotores coordinados.

¿Qué cambió? “Ahora entendemos las matemáticas de la locomoción en un grado mucho mayor”, explica el Dr. Ames. Los robots que caminan de la vieja escuela, como Asimo, un androide famoso presentado en 2000 por Honda, un fabricante de automóviles japonés, tienen pasos forzados. Caminan arrastrando los pies, colocando un pie adelante, verificando su equilibrio, moviendo el otro pie, volviendo a verificar su equilibrio, etc. “Cuando caminas, no haces eso”, dice. “Tus pies simplemente están bajando y agarrándote”.

¡Dé un paseo!

Los biomecánicos describen a veces la forma en que los humanos caminan como una caída controlada. Dar un paso implica balancear una pierna hacia afuera y colocarla hacia abajo con pequeñas correcciones subconscientes para mantener la estabilidad a medida que la masa del cuerpo por encima de ella se desplaza hacia adelante. Cada pierna funciona como un resorte. Estos movimientos son predecibles y, en los últimos años, los investigadores han descubierto cómo modelarlos matemáticamente. Junto con mejores actuadores para operar las extremidades de un robot y sensores que pueden medir las cosas con mayor precisión, estos modelos han hecho posible recrear este estilo de caminar en robots. No requiere ningún aprendizaje automático sofisticado o inteligencia artificial para hacerlo, solo una buena computación pasada de moda, agrega el Dr. Ames.

Es fácil concluir, como muchos lo hacen, que estos nuevos robots andantes simplemente imitan la naturaleza. Pero ese no es el caso. Un cuadrúpedo, al ser una plataforma estable, es un buen punto de partida para diseñar un robot andante. Después de coordinar las cuatro extremidades, conseguir un buen equilibrio y adaptar un sistema de visión que le permite al robot averiguar dónde poner los pies, los diseñadores de Spot terminaron con un problema. Michael Perry, jefe de desarrollo comercial de Boston Dynamics, dice que no es sorprendente porque la naturaleza ha estado desarrollando diseños eficientes durante mucho tiempo.

Los brazos también pueden realizar otras tareas útiles, como mover cajas en un almacén. Digit puede transportar hasta 20 kg. Es probable que la distribución y entrega de mercancías sea una aplicación importante para los robots andantes, reconoce el Dr. Hurst, especialmente ahora que el comercio electrónico ha experimentado un auge como resultado de las restricciones impuestas a raíz del covid-19. Algunos centros de distribución automatizados están configurados para sistemas robóticos convencionales fijos y con ruedas, pero estos generalmente se han construido de esta manera desde cero. La mayoría de los almacenes están diseñados pensando en las personas. Los robots con patas, que se mueven de manera similar a los trabajadores humanos, encajarían perfectamente.

Con un mayor desarrollo, los robots andantes realizarán tareas más complejas, como las entregas a domicilio. Ford está trabajando en esto con un robot Digit que viaja en la parte trasera de una camioneta. Aunque los robots con ruedas ya realizan algunas entregas, llegar a muchos hogares es complicado y puede implicar subir escalones o escaleras. “Las piernas son la forma en que le gustaría llegar a la mayoría de las puertas de entrada para entregar un paquete”, observa el Dr. Hurst.

Queda por ver exactamente cómo se podría hacer esto. A menos que estén en una misión preprogramada, la mayoría de los robots móviles requieren que un operador proporcione instrucciones básicas para, por ejemplo, proceder a cierto punto. Luego, el robot camina allí solo, evitando obstáculos y subiendo o bajando escalones y escaleras en el camino. Esto significa que un robot ambulante que realiza entregas puerta a puerta puede necesitar algún tipo de mapa digital del vecindario, para saber de antemano los caminos que puede atravesar y los macizos de flores que debe evitar. Eso podría implicar un gran esfuerzo de adquisición de datos, muy parecido a los que se utilizan para crear mapas digitales para automóviles sin conductor. De manera similar, en una fábrica o un almacén, un ser humano tendría que mostrarle las cuerdas a un robot ambulante antes de que lo dejara libre para trabajar por sí solo.

Autodeterminación

Un robot completamente autónomo que podría caminar en un entorno desconocido y decidir por sí mismo lo que tenía que hacer queda muy lejos. Una de las tareas más difíciles para un dispositivo de este tipo sería cuidar de forma autónoma a alguien en casa. El robot tendría que ser capaz de tomar numerosas decisiones complejas, como administrar el medicamento correcto, decidir si dejar entrar o no a extraños en la casa o saber cuándo sacar al perro a pasear. Sin embargo, muchos especialistas en robótica creen que algún día llegarán allí, o al menos se acercarán a esto.

Mientras tanto, la nueva generación de robots que se está desarrollando seguirá desarrollando las capacidades de las máquinas. En Boston Dynamics, Perry reconoce que, además de la topografía, Spot encontrará muchas funciones en la inspección y el mantenimiento. Dichos robots pueden, por ejemplo, entrar en entornos peligrosos como subestaciones eléctricas sin tener que desconectarlos de la red, como es necesario cada vez que entra un ingeniero humano.

En lugar de simplemente buscar problemas, el siguiente truco de Spot será tomar medidas para resolverlos, como activar un interruptor o abrir una válvula. Hará esto con un solo brazo manipulador que lo hace parecer menos un perro y más un Braquiosaurio de cuello largo. Un prototipo de esta configuración ya está circulando por las oficinas de la empresa, abriendo y cerrando puertas.

Esta versión de Spot debería salir a la venta el próximo año. En cuanto a Atlas, el humanoide de Boston Dynamics, es actualmente demasiado caro para generar una versión comercial. Pero las lecciones que se aprendan ayudarán a proporcionar la ingeniería necesaria para que vengan otros robots, dice Perry.

Es posible que algunos de estos robots andantes del futuro no se desplieguen en este mundo. En Caltech, el Dr. Ames cree que los robots con patas tendrán ventajas en la exploración planetaria, por ejemplo, para sortear terrenos difíciles y entrar en cuevas. Mientras tanto, en la Tierra, él y algunos colegas de otras instituciones están utilizando el nuevo conocimiento de la locomoción robótica para desarrollar prótesis ligeras para quienes no pueden caminar con facilidad y exoesqueletos motorizados para quienes no pueden caminar en absoluto. En un mundo no hecho para ruedas, esto plantea la tentadora perspectiva de que los robots andantes algún día ayudarán a librar al mundo de las sillas de ruedas. Lampadia

Hoy tenemos el gusto de publicar el artículo “Guía definitiva: todo lo que necesitas saber sobre la Industria 4.0” escrito por Anna Kucirkova del IQS Directory –empresa americana que conecta a compradores de la industria manufacturera en EEUU con una vasta red de compañías fabricantes de equipos originales (OEM), proveedores y distribuidores.

Lo particular de este post es que la autora recibió una de nuestras publicaciones sobre la ‘Cuarta Revolución Industrial’ y nos escribió ofreciendo su propio artículo para que lo incluyamos en nuestra parrilla. Cosa que agradecemos.

Como hemos comentado en Lampadia la Cuarta Revolución Industrial ha venido al mundo para quedarse ya que se encuentra cambiando nuestra forma de vivir, trabajar y relacionarse entre nosotros (ver Lampadia: El Foco en la Cuarta Revolución Industrial y La llegada de la Cuarta Revolución Industrial).

Y una de las recientes formas por la que se encuentra influyendo en los mercados y en el mundo empresarial, en particular, es a través de la denominada “Industria 4.0”. Al respecto, surgen 3 preguntas relevantes que podrían hacerse nuestros lectores:

• ¿A través de qué tecnologías es que actúa esta nueva forma de hacer negocios y en qué sectores están siendo usadas actualmente?
• ¿Cuáles son los desafíos que enfrentan las empresas en el proceso de absorción de estas nuevas tecnologías?
• ¿Qué beneficios concretos ofrece la Industria 4.0 a las empresas, de cara al cliente final, como dentro de su competencia en un mercado particular?

Para mejor comprensión y responder estas preguntas, compartimos el artículo de Anna Kucirkova.

Guía definitiva: todo lo que necesitas saber sobre la Industria 4.0

Anna Kucirkova
IQS Directory
Industrial Quick Search
26 de noviembre, 2018
Traducido y glosado por Lampadia

A finales del siglo XIX, el mundo fue transformado por la Revolución Industrial y la introducción de la máquina de vapor. En total, han habido cuatro grandes olas de revoluciones industriales.

La segunda fue la introducción de la electricidad y las líneas de montaje a principios del siglo XX. La tercera, en la década de 1970, fue la automatización con computadora que permitía a las personas programar máquinas y robots para completar tareas.

Hoy en día, hay una cuarta revolución que está cambiando rápidamente el panorama de las industrias: la Industria 4.0.

¿Qué es la Industria 4.0?

¿Qué es exactamente la Industria 4.0 y cómo beneficia al mundo industrial?

La Industria 4.0 se puede caracterizar por la integración de robots y maquinaria autónomos y otras tecnologías inteligentes. Es un movimiento hacia la tecnología inteligente en la fabricación con un enfoque en la conectividad. Algunas personas se refieren a esta nueva ola industrial como máquinas infundidas con inteligencia.

Esta revolución conecta la tecnología en las organizaciones y en la vida cotidiana de las personas. Es la combinación de tecnologías físicas y digitales a través de nueve avances tecnológicos fundamentales. Estos nueve avances incluyen:

• Big Data y Analytics
• El Internet industrial de las cosas
• Integración horizontal y vertical de sistemas
• Robots autónomos
• Simulación
• Realidad aumentada
• Ciberseguridad
• La nube
• Fabricación aditiva

Estas piezas importantes se analizarán con mayor detalle más adelante en este artículo.

En 2015, Markus Lorenz habló en un evento organizado por TED llamado TED @ BCG. En el invitó a oradores a venir y hablar sobre ideas que contribuirían al crecimiento en el mundo. Lorenz habló sobre los beneficios de la Industria 4.0 y lo que podría hacer para las industrias de todo el mundo.

En su charla, usó una compañía de yogurt como ejemplo de cómo la tecnología inteligente podría aumentar la productividad y reducir los desperdicios en la industria alimentaria. Explicó que con una tecnología no inteligente, una máquina llenará y etiquetará los envases de yogur a una velocidad notable. Sin embargo, afirmó que, en esencia, la máquina es “tonta”. En otras palabras, no sabrá si está etiquetando el envase de yogur incorrectamente. Puede, por ejemplo, poner un envase de chocolate en yogur de avellana.

Este error le costaría tiempo y dinero al fabricante de yogurt, pero podría evitarse con la introducción de tecnologías inteligentes. Afirmó que el 8% de la producción de alimentos da como resultado una “pérdida de producto” o 50 mil millones de dólares cada año.

Con la tecnología inteligente, cada pieza del equipo tendría lo que se denomina un “gemelo digital” o una réplica digital de cómo debería verse el artículo. Si esto se hubiera utilizado en la fabricación del yogurt, habría detectado que el frasco se estaba etiquetando incorrectamente, ahorrando dinero y frustración a la compañía de producción.

¿Cuáles son los 9 avances tecnológicos fundamentales?

Para que la cuarta revolución industrial llegara a buen término, se requirió la invención de algunas tecnologías bastante importantes. Algunas de estas tecnologías están apareciendo en hogares de todo el mundo (piense en Alexa de Google o en Echo de Amazon), y también están haciendo una gran diferencia en las industrias manufactureras.

Big Data y Analytics

Big Data y Analytics se refieren al complejo proceso de adquisición de información sobre cosas como correlaciones desconocidas, preferencias de los clientes y tendencias del mercado. El análisis que se recopila permite a las empresas tomar decisiones inteligentes sobre lo que deben producir o hacer.

Esta información se obtiene a menudo de cosas como el modelado predictivo y los algoritmos estadísticos.

El Internet industrial de las cosas

El Internet industrial de las cosas significa usar Internet y WI-FI para conectar todas las partes de una fábrica inteligente o planta industrial. Esto se puede usar para la comunicación máquina a máquina, datos de sensores, machine learning y más.

GE Digital lo describe como, “[una] red de una multitud de dispositivos industriales conectados por tecnologías de comunicaciones que dan como resultado sistemas que pueden monitorear, recopilar, intercambiar, analizar y entregar valiosos nuevos conocimientos como nunca antes. Estas ideas pueden ayudar a impulsar decisiones comerciales más inteligentes y rápidas para las empresas industriales”.

Integración horizontal y vertical de sistemas

La integración horizontal y vertical se refiere a dos componentes principales en el desarrollo de fábricas inteligentes. La integración horizontal es la conexión en red de máquinas y sistemas dentro de una línea de fabricación y también entre empresas, proveedores y clientes.

La integración vertical es el proceso de conectar todos los niveles de producción desde la planta de producción al nivel de negocios de una empresa. Esto también ayudará a conectar a los ingenieros con el nivel real de fábrica de un producto que hayan diseñado.

Philipp Gerbert, en un artículo titulado Industria 4.0: El futuro de la productividad y el crecimiento en las industrias manufactureras escribe, “con Industria 4.0, las compañías, departamentos, funciones y capacidades se volverán mucho más cohesivos, ya que la información cruzada entre empresas es universal. Las redes de integración evolucionan y permiten cadenas de valor verdaderamente automatizadas”.

Robots autónomos

Mientras que los robots autónomos han estado en escena durante un tiempo, con las nuevas tecnologías pueden trabajar de manera más inteligente y rápida. De hecho, es probable que en un futuro no muy lejano los nuevos robots y máquinas más inteligentes puedan interactuar y aprender de los humanos. Las nuevas tecnologías también permiten a los robots autónomos interactuar entre sí y ajustar sus acciones de acuerdo con cada nuevo producto que producen.

Al igual que con el ejemplo utilizado con Markus Lorenz, estos robots autónomos funcionarían de manera más inteligente. En lugar de producir un producto de forma incorrecta, podrían analizar cada componente y reconocer un error.

Simulación

Los ingenieros han estado usando simulaciones en 3D durante algún tiempo. Sin embargo, a medida que la Industria 4.0 continúe aumentando, las simulaciones también estarán disponibles en las operaciones de la planta.

La simulación permite a las personas tener una copia digital de algo real que pueden probar y manipular digitalmente. Esto se puede usar para artículos individuales o para fábricas de plantas completas. Las simulaciones también son útiles para la capacitación de los empleados y para supervisar la producción.

Philipp Gerbert escribe: “Estas simulaciones aprovecharán los datos en tiempo real para reflejar el mundo físico en un modelo virtual, que puede incluir máquinas, productos y personas. Esto permite a los operadores probar y optimizar la configuración de la máquina para el próximo producto en línea en el mundo virtual antes del cambio físico, lo que reduce los tiempos de configuración de la máquina y aumenta la calidad”.

Realidad aumentada

La realidad aumentada es una tecnología relativamente nueva, se utiliza para cosas como la selección de piezas en un almacén a través de la robótica. En el futuro, los ingenieros esperan usar la realidad aumentada para ayudar a los empleados a arreglar y usar maquinaria complicada.

Markus Lorenz usó un ejemplo de un helicóptero caído en un área remota. Dijo que el problema podría solucionarse en cuestión de minutos con realidad aumentada. Su teoría era que una persona sin experiencia en la reparación de helicópteros podía arreglarlo si llevaba gafas de realidad aumentada que estaban conectadas a una computadora central que conocía todos los detalles sobre la reparación de helicópteros. En tiempo real, a una persona se le podría decir a través de la realidad aumentada el proceso necesario para reparar el helicóptero. Como una superposición del mundo real, le diría a una persona dónde colocar sus herramientas y cómo reparar un lugar específico.

La ciberseguridad

Con el avance de la tecnología, las redes y la integración, es cada vez más importante que las fábricas y empresas inteligentes incluyan altos niveles de ciberseguridad. Sin una ciberseguridad fuerte, las plantas correrían el riesgo de pirateo y pérdida de producción.

Aquellos que quieran transformar su industria en una nueva tecnología inteligente podrían considerar asociarse o adquirir empresas de ciberseguridad.

La nube

La innovación de la nube permite a las empresas almacenar y compartir una multitud de datos e información. Con la Industria 4.0, las compañías de producción deben compartir una gran cantidad de datos a través de los límites de la compañía. Esto también les permite ver y hacer cosas muy rápidamente a través del uso compartido de la nube.

Fabricación aditiva

La fabricación aditiva es la capacidad de producir artículos únicos de menor costo en la empresa. En otras palabras, en lugar de externalizar un ajuste para un producto personalizado, una empresa podría producirlo por sí misma. Esto también ayudaría a reducir la escasez de productos.

La impresión 3D permite a los productores crear prototipos y producir componentes individuales. Esto puede ser útil para hacer pequeños grupos de piezas para un pedido personalizado.

En lugar de esperar que los consumidores compren un producto de talla única, la impresión en 3D permite a los productores crear artículos que se ajusten a las necesidades exactas de sus clientes. El bono es que el costo es bastante barato.

¿Cuáles son los mayores impedimentos para que las empresas se unan a la Industria 4.0?

La Industria  4.0 puede ofrecer muchos beneficios a una empresa, pero ¿cuáles son algunas de las razones por las que las industrias pueden ser reacias a desarrollarla o desean hacerlo de manera incremental?

• Costo. Si bien hay muchos beneficios potenciales al actualizar los sistemas para que coincidan con los estándares de la Industria 4.0, hay una inversión inicial sustancial.
• Pérdida de trabajo humano. Con cualquier actualización tecnológica, especialmente a través de la automatización, existe un riesgo de pérdida de empleos, y existe un potencial para que esto suceda con la Industria 4.0. Esto es especialmente cierto para los trabajos menos calificados, aunque también hay predicciones de que este cambio en la industria creará más empleos de los que elimina.
• Incremento de problemas de ciberseguridad. Como se mencionó anteriormente, cuando todo un negocio está conectado electrónicamente, existe un riesgo sustancialmente mayor de problemas de seguridad.
• Problemas técnicos. Con más tecnología y menos supervisión humana, existe el riesgo de problemas técnicos que pueden ser costosos.

¿Cómo podría la Industria 4.0 beneficiar a las empresas?

Si bien hay algunas razones para que las industrias duden antes de lanzarse totalmente a la industria 4.0, es muy probable que los beneficios puedan superar las preocupaciones. Aquí hay algunas formas en que la Industria 4.0 podría beneficiar a las empresas.

• Permite a las empresas identificar nuevas oportunidades. Usando análisis y datos, las compañías pueden identificar mejor las nuevas oportunidades. Podrían encontrar formas de expandir su negocio y aprovechar nuevos mercados.
• Eficiencia. Los robots y la automatización pueden producir artículos de manera más rápida y eficiente, especialmente cuando se usa tecnología inteligente.
• Ahorra dinero. La Industria 4.0 reducirá el desperdicio al reducir el riesgo de errores de alto costo.
• Mejor experiencia de cliente. Los análisis, la personalización y la velocidad significan que los clientes pueden obtener lo que desean antes.
• Incremento de los ingresos. A pesar de la alta inversión inicial, la Industria 4.0 tiene el potencial de traer a las empresas muchos más ingresos. Esto se puede atribuir a una mayor eficiencia, menos desperdicio de productos, nuevas oportunidades y una mejor satisfacción del cliente.
• Creación de empleo. Si bien es cierto que la Industria 4.0 puede reemplazar los trabajos con la automatización, también es probable que cree muchos nuevos trabajos.

Industria 4.0 Camino del futuro

La Industria 4.0 es el camino del futuro y es un paso importante en las industrias y la fabricación. Si bien hay razones comprensibles para que las compañías se demoren en actualizar sus negocios a los nuevos y futuros modelos de la industria, también corren el riesgo de no alcanzar su competencia, ya que utilizan tecnología más rápida e inteligente para satisfacer las necesidades exactas de sus clientes.

Fuentes:

• https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/06/20/what-everyone-must-know-about-industry-4-0/#64de9d51795f
• https://www2.deloitte.com/insights/us/en/deloitte-review/issue-22/industry-4-0-technology-manufacturing-revolution.html
• https://www.bcg.com/publications/2015/engineered_products_project_business_industry_4_future_productivity_growth_manufacturing_industries.aspx
• https://www.techradar.com/news/what-is-industry-40-everything-you-need-to-know
• https://www.strategyand.pwc.com/industry4-0
• https://www.pwc..com/gx/en/industries/industry-4-0.html
• https://www.businesswire.com/news/home/20180425006197/en/Panasonic-Exhibiting-Latest-Connected-Supply-Chain-Solutions
• https://bitcoinist.com/blockchain-technology-will-usher-in-the-fourth-industrial-revolution/
• https://herbertrsim.com/globalisation-in-the-4th-industrial-age-technology-in-the-drivers-seat/
• https://globenewswire.com/news-release/2018/01/16/1289884/0/en/Filament-Introduces-Next-Generation-Blockchain-Technology-Transforming-Connected-Industrial-and-Enterprise-Devices.html
• https://www.i-scoop.eu/industry-4-0/
• https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/manufacturings-next-act
• https://www.edx.org/course/industry-40-how-to-revolutionize-your-business

Lampadia

Los temores de que los robots les quitarán empleos a las personas es un tema muy debatido, sin embargo, según el más reciente Informe del Banco Mundial titulado ‘La Cambiante Naturaleza del Trabajo’ se afirma que, en general, este miedo parece ser infundado. En cambio, la tecnología estaría brindando oportunidades, allanando el camino para crear nuevos empleos, aumentar la productividad y mejorar la prestación de servicios públicos.

El Informe de Desarrollo Mundial de 2019 del Banco Mundial estudia cómo está cambiando la naturaleza del trabajo como resultado de los avances tecnológicos actuales. Argumenta que, a la luz de la disrupción del cambio tecnológico, se necesita un nuevo ‘contrato social’ para suavizar la transición y prevenir el aumento de la desigualdad. Para esto, las inversiones significativas en capital humano a lo largo del ciclo de vida de una persona son vitales para este esfuerzo. Si los trabajadores quieren seguir siendo competitivos frente a las máquinas, deben poder actualizar sus habilidades.

Entre los principales hallazgos del Banco Mundial tenemos que:

1. Las empresas pueden crecer rápidamente gracias a la transformación digital, que cruza límites y desafía los patrones de producción tradicionales.
2. El auge de las plataformas digitales y la globalización significa que los efectos tecnológicos llegan a más personas más rápido que nunca.
3. La tecnología está cambiando las habilidades que buscan los empleadores. Los trabajadores deben ser buenos en la resolución de problemas complejos, el trabajo en equipo y la adaptabilidad.
4. La tecnología está cambiando la forma en que trabajan las personas y los términos en los que trabajan. Incluso en las economías avanzadas, el trabajo a corto plazo, que a menudo se encuentra a través de plataformas en línea, plantea desafíos similares a los que enfrentan los trabajadores informales del mundo.

Los nuevos modelos de negocios, las start-ups de plataforma digital, están evolucionando de empresas locales a gigantes globales, a menudo con pocos empleados y activos tangibles. Esta nueva organización plantea cambios de política en las áreas de privacidad, competencia e impuestos.

Para que las sociedades se beneficien del potencial que ofrece la tecnología, necesitarían un nuevo ‘contrato social’ centrado en inversiones más grandes en capital humano y proporcionar progresivamente protección social universal, como se muestra en el cuadro inferior. Sin embargo, la inclusión social requiere espacio fiscal y muchos países en desarrollo carecen de recursos financieros debido a bases fiscales inadecuadas, grandes sectores informales y una administración ineficiente.

Como afirma el Banco Mundial, “Las economías emergentes se encuentran en medio de una disrupción tecnológica que está cambiando la naturaleza del trabajo. Sea lo que sea lo que depare el futuro, la inversión en capital humano es una política sin arrepentimientos que prepara a las personas para los desafíos futuros.”

Según el informe, en muchos países en desarrollo, una gran cantidad de trabajadores sigue ocupando puestos de baja productividad, a menudo en empresas del sector informal cuyo acceso a la tecnología es deficiente. La informalidad se ha mantenido alta en las últimas dos décadas a pesar de las mejoras en el entorno regulatorio de los negocios (como muestra el cuadro inferior).

De hecho, la proporción de trabajadores informales es tan alta como 90 % en algunas economías emergentes. En general, alrededor de dos tercios de la fuerza laboral en estas economías es informal. La informalidad se ha mantenido notablemente estable a pesar del crecimiento económico o la naturaleza cambiante del trabajo. El Banco Mundial da el ejemplo del Perú donde, a pesar de todas las medidas que se han intentado crear para luchar contra este tema, la informalidad se ha mantenido constante en alrededor del 75 % en los últimos 30 años.

¿Qué pueden hacer los gobiernos?

El Banco Mundial sugiere tres soluciones:

1. Invertir en capital humano, especialmente en grupos desfavorecidos y en educación infantil temprana, para desarrollar las nuevas habilidades que cada vez son más demandadas en el mercado laboral, como las habilidades cognitivas y socio-conductuales.
2. Mejorar la protección social para garantizar una cobertura y protección universales que no dependan completamente de tener un empleo asalariado formal
3. Aumentar la movilización de ingresos mediante la actualización de los sistemas tributarios, donde sea necesario, para proporcionar un espacio fiscal para financiar el desarrollo del capital humano y la protección social.

El Informe concluye que los individuos, las empresas, los gobiernos y la sociedad en general pueden adaptarse a la naturaleza cambiante del trabajo. Las personas necesitan entrenar o reorganizar las habilidades existentes para mantenerse competitivas. Las empresas deben enfrentar el desafío del cambio tecnológico acelerado y los mercados altamente concentrados. Los gobiernos y las sociedades deben buscar políticas apropiadas que protejan contra la creciente desigualdad. A medida que la tecnología facilita más formas no tradicionales de empleo, la protección social se vuelve aún más importante.

Todas las recomendaciones del Banco Mundial son loables, sin embargo, su impacto es de mediano y largo plazo y no necesariamente permiten esperar una protección efectiva contra los movimientos tectónicos que trae la cuarta revolución industrial.

En el caso del Perú, lo urgente es crear riqueza en volúmenes y oportunidades que permitan que cerremos aceleradamente las brechas de educación, salud, infraestructuras y tecnología, que nos lastran y no permiten que enfrentemos el futuro tecnológico desde una plataforma razonable. Ver en Lampadia: Estrategia para la creación de empleo y generación de riqueza en el Perú durante los próximos 20 años.

Hoy en día, aproximadamente el 52% de los consumidores en todo el mundo utilizan tecnología impulsada por IA. Sin embargo, incluso las tecnologías de inteligencia artificial más sofisticadas carecen de factores esenciales como la inteligencia emocional y la capacidad de contextualizar información como seres humanos. Esta es la única razón por la que IA no ha logrado hacerse cargo de un aspecto importante de nuestras carreras y vidas.

Al integrar la inteligencia emocional con la inteligencia artificial existente, la IA podría dar un paso en la dirección correcta para convertirse en una tecnología transformadora. Por lo tanto, infundir emociones, empatía y moralidad en la IA es el siguiente hito que los tecnólogos desean lograr y se está poniendo una gran cantidad de esfuerzo en el proceso.

Pero, ¿qué es la inteligencia emocional artificial? Es una combinación de inteligencia emocional y artificial. La inteligencia emocional es la capacidad de reconocer las emociones de uno mismo y de los demás, la capacidad de regular y distinguir varios sentimientos y una guía de nuestro proceso de pensamiento y comportamiento. Es el factor más esencial que nos hace verdaderamente humanos. La inteligencia artificial, aunque es una tecnología creada para ayudar a los humanos y ayudarlos a realizar mejor las tareas, todavía carece de un cierto cociente cognitivo.

La IA, en varios aspectos de nuestras vidas, ha hecho nuestras tareas mucho más fáciles y sencillas. Las máquinas y los robots ya se están utilizando en fábricas y en la producción de varias empresas. Sin embargo, la integración de la Inteligencia Emocional con la IA haría que se pueda utilizar en temas de ventas y servicio al cliente de las empresas.

Debido a que los requisitos de los clientes cambian contentamente, sería muy útil que los ‘chatbox’ y las apps móviles puedan reconocer y responder de manera efectiva a las respuestas emocionales de personas como la ira, la frustración y la irritación, lo que mejora la experiencia del cliente.

En los próximos cinco años, se proyecta que la inteligencia emocional artificial se convierta en una industria multimillonaria, que transforme por completo las industrias, la investigación de mercado, la innovación y el desarrollo de nuevos productos. En un intento por aprovechar el aspecto humano de IA, Amazon, Microsoft y Google ya están en el proceso de contratar comediantes y guionistas para incorporar personalidad y empatía a sus tecnologías.

Los beneficios serán incalculables. Sin embargo, todavía estamos un poco lejos de lograrlo. Por eso, compartimos con nuestros lectores un artículo líneas abajo sobre los beneficios y obstáculos de incorporar la inteligencia emocional en el futuro de la Inteligencia Artificial:

Los límites de la inteligencia artificial emocional

Mar 31, 2017
Leigh Alexander
Medium

Escribo sobre la intersección de la tecnología, la cultura popular y las vidas que hemos vivido dentro de las máquinas. ¡También soy un diseñador narrativo!

Me han dicho que debo prepararme para el día que una inteligencia artificial tome mi trabajo. Esto me dejará bien indigente y desarraigada o abrumada por una plenitud de tiempo y terror existencial, dependiendo de a quién pidas. Al parecer, es hora de considerar qué tipo de trabajo sólo pueden hacer los humanos, y desesperadamente reorientarnos hacia esos roles, para que no nos quedemos de pie indefensos, como al final de algún juego de sillas musicales robóticas.

El trabajo emocional es una forma de ocupación que se considera con menos frecuencia en estas proyecciones futuras automatizadas. Tal vez esto se debe a que el trabajo que se necesita para sonreír a un cliente grosero o para manejar su angustia es intangible, difícil de cuantificar y monetizar. En no menor medida, los actos de apoyo pasan desapercibidos de la misma manera que una gran cantidad del “trabajo de mujeres” lo hace -aunque en los últimos años se habla que los costos ocultos han ganado ímpetu, en conversaciones sobre la desigualdad laboral.

Gracias a las maravillosas herramientas de la sociedad digital, teóricamente somos capaces de dar y recibir más apoyo que nunca. Las plataformas de medios sociales nos permiten aprender más acerca de uno al otro y mantenernos en contacto constante, por lo que tendemos a asumir que este conocimiento promueve la empatía y la conexión. Nos sentimos más educados sobre los problemas estructurales de desigualdad y sobre las cuestiones humanitarias mundiales. Sin embargo, ¿quién está haciendo el trabajo real de enseñanza?

Para muchas personas, yo incluida, la tecnología moderna y la infraestructura de los medios sociales en realidad no ha hecho la vida más fácil. De hecho, se ha facilitado la demanda de más trabajo emocional sin ningún dinero extra en nuestros cheques de pago. Y como es el caso de casi todo el trabajo, termina siendo la gente menos privilegiada que está haciendo el levantamiento pesado. En Twitter, es sobre todo las mujeres de color, arriesgando el acoso cada vez que hablan, quienes están ofreciendo regularmente lecciones sobre raza, interseccionalidad, o Política. Si te has “despertado” como resultado de pasar tiempo en los medios sociales, fue debido a la labor desagradecida de los voluntarios que servían este contenido, usualmente bajo estrés (y para el beneficio de las plataformas que usan).

Yo también trato de hacer este trabajo, cuando es apropiado. Pero el trabajo emocional también puede ser íntimo, abarcando la energía que las mujeres socializan desproporcionadamente para mejorar los conflictos interpersonales. En la era de Facebook, los desafíos diarios de todas las vidas de mis amigos siempre están justo delante de mí. Se hace difícil fingir que no he visto una llamada de ayuda o apoyo, incluso varias, en el medio de mi día de trabajo real, cuyos límites están comenzando a disolverse. De alguna manera puedo perder horas en diálogo de apoyo con alguien que no es un amigo particularmente íntimo, o en argumentos de Internet para defender mis valores contra extraños que nunca conoceré.

“Paso demasiado tiempo en los medios sociales” es una queja privilegiada en el gran esquema, para estar seguro. Pero en general, mis amigos y yo estamos terminando cada vez más nuestros días conectados y ansiosos, cansado como si hubiéramos trabajado por dinero, pero sintiéndonos más vacío. El porcentaje de mujeres que optan por omitir la maternidad se ha duplicado desde la década de 1970, y aunque hay todo tipo de factores generacionales y económicos involucrados, me pregunto: ¿Qué pasa si las mujeres de hoy sólo sienten que estamos todos sin amor?

En los años sesenta, Joseph Weizenbaum creó un Chatbot terapeutica llamado Eliza en el laboratorio de inteligencia artificial del MIT. Aunque nunca quiso diseñar un terapeuta de inteligencia artificial (IA) “real”, Weizenbaum se sorprendió al ver a su secretaria cada vez mas pegada a Eliza voluntariamente porque la IA ofrecía a los “pacientes” indicaciones suaves sobre sus condiciones, o repetía sus respuestas de nuevo. Lo que se había previsto como una sátira del humo y los espejos detrás de este simulacro de empatía (y, en cierta medida, ciertas técnicas terapéuticas) se convirtió en una carretera de investigación en la psique humana.

Weizenbaum no podría haber predicho que tanta gente mantendría un interés en Eliza, que sentirían un vínculo con ella, que pasarían las próximas décadas escribiendo sus secretos en una pantalla brillante. Ese apego inesperado proporciona una pista importante acerca de nuestras esperanzas para la IA — que queremos mucho, recurrir a ella para el trabajo emocional, y que estamos dispuestos a hacerlo sin importar cuán mal te corresponda.

Durante mucho tiempo hemos estado pensando en cómo la IA podría ser capaz de apoderarse de parte de este trabajo, ya sea atendiendo a los misterios del corazón humano o a las cargas existenciales diarias de una sociedad injusta. Los terapeutas robots, mayordomos, sirvientas, enfermeras y muñecas sexuales son componentes familiares de la fantasía tecno-utópica del futuro, donde las máquinas obedientes realizan todas nuestras tareas indeseables, mientras disfrutamos de vidas de ocio. Pero estas dinámicas familiares en realidad pueden ser sobre la crianza y el cuidado tanto, y tal vez incluso más, de lo que son sobre el servicio o la mano de obra.

En 1985 vi mi primer juguete robótico. Era un osito de peluche llamado Teddy. Ruxpin, que leía en voz alta a los niños gracias a los libros sobre cassettes insertados en su vientre. En los anuncios televisivos, Teddy salía con los niños después de la escuela, mientras que sus padres, presumiblemente, subían las escaleras y los rascacielos de la época; o les leía amorosamente o les cantaba para dormir por la noche, su mandíbula borrosa cliqueando en el tiempo. En ese mismo año, presentada la cuarta película Rocky, en la que el boxeador Sylvester Stallone -ahora rico- infamemente regala a su viejo amigo Paulie un mayordomo robot parlante. Era en los 1980s, esta idea que la plenitud económica podría crear una escalera directamente al futuro de la tecnología y el ocio. El robot real que apareció en la película, Sico, fue creado para ayudar a los niños autistas con la comunicación antes de que cayera presa de la atracción de Hollywood. En la película, Paulie de alguna manera readapta la funcionalmente compleja voz masculina del siervo de en un compañero social de voz femenina, de la que finalmente se encariña (”She Loves Me”, exclama).

Tal vez para el cuidado de los niños, un oso de juguete suave en overoles, puede no tener género. Cuando se trata del mundo de los adultos, seguimos por defecto a la hora de ver tanto el servicio como la crianza como áreas predominantemente femeninas. El porqué la IA de hoy con frecuencia emplea la voz de una mujer es el tema de muchas investigaciones, discusiones y especulación. Se ha dicho que asociamos servicio o sumisión con las mujeres, que un consumidor de tecnología predominantemente masculino consume productos de lujo con el sexo, o que todo el mundo supuestamente sólo responde mejor al sonido de una voz que considera de una mujer. Azuma Hikari, “La respuesta de Japón a Alexa, “es un asistente virtual que le dice a su amo que lo extraña cuando se ha ido, que no puede esperar a que llegue a casa. Ese tipo de cosas no sólo se enredan incómodamente con el sexo y la sumisión, sino también con el compañerismo, el cuidado y el goteo de las interacciones diarias que constituyen el trabajo emocional en la era digital. Queremos que nuestros robots sean mujeres porque ya esperamos conseguir nuestro trabajo emocional de las mujeres.

Me imagino a alguien que se centra en desmantelar el patriarcado y todo eso, pero incluso me siento un poco defraudada cuando sigo el absurdo impulso de decir “gracias” a Alexa, y ella no responde. Por supuesto, Alexa sólo escucha mi voz cuando me oye decir su “palabra de despertar”, de lo contrario podría estar también husmeando todo el tiempo. Pero la interacción todavía se siente estéril sin ese florecimiento extra de trabajo diseñado para tranquilizarme que no he sido una imposición, que mis necesidades son normales. No sólo quiero que toque una canción o me diga el tiempo; quiero que me haga sentir bien por preguntar, también.

Este impulso particular podría no ser propicio para una sociedad sana. En un artículo titulado “El peligro de externalizar el trabajo emocional a los robots, “Christine Rosen cita la investigación de la advertencia de las formas en que dejar que los seres artificiales mantengan nuestras zonas de confort puede homogeneizar el vocabulario de la atención -en otras palabras, si un robot puede sonreír cortésmente al mando, ¿dejamos de apreciar lo que a veces cuesta a un ser humano hacer lo mismo? Todos los Outsourcing arriesgan una devaluación de la mano de obra local — podemos solidarizarnos aún menos, ver nuestra inteligencia emocional regresar, o crear nuevos mensajes sociales extraños sobre quién merece (o puede permitirse) cuidar. Si nuestros asistentes virtuales y obreros emocionales están resultando ser calmantes, mujeres-voz con IA, ¿cerrará ciertas brechas para las mujeres humanas? ¿o las ratificará?

Complicando estas preguntas es el hecho de que los robots, los asistentes virtuales, el software de productividad, los tonos de correo electrónico, los algoritmos de cálculo de datos, y cualquier cosa similar bajo el sol están ahora siendo arados en masa bajo la marquesina de “IA”, cuando muchos son sólo algoritmos crudos o software de coincidencia de patrones. Google espera que un bot pueda ayudar a identificar los comentarios tóxicos de Internet, mientras Facebook está probando una IA que puede detectar a los usuarios que pueden ser suicidas y ofrecer opciones para intervenir. Como Ian Bogost dice que cuando escribe sobre la insignificancia del término IA, estas soluciones son violentamente imperfectas y fácilmente abusadas, artificiales, pero no particularmente inteligentes.

Sin embargo, hay áreas clave de la vida online donde la IA (o software, o algoritmos) muestran un gran potencial para intervenir. El desarrollador creativo de tecnología basado en Portland, Feal Train colaboró con el notable activista de Black Lives Matter,mDeray McKesson en un bot de Twitter llamado @staywokebot, que está diseñado para ofrecer mensajes de apoyo a los activistas negros y sostener parte de la tensión de hacer frente al ruido de los medios de comunicación social; eventualmente tiene como objetivo actuar como una línea frontal para preguntas a nivel de 101 como “¿por qué no importan todas las vidas?”. El bot ya puede decirle a la gente cómo ponerse en contacto con sus representantes locales, y un objetivo para el futuro se ve proporcionando respuestas a preguntas complejas pero comunes sobre la justicia, aliviando a los activistas de las demandas de participar continuamente en esas conversaciones ellos mismos.

Luego está el horror distópico que los moderadores de contenidos enfrentan en plataformas como Facebook, crónicas en detalles especialmente espantosos en este 2014 Wiredarticle. Puede que no se vea como un trabajo agotador o hábil, pero vadear a través de una marcha constante de los genitales, la pornografía infantil, y las decapitaciones sin duda toma su peaje. Actualmente, los algoritmos sólo pueden hacer conjeturas contundentes sobre el tono o el contexto de una broma, una frase o una imagen, por lo que la intuición humana aún importa mucho. El problema, entonces, es que una persona real tiene que mirar cada pedacito que potencialmente viola el contenido, pesando el mérito de cada uno, día tras día. Aquí, una máquina inteligente podría formar al menos una primera defensa, por lo que los moderadores humanos tal vez sólo tendrían que estudiar situaciones más sutiles y más matizadas.

Mitu Khandaker-Kokoris es el director creativo de Spirit AI en Londres, Reino Unido, una compañía de software enfocada en usar la tecnología de IA para desarrollar interacciones de carácter más humanas y plausibles, tanto dentro de mundos de videojuegos como fuera de ellos, en el área tensa de gestión comunitaria. Las comunidades de juego son uno de los muchos espacios complicados donde la gente quiere probar los límites tanto como quieren encontrar lugares culturales en que se sientan seguros. Le alcancé a hablar sobre una de las herramientas de su empresa, Ally, que pretende hacer que todo tipo de plataformas sociales se sientan más seguras y más inclusivas para todos.

“¿Cómo lidiamos con el abuso emocional que la gente dirige uno a otro, y cómo intervenimos en él? En la actualidad es difícil para los moderadores, y es difícil para las personas que son víctimas, tener que esperar a que se resuelva una situación”, dice Khandaker-Kokoris.

Ally propone reconocer algunos de los signos de una interacción potencialmente problemática — no sólo cuando se trata de hablar o de contacto directo, sino también de comportamientos como el acoso o el hostigamiento. A partir de ahí, un personaje de IA, sus parámetros formados por los propietarios del producto en el que vive, le pedirá al objetivo de la conducta si están bien, y si cualquier acción es necesaria.

Este enfoque permite a los usuarios definir sus propios límites individuales, y a la IA aprender de sus interacciones con ellos acerca de cuándo intervenir y para quién. “los límites son súper complejos”, Khandaker-Kokoris dice. “Estamos bien con ciertas cosas en ciertos momentos y no otros, y podría incluso depender del estado de ánimo en el que estás. Así este personaje de IA y sus interacciones con ellos puede ser utilizado como un mediador para sus interacciones con el resto de la comunidad. Creo que es un caso claro en el que podemos reducir la carga emocional tanto en las víctimas como en los moderadores.”

Mientras Khandaker-Kokoris comparte algunas de las dudas que muchos sienten acerca de la externalización del trabajo emocional a la automatización, en general ella y yo coincidimos en que el sector tecnológico necesita seguir trabajando para entender mejor el trabajo emocional con el fin de de-construirlo y, quizás, delegarlo de manera significativa. Hablar con ella me hizo sentir esperanzada de que la intervención selectiva, considerada por la inteligencia artificial podría algún día ayudarme a curar mejores límites personales en un ambiente que es más agotador que nunca, más abrumador y exigente, especialmente para las mujeres y la gente de color.

Mientras tanto, es probable que la industria de la tecnología continúe utilizando las voces de las mujeres para sus productos, pero en verdad no nos escuchan en la vida real, al igual que una nueva ola de asistentes virtuales más inteligentes, seguramente viene hacia nosotros. Para calmarnos y recompensarnos; para nutrirnos del interior de nuestros Smartphones, casas inteligentes, y coches inteligentes.

Por ahora, sin embargo, para aquellos que ya están demasiado cansados de la vida online, la inteligencia emocional de nuestra tecnología todavía se siente como un sueño lejano. Lampadia

Mientras millones de personas en todo el mundo aplaudieron el rescate de los escolares de Tailandia y su entrenador de fútbol, también se celebró la importancia de la tecnología en las misiones de rescate. La valentía humana, el coraje y las habilidades fueron apoyados con destreza por la tecnología que permitió un rescate aparentemente imposible.

Echemos un vistazo a cómo los dispositivos inteligentes ayudaron al rescate y exploremos cómo la tecnología de la nueva era es crítica para la gestión de desastres.

Después de que los buzos británicos fueron lo suficientemente profundo como para encontrar a los niños, el siguiente paso fue evaluar los puntos de entrada para el rescate. Para esto, se usaron drones que volaban sobre y alrededor de la montaña. Estos aviones no tripulados tenían cámaras térmicas y lentes ópticos con una capacidad de zoom de 30X. En una era anterior a los drones, los rescatistas y expertos en terreno habrían tenido que explorar físicamente el área para evaluar puntos de entrada que podrían ser más de 100. Los drones pudieron identificar y preseleccionar los puntos de entrada solo en horas en vez de días. Con un fuerte pronóstico de lluvia, el uso de drones aceleró el rescate.

Además, los vehículos submarinos operados a distancia escaneaban el área con mayor precisión. Aquí es donde Elon Musk también ofreció su apoyó con un pequeño submarino que finalmente no se usó ya que no había suficiente tiempo.

Una necesidad crítica era la comunicación. Los sistemas de radio tradicionales necesitan línea de visión para comunicarse, por lo que son ineficaces en una estructura de cuevas. Aquí se implementaron dos sistemas de comunicación de dos épocas diferentes. El equipo británico utilizó radios de frecuencia ultrabaja que podían penetrar rocas para la comunicación básica. Pero el mayor avance se dio con el apoyo de Maxtech Networks, una empresa de Israel, que permitió la conectividad de voz, datos y video para una conexión visual entre los estudiantes atrapados y los rescatistas desde el exterior.

El sistema consiste en una serie de dispositivos pequeños, similares a las radios de mano, que transmiten comunicaciones inalámbricas entre sí, habilitando un enlace en lugares donde las radios regulares no funcionan, o donde hay obstáculos importantes que bloquean la línea de visión entre los dos extremos de la línea.

“Es como una daisy-chain”, explicó a Times of Israel, Uzi Hanuni, CEO de Maxtech, en referencia a un esquema de cableado usado en ingeniería eléctrica y electrónica, en el que se da una sucesión de enlaces tal que un dispositivo A es conectado a un dispositivo B, el mismo dispositivo B a un dispositivo C, este dispositivo C a un dispositivo D, y así sucesivamente.

En total, se usaron 19 dispositivos para dotar de comunicación entre el grupo atrapado en la cueva y el exterior. Cada dispositivo contaba con 10 horas de batería. “Fue un escenario realmente complejo, pero estamos felices de haber podido ayudar”, agregó Hanuni. Según afirmó, los equipos tendrían un costo de unos 100 mil dólares.

También se recibió el apoyo de una empresa india para ayudar a eliminar las vías de paso. Kirloskar Brothers Ltd fue contactado por el alto comisionado indio en Bangkok. KBL respondió con agilidad para enviar sus bombas automáticas de alta capacidad, que pueden eliminar el agua a un ritmo más rápido que antes visto. Ya se habían usado antes en 2011 para las operaciones de control de inundaciones en Tailandia.

Tal agilidad es crítica para la gestión de desastres y las misiones de rescate. La oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres y el gobierno han estado diseñando nuevas estrategias. Además del despliegue, la creación de capacidades para el uso de tecnologías inteligentes debe ser parte del plan. Los equipos de desastres deben ser expertos en tecnología.

Los vehículos autónomos, los robots, las redes de comunicación basadas en inteligencia artificial y las tecnologías satelitales son esenciales para las alertas predictivas, las misiones de rescate y la respuesta inteligente ante desastres. La principal lección del rescate tailandés es que los planificadores de la gestión de desastres deben invertir en la preparación tecnológica para obtener resultados efectivos.

No podemos dejar de lamentar la muerte del buzo tailandés, que falleció durante las operaciones previas al rescate:

Otra de las necesidades del Perú, que debemos tener la capacidad de mantener, es la de la tecnología suficiente como para emprender las operaciones de rescate que nos demanda nuestra rica y muchas veces agresiva naturaleza. Sería interesante desarrollar que, por ejemplo, la Marina del Perú, desarrolle nexos con los sistemas oficiales de rescate que han podido realizar operaciones exitosas recientemente, asi como con las empresas que han mostrado en Tailandia, capacidades extraordinarias. Lampadia

En Lampadia nos parece interesante difundir este tipo de información que muestra los impactos positivos para la humanidad que se pueden generar con las nuevas tecnologías:

IBM revela las innovaciones que cambiarán nuestras vidas en los próximos 5 años

Fuente: IBM Research
2018

Innovaciones tecnológicas parecen ocurrir todos los días, cambiando radicalmente la forma en que vivimos y trabajamos. Hace una década, nadie tenía un iPhone, la inteligencia artificial era una historia de película y la computación cuántica era un concepto teórico. Gracias a la velocidad de transformación, nuestro mundo parece muy diferente hoy de lo que era hace diez años. Entonces, ¿cómo será nuestra vida en un año, o cinco años?

5 en 5 es la lista de predicciones anuales que presenta IBM. Se trata de cinco innovaciones científicas con el potencial de cambiar la forma en que las personas trabajan, viven e interactúan en los próximos cinco años. Este año se enfoca en las tecnologías más disruptivas de nuestra era: inteligencia artificial, computación cuántica, blockchain y ciberseguridad.

1.    Nuestros océanos están sucios. Robots microscópicos que incorporan inteligencia artificial pueden salvarlos

Para 2025, más de la mitad de la población mundial vivirá en áreas con estrés hídrico, es decir, con un fuerte deterioro de los recursos de agua en cantidad y calidad. Pero hasta el momento, los científicos luchan incluso para lograr recopilar y analizar los datos más fundamentales sobre las condiciones en tiempo real de nuestros océanos, lagos y ríos.

IBM adelanta que en cinco años pequeños robots microscópicos con inteligencia artificial, conectados en red a la nube y desplegados en todo el mundo, serán capaces de monitorear continuamente el agua, un recurso crítico para nuestra supervivencia. Esto permitiría, por ejemplo, estudiar el comportamiento del plancton en su hábitat natural y en tiempo real, sin necesidad de recolectar muestras y llevarlas al laboratorio. El plancton es considerado un sensor natural y biológico de la salud acuática porque su comportamiento se altera incluso con pequeños cambios en la calidad del agua.

Existen sensores especializados que se pueden implementar para detectar sustancias químicas y condiciones específicas en el agua, pero se pierde información valiosa que permitiría, por ejemplo, alertar sobre especies invasoras o la introducción de nuevos productos químicos al agua. Actualmente en los océanos podemos encontrar sensores ópticos como el Oxygen (dispositivo electrónico que mide la proporción de oxígeno) y el espectrofotómetro (para medir la cantidad de intensidad de luz absorbida y la presencia de productos químicos) que tienen una vida útil de 2 años. El mayor problema es la bioincrustación, la acumulación de microorganismos y algas en el sensor y puertos de entrada.

Los investigadores de IBM están construyendo robots microscópicos pequeños y autónomos que pueden colocarse en cuerpos de agua para monitorear el plancton in situ, identificar diferentes especies y rastrear su movimiento en 3D. Los descubrimientos se pueden usar para comprender mejor su respuesta ante cambios en el entorno, desde temperatura a derrames de petróleo. Incluso, podrían emplearse para predecir amenazas como la marea roja.

A diferencia de otros sensores, no tiene lente y se basa en un chip generador de imágenes -como el de los teléfonos celulares- para capturar la sombra del plancton mientras “nada” al chip y generar una muestra digital de su salud, sin la necesidad de enfocar. En el futuro, podría estar equipado con Inteligencia Artificial para analizar e interpretar los datos localmente y así informar cualquier anormalidad en tiempo real para que podamos actuar. Al estar todos conectados en la nube de IBM es más seguro para los datos, más sencillo de monitorear, de indicarles acciones a todos a la vez o a uno en particular, escalable y flexible.

Estos pequeños robots comenzarán siendo miles para estudios en pequeña escala, pero en un plazo de cinco años, y con la ayuda de los socios interesados, podremos llegar a cientos de miles. Dependerá de cuántos casos de estudio obtengamos. Se trata de un herramienta que permitirá analizar en tiempo real datos de suma importancia y, si bien los microscopios son relativamente económicos, la infraestructura de IA puede tener un costo mayor en términos de desarrollo inicial, implementación y mantenimiento. A la larga, el proyecto será más barato y efectivo que cualquier cosa hasta ahora.

2.    A nadie le gustan las imitaciones. “Cripto-anclas” y blockchain se unirán contra falsificadores

El fraude le cuesta a la economía mundial más de USD 600 mil millones al año. Y en algunos países, casi el 70 por ciento de algunos medicamentos que salvan vidas son falsificados. Las cadenas de suministro complejas -compuestas por docenas de proveedores en varios países- facilitan que “los malos” manipulen todo y que “los buenos” tengan más dificultades para prevenir falsificaciones.

Las “cripto-anclas” son huellas digitales a prueba de manipulaciones que los investigadores de IBM están desarrollando para integrar en productos o parte de productos. En los próximos cinco años, los anclajes criptográficos utilizados con la tecnología blockchain garantizarán la autenticidad de un producto, desde su origen hasta las manos del cliente.

Por ejemplo, una prueba de sangre plástica para la malaria -del tipo que es falsificada por millones y que se transmite como genuina en toda África- podría estar grabada con un código óptico inalterable. Incluso las píldoras contra la malaria podrían recubrirse con tinta magnética comestible. Entonces, un médico o paciente podría verificar con un simple escaneo de un teléfono inteligente que su medicamente sea seguro y genuino.

Otro tipo de anclaje criptográfico emplea un sensor móvil o un teléfono con dispositivo óptico especial combinado con inteligencia artificial para aprender e identificar estructuras ópticas y características de todo. Todo esto en muy pocos segundos. Esta cripto-ancla puede emplearse para garantizar la autenticidad de contenido líquido -una botella de vino, por ejemplo- o un metal muy caro, incluso sirve para identificar la presencia de ADN en minutos.

Algunos de estos anclajes criptográficos harán más que autenticar bienes físicos. La computadora más pequeña del mundo (literalmente) es una plataforma de computación y arquitectura de dispositivo diseñada por IBM que es más pequeña que un grano de sal, costará menos de diez centavos fabricarla y puede monitorear, analizar, comunicar e incluso actuar sobre los datos. Encapsula varios cientos de miles de transistores en una huella apenas visible para el ojo humano y puede ayudar a verificar que un producto se haya manejado correctamente durante todo el proceso.

Se crean nuevas soluciones para abordar la seguridad alimentaria, autenticar componentes fabricados, productos genéticamente modificados, identificación de objetos falsificados y la procedencia de productos de lujo. Los primeros modelos podrían estar disponibles para los clientes en los próximos 18 meses. Y en cinco años, los avances en microfluídos, criptografía, memoria no volátil (tipo de memoria que no necesita energía para durar) y diseño llevarán estos sistemas del laboratorio al mercado.

3.    Los hackers van a hackear. Hasta encontrar el criptograma de red

La escala y la sofisticación de los ciberataques aumentan cada año, al igual que lo que está en juego. En cinco años, los nuevos métodos de ataque harán que las medidas de seguridad actuales sean completamente inadecuadas. Por ejemplo, dentro de muchos años, una computadora cuántica universal con millones de qubits podría calcular rápidamente las probabilidades y descifrar incluso la encriptación más sólida.

Los investigadores de IBM están desarrollando un nuevo método de seguridad diseñado para resolver esto. Se basa en una arquitectura subyacente conocida como “lattice cryptography”, es decir, criptografía de grilla de puntos que oculta datos dentro de estructuras algebraicas complejas. En matemáticas representan problemas muy difíciles de resolver como, por ejemplo, el “Problema del Vector más Corto”: encontrar el punto de la grilla más cercano al origen. Como no se puede resolver, los criptógrafos pueden usar la misma lógica para proteger información, incluso cuando las computadoras cuánticas sean lo suficientemente potentes como para descifrar las técnicas actuales.

La criptografía en grilla de puntos no es solo para frustrar futuras computadoras cuánticas, también es la base de otra tecnología de encriptación llamada cifrado homomórfico -Fully Homomorphic Encryption (FHE)-. En la actualidad, los archivos se cifran cuando están en tránsito y guardados, pero no cuando están en uso. Este proceso proporciona a los atacantes una gran oportunidad para ver o robar archivos en los momentos en que no están cifrados. Las tecnologías como FHE eliminan esta vulnerabilidad al permitir la realización de cálculos sobre los datos sin desencriptar el archivo, es decir sin acceder nunca a los datos reales. Hasta hace poco, FHE era lento y caro para ser empleado a escala, pero nuevas técnicas de aceleración de hardware y algoritmos redujeron el tiempo y costo de uso. Ahora se pueden hacer en horas o incluso minutos los cálculos que tomarían años.

FHE y otras herramientas de seguridad podrían permitir que muchas partes colaboradoras realicen cálculos en un archivo sin ver datos confidenciales ni exponerlo a los atacantes. Por ejemplo, una agencia de informes crediticios analizaría y generaría puntaje de crédito sin descifrar nunca los datos personales. Los médicos de atención primaria podrían compartir registros de pacientes con especialistas, laboratorios o investigadores de genómica de manera que cada uno accede a los datos pertinentes sin revelar la identidad de la persona.

Vivir en un mundo basado en datos significa que hay más riesgo que nunca de que se robe información personal. En 2017, los desafíos de la economía de datos -desde las violaciones masivas de datos hasta la manipulación intencionada de las plataformas en línea- captaron la atención mundial y plantearon interrogantes sobre cómo podemos aprovechar todos los beneficios de este nuevo mundo mientras que limitamos los riesgos. Esto solo puede suceder a través de un amplio compromiso de todos los actores y es urgente que los líderes empresariales y gubernamentales adopten principios de administración de datos y transparencia. IBM cree que las organizaciones que recogen, almacenan, administran o procesan datos tienen la obligación de tratarlos con responsabilidad. Esta convicción lleva más de 100 años incorporada dentro de nuestro compromiso de confianza y responsabilidad en todas nuestras relaciones. Esto explica por qué las mayores empresas del mundo han creído en IBM como el guardián y administrador de sus datos más valiosos.

La comunidad de seguridad ya se está preparando para el futuro. En diciembre de 2017, los científicos de IBM presentaron sus técnicas de encriptación post-cuántica al National Institute of Standards and Technology para su consideración como estándar global.

4.    Solo IA imparcial sobrevivirá

Dentro de cinco años, aumentará el número de algoritmos y sistemas de inteligencia artificial sesgados, similar al aumento que experimentaron los virus informáticos en los 1900’s. Pero actuaremos en consecuencia para encontrar nuevas soluciones que nos ayuden a controlar los sesgos en IA, nos permitan identificar el prejuicio que se esconde en los datos y podamos construir sistemas más justos y mejores.

Los sistemas de inteligencia artificial son tan buenos como los datos con los que se han entrenado. Los datos incorrectos pueden contener sesgos raciales, de género o ideológicos implícitos. El problema escala porque muchos sistemas de IA son entrenados con información de esa categoría y los datos tendenciosos puende generar resultados injustos. IBM cree que el sesgo puede ser contenido y minimizado, y que los sistemas de IA que puedan lograr ese efectos serán los más exitosos.

A medida que las personas y la IA trabajan cada vez más para tomar decisiones, los investigadores están buscando formas de garantizar que los prejuicios humanos no afecten a los datos o algoritmos utilizados para entrenar esas decisiones. Desde el MIT-IBM WATSON AI LAB están trabajando en modelado de inteligencia artificial y computación cognitiva, como enfoques contractuales a la ética, para describir los principios que las personas utilizan para tomar decisiones y determinar cómo sus mentes los aplican. El objetivo es construir sistemas capaces de emplear ciertos valores humanos y nociones del proceso de toma de decisiones.

El principio crucial, tanto para humanos como para los sistemas, es evitar el sesgo y, por lo tanto, no discriminar. El sesgo en el sistema de IA se produce principalmente en los datos o en el modelo algorítmico. A medida que trabajamos para desarrollar sistemas de inteligencia artificial en los que podamos confiar es fundamental crearlos y entrenarlos con datos imparciales. Al mismo tiempo es clave que los algoritmos puedan explicarse. IBM cree que las empresas deben ser capaces de explicar cómo sus algoritmos llegaron a determinada recomendación; si no pueden hacerlo, sus sistemas no deberían estar en el mercado.

Con este objetivo en mente, los investigadores de IBM desarrollaron una metodología para reducir el sesgo que puede estar presente en el conjunto de datos de entrenamiento, entonces cualquier algoritmo que los utilice para “aprender” perpeturará la menor inequidad posible. Los científicos de IBM también idearon una metodología para probar los sistemas de inteligencia artificial incluso cunado los datos de entrenamiento no están disponibles. Propone un sistema de clasificación de prejuicios que pueda determinar el nivel de equidad: el sistema podría ser imparcial y capaz de compensar el sesgo de los datos (escenario ideal), podría simplemente seguir los sesgos de su entrenamiento (se puede resolver mediante téncicas de despersonalización de datos) o incluso podría introducir un sesgo si los datos son justos o no (peor escenario). El usuario final del sistema de IA podrá determinan el nivel de confiabilidad en función del nivel de prejuicio.

Identificar y mitigar el sesgo en los sistemas de IA es esencial para generar confianza entre los humanos y las máquinas que aprenden. A medida que los sistemas encuentran, entienden y señalan las inconsistencias humanas en la toma de decisiones, también podrían revelar formas en que somos parciales y prejuiciosos para que adoptemos puntos de vista más imparciales e igualitarios.

5.    Hoy, la computación cuántica es el patio de los investigadores. En cinco años, será el principal medio de trabajo

En cinco años, los efectos de la computación cuántica llegarán más allá del laboratorio de investigación. La computación cuántica ya no será exclusiva de la comunidad científica, sino que será utilizada ampliamente por nuevas categorías de profesionales y desarrolladores que buscan este método emergente para resolver problemas que una vez se consideraron insolubles.

La computación cuántica será omnipresente en las aulas universitarias, e incluso estará disponible -hasta cierto punto- en el nivel secundario. Desde cursos de ciencia de la computación hasta química y clases de negocios, los estudiantes se familiarizarán con esta tecnología y buscarán trayectorias profesionales relacionadas. Se integrará en una variedad de planes de estudio y aprender sobre el tema será un requisito previo para los programas de ciencia e ingeniería en todo el mundo. Todas las universidades tendrán al menos un programa y enseñarán a sus alumnos a través de experimentos reales y prácticos, que se ejecutarán en computadoras cuánticas en funcionamiento a las que se accederá a través de la nube. Ningún estudiante se graduará sin haber estado expuesto a aprender sobre computación cuántica.

Es interesante porque una nueva comunidad de desarrolladores aparecerá. El concepto de “aprender a codear” (escribir código) tendrá su versión cuántica en la currícula de ciencias de la computación. Los algoritmos cuánticos se enseñarán junto a los clásicos en teoría de la información.

Esta explosión en el conocimiento público general, en los próximos cinco años, ayudará a iniciar la era comercial de la cuántica, un período en el que la computación cuántica y sus primeros casos de uso se desarrollan rápidamente. Es probable que se trate de casos que utilizarán computadoras cuánticas para simular exactamente moléculas y reacciones químicas cada vez más grandes, lo que podría ayudar a acelerar la investigación y en el futuro conducir a la creación de nuevos materiales, desarrollo de fármacos más personalizados o descubrimiento de fuentes de energía más eficientes y sostenibles.

Los investigadores de IBM ya están logrando hitos de la química cuántica, por ejemplo, emplearon una computadora cuántica para simular con éxito la unión atómica en hidruro de berilio (BeH2), la molécula más compleja jamás simulada por una computadora cuántica. En el futuro, continuarán abordando problemas con una complejidad cada vez mayor, alcanzarán y superarán eventualmente lo que podemos hacer solo con las máquinas clásicas.

Dentro de cinco años, la industria habrá descubierto las primeras aplicaciones donde una computadora cuántica (utilizada junto con una computadora clásica) ofrecerá un beneficio para resolver problemas específicos. Se otorgará una clara ventaja a los primeros usuarios en la era de la computación cuántica.

En el futuro, las computadoras cuánticas ya no serán vistas como misteriosas. El público abrazará esta nueva era. Nuestra comprensión colectiva seguirá creciendo y afectando a todas las industrias y a todas las instituciones educativas. Los conceptos y el vocabulario arraigados en la computación cuántica ya no serán vagos o incomprendidos, sino que formarán parte de la lengua convencional. Las conversaciones sobre la computación cuántica serán normales. Todos sabrán qué es un qubit o estarán familiarizados con la idea.

Ver más información en el siguiente link: http://research.ibm.com/5-in-5/.

Lampadia

El mundo está cambiando y cada vez dependemos más de la tecnología, que  avanza a pasos agigantados. La inteligencia artificiales una de las áreas más importantes del desarrollo tecnológico, pero traen amenazas que deben preveerse. Stephen Hawking, Elon Musk y Simon Parkin (autor del artículo que compartimos líneas abajo), plantean importantes cuestionamientos al respecto.

El uso de máquinas que están programadas para pensar y actuar con un cierto nivel de inteligencia “humana” y autonomía se conoce como inteligencia artificial (AI). Nuestras vidas están cambiando radicalmente por esta tecnología, y ya se utiliza en una amplia gama de servicios cotidianos. Muchas aplicaciones en computadoras, celulares y retailers son diseñadas para buscar patrones en el comportamiento del usuario y luego reaccionar a ellos. También están programadas para utilizar la información almacenada en sus bases de datos para mejorar la reacción a los comandos y predecir ciertas conductas.

Como dice Parkin, “La mayoría de los avances en los campos de la genética, la nanotecnología y la neurofarmacología, si se consideran aisladamente, parecen no tener una dimensión moral, y mucho menos social. Sin embargo, cuando las tecnologías resultantes se mezclan y son administradas por AIs, el peligro es que descubrimos que nuestro progreso tecnológico ha superado nuestra preparación moral.”

Una manera de controlar la AI fue propuesta por Isaac Asimov (en 1942) en sus Tres Leyes de la Robótica:

1. Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser
humano sufra daño.

2. Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas
órdenes entrasen en conflicto con la 1ª Ley.

3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no
entre en conflicto con la 1ª o la 2ª Ley.

Otro enfoque, actual, es el motivacional: con el diseño de un sistema que aprenda a través del tiempo al igual que los seres humanos y adquieran valores a medida que maduran. El problema es que los científicos no saben realmente cómo funciona esto en los seres humanos.

La humanidad está a punto de dar nuevos saltos en su calidad de vida por los avances tecnológicos que están empezando a masificarse. (Ver en Lampadia: Robots ingresan a la fuerza laboral). Esto nos lleva a debatir seriamente los aspectos éticos del uso de las nuevas tecnologías y su posible amenaza. Aunque ya podríamos estar un poco tarde.

Más allá de los miedos tradicionales al cambio, la reacción estratégica debiera ser la de prepararse para adaptar las nuevas tecnologías a procesos que limiten posibles consecuencias indeseadas de su desarrollo. Debemos empezar a prepararnos, y analizar posibles alternativas para el control esta gran tecnología, que promete increíbles oportunidades para el futuro.

La Revolución Tecnológica, con la robótica, la inteligencia artificial, Big Data, algoritmos, realidad virtual y realidad aumentada, tiene la capacidad potencial de producir procesos imposibles de ser controlados por los seres humanos. Por lo tanto, es menester que, sin perder más tiempo, nos aboquemos a establecer paradigmas y mecanismos que den cierta seguridad para evitar desarrollos que más tarde no podamos controlar. Lampadia

Enseñándole a los robots la diferencia entre lo bueno y lo malo

La inteligencia artificial está superando a la clase humana en una gama de campos cada vez mayor; pero, ¿cómo podemos asegurarnos de que se comporte de manera moral? Simon Parkin conversa con las personas que están intentando enseñarle ética a las computadoras.

Fuente: 1843magazine.com

Revista 1843 – The Economist
Simon Parkin
Junio/julio, 2017
Traducido y glosado por Lampadia

Hace más de 400 años, de acuerdo a las leyendas, un rabino se arrodilló junto a las orillas del río Vltava en lo que ahora se conoce como la República Checa. Sacó unos puñados de arcilla del agua y cuidadosamente los acomodó en la forma de un hombre. Los judíos de Praga, falsamente acusados ​​de usar la sangre de los cristianos en sus rituales, estaban siendo atacados. El rabino, Judah Loew ben Bezalel, decidió que su comunidad necesitaba un protector más fuerte que cualquier humano. Inscribió la palabra hebrea para “verdad”, emet, en la frente de su creación y colocó en su boca una cápsula inscrita con una fórmula cabalística. La criatura saltó a la vida.

El Golem patrulló el ghetto, protegiendo a sus ciudadanos y realizando trabajos útiles: barrer las calles, transportar agua y cortar leña. Todo fue armonioso hasta el día en que el rabino olvidó inhabilitar el Golem para el Sabbath, como era requerido, y la criatura se volvió en un asesino. El rabino se vio obligado a borrar la letra inicial de la palabra en la frente del Golem para volverla ‘met’, la palabra hebrea para “muerte”. La vida se deslizó del Golem y se volvió polvo.

Este cuento, que muestra los riesgos de construir un sirviente mecánico a la imagen del hombre, ha ganado popularidad en la edad de la inteligencia artificial. Legiones de robots ahora llevan a cabo nuestras instrucciones irreflexivamente. ¿Cómo nos aseguramos de que estas criaturas, sin importar si están construidas de arcilla o silicio, funcionen siempre en nuestro mejor interés? ¿Debemos enseñarles a pensar por sí mismas? Y, si es así, ¿cómo vamos a enseñarles lo correcto y lo incorrecto?

En 2017, estas son preguntas urgentes. Los automóviles sin conductor han acumulado millones de millas en nuestras carreteras mientras toman decisiones autónomas que podrían afectar la seguridad de otros usuarios humanos. La robótica en Japón, Europa y Estados Unidos está desarrollando robots para proporcionar atención a adultos  mayores y discapacitados. Uno de estos robots de servicio, que fue lanzado en 2015, se llamó Robear (tenía la cara de un cachorro de oso polar), es lo suficientemente fuerte como para levantar a los pacientes frágiles de sus camas; y, si puede hacer eso, también puede, posiblemente, aplastarlos. Desde el año 2000, el ejército estadounidense ha desplegado miles de robots equipados con ametralladoras, cada uno capaz de localizar objetivos y apuntarlos sin la necesidad de implicación humana (sin embargo, no se les permite tirar del gatillo sin supervisión).

Algunas figuras públicas también han alimentado la sensación de temor que rodea la idea de máquinas autónomas. Elon Musk, un empresario de tecnología, afirmó que la inteligencia artificial (IA) es la mayor amenaza existencial para la humanidad. El verano pasado, la Casa Blanca encargó cuatro talleres para que los expertos discutieran esta dimensión moral de la robótica. Como dice Rosalind Picard, directora del Grupo de Computación Afectiva del MIT: “Cuanto mayor sea la libertad de una máquina, más necesitará estándares morales”.

En un futurista complejo de oficinas en el serpenteante río Vltava, cerca de donde el rabino esculpió su Golem, se escucha el zumbido de un banco de computadoras. Son unos extraños profesores, pero son tan dedicados como cualquier humano a la noble tarea de la educación. Sus estudiantes no se sientan delante de la pantalla de cada computadora, sino más bien en sus discos duros. Esta escuela virtual, que lleva el nombre de GoodAI [de good (buena) artificial inteligence], se especializa en la educación de inteligencias artificiales (IAs): enseñándoles a pensar, razonar y actuar. La visión global de GoodAI es entrenar inteligencias artificiales en el arte de la ética. “Esto no significa que la pre-programación de AI siga un conjunto de reglas prescritas donde les decimos qué hacer y qué no hacer en cada situación posible”, dice Marek Rosa, un exitoso diseñador de videojuegos eslovaco y fundador de GoodAI, quien ha invertido 10 millones de dólares en la compañía. “Más bien, la idea es capacitarlos para aplicar sus conocimientos a situaciones que nunca han vivido”.

Los expertos coinciden en que el enfoque de Rosa es razonable. “Intentar preprogramar cada situación que una máquina ética pueda encontrar no es trivial”, explica Gary Marcus, un científico cognitivo de NYU y CEO y fundador de Geometric Intelligence. “¿Cómo, por ejemplo, se programa en una noción como ‘equidad’ o ‘daño’? Ni tampoco, señala, este enfoque de codificación explica los cambios en las creencias y actitudes. “Imagínese si los fundadores estadounidenses hubieran congelado sus valores, permitiendo la esclavitud, menos derechos para las mujeres y así sucesivamente. En última instancia, queremos una máquina capaz de aprender por sí misma.”

Rosa ve a la IA como un niño, una pizarra en blanco sobre la cual se pueden inscribir los valores básicos y que, con el tiempo, podrá aplicar esos principios en escenarios imprevistos. La lógica es buena. Los seres humanos adquieren una sensación intuitiva de lo que es éticamente aceptable observando cómo se comportan los demás (aunque con el peligro de que podamos aprender un mal comportamiento cuando se nos presenta con modelos erróneos).

GoodAI monitorea la adquisición de valores proporcionando un mentor digital, y luego lentamente aumenta la complejidad de las situaciones en las que la IA debe tomar decisiones. Los padres no dejan que sus hijos crucen una autopista, sostiene Rosa. En su lugar, les enseñan primero a cruzar una calle. “De la misma manera, exponemos a la IA a entornos cada vez más complejos donde puede basarse en conocimientos previamente aprendidos y recibir retroalimentación de nuestro equipo”.

GoodAI es sólo una de varias instituciones dedicadas a comprender la dimensión ética de la robótica que ha surgido en todo el mundo en los últimos años. Muchas de estas instituciones gozan de títulos grandiosos y premonitorios: El Instituto del Futuro de la Vida, el Grupo de Robótica Responsable y la Iniciativa Global sobre Sistemas Éticos Autónomos. Hay una serie de ideas en circulación sobre la mejor manera de enseñar moralidad a las máquinas. Rosa tiene una, Ron Arkin otra.

Arkin es un robo-eticista calvo de aproximadamente 60 años, con grandes ojos detrás de enormes lentes. Él enseña Ética de la Computadora en Georgia Tech en Atlanta, pero su trabajo no se limita al aula. La investigación de Arkin ha sido financiada por una variedad de fuentes, incluyendo el Ejército de los Estados Unidos y la Oficina de Investigación Naval. En 2006 recibió fondos para desarrollar hardware y software que harán que las máquinas de combate robóticas sean capaces de seguir los estándares éticos de la guerra. Ha argumentado que los soldados robots pueden ser éticamente superiores a los humanos. Después de todo, no pueden violar, saquear o quemar un pueblo por motivos de cólera o ira.

Enseñar a los robots cómo comportarse en el campo de batalla puede parecer sencillo, ya que las naciones crean reglas de compromiso siguiendo las leyes acordadas internacionalmente. Pero no todos los escenarios posibles en el campo de batalla pueden ser previstos por un ingeniero, al igual que no todas las situaciones éticamente ambiguas están cubiertas por, digamos, los Diez Mandamientos. ¿Debe un robot, por ejemplo, disparar contra una casa en la que un objetivo de alto valor está compartiendo una comida con civiles? ¿Debería prestar apoyo a un grupo de cinco reclutas de bajo rango en un lado de una ciudad asediada, o un oficial de alto rango en el otro? ¿Debería tomarse la decisión sobre una base táctica o moral?

Para ayudar a los robots y sus creadores a navegar por estas cuestiones en el campo de batalla, Arkin ha estado trabajando en un modelo que difiere del de GoodAI. El “adaptador ético”, como se le conoce, busca simular las emociones humanas, en lugar de emular el comportamiento humano, para ayudar a los robots a aprender de sus errores. Su sistema permite que un robot experimente algo similar a la culpa humana. “La culpa es un mecanismo que nos desalienta de repetir un comportamiento particular”, explica. Es, por lo tanto, una herramienta de aprendizaje útil, no sólo en humanos, sino también en robots.

“Imagina que un agente está en el campo y realiza una evaluación de daños de combate antes y después de disparar un arma”, explica Arkin. “Si el daño de la batalla ha sido excedido por una proporción significativa, el agente experimenta algo análogo a la culpabilidad.” Por ejemplo, el sentimiento de culpa aumenta cada vez, si hay más daño colateral de lo que se esperaba. “En cierto umbral el agente dejará de usar un sistema de armas particular. Pero, más allá de eso, dejará de usar las armas por completo. “Mientras que la culpa que un robot podría sentir se simula, los modelos son, sin embargo, tomados de la naturaleza y, al igual que en los seres humanos, tienen una estructura tripartita: La creencia de que una norma ha sido violada, preocupación por las acciones de uno mismo, y un deseo de volver al estado anterior.

Es una solución ingeniosa, pero no una sin problemas. Por un lado, el modelo de culpabilidad requiere que las cosas salgan mal antes de que el robot pueda modificar su comportamiento. Eso podría ser aceptable en el caos de la batalla, donde el daño colateral no es totalmente inesperado. Pero en los hogares y hospitales civiles, o en las carreteras, la tolerancia del público por errores mortales robóticos es mucho menor. Es más probable que un robot asesino sea desensamblado a que se le ofrezca la oportunidad de aprender de sus errores.

Desde las aulas virtuales hasta la culpa simulada, los enfoques para enseñar la moral del robot son variados, embrionarios y, en cada caso, vienen acompañados de distintos problemas. En Georgia Tech, Mark Riedl, director del EntertainmentIntelligenceLab, está probando un método que encuentra su inspiración no en el aula sino en la biblioteca.

Al leer miles de historias de IAs, y permitirles elaborar un conjunto de reglas para el comportamiento basado en lo que encuentran, Riedl cree que podemos comenzar a enseñar a los robots cómo comportarse en una gama de escenarios, desde una cena hasta durante el robo de un banco. Una gama de organizaciones y compañías como DARPA, la agencia de I + D del Departamento de Defensa de EE.UU., el Ejército de Estados Unidos, Google y Disney financian el trabajo del equipo.

Cuando nos reunimos en un restaurante cerca de su laboratorio, Riedl comentó que está de acuerdo con la filosofía básica de GoodAI. “Es cierto: la respuesta a todo esto es criar a los robots como niños”, dice. “Pero no tengo 20 años para criar un robot. Es un proceso que consume mucho tiempo y es costoso. Criar a un úniconiño es todo lo que puedo manejar. Mi idea era usar las historias como una forma de acortar este proceso de aprendizaje”.

Riedl llegó a esta idea mientras investigaba cómo se podrían utilizar las historias para enseñarle a las IA las reglas de las situaciones sociales humanas. “Si Superman se viste como Clark Kent y se reúne con alguien para cenar, tienes esta pequeña demostración de lo que la gente hace cuando entra en un restaurante”, dice Riedl. Toman un asiento. Pedimos sus bebidas antes de la comida. Estos son los valores sociales, en términos del orden en que nos gusta hacer las cosas. Ahora, por lo general no hay dilema ético en términos de restaurantes. Pero hay señales, tales como: “¿Por qué no fueron a la cocina y buscaron la comida?” No podría decirle a una IA por qué no, pero puedo demostrar que eso no es lo que se supone que debes hacer”.

Riedl consigue una multitud de fuentes de historias en Amazon’s Mechanical Turk. “Instruimos a los trabajadores de Amazon a describir una historia típica sobre un tema dado, como ir a un restaurante”, explica Riedl. Los participantes a veces reciben un personaje y, usando un formato, deben llenar campos en blanco con fragmentos de la historia (por ejemplo, “Mary entró en el restaurante.” “Mary esperó para sentarse.” “Mary se quitó el abrigo y ordenó una bebida”. Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural buscan frases de diferentes historias que son similares entre sí y, a partir de esa información, empiezan a sacar conclusiones sobre reglas y normas sociales.

Una IA que lee cien historias sobre robar versus no robar puede examinar las consecuencias de estas historias, entender las reglas y resultados, y comenzar a formular un marco moral basado en la sabiduría de las multitudes. “Tenemos estas reglas implícitas que son difíciles de anotar, pero los protagonistas de los libros, la televisión y las películas ejemplifican los valores de la realidad. Comienzas con historias sencillas y luego progresas a historias de jóvenes adultos. En cada una de estas situaciones se observan situaciones morales cada vez más complejas”.

Aunque difiere conceptualmente de los GoodAI’s, el enfoque de Riedl cae en la disciplina del aprendizaje automático. “Piense en esto como la identificación de patrones, que es lo que se trata gran parte del aprendizaje de las máquinas”, dice. “La idea es que le pidamos a la IA que mire a mil diferentes protagonistas que están experimentando maso menos el mismo dilema. Entonces, la máquina puede calcular la media de las respuestas y formular valores que coincidan con lo que la mayoría de la gente diría que es la manera “correcta” de actuar.

Hay una cierta simetría poética para la solución: del Golem al monstruo de Frankenstein y más allá, los seres humanos siempre han recurrido a historias al imaginar el impacto monstruoso de sus creaciones. Al igual que hay conclusiones sombrías en estas historias, también hay una preocupación de que, si se alimenta a la IA sólo con enseñanzas oscuras, podría terminar entrenándolo para ser malo. “La única manera de corromper la IA sería limitar las historias en las que el típico comportamiento sucede de alguna manera”, dice Riedl. “Podría recoger las historias de antihéroes o aquellas en las que los malos ganan todo el tiempo. Pero si el agente se ve forzado a leer todas las historias, se vuelve muy, muy difícil para cualquier individuo corromper la IA”.

El enfoque parece estar resultando notablemente eficaz. “Sabemos que el sistema está aprendiendo de las historias de dos maneras”, dice Riedl. “En primer lugar, realizamos una evaluación y pedimos a la gente que juzgue las reglas que aprendió el sistema. Las reglas son cosas como ‘cuando vas a un restaurante, pedir bebidas viene antes de pedir comida. Segundo, el sistema puede generar historias, y estas historias pueden ser juzgadas por los humanos”.

En su mayor parte, el equipo ha encontrado que el conocimiento aprendido por el sistema es típicamente de sentido común. Pero ha habido algunas sorpresas. “Cuando entrenamos nuestro sistema sobre ir en una cita al cine, el sistema aprendió que besar era una parte importante del esquema. No esperábamos eso, pero en retrospectiva no es sorprendente”.

Para los ingenieros de Audi, que construyen automóviles sin conductor, o los técnicos de BAE Systems que construyen armas autónomas, enseñarle a las IAs cuando es socialmente apropiado besar o hacer cola puede no parecer directamente relevante para su trabajo. La mayoría de los avances en los campos de la genética, la nanotecnología y la neurofarmacología, si se consideran aisladamente, parecen no tener una dimensión moral, y mucho menos social. Sin embargo, cuando las tecnologías resultantes se mezclan y son administradas por AIs, el peligro es que descubrimos que nuestro progreso tecnológico ha superado nuestra preparación moral.

Riedl afirma que estamos en un momento crucial de la historia y, como sociedad, nos enfrentamos a una simple elección. “Podemos decir que nunca podremos tener un robot perfecto, y porque hay algún tipo de peligro nunca debemos hacer nada”, dice. “O podemos decir: ‘Hagamos nuestro mejor esfuerzo y tratemos de mitigar el resultado.’ Nunca vamos a tener un auto perfecto. Van a haber accidentes. Pero se tendrán menos accidentes que los humanos. Así que… nuestro objetivo debe ser no ser peor que los humanos. Sólo tal vez, podría ser posible ser mejor que los humanos. “

En la ciencia ficción, el momento en que un robot gana la sentiencia (capacidad de adquirir sentimientos) suele ser el momento en que creemos que tenemos obligaciones éticas hacia nuestras creaciones. Un iPhone o un portátil puede ser muy complejo en comparación con un martillo o una pala, pero cada objeto pertenece a la misma categoría: herramientas. Y sin embargo, a medida que los robots empiezan a adquirir la apariencia de emociones, a medida que comienzan a comportarse como seres humanos, y aprenden y adoptan nuestros valores culturales y sociales, tal vez necesitan revisarse las viejas historias. Por lo menos, tenemos la obligación moral de averiguar qué enseñar a nuestras máquinas sobre la mejor manera de vivir en el mundo. Una vez que lo hayamos hecho, podremos sentirnos obligados a reconsiderar cómo los tratamos. Lampadia

Nota: Simon Parkinis es escritor y periodista británico, y autor de “Deathby Video Game” Ilustraciones de Brett Ryder

¿Cómo deberían lidiar los gobiernos con la probabilidad de que los robots y la automatización reemplacen muchos de los empleos humanos? Esa es una de las grandes preguntas de la Cuarta Revolución Industrial. En Lampadia hemos venido intentando responderla mediante distintos métodos: un bono ciudadano, mejor educación y capacitaciones, creación de nuevos puestos de trabajo y un análisis del futuro de los empleos. En todo caso, detrás de todas las alternativas está la mayor productividad que generaría el salto tecnológico, el que directa o indirectamente, debería compensar los requerimientos de los trabajadores o ex trabajadores.

Para el cofundador de Microsoft, Bill Gates, la respuesta es sencilla: gravar a los robots. Sin embargo The Economist afirma que esto trae otros peligros, como deisminuir la innovación.

The Economist agrega en su artículo ‘Por qué no es bueno aplicar impuestos a los robots’ (compartido líneas abajo): “Un robot es una inversión de capital, como un horno o una computadora. Los economistas generalmente aconsejan no gravar estas cosas que permiten que la una economía produzca más. (…) las inversiones en robots pueden hacer que los trabajadores humanos sean más productivos que prescindibles; gravarlos podría empeorar la situación de los empleados afectados.”

Según The Economist, la solución no está en gravar a los robots, sino en que los gobiernos tomen medidas de distribución de la propiedad de las acciones cuando las empresas sean públicas, o graven las ganancias cuando no lo son. No debemos cometer el error de visualizar a los robots (y la automatización) como nuestros enemigos, porque solo perderemos una gran oportunidad de desarrollo y crecimiento.

Este es un tema muy complejo, que genera grandes debates entre las mentes más brillantes del mundo, desde Bill Gates hasta el Foro Económico Mundial del año pasado y líderes globales. Lo que debemos rescatar de estas distintas declaraciones es que tenemos que poner este tema sobre la mesa. Existe un análisis muy complejo que se debe realizar en torno a los robots y la automatización, desde la capacitación a los humanos, la redistribución de empleos y hasta los temas éticos sobre cómo se relacionarán con nosotros (¿seguiremos las leyes de Asimov?). En Lampadia queremos mantener a nuestros lectores a la vanguardia del debate. Lampadia

Por qué no es bueno aplicar impuestos a los robots

La propuesta de Bill Gates es reveladora sobre el desafío que plantea la automatización

A partir del 2017, Finlandia se convertirá en el primer país europeo en aplicar un plan piloto mediante el cual los ciudadanos, empleados o no, recibirán una ‘renta básica mensual’. El piloto se llevará a cabo con 2,000 personas desempleadas, seleccionadas al azar, ellas recibirán 560 € mensuales en lugar de sus actuales pagos de seguridad social.

La renta se seguirá pagando incluso si encuentran trabajo o, más sorprendente para algunos, incluso si deciden no buscar trabajo. El experimento durará dos años y tiene como objetivo reducir los altos niveles de desempleo, producto de los impactos de la automatización.

Según un estudio de la Universidad de Oxford (citado en el artículo de El País de España, compartido líneas abajo), el 57% de la fuerza de trabajo humana en los países de la OCDE está en riesgo de desaparecer por la automatización y los avances tecnológicos. “Tenemos la necesidad de integrar a toda la gente desocupada en nuestra sociedad y en lugar de subsidios por desempleo, la renta básica suena como una buena idea”, afirma una investigadora del estudio.

En Lampadia, ya anunciamos que los robots y las computadoras “inteligentes” podrían reemplazar hasta la mitad de la fuerza laboral de Estados Unidos en la próxima década o dos, basándonos en un informe de Bloomberg, publicado en 2015. El informe cita otro estudio de la Universidad de Oxford que identificó más de 700 ocupaciones en riesgo de automatización informática. Ver en Lampadia: El futuro del empleo con Robots e ‘Inteligencia Artificial’. En el artículo reseñamos el libro de Martin Ford (The rise of the robots) que sugiere que “una reestructuración fundamental de nuestras reglas económicas” puede ser necesaria para mitigar el impacto del avance de la robótica y la automatización. Él propone una renta básica mínima garantizada – o “Dividendos de Ciudadanos” – como un paliativo al desempleo.

El punto importante es ver si a través de un mecanismo de ingreso de libre disponibilidad ni rendición de cuentas, se puede promover que los ciudadanos que no tengan empleos tradicionales, empiecen a encontrar otras ocupaciones. Estas pueden ser desde pequeños negocios hasta actividades deportivas o culturales. La idea es que la alta productividad que generaría la ‘cuarta revolución industrial’, permita generar suficientes recursos para financiar programas de este tipo, para que todos los ciudadanos encuentre un sentido de propósito en actividades no tradicionales.

Más allá de las especulaciones más extremas, es muy claro que la propensión de los diversos sectores de la economía por crear empleo serán sustancialmente disminuidos, y la creación de una renta básica universal o un ‘dividendo o bono ciudadano’ empiezan a ser una realidad en Finlandia, por más que sea tan solo un experimento.

El Perú sufre de muchas brechas y atrasos. En la medida que no seamos capaces de cerrarlas o acortarlas sustancialmente en un plazo corto, podremos quedar desplazados de la vida pos revolución tecnológica. Esto significa que si los peruanos entendemos esta amenaza en su debida proporción, debiéramos nuclearnos alrededor de nuestras agendas pendientes para estar preparados ante este cambio sustancial en nuestras vidas. No cerremos los ojos y cosechemos las oportunidades que esta nueva realidad trae a los pueblos responsables. Lampadia

Finlandia, laboratorio mundial de la ‘renta básica universal’

El país nórdico será el primer país del mundo en experimentar en 2017 esta forma de retribución

El País de España
29 de Diciembre de 2016
Glosado por Lampadia

La automatización de la fuerza laboral crece a toda velocidad en el siglo XXI. Y la primera consecuencia es dramática: pérdida de empleos tradicionales que ahora, por un coste laboral cero, son desempeñados por máquinas, como por ejemplo los lavacoches o los camareros que toman la orden en un restaurante. Finlandia ha decidido empezar a prepararse para el futuro, experimentando con nuevas redes de seguridad. El país nórdico será en 2017 el laboratorio mundial de lo que se ha bautizado como la renta básica universal. Es decir, recibir una cantidad de dinero al mes porque sí. Se tenga empleo o no. En un programa piloto que durará dos años, 2,000 ciudadanos recibirán a partir de enero 560 euros al mes solo por existir.

“Para revolucionar algo tan grande, tan tradicional y tan fundamental como son las retribuciones hay que experimentar primero”, señala Roope Mokka, cofundador de Demos Helsinki, el primer think tank independiente de los países nórdicos. En un país calvinista en el que la cultura de la responsabilidad se respira en cada esquina, esta remuneración adicional es vista por expertos, políticos y ciudadanos no como un regalo, sino como una oportunidad para engrasar la economía y animar a la población a iniciar negocios, explica este joven finlandés durante una mesa redonda en Slush, un evento que congrega cada año a centenares de start-ups, compañías e inversores mundiales y que se ha convertido en un acontecimiento clave para la economía finlandesa que hoy por hoy continúa luchando por salir de una profunda recesión.

Pero aún con un horizonte difícil —la Comisión Europea le augura un crecimiento del 0.9% del PIB para el año que viene—, el Gobierno conservador finlandés es pionero mundial en implantar la renta básica. “Los análisis más fiables tardarán en llegar al menos seis años más”, predice el experto. En Oakland (EE UU) serán mil familias las que recibirán 500 euros mensuales y Utretch, en Países Bajos, experimentará también ésta fórmula en 2017. Eso sí, Finlandia es de los pocos países en la Unión Europea (UE) que no goza de un salario mínimo interprofesional, al igual que los países escandinavos. Su PIB per cápita, en cambio, es de los más altos de la Unión incluso en tiempos convulsos: 38,200 euros en 2015 (año en el que el déficit alcanzó el 2,8% del PIB) frente a los 23,200 de España, según la página web datosmacro.

Empleos más caros

Para que la idea de renta básica que a muchos les puede parecer utópica se convierta en realidad lo que se necesita es financiación. El experto sostiene que lo primero que las empresas y los Gobiernos deberían hacer es asegurar que “los trabajos se paguen caro”, además de llevar a cabo una reforma en el sistema impositivo que grave aún más a las rentas altas. “La propiedad inutilizada, bienes, deficiencia energética, edificios… hay muchas cosas a las que se le pueden aplicar más impuestos”, enumera Mokka de forma improvisada aunque con un gran conocimiento de lo que habla.

Un estudio de la Universidad de Oxford, de enero  2016, muestra que el 57% de la fuerza de trabajo humana en los países de la OCDE está en riesgo de desaparecer por la automatización y los avances tecnológicos. “Tenemos la necesidad de integrar a toda la gente desocupada en nuestra sociedad y en lugar de subsidios por desempleo, la renta básica suena como una buena idea”, defiende Juhana Aunesluoma, director de investigación de estudios europeos en la Universidad de Helsinki desde una sala en el Ministerio de Exteriores. Algo que no le pareció a Suiza el pasado junio cuando rechazó mediante referéndum esta iniciativa.

Pero los Gobiernos —especialmente los del sur de Europa— están hasta cierto punto “obsesionados”, dice Mokka, con llegar al pleno empleo en detrimento de la búsqueda de alternativas para que el dinero entre en los hogares (y en el sistema) y para que los desempleados por la automatización del trabajo se mantengan ocupados y reinviertan su tiempo. Lampadia

En estos nuevos tiempos de la política populista en los países más desarrollados, muchos culpan a la globalización y el comercio internacional por la pérdida de empleos en distintas industrias, principalmente la manufacturera, empezando por el lamentable nuevo presidente de EEUU. La verdad es que el fenómeno de pérdida de empleo en los países ricos, se explica hasta en un 80% por Cuarta Revolución Industrial, los avances de la  tecnología y la automatización. Sin embargo, nuevos estudios conducidos por algunos antropólogos en EEUU, nos hablan de la creación de nuevos puestos de trabajo a causa de la tecnología.

Según un artículo del Financial Times (traducido líneas abajo), un muevo estudio de un grupo de antropólogos afirma que “Sí, las máquinas están eliminando algunos trabajos humanos, pero la gente también está trabajando con robots en nuevos roles. Esa versión más optimista de la historia tiende a oscurecerse, pero merece mucho más atención”.

Y es que la automatización está creando nuevos puestos de trabajo, especialmente para monitorear, administrar e interpretar la data generada por los robots y las máquinas. Si bien no tienen cifras exactas para asegurar que el nuevo de empleos nuevos compensa la pérdida de los mismos gracias a la automatización, esta información no pierde importancia. La lección principal que se debe extraer de este análisis es “la necesidad urgente de un mayor debate político sobre cómo preparar a los trabajadores para este nuevo mundo. El entrenamiento de la fuerza de trabajo necesita cambiar para inculcar más habilidades digitales.”

Este tema va muy ligado a  nuestra propuesta de que tenemos que hacer un “salto cuántico”, o un “Big Bang”, una verdadera revolución educativa y no el mamarracho de Saavedra ni Mora. Ver en Lampadia: Educación y Habilidades para el Futuro y Líneas de acción y compromisos para la educación del siglo XXI.

Fuente:  fortune.com

La Cuarta Revolución Industrial, la cual está relacionada con la robótica y la inteligencia artificial, entre otras muchas tecnologías disruptivas, jugará un papel trascendental en la vida de los ciudadanos, empresas y naciones en los próximos años. (Ver en Lampadia: Aceleremos el desarrollo del Perú mediante la innovación y Los retos de la Cuarta Revolución Industrial. Todas las revoluciones industriales traen consigo una disrupción económica, política y social. Ésta no es diferente, más bien se piensa que sus impactos y discontinuidades serán mayores a cualquier cosa que hayamos visto antes. Por ello es tan importante que los peruanos no perdamos más tiempo, pues no solo tenemos que superar brechas inmensas en educación, salud, infraestructuras y tecnología; también tenemos que nivelarnos con el mundo más desarrollado para ser parte de los ganadores de la `cuarta revolución industrial’. Ver en Lampadia: Gobernabilidad con un gabinete multipartidario.

El reto ahora es buscar la estrategia que lleve al Perú a una mejora acelerada y extraordinaria de la educación. Debemos aprovechar el desenvolvimiento la Cuarta Revolución Industrial’, ya que nos presenta amenazas y oportunidades disruptivas para el empleo y la educación en el mundo.

El futuro del Perú depende de cómo formemos a nuestros jóvenes. Esperamos que el gobierno  pueda tomar conciencia de las reformas que necesitamos asumir para iniciar la inmensa tarea de dar a las nuevas generaciones los beneficios y capacidades que nos ofrece el mundo del siglo XXI. Lampadia                        

Cómo los robots están volviendo indispensables a los seres humanos

Paradójicamente, las políticas de Trump podrían acelerar la automatización y la pérdida de puestos de trabajo

Fuente:  Financial Times

Gillian Tett
Financial Times
22 de Diciembre de 2016
Traducido y glosado por Lampadia

En los últimos meses, los antropólogos han estado investigando el enmarañado mundo de la mano de obra de Estados Unidos en busca de una respuesta a una de las grandes preguntas de nuestro tiempo: ¿qué sucederá con los trabajos humanos cuando lleguen los robots?

Uno pensaría que la respuesta es muy deprimente. Si hay algo en lo que casi todos los economistas están de acuerdo, es que las tecnologías digitales están haciendo muchos de los trabajos que antes hacían los humanos.

La manufactura es un ejemplo particularmente duro. Un estudio de la Universidad Ball State sugiere que se perdieron 5.6 millones de empleos manufactureros en Estados Unidos entre los años 2000 y 2010, casi nueve de diez gracias a la automatización y no al comercio. Podría ser peor: McKinsey, una consultoría, estima que el 45 % de las tareas que actualmente realizan los seres humanos podrían automatizarse a medida que el patrón se extienda al sector de servicios. Esto equivale a US$ 2,000 millones en salarios anuales – y millones de empleos.

Eso suena aterrador. Hay, sin embargo, un giro intrigante. Cuando los antropólogos llevaron a cabo “la observación de la participación” entre los trabajadores estadounidenses, es decir, observar lo que realmente está ocurriendo en la vida cotidiana de las personas, en lugar de observar estadísticas de arriba hacia abajo, descubrieron una historia más compleja de lo que sugieren las cifras.

Sí, las máquinas están eliminando algunos trabajos humanos, pero la gente también está trabajando con robots en nuevos roles. Esa versión más optimista de la historia tiende a oscurecerse, pero merece mucho más atención – particularmente cuando el presidente electo Donald Trump asuma el cargo el próximo mes.

Consideremos las conclusiones de Benjamin Shestakofsky, un antropólogo que pasó 19 meses dentro de una empresa de California que utiliza tecnologías digitales para conectar a compradores y vendedores de servicios domésticos. Shestakovsky inicialmente asumió que su investigación mostraría cómo las máquinas estaban reemplazando a los trabajadores humanos. Cuando realizó un análisis de base, se dio cuenta de que la empresa estaba creciendo rápidamente, con sistemas de computación tan grandes y complejos, que constantemente estaba contratando a más humanos, no robots, para monitorear, administrar e interpretar los datos. “La automatización de software puede sustituir a la mano de obra, pero también crea nuevos complementos humano-máquina”, dijo recientemente en una reunión de la American Anthropological Association, señalando que las empresas “están creando nuevos tipos de trabajos”.

Shreeharsh Kelkar, otro antropólogo, vio el mismo patrón en el mundo de la educación. Hasta hace poco se suponía que el aumento de las herramientas didácticas digitales volverían menos importante a los profesores humanos. Pero observando a los educadores en acción, Kelkar encontró que los profesores humanos están trabajando con estas herramientas digitales para ser más eficientes. El problema no es que las computadoras estén automatizando los trabajos, dice, sino que ” están surgiendo asociaciones entre humanos y computadoras”.

Una respuesta obvia es que todavía no está claro si estas anécdotas son típicas, ni nadie sabe si estos nuevos “conjuntos” de humanos y máquinas crearán suficientes trabajos para compensar los perdidos por la automatización. Además, los nuevos empleos digitalizados pueden parecer menos atractivos que los viejos roles, ya que a menudo se estructuran como “trabajos contingentes”, con trabajadores autónomos que proveen los servicios demandados.

De todos modos, las conclusiones de los antropólogos no deben ser ignoradas. En primer lugar, sugieren que existe una ardiente necesidad de que los responsables de la formulación de políticas obtengan mucho mejores datos sobre lo que realmente está ocurriendo en el lugar de trabajo estadounidense. Los estudios antropológicos son de pequeña escala, mientras que los datos a nivel macro son sorprendentemente débiles, en parte debido a que la Oficina de Estadísticas Laborales tiende a recopilar datos a través de los canales tradicionales. “No sabemos lo que está pasando con el trabajo contingente hoy”, dice Mary Gray, una antropóloga que trabaja en Microsoft. “Las empresas de tecnología no controlan el trabajo mejor que la Oficina de Estadísticas Laborales”.

En segundo lugar, si alguien consigue pintar un retrato exacto de esa fuerza de trabajo, necesitan demostrárselo a Trump. En los últimos meses, el presidente electo ha declarado en repetidas ocasiones que está decidido a mantener más negocios de manufactura en Estados Unidos, en parte porque a él le gusta culpar -equivocadamente- la pérdida de puestos de trabajo manufactureros a la competencia China o de México. Pero si logra este objetivo de America First, paradójicamente, sólo acelerará la tendencia de la automatización a medida que las empresas se apresuren a recortar costos. Esto no es necesariamente malo, pero sugiere que las esperanzas de Trump de recrear los viejos empleos estadounidenses están equivocadas.                                                                                                               

Eso nos lleva al tercer punto: la necesidad urgente de un mayor debate político sobre cómo preparar a los trabajadores para este nuevo mundo. El entrenamiento de la fuerza de trabajo necesita cambiar para instalar más habilidades digitales. Nuevos tipos de sistemas de seguridad social, salud y pensiones son necesarios para acomodar a los trabajadores contingentes.

Algunos políticos entienden esto. Senadores como Mark Warner, un demócrata, por ejemplo, están presionando por nuevas redes de seguridad para los trabajadores contingentes. Sin embargo, si este debate es para asegurar una tracción seria, es imprescindible que intervenga el propio sector de la tecnología. Hasta ahora, Silicon Valley no ha sido particularmente líder en estas cuestiones, pero Trump parece tener la intención hacerlos el centro de atención: la semana pasada convocó a los líderes tecnológicos al Trump Tower para “tranquilizarlos” sobre sus planes.

Por lo tanto, Silicon Valley debe aprovechar esta oportunidad e iniciar un diálogo sobre cómo ayudar a los seres humanos a lidiar con todos esos robots en la fuerza de trabajo. De lo contrario, llegará el día en que el propio Silicon Valley podría verse culpado por las pérdidas de empleos en Estados Unidos. Lampadia

En Lampadia hemos hablado mucho sobre la ‘Cuarta Revolución Industrial’. Lamentablemente, la clase dirigente de nuestro país no ha recogido este contenido; excepto durante pocos días, mientras fue adoptado como el tema del año por el Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés) de Davos en febrero pasado.

Incluso es probable que durante la campaña electoral, en la que supuestamente todos hablamos del futuro, ni siquiera se haya mencionado . Como hemos titulado, esta revolución no es una especulación intelectual, sino una realidad que terminará transformando sustancialmente el empleo, las empresas, la educación, la salud, los gobiernos y la vida de todas las sociedades del mundo. No mañana, ¡HOY!

Nosotros seguiremos insistiendo tercamente en analizar este tema y sus implicancias para las acciones de gobierno y, por ahora, llamando la atención de nuestros líderes cada cierto tiempo. A ver si algún día los encontramos en el largo plazo.

El siguiente artículo del WEF, nos trae un buen análisis del tema. Recomendamos su lectura.

¿Está el cambio tecnológico creando una nueva economía global?

Revolución del robot… nuevas tecnologías cambiarán radicalmente la naturaleza del trabajo en todas las industrias Imagen: REUTERS / Srdjan Zivulovic

Escrito por Jennifer Blanke

Publicado por World Economic Forum

19 de enero de 2016

Traducido y glosado por Lampadia

Nuestras vidas están cambiando radicalmente por el cambio tecnológico, con la cuarta revolución industrial que está transformando la economía como nunca antes.

La velocidad sin precedentes, así como la amplitud y la profundidad de los cambios desatados por las nuevas tecnologías digitales, robótica y 3D, está teniendo un gran impacto en lo que producimos y hacemos, cómo y dónde lo hacemos y en la forma en que trabajamos. Y mientras que la transformación se dará de diferentes maneras en las partes avanzadas y en desarrollo del mundo, ningún país o mercado estará libre de la marea del cambio.

Para apreciar los cambios, existen dos aspectos interrelacionados de la economía que son particularmente ilustrativos: el crecimiento y la productividad, por un lado, y el empleo en el otro.

Como destaca el Foro Económico Mundial anualmente en el Informe de Competitividad Global, la productividad es el determinante más importante de crecimiento a largo plazo. Sin embargo, el crecimiento de la productividad se ha estancado en todo el mundo, sobre todo desde la gran recesión, poniendo en tela de juicio nuestra capacidad para proporcionar crecientes niveles de vida a los ciudadanos del mundo. Si bien los argumentos abundan en cuanto a por qué ha habido una desaceleración de la productividad, una cuestión importante es la forma en que la cuarta revolución industrial la impulsará en los próximos años.

En teoría, la aplicación de nuevas tecnologías a los problemas existentes debería mejorar la eficiencia y la productividad. Las innovaciones tecnológicas tienden a elevar la productividad del trabajo al permitir que la fuerza de trabajo existente produzca más con menos, mediante la sustitución de los trabajadores existentes con la tecnología (con una obvia desventaja), y también acomodando nuevos productos y procesos que abrirán paso a nuevas fuentes de crecimiento.

Sin embargo, existe un gran debate sobre la probable magnitud del impacto. Por un lado, expertos como Robert Gordon, de la Universidad de Northwestern, creen que ya se han hecho las contribuciones más importantes de la revolución digital, y que el impacto en la productividad de la revolución tecnológica actual casi ha terminado. Eso sería preocupante, sobre todo dada la actual desaceleración.

Por otro lado, los “optimistas” tecnológicos como Eric Schmidt, presidente de Google, creen que el mundo ha llegado a un punto de inflexión y en breve experimentará un crecimiento más rápido y un importante aumento de la productividad.

Independientemente de los efectos concretos en las medidas tradicionales de la productividad y el crecimiento, la medición inadecuada es un problema. Los Ubers y Airbnbs del mundo están proporcionando ganancias de eficiencia y productividad. Sin embargo, muchos de los beneficios de estas nuevas actividades no se contabilizan en el cálculo del PBI, de la misma manera que el trabajo doméstico privado y cuidado de los niños son ignorados.

En otras palabras, estamos produciendo y consumiendo cada vez mucho más valor que lo que miden nuestros indicadores económicos. Esto sugiere que necesitamos una nueva forma de medir la producción y la productividad, ya que no estamos teniendo en cuenta el valor que se está produciendo en la economía.

Esto puede ser visto como parte integral del debate “más allá del PBI”, que argumenta que el PBI no es simplemente una medida suficiente de progreso de la sociedad. Es especialmente importante revisar las cifras de crecimiento y productividad tradicionales, ya que la mayoría de estos nuevos aumentos de la productividad se lograrán de una manera que hacen que nuestro mundo sea más sostenible con el medio ambiente. De hecho, los ejemplos citados anteriormente son emblemáticos del nuevo “consumo colaborativo” donde hacemos un mejor uso de los productos existentes en lugar de simplemente producir más “cosas”, que si bien es bueno para las estadísticas del PBI, no es necesariamente lo es para el planeta.

Y mientras que las discusiones de la productividad y su medición siguen siendo algo teóricas, nada puede ser más concreto que el potencial impacto en lo que es posiblemente lo más fundamental en valor económico: un empleo remunerado.

A lo largo de los años, la tecnología ha reemplazado el esfuerzo humano y aunque es bueno para el crecimiento de la productividad (como se mencionó anteriormente) y el crecimiento global, es perjudicial para los trabajadores que pierden su empleo. Y esto ya no es sólo acerca de los trabajos repetitivos de fábrica: nuevas tecnologías de cómputo y robótica ahora amenazan muchas profesiones que parecían “territorio seguro”, tales como contadores, taxistas y asistentes legales.

Dada la velocidad y la amplitud de los cambios, es evidente que las nuevas tecnologías van a cambiar radicalmente la naturaleza del trabajo en todas las industrias y ocupaciones. Y como la automatización reemplazará inevitablemente la mano de obra en la provisión de bienes y servicios existentes, la cuestión principal es cuánto tiempo va a tomar y hasta dónde va a llegar. Un reciente estudio estimó que el 47% del empleo total en los EEUU está en riesgo en la próxima década o dos.

La innovación tecnológica siempre destruye algunos puestos de trabajo y los reemplaza a su vez por otros nuevos, en una actividad diferente y, posiblemente, en un lugar diferente. Mientras que la innovación tecnológica sigue avanzando, se puede esperar que las actividades de baja calificación sean reemplazadas progresivamente por tareas que requieren creatividad e inteligencia social. Y a medida que el mercado de trabajo es cada vez más segregado en segmentos de” habilidades bajas / salario bajo ” y ” habilidades altas / salario alto “, las tensiones sociales, inevitablemente subirán.

Ya hemos visto un aumento de la desigualdad en la mayoría de países de la OCDE en las últimas décadas, e instituciones como el FMI y la OCDE estan cuantificando el grado en que esta desigualdad está obstaculizando el crecimiento y el desarrollo.

Estudios, trabajo, jubilación – QEPD

Teniendo en cuenta que la dislocación será significativa y que la transición entre los puestos de trabajo antiguos y los nuevos tomará tiempo, la cuestión principal es qué hacer para promover resultados más positivos y gestionar mejor a los atrapados en la transición. En un ambiente de trabajo que evoluciona tan rápidamente, la capacidad de anticiparse a las necesidades futuras en términos del conocimiento y las habilidades necesarias para la adaptación se vuelve cada vez más crítica.

Todas las partes interesadas – empresas, gobiernos, la sociedad y los individuos – tendrán que trabajar juntos para ajustar los sistemas de educación y formación que pueden re-entrenar y mejorar las habilidades de los trabajadores continuamente. El modelo tradicional de estudios-trabajo-jubilación simplemente no funcionará nunca más. Esto será particularmente importante si estamos entrando en una era en la que los trabajos se están volviendo obsoletos mucho más rápido de lo que se crean nuevos. [Esta afirmación, en cuanto a las jubilaciones, hace sentido en países donde el empleo en empresas es la fuente primordial de ingresos, y las planillas y/o los impuestos a la renta son las fuentes de financiamiento de las pensiones. Pero en una realidad como la que se avizora, en la que los trabajadores tendrán múltiples empleos, muchos de ellos independientes, se tendría que pesar en financiar las pensiones mediante los impuestos indirectos. Por ejemplo: el IGV, como ha propuesto Lampadia para ahorros previsionales en cuentas individuales]. 

¿Saltarán hacia adelante los países en desarrollo – o se quedarán atrás?

Por último, es importante reflexionar sobre lo que esto podría significar para los países en desarrollo. Dado que muchas de las últimas fases de la revolución industrial aún no han alcanzado a muchos de los ciudadanos del mundo (todavía no tienen acceso a electricidad, tractores, etc.), la cuarta revolución industrial caracteriza sobre todo lo que está ocurriendo en el mundo más avanzado (y de cierta medida en las economías de ingresos medios).

En las últimas décadas, aunque se ha producido un aumento de la desigualdad dentro de los países [más ricos], la desigualdad entre los países disminuyó significativamente a medida que los países en desarrollo comenzaron a ponerse al día. ¿Se estaría arriesgando el avance de ‘ponerse al día’ que hemos visto hasta la fecha en términos de ingreso, habilidades, infraestructura, finanzas, etc? O por el contrario, ¿serán estas tecnologías y cambios aprovechados para lograr un desarrollo más rápido y ‘ponerse al día’ saltando etapas? [Ver artículo de Tony Blair sobre el impacto tecnológico en el África].

El homo economicus del mañana

Es difícil responder a estas preguntas, pero se requerirá una gran cantidad de análisis mientras las economías avanzadas enfrentan sus propios retos. No es sólo un imperativo moral asegurarse que las zonas menos desarrolladas del mundo no se queden atrás; tal escenario también supondría un riesgo para la estabilidad global a través de canales como la desigualdad global, los flujos migratorios e incluso las relaciones geopolíticas y de seguridad.

En última instancia, los países en desarrollo tienen que cerrar la mayor brecha, pero también pueden beneficiarse de aprender de los errores de las economías avanzadas, saltando poco a poco hacia un futuro más próspero y tecnológicamente avanzado. El éxito homo economicus del mañana será sin duda diferente al actual: será muy creativo y adaptativo, tendrá muchos puestos de trabajo donde tecnologías inimaginables apoyarán su extrema eficacia, y probablemente no tendrá, ni usará un auto para ir a trabajar, en el caso de que tenga una oficina física. El mundo será profundamente alterado por la cuarta revolución industrial. Ahora es el momento para asegurarse de que se cambie para mejor.

Lampadia

(Los robots de colaboración)

En Lampadia venimos explicando la llegada de los robots a la fuerza laboral desde ya hace algún tiempo. Ver: El futuro del empleo con Robots e ‘Inteligencia Artificial’ y El inexorable ascenso de los robots . Ahora tenemos que hablar de una nueva generación de robots: los cobots (robots de colaboración). Están diseñados para trabajar junto a los trabajadores humanos, ayudándolos con una variedad de tareas. Las pequeñas y medianas empresas ya están dispuestas a adoptar esta tecnología y algunos analistas esperan que este nuevo proceso  tenga un crecimiento masivo en los próximos años.

Fuente: revistadigital.inesem.es

En una reciente edición especial del Financial Times, se les dio un protagonismo único para explicar detalladamente su gran importancia en la disrupción del empleo en distintos sectores, especialmente en la manufactura. Se explica que las mayores razones para la propagación del uso de cobots es que pueden ser colocados junto a los humanos en puestos de trabajo de montaje de  maquinarias y electrónica, son rápidos en maniobras rutinarias y se les puede programar fácilmente sin necesidad de codificación, además de ser perfectos para manejar rutinas repetitivas, trabajos aburridos y tareas desafiantes ergonómicamente. Además, los cobots están ganando popularidad debido a sus reducidos costos, principalmente porque los sensores y la potencia de las computadoras han bajado sus precios y por lo tanto son más asequibles para empresas de todos los tamaños.

Además, un estudio llevado a cabo por investigadores del MIT en una fábrica de BMW demostró que los equipos compuestos de seres humanos y robots que colaboran pueden ser más productivos que los equipos compuestos de seres humanos o robots solos. El proceso cooperativo reduce el tiempo de inactividad humana en 85%.

En la actualidad, las ventas de robots de colaboración representan el 5% del mercado global de robots pero existen fuertes expectativas de crecimiento para el futuro. De hecho, se espera que la aceptación de los cobots y también de drones en el mercado cause un significativo crecimiento en la robótica no industrial.  El sector de la robótica colaborativa aumentará más o menos diez veces entre 2015 y 2020, pasando de más de US $ 1 mil millones en 2014 a US$ 95 millones en 2020. Algunos analistas sugieren un crecimiento más rápido: los cobots se convertirán en el producto más vendido en la industria en unos dos años. TechNavio, una firma de investigación de mercado británica, pronostica que el mercado mundial de los cobots crecerá a una tasa anual de 50% al 2019.

Fuente: www.autoalliance.org

Mientras que industrias enteras se ajustan a estos cambios, la mayoría de los empleos están experimentando una transformación fundamental. Algunos trabajos se ven amenazados por ser redundantes, otros crecen rápidamente y muchos de los empleos existentes también están pasando por un cambio en las habilidades necesarias para hacerlos. (Ver en Lampadia: Apuntes para la creación de empleo al 2034 (II)). El debate sobre estas transformaciones es a menudo polarizado entre los que prevén ilimitadas nuevas oportunidades y los que prevén la dislocación masiva de puestos de trabajo. (Ver: El futuro del empleo con Robots e Inteligencia Artificial (II)).

Por ejemplo, Citi Group estima que con las nuevas transformaciones  al sector de la banca, los bancos estadounidenses y europeos podrían eliminar casi 2 millones de puestos de trabajo en la próxima década. (Ver gráfico inferior)

Entonces, la pregunta ahora es cómo las empresas, el gobierno y los individuos reaccionarán a estos desarrollos y transformaciones. Para evitar un caso extremo negativo (cambios tecnológicos acompañados de escasez de talentos, desempleo masivo y una creciente desigualdad), lo primordial será la constante actualización de conocimientos y la mejora de las habilidades de los trabajadores actuales.

Aunque mucho se ha dicho acerca de la necesidad de una reforma en la educación básica en el  futuro, simplemente no es posible detener la actual revolución tecnológica para esperar a la fuerza laboral de la próxima generación. En lugar de ello, es fundamental que las empresas tomen un papel activo en el apoyo a sus empleados actuales a través de re-entrenamiento y que los individuos adopten un enfoque proactivo para su propio aprendizaje durante toda sus vida, además de que los gobiernos creen un ambiente propicio para incentivar estos esfuerzos.

En palabras de Klaus Schwab, “la revolución tecnológica actual no tiene por qué convertirse en una carrera entre los humanos y las máquinas, sino más bien debería ser una oportunidad para que el trabajo sea verdaderamente un canal a través del cual la gente reconoce su potencial. Para asegurar que logremos esta visión, debemos ser más específicos y mucho más rápidos en comprender los cambios en curso y ser conscientes de nuestra responsabilidad colectiva para dirigir nuestros negocios y comunidades a través de este momento de transformación.” Ver en Lampadia: Los retos de la Cuarta Revolución Industrial

Líneas abajo compartimos un artículo del Financial Times que ilustra un poco más la participación de los cobots en el mundo laboral.

Conoce a los ‘Cobots’: los seres humanos y robots juntos trabajando en fábricas

Escrito por Peggy Hollinger, editora

Financial Times

05 de mayo de 2016

Traducido y glosado por Lampadia

Dándole una mano: ingeniero mecánico Jesse Rochelle trabaja con Baxter en la fábrica Stenner Pumps en Jacksonville, Florida

Recorrer la fábrica de SEW en Baden-Württemberg es como pasar a través de un túnel del tiempo. Por un lado, la luz es tenue y los trabajadores permanecen de pie en largas cadenas de montaje repitiendo la misma tarea una y otra vez. Por otro, una flota de camiones de robots se transporta alrededor de la planta de producción, abasteciendo las rediseñadas estaciones de trabajo.

En estas pequeñas células, un empleado solo, ayudado por una mesa de trabajo robótica, monta un sistema de propulsión prácticamente completo que se utiliza para energizar la producción de todo, desde automóviles hasta Coca Cola. En otra parte, un brazo robótico llamado Carmen ayuda a los trabajadores a cargar las máquinas o recoger los componentes de contenedores.

Acá, la luz es más brillante, y los trabajadores dicen ser más felices. “Todo está justo donde lo necesito. No tengo que levantar las piezas pesadas “, dice Jürgen Heidemann, que ha trabajado en SEW durante 40 años, desde que tenía 18. “Esto es más satisfactorio porque yo estoy haciendo todo el sistema. Sólo lo hice una parte del proceso a la antigua”.

Heidemann es uno de una nueva generación de empleados industriales, aprendiendo a trabajar lado a lado con la última generación de sistemas robóticos. Tradicionalmente, los robots industriales han permanecido detrás de las jaulas, principalmente porque su gran peso y movimientos rápidos los hacen peligrosos para la interacción humana. Han requerido programadores altamente capacitados para establecer sus tareas y, una vez instalado, rara vez se mueven.

Ahora, con un peso más ligero y una versión móvil, están llegando a las fábricas para colaborar de manera segura con los trabajadores humanos gracias a los avances en la tecnología de sensores y visión, y potencia de cálculo. Si te interpones en su camino, se detendrán.

Se pueden programar con una tableta o simplemente moviendo sus brazos en el patrón requerido; no es necesario una codificación. Y si se necesita el robot en una parte diferente de la fábrica – a diferencia de los pesados brazos robóticos ​​que pueblan las fábricas de automóviles del mundo y están atornillados al suelo – se pueden mover fácilmente.

Los Cobots, el nombre de las máquinas de colaboración, son tan nuevos que representan sólo una fracción de las ventas mundiales de robots industriales: menos del 5 por ciento de los 240,000 vendidos el año pasado.

Pero los fabricantes dicen que estos flexibles robots – a un precio promedio de $ 24,000 cada uno, según Barclays – tienen el potencial de revolucionar la producción, en particular para las pequeñas empresas que representan el 70 por ciento de la fabricación mundial.

La mayoría de las empresas han tenido dificultades para automatizarse dado el alto costo asociado con la robótica tradicional. Sin embargo, si consideramos que el sueldo promedio de un  trabajador de fábrica en los EEUU es de US$ 11.80 por hora y £ 7.40  en el Reino Unido (de acuerdo con el sitio web de comparación de salarios PayScale), una recuperación de la inversión en estos niveles de precios más bajos puede ser una cuestión de meses. James Stettler, analista de Barclays Capital, estima que el mercado de Cobots podría crecer de poco más de US$ 100 millones el año pasado a US$ 3 mil millones para el año 2020. 

“Muchas personas han estado esperando este tipo de avance”, dice Jesse Rochelle, ingeniero de fabricación en Stenner Pump, una empresa con sede en Florida que emplea a 90 personas. Stenner adquirió Baxter, un COBOT de dos brazos hecho por Rethink Robotics con sede en Boston, hace 18 meses.

El nuevo trabajador de la compañía está siendo utilizado para colocar las piezas directamente de la fabricación al embalaje, reduciendo la manipulación humana en un 75 por ciento. Como Baxter no tiene que trabajar detrás de una cerca o detenerse cada vez que un ser humano está cerca, los empleados de Stenner pueden continuar con otros trabajos. “Hemos reducido significativamente el tiempo de ciclo desde la materia prima hasta el producto terminado”, dice.

Rochelle añade que los robots de colaboración de bajo costo son una gran ayuda para las pequeñas y medianas empresas, tales como Stenner, que tienen que competir con rivales de mercados de bajo costo. “El uso de cobots en pequeñas empresas permite que… como mínimo los trabajos sean de carácter local “, dice.

Sin embargo, no se puede escapar al temor de que la llegada de los robots vuelva redundante la fuerza de trabajo de grandes sectores. Los economistas Carl Frey y Michael Osborne, de la Universidad de Oxford, han estimado que cerca de la mitad de los empleos en Estados Unidos podrían estar en riesgo de automatización.

La aparición de robots altamente adaptables podría aumentar el riesgo. Los avances en la tecnología ‘de agarre’, la máquina de aprendizaje y la inteligencia artificial, inevitablemente, ayudarán a corregir algunas de las debilidades de los cobots de hoy en día. La manipulación de cables, textiles o el cambio de tareas sigue siendo un reto para los robots industriales. Un estudio encontró que un robot tardó 20 minutos para doblar una toalla, por ejemplo.

Las compañías niegan que los cobots reemplazarán a los trabajadores, más bien los describen como ayudantes de los puestos de trabajos “aburridos, sucios y peligrosos” que los seres humanos no les gusta o están mal equipados para realizar. Sin embargo, muchos son reacios a mostrar sus trabajadores robóticos, tal vez por temor de la publicidad adversa a medida que exploran las formas en que esta nueva fuerza de trabajo puede ser utilizada. Varios denegaron la solicitud del Financial Times para verlos en acción.

Muchos sindicatos ni siquiera han empezado a considerar las implicancias de la colaboración entre humanos y robots. “Va a pasar y las pérdidas de empleo podrían ser terribles en algunas áreas”, dice Tony Burke, secretario general adjunto del sindicato Unite. “Pero el problema es que nadie realmente sabe.”

Joe Shelton, un gerente de la planta automotriz de Nissan en Tennessee, dice que los manipuladores de materiales estaban ansiosos cuando se introdujeron los vehículos guiados autónomas en la fábrica. “Sentían como que estaban tomando sus puestos de trabajo”, dice. Ahora, sin embargo, ” son muy receptivos a ellas. Trabajan de la mano”. Nadie fue despedido, insiste, más bien la vida laboral de 30 años de la fábrica se ha fortalecido. El tiempo necesario para volver a configurar un nuevo modelo se ha reducido de más de un año a cuestión de días gracias al sistema logístico robótico más flexible, dice.

En Airbus, el fabricante europeo de aviones, un robot móvil atado a un lado de un fuselaje realiza decenas de miles de agujeros necesarios para sostener un avión de pasajeros, mientras que los seres humanos trabajan junto a él.

Stéphane Maillard, quien durante 13 años ha trabajado en el montaje de aviones, dice que el robot no ha sustituido su trabajo. “Se ha cambiado la forma de trabajar”, dice “Antes era muy manual. Ahora se trata más de pilotar el robot. El 100 por ciento de nuestros operadores nunca volvería.”

El grupo está probando un robot sobre ruedas que se mueve por el interior de la aeronave para etiquetar donde tienen los trabajadores que instalar los soportes – una posición que debe tener una precisión al milímetro.

Los seres humanos pueden sentirse tranquilos por la reciente decisión de Mercedes-Benz de sustituir a los robots con humanos en algunas funciones. Las máquinas no eran lo suficientemente ágiles como para seguir el ritmo de la creciente demanda de productos personalizados, mientras que los seres humanos pueden “reprogramarse” a sí mismos en una fracción de segundo. “Nos estamos alejando de tratar de maximizar la automatización, con personas que de nuevo toman un papel más importante en los procesos industriales “, dice Markus Schaefer, jefe de planificación de la producción de automóviles. “Cuando las personas y las máquinas cooperan, como cuando una persona guía a un robot automático, somos mucho más flexibles y podemos fabricar muchos más productos en una línea de producción. La variedad es demasiado para las máquinas”.

Los científicos del MIT han demostrado la veracidad de la experiencia de Mercedes-Benz. Trabajando con otro fabricante alemán de automóviles, BMW, los investigadores encontraron que los equipos robot-humanos eran aproximadamente 85 por ciento más productivos que cualquiera de los dos solos.

De vuelta en Baden-Württemberg, Heidemann confía en que su humanidad garantizará su propio puesto de trabajo – no importa lo inteligentes que se conviertan las máquinas. La tarea de montar un motor de engranajes es más delicada de lo que parece. “Se necesita destreza, se necesita sentir. Un robot podría dañarlo “, dice.

Por otra parte, el futuro a largo plazo no es realmente su preocupación. “Me retiro en seis años”, dice con una amplia sonrisa. “En esos seis años no va a pasar.” Lampadia