Un sistema para predecir qué trabajos nos robarán los robots

Se trata de un análisis que permitirá determinar los sectores más afectados

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Los robots afectarán trabajos que hoy nos resultan imposibles para ellos. Pero hay campos en los que no podrán reemplazarnos.

Pese a todas las advertencias de catástrofe inminente, el aprendizaje automático (Machine Learning en inglés, ML) no reemplazará a todos nuestros trabajos, pero sí tendrá un profundo impacto en la economía y el mercado laboral,según un nuevo estudio publicado en Science. Realizado por el economista Erik Brynjolfsson y el experto en ciencias de la computación Tom Mitchell, se trata de un análisis de las tareas donde los sistemas ML pueden exceder las habilidades humanas. Esto ayudará a los legisladores y líderes empresariales a planificar de manera óptima el impacto que las tecnologías ML tendrán en la economía y mitigar la posible disparidad de riqueza que traerá la tecnología.

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Los sistemas de ML tienen ciertas ventajas sobre los sistemas de tecnología de la información tradicionales, ya que pueden aprender tareas como el reconocimiento de voz y lenguaje. Sin embargo, están limitados en otros aspectos: solo pueden realizar tareas que asignan instrucciones bien definidas para llegar a resultados muy determinados. Todo esto requiere una enorme cantidad de información y capacidad de procesamiento, imprescindible para “entrenar” a los sistemas.

El análisis de estas ventajas y también de las limitaciones, permitió a los auores desarrollar una guía de 21 preguntas para determinar qué tareas son adecuadas para ser realizadas por los sistemas ML.
La misma incluye preguntas como, “¿La respuesta de la tarea es inmediata?” o “¿Se requiere planificación a largo plazo?”. Ciertos trabajos, no son específicamente no son de aprendizaje automático, pero sí incluyen tareas o instrucciones vinculadas a esta disciplina. Incluso en campos que tradicionalmente se cree que requieren pensamiento creativo, como el diseño de ingeniería o inteligencia emocional, como el servicio al cliente, esta guía puede ser de gran utilidad. Los autores aconsejan que a medida que la tecnología se desarrolle y se implemente, se debe prestar mucha atención para determinar otros posibles impactos.

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