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Anticipar los impactos de la Inteligencia Artificial

France Stratégie –laboratorio público de ideas, organismo de reflexión, de conocimiento y consulta- ha publicado el 21 de marzo un interesante Informe sobre los impactos económicos y sociales de la inteligencia artificial. Aquí presentamos un resumen del texto en francés.

La inteligencia artificial (IA) es un tema “caliente”: se beneficia de una dinámica y un impulso que cristalizan las atenciones y las energías. Y es preciso ocuparse ahora de ella para sacarle ventaja. Este interés reciente está basado en los progresos espectaculares obtenidos por la investigación en la materia. Es el resultado de un crecimiento brusco e imprevisible de tareas potencialmente automatizables que llevan a interrogarse sobre las actividades humanas. Se pasa de un escenario de polarización –en el que están los empleos manuales, por una parte, y los empleos basados en los talentos, por otra, que parecían preservados de la automatización- a un escenario de transformación que afecta potencialmente a mucha más gente. Esto es debido a que la temática de la desaparición de un gran número de empleos tiende a monopolizar el debate y a ocultar todo razonamiento.

El fin de este informe es huir de una visión simplista (comprensión “mágica” de la IA, focalización sobre la pérdida masiva de empleos, idea de que la IA nos golpea hagamos lo que  hagamos induciendo una pasividad ante el choque anunciado). Tal análisis ha impedido hasta el momento poner delante las perspectivas positivas reales (aumento de productividad en las empresas, mejora de la calidad de los servicios) como alertas esenciales: riesgo de pérdida de independencia económica, ausencia de gobernanza de las transformaciones, subestimación de los impactos sobre la vida cotidiana, en particular en el mundo del trabajo, y necesaria inventiva en los acompañamientos, en particular por el sistema de formación.

Este documento tiene una triple ambición:

  1. Aclarar el significado de inteligencia artificial y su integración en la producción. Se trata principalmente del aprendizaje máquina-capacidad de un software para reproducir con una muy buena calidad ciertas habilidades humanas desde que están disponibles datos de entrenamiento en cantidad suficiente. Estos dispositivos se utilizan para el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes, sonidos, vídeos, el tratamiento de textos, por ejemplo la traducción automática.
  2. Llamar la atención sobre lo esencial: los datos. El valor no está allí donde se cree: proviene de los datos necesarios para el aprendizaje mucho más que de los algoritmos, cuyos desarrollos se hacen de manera abierta. En consecuencia, las empresas o las administraciones (para la producción de servicios públicos) deben concentrarse en la identificación de datos susceptibles de utilizarse y sobre las modalidades concretas de funcionamiento (puesta a disposición de datos, eventualmente puesta en común, conservando el control de las operaciones que se realizan beneficiándose de un justo rendimiento). Por otra parte, las reflexiones sobre la libre circulación de los datos, entre espacios geográficos pero igualmente entre actores económicos, deben profundizarse todavía.
  3. Subrayar que se tratará de transformaciones de trabajo más que de recortes de empleo: el desarrollo de estos cambios requerirá una construcción de la decisión lo más proactiva posible, incluyendo a los actores relevantes, principalmente a los profesionales a los que concierne. El objetivo es crear valor en el trabajo para todos, dar más poder e inteligencia gracias a la IA y no se trata de mecanizar a las personas. Las políticas públicas, nacionales y regionales, deben movilizarse para construir una visión positiva de la IA, que necesita plataformas plurales de evaluación y co-diseñar las transformaciones.

Para alcanzar el objetivo hay una herramienta esencial: la formación, que no debe percibirse como un reciclaje y un recurso provisional. La IA es una cantera de formación profesional esencial que puede servir como estudio de caso para las nuevas visiones de la educación y de la formación que se debaten desde hace varios años en la sociedad: importancia de las competencias transversales, alfabetización digital, a la que hay que añadir una alfabetización de IA. Tal formación implica una enseñanza de la informática general y una movilización de la sociedad sobre las formaciones iniciales (empresa, sector de la educación popular) pero también una inventiva en las formaciones sobre el puesto de trabajo, diseño de las formaciones, lo que implica una fuerte movilización de las propias empresas, de la investigación y de los interlocutores sociales para abrir nuevos caminos.

Si no se hace nada, ¿qué pasará?

  • En el plano económico y diplomático, existe un riesgo de estancamiento económico y de pérdida de independencia, si el fenómeno de concentración de la actividad digital alrededor de algunas grandes plataformas continúa.
  • En el plano social: la falta de previsión, la pobreza de las soluciones de acompañamiento, aproximaciones en espera y un pilotaje basado en la sola reducción de costes tendrían los efectos dramáticos de destrucción de empleo que nos anuncian los agoreros.

Hay que escapar de los escenarios que envenenan toda prospectiva realista y plural, descartando escenarios irreales que describen la automatización de todas las funciones de producción. En este sentido, el informe no se posiciona sobre la cuestión de la renta universal, pero se centra en la transformación de los empleos, de cara a una reconstrucción del valor social de las actividades humanas.

¿Cuál puede ser el camino? Es crucial organizar desde el presente un dispositivo de concertación que permita anticipar estos impactos. Una gran plataforma digital, alimentada por debates en los territorios, podría contemplarse con todos los agentes interesados del empleo: centro de empleo, agencias de formación para adultos, actores regionales, nacionales, europeos, sindicatos. Podría seguidamente derivarse a diferentes escalas: por especialidad y en las redes temáticas pertinentes a nivel regional.

En lo que concierne a una política inventiva de formación -movilización de la formación inicial,  de las empresas, de la economía social y solidaria- es un objetivo que supone examinar los sectores de aplicación de la IA, en particular refinar los modelos económicos para los sectores no industriales, como la educación, la salud o las políticas de la ciudad (ciudad inteligente, en relación con las políticas ambientales)

El Consejo Nacional de la Digitalización (CNN en sus siglas en francés) y France Stratégie sostienen la necesidad de un diálogo concertado: está en sus atribuciones respectivas ayudar a las políticas públicas a anticipar los impactos de las transformaciones digitales y a analizar los aspectos combinados, económicos, jurídicos y sociales. Este informe quiere tener una fecha. El calendario restringido en el que están inscritos estos trabajos no permite, en la actualidad, más que facilitar algunas ideas.

Más allá de esta sensibilización, el CNN se compromete a desarrollar sus análisis sobre la transición de los empleos y profundizar en sus propuestas. Para el CNN, el camino que se abre debe tener como objetivo preservar e incrementar el valor del trabajo humano, y conciliar de manera innovadora una economía competitiva y una mejora del bienestar en una sociedad inclusiva.

France Stratégie, por su parte, tiene la intención de continuar sus trabajos de animación del debate público sobre la IA, tema central de la revolución digital, dando prioridad al empleo y a la dimensión territorial. En cuanto al método, estos trabajos se llevarán a cabo estableciendo lazos de colaboración útiles con las administraciones, los colectivos territoriales, los agentes sociales y los actores de la sociedad civil.

Las recomendaciones:

  1. Organizar un diálogo concertado para anticipar los impactos económicos y sociales de la IA.      La reflexión sobre los impactos económicos y sociales de la IA no puede hacerse de arriba abajo en términos de la amplitud de las transformaciones susceptibles de realizarse. Se trata de pensar, en todos los niveles, la gobernanza que permita organizar un diálogo y tomas de decisión con el fin de transformar nuestras sociedades y nuestras economías para anticipar los impactos de la IA. Una gran plataforma (digital y bajo forma de concertación nacional) con todos los actores del empleo mencionados antes se establecería para este propósito.
  1. Transformar la formación a lo largo de la vida.      Contemplar una transformación de envergadura de la formación durante toda la vida, en términos de ratio tiempo de trabajo/tiempo de formación, de contenidos y de modos de formación, así como de estructuras de soporte.
  1. Pensar en la complementariedad hombre-máquina.      Medir la posibilidad de sustitución de las tareas bajo un conjunto de criterios, técnicos y sociales, y teniendo en cuenta un contexto económico yendo más allá de la sola organización de la empresa o del sector de actividad:
  • La tecnología está suficientemente avanzada para que esta tarea sea automatizada?
  • La tarea necesita de capacidades cognitivas verticales (orientadas a una tarea muy específica) u horizontales?
  • La automatización de esta tarea es aceptable socialmente?
  • Esta tarea necesita recurrir a una inteligencia emocional?
  • Esta tarea necesita de una intervención manual compleja?
  1. Sensibilizar el valor de los datos para impulsar la IA.      Sensibilizar a las organizaciones del valor de los datos en tanto que recursos esenciales para el impulso de los algoritmos de inteligencia artificial.
  1. Integrar la IA en las empresas.      Alentar a las empresas, grandes o pequeñas, a desarrollar e integrar bloques de inteligencia artificial, sobre todo federando a los actores de los diferentes ecosistemas alrededor de una red temática; esto pondrá a disposición, de manera controlada, los datos necesarios y facilitará el acceso a la experimentación (como para el vehículo autónomo)
  1. Dar acceso a los datos públicos.      Continuar e intensificar el esfuerzo en materia de acceso a los datos públicos y semi-públicos
  1. Hacer circular los datos.      Profundizar en la cuestión de la libre circulación de los datos, entre áreas geográficos pero igualmente entre actores económicos y definir las condiciones.

La puesta en marcha de esta plataforma podría servir para responder a los objetivos de las recomendaciones 3 (pensar la complementariedad persona-máquina), 4 (sensibilizar sobre el valor de los datos) y 5 (integrar la IA en las empresas)

Fuente: http://www.strategie.gouv.fr/publications/anticiper-impacts-economiques-sociaux-de-lintelligence-artificielle

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