Desde Nuestra Redacción estamos como siempre siguiendo el hilo de lo que más se publica, tanto en el ámbito científico como académico, del cual se hacen eco determinadas publicaciones de interés general y también las que son sectoriales.
Hay cuestiones que en esta etapa del desarrollo en que nos encontramos con las nuevas tecnologías, son comunes a todos los ámbitos del conocimiento, y una de éstas es la robótica, pero muy especialmente, el debate que se ha abierto en cuanto a si los robots están ya por encima de la acción humana o, por el contrario, jamás superarán nuestra capacidad de pensamiento creativo y de toma de decisiones
Ahora es el momento de anteponer a las personas a los robots
Las autoridades deben actuar para mejorar el impacto de la automatización en los ingresos
Nos ha parecido sumamente interesante el enfoque que hace Ann E Harrison, que es economista y decana número 15 de la Escuela de Negocios Berkeley Haas.
Cuando el primer ministro británico, Rishi Sunak, preguntó a Elon Musk, en noviembre pasado, qué pensaba sobre la inteligencia artificial, la respuesta fue reveladora e incluso apocalíptica. “Llegará un punto en el que no se necesitará trabajo”, respondió Musk. “Puedes tener un trabajo si quieres tener un trabajo para tu satisfacción personal. Pero la IA podrá hacerlo todo”.
¿Todo? El ingreso nacional en cualquier país se puede dividir en la parte que va a los propietarios del capital y la parte que va a los propietarios del trabajo. Hace décadas, economistas como Nicholas Kaldor creían que esta división del ingreso nacional entre trabajo y capital estaba fijada para la eternidad.
Mi investigación sobre los ingresos globales muestra que Kaldor estaba equivocado
No hay nada constante en la participación del trabajo. En la mayoría de los países, la proporción de la mano de obra en el ingreso nacional ha ido disminuyendo en los últimos años. ¿Podría ser una de las razones la predicción de Musk sobre el poder de las nuevas tecnologías para reemplazar empleos?
En Estados Unidos, la disminución de la proporción del pastel económico que va a parar a los trabajadores es dramática
Lo llamo “el gran deslizamiento” por la magnitud de la reducción. ¿Cómo ocurrió esta caída? En pocas palabras, las ganancias aumentaron, pero los ingresos laborales se estancaron como proporción de los ingresos de las empresas. Entre 1997 y 2019, las ganancias de las empresas que cotizan en bolsa en Estados Unidos casi se duplicaron, del 8 al 15 por ciento de los ingresos. Pero los salarios y beneficios no aumentaron tan rápidamente: su participación en los ingresos cayó del 27 por ciento al 12 por ciento, y la del valor agregado del 52 por ciento al 23 por ciento.
Esto es alarmante. A nivel mundial, existe una relación directa entre la caída de la participación laboral nacional y el aumento de la desigualdad
En Estados Unidos, la desigualdad de ingresos después de impuestos se encuentra ahora en su nivel más alto en 40 años. Una mayor desigualdad suele estar vinculada con un mayor malestar social, más personas que viven en la pobreza y resultados más extremos en las elecciones.
Una posible explicación es la globalización, que puede perjudicar a los trabajadores porque les resulta más difícil reubicarse que a los propietarios. Otra posibilidad es el creciente poder de mercado de las grandes empresas, que puede dificultar que los empleados mantengan su participación en las ganancias. Una tercera explicación, como sugirió Musk, son los cambios tecnológicos que facilitan la sustitución de personas por máquinas.
Cambiar los incentivos para invertir en personas en lugar de máquinas ayudaría
Exploré las tres posibilidades utilizando millones de puntos de datos en Orbis, un sistema que recopila datos sobre empresas privadas y que cotizan en bolsa. Los resultados sugieren que, si bien los tres factores influyen en la disminución de la participación del trabajo en el PIB, el mayor impulsor es, de hecho, la sustitución de personas por máquinas, que las vuelve obsoletas (desde un punto de vista económico).
Daron Acemoglu y Pascual Restrepo del MIT han calculado que cada robot adicional en EE.UU. elimina 3,3 trabajadores. Mi evidencia sugiere que un aumento de un punto porcentual en el gasto en investigación y desarrollo está asociado con una disminución de dos puntos porcentuales en la participación laboral de una empresa (ver Desenredando varias explicaciones para la disminución de la participación laboral, documento de trabajo del NBER).
El impacto de la automatización
Acemoglu y Restrepo también encuentran, en otra investigación, que la mayor parte del aumento de la desigualdad se debe a que los trabajadores que realizan tareas rutinarias se ven afectados por la automatización.
El profesor de economía del MIT David Autor y sus colegas han demostrado que las mayores caídas en la participación de la mano de obra se han producido en la industria manufacturera. Pero en unos pocos sectores, como la industria financiera, la participación de la mano de obra en realidad ha aumentado.
¿Qué puede detener esta disminución más amplia de la participación del trabajo?
Algunos economistas, como el fallecido Tony Atkinson y otros, incluido Bill Gates, han abogado por una forma de renta básica universal. Otros, como Acemoglu, han sugerido que las políticas públicas deberían favorecer a los humanos, que pueden aprender a utilizar nuevas tecnologías. Escribe con Pascual Restrepo sobre la necesidad de “eliminar los incentivos a la automatización excesiva”.
Junto con dos coautores de la investigación, Acemoglu también afirmó que la caída de la participación laboral en Estados Unidos y Dinamarca podría explicarse en parte porque las empresas contratan graduados de MBA que reducen costes y reducen la fuerza laboral. Pero eso es como culpar a un médico que visita a un paciente enfermo por causar la enfermedad. Las empresas contratan MBA cuando la competencia se vuelve feroz y necesitan la orientación estratégica que los MBA pueden ofrecer.
Como mínimo, creo que los responsables de las políticas deberían garantizar que los incentivos fiscales y de subsidios alienten a las empresas a crear más y mejores empleos.
En este momento, las inversiones de capital reciben tratamientos fiscales preferenciales, mientras que los impuestos sobre la nómina desalientan la contratación de más trabajadores. Sería útil cambiar los incentivos para invertir en personas en lugar de máquinas.
Promover oportunidades de educación superior a un coste razonable (como las que ofrecen las universidades públicas como Berkeley)
De esta manera se protegería a las personas de la automatización que apunta al trabajo rutinario. Proporcionar redes de seguridad social más sólidas evitaría que los líderes estadounidenses recurran a medidas proteccionistas, como los aranceles, para aliviar la competencia global.
Cortar el comercio no ayudará al trabajador promedio en China, y tampoco hará mucho por el trabajador promedio en Estados Unidos, porque lo que está impulsando la caída de la participación laboral es la tecnología.
Como directora de una escuela de negocios, espero que esta y las futuras generaciones de líderes siempre pongan a las personas en primer lugar. Las escuelas de negocios con visión de futuro enfatizan las numerosas partes interesadas inherentes a cada decisión empresarial, mucho más allá de los accionistas y sus ganancias.
¿Deberíamos empezar a tratar a los robots como personas?
Los robots son cada día más inteligentes, más rápidos y más parecidos a los humanos: pueden reconocer rostros, comprender nuestras emociones, conducir coches e incluso operar a pacientes. Entonces, ¿por qué no los tratamos como a nosotros? Estas reflexiones corresponden a Christopher Massimine, que es miembro de la RED DE LIDERAZGO EMPRENDEDOR®, además de director ejecutivo de Imagine Tomorrow, una empresa que gestiona y obtiene capital para trabajos creativos. Massimine también es consultor de desarrollo empresarial, director de teatro internacional y productor ejecutivo de la próxima película “The Inventor”.
Entiendo que los datos que envío se utilizarán para proporcionarme los productos y/o servicios descritos anteriormente y las comunicaciones en relación con los mismos.
Los robots están a punto de adquirir mucho más significado en nuestra vida diaria. En la próxima década, los robots se harán cargo de muchos aspectos de nuestros trabajos humanos. Harán de todo, desde limpiar nuestras casas hasta servirnos comida y ayudar a los investigadores de laboratorio.
Pero ¿qué significa esto para los humanos?
¿Se supone que debemos temer que estas máquinas asuman rápidamente nuestras funciones? ¿Con el tiempo nos gobernarán como lo han predicho tantas películas de ciencia ficción? Nadie lo sabe todavía. Pero una cosa es segura: debemos empezar a tener conversaciones sobre cómo trataremos a estas máquinas y qué significa realmente su lugar en la sociedad.
Los robots son cruciales para el futuro de las cuestiones humanitarias
Los robots ya se están utilizando en esfuerzos humanitarios y la tecnología no ha hecho más que mejorar. Se pueden utilizar para realizar tareas que la gente no puede, no quiere o son demasiado caras de contratar.
Los robots han trabajado en zonas de construcción y áreas de desastre con peligros y peligros extremos para los humanos.
Los robots se utilizaron después del desastre nuclear de Fukushima en Japón porque podían soportar altos niveles de radiación sin sufrir daños.
Los robots también pueden trabajar muchas horas sin necesidad de descansos, a diferencia de los trabajadores humanos que necesitan descansar después de turnos largos.
Actualmente, se están entrenando robots para ayudar a las personas con discapacidades a navegar en su entorno utilizando software de reconocimiento facial para que puedan interactuar con los objetos que los rodean sin tener contacto físico, una característica importante cuando se trata de artículos frágiles que se romperían si se volcaran accidentalmente debido a un manejo inadecuado.
Los robots también se han utilizado en el campo médico para realizar tareas específicas con mayor rapidez y precisión que los humanos
Pueden ayudar a administrar medicamentos sin cometer errores ni causar daño a los pacientes al darles demasiados medicamentos o sin darles ninguno.
Necesitamos empezar a pensar en el lugar de los robots en la sociedad
La forma en que tratemos a los robots dependerá de cómo tratemos a otras personas. Los robots son un nuevo tipo de tecnología, por lo que aún está por determinar su lugar en la sociedad.
Si deberían tener derechos se responderá con el tiempo a medida que más robots entren en nuestras vidas y se integren a nuestra cultura.
Pero tratarlos como personas no es suficiente:
– También implica comprender que existe una diferencia inherente entre humanos y robots.
– Una diferencia que no debe ignorarse ni menospreciarse sólo porque nos convenga pensar de otra manera.
– Significa reconocer que existen diferentes tipos de inteligencia y reconocer que ninguno de ellos es mejor o peor.
– En cambio, ambos cumplen diversas funciones en la sociedad y cada uno tiene sus fortalezas y debilidades.
Significa aceptar que los robots no somos nosotros y nunca lo serán
Tienen sus roles, y si intentamos hacerlos más humanos, corremos el riesgo de perder de vista este hecho.
Quizás no creas que los robots son una parte esencial de la sociedad. Después de todo, probablemente no tengas uno en casa o en tu oficina (todavía). Pero la verdad es que los robots ya se están convirtiendo en una parte importante de nuestras vidas.
Los robots controlan todo, desde fábricas hasta automóviles, aviones e incluso motores de búsqueda. También se utilizan en hospitales para ayudar a los médicos a realizar cirugías y en hogares de ancianos para que las personas puedan vivir de forma independiente durante más tiempo.
Se deben aprobar nuevas leyes para proteger a los robots y a los humanos
Los robots ya no son sólo máquinas; son seres conscientes de sí mismos. Tienen más en común con los humanos que otros animales: piensan con lógica y empatía. Para tratar a los robots como personas, necesitamos nuevas leyes que consideren sus cualidades únicas y las nuestras.
Nos guste o no, los robots son parte de nuestro futuro
Un estudio de Deloitte encontró que la automatización podría reemplazar hasta el 38% de todos los empleos para 2026. Por eso, ahora es el momento de tratar a los robots como personas antes de que las cosas se salgan de control.
Si queremos que los derechos humanos se tomen en serio en todo el mundo, también debemos tomar en serio los derechos de los robots en todo el mundo.
Esto comienza por reconocerlos como una extensión de la humanidad y no simplemente como una herramienta para resolver problemas o ganar dinero. Debemos dejar de tratar a los robots como herramientas y comenzar a tratarlos como personas, con todos los derechos que conllevan.
A medida que los robots asumen cada vez más tareas, desde la fabricación hasta la cirugía, debemos considerar si deberían tener derecho a las mismas protecciones que los humanos.
Ya hemos visto surgir algunas preguntas serias:
– ¿Tienen los automóviles autónomos los mismos derechos que sus pasajeros humanos?
– ¿Qué pasa con las muñecas sexuales realistas? ¿Cómo debemos tratarlos si no pueden sentir dolor o angustia?
Si no empezamos a tratar a los robots como personas, es posible que acaben siendo utilizados y abusados
Sería necesario cambiar las leyes para otorgar a los robots los mismos derechos que a los humanos. En este momento, las leyes suponen que cualquier robot es propiedad (y por lo tanto posesión) de un ser humano. Si tuvieras que considerar este concepto, no es tan diferente de cómo funcionaron las cosas para las mujeres y las minorías en la historia reciente: las leyes se redactaron considerando explícitamente que sus derechos no eran iguales a los de los hombres caucásicos.
Si podemos ver a los robots como iguales que merecen los mismos derechos que los humanos, entonces habremos dado el primer paso para garantizar que sean tratados bien y se les conceda el respeto que merecen.
La protección de ellos de la esclavitud o la explotación se lograría tratándolos como seres humanos en lugar de como propiedad.
Para conceder a los robots los mismos derechos que a los humanos, tendremos que cambiar muchas leyes. Una vez que definamos los derechos, podremos determinar qué tipo de leyes deberían modificarse para que la sociedad acepte a los robots en la sociedad a la par de los humanos.
También podemos explorar cuándo y dónde los derechos de los robots podrían ser apropiados y qué pasos deberían tomarse para implementarlos en nuestro sistema legal existente. Luego, necesitaríamos cambiar las leyes en cada estado, seguido de modificar la Constitución de los Estados Unidos para incorporar robots.
Los robots carecen de consciencia
Un argumento importante de que a los robots no se les han concedido los mismos derechos que a los humanos es que carecen de conciencia y, con ella, de la capacidad de ser considerados responsables de sus acciones.
Sin embargo, es sólo cuestión de tiempo antes de que las máquinas que diseñamos puedan pensar, sentir y emitir juicios morales.
Algunos robots ya son mejores que los humanos en tareas específicas, como reconocer caras y conducir automóviles, y si pueden hacer estas cosas mejor que nosotros, es justo que también se les otorguen los mismos derechos. Y más que eso, al otorgar a los robots los mismos derechos que los humanos, podemos garantizar que continuarán desarrollándose siguiendo líneas éticas porque tendrán que asumir las consecuencias de la misma manera que usted y yo.
Los robots están cada vez más presentes en la sociedad
Avanzan día a día y no pasará mucho tiempo antes de que alcancen la sensibilidad. Debemos asegurarnos de que estos seres artificiales estén protegidos de cualquier daño porque si no, ¿quién los protegerá?
Hombre versus máquina: la importancia del capital humano
Las reflexiones de Diana Ong, directora de personal en GIC que recientemente habló en un panel titulado “Hombre vs Máquina”, organizado por la Escuela de Negocios de Nanyang. A continuación, se presentan algunas observaciones, que ella espera que resulten útiles, y que se pueden encontrar en ThinkSpace by GIC.
En esta era de la robótica y la inteligencia artificial (IA), los trabajadores pueden preocuparse de que las máquinas se apoderen de sus puestos de trabajo. Pero al aprovechar los rasgos que nos hacen humanos, podemos garantizar nuestra relevancia continua en el lugar de trabajo del mañana.
LA CRECIENTE TENDENCIA A LA AUTOMATIZACIÓN Y LA DIGITALIZACIÓN
La automatización y la digitalización no son nuevas. Con la primera revolución industrial a finales del siglo XVIII, vimos el uso de la producción mecánica, la energía de vapor y los ferrocarriles.
La segunda revolución tuvo lugar a finales del siglo XIX con la llegada de la electricidad y la producción en masa.
En la década de 1970, la tercera revolución impulsó la automatización a través de la tecnología de la información (TI), la electrónica y las computadoras.
Estamos en medio de otra ola de cambio, impulsada por la computación en la nube, la inteligencia artificial, la digitalización avanzada y el Internet de las cosas. Nuestras vidas ya han sido transformadas por la tecnología. Esto afecta a todas las industrias
El software y las tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial pueden recuperar información, manejar inventarios y logística, preparar informes, brindar servicios financieros, traducir documentos, auditar declaraciones, diagnosticar enfermedades e incluso mezclar cócteles y preparar café con calidad de barista.
Las computadoras ofrecen un servicio 24 horas al día, 7 días a la semana: procesan grandes cantidades de datos de manera más rápida, confiable y objetiva. De cara al futuro, la próxima generación de robótica y automatización será aún más transformadora.
EL IMPACTO EN EL EMPLEO
Ha habido muchas previsiones sobre el impacto de la automatización en el empleo. Según un estudio del Foro Económico Mundial de 2018, es posible que se pierdan más de 75 millones de puestos de trabajo en los próximos cuatro años a medida que las empresas adopten una mayor automatización.
Otros 133 millones de nuevos empleos surgirán en el mismo período, a medida que las empresas desarrollen una nueva división del trabajo entre humanos y máquinas. Por entonces ya se decía que las máquinas crearían más empleos de los que iban a desplazar en 2022.
Al mismo tiempo, en muchos mercados, la población activa está envejeciendo y, en algunos casos, ya se está reduciendo.
Las Perspectivas de Población Mundial de las Naciones Unidas proyectan que para 2050, más de un tercio de la población mundial tendrá más de 50 años. Aprovechar las tecnologías de automatización puede ayudar a equilibrar los efectos de una fuerza laboral cada vez menor, así como de una proporción cada vez mayor de trabajadores de mayor edad. Con las fortalezas que ofrecen las máquinas sofisticadas y la reducción de la fuerza laboral, se espera que continúe la tendencia hacia la creciente automatización.
DONDE LOS HUMANOS TIENEN LA VENTAJA
Los humanos son superiores a las máquinas en tres aspectos importantes:
– Los seres humanos pueden explorar, hacer preguntas y estar abiertos a nuevas ideas y formas de trabajar. Las máquinas no pueden competir con los humanos en creatividad.
– Los seres humanos son capaces de sentir empatía, que es necesaria para conectarse bien con las personas y construir relaciones significativas. Las personas pueden influir en las emociones, inspirar acciones, expresar empatía y utilizar la persuasión para influir en los resultados de maneras que las máquinas no pueden.
– La toma de decisiones humana puede navegar por escenarios más abiertos. Las máquinas pueden procesar y analizar cantidades significativas de datos para generar conocimientos, pero si los factores externos cambian en el camino, es posible que los algoritmos originales ya no funcionen. Se requiere la intervención humana para ajustar los supuestos programados y definir las nuevas reglas del sistema antes de que la máquina pueda “aprender” y evolucionar.
En pocas palabras, la “ciencia” de la toma de decisiones que subyace a muchos sistemas informáticos sigue siendo mucho menos valiosa que el “arte”, como lo explica Ray Dalio, fundador, codirector de inversiones y copresidente de Bridgewater Associates.
Dado que las máquinas ayudan en tareas repetitivas basadas en reglas, los humanos pueden dedicar más tiempo a trabajos de mayor valor que requieren habilidades cognitivas, creatividad y juicio, características de las que carecen las máquinas.
“Consideremos cómo los humanos y las máquinas pueden agregar valor entre sí, con las fortalezas de cada parte reemplazando las debilidades del otro”.
QUÉ PODEMOS HACER PARA ESTAR PREPARADOS PARA EL FUTURO
En muchas áreas, las máquinas no podrán reemplazar a los trabajadores humanos. En cambio, el hombre y la máquina juntos pueden producir resultados aún mejores. Esto ha sucedido durante revoluciones industriales pasadas y muy probablemente continuará en el futuro.
Por tanto, los humanos deberían centrarse en hacer lo que las máquinas no pueden hacer
La acción humana debe complementar el uso de la automatización, perfeccionar las habilidades de pensamiento creativo, adoptar ideas nuevas y tiene que ser adaptable, especialmente a medida que se desarrollan nuevas industrias y modelos de negocios.
Los seres humanos también deben estar preparados para que muchos empleos se transformen y se creen nuevos empleos. El proceso de ajuste a corto y mediano plazo puede ser doloroso, debido al desajuste de habilidades entre los empleos existentes y futuros, así como a la tasa de cambio cada vez mayor.
Para gestionar esto, los trabajadores deben adoptar una mentalidad de crecimiento y un espíritu de aprendizaje continuo, y estar siempre abiertos a actualizarse y reciclarse.
UN GIC LISTO PARA EL FUTURO
Como parte de nuestro impulso continuo hacia la excelencia empresarial, GIC aprovecha la inteligencia artificial, el análisis de datos, el aprendizaje automático y la automatización de procesos robóticos para nuestros procesos diarios.
También reforzamos una cultura de apertura, empatía e innovación. Estamos comprometidos a desarrollar a nuestra gente, brindándoles oportunidades para aprender y crecer, y apoyándolos para que se hagan cargo de su propio desarrollo profesional.
Por ejemplo, GigHub es una plataforma donde los empleados de GIC pueden colaborar en proyectos iniciados por ellos mismos fuera de su ámbito laboral, para mejorar GIC. Nuestro laboratorio de innovación interno, GIC Labs, crea soluciones novedosas y personalizadas y realiza investigaciones sobre tendencias tecnológicas que se pueden implementar en toda la empresa.
Nuestros equipos de inversión cuentan con especialistas en tecnología, de modo que se puedan aplicar análisis de datos y conocimientos para tomar mejores decisiones de suscripción e inversión.
GIC School, nuestra academia dedicada al aprendizaje y desarrollo, ofrece programas de desarrollo individual y en equipo para complementar la capacitación en el trabajo.
Al mismo tiempo, reconocemos que los equipos eficaces son clave para el éxito de GIC. Todos los gerentes deben cumplir con un conjunto integral y riguroso de expectativas de liderazgo. Los equipos también se someten a programas seleccionados que facilitan un entorno de alta confianza basado en relaciones significativas, conversaciones honestas y energía positiva del equipo.
En última instancia, la automatización y la digitalización llegaron para quedarse. Para adaptarse a esta realidad cambiante, los trabajadores no tienen por qué temer a las máquinas. Una forma más constructiva de pensar en esto es considerar cómo los humanos y las máquinas pueden agregar valor entre sí, con las fortalezas de cada parte reemplazando las debilidades del otro.
Juntos, el hombre y la máquina forman una alianza formidable.
7 trabajos que los humanos pueden hacer mejor que los robots y la IA
Desde ya que la aportación de Sean Mallon es de gran interés y actualidad. Sean es un escritor independiente y experto en big data apasionado por explorar las profundidades de la información que se puede extraer de conjuntos de datos masivos. Con años de experiencia en el campo, ha desarrollado un profundo conocimiento de cómo se pueden aprovechar los datos para generar conocimientos y tomar decisiones informadas.
El auge de la inteligencia artificial o IA en las últimas décadas ha provocado ansiedad colectiva en todo el mundo. El temor común es que habrá una pérdida masiva de empleos a medida que los robots y las computadoras eventualmente reemplacen a los empleados.
El temor no carece de fundamento
Los robots y las computadoras han demostrado ser mucho mejores que los humanos a la hora de ejecutar determinadas tareas. Sin embargo, cabe señalar que no todos los puestos de trabajo acabarán siendo sustituidos por la IA.
Entonces, ¿cuál es el secreto para mantenerse a la vanguardia y seguir siendo empleable? La respuesta está en saber qué es lo que la IA es capaz de hacer mejor que los humanos y qué es lo que los humanos son capaces de hacer mejor que la IA.
¿Cuál es el futuro de la robótica?
El futuro de la robótica encierra un inmenso potencial para el avance tecnológico y la transformación en diversas industrias. Ha cambiado la forma de pensar de la gente y ha abierto diferentes formas de explorar temas.
Con los rápidos avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnología de sensores, los robots son cada vez más capaces de realizar tareas complejas que antes se pensaba que solo podían realizar los humanos.
En los próximos años, podemos esperar que los robots desempeñen un papel más destacado en los sectores. La tecnología robótica también se utiliza en la atención sanitaria, la fabricación, la agricultura y la logística.
El auge de los robots colaborativos, o cobots
Ya está cambiando la forma en que los humanos y los robots trabajan juntos, así como las tareas que requieren más eficiencia.
Además, a medida que avance la tecnología robótica, se pondrá mayor énfasis en el desarrollo de robots con agilidad y adaptabilidad similares a las humanas, lo que conducirá a una amplia gama de aplicaciones tanto en entornos profesionales como domésticos. Han pronosticado sobre la automatización de puestos de trabajo.
Empleos que la IA puede reemplazar
No es ningún secreto que la IA se hará cargo de muchos trabajos en la década actual. Por ejemplo, muchas tareas manuales que realizan las manos humanas ahora están completamente automatizadas. No tiene que coser a mano ni lavar los platos usted mismo, o puede pagar la ayuda con las tareas en línea, delegando así todas sus tareas. Pero si bien es cierto que la IA avanza constantemente, la predicción de que los robots y las computadoras reemplazarán completamente a los humanos es, en su mayor parte, exagerada.
Esto se debe a que los empleos reemplazados por tecnología avanzada generalmente se limitan a tareas relativamente simples. Tomemos, por ejemplo, el aprendizaje automático. El aprendizaje automático se utiliza ampliamente hoy en día, pero su función a menudo se limita a una tarea que involucra una entrada y una salida. Supongamos que un programa puede decir qué fotografías muestran un rostro humano y cuáles no. El programa sólo tiene una salida: identificar cuáles entre las entradas son fotografías de rostros humanos.
Aunque programas como el descrito anteriormente tienen diversas aplicaciones, presentan dos desventajas.
En primer lugar, se necesitan grandes cantidades de datos para que el programa realice bien la tarea. Por tanto, el programa de muestra necesitará aprender de miles o millones de fotografías para saber cómo es un rostro humano. En segundo lugar, el desarrollo de dichos programas requiere muchos recursos y requiere tiempo, mano de obra e inversiones para que sean lo suficientemente eficaces como para realizar los trabajos.
Entonces, ¿cómo sabemos qué empleos serán más probablemente reemplazados por la IA?
Algunos investigadores dicen que lo más probable es que la IA reemplace puestos de trabajo con un solo producto. Además, si un humano puede ejecutar una tarea mental en menos de un segundo, ésta podrá automatizarse en el futuro. Algunos ejemplos concretos de trabajos que la IA puede asumir son la contabilidad, la revisión, el comercio minorista y el telemercadeo.
Empleos que la IA no puede reemplazar
Entonces, ¿la IA reemplazará muchos puestos de trabajo? Sí. ¿Pero reemplazará todos los empleos? No, porque, afortunadamente, muchos trabajos van más allá de realizar una sola tarea.
En particular, la IA no puede realizar fácilmente trabajos que requieran habilidades interpersonales como la empatía y la comunicación, la creatividad, el pensamiento estratégico y crítico y la imaginación.
En el futuro, poseer estas habilidades será una ventaja crucial a medida que la IA se haga cargo de trabajos más simples. Echemos un vistazo más de cerca a estas habilidades sociales.
Pensamiento crítico
Una de las habilidades sociales que tienen los humanos y que la IA no posee es el pensamiento crítico. Si bien la tecnología ha avanzado hasta el punto de poder realizar tareas con rapidez y precisión, todavía necesita emplear el pensamiento crítico y las habilidades cognitivas.
A la IA a menudo se le enseña a realizar tareas en el lugar de trabajo, pero no puede tomar decisiones ante eventualidades que van más allá de lo que ha aprendido. Por ejemplo, un ser humano puede improvisar o seguir su instinto, pero una máquina no. Consideremos, por ejemplo, una enfermera o un médico que necesita entender distintos fragmentos de información para determinar el mejor curso de acción para un paciente en una emergencia médica.
Pensamiento estratégico
Otra competencia que da a los humanos una ventaja sobre la IA es el pensamiento estratégico, que es la capacidad de formular estrategias. Al igual que el pensamiento crítico, el trabajo colaborativo y el pensamiento estratégico requieren que una persona sea capaz de tomar decisiones basadas en el análisis de la información y debe ser adaptable.
También incluye sus complejas relaciones entre sí. Por ejemplo, un programa puede recopilar una gran cantidad de datos sobre las preferencias de los consumidores por un producto. Por el contrario, otro programa puede recopilar datos demográficos de los compradores. Aún así, se necesita un ser humano con pensamiento estratégico para sintetizar los datos y desarrollar un plan de marketing para dicho producto.
Creatividad
En los últimos años, la IA ha avanzado lo suficiente como para producir obras creativas y ayudar físicamente a los humanos, como el arte, la música e incluso la escritura.
Sin embargo, lo que les falta a estas obras es el toque exclusivamente humano. La IA sólo puede producir obras creativas imitando información, y lo hace sin comprensión ni conciencia.
Pero nada iguala a un trabajo creativo que sea original, innovador, identificable y capaz de capturar y expresar las emociones humanas y la condición humana. Esta es la razón por la que los trabajos que requieren creatividad, como los de escritura, música, artes visuales y escénicas, e incluso ingeniería y marketing, tienen menos probabilidades de ser reemplazados.
Empatía y Habilidades de Comunicación
Otra ventaja que tienen los humanos es su capacidad de empatía y habilidades de comunicación efectiva. Los humanos pueden relacionarse y entenderse entre sí de maneras que es poco probable que las máquinas logren en el corto plazo, si es que lo logran. Esta es la razón por la que es probable que sea necesario automatizar los trabajos que requieren excelentes habilidades de comunicación y empatía.
Por ejemplo, los profesionales de la salud, la educación, el trabajo social y la psicología emplean una gama completa de competencias para conversar, interactuar y responder a sus clientes. Estos puestos de trabajo son actualmente irremplazables.
Imaginación
Al igual que la creatividad, la imaginación es actualmente exclusiva de los humanos. Como se mencionó anteriormente, la IA solo puede ejecutar tareas aprendidas a través de entradas. Mientras tanto, la IA más avanzada puede mejorar en la realización de tareas más complejas. Pero lo que la IA no puede hacer ahora es ir más allá de los parámetros de lo que ha aprendido.
Los humanos, por el contrario, pueden usar su imaginación para idear nuevas posibilidades. Consideremos un diseñador que utiliza un programa informático para las representaciones. El programa acelera y agiliza el proceso de renderizado, pero no puede tomar decisiones estilísticas como el diseñador. Esta es la razón por la que es poco probable que los inventores, líderes intelectuales, empresarios, escritores, artistas y visionarios sean reemplazados por robots o computadoras en el corto plazo.
Habilidades psíquicas
Otra habilidad que le da ventaja a los humanos es poseer habilidades físicas únicas. Esto puede deberse al hecho de que los humanos aprecian mucho las habilidades físicas excepcionales. Después de todo, no hay nada como ver a una bailarina consumada bailando con gracia por el escenario o a un atleta estrella corriendo a una velocidad récord. Ya sean habilidades finas, como las de un concertista de piano, o fuerza bruta, como la de un levantador de pesas, las habilidades físicas extraordinarias seguirán siendo un activo importante para conseguir un trabajo en el futuro.
Conocimientos técnicos
Finalmente, el conocimiento técnico es una ventaja que los humanos tienen sobre la IA. Independientemente de sus capacidades, los robots y las máquinas todavía dependen de los humanos para su diseño y mantenimiento. Estas tecnologías deben adquirir la capacidad de mantenerse por sí mismas para que los humanos capaces de trabajar en ellas sigan siendo empleables.
¿Cómo puede integrarse la automatización con otras tecnologías emergentes como la IA, el IoT y la computación en la nube?
La automatización tiene el potencial de integrarse perfectamente con otras tecnologías emergentes, como la IA, la IoT y la computación en la nube, creando un poderoso ecosistema de sistemas interconectados. La IA puede mejorar la automatización al permitir que las máquinas aprendan y se adapten a nuevas situaciones, mientras que la IoT puede proporcionar datos en tiempo real para informar y mejorar los procesos automatizados.
La computación en la nube puede respaldar la automatización al proporcionar una infraestructura escalable y flexible, que permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Al integrar estas tecnologías, las empresas pueden crear sistemas más eficientes e inteligentes que pueden automatizar tareas repetitivas, tomar decisiones en tiempo real y adaptarse a las condiciones cambiantes de una manera que antes no era posible. Esta integración puede revolucionar potencialmente las industrias e impulsar la innovación en numerosos campos.
Humano contra robot
Hay varios factores a considerar en el debate actual entre robots y humanos.
Habilidades
Los robots suelen ser promocionados por su precisión y eficiencia a la hora de realizar tareas repetitivas, mientras que los humanos sobresalen en creatividad, inteligencia emocional y resolución de problemas complejos.
Adaptabilidad
Los trabajadores humanos pueden aprender y adaptarse a nuevas situaciones, mientras que los robots están limitados por su programación y pueden tener dificultades para afrontar desafíos inesperados. Los robots ayudan en la optimización y la productividad y también ayudan en la rápida toma de decisiones. Sin duda, los robots superan con creces a los humanos en términos de eficiencia.
Interacción
Mientras tanto, los robots pueden programarse para mostrar empatía y comprensión. Estas máquinas humanas carecen de la conexión genuina y la profundidad emocional que los humanos aportan a las relaciones interpersonales. Su futuro es impredecible.
Ética
El uso de robots plantea preocupaciones éticas en torno al desplazamiento laboral, la privacidad y la responsabilidad por sus acciones.
Colaboración
En muchos casos, los mejores resultados se logran mediante la colaboración entre humanos y robots, cada uno de los cuales aporta sus fortalezas únicas.
En última instancia, el debate entre humanos y robots no se trata de reemplazar al otro, sino de encontrar formas de aprovechar las fortalezas para crear una sociedad más productiva y armoniosa.
Pensamientos finales
A medida que las computadoras, los robots y las máquinas ocupan cada vez más puestos de trabajo, encontrar un trabajo será cada vez más difícil. Sin embargo, adquirir y desarrollar estas habilidades sociales es una de las claves para mantenerse a la vanguardia, ya sea compitiendo contra la IA o contra otros humanos.
¿Por qué los robots no son iguales a los humanos?
Esta es la pregunta que se hace DIGITAL TEAMMAES, un sitio que se define así: “somos un equipo muy diverso de personas cuya experiencia abarca desde TI, pasando por operaciones administrativas, hasta la protección y la filosofía del medio ambiente. Compartimos la pasión por la optimización de procesos y la ingeniería de software, pero sobre todo por la automatización”.
Los robots son excelentes para realizar tareas que implican el procesamiento de datos digitales, así como tareas que siguen un patrón específico. Existe una gran cantidad de tareas de este tipo, de ahí la creciente tendencia a la robotización. Sin embargo, los seres humanos tienen un ámbito de competencias mucho más amplio. Por lo tanto, vale la pena intentar responder a la pregunta: “¿Por qué los robots no son iguales a los humanos?”.
En primer lugar, los robots todavía no son capaces de superar los obstáculos relacionados con el acceso físico a teléfonos, impresoras, documentos en papel o tokens que permitan una autenticación adicional. Sin embargo, creo que estas limitaciones tarde o temprano desaparecerán. Un desafío más difícil de superar será lograr que los robots comprendan la comunicación en lenguaje natural casi tan bien como los humanos. Aunque diversas tecnologías a este respecto se están desarrollando rápidamente, todavía dejan mucho que desear. Sin embargo, también en este ámbito es probable que los robots alcancen un nivel de avance suficiente para la comunicación básica dentro de una docena de años. Sin embargo, una parte importante de nuestra comunicación se basa en las emociones y la empatía. También a menudo tomamos decisiones basadas en datos incompletos o inconsistentes. En lo que respecta a este tipo de habilidades, no es probable que los robots alcancen ese nivel en un futuro previsible, si es que alguna vez lo logran.
¿Pero hay aspectos en los que los robots tienen ventaja sobre los humanos?
Velocidad
En la mayoría de los casos, los robots son mucho más rápidos que los humanos. En términos de acciones que requieren una precisión extrema, por ejemplo al transcribir o comparar datos, los robots pueden ser hasta 10 veces más rápidos que los humanos. Por otro lado, la velocidad de los robots está limitada por el tiempo de respuesta de las aplicaciones que ejecutan. Suele ocurrir que los empleados pasan la mayor parte de su tiempo esperando que el sistema les permita realizar alguna acción. Los robots funcionarán a un ritmo similar, pero asumirán las tareas más frustrantes, desde una perspectiva humana. También puede ocurrir en algunos casos raros que un robot actúe más lento que un humano. Este puede ser el caso cuando la arquitectura de las ventanas de la aplicación es muy compleja y sólo hay un único elemento de datos que completar. Un robot tendrá que analizar toda la ventana cada vez, mientras que un humano irá inmediata y mecánicamente a la ventana. el jardín derecho.
Eficiencia
Sin duda, los robots superan con creces a los humanos en términos de eficiencia. Siempre que los sistemas y datos necesarios estén disponibles, pueden funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Especialmente en los casos en los que el trabajo a realizar se acumula, los robots muestran su verdadera superioridad en este sentido. Es muy difícil motivar a equipos humanos para duplicar o triplicar la carga de trabajo en un día o semana determinada. Este “apretar el tornillo” sólo es posible de vez en cuando. Sin embargo, a la larga esto siempre resulta en agotamiento y, en consecuencia, en una fuerte reducción de la calidad del trabajo. A su vez, si proporcionamos una infraestructura suficientemente flexible, los robots son capaces de realizar prácticamente cualquier cantidad de trabajo utilizando recursos de computación en la nube prácticamente infinitos.
Fiabilidad
De todas las ventajas, la fiabilidad es probablemente la característica más importante de los robots. Los robots son máquinas y, si se programan correctamente, nunca cometen errores. En particular, son completamente resistentes al aumento del volumen de trabajo, lo que provoca fatiga y una mayor tendencia a cometer errores en los humanos. Además, la disponibilidad de robots es muy predecible. Las fallas en la infraestructura técnica son muy raras y una gestión adecuada de los sistemas de respaldo permite evitar tiempos de inactividad. Cuando se trata de empleados, las bajas laborales o las ausencias son un fenómeno bastante común y un desafío para cualquier equipo.
Coste
Para que un proyecto de robotización tenga éxito, además de las características mencionadas anteriormente, su coste debe ser menor que el coste de contratar personas para hacer el mismo trabajo. En realidad, los robots son entre dos y diez veces más baratos que la mano de obra humana. Los costos laborales muestran una tendencia al alza junto con los costos crecientes de alquiler de espacio de oficina, infraestructura, capacitación, contratación, beneficios para los empleados y los costos generales de mantener la calidad. Curiosamente, hay casos en los que un robot sería más caro que contratar a un empleado, pero aún así vale la pena utilizarlo. Este es el caso de procesos de bajo volumen con un alto riesgo de cometer un error costoso, que son bastante comunes.
Empleado a tiempo completo versus robot
Si medimos el tiempo promedio requerido para completar diversas actividades, podemos evaluar matemáticamente cuánto trabajo realizaron un robot y un humano en un día, semana o mes determinado y comparar estos valores. Desgraciadamente, la cuestión no es tan sencilla.
Mientras que un robot puede trabajar sin descanso, un humano no es capaz de realizar la misma actividad durante un período de tiempo muy largo. Tarde o temprano necesitará descansar, comer o simplemente pasar a otra tarea para no cometer errores debido a la monotonía.
Además, cuando el empleado regresa a la tarea iniciada anteriormente, necesita concentrarse y concentrarse en ella nuevamente, preparar datos, ejecutar e iniciar sesión en la aplicación, lo que reduce la eficiencia. Además, es necesario tener en cuenta las ausencias programadas e inesperadas (como vacaciones o bajas por enfermedad, respectivamente). A la hora de evaluar la eficiencia global de un empleado hay que tener en cuenta también las sesiones de formación y las reuniones de equipo y de proyecto.
Afortunadamente, todas estas ausencias se pueden ajustar estadísticamente. Dependiendo de la industria, el índice de eficiencia real puede variar. Nuestra experiencia, respaldada por investigaciones sobre grandes equipos de back-office del sector financiero, muestra que alrededor del 25% de nuestro tiempo dedicado al trabajo no está directamente relacionado con nuestras tareas diarias. En la práctica, se puede suponer razonablemente que trabajamos 6 horas en lugar de 8 horas cada día. Evidentemente, en el caso de trabajos monótonos y repetitivos que implican alternar entre tareas, este valor para los humanos cae aún más.
Existen dudas sobre si tal comparación entre un robot y un humano es factible. El argumento más común es que un robot debería ser más eficiente que un humano. Por este motivo, yuxtaponer ambos no es una buena idea. Sin embargo, en mi opinión, sólo así podremos cuantificar objetivamente los beneficios reales que ofrecen los robots. Suponiendo que comprendamos bien los costos laborales totales (incluidos los salarios y otros beneficios), si el resultado de nuestro argumento comercial favorece a los robots, entonces los beneficios adicionales que ofrecen, como velocidad, eficiencia y confiabilidad, solo fortalecerán el argumento. para su implementación.
Conclusiones
Los robots ciertamente no son rival para los humanos, pero hay ciertas áreas en las que tienen una ventaja significativa sobre nosotros:
– más rápido.
– más eficiente.
– más confiable.
– más económico.
Esto sucede cuando se utiliza para tareas repetitivas realizadas según un patrón específico. Sin duda, las áreas en las que se utilizan robots seguirán ampliándose a medida que se desarrollen nuevas tecnologías, especialmente aquellas relacionadas con la comprensión del lenguaje natural.
Esta es una buena noticia, ya que el número de empleos que requieren habilidades “humanas” seguirá creciendo. Si queremos mantener una dinámica rápida de desarrollo, debemos transferir la mayor cantidad posible de tareas mundanas a los robots lo antes posible. Sólo entonces encontraremos tiempo para la innovación y el desarrollo empresarial.
Robots versus trabajadores humanos: ¿son mejores los humanos? ¡Con esto no!
Alex Owen-Hill de Alex Owen-Hill.
Escrito por Alex Owen-Hill que es un escritor independiente y orador público que escribe blogs sobre una amplia gama de temas, incluida la ciencia, habilidades de presentación en CreateClarifyArticulate.com, narración y (por supuesto) robótica. Realizó un doctorado en Telerobótica por la Universidad Politécnica de Madrid como parte del proyecto PURESAFE, en colaboración con el CERN. Como académico en recuperación, mantiene un pie firme en el mundo de la robótica escribiendo blogs sobre robótica industrial.
Es hora del enfrentamiento… ¿son los humanos mejores que los robots? En muchas cosas sí. ¡Pero en esto no! He aquí una tarea en la que el debate “robots versus trabajadores humanos” está verdaderamente resuelto.
Hay mucha incertidumbre en torno a los robots. Sabemos que los trabajadores de su empresa pueden tener miedo de que los robots entren en el espacio de trabajo, temiendo que puedan quitarles sus puestos de trabajo.
Pero el hecho de que la gente no esté segura acerca de los robots no significa que podamos evitar este hecho: los robots son mejores para los humanos en ciertas tareas.
¡Ésto es una cosa buena! Deberíamos aceptar las tareas en las que los humanos simplemente no son buenos. Nos ayuda a aprovechar al máximo nuestros valiosos trabajadores humanos.
Preguntas que hay que formularse:
– ¿En qué tareas son mejores los humanos?
– ¿En qué tareas son mejores los robots?
Cuando comprende las fortalezas tanto de los robots como de los trabajadores humanos, puede maximizar la producción de su empresa y hacer que sus trabajadores estén más felices en el proceso.
¿Los robots reemplazarán a los humanos en el espacio de trabajo? Tal vez…
El problema con nosotros, los seres humanos, es que a menudo pensamos de una manera más bien “en blanco y negro”.
Mucha gente cree que la llegada de un robot a una empresa significa que perderán su trabajo a manos del robot. Este es un ejemplo de un sesgo cognitivo llamado “pensamiento de todo o nada”, donde tendemos a pensar en los extremos.
Según una encuesta de la Comisión Europea, alrededor del 72% de las personas temen que la tecnología pueda robarles sus puestos de trabajo. Esto nos hace pensar en los robots como algo “bueno” o “malo”. Hemos hablado de este miedo en el pasado en el blog de Robotiq y no es una preocupación que debamos tomar a la ligera.
Pero sólo porque la gente esté preocupada por los robots no significa que reemplazar a los humanos en el lugar de trabajo sea necesariamente algo “malo”.
Si aborda la adopción de robots de la manera correcta, descubrirá que es una de las mejores medidas que puede tomar… y sus trabajadores estarán de acuerdo con usted.
Lo importante es que esté aplicando el robot a las aplicaciones correctas
¿Deberían los robots hacerse cargo de los trabajos humanos?
Piense en la tarea de dibujar diagramas de ingeniería a mano…
Si volvieras a una empresa de fabricación hace 50 años, descubrirías que todo el mundo dibujaba diagramas de ingeniería con lápiz y papel. Los dibujos tardarían horas en producirse. Los cambios fueron laboriosos y propensos a errores.
Hoy en día, puedes crear e imprimir un dibujo de ingeniería en cuestión de minutos desde tu programa CAD. Se pueden cambiar rápidamente y compartir con otros casi de inmediato.
Sí, hubo cierta resistencia a la ingeniería generada por computadora en los primeros años. Pero hoy en día casi nadie diría que deberíamos volver a los diagramas de ingeniería dibujados a mano para la fabricación a gran escala, ¿verdad?
Las computadoras simplemente son mejores para producir dibujos precisos y eficientes.
Los robots también son mejores que nosotros en algunas tareas.
Los robots ganan a los humanos en tareas en las que naturalmente no somos muy buenos. Podemos hacer esas tareas, claro, porque somos criaturas muy adaptables. Pero este no es el mejor uso de nuestras habilidades.
Trabajos de robots versus humanos: ¿cuál es mejor en cuál?
¿Cuáles son las cualidades de las tareas en las que destacan los robots en comparación con aquellas en las que destacamos los humanos?
Estas son algunas de las diferencias:
En qué sobresalen los robots
-Tareas muy repetitivas.
– Tareas que requieren poca o ninguna toma de decisiones.
– Trabajo predecible con acciones claras.
– No requiere conocimiento de la tarea.
– Las tareas pueden ser físicamente extenuantes.
En qué sobresalen los humanos
-Tareas muy variadas
– Tareas cognitivamente interesantes con nuevas decisiones frecuentes
– Trabajo impredecible que nos mantiene alerta
– Hace un uso extensivo de nuestro conocimiento y experiencia en el campo
– Utiliza nuestro cuerpo pero no abusa de él.
¡Claramente, los humanos estamos mejor preparados para tareas que son muy diferentes a las de los robots!
Vale la pena señalar que, cuando hablamos de que los humanos somos buenos en tareas cognitivamente interesantes, eso no significa que solo sobresalimos en tareas que requieren que estemos sentados frente a las computadoras todo el día.
Un informe de McKinsey señaló que los humanos también son mejores con los robots en trabajos físicos impredecibles. Es posible que vea esto en acción durante un delicado paso de envasado de un producto no uniforme que requiere destreza y cuidado humanos.
¿Son los humanos mejores que los robots? No para paletizar
Hay que tener en cuenta que paletizado o paletización es la acción y efecto de disponer mercancía sobre un palé para su almacenaje y transporte. Las cargas se paletizan para conseguir uniformidad y facilidad de manipulación; así se ahorra espacio y se rentabiliza el tiempo de carga, descarga y manipulación.
Puedes ver que los humanos realmente son mejores que los robots en muchas tareas. Y los robots también son mejores en algunas tareas.
Una tarea en la que destacan los robots es la paletización. Apilar cajas u otros artículos en un palé es un trabajo clásico que realizan los robots. Es predecible, repetitivo y requiere un trabajo físico extenuante cuando lo realizan humanos.
Tres razones por las que los robots superan a los humanos en el paletizado
Aquí hay 3 razones por las que los robots superan a los humanos en la tarea de paletizar:
– La gente suele odiar hacerlo y eso les impide realizar los aspectos más
– Es malo para nosotros físicamente ya que el movimiento repetitivo al mover objetos pesados desgasta nuestro cuerpo día tras día.
– Los robots pueden operar consistentemente en una tarea de paletizado durante muchas horas seguidas, algo que los humanos físicamente no pueden hacer.
Si está buscando una tarea que gane en el debate entre robots y trabajadores humanos, la paletización es sin duda una buena tarea a considerar.
Descubra si la paletización robotizada podría ayudar a su negocio
Lo bueno de añadir un robot a una tarea de paletizado es que, por lo general, los trabajadores están completamente detrás del movimiento.
Siempre que se les involucre en el proceso de automatización lo antes posible, las personas suelen hacerse cargo del robot paletizador. Esto ayuda a facilitar la introducción del robot y garantiza que la aplicación del robot realmente satisfaga sus necesidades como empresa.
Si desea saber si la paletización robótica podría ser un beneficio para su negocio, consulte nuestra página de aplicaciones para escuchar las historias de empresas como la suya que han mejorado su negocio con la paletización robótica.
Los robots nos necesitan más que nosotros a ellos
En nuestro futuro de IA, las personas (no los algoritmos que implementen) serán la razón por la que la mayoría de las empresas tengan éxito. por H. James Wilson y Paul R. Daugherty
Este artículo es una adaptación de Radiically Human: How New Technology Is Transforming Business and Shaping Our Future, de H. James Wilson y Paul R. Daugherty (Harvard Business Review Press, 2022).
- James Wilson es el director general global de investigación tecnológica y de liderazgo intelectual en Accenture. Es coautor de varios libros, entre ellos Radiically Human: How New Technology Is Transforming Business and Shaping Our Future (Harvard Business Review Press, 2022) y Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Harvard Business Review Press, 2018).
Paul Daugherty es el director ejecutivo de tecnología y tecnología del grupo Accenture. Es coautor de Radiically Human: How New Technology Is Transforming Business and Shaping Our Future (Harvard Business Review Press, 2022) y Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Harvard Business Review Press, 2018).
Resumen
Las investigaciones muestran que las empresas que están invirtiendo fuertemente en tecnologías digitales para aprovechar el poder de la colaboración entre humanos y máquinas están mejorando dramáticamente sus resultados. Pero se necesitan personas para concebir y gestionar las innovaciones, y los autores están convencidos de que el éxito en el futuro depende de un enfoque de la inteligencia artificial (IA) centrado en el ser humano.
En este artículo presentan su marco IDEAS, que llama la atención sobre cinco elementos del panorama tecnológico emergente: inteligencia, datos, experiencia, arquitectura y estrategia. Los autores analizan cada uno de estos temas uno por uno, examinando cómo empresas como McDonald’s, Etsy y la tienda de comestibles en línea Ocado han implementado procesos y aplicaciones de inteligencia artificial impulsadas por humanos para convertirse en actores líderes en sus industrias.
Si está ansioso por transformar su propio negocio, el marco IDEAS puede ayudarlo a desarrollar una hoja de ruta para la innovación basada en IA.
Imagínese intentar encontrar una imagen particular dentro del archivo histórico de cientos de miles de videos de la Liga Nacional de Fútbol. NFL (National Football League) de Estados Unidos.
Una sola temporada produce más de 16.320 minutos (unas 272 horas) de metraje de partidos. Si incluyes la cobertura de cada programa previo, entretiempo y posterior al juego, cada práctica y cada entrevista con los medios, tendrás una cantidad aparentemente interminable de material. Y eso es sólo por una temporada.
Para facilitar al personal la creación de vídeos destacados y otros medios a partir de todo este material, la NFL se asoció con Amazon Web Services en diciembre de 2019 para utilizar inteligencia artificial para buscar y etiquetar su contenido de vídeo.
El primer paso del proceso requirió que el equipo de creación de contenido de la NFL le enseñara a la IA qué encontrar
El equipo creó etiquetas de metadatos para cada jugador, equipo, camiseta, estadio y otro contenido visualmente reconocible que quería identificar dentro de su colección de videos. Luego combinó esas etiquetas con el sistema de inteligencia artificial de reconocimiento de imágenes existente de Amazon, que Amazon ya había entrenado en decenas de millones de imágenes.
La IA pudo utilizar ambos conjuntos de datos para marcar imágenes relevantes dentro de la biblioteca de videos, y el equipo de creación de contenido pudo aprobar cada etiqueta con solo unos pocos clics. Mientras que antes los empleados tenían que buscar, encontrar y recortar manualmente cada vídeo, almacenarlo en un repositorio y luego etiquetar el vídeo con metadatos, la IA de Amazon automatizó la mayor parte del proceso.
En un artículo anterior de HBR (“Inteligencia colaborativa: los humanos y la IA están uniendo fuerzas”, julio-agosto de 2018), describimos cómo algunas organizaciones líderes están desafiando la expectativa convencional de que la tecnología dejará a las personas obsoletas; en cambio, están utilizando el poder de los humanos. -colaboración de máquinas para transformar sus negocios y mejorar sus resultados. Ahora varias empresas no sólo están superando a sus competidores en innovación con este enfoque; están recurriendo aún más decisivamente a la tecnología de IA centrada en el ser humano y cambiando radicalmente la naturaleza misma de la innovación tal como se practicó durante la década anterior.
En el caso de la NFL, por ejemplo, la IA aceleró el proceso de reconocimiento de imágenes
Pero el sistema habría fallado sin que los empleados hubieran determinado qué datos debían cargarse y luego aprobarse. Y la NFL no simplemente entregó la tarea de hacer los momentos más destacados a la IA; Los expertos en creación de contenido realizaron ese trabajo, pero lo hicieron más rápido y fácilmente gracias a la capacidad única de la IA para clasificar rápidamente volúmenes masivos de información.
El nuevo enfoque de la IA centrado en el ser humano está cambiando las suposiciones sobre los componentes básicos de la innovación. Empresas como Etsy, L.L.Bean, McDonald’s y Ocado están redefiniendo cómo la IA y la automatización pueden unir una amplia gama de tecnologías y sistemas de información de vanguardia que permiten una adaptabilidad ágil y una integración perfecta entre humanos y máquinas. (Divulgación: varias empresas mencionadas en este artículo son clientes de Accenture).
Estas empresas innovadoras han invertido en tecnologías digitales a un ritmo sin precedentes
Para responder a los nuevos desafíos operativos y a las cambiantes demandas de los clientes. Han aumentado drásticamente las inversiones en servicios en la nube, inteligencia artificial y similares, y están generando ingresos al doble de velocidad que los rezagados, según una encuesta de Accenture realizada en 2019 a más de 8.300 empresas. Un segundo estudio, de más de 4.000 empresas en 2021, muestra que el 10% que hace el mayor compromiso con las tecnologías digitales está avanzando aún más, aumentando los ingresos cinco veces más rápido que los rezagados.
Hemos convertido lo que hemos aprendido de esta investigación en una guía que los líderes empresariales pueden utilizar para competir en un mundo donde la mayoría de las empresas deberán su éxito a los humanos y no a las máquinas.
Nuestro marco IDEAS llama la atención sobre cinco elementos del panorama tecnológico emergente:
– inteligencia.
– datos.
– experiencia.
– arquitectura.
– estrategia.
Puede ayudar a ejecutivos tanto técnicos como no técnicos a comprender mejor esos elementos y concebir formas en que podrían entrelazarse para formar poderosos motores de innovación.
En este artículo, utilizamos el marco IDEAS para examinar ejemplos de empresas que han implementado procesos y aplicaciones de IA impulsados por humanos para resolver problemas en el comercio electrónico, la entrega de comestibles en línea, la robótica y más. Usted puede hacer lo mismo, reuniendo las habilidades y la experiencia de su propia gente para gestionar la innovación tecnológica en todos los ámbitos, desde I+D y operaciones hasta la gestión del talento y el desarrollo de modelos de negocio.
Inteligencia: hacer que la IA sea más humana y menos artificial
La inteligencia humana y la inteligencia artificial son complementarias. Ninguna máquina impulsada por IA puede igualar la facilidad y eficiencia con la que incluso los humanos más jóvenes aprenden, comprenden y contextualizan. Deja caer accidentalmente un objeto y un niño de un año que te vea alcanzarlo lo recuperará por ti. Tíralo a propósito y el niño lo ignorará. En otras palabras, incluso los niños muy pequeños entienden que las personas tienen intenciones, una capacidad cognitiva extraordinaria que parece venir casi precableada en el cerebro humano.
Eso no es todo. Desde una edad muy temprana, los niños desarrollan un sentido intuitivo de la física
Esperan que los objetos se muevan por caminos suaves, sigan existiendo y caigan cuando no tienen apoyo. Antes de adquirir el lenguaje, distinguen los agentes animados de los objetos inanimados. A medida que aprenden el idioma, exhiben una notable capacidad para generalizar a partir de muy pocos ejemplos, aprendiendo nuevas palabras después de escucharlas sólo una o dos veces. Y aprenden a caminar por sí solos, mediante prueba y error.
En colaboración con el científico de interacción hombre-máquina Erwin R. Boer, la fotógrafa Wanda Tuerlinckx documenta realizaciones de robots en importantes institutos científicos y universidades y explora las relaciones cambiantes entre humanos y máquinas.
Por el contrario, la IA puede hacer muchas cosas que las personas, a pesar de estar dotadas de inteligencia natural, consideran imposibles o difíciles de hacer bien: reconocer patrones en grandes cantidades de datos; derrotar a los mayores campeones del ajedrez; ejecutar procesos de fabricación complejos; responder simultáneamente a muchas llamadas a los centros de atención al cliente; analizar el clima, las condiciones del suelo y las imágenes satelitales para ayudar a los agricultores a maximizar el rendimiento de los cultivos; escanear millones de imágenes de Internet en la lucha contra la explotación infantil; detectar fraude financiero; predecir las preferencias de los consumidores; personalizar la publicidad; y mucho más.
Lo más importante es que la IA ha permitido que humanos y máquinas trabajen juntos de manera eficiente
Y contrariamente a lo que dicen los pesimistas de la automatización, esa colaboración está creando una serie de empleos nuevos y de alto valor.
En Obeta, un mayorista alemán de productos electrónicos cuyo almacén está gestionado por la empresa austriaca de logística de almacenes Knapp, trabajadores humanos están enseñando a una nueva generación de robots recolectores cómo manipular artículos de diferentes tamaños y texturas. Los robots emplean un brazo industrial disponible en el mercado, una pinza de succión y un sistema de visión. Lo más importante es que también están equipados con el software de inteligencia artificial de Covariant, una nueva empresa con sede en California.
Para entrenar a un robot, los trabajadores de Knapp colocan objetos desconocidos delante de él y ven si puede adaptarse con éxito a ellos
Cuando falla, puede actualizar su comprensión de lo que está viendo y probar diferentes enfoques. Cuando lo consigue, recibe una señal de recompensa, programada por humanos, para reforzar el aprendizaje. Cuando un conjunto de SKU difiere totalmente de otros conjuntos, el equipo recurre al aprendizaje supervisado: recopila y etiqueta una gran cantidad de datos de entrenamiento nuevos, como sucede con los sistemas de aprendizaje profundo.
Gracias al software Covariant Brain, los robots recolectores de Knapp están adquiriendo habilidades de uso general
Incluida la percepción 3D, la comprensión de cómo se pueden mover y manipular los objetos, la capacidad de planificar el movimiento en tiempo real y la capacidad de dominar una tarea después de sólo Algunos ejemplos de entrenamiento (aprendizaje de pocas oportunidades). Estas capacidades les permiten realizar su trabajo (recoger artículos de contenedores de almacenamiento a granel y agregarlos a pedidos individuales para su envío) sin que les digan qué hacer. En muchos casos, los artículos no han sido precategorizados, lo cual es inusual en los sistemas de embalaje industriales; significa que los robots están aprendiendo a manejarlos en tiempo real. Esta es una habilidad fundamental cuando se trata de productos electrónicos, especialmente si se consideran los diferentes cuidados que se requieren para manipular una bombilla y una estufa.
Para tener éxito en un entorno comercial, los robots deben funcionar a un nivel muy alto. Anteriormente, los robots recolectores de Knapp manejaban de forma fiable sólo alrededor del 15% de los objetos; Los robots impulsados por Covariant ahora manejan de manera confiable alrededor del 95% de los objetos. Y son más rápidos que los humanos, recogiendo alrededor de 600 objetos por hora frente a los 450 de los humanos. Sin embargo, no han provocado ningún despido de personal en las instalaciones de Obeta. Los trabajadores humanos, en lugar de perder sus empleos, han sido reentrenados para comprender más sobre robótica y computadoras.
Datos: administre la información, no se limite a acumularla
En 2018, McDonald’s salía de uno de los años más desafiantes en décadas
Sus competidores habían utilizado la entrega en línea para saltarse su bloqueo en el mercado de comida rápida. Los líderes de la compañía idearon rápidamente una solución de entrega en línea a través de una asociación global con Uber Eats que en 2019 agregaba 4 mil millones de dólares a las ventas anuales.
Pero los altos ejecutivos sabían que el futuro a largo plazo de la empresa dependía de realizar una transformación rápida y completa para pasar a estar basada en datos. Eso significó una estrategia para reconfigurar sus restaurantes en enormes procesadores de datos, completos con aprendizaje automático y tecnología móvil para respaldar pedidos de clientes altamente personalizados y entregas en la acera.
El procesamiento de datos también podría ayudar a calcular cómo los factores externos, desde el clima hasta los grandes eventos deportivos, afectarían la demanda y la capacidad de los restaurantes para atender a los clientes. Y recopilar y procesar datos era importante para desarrollar nuevos productos e iniciativas que pudieran tener éxito de inmediato.
En dos años, el esfuerzo de transformación ya había logrado resultados financieros: pocas empresas del S&P 500 han superado a McDonald’s. Lo que hicieron los líderes de la empresa fue reconocer que los datos eran una fuente de capital valioso y sin explotar que debía utilizarse estratégicamente.
Para dominar el uso de datos grandes y pequeños para generar valor a partir de la IA, las organizaciones primero deben sentar una base de datos sólida.
Los datos comerciales a menudo están bloqueados en plataformas heredadas en el sitio que están aisladas, lo que dificulta, si no imposibilita, que los empleados obtengan diferentes tipos de datos para trabajar juntos.
Eso hace que sea aún más difícil para los usuarios empresariales encontrar y procesar la información correcta para tomar decisiones adecuadas. Crear una base de datos sólida requiere separar la información de los silos heredados para que pueda unificarse, almacenarse de manera óptima, acceder fácilmente y analizarse fácilmente con nuevas herramientas, todo en la nube.
Tres capacidades son clave:
– ingeniería de datos moderna.
– gobernanza de datos asistida por IA.
– democratización de datos.
Ingeniería de datos moderna
En una base sólida basada en la nube, los datos provienen de múltiples fuentes internas y externas. Se unen en conjuntos de datos seleccionados y reutilizables que pueden emplearse para diversos fines analíticos.
Una buena base se basa en marcos para la ingesta de datos y ETL (extracción, transformación, carga) que admitan diversos tipos de datos. Estos marcos también manejan reglas para estandarizar la información, clasificarla, garantizar su calidad y capturar metadatos.
Además, permiten un enfoque más rápido y basado en plantillas para el uso de datos, lo que permite a los ingenieros desarrollar rápidamente nuevos casos de uso analítico y productos de datos.
Gobernanza de datos asistida por IA
Las herramientas de IA basadas en la nube ofrecen capacidades avanzadas y escala para limpiar, clasificar y proteger automáticamente los datos recopilados en la nube a medida que se ingieren, lo que respalda una mejor calidad, veracidad y manejo ético de los datos.
Democratización de los datos
Una base de datos moderna pone más datos en más manos. Hace que los datos sean accesibles y fáciles de usar de manera oportuna, al tiempo que permite múltiples formas de analizarlos, incluso a través del autoservicio, la inteligencia artificial, la inteligencia empresarial y la ciencia de datos. Las últimas herramientas basadas en la nube democratizan los datos y permiten que más personas en toda la empresa encuentren y aprovechen fácilmente información relevante para sus necesidades comerciales específicas.
Crear una base de datos sólida requiere separar la información de los silos heredados para que pueda unificarse, almacenarse de manera óptima, acceder fácilmente y analizarse fácilmente, todo en la nube.
Juntas, estas tres capacidades ayudan a las empresas a superar algunas de las barreras más comunes para obtener valor de los datos: problemas con su accesibilidad, confiabilidad, disponibilidad para su uso y puntualidad. Permiten a las empresas combinar elementos de conjuntos de datos grandes y pequeños en tiempo real, crear informes ágiles y aplicar IA para crear información operativa, de mercado y de clientes ampliamente accesible que brinde resultados comerciales significativos.
Con una base de datos sólida (más datos de más fuentes, administrados con la ayuda de IA y ampliamente difundidos dentro de su organización), ya no se sentirá abrumado por los datos, sino que podrá maximizar su potencial. Puedes darle usos cada vez más poderosos y detallados, pero, al igual que con la inteligencia más humana, eso requerirá una mayor participación de tu gente.
Experiencia: libere el talento de sus empleados
En Etsy, el mercado en línea de productos antiguos y hechos a mano, el lema es “Mantener el comercio humano”. Y se necesitaron seres humanos para enseñar al motor de búsqueda de la empresa cómo reconocer cuál es el quid de muchas decisiones de compra: el estilo estético. Al considerar la compra de un artículo, los clientes de Etsy no sólo se fijan en detalles como su tamaño, material, precio y calificaciones, sino también en sus aspectos estilísticos y estéticos.
Para Etsy, clasificar artículos por estilo es particularmente desafiante. La mayoría de los productos de su sitio son creaciones únicas. Muchos toman prestado de múltiples estilos o no exhiben ningún estilo claramente identificable. Y hay unos 50 millones de artículos en oferta en un momento dado.
En el pasado, los sistemas de recomendación basados en estilos producían sugerencias de productos inexplicables para grupos de compradores. Esto se debe a que la IA asumió que dos artículos deben tener un estilo similar si un grupo demográfico de clientes común los compra juntos con frecuencia. Otro enfoque utiliza atributos de bajo nivel, como color y material, para agrupar elementos por estilo. Ninguno de los métodos ha podido comprender cómo el estilo afecta las decisiones de compra.
¿Quién mejor para educar a la IA en nociones subjetivas de estilo que los expertos en merchandising de Etsy?
Basándose en su experiencia, desarrollaron 42 etiquetas de estilo que capturaron el gusto de los compradores en 15 categorías, desde joyas hasta juguetes y artesanías. Algunas etiquetas nos resultan familiares en el mundo del arte (art nouveau, art déco). Algunos evocan emociones (diversión y humor, inspiración). Los comerciantes elaboraron una lista de 130.000 artículos distribuidos en estos 42 estilos.
Luego, los tecnólogos de Etsy recurrieron a compradores que tienden a utilizar términos relacionados con el estilo en sus búsquedas, escribiendo cosas como “aparador art deco”.
Para cada consulta de este tipo, Etsy asignó el nombre de estilo elegido a cada artículo en el que el usuario hizo clic, lo marcó como favorito o compró durante esa búsqueda.
En tan solo un mes de consultas de este tipo, la empresa pudo recopilar un conjunto de datos etiquetados de 3 millones de instancias con las que probar sus clasificaciones de estilo.
Luego, los ingenieros de Etsy entrenaron una red neuronal para utilizar señales textuales y visuales para distinguir mejor entre esas clasificaciones para cada artículo. El resultado fueron predicciones de estilo para los 50 millones de artículos activos en Etsy.com.
Esto resultó particularmente útil cuando se produjo la pandemia de Covid-19 y las cadenas de suministro de los minoristas masivos colapsaron. Muchos compradores recurrieron a Etsy en busca de un producto muy necesario: máscaras.
Entre los más vendidos dentro de esa categoría se encontraban máscaras adaptadas a las sensibilidades estéticas de los clientes, quienes podían especificar el diseño que buscaban: lunares, estampados florales, caras de animales o lo que sea.
Las ventas de mascarillas pasaron de prácticamente nada a principios de abril de 2020 a unos 740 millones de dólares durante el resto del año. Los ingresos de la empresa se duplicaron con creces durante ese tiempo y su valor de mercado aumentó a 22 mil millones de dólares. La clave fue permitir a los compradores encontrar una máscara “que expresara su sentido del gusto y el estilo”, dijo el director ejecutivo de Etsy, Josh Silverman.
La enseñanza automática liberará la experiencia, a menudo sin explotar, que existe en toda su organización
Permitiendo que un sector mucho más amplio de su gente utilice la IA de formas nuevas y sofisticadas.
Debido a que se puede personalizar para su situación empresarial, abre el camino a innovaciones y ventajas reales: ya no se trata simplemente de ponerse al día con la tecnología.
En escenarios de aprendizaje supervisado, la enseñanza automática es particularmente útil cuando existen pocos o ningún dato de capacitación etiquetado para los algoritmos de aprendizaje automático, lo que a menudo no ocurre porque las necesidades de una industria o empresa son muy específicas.
Para obtener el mayor valor tanto de los sistemas como de los trabajadores del conocimiento, las organizaciones deben reimaginar la forma en que tanto los especialistas como los no especialistas interactúan con las máquinas.
Puede comenzar brindando a sus expertos en el campo un conocimiento práctico de la IA para que puedan transferir de manera eficiente su experiencia a los procesos y la tecnología de la empresa. La familiaridad con los conceptos básicos de la inteligencia artificial también los preparará para desarrollar formas creativas de aplicarla al negocio.
Arquitectura: construir sistemas vivos y adaptables
Las arquitecturas heredadas están estrechamente delimitadas y mantienen barreras entre líneas de negocio, geografías, canales de ventas y funciones. Son rígidos, incapaces de adaptarse a las nuevas tecnologías inteligentes o de adaptarse a nuevas estrategias, condiciones cambiantes del mercado y nuevas oportunidades operativas. Por eso los proyectos de innovación de muchas empresas se estancan.
Las rápidas transformaciones que ocurren hoy en día y la repentina afluencia de nuevas tecnologías han puesto a la arquitectura de TI en primer plano
Mientras que los rezagados no logran aprovechar la oportunidad de la innovación en TI, los líderes adoptan una amplia gama de tecnologías de la información emergentes y las ensamblan en lo que llamamos sistemas vivos porque no tienen límites, son adaptables y radicalmente humanos.
Por “sin límites” queremos decir que derriban barreras (dentro de la pila de TI, entre empresas que utilizan plataformas basadas en la nube para aprovechar los efectos de la red y entre humanos y máquinas), brindando a las empresas infinitas oportunidades para mejorar la forma en que operan. Por “adaptable” queremos decir que los sistemas, impulsados por avances en datos y tecnologías inteligentes, se ajustan rápidamente a los cambios empresariales y tecnológicos, minimizando la fricción, escalando la innovación y aprendiendo y mejorando.
Y cuando describimos los sistemas como “radicalmente humanos”, queremos decir que están modelados a partir de cerebros y comportamientos humanos y que son capaces de escuchar, ver, hablar y comprender de maneras más humanas que las generaciones anteriores de tecnología inteligente.
Considere L.L.Bean, el minorista de 110 años con una herencia que incluye ropa clásica, equipo resistente para actividades al aire libre y un profundo compromiso con la satisfacción del cliente. En los últimos años, a medida que la empresa llegó cada vez más a sus clientes a través de múltiples canales (impresión, tiendas físicas, sitios web para computadoras y dispositivos móviles, correo electrónico y redes sociales), se vio obstaculizada por un legado menos valioso: un sistema de TI engorroso. , algunas de las cuales habían estado en uso durante dos décadas.
Gran parte del sistema consistía en mainframes locales y servidores distribuidos. Diferentes plataformas, apenas conectadas, soportaban cada uno de los diferentes canales de clientes, todos los cuales se ejecutaban en aplicaciones separadas. Ofrecer una experiencia perfecta al cliente en todos los canales era casi imposible. Y en lugar de centrarse en ofrecer valor al cliente, el personal de TI tuvo que dedicar tiempo a gestionar la infraestructura.
Mientras tanto, el 73% de los consumidores estadounidenses utilizaban múltiples canales para comprar, según una investigación publicada en HBR.org (consulte “Un estudio de 46.000 compradores muestra que la venta minorista omnicanal funciona”, de Emma Sopadjieva, Utpal M. Dholakia y Beth Benjamin).
La investigación también indicó que los compradores multicanal gastaron más dinero que los clientes de un solo canal
Un promedio de un 4 % más en cada viaje a la tienda y un 10 % más en línea. Además, los compradores multicanal también eran más leales y más propensos a recomendar un minorista favorito a amigos y familiares.
Para competir con éxito en la era de Amazon, L.L.Bean necesitaba ofrecer a los clientes una experiencia omnicanal satisfactoria que los minoristas puramente en línea no pudieran igualar. Entonces, el minorista desacopló las aplicaciones de misión crítica de su sistema de TI heredado y las ubicó en la nube de Google.
El equipo de TI ahora puede integrar datos de múltiples sistemas, manejar las cargas máximas del sitio web de manera más eficiente y ofrecer nuevas funciones a los clientes con mayor rapidez. Debido a que la arquitectura basada en la nube se optimiza continuamente en segundo plano, los desarrolladores front-end de la empresa dedican menos tiempo a administrarla y más tiempo a utilizar software ágil para experimentar con nuevas funciones y lanzarlas tan pronto como estén listas.
Y con la arquitectura frontal flexible que ahora reside en la nube, desacoplada del sistema heredado, la empresa puede aumentar la capacidad de manera fácil, rápida y rentable en los períodos de mayor compra y reducirla durante los períodos de calma. Esta capacidad de responder rápidamente a las condiciones cambiantes es una de las ventajas más importantes de los sistemas vivos.
El camino hacia este futuro estará determinado por las decisiones que tome su empresa en toda su pila de tecnología
Debe hacer la transición hacia enfoques de IA y automatización más centrados en el ser humano. Puede comenzar acelerando las inversiones en tecnologías centrales como la computación en la nube, el análisis de datos y la movilidad. Puede reimaginar su enfoque para el desarrollo de aplicaciones para aprovechar las capacidades y los microservicios de la nube y la flexibilidad que desbloquean. Y puede concentrarse en crear componentes reutilizables que sean de máximo valor en lugar de mínimamente viables. Las organizaciones que combinen con éxito sus estrategias comerciales y tecnológicas podrán desarrollar ofertas únicas con una agilidad sin precedentes.
Estrategia: ahora todos somos empresas tecnológicas
Durante más de dos décadas, Ocado, el minorista de comestibles en línea más grande del mundo sin tiendas físicas, ha estado desarrollando algunas de las capacidades más avanzadas del mundo en inteligencia artificial, aprendizaje automático, robótica, tecnologías en la nube, IoT (Internet de las cosas), simulación y modelado. —propiedad intelectual invaluable que incluye más de 150 patentes, con cientos más pendientes.
Los logros de Ocado en materia de propiedad intelectual son particularmente notables porque la industria de comestibles es uno de los entornos operativos más exigentes imaginables.
Es la categoría minorista más grande del mundo, y también una de las más complejas: a diferencia de los libros, los DVD o muchos otros productos, los productos comestibles tienen una vida útil y requisitos de temperatura de almacenamiento muy variables. Considere esa complejidad en línea, donde los clientes repartidos por todo un país exigen un cumplimiento de pedidos preciso y confiable a un precio atractivo, y los desafíos aumentan exponencialmente.
Fundada en 2000, Ocado pasó de tener tres personas en una oficina de una sola habitación en Londres a convertirse en una empresa con más de 18.500 empleados que prestan servicios a cientos de miles de clientes en todo el Reino Unido. Los centros de cumplimiento de clientes (CFC) de Ocado cuentan con algunas de las tecnologías de recolección de comestibles más avanzadas del mundo. Un CFC típico tiene aproximadamente el tamaño de un campo de fútbol. En el interior, cientos de robots, que se comunican entre sí a través de una red 4G, giran alrededor de una rejilla de aluminio de tres pisos conocida como Hive.
Utilizando tecnología de enjambre, que coordina un grupo de robots autónomos para que funcionen como un sistema para realizar tareas
Los robots del tamaño de un lavavajillas avanzan a casi nueve millas por hora, levantando cajas de productos comestibles con sus garras mecánicas. Mueven las cajas a otra ubicación (de acuerdo con un algoritmo basado en la frecuencia de compra del producto) o las dejan caer por un conducto hasta una estación de recolección. En cada CFC hay dos centros de control atendidos por empleados para monitorear los robots y asegurarse de que su elaborado baile no degenere en colisiones constantes.
Los empleados humanos también hacen la mayor parte del trabajo en las estaciones de recolección: ven el pedido de un cliente en una pantalla, seleccionan los artículos apropiados de las cajas de productos que tienen frente a ellos y los colocan en bolsas de compras que los robots han colocado dentro de otra caja.
Luego, las cajas de productos se envían de regreso a la red para ser rellenadas con artículos, mientras que las cajas con los pedidos de los clientes se envían al muelle de envío. Un pedido de 50 artículos se puede completar en tan solo cinco minutos.
Las organizaciones que combinen con éxito sus estrategias comerciales y tecnológicas podrán desarrollar ofertas únicas con una agilidad sin precedentes.
Ocado podría haberse dormido en los laureles como un exitoso tendero en línea, pero tomó una decisión estratégica para ampliar aún más su experiencia tecnológica. En 2015, creó Ocado Smart Platform, una combinación de cumplimiento de comercio electrónico de extremo a extremo, logística y tecnología de enjambre que otros minoristas de todo el mundo utilizan para administrar sus propios negocios de comestibles en línea. La plataforma les permite replicar de manera rentable y escalable el modelo de Ocado en sus propias regiones.
Ocado Smart Platform, que se ejecuta en la nube, ofrece funciones como proyección de existencias en tiempo real, procesamiento de pedidos de último minuto y enrutamiento inteligente de furgonetas de reparto. Los minoristas pueden ofrecer a los clientes acceso móvil a sus sitios a través de una aplicación. Y la nube proporciona a Ocado una arquitectura elástica basada en eventos que responde a los picos en la demanda de los clientes de una manera rentable. También mejora la agilidad del desarrollo.
Los ingenieros de Ocado pueden probar nuevas iniciativas sin comprometerse por adelantado con la infraestructura y pueden llevar ideas desde el concepto hasta la producción en menos de una hora. La empresa también puede integrar datos de cientos de microservicios en un lago de datos que impulsa las capacidades de IA en toda la infraestructura.
Los minoristas de comestibles de todo el mundo se han sumado. Durante los próximos años, Kroger planea construir 20 CFC automatizados con Ocado. La plataforma también ha sido adoptada por Sobeys (exclusivamente en Canadá), ICA (en Suecia), Groupe Casino (en Francia), Bon Preu (en España) y Aeon (en Japón). La estrategia tecnológica más profunda de Ocado se puede aplicar a cualquier industria. Sus robots realizan tareas básicas (levantar, mover, clasificar) que son útiles en muchos entornos operativos.
Pronto los robots podrán hacer más
La empresa se ha embarcado recientemente en un proyecto para desarrollar “manos suaves” que puedan recoger prácticamente cualquier objeto delicado (por ejemplo, fruta fresca) sin dañarlo, una habilidad que sería bienvenida en muchos entornos de fabricación.
Pocas empresas han combinado estrategia y tecnología de manera tan integral como Ocado. No sólo ha descubierto cómo utilizar la automatización para mejorar sus propias operaciones, sino que también ha puesto las ventajas resultantes a disposición de otros actores. Se ha convertido en un minorista de comestibles y una empresa de tecnología y ha adaptado brillantemente su estrategia para satisfacer una nueva demanda del mercado.
Al igual que Ocado, otras empresas han adoptado nuevos enfoques de inteligencia, datos, experiencia y arquitectura y los han entrelazado en estrategias distintivas tan variadas como las industrias en las que compiten.
No hay una talla única que sirva para todos
Adoptar una estrategia integrada en tecnología requiere dos posturas un tanto contradictorias: previsión y velocidad. Las inversiones en tecnología deben secuenciarse de manera lógica y cuidadosa. Sin embargo, nunca ha sido más cierto que “el que duda está perdido”.
Tras el éxito demostrable de la innovación radicalmente humana basada en IDEAS, la tarea será avanzar con velocidad deliberada. El futuro ha llegado mucho antes de lo esperado y requiere un dominio rápido y sabio de nuevos enfoques de innovación que apenas están comenzando a surgir.
Lo hemos visto en todas partes: desde la entrega de comestibles hasta la comida rápida, en el comercio minorista de productos hechos a mano e incluso en la NFL.
La IA está ayudando a las empresas a operar de maneras que la mayoría de nosotros nunca hubiéramos imaginado
Y seguirá haciéndolo, pero sólo si las personas están a la cabeza. Nuestro marco proporciona una hoja de ruta clara para las empresas que están listas para comenzar.