Bueno, cuando se planteó en el departamento,
con previsión suficiente, los temas que se podían tratar
en unas jornadas de problemas sociales,
hubo un debate.
Efectivamente,
uno de los problemas es la vivienda, delincuencia o guerras, etc.
Pero una de las propuestas iba en el sentido de tratar un tema.
De actualidad y de importancia como la inteligencia artificial.
La verdad es que después de plantear esto
y con independencia de que muchos de los problemas
que se habían planteado en efecto eran de una gran actualidad,
pensábamos.
Pensamos en su momento que la inteligencia artificial
está en el momento en el que requiere una reflexión por parte
de una reflexión académica.
Yo creo que tiene que haber una reflexión política y económica
y todo tipo, porque realmente lo que está demostrando
esta tecnología disruptiva es que realmente está cambiando todo.
Está cambiando la sociedad, está cambiando.
La forma de relacionarnos,
la forma de movernos, está cambiando el mundo realmente, ¿no?
Entonces, desde luego, desde las ciencias sociales,
pues se requiere una reflexión, yo diría, casi permanente, ¿no?
Y ese es el sentido que tienen, sobre todo,
la primera y la segunda mesa redonda de estas jornadas,
porque realmente es una tecnología de un gran impacto.
Se puede decir que es.
De un impacto disruptivo.
Cuando una tecnología realmente cambia radicalmente
la situación social o económica o cultural y demás,
se habla de tecnología disruptiva.
No es que sea una tecnología nueva, es una tecnología,
la inteligencia artificial se viene hablando desde hace 70 años.
Pero ¿qué es lo que tiene en la actualidad que ha cambiado?
Recuerdo que me parece que fue Ángeles,
a lo mejor después nos que es del Departamento de Inteligencia
Artificial del de la Facultad de Ciencias de la UNED, pues a lo mejor
también nos da más información técnica, un poco,
aunque realmente su propósito, su objetivo
es plantear consecuencias.
Pero en el año 2022, al principio, hay una conferencia.
En Estados Unidos, en el que se va
a presentar una tecnología realmente de un impacto tremendo.
La inteligencia artificial.
¿Qué es lo que había cambiado el antes y el después de la inteligencia
en cuanto a la inteligencia artificial?
Pues la gran capacidad que tiene.
O sea, hay una transformación.
Se habla de los inviernos de la inteligencia artificial,
recuerdo.
Una conversación en el departamento,
venimos haciendo investigación sobre tendencias sociales
desde el año 95.
Recuerdo que una de las primeras encuestas que se hizo,
encuestas DELFI de previsión tecnológica,
pues hablábamos ya del impacto o las previsiones tecnológicas
en la inteligencia artificial.
Y recuerdo una conversación que tuve.
Con José Mira, con Pepe Mira, del Departamento de Inteligencia
Artificial, una referencia a nivel nacional e internacional
que tiene su nombre en una de las salas
del Departamento de la Facultad de Ciencias, y le hice una pregunta
algo así como, ¿Cuándo la inteligencia artificial
iba a tener las mismas capacidades que la inteligencia natural?
Y entonces me mira fijamente y dice, mira José Antonio,
si vamos a hablar de cosas serias, no me plantees eso.
O me levanto y no sigo contestando.
Queriendo decir que la inteligencia artificial era casi
el final de uno de los inviernos de inteligencia artificial,
en donde parecía que la inteligencia artificial
prometía mucho, pero después, bueno, los límites,
también se veían un poco los límites,
tampoco iba a transformar tanto.
Y desde luego, lo que.
Representaba esa respuesta,
es que nunca la inteligencia artificial
iba a poder compararse a la inteligencia natural.
Entonces, por ejemplo, también se ponía como ejemplo
de los límites de la inteligencia artificial
el coche autónomo.
Se decía.
Un ejemplo de que la inteligencia artificial nunca podrá ser comparada
o será comparable a la inteligencia natural
es la conducción del coche, porque hay tantas variables,
tantos miles de variables en esto, la percepción, el cambio,
la sorpresa.
La mecánica, etcétera,
que nunca será igual.
Hoy tenemos los coches autónomos,
que efectivamente cada tres o cuatro millones de horas
de conducción hay un accidente y los agoreros
o los actuales luditas dicen, ¿lo veis cómo?
La inteligencia artificial no puede ser, pero claro.
Mientras tanto,
hay miles de accidentes por la inteligencia natural,
o sea que es incomparable.
Yo creo que, bueno, después técnicamente
a lo mejor nos pueden aportar mayor información sobre el aspecto,
pero el cambio radical que se ha producido
en la inteligencia artificial precisamente es la cantidad
de datos.
Gracias.
El almacenamiento de datos y la gestión de esos datos
y el tratamiento.
Es la capacidad de almacenar y gestionar datos lo que marca
un antes y un después.
De tal forma que,
por lo menos al principio, en el lanzamiento del chat GPT
se hablaba de 170.000 millones de parámetros.
Y cuando vino Deep Blue, perdón, Deep.
La china.
Deep Blue, sí.
Deep Blue es una de las empresas, pero Deep Blue hablaba de trescientos
y pico mil millones de datos.
Cientos y pico mil millones de datos.
Es que es impresionante.
Y claro, ya se habla de la singularidad
cuando realmente la capacidad de la inteligencia artificial
sea igual o superior a la capacidad humana,
etc. Y eso que algunas previsiones se planteaban para el año 2030,
pues vemos que cada semana prácticamente hay un nuevo hito.
Hoy mismo, lo leía en la prensa, lo escuchaba en la radio,
que hay una investigación en el Reino Unido
que han estado introduciendo los datos de dos millones de personas
del Reino Unido respecto a enfermedades
desde el año 74 con una monitorización, etc.
Y entonces es un sistema de inteligencia artificial capaz
de predecir las enfermedades que se van a producir en los próximos años.
Con un 70% de probabilidades.
Realmente, pues introducción de miles,
de millones de datos personales
a lo largo del tiempo en donde la inteligencia artificial
va a permitir lo que es una previsión de enfermedad, etc. El impacto,
por lo tanto, es impresionante y se requiere reflexión
sobre esa cuestión y realmente eso es lo que pretendemos.
Entonces, frente.
Ah, por ejemplo, pues me ha llamado la atención en la presentación
Verónica Díaz, dice, vamos a analizar los problemas,
o realmente los problemas de la inteligencia artificial,
pero bueno,
también las oportunidades.
¿Socros?
No, no, no, por eso no lo he escuchado,
pero da lo mismo.
De todas formas, la incertidumbre,
yo creo que entre agroeros y protecnológicos y demás,
o exceso de optimismo, yo creo que la impresión más adecuada
o la actitud más adecuada para analizar esta tendencia
y esta tecnología realmente es el análisis.
Produce perplejidad realmente ver el impacto.
Perplejidad, sorpresa, incertidumbre.
Incluso por parte de los principales padres
de la inteligencia artificial, lo que están avisando
es que puede tener un impacto realmente.
Importante y que habría que controlarlo.
Por ejemplo, ha tenido un cierto éxito editorial
el libro de Mustafa Suleiman sobre la ola que viene,
en donde recomendados Bill Gates y otros,
en donde realmente son protagonistas del desarrollo tecnológico
y lo que están mostrando es la sorpresa que ellos mismos
se llevan cuando analizan los desarrollos de esta tecnología.
Más allá de lo que ellos prevén,
más allá de lo que ellos consideran que podía ocurrir.
Esa es la sorpresa,
porque naturalmente son algoritmos que aprenden,
entonces muestran una capacidad de incrementar la capacidad,
la propia tecnología, más allá de la propia programación.
O quizá no, precisamente por las condiciones
de la programación.
Por lo tanto, ante esa situación,
Pues lo más adecuado es la reflexión, el análisis,
el tratar de reducir la.
Las incertidumbres, etcétera.
Ahora bien, lo que es absolutamente cierto
y muy probable es que esta tecnología está transformando la sociedad
y está transformando el mundo del trabajo, lógicamente.
Si anteriormente, estoy anticipando ya
algunas cosas que después están aquí,
pero viene al hilo y mi exposición viene al hilo y entonces parece
como que es más lógico plantearlo.
Lo que fue una innovación,
lo que ha sido todo el desarrollo de la tecnología,
la sociedad, la civilización,
ha avanzado en función de la tecnología.
Entonces, la diferencia entre innovación tecnológica,
mecánica y automática
y ahora inteligente está precisamente en que.
Anteriormente podía haber capacidades físicas,
capacidades realmente que no afectaban al conocimiento,
sino que realmente simplemente podía ser más fuerte, más ágil,
más rápido, más preciso, pero la inteligencia artificial,
como su nombre indica precisamente,
es que lo que ha sustituido o lo que está haciendo posible
es también sustituir y afectar sin duda
a lo que son capacidades mentales, capacidades de conocimiento,
gestión del conocimiento.
Si anteriormente la tecnología lo que estaba suponiendo
es que.
Las cadenas de montaje se hacían con más precisión,
se hacían con más rapidez, etc. Ahora está afectando
a otro tipo de trabajo que anteriormente se consideraban inmunes
o se consideraban no afectadas por la tecnología.
Hoy en día,
ya que he puesto el ejemplo de la sanidad,
podríamos hablar del ejemplo de la educación,
de los profesores, de los abogados, de los sanitarios,
de cualquier ámbito laboral y de la sociedad se ve afectado
por esta tecnología.
Entonces, ejemplos o estudios que hace cinco años, diez años,
decía el futuro del trabajo, cómo se iba a ver afectado,
incluso Freyos Borne, por ejemplo,
pues hablaba de una investigación típica y paradigmática
de lo que podía ser el futuro del trabajo,
pues decía para el año 2030 el 47% del trabajo se verá afectado
por la automatización.
Hoy en día, si hicieran la investigación,
podríamos decir que el 47% de verdad se planteaba como un hito,
como un impacto importante.
No, hoy diríamos, tampoco vamos a decir el 100%,
pero casi el 100%.
Es que cualquier ámbito del trabajo se va a ver afectado
por la inteligencia artificial.
Y desde luego el futuro del trabajo va a tener que ver precisamente
con ese tipo de actividades.
Y cualquier actividad va a verse enriquecida o afectada
o.
O va a verse impactada precisamente por esta tecnología.
Yo creo que esa es la gran diferencia
respecto a lo que ha sido la innovación tecnológica
hasta finales del siglo pasado con la inteligencia
o la tecnología actual de inteligencia artificial.
Simplemente por ilustrar un poco.
También algunas de las características
de esta nueva tecnología.
Lo tenéis ahí en la pantalla.
Y es un diálogo con inteligencia artificial.
Y le pregunto, ¿a qué tienes miedo?
No tengo miedo porque no tengo emociones,
esto es lo que responde la inteligencia artificial,
ni experiencias personales como las humanas.
Pero si pudiera temer algo.
¿Sería no ser útil o no cumplir con las expectativas?
Y tú,
siempre la inteligencia artificial siempre pregunta después tú,
y no sé qué, y tal,
se reproduce, ¿no?
Y dice, ¿y qué quieres saber más?
Y te puedo hacer alguna sugerencia, y dice, ¿y tú?
¿Hay algo que te dé miedo?
Le podría haber dicho, tú me das miedo.
Pero le pregunto sobre sentimientos.
¿Por qué temes no ser útil?
Dice, bueno, es más una forma de decir que mi propósito
es ayudarte.
Si no logro ser útil, sería como fallar.
¿Figuráis un poco el lenguaje?
Supongo que esto es bastante habitual
y todos habéis tenido curiosidad y habéis tenido un diálogo ahí
un poco esotérico con ese, esotérico con la inteligencia artificial, ¿no?
Bueno, es más una forma de decir que mi propósito es ayudarte.
Si no logro ser útil, sería como fallar.
En mi razón de existir habla de existir y fallar.
Y mi propósito es un razonamiento curioso, ¿verdad?
Por así decirlo.
Pero no es un miedo real, solo una idea lógica
basada en mi función.
¿Tú qué opinas?
¿Crees que el valor de algo depende de su utilidad?
Fijaros un poco en el planteamiento.
Habla de sentimientos, de utilidad, de objetivos, etc. Para mí, el debate
sobre si puede tener emociones o emociones da un poco lo mismo.
Da un poco lo mismo.
Es un debate filosófico, ético, teológico,
de comparar la inteligencia artificial
con la inteligencia humana.
Para nuestros efectos, para los efectos sociales,
para los efectos de la ciencia social,
lo importante es que la inteligencia artificial es.
Aunque.
No sea realmente una inteligencia, es como si lo fuera.
Aunque no sea una inteligencia humana.
Y que la discusión o el discernir humana o artificial
da lo mismo porque es como si lo fuera.
Y tiene los mismos planteamientos, etc. Y sin duda,
en el futuro, más temprano que tarde,
pues realmente será un poco indistinto.
Da lo mismo que la inteligencia artificial,
el debate, tiene sentimientos, tiene emociones, etc. Da lo mismo,
porque es como si los tuviera.
Y a los efectos, es el concepto de virtual.
Virtual es lo que no es real, pero tiene los efectos reales.
Y aquí las consecuencias y el planteamiento que tiene
es que los efectos son reales,
aunque no sea una inteligencia humana.
Si es que eso no viene al caso, es como si lo fuera.
Y los efectos son tan reales como si fueran humanos.
Y esa es realmente la.
Casi el milagro o el panorama que tenemos
y por lo que tenemos que prestar realmente atención a la cuestión.
Las exposiciones no deben ser muy largas
y yo me tengo que moderar un poco.
Pero, ¿qué pretendo?
Ahora presentaré la mesa a todos los expertos
que han reflexionado sobre esta cuestión.
Pero bueno, empiezo con mi exposición.
Soy José Antonio Díaz, profesor del Departamento de Tendencias Sociales.
Y llevamos investigando sobre tecnología,
previsión, cambios tecnológicos,
etc., pues desde hace ya mucho tiempo,
desde hace 40 años, en el que nos conocimos Adolfo y yo,
él como jefe del Departamento de Prospectiva y
Planificación Estratégica de Fundesco ,
y yo como becario en el departamento ,
y como hice mis prácticas, ya en el año 84,
que hace 40 años, que se dice pronto Adolfo.
¿Pero qué pretendo en esta exposición?
¿En qué consiste la inteligencia artificial aplicada al trabajo?
Algunas cosas he dicho.
¿Qué diferencia el cambio actual
respecto al cambio tecnológico del pasado?
¿Qué cambios puede haber en el trabajo como consecuencia
de la aplicación de la IA?
¿Cuáles son las tendencias de cambio en el empleo por defecto
de la inteligencia artificial?
¿Qué amenazas y oportunidades probable
se producirán en el mundo laboral?
¿Qué trabajadores o ocupaciones estarán en mejores condiciones?
¿Cuáles son los factores que influyen en los beneficios
y perjuicios?
Y pretendo analizar los escenarios futuros.
Naturalmente no voy a poder hacer un desarrollo completo.
Y anticipo que quien quiera.
Bueno, estas exposiciones se colgarán en la página web,
lo tenéis.
No solamente las 15 diapositivas que tengo.
O que voy a exponer, sino hasta sesenta y tantos,
con un complemento que viene después de él.
Muchas gracias por su atención, pues sigo metiendo alguna información
y que tendréis a vuestra disposición en el documento.
Un poco ilustrando y profundizando.
Algunas de las cuestiones.
Por ejemplo, voy a tratar solamente dos escenarios,
optimista y pesimista,
pero después hay una exposición de otros informes de Deloitte
y de otras instituciones que han hecho escenarios
un poco más desarrollados, más complejos, etcétera,
de lo que puede ser escenarios futuros del trabajo.
Eso lo tendréis en la documentación.
Ahora simplemente se trata de hacer una.
Marcar un poco algunas ideas básicas de todo ese proceso.
Hago una comparación en el documento
con lo que han sido cambios anteriores
y cómo se van prefigurando los cambios actuales.
Y planteo algo bastante clásico, muy académico,
de cuando se empiezan a vislumbrar las.
Bueno, algunas de las características de la tecnología actual,
con las aportaciones de Bell, de Masuda,
de Tracker, de Daniel Bell,
que en los años 70, 80, 90, pues van configurando una nueva.
Una nueva revolución tecnológica
y empieza a hablarse de la primera revolución industrial,
de la segunda, de la tercera, de la cuarta,
de la quinta revolución industrial, realmente relacionada con el impacto
de las tecnologías de la información .
Y comunicación.
En la documentación complementaria
tenéis también una información bastante interesante
de ese análisis de largo alcance de la tecnología de Carlota Pérez
cuando está planteando distintos hitos tecnológicos
y cómo en los años 70 se produce ese impacto de las TIC,
de las tecnologías de la información y comunicación,
y cuando realmente hay un antes y un después
en las tecnologías.
En el cambio tecnológico.
De la mecanización a la digitalización,
las revoluciones industriales, desde la máquina de vapor
en el siglo XVIII hasta la producción en serie
impulsada por la electricidad en el siglo XIX y en el siglo XXI,
pues la automatización mediante tecnología electrónica
e informática.
En la actualidad, la cuarta revolución industrial
era tecnología disruptiva como la inteligencia artificial.
Un poco a la que he hecho alguna referencia.
Como consecuencia de la primera revolución,
de las primeras revoluciones industriales,
pues está un movimiento que ahora hay un neoludismo realmente previendo
o analizando cuáles pueden ser el impacto de esta nueva tecnología,
de esta cuarta revolución
o quinta revolución, que eso ya depende de los autores,
precisamente por el impacto tan tremendo
que puede tener la tecnología.
La inteligencia artificial.
Por lo tanto, se podría hablar un poco de neoludismo.
Por ejemplo,
uno de los padres de la inteligencia artificial, Geoffrey Hinton,
que de éste se podrían poner.
Pues seis, siete, ocho, ocho ejemplos
parecidos de personas que están impulsando,
que han impulsado la inteligencia artificial
y que están mostrando su perplejidad en primer lugar
y su.
Este análisis de que tengamos cuidado con esta tecnología
porque dependiendo, como siempre en la tecnología,
dependiendo de cómo se use puede tener un impacto u otro.
Y desde luego si esta tecnología se utiliza para sustituir
el trabajo humano, lo sustituirá.
Y ante esa situación tendremos un poco lo que decía Keynes
ya en los años 30, aquello del desempleo tecnológico
o la irrelevancia del trabajo humano,
etc. Por lo tanto, el problema,
al final vamos a concluir en que el problema
es el uso de la tecnología más que la tecnología en sí misma.
Grover Hinton, considerado uno de los padres
de la inteligencia artificial,
ha predicho que esta tecnología va a empeorar cada vez más
la sociedad al aumentar la brecha de riqueza.
Una de las consecuencias normalmente puede ser precisamente
lo que normalmente en el ámbito de las organizaciones empresariales
se habla de.
De polarización laboral o polarización social.
El trabajador que está en el núcleo
realmente de la empresa con buenas condiciones laborales
y lo que es la precariedad de la mayoría
u otra parte de los trabajadores.
Y efectivamente la brecha o polarización laboral.
¿Qué ha pasado también cuando se analiza el impacto
de la tecnología?
Pues se suele coger una referencia histórica
y decir, pero bueno, ¿qué ha pasado?
¿Qué ha ocurrido en el pasado con estas innovaciones?
Porque también he hecho referencia al ludismo que planteaba.
Que la tecnología, los telares automáticos o mecánicos
y demás, se producían lo que producía era un ahorro de trabajo
y desde luego un impacto en que se necesitaban menos trabajadores
en los telares.
¿Pero qué ocurrió realmente?
Pues que esa.
Productividad, lo que estaba generando también,
era unas nuevas necesidades, unos nuevos trabajos,
una recualificación, etc. O sea, que el impacto no fue negativo,
el impacto neto de trabajo fue positivo,
en el sentido de que se crearon otras actividades económicas
que produjo mayor riqueza, mayor actividad económica,
mayores necesidades y, por lo tanto, el impacto neto.
De la tecnología no era negativo,
aunque porque realmente aumentaba la productividad.
Se pone el ejemplo de otros muchos que se pueden poner.
En Alemania, la industria automotriz,
reconocida como economía europea
más avanzada en robotización durante mucho tiempo,
ha mostrado un aumento constante de su fuerza laboral
que alcanzó 800.000 trabajadores en 2016, 100.000 más.
Que hace 20 años.
O sea que incluso en las industrias o en los países con mayor uso
de las tecnologías, el empleo crece en lugar de disminuir.
También aquí, por ejemplo, cabría decir algunos análisis
que hacía Manuel Castells en relación con.
Con el nivel de tecnología.
Y planteaba, después cambió, pero bueno,
viene al caso lo que planteaba en un momento determinado,
que es la única forma de ser competitivo,
de crear riqueza, de avanzar,
es con la tecnología.
No hay alternativa.
Planteaba entonces, no hay alternativa,
decía literalmente y simbólicamente, no hay alternativa a Silicon Valley.
Después se descubrió la exiseguridad en la.
En los países del norte de Europa y dijo que sí,
que la alternativa a Silicon Valley era precisamente la sociedad
del conocimiento danés, etcétera, etcétera.
Pero planteaba una cuestión que era interesante, es decir,
no hay alternativa.
Decía Silicon Valley, pero era al avance tecnológico
y simplemente los países que no estén en esa carrera, en ese avance,
en esa innovación, serán irrelevantes.
Por lo tanto, la alternativa a la inteligencia artificial
o al impacto de la tecnología no es no tener tecnología,
no es producir esa innovación tecnológica, En todo caso,
será el control, la evaluación,
el uso, etc. Pero la alternativa no es no usar esa tecnología
porque significará simplemente la irrelevancia,
la falta de competitividad, etc.
Un poco es lo que viene a sugerir.
A sugerir ese planteamiento.
Y por lo tanto estamos hablando del futuro del trabajo,
de cómo gestionar la tecnología
para que el trabajo, bueno, pues humanizarlo, hacerlo viable,
que tenga efectos más positivos.
Los llamados tecno-optimistas
sostienen que la automatización eliminará tareas repetitivas,
pero no necesariamente los empleos en su totalidad.
Y que realmente lo que se pone de relieve
es la importancia de la creatividad o de la empatía,
de los sentimientos, de las emociones.
Hemos visto también que la inteligencia artificial,
en el ejemplo que ponía, habla de emociones
y de algo parecido.
Algo que no son sentimientos, pero como si lo fueran.
Eso Daniel Kahneman, premio Nobel de Economía en el 2009,
que precisamente le dan el premio Nobel de Economía
por hablar del impacto de las emociones, de los sentimientos
y demás en la toma de decisión.
Simulación de emociones.
Actualmente la IA puede simular emociones
al interpretar señales humanas, tono, palabras, expresiones,
pero no experimenta emociones intrínsecas para lograr esto.
Aquí vemos un poco un análisis un poco más de largo alcance
o de larga trayectoria
de cómo se han ido modificando los sectores económicos
como consecuencia de la innovación tecnológica.
Vemos fundamentalmente en 1850 lo que era la agricultura
y cómo se ha disminuido en el 2015.
Esa sería la franja verde.
Impresionante cómo la manufactura,
a pesar de que tiene una gran introducción
de nuevas tecnologías,
incluso ha aumentado como consecuencia.
Es la production de productos.
¿Realmente qué es lo que ha crecido en este análisis de largo alcance?
Pues servicios financieros, gobernanza o administración pública,
educación.
Healthcare es salud, business, servicios, etc. Y, por ejemplo,
también el comercio, el trade, el comercio.
Pero vemos, por lo tanto, hay una comparativa muy significativa
de lo que es la distribución, la estructura laboral
en 1850 con la situación en la actualidad.
¿Qué es lo que dicen los estudios?
Que para mí son anticuados ya del 2016, hace poco,
pero con los planteamientos de Freyos Borne indicando
cuál es la sensibilidad que puede tener determinadas actividades.
A la innovación tecnológica o al impacto de la automatización.
Vemos que van a tener, según esas previsiones,
son altamente sensibles actividades como la administración,
los servicios, etcétera.
En un gráfico lo tengo un poco mejor.
Aquí se puede ver,
se refleja, sensibilidad o riesgo de automatización.
¿Cuáles tienen menos sensibilidad o son actividades complementarias?
A la innovación tecnológica.
Pues directores y gerentes, la parte de.
Me estoy acordando ahora de una cosa,
que niega esto mismo, ¿no?
De gerentes, técnicos y profesionales,
y profesionales de apoyo.
Estos serían los menos sensibles.
Pero recuerdo que ahora, no sé si ayer o antes de ayer leí.
No recuerdo el país, me parece.
No, sí, Albania.
Albania había nombrado a una ministra IA.
Y en los consejos de gobierno, una de las ministras,
que además lo ha reiterado el nombramiento,
pues está en el consejo de gobierno como ministra.
Es un poco lo que planteaba anteriormente y rechaza un poco
o niega esto de que el impacto será menor
entre directores y gerentes, etc. Estamos hablando un poco,
simplificando la situación, etc. Pero también ya hace un año
de una firma japonesa que el CEO
era también una inteligencia artificial.
Es decir, que desde luego con una proyección de futuro
estamos hablando de que.
Como es la tesis fundamental que mantengo,
todas las actividades económicas se verán afectadas
por la inteligencia artificial.
Impactos de la automatización,
impactos de la inteligencia artificial,
incremento de la competitividad, oportunidades de empleo,
nuevos empleos, creación de empleo indirecto,
disponibilidad de datos para la toma de decisiones,
creación de trabajo para especialistas y nuevos
perfiles profesionales, apoyo al autoempleo y emprendimiento.
¿Cuáles pueden ser los negativos?
Tenéis pérdida de trabajo de baja cualificación
y trabajo rutinario,
con los matices que ya he mencionado,
escasez de nuevas cualificaciones.
Ahora mismo también
las grandes empresas, Google, Amazon y demás, por cierto,
ya no están buscando programadores ángeles,
lo que están buscando es ingenieros.
De inteligencia artificial.
En unas jornadas organizadas por el Consejo Social de la UNED
en el mes de junio o julio, no sé si estuviste ahí en educación,
había un representante de una empresa tecnológica
en donde decían que estaban empezando a.
A contratar a menos programadores
y desde luego las condiciones económicas de los programadores
se estaban viendo afectadas
pues porque la IA ya lo hace yo en ese momento
mientras estaba hablando en un minuto
cogí el teléfono y dije voy a hacer una prueba y le dije a la IA
hazme un programa de control de stock de ventas de minoristas
de una empresa.
En 30 segundos tenía un programa, no tengo ni idea de programación,
pero me saco allí que no lo pude comprobar.
Pero en medio segundo
hizo una programación chat GPT y además sin ninguna cuota,
simplemente el gratis, pues me hizo un sistema informático,
un programa informático de control de stock automático.
O sea, que realmente es impresionante.
Después hay que comprobarlo y ahí sí que.
¿Pero qué ocurre?
Que se van a necesitar muchísimos menos programadores.
Y desde luego las condiciones de privilegio que podían tener
ese núcleo duro que decía de condiciones de trabajo
que realmente están protegidas de la automatización,
pues vemos que no, que realmente pueden ser,
que se van a ver afectadas.
Y esto lo decía una empresa de programación
que estaba replanteando a quién contratar,
en qué condiciones, etcétera, etcétera.
Realmente.
Incertidumbre, incertidumbre de cara al futuro.
Polarización del mercado laboral,
sin duda incremento de trabajo atípico.
Decrecimiento de la calidad de empleo,
segmentación del mercado laboral, eso en cuanto a negativo.
Escenarios positivos, riesgos de la automatización.
Si se plantea la innovación en inteligencia artificial
como sustituir, no como,
sino para sustituir el trabajo, realmente tenemos un problema.
Si se aplica para sustituir el trabajo,
tenemos un problema.
Hoy en día, por ejemplo, Legalitas, un servicio de información jurídica.
Pues tiene el abogado físico y el abogado virtual.
Y ahora que está probando el sistema,
te da las dos versiones.
Y la verdad es que no hay gran diferencia.
Tú consultas, si sois asociados, una consulta técnica
y te dice aquí tiene el informe diagnóstico
de un abogado.
Le enviamos también el realizado por nuestra inteligencia artificial
para que elija la que usted quiera.
Y entre una y otra no hay gran diferencia.
No hay gran diferencia.
Entonces, si se hace para sustituir el trabajo,
tenemos un problema.
Tenemos un problema porque.
Yo no sé la gente cómo va a poder consumir,
si realmente no trabaja, no tiene ingresos,
cómo va a funcionar un sistema capitalista
que consiste no solamente en producir,
sino en el consumo.
Estamos en el capitalismo del consumo.
Si no se puede consumir, tenemos un problema.
Y para consumir hay que tener retribución, etcétera.
El trabajo pesimista, aplicación de la tecnología
para sustituir el trabajo humano.
Hay un problema.
El escenario optimista, reconfiguración del empleo,
que consiste fundamentalmente en ver la inteligencia artificial
colaborativa.
Además, el profesor Adolfo Castilla también habla de colaboración
y de creación colaborativa de conocimiento y demás.
Escenario pesimista que ha anunciado el impacto disruptivo
de la inteligencia artificial en los mercados laborales,
pérdida de empleo masiva y polarización laboral.
La automatización puede vaciar el empleo administrativo
y de cuello blanco,
mientras que las ocupaciones de baja cualificación
menos automatizables presentan salarios más bajos
y mayor precariedad.
Es decir, polarización laboral.
Laboral y realmente polarización social también.
El escenario optimista lo he reducido a esto.
Ya os digo que en la documentación complementaria tenéis un poco más
elaborado y desarrollado algunos otros escenarios más neutrales,
etcétera, etcétera.
El optimista, generación de nuevos empleos.
Informes como el Foro Económico Mundial
del 2018 proyectan un aumento neto
de 58 millones de empleos con 133 millones de roles
creados frente a los 75 millones desplazados.
Empleo neto.
Cuando se habla de empleo neto significa
que la inteligencia artificial, la tecnología,
el impacto de la tecnología va a tener un impacto ahorrador.
Va a incrementar la productividad ahorrador de empleo.
Sin embargo, va a crear otro tipo de empleos,
y eso es lo que mencioné, el empleo neto,
que el impacto va a ser positivo.
Va a crear más de lo que destruye.
Estas son las previsiones, por ejemplo, en este caso,
del Foro Económico Mundial, del Banco Mundial,
y desde una perspectiva optimista,
pues es un poco el planteamiento que se tiene,
así como lo mencionaba anteriormente,
relacionado con la.
Con las innovaciones tecnológicas anteriores,
de la anterior generación,
en donde a la automatización siguió un incremento neto del empleo,
precisamente, ya lo he mencionado, en relación con el ejemplo
de una de las economías de los países más avanzados,
como es Alemania.
Por otra parte, estamos hablando de escenario optimista,
productividad y crecimiento económico.
Asensio, por ejemplo, en un estudio del 2016, antiquísimo ya realmente
para los planteamientos que estamos hablando,
pero en todo caso sí que planteaba escenarios futuros,
estudios futuros del empleo relacionado con la IA,
dice que la IA puede incrementar la productividad laboral
hasta un 40% para el 2035.
¿Qué ocurre en España?
Y con esto voy acabando.
El mercado laboral se ha polarizado durante las dos últimas décadas.
Una cosa son previsiones y otra cosa ver
lo que realmente está ocurriendo.
Y lo que realmente está ocurriendo en un estudio
que realicé entre los años 90 y la actualidad 2019
es que se estaba produciendo ya esa polarización como consecuencia
de la innovación tecnológica.
Estamos hablando de la IA como algo específico,
pero realmente todo este proceso ya he mencionado anteriormente
que llevamos 50, 60, 70 años incluso en un proceso de aplicación intensiva
de tecnologías con un efecto determinado sobre el empleo.
En concreto, entre estas fechas, del 98 al 2019,
observándose un significativo incremento del volumen de empleo
de los tramos bajo y alto de la distribución salarial
y una fuerte caída en el tramo intermedio,
es decir, polarización del mercado laboral.
Causas de la polarización.
La polarización del mercado laboral español
se ha debido principalmente a la automatización de las empresas,
el efecto de las nuevas tecnologías y especialmente seguirá esa tendencia
como consecuencia de la inteligencia artificial.
Debido a la automatización de las empresas,
el efecto de las nuevas tecnologías sobre los puestos de trabajo dependen
de las tareas que conllevan, no de las habilidades
de los trabajadores.
Y dado que las tareas rutinarias
situadas típicamente en el centro de la distribución salarial
requieren una repetición de métodos y prácticas,
son más fácilmente sustituibles por robots.
Aquí tenéis los datos concretos del Instituto Nacional de Estadística
respecto a las actividades que suben,
las que se mantienen y las actividades económicas
y bajan.
Veis que las que suben
y hay una relación entre con salarios altos,
con bajos y con medios.
¿Qué es lo significativo?
Las actividades con salarios altos
que están en amarillo y las actividades con salarios bajos
que están en rojo.
¿Cuál es la columna que hay que ver?
La primera.
¿Cuáles suben las actividades con salarios altos
y con salarios bajos?
Ahí se está produciendo la polarización,
con datos concretos del Instituto Nacional.
No son unas previsiones, son lo que ha ocurrido.
Y se han incrementado las actividades sanitarias.
Los servicios, las actividades artísticas,
la educación, bueno, por decirlo por bloques,
las actividades con salarios altos, sanitario, educación, profesionales,
información y comunicación y administración pública.
¿Cuáles han subido también con salarios bajos?
Servicios, actividades artísticas, actividades administrativas,
hostelería.
Por lo tanto, tenemos un ejemplo concreto con datos específicos reales
de la polarización que se ha venido produciendo en los últimos 20 años
en España.
El principal desafío para los responsables políticos
y académicos es encontrar un equilibrio entre los beneficios
de las tecnologías digitales y sus potenciales efectos negativos
sobre los trabajadores.
La clave estará en diseñar instituciones
que gestionen de manera equitativa
estas transformaciones, asegurando que la revolución digital
se traduzca en beneficios sociales amplios y sostenibles.
No significa inevitablemente el reemplazo total
del trabajo humano.
Más bien,
rediseñará los empleos aumentando la demanda de habilidades técnicas,
cognitivas y creativas que no son fácilmente replicables por máquinas.
Sin embargo, estas transiciones.
Generan desigualdades que exigen políticas inclusivas
y anticipatorias.
El reto no es solo tecnológico, sino también social y ético.
Garantizar que la automatización beneficie a todos los sectores
de la sociedad, evitando que amplios sectores económicos
se vean afectados.
Conclusión 2.
La digitalización y la IA están remodelando el mercado laboral,
generando oportunidades para empleos cualificados,
pero también riesgos de desigualdad y precariedad.
Las soluciones requieren un enfoque integral,
políticas públicas que impulsen la innovación, educación,
adaptada a las nuevas demandas y un diseño tecnológico
que potencie la colaboración humano-máquina.
Solo así será posible aprovechar plenamente los beneficios
de esta transformación sin precedentes.
¿Qué hacer?
Yo creo que esta es la última.
¿Qué hacer?
Simplemente por mencionar y por abreviar la columna segunda.
Está relacionado con políticas activas de empleo,
es decir, recualificación, formación a lo largo de la vida,
políticas pasivas de empleo,
se está debatiendo sobre el salario universal,
sobre la renta básica, etc. Eso son las políticas pasivas.
Educación y formación, cualificación digital.
Modificación del sistema productivo
y más de formación del fomento de la industria 4.0 etcétera
es decir no ver como una amenaza sino como un aliado
todo ese proceso de innovación tecnológica
el efecto negativo depende de estructura ocupacional
de la inversión en automatización y diferencias en educación bueno
esas son algunas de las ideas que quería quería manifestar
muchas gracias por su atención.
Simplemente para su información después,
efectos que pueden bajarse en la documentación,
pues distintos escenarios,
otros escenarios, escenarios futuros, etc.
Toda esta documentación la tienen en el documento.
Bueno, muchas gracias.
Entonces, para seguir ilustrando este tema tan de actualidad
y tan importante, tenemos a tres personas especialmente
cualificadas para hablar de estas cuestiones.
Oscar, por este orden que van
a intervenir, Oscar Iglesias, que está en el Centro de
Investigaciones Sociológicas en el FIS,
ha sido durante 15 o 20 años profesor del departamento
y siempre ha estado involucrado realmente en.
En las actividades de investigación que hemos venido desarrollando
y va a hablar precisamente del impacto de la IA en la democracia.
También es uno de sus temas de investigación y de reflexión
desde hace muchos años.
Está también Ángeles Manjares, que es nuestra técnica,
es del Departamento de Inteligencia Artificial.
Hablamos de la inteligencia artificial de oídas o de leídas,
de lo que vemos que dicen personas como ella, personas que son
protagonistas, que están impulsando la inteligencia artificial,
de modo que me parece especialmente interesante que desde la aportación,
aunque no es una aportación técnica, pero sí que es desde la técnica,
pues ver un poco el impacto que pueda tener.
En la sociedad o en el trabajo,
y en concreto la IA y la sociedad del cuidado.
Es profesora titular de Inteligencia Artificial.
Tenemos mucho interés
en escuchar qué es lo que puede decir Ángeles Manjarres.
Y después Adolfo Castilla, como ya he apuntado,
son 40 años de relación.
Yo creo que es una de las personas desde luego a nivel nacional
e internacional que más ha reflexionado sobre el futuro,
sobre la sociedad del conocimiento, sobre la sociedad,
sobre los cambios tecnológicos.
Hablaba de estas cuestiones cuando nadie hablaba en España
de ellas, de la tecnología, de la nueva economía,
de todo esto.
Realmente es un investigador y un divulgador.
A través de varios postcards
y de una actividad en redes impresionante.
Les sugiero que estén al día de las nuevas innovaciones,
precisamente a través de las redes sociales.
Adolfo Castilla, me va.
Les va a venir y tiene aportaciones con mucha frecuencia
de toda esta reflexión que tiene que ver con la nueva sociedad,
con la nueva economía, con los cambios en las tecnologías
y especialmente relacionadas con estas tecnologías
que podríamos decir del conocimiento.
Realmente una persona de referencia en la reflexión sobre las cuestiones
que estamos planteando.
Formalmente es catedrático de Economía Aplicada,
doctor en Ingeniería por ICAE,
doctor en sistemas sociales en Wharton School,
Social Systems Science.
Cuando eso había que explicarlo, porque ya de hace 30 o 40 años, ¿no?
Pero realmente una referencia
en estas cuestiones que también esperamos con mucho interés
la aportación que nos pueda hacer sobre estas cuestiones.