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No, una máquina, probablemente, no le va a quitar su trabajo

Quienes hagan tareas rutinarias corren mayor riesgo de ser reemplazadas.

Quienes hagan tareas rutinarias corren mayor riesgo de ser reemplazadas.

Foto:123RF

Un columnista analiza el tema y ve razones para la preocupación, pero también para la esperanza.

Juan Carlos Rojas
La tecnología, por supuesto, ya hace que el trabajo independiente sea mucho más fácil. Pone a los trabajadores en contacto con los clientes y les ayuda a gestionar una oficina. Más importante aún, permite a las personas construir y promocionar su reputación a muy bajo costo.
Antes, los clientes confiaban en la reputación de una compañía de taxis o elegían una lavadora según la marca del fabricante. Ahora, cada trabajador tiene una marca: en Uber, los clientes pueden rechazar a los conductores en función de sus calificaciones personales. La reputación colectiva de una empresa, con el control simultáneo del comportamiento de sus empleados, se está volviendo gradualmente menos importante.
Dicho esto, la tecnología también puede favorecer el empleo asalariado promedio. Los economistas George Baker y Thomas Hubbard, por ejemplo, han señalado cómo los computadores a bordo podrían cambiar el transporte en camiones en los Estados Unidos. Al monitorear el comportamiento, resolverían un problema de riesgo moral: los conductores tienen pocos incentivos para ser tan cuidadosos con los camiones de la empresa como lo serían con sus propios camiones.
Como resultado de esto, más conductores podrían convertirse en empleados de compañías que compran y mantienen flotas, en lugar de hacerlo solos. No tendrían que invertir en sus propios vehículos, lo que los hace vulnerables a las recesiones, al hacerles colocar sus ahorros en el mismo sector que su trabajo; y no estarían sin dinero en el bolsillo y sin trabajo cuando sus camiones tuvieran una avería.
En términos más generales, los trabajos convencionales tienen muchas ventajas. En primer lugar, un solo trabajador o grupo de trabajadores puede carecer del capital necesario para establecer un negocio, o puede preferir evitar el estrés y el riesgo de tener uno. En segundo lugar, los dueños de negocios pueden no querer que sus empleados tengan otros jefes, particularmente si el trabajo involucra información confidencial o proyectos de equipo que requieren tiempo y atención exclusiva.
En tercer lugar, las reputaciones basadas en calificaciones podrían no ser confiables: la economista Diane Coyle ha demostrado que la calidad de los consultores individuales puede ser difícil de controlar, al menos de manera inmediata, mientras que una consultoría tradicional puede ser más eficiente a la hora de “garantizar” la calidad.
En resumen, creo que el empleo asalariado no desaparecerá, aunque con el tiempo podría perder predominancia. Pero ¿qué pasa con la inteligencia artificial? Muchos trabajos que implican tareas rutinarias han sido eliminados: las transacciones bancarias se digitalizan, los cheques son procesados por lectores ópticos, o incluso reemplazan humanos con robots.
Estos cambios tienen repercusiones globales. Amenazan los trabajos externalizados y de bajo salario con los que los países emergentes y subdesarrollados han contado para escapar de la pobreza. En los países desarrollados, como han demostrado el economista David Autor y sus coautores, tienden a beneficiar a aquellos empleados cuyas habilidades complementan las nuevas herramientas digitales.
Esto origina una ‘brecha’ en la distribución de puestos de trabajo entre posiciones calificadas de alta remuneración o puestos de servicios básicos de baja remuneración. Todavía no está claro, sin embargo, qué tareas humanas podrán reemplazar las máquinas y cuáles serán los efectos.
Los computadores han hecho grandes avances en la inducción, que comienza con hechos específicos y trata de elaborar una ley general. Por ejemplo, hay algoritmos capaces de predecir las decisiones del Tribunal Supremo de Estados Unidos sobre patentes tan bien como lo hacen los expertos legales. Técnicas similares ya permiten el reconocimiento facial automático, el reconocimiento de voz y el diagnóstico médico.
Las tareas más difíciles para los computadores implican problemas imprevistos que no coinciden con ninguna rutina programada. Los eventos infrecuentes no se pueden analizar inductivamente para generar una ley empírica.
En conclusión, las personas mejor equipadas para tener éxito en el nuevo mundo serán aquellas que hayan adquirido conocimiento abstracto que las ayude a adaptarse a su entorno, mientras que aquellas que solo tengan conocimientos simples que las preparen para tareas rutinarias corren el mayor peligro de ser reemplazadas.
JEAN TIROLE
Bloomberg
Juan Carlos Rojas
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