Cómo la inteligencia artificial cambiará nuestra economía y el mercado laboral en el sexto orden tecnológico

Introducción

La investigación en el campo de la inteligencia artificial (IA) se ha llevado a cabo activamente desde el siglo XX. Científicos, ingenieros, filósofos, escritores de ciencia ficción y futuristas han presentado soluciones de IA de formas completamente diferentes. Por ejemplo, algunos investigadores sugirieron que es necesario, en primer lugar, estudiar el cerebro humano y crear tales soluciones en el campo de la IA que repitan el proceso de pensamiento de las personas. Sin embargo, esta línea de investigación fue popular a finales del siglo XX, cuando el poder de las computadoras (incluso las supercomputadoras de esa época) aún no nos permitía realizar toda una clase de tareas computacionales complejas que resolvemos hoy usando gadgets ordinarios sin mucho costo y esfuerzo.



Alan Turing es muy conocido entre los científicos del siglo XX, desarrolló la famosa "prueba de Turing", con la que es posible evaluar si una máquina puede pensar y si el inspector podrá reconocer quién se está comunicando con una persona o un programa de computadora.





Fig 1. Prueba de Turing



Por primera vez a finales de los años 90 del siglo pasado, un programa informático pudo vencer al campeón mundial de ajedrez. Sin embargo, observamos que dichos programas basados ​​en inteligencia artificial solo podrían resolver una clase limitada de problemas (jugar al ajedrez o ir, reconocer caras o automatizar algún otro proceso de producción).

Se puede notar que aún no se ha creado algún tipo de IA universal que, por un lado, piense de la misma manera que una persona y, por otro lado, supere a una persona en la resolución de casi todos los problemas intelectuales y pueda tomar una amplia gama de decisiones importantes por sí mismo.



La investigación en IA ha tomado un camino ligeramente diferente: el aumento de la potencia informática de las computadoras y el ancho de banda de las redes troncales durante las últimas dos décadas, la aparición de tecnologías completamente nuevas como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (inglés ), búsqueda en big data, Internet de las cosas (IoT), tecnologías en la nube, etc. permitió a científicos e ingenieros poner en práctica algunas soluciones de IA.





Fig 2. Nuevas tecnologías: inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo



En un aspecto puramente aplicado, los investigadores de IA encontraron alternativas: en lugar de estudiar en profundidad los procesos de pensamiento humano y crear algo similar para una máquina, se decidió que el aprendizaje automático funciona bien para muchas tareas en conjuntos de datos enormes y aprovecha el escalado (aumento de la computación capacidades de los sistemas informáticos modernos). Es posible que las máquinas inteligentes, indistinguibles de los humanos en el campo del pensamiento, lleguen con el tiempo en el futuro.



En este artículo, nos centraremos en aquellas áreas de la IA y tecnologías relacionadas que ya están funcionando en la práctica, determinarán el rumbo de la transformación digital en el mundo y serán tecnologías generalizadas en el sexto orden industrial.

¿Qué cambios traerán la IA y la robótica a la industria y la logística?

Hoy en día, se utilizan los términos "producción no tripulada" o "producción digital", pero a principios de los años 80-90 del siglo XX, la automatización se introdujo principalmente en la industria. En la etapa actual, con el desarrollo de IoT, tecnologías aditivas (impresión 3D), big data y sistemas robóticos, el concepto de "producción digital" implica un ciclo continuo, que incluye:

• modelar el producto futuro y el proceso mismo de su fabricación;
• el uso de big data e inteligencia empresarial;
• el uso de robots de nueva generación con IA en talleres;
• integración de varios departamentos de producción e implementación de sistemas ERP (planificación de recursos empresariales, planificación de recursos empresariales);
• uso de Internet de las cosas (IoT), blockchain, criptomonedas privadas para pagos internos.

Sin embargo, los escépticos argumentan que temen un alto nivel de desempleo debido al uso generalizado de la IA y la robotización en la industria. A esto me gustaría responder que hasta ahora la "producción no tripulada" no es de aplicación masiva, y la razón aquí radica en las deficiencias de los sistemas modernos basados ​​en IA y complejos robóticos, cuyos procesos de producción típicos y operaciones altamente especializadas funcionan mejor y más eficientemente que los humanos, pero en situaciones críticas. No siempre se puede tomar la decisión correcta rápidamente.



Solo hay una salida: el uso de cobots (robots colaborativos): dispositivos especializados que funcionan en conjunto con una persona, donde se necesita una persona para tomar decisiones rápidas e intuitivas en situaciones que no pueden ser completamente automatizadas y donde la IA aún no es lo suficientemente efectiva.





Fig.3 Implementación de cobots en producción



Otra área de uso de la inteligencia artificial es la logística y los vehículos no tripulados, que ahora se están probando masivamente en los Estados Unidos. Por cierto, ya se han registrado accidentes que involucran a vehículos aéreos no tripulados, por lo que se ha introducido un requisito para la participación obligatoria de una persona con licencia de conducir en dichas pruebas. La razón radica en la toma de decisiones equivocada en una emergencia por parte del sistema de inteligencia artificial de un vehículo no tripulado, donde un conductor experimentado toma una decisión de manera rápida e intuitiva, la inteligencia artificial aún no puede competir completamente con él.





Fig 4. Vehículo no tripulado

¿Cómo puede la inteligencia artificial cambiar la forma en que trabajan los trabajadores de oficina y la clase creativa?

En la parte anterior del artículo, revelamos algunos detalles de los próximos cambios en la industria y la logística, que están asociados con la transformación digital de esta área (la introducción de robots e IA). ¿Parecería que la amenaza potencial del desempleo solo es posible para la clase trabajadora y los trabajadores de servicios? Después de todo, numerosos futuristas siempre nos han inspirado que los robots y la IA expulsarán a los humanos de la esfera del trabajo físico y la producción de transportadores. Sin embargo, es en el ámbito del trabajo de oficina e incluso de alguna actividad creativa donde ya vemos numerosos desarrollos en el ámbito de la IA, que están cambiando paulatinamente los procesos de negocio de una oficina moderna.



Se debe prestar atención a una de las direcciones aplicadas en el desarrollo de la IA: esta es una clase completa de métodos de aprendizaje automático (ML). Usando estos métodos, el programa no resuelve el problema directamente, sino que se entrena en una gran variedad de problemas similares. En tales casos, también son aplicables las redes neuronales, que están entrenadas y no programadas, como el software ordinario.



Hoy en día utilizamos ampliamente sistemas de traducción automática de idiomas extranjeros. Por supuesto, todavía no pueden reemplazar por completo a los traductores profesionales, pero ya nos están ayudando a traducir rápidamente el texto requerido de un idioma a otro.



Existe un software de escritura que puede reemplazar a periodistas, redactores, reporteros y otros productores de contenido.





Fig 5. La inteligencia artificial escribe textos en lugar de un periodista



¿Cómo se construye el trabajo de este tipo de programas basados ​​en la IA?

1. Al principio, una aplicación de este tipo se entrena (utilizando algoritmos ML) en grandes volúmenes de textos similares con ciertos parámetros: temas, palabras clave, estilo de escritura, etc.
2. Luego se selecciona el algoritmo más adecuado, que continúa el "entrenamiento" ya en una base más compacta de textos con características especificadas con precisión.
3. En la siguiente etapa, se crea un modelo de este aprendizaje automático, que ya genera el texto en sí, pero aún con errores.
4. En la etapa final, la persona edita el texto generado y corrige los errores.

Como podemos ver, estos sistemas aún no son capaces de crear textos significativos complejos y extensos sin la participación humana. Aunque se está trabajando en esta dirección, incluso en el campo de la pintura y la composición musical.



En el campo de la automatización del trabajo, el llamado "plancton de oficina", los métodos RPA (automatización robótica de procesos) dan buenos resultados junto con ML e IA. De hecho, RPA es un complejo de tecnologías especializadas que se utilizan para automatizar procesos en negocios, banca y finanzas, etc. Usando algoritmos RPA, un desarrollador puede crear bots que, de acuerdo con un algoritmo dado, realizan una tarea de rutina, por ejemplo, recopilar algunos datos contables en tablas o informes (pegando o copiando, repitiendo movimientos humanos).



Sin embargo, el simple uso de métodos RPA resuelve solo un círculo muy estrecho de tareas primitivas y con una eficiencia de automatización de no más del 50-60% de todos estos procesos comerciales. Agregar aprendizaje automático e inteligencia artificial a RPA le permite expandir la gama de procesos automatizados mediante la creación de "bots" inteligentes capaces de realizar una amplia gama de tareas, trabajar en algoritmos más complejos e incluso tener cierta libertad para tomar decisiones.



Por lo tanto, tenemos la capacidad de automatizar hasta un 80-90% del trabajo de oficina típico. Por supuesto, se seguirán necesitando empleados que puedan corregir el funcionamiento de dichos sistemas y corregir los errores de los "bots inteligentes", pero en general, muchas personas se verán liberadas de actividades tan rutinarias y monótonas como ingresar y procesar datos contables, conciliar, crear informes. etc.





Figura 6. Áreas de aplicación de RPA



¿La inteligencia artificial podrá hacer frente a las tareas de gestión o es un derecho exclusivo de un solo gerente humano (gerente, jefe de la empresa, etc.)? Por el momento, en nuestro país las decisiones de gestión las toman las personas, sin embargo, en el sexto orden tecnológico, también se demandarán nuevos modelos de gestión basados ​​en métodos probabilísticos y control reflexivo. Ya existe IBM Watson (una supercomputadora de IBM) que, utilizando IA, resuelve toda una clase de problemas de consultoría muy complejos e incluso científicos (desarrolla soluciones efectivas para corporaciones, construye modelos matemáticos para la investigación en el campo de la oncología, etc.).

Conclusión

El uso de sistemas de inteligencia artificial traerá a la economía, la industria y la vida social, ambos muchos beneficios para los ciudadanos, y dará lugar a algunos problemas a los que vale la pena prestar atención ahora:

1. Las tecnologías de IA, así como ML, Big Data, IoT, etc., pueden terminar en manos de un grupo reducido de individuos o monopolios, como resultado de lo cual esto conducirá a la creación de una "dictadura digital" y nuevos sistemas totalitarios, donde los algoritmos tomarán decisiones por nosotros en asuntos domésticos, profesionales, sociales e incluso políticos.
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Todos estos problemas deben resolverse ahora, durante el período de transformación digital de la economía, para que la transición al sexto orden tecnológico no sea muy dolorosa para la mayoría de los ciudadanos y solo traiga aspectos positivos a sus vidas.