Desde hace décadas se habla de la posibilidad de que los robots reemplacen a los humanos en muchas de las actividades laborales que se realizan actualmente. Aunque en varios casos ha sido así, un nuevo estudio se ocupa de predecir qué tipo de trabajos serán dominados por las máquinas.
El informe elaborado por el economista Erik Brynjolfsson y el reconocido experto en ciencias de la computación Tom Mitchell explica que el aprendizaje automático, o el Machine Learning, en inglés, no tiene la capacidad de reemplazar todos los trabajos.
Es importante recordar que el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial, cuya finalidad es conseguir implementar diversas técnicas para que las máquinas sean capaces de aprender.
Es decir, son programas que permiten generalizar los comportamientos a partir de los ejemplos que se les puedan suministrar.
Los especialistas aseguran, sin embargo, que la tecnología tendrá un impacto profundo en la economía y el mercado laboral. El estudio ha sido publicado por la revista Science y puede consultarse aquí.
Habilidades humanas
Se trata de un análisis de las tareas en las que el aprendizaje automático podría exceder las habilidades humanas. La intención es contribuir para que los legisladores y los líderes de la industria puedan planificar el impacto que este tipo de avance tendrá en la economía global.
Una de las ventajas de estos sistemas, en comparación con los de información tradicionales, es que en este caso se pueden aprender tareas como el reconocimiento de voz y el lenguaje.
Un punto en contra es que se requieren cantidades enormes de información y capacidad de procesamiento, que son necesarias para el “entrenamiento” de las máquinas. Esto quiere decir que hay que suministrar instrucciones bien definidas para alcanzar resultados muy determinados.
La guía está compuesta por 21 preguntas, con las que se puede determinar qué tareas son las más idóneas para los sistemas de aprendizaje automático. El trabajo incluye cuestiones como: ¿La respuesta de la tarea es inmediata?, o ¿se requiere planificación a largo plazo?
Los investigadores sugieren que, a medida que la tecnología siga su avance y sea implementada, hay que seguir prestando atención para determinar sus posibles impactos en el futuro.
