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Líneas de ensamblaje digital

La innovación sociotecnológica que acompaña a fenómenos como Wikipedia, Uber y Airbnb representa una tercera revolución industrial

El coche de Google que no necesita conductor.
El coche de Google que no necesita conductor.Tony Avelar (AP)

Desde hace 15 años, la Wikipedia ha sido uno de los ejemplos por excelencia de la inteligencia colectiva. La clave de su éxito han sido tres ingredientes fundamentales: el software, Internet y una multitud de personas, o el crowd como se le dice en inglés. Estos tres elementos le permitieron a Jimmy Wales y sus colegas de la Fundación Wikimedia reemplazar procesos administrativos y de logística tan costosos que tradicionalmente requerían a toda una casa editorial como la que gestiona la antigua Enciclopedia británica. El software facilitó que la Fundación Wikimedia, una organización sin imprentas, pudiera administrar, agregar y catalizar a millones de contribuciones de una multitud de personas conectadas a Internet sin ser empleados de Wikipedia.

La historia se repite actualmente en el contexto de los negocios. El fenómeno conocido como la economía compartida, del cual Uber y Airbnb son las compañías más destacadas, ha sido testigo de una transición similar a la que llevó a Wikipedia a reemplazar a la Enciclopedia británica. Por un lado, Uber ha desplazado a poderosos gremios de taxistas alrededor del mundo sin tener automóviles ni contratar conductores. Por el otro, viajeros han empezado a sustituir sus estancias en hoteles por Airbnb, una empresa que no posee habitaciones ni conserjes. A pesar de ser organizaciones motivadas por razones muy distintas, altruistas en el caso de Wikipedia y económicas en el caso de Uber y Airbnb, los mismos tres ingredientes de la inteligencia colectiva son parte esencial de su éxito: el software, Internet y las multitudes.

Dejando a un lado las críticas sobre la calidad del contenido de Wikipedia, y las batallas legales de algunas compañías en la economía compartida, su innovación socio-tecnológica representa la tercera revolución industrial. Una revolución que conlleva la creación de lo equivalente a la línea de ensamblaje, pero para la información. Entender en qué consiste la creación de esta línea de ensamblaje de la era digital nos ayuda a imaginar el futuro del empleo.

El primer paso para crear una línea digital de ensamblaje, es tener una interfaz que encapsule complicados procesos de logística en una simple acción. Por ejemplo, puede ser un simple botón que nos permite pedir un taxi en una aplicación como la de Uber. El segundo paso consiste en identificar microtareas de flujos de trabajo que controlen a los recursos físicos y humanos. Por ejemplo, en el caso de una carrera de taxi podemos distinguir tareas tales como identificar dónde se encuentra el pasajero, a dónde se dirige, asignarle un vehículo y conducirlo por las calles. El tercer paso es automatizar algunas de esas microtareas. Las primeras dos microtareas son fáciles de automatizar gracias los sistemas de GPS y los mapas. La asignación automática de un vehículo es más complicada, pero se hace a través de algoritmos y bases de datos que permiten predecir el tráfico y otras variables. La última está en proceso de ser automatizada gracias a los esfuerzos para crear automóviles que se conduzcan solos.

A simple vista, parecería que solo los procesos relativamente simples, como el de viajar en taxi, pueden ser atomizados usando este modelo. Sin embargo, existen compañías que están aplicando este modelo para proveer servicios de limpieza, de asistentes personales, de abogados, de diseño gráfico e incluso de programadores.

Obviamente el grado de automatización varía dependiendo del grado de complejidad, pero el futuro del empleo perfila ser un modelo híbrido donde habrá procesos llevados a cabo por ordenadores, con tareas realizadas por humanos y computadoras. En este modelo, los datos generados por los humanos en su trabajo serán usados para probar y mejorar los procesos de automatización. En otras palabras, el futuro será un híbrido de la inteligencia colectiva y la inteligencia artificial.

Andrés Monroy-Hernández es investigador en el FUSE Labs, de Microsoft Research.

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