Los algoritmos están empeorando la desigualdad económica

Los riesgos de la discriminaci√≥n algor√≠tmica y el sesgo han recibido mucha atenci√≥n y escrutinio, y con raz√≥n.¬†Sin embargo, hay otro efecto secundario m√°s insidioso de nuestra sociedad cada vez m√°s impulsada por la inteligencia artificial: la desigualdad sistem√°tica creada por la naturaleza cambiante del trabajo en s√≠.¬†Tememos un futuro en el que los robots tomen nuestros trabajos, pero ¬Ņqu√© sucede cuando una parte significativa de la fuerza laboral termina en trabajos administrados algor√≠tmicamente con poco futuro y pocas posibilidades de avance?

Uno de los tropos clásicos del éxito hecho a sí mismo es el líder que proviene de orígenes humildes, que se abre camino desde la sala de correo, la caja registradora o la fábrica. Y aunque hacer eso es considerablemente más difícil de lo que podría sugerir Hollywood , la movilidad de abajo hacia arriba era al menos posible en las organizaciones tradicionales. Charlie Bell, ex director ejecutivo de McDonalds, comenzó como un miembro de la tripulación haciendo hamburguesas . Mary Barra, presidenta y directora ejecutiva de General Motors, comenzó en la línea de montaje . Doug McMillon, director ejecutivo de Walmart, comenzó en un  centro de distribución.

En comparaci√≥n, ¬Ņcu√°ntos conductores de Uber cree que alguna vez tendr√°n la oportunidad de alcanzar un puesto directivo en la empresa, y mucho menos dirigir el gigante de los viajes compartidos?¬†¬ŅCu√°ntos futuros altos ejecutivos de Amazon comenzar√°n sus carreras entregando paquetes o apilando estantes?¬†El fundador multimillonario y CEO de Instacart puede haber¬†entregado¬†personalmente¬†el primer pedido de la compa√Ī√≠a, pero ¬Ņcu√°ntos otros seguir√°n sus pasos?

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Aqu√≠ est√° el problema: hay un ¬ęl√≠mite de c√≥digo¬Ľ que impide el avance profesional, independientemente del g√©nero o la raza, porque, en una organizaci√≥n impulsada por inteligencia artificial, los empleados subalternos y aut√≥nomos rara vez interact√ļan con otros compa√Īeros de trabajo humanos.¬†En cambio,¬†se gestionan mediante algoritmos¬†.

En esta nueva era de trabajo mediado digitalmente, suele haber un¬†flujo de informaci√≥n jer√°rquico¬†, en el que la empresa decide la informaci√≥n que decide compartir con usted.¬†A diferencia de conducir un taxi, donde hay una comunicaci√≥n de radio abierta entre los conductores y el operador de despacho, y entre los propios conductores, cuando trabaja para Uber o Lyft, el contenido de sus interacciones es el resultado de una¬†funci√≥n de optimizaci√≥n¬†dise√Īada para maximizar la eficiencia y las ganancias. .

Gestionarse algor√≠tmicamente es estar sujeto a un seguimiento y vigilancia constantes.¬†Si usted es uno de los millones de trabajadores de entrega de alimentos en China que trabajan para Meituan o Ele.me, un algoritmo determina cu√°nto tiempo le llevar√° entregar un pedido,¬†reduciendo su salario¬†si no cumple con su fecha l√≠mite.¬†Del mismo modo, los empleados de los centros de distribuci√≥n de Amazon tambi√©n son seguidos cuidadosamente por algoritmos;¬†deben trabajar al ¬Ľ¬†ritmo de Amazon¬†¬ę, que se describe como ¬ęen alg√ļn lugar entre caminar y trotar¬Ľ.

Cuando eres un trabajador de la econom√≠a de conciertos, no solo tus jefes de IA deben preocuparte;¬†sus compa√Īeros de trabajo suelen ser tambi√©n su competencia.¬†Por ejemplo, los residentes de Chicago que viven cerca de los puntos de distribuci√≥n de Amazon y las tiendas Whole Foods¬†informaron sobre¬†la extra√Īa apariencia de los tel√©fonos inteligentes colgados de los √°rboles.¬†¬ŅLa raz√≥n?¬†Los conductores de reparto por contrato estaban desesperados por superar a sus rivales en las asignaciones de trabajo.¬†Cre√≠an que colgar sus dispositivos cerca de las estaciones de reparto les ayudar√≠a a jugar con el algoritmo de asignaci√≥n de trabajo;¬†un tel√©fono inteligente posado en un √°rbol podr√≠a ser la clave para obtener una ruta de entrega de $ 15 solo unos segundos antes que otra persona.

El trabajo ha ido cambiando en las √ļltimas d√©cadas.¬†El mercado laboral se ha¬†polarizado¬†cada vez m√°s¬†, y los trabajos de calificaci√≥n media se erosionan en relaci√≥n con el trabajo de nivel de entrada, el trabajo de baja calificaci√≥n y el empleo de alto nivel que requiere mayores niveles de calificaci√≥n.¬†Es probable que la crisis de Covid-19 haya¬†acelerado¬†el proceso.¬†Desde 1990, a cada recesi√≥n estadounidense le ha seguido una¬†recuperaci√≥n sin empleo¬†.¬†Esta vez, a medida que la inteligencia artificial, los algoritmos y la automatizaci√≥n¬†remodelan¬†la fuerza laboral, podemos terminar con algo peor:¬†una recuperaci√≥n en forma de K¬†, donde las perspectivas de los que est√°n en la cima se disparan y todos los dem√°s ven que sus fortunas se hunden.

La¬†¬†nueva brecha digital¬†¬†es una brecha cada vez mayor entre los trabajadores con acceso a la educaci√≥n superior, tutor√≠a de liderazgo y experiencia laboral, y aquellos que no lo tienen.¬†En mi libro reciente,¬†The Algorithmic Leader¬†, exploro un escenario particularmente terrible: una divisi√≥n basada en clases entre las masas que trabajan para algoritmos, una clase profesional privilegiada que tiene las habilidades y capacidades para dise√Īar y entrenar sistemas algor√≠tmicos, y una peque√Īa aristocracia ultra rica, que posee las plataformas algor√≠tmicas que dirigen el mundo.

Ya está surgiendo una fuerza laboral algorítmica global, mal remunerada. En América Latina, una de las startups de más rápido crecimiento es Rappi, una combinación de Uber Eats, Instacart y TaskRabbit. Los clientes en ciudades como Bogotá y Ciudad de México pagan alrededor de $ 1 por pedido o $ 7 al mes. A cambio, pueden acceder a una vasta red de mensajeros a pedido que entregan alimentos, comestibles y casi cualquier otra cosa que desee. Amazon tiene una red informal de repartidores, llamada Amazon Flex , que está lista para dejar los paquetes directamente en su puerta y pronto incluso entregárselos en la calle, colocarlos en el maletero de su automóvil o abrir la puerta de su casa y guardar su comestibles en su refrigerador.

En su conferencia de 1930¬†Posibilidades econ√≥micas para nuestros nietos¬†, John Maynard Keynes predijo que alrededor de 2030, el problema de producci√≥n estar√≠a resuelto y habr√≠a suficiente de todo para todos.¬†El problema, sin embargo, es que las m√°quinas causar√≠an¬†desempleo tecnol√≥gico¬†.¬†El escenario que Keynes no anticip√≥ por completo fue nuestro caso actual de alto empleo tecnol√≥gico, con un grado acompa√Īante de alta desigualdad.

La fuerza laboral est√° cambiando;¬†tambi√©n lo es el¬†lugar de trabajo¬†.¬†Encontrar√° cada vez m√°s una brecha entre los altos ejecutivos y una franja externa de trabajadores transitorios, incluso dentro de las organizaciones.¬†Ya sea en servicios minoristas o financieros, log√≠stica o fabricaci√≥n, las organizaciones impulsadas por la inteligencia artificial est√°n dirigidas por una peque√Īa cohorte de empleados altamente remunerados, respaldados por una automatizaci√≥n sofisticada y potencialmente millones de trabajadores aut√≥nomos mal pagados administrados algor√≠tmicamente en la periferia.

La polarizaci√≥n laboral es solo una parte del problema.¬†Lo que realmente deber√≠amos temer es la trampa de la desigualdad algor√≠tmica que resulta de los ciclos de retroalimentaci√≥n.¬†Una vez que usted es un trabajador de la econom√≠a gig que depende de las tareas asignadas por su tel√©fono inteligente, no solo hay pocas oportunidades de promoci√≥n o desarrollo, sino que otros algoritmos pueden agravar a√ļn m√°s su situaci√≥n.¬†Piense en ello como una¬†casa de pobres digital¬†.¬†Con sus ingresos y asignaciones de trabajo retenidos por las fluctuaciones del mercado, la nueva subclase de AI puede ser penalizada por sistemas automatizados que determinan el acceso a la¬†asistencia social¬†,¬†pr√©stamos¬†,¬†seguros¬†o¬†atenci√≥n m√©dica¬†, o que establecen¬†penas privativas de libertad¬†.

Sin embargo, es peligroso buscar soluciones r√°pidas para un problema que a√ļn no se ha manifestado por completo, especialmente si significa¬†injertar las¬†protecciones de los trabajadores del siglo XX en los modelos comerciales del siglo XXI.¬†Los gobiernos y reguladores apoyados por plataformas populistas ya est√°n enfocados en¬†atacar a¬†los gigantes digitales globales.¬†Buscan evitar que¬†eviten las obligaciones fiscales¬†y est√°n trabajando para regular las condiciones laborales de su fuerza laboral aut√≥noma, para aplicar restricciones a la recopilaci√≥n de datos e incluso para¬†gravar sus robots¬†.¬†Algunas de estas ideas tienen m√©rito.¬†Otros son prematuros o, lo que es peor, solo teatro pol√≠tico.

La soluci√≥n a m√°s largo plazo para la desigualdad algor√≠tmica no residir√° solo en la fiscalidad y la regulaci√≥n, sino m√°s bien en nuestra capacidad para proporcionar un sistema educativo adecuado para el siglo XXI.¬†Reiniciar la educaci√≥n¬†no ser√° f√°cil.¬†En lugar de buscar formas de utilizar la inteligencia artificial en la ense√Īanza, la verdadera pregunta es: ¬Ņc√≥mo ense√Īamos a las personas a aprovechar la inteligencia artificial en sus carreras?¬†¬ŅY c√≥mo ense√Īamos a las personas a prepararse para¬†una vida de aprendizaje y reentrenamiento constantes¬†?

Los l√≠deres empresariales tienen un papel fundamental que desempe√Īar.¬†No solo deben crear canales de comunicaci√≥n, retroalimentaci√≥n y avance para los trabajadores aut√≥nomos en el borde de sus organizaciones, sino que deben tomar en serio el reciclaje y la participaci√≥n de la comunidad.¬†Por ejemplo, AT&T est√°¬†capacitando a la¬†mitad de su fuerza laboral, mientras que Cisco, IBM, Caterpillar, McKinsey y JPMorgan est√°n¬†ofreciendo¬†pasant√≠as a estudiantes de secundaria y est√°n trabajando con las escuelas locales para mejorar sus planes de estudio de ense√Īanza.¬†Todas estas son buenas iniciativas, pero se necesitar√°n m√°s, no solo para la cohesi√≥n social, sino tambi√©n para garantizar la diversidad y la agilidad de la fuerza laboral del ma√Īana.

Necesitamos un mejor plan para el futuro.¬†Sin uno, la trampa de la desigualdad algor√≠tmica ser√° una historia contada no en estad√≠sticas y proporciones de riqueza, sino en se√Īales de socorro: tel√©fonos inteligentes colgando de los √°rboles, tiendas de campa√Īa para las personas sin hogar y mensajeros humanos que escanean los cielos en busca de los drones de reparto que anuncian su inminente final.

Source: eltitular.do

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