Se han escrito resmas sobre trabajos que están siendo reemplazados por algoritmos y por robots que se ejecutan en algoritmos. Gran parte de los escritos más impactantes provienen de economistas; mis dos favoritos son Joseph Stiglitz y Daron Acemoglu, o para una perspectiva más laica, lea este artículo del NYTimes que cubre su trabajo. Algunos de los escritos provienen de colegas en el lado informático de la ecuación, algunos de los cuales han adoptado una visión alcista y otros, en general, una visión bajista.
En esta publicación, miro un microcosmos de este panorama más amplio: en nuestro mundo enrarecido de enseñanza y aprendizaje universitario, ¿qué trabajos pueden ser reemplazados por algoritmos? Los clasifico como roles que son muy probable asumir en gran medida (y en muchos casos, esa progresión ha comenzado), roles que son altamente improbable ser subsumido, y roles para los cuales el el jurado todavía está fuera. Por supuesto, ninguna de estas tres categorías es en blanco y negro; incluso para aquellos en los que supongo que es poco probable que los algoritmos se hagan cargo, pueden reducir la cantidad de esfuerzo manual y, por lo tanto, reducir la demanda.
La premisa básica es fácil de entender y se dice con frecuencia. Los algoritmos, y más ampliamente la tecnología, se están volviendo más inteligentes y pueden realizar una cantidad cada vez mayor de roles de trabajo que los humanos hemos realizado tradicionalmente. Esto ha desplazado al trabajo humano; en la parte de las buenas noticias de la historia, esto ha hecho que los humanos se vuelvan expertos en nuevas habilidades, y en la parte de las malas noticias, ha llevado al desempleo y al sufrimiento. En el mundo actual de los grandes datos, algunas de las discusiones más incisivas se han centrado en cómo los grandes datos (o uno de sus primos estrechamente relacionados: el aprendizaje automático, los algoritmos autónomos o, en términos generales, la inteligencia artificial) están cambiando los roles profesionales. ¿Está nuestra torre de marfil de la academia tan alejada del populacho? ¿O también está sujeto a estas fuerzas y algunas partes tendrán que arrodillarse ante la fuerza inexorable del big data?
Funciones que es muy probable que se reduzcan en número
Permítanme aclarar desde el principio que para cada uno de estos roles, no anticipo que desaparecerán por completo, sino que la cantidad de personas en estos roles disminuirá significativamente.
- Formato y revisión de propuestas de investigación. Hubo un tiempo no muy lejano cuando había ejércitos de personas responsables de los aspectos editoriales de la redacción y presentación de propuestas de investigación. No más.
- Contratación de investigación. Estas son personas que tienen el trabajo poco envidiable de estudiar detenidamente los contratos de investigación para informarnos sobre las minas terrestres en ellos. Algunos de estos roles se volverán más valiosos, mientras que algunos que exigen niveles cognitivos más bajos serán automatizados por mis (y sus) algoritmos de big data.
- Producción audiovisual. Todos somos ingenieros de producción AV en estos días y estamos turboalimentados por la pandemia, equipados con nuestros artilugios de hardware y algoritmos de big data que nos dicen qué hará que nuestra grabación se vea perfecta. Para producciones realmente cruciales, necesitaremos a los profesionales, pero no para muchas de las demás.
- Administracion del espacio. Qué clase debe programarse en qué aula y cuándo. ¿No enseñamos algoritmos de programación en nuestra clase de algoritmos de pregrado?
- Administradores de nivel medio cuyas funciones reales son misteriosas para la mayoría. Por mi seguridad, no diré más sobre esto… mueca.
Funciones que es muy poco probable que se reemplacen en grandes cantidades
- Asistentes administrativos. Este rol se ha mantenido notablemente inmune a la automatización, a pesar de muchos intentos en círculos académicos y de empresas emergentes. Gracias al cielo por esto. Necesito a mi asistente no solo para programar mis reuniones, sino también para que me diga lo inteligente que soy, especialmente antes de las presentaciones de los grandes patrocinadores.
- personal investigador (incluye profesores, estudiantes, investigadores profesionales). Esta es la parte del mundo en la que vivo y respiro. La increíble creatividad que veo a mi alrededor está mucho más allá de las capacidades de cualquier sistema de big data. Este papel apela a la esencia de la creatividad humana. Si este papel recayera en las fuerzas, entonces todos podríamos rendirnos y arrodillarnos ante nuestros señores robots.
- Administradores que encabezan unidades como departamentos y centros, Decanos y Vicedecanos. Esto es obvio. Tienen un papel demasiado estratégico y se ocupan de muchos problemas complicados, muchos de los cuales involucran a humanos complicados. La misma observación que con el ítem anterior se aplica aquí, la de que este define una parte esencial de la creatividad humana, aunque de una forma diferente al ítem anterior.
- Asesores estudiantiles. Estas son las personas que asesoran a nuestros estudiantes, actúan como guías esenciales en lo que a menudo es un viaje confuso a través del trabajo de curso, el trabajo de investigación y las lecciones generales de la vida.
- Jugadores de fondo. Este cajón de sastre incluye en sus pliegues a todos aquellos que permanecen en un segundo plano pero que hacen de la vida en el campus la hermosa experiencia que la mayoría de nosotros apreciamos. Esto incluye a las personas que cuidan la flora del campus, mantienen nuestras aulas en funcionamiento, mantienen funcionando nuestro equipo de laboratorio, se aseguran de que las tormentas de nieve no apaguen la vida del campus, y muchos otros. La IA puede vencer a los mejores en el ajedrez, pero no puede configurar un tablero de ajedrez, algo que todos podemos hacer.
Papeles para los que el jurado aún está fuera
- Admisiones de estudiantes. Estas son todas las personas que sopesan los diversos factores y actúan como guardias en las puertas de nuestras universidades. ¿Puede un algoritmo hacer un mejor trabajo al sopesar todos estos factores? Con suerte, el algoritmo se programará para ignorar el factor «heredado» y el factor «donante».
- Desarrollo de sitio web y material de marketing. La creación de nuestros atractivos sitios web y folletos es una actividad importante, aunque con la creación web y las herramientas gráficas en abundancia, y con herramientas maduras, tal vez se necesiten menos.
- Algunas funciones de TI. El personal de TI forma una columna vertebral invaluable que mantiene nuestro equipo informático funcionando al máximo rendimiento y mantiene los servicios de software en funcionamiento en los que confiamos día tras día. Pero hay algunos roles dentro de este amplio grupo que implican una gestión «rutinaria» que se puede automatizar (y se ha hecho, a través de lo que se conoce con la palabra de moda «devops»).
Características
Las características de los trabajos que parecen vulnerables son que son más mundanos, para usar un término amplio usado en exceso. Profundizando más, esto puede significar que el rol es más propenso a ser automatizado por algoritmos, pero eso parece una definición circular. Intentemoslo de nuevo. Estos son roles donde los patrones son estáticos y fáciles de encontrar, donde los patrones en los medios (el texto escrito, la palabra hablada, la transmisión de video, …) no tienen tantos matices. Los patrones que aparecen no dependen del contexto; en otras palabras, inferior en la taxonomía del aprendizaje de Bloom. Por supuesto, este es un paisaje cambiante. Lo que ayer se consideraba fuera del alcance de los algoritmos ya no lo es hoy. Pregúntele a los asistentes legales, a los editores de estilo y, hasta hace poco, a los diseñadores de moda ya algunas categorías de desarrolladores de software, en lo que se habría considerado un terreno sacrílego para que los algoritmos se aventuraran.
Entonces, ¿qué podemos hacer para responder al poder de los algoritmos de big data? A riesgo de sonar trillado, lo que podemos hacer es elevar nuestros roles buscando patrones que sean más dinámicos, más dependientes del contexto, más sutiles, y usar estos patrones para permitirnos desempeñar mejor nuestros roles actuales, incluso cuando evolucionar lenta y silenciosamente estos roles. Escriba para decir cómo planea evolucionar, o ha estado evolucionando, su rol. Puede ser estimulante y agotador en diversas medidas.
Saurabh Bagchi es profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática y Ciencias de la Computación en la Universidad de Purdue, donde dirige un centro universitario sobre resiliencia llamado CRISP. Sus intereses de investigación están en los sistemas distribuidos y la computación confiable, mientras que él y su grupo se divierten al crear y romper sistemas de software utilizables a gran escala para el bien común.
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