Robots, ¿nos mandarán al paro?

Vivimos en un momento en que la tecnología conocida como «machine learning», aquella que permite a los robots acumular experiencia, está condenada a cambiar la economía, las relaciones sociales y la vida cotidiana.

La inteligencia artificial ya no es una promesa de futuro. Está aquí, incluso dentro de algunos aparatos cotidianos como el teléfono móvil, y ha venido para quedarse.

El hecho de que las máquinas sean capaces de aprender por sí solas, de recuperarse de sus errores y autoprogramarse para ser cada vez mejores desata tantas toneladas de entusiasmo como de pavor. Es el llamado «machine learning». Esta nueva tecnología, que permite a los robots acumular experiencia, está condenada a transformar la economía, la relaciones sociales y la vida cotidiana. ¿Hasta qué punto?

Uno de los principales problemas a los que nos enfrentamos con el advenimiento del «machine learning» es la más que probable invasión de máquinas en el entorno laboral. Algunos estudios sobre la automatización de tareas profesionales en el futuro son muy claros. El conocido informe Frey and Osborne alertaba de que para 2050 muchas de las tareas que hoy hacemos humanos estarán altamente automatizadas. Los porcentajes de automatización varían dependiendo del tipo de trabajo. Para el telemárketing, la contabilidad o incluso la conducción de vehículos de transporte se espera que más del 80 por 100 de las tareas puedan ser sustituidas por máquinas. Cameros y atención doméstica serán sustituidos en un 70 por 100. Incluso una profesión tan humana como la de juez verá automatizadas un 40 por 100 de sus decisiones.

Da miedo. Pero un estudio publicado esta semana en la revista «Science» por científicos de la Universidad Carnegie Mellon arroja algo de esperanza.

El profesor de esa entidad, Tom Mitchell, junto al experto del MIT Erik Bryjolfsson aseguran en su trabajo que, «aunque los efectos económicos de la tecnología de inteligencia artificial son relativamente limitados hoy en día, y no estamos afrontado un inminente final para la concepción de trabajo tradicional, el avance de esta técnica es imparable y augura transformaciones radicales».

Los avances recientes en «machine learning» han propiciado grandes mejoras en tecnologías como el reconocimiento facial, la comunicación y la visión artificial. Esto quiere decir que las máquinas hoy son capaces de imitar torpemente nuestra capacidad humana de identificar imágenes y rostros, hablar y ver. De hecho, buena parte de esta tecnología se utiliza ya para tareas como la detección de tarjetas de crédito fraudulentas, el análisis de mercados financieros e incluso la ayuda al diagnóstico médico.

En realidad nos encontramos en la edad de piedra de la inteligencia artificial. Por fantásticas que nos parezcan las funcionalidades de estas máquinas, lo cierto es que no dejan de ser torpes imitadoras del humano. La labor profesional de un ser humano es demasiado compleja, involucra demasiadas decisiones y tareas conjuntas como para ser reemplazada.

Pero algunos datos nos dan una pista sobre qué podemos esperar del futuro. No hace mucho, por ejemplo, un programa de inteligencia artificial fue capaz de detectar imágenes de cánceres de piel mejor que un ser humano. Para aprender a identificar un melanoma, los creadores del programa nutrieron a la máquina con 130.000 imágenes de cánceres de piel distintos. ¿Qué podría hacer ese programa si se alimentara de los millones de tarjetas de crédito que hay en las bases de datos de los bancos?

Pero la capacidad de identificar datos a mansalva y de analizar millones de fotos no es precisamente una muestra de inteligencia. Una máquina puede detectar un cáncer pero de momento sólo un doctor humano puede decidir qué terapia es la mejor.

En el futuro las cosas pueden cambiar. Ya existen bases de datos sobre enfermedades tan potentes que podrían servir a un ordenador para decidir qué paciente debe beneficiarse de una determinada terapia.

El informe de «Science» es optimista en cuanto a la necesidad de mano de obra humana. No estamos ni siquiera cerca de que se produzca un reemplazo desequilibrante. Pero es pesimista en otros términos: el acceso a la inteligencia artificial no será equitativo. Las sociedades más avanzadas y, dentro de ellas, los grupos más ricos se beneficiarán de ella. Los menos favorecidos simplemente serán reemplazados por ella.

El año pasado algunos partidos políticos, incluido el PSOE incluyeron en sus programas una propuesta para que los robots paguen impuestos. Benöit Hamon, candidato socialista a la presidencia de Francia, también la llevaba en su programa electoral, y el pasado mes de marzo el mismísimo Bill Gates se mostró partidario de esta medida.

De hecho, en junio de 2016, Mady Delvaux europarlamentaria del grupo de la Alianza Progresista de Socialistas y Demócratas, presentó una propuesta en el Parlamento Europeo para la creación de un marco jurídico que regulase los «derechos» y «obligaciones» de los robots en el nuevo marco laboral que se avecina. Y en dicha propuesta se incluía la necesidad de estudiar la manera de que cotizasen a las respectivas haciendas de cada país.

Un impuesto para los robots

Según un estudio de la Universidad de Oxford, la robotización podría acabar con el 43% de los puestos de trabajo existentes en la actualidad. El aumento del paro sería tan brutal como la caída de ingresos del estado vía impuestos y cotizaciones a la Seguridad Social. Imponer una tasa por el uso en la industria de máquinas inteligentes podría ser una buena solución para compensar los desequilibrios. Pero la idea también tiene sus detractores. Los responsables del área de automatización de la compañía alemana VDMA afirmaron que un impuesto como ese no sería viable antes de 50 años. Es necesario todavía definir muchas cuestiones: ¿Cómo se decidirán las cotizaciones de los robots? ¿Se hará un único pago por cada unidad? David Autor, economista del Instituto Tecnológico de Massachusetts, cree que un impuesto a los robots sería compatible con la política fiscal del mundo actual, al igual que ya se paga uno por las líneas telefónicas para cubrir los gastos del servicio, o por las casas.