lunes, 29 de enero de 2024

La inteligencia artificial transforma el mercado de trabajo

 


La rápida evolución de la inteligencia artificial durante la pasada década ha hecho saltar todas las alarmas en relación con sus posibles efectos sobre el empleo. A medida que las máquinas adquieren más habilidades, más peligro se percibe de que puedan llegar a sustituir a los humanos. No obstante, el futuro del trabajo depende de un complejo esquema de relaciones entre los sistemas inteligentes y los humanos que no implica necesariamente la sustitución de los segundos por los primeros. A menudo se vuelve la vista atrás para analizar qué pasó con el trabajo en las grandes transformaciones tecnológicas del pasado, y la conclusión es que acabaron por crear mucho más empleo del que destruyeron. Pero para algunos esta vez no será así.

Para Goldman Sachs, la inteligencia artificial generativa puede elevar un 7% el PIB global, aunque también apunta que va a producir impactos significativos en los mercados de trabajo, de forma que la automatización de tareas podría afectar a un total de 300 millones de empleos a tiempo completo.

Un informe sobre el futuro del trabajo publicado en mayo por el Foro Económico Mundial identificaba como tendencia la transformación de los modelos de negocio empresariales a raíz de la digitalización: más del 85% de las empresas encuestadas en el trabajo reconocen que sus procesos se van a ver afectados por la adopción de tecnologías de vanguardia. Alrededor del 75% de las compañías prevé adoptar big data, inteligencia artificial y cloud computing.

Con todo, este estudio se muestra en principio optimista sobre el mercado de trabajo. De acuerdo con su predicción, la aplicación de la mayoría de las tecnologías traerá consigo creación de empleo en los próximos cinco años, e identifica los mayores yacimientos en profesiones relacionadas con la analítica de big data, la gestión medioambiental y del cambio climático, y la encriptación y la ciberseguridad. Por el contrario, este análisis también prevé destrucción de empleo causado por las tecnologías agrícolas, las plataformas digitales y apps, el comercio electrónico y la inteligencia artificial. El saldo neto se espera que sea negativo, habiéndose creado finalmente menos empleo del que se destruye. Así, los cálculos arrojan un crecimiento estructural de 69 millones de empleos frente a una caída de 83 millones, lo que equivale a una pérdida neta de 14 millones de empleos, aproximadamente el 2% del que hay hoy en día.

Los perfiles laborales cuya demanda probablemente crezca más rápido serán sobre todo aquellos relacionados con la digitalización y la sostenibilidad. El Foro Económico Mundial identifica entre éstos los de especialista en inteligencia artificial y aprendizaje automático, los especialistas en sostenibilidad, analistas de inteligencia de negocio y analistas en seguridad informática. Les siguen en importancia los de ingeniero en energías renovables, ingeniero de instalaciones solares e ingeniero de sistemas. En el otro extremo, los perfiles más proclives a desaparecer a causa del cambio tecnológico son los relacionados con el trabajo de oficina, como administrativos y secretarias, cajeros de banco, cobradores, taquilleros y personal dedicado a teclear datos.

El Foro Económico Mundial predice que el 44% de las habilidades de los trabajadores se verán disrumpidas en los próximos cinco años. Las habilidades cognitivas van cobrando cada una mayor importancia de cara a ejercer una profesión, por la importancia que presenta ahora la capacidad de resolución de problemas complejos. Destaca en este sentido la importancia que se le otorga al pensamiento creativo, al pensamiento analítico y a los conocimientos tecnológicos.

lunes, 15 de enero de 2024

Los peligros y las amenazas que acechan en internet

 


El vivir en un mundo digital nos convierte en víctimas potenciales de recibir ataques a través de internet. Ninguna persona o empresa está a salvo, y se calcula que a finales de 2020 el coste anual de la ciberdelincuencia para la economía mundial alcanzó los 5,5 billones de euros, el doble de la cifra de 2015. La invasión de Ucrania en 2022 no ha hecho más que agravar la situación, pues ha movilizado a ejércitos de hackers y ciberactivistas a favor de uno u otro bando, dispuestos a sembrar el caos y la destrucción en las redes.

La ciberseguridad se ha convertido en la pieza clave de transición digital, dado que solamente una estrategia de defensa y protección robusta y efectiva ante las amenazas que proliferan por el ciberespacio puede garantizar una navegación segura en un entorno de confianza. Pero igual de relevante resulta que los usuarios sean perfectamente conscientes de los riesgos asociados al uso de tecnología, y que sepan evitarlos.

Año tras año los ciberdelitos aumentan en número e intensidad. El año pasado tuvieron lugar notables incidentes de seguridad por todo el mundo. La empresa de seguridad Astra destaca los siguientes por su trascendencia:

  • En mayo, y en el marco del conflicto de la guerra de Ucrania, la Fundación Skolkovo, que representa el esfuerzo ruso por emular Silicon Valley, sufrió un ataque por parte de hacktivistas ucranianos, que accedieron a los servidores de la organización y a sus archivos.
  • Por otro lado, la plataforma de finanzas descentralizadas (DeFi) Jimbos Protocol fue objeto del robo de 4 000 unidades de la ciberdivisa Ether por un valor de 7,5 millones de dólares.
  • Y más: grandes empresas británicas, como British Airways, Aer Lingus, Boots, y la BBC, sufrieron el denominado ataque a la cadena de suministro al ser hackeado el software de Transferencia de Archivos Gestionados (MFT) MOVEit que utilizan, sufriendo el robo de grandes cantidades de datos personales de sus clientes. La misma brecha de seguridad en este software afectó a la agencia francesa de empleo, Pôle emploi.
  • En el mes de marzo, la Oficina de Registros Criminales del Reino Unido (ACRO) recibió un ciberataque que dejó su web fuera de servicio.
  • Por su parte, la web Yellow Pages fue víctima de una acción de ransomware, es decir, el secuestro de información sensible mediante su encriptación a cambio de un rescate.
  • Finalmente, el colectivo de hackers conocido como Medusa robó información personal de los alumnos de la red de centros educativos públicos de Minneapolis, para posteriormente publicarla en la dark web.

De acuerdo con la revista Forbes, ya en el primer trimestre de 2023 los ciberataques globales crecieron un 7% respecto del mismo periodo del año precedente. Igualmente, estima que son detectadas 560 000 piezas de malware nuevas cada día, y que existen más de 1 000 millones de estos programas en circulación. Cada vez resulta más difícil mantenerse a salvo en las redes, pues la cifra de personas en el mundo afectadas por brechas de seguridad en lo que llevamos de 2023 asciende a 340 millones. Se dice pronto.

España se ha convertido en un objetivo preferido para los ciberatacantes. De acuerdo con un informe de la firma eslovaca de ciberseguridad ESET, durante la primera mitad de 2023, nuestro país recibió el 4,9% de todos los ataques a escala mundial, solamente detrás de Japón (9,5%) y Estados Unidos (7,8%). El ransomware ha sido una de las modalidades más extendidas en este periodo, y han sufrido delitos de esta clase entidades como el Hospital Clínic de Barcelona, Euskaltel o Telepizza.

Ser más digitales nos hace más cibervulnerables. Por ejemplo, el teléfono móvil, un dispositivo que lleva todo el mundo en el bolso o el bolsillo, se ha convertido en un objetivo destacado para los ciberdelincuentes, de forma que, según Statista, a finales de 2022 se producían más de dos millones de ataques a móviles al mes en el mundo.

La ciberseguridad debe estar en el corazón de cualquier estrategia de digitalización, si bien, como se ha mencionado al principio, el usuario es la pieza más vulnerable de cualquier sistema de seguridad, y, por ello, resulta un factor crítico que conozca perfectamente los peligros a los que se enfrenta en el ciberespacio, y que disponga de los conocimientos y las herramientas para defenderse de ellos.

lunes, 8 de enero de 2024

Necesitamos que la inteligencia artificial comprenda el mundo

 


El éxito reciente del chatbot ChatGPT ha puesto en el centro del debate público la inteligencia artificial, una tecnología que ha conocido un avance considerable a lo largo de la década pasada de forma que ya está presente en numerosos aspectos de nuestras vidas. Aunque ya tratamos con sistemas inteligentes de forma cotidiana, muchas veces sin darnos cuenta (por ejemplo, cuando las plataformas nos recomiendan contenidos audiovisuales personalizados o cuando utilizamos el texto predictivo al escribir un mensaje en el móvil), el producto de la empresa Open.AI nos ha enfrentado a un nuevo fenómeno asaz vistoso, como es contemplar la capacidad creativa de las maquinas.

Este tipo de inteligencia artificial se denomina “generativa”, pues da lugar a algún tipo de creación, ya sea un texto, una imagen o sonido. A pesar de lo novedoso que parecen estas habilidades, ya existe una larga tradición de algoritmos que escriben novelas o poesía, o que pintan cuadros o diseñan imágenes. Es probable que la popularidad que han cosechado los llamados Large Language Models (LLM) -como ChatGPT, Turing NLG de Microsoft, Bard de Google o Gopher de Deep Mind- resida en que han abandonado el ámbito de los expertos y están en la mayoría de los casos en manos de la gente. De esta forma, todo el mundo ha podido probar en primera persona cómo funcionan estos chatbots y las posibilidades que ofrecen.

Ahora bien, a pesar de lo espectacular de los resultados que ofrecen, existen voces que señalan las limitaciones de esta rama de la inteligencia artificial, y lo lejos que está de emular las funciones del cerebro humano. El pasado agosto, el físico Michio Kaku denunciaba el sensacionalismo que se ha generado en torno a estos robots conversacionales, que, a su juicio, no hacen más que seleccionar y ordenar contenidos de internet, sin saber discernir la verdad de la ficción, ni distinguir los datos reales de la desinformación. Básicamente, los LLM no serían más que versiones avanzadas de los buscadores de la web, como Google, que han estado funcionando durante los últimos veinte años.

Uno de los mayores críticos de la inteligencia artificial actual es sin duda el profesor y empresario Gary Marcus, quien considera que la rama más utilizada hoy en día, el aprendizaje automático y las redes neuronales -responsables de los avances producidos en los últimos veinte años-, presenta carencias relativas al razonamiento, no resulta fiable y se aleja de la forma de pensar que tenemos los humanos. A su juicio, las carencias que presenta el aprendizaje profundo de las redes neuronales podrían ser salvadas gracias a la denominada inteligencia artificial simbólica, una aproximación clásica a esta tecnología que hoy en día ha sido desplazada a un segundo plano.

La inteligencia artificial simbólica se centra en la manipulación y el procesado de símbolos y conceptos en vez de grandes cantidades de datos numéricos, como hace el aprendizaje automático. Este tipo de algoritmos funciona manejando símbolos que representan objetos o ideas del mundo y sus relaciones. La principal aproximación de esta rama es el uso de programación basada en la lógica, en la que las normas y los axiomas son utilizados para realizar inferencias y deducciones.

Mientras que la inteligencia artificial simbólica es más adecuada para trabajar en entornos de conocimiento bien definido y estructurado, el aprendizaje automático es más útil cuando existen grandes volúmenes de datos y patrones complejos.

La tesis que defiende Gary Marcus es que la inteligencia artificial actual basada en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo solamente podrá seguir evolucionando si se combina con el enfoque simbólico, en la forma de una inteligencia artificial “híbrida”. De no ser así, predice que se podría producir otro “invierno de la inteligencia artificial”, es decir, un estancamiento y un desencanto generalizado en torno a esta tecnología, como el que tuvo lugar a partir de los años 70 del siglo pasado.

Para Gary Marcus el futuro de la inteligencia artificial no puede basarse en modelos basados en un exceso de datos y en una carencia de conocimiento y raciocinio. Necesitamos sistemas que manifiesten una elevada comprensión del mundo, lo que conlleva centrarnos en cómo se representa, adquiere y razona el conocimiento abstracto.

Esta tercera vía de innovación está siendo explorada por IBM a través de lo que denomina inteligencia artificial neuro simbólica, un planteamiento experimental que combina el uso de redes neuronales convolucionales dedicadas a la clasificación de imágenes con la capacidad de establecer relaciones entre elementos simbólicos, como secuencias de palabras, de forma que el sistema aprende de sus errores de una forma mucho más rápida que mediante el entrenamiento clásico de una red neuronal.

 

 

 
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