Why jobs of the future won't feel like work | David Lee

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TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:12
So there's a lot of valid concern these days
0
12694
2152
Hoy en día hay una preocupación válida
00:14
that our technology is getting so smart
1
14870
2205
porque la tecnología se está volviendo tan inteligente
00:17
that we've put ourselves on the path to a jobless future.
2
17099
2748
que estamos en la antesala de un futuro sin empleo.
00:21
And I think the example of a self-driving car
3
21502
2152
Y pienso que el ejemplo de un auto sin conductor
00:23
is actually the easiest one to see.
4
23678
1674
es en realidad el más fácil de ver.
00:25
So these are going to be fantastic for all kinds of different reasons.
5
25376
3328
Van a ser geniales por múltiples razones.
00:28
But did you know that "driver" is actually the most common job
6
28728
3438
Pero ¿sabían que el empleo de conductor es el empleo más frecuente
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
32190
1789
en 29 de los 50 estados de EE.UU.?
00:34
What's going to happen to these jobs when we're no longer driving our cars
8
34862
3478
¿Qué pasará con esos empleos cuando ya no conduzcamos autos
ni cocinemos nuestra comida
00:38
or cooking our food
9
38364
1165
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
39553
1959
o incluso cuando nos autodiagnostiquemos las enfermedades?
00:42
Well, a recent study from Forrester Research
11
42495
2377
Bueno, un estudio reciente de Forrester Research
00:44
goes so far to predict that 25 million jobs
12
44896
3163
llega a predecir que podrían desaparecer
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
48083
2162
25 millones de empleos en los próximos 10 años.
00:51
To put that in perspective,
14
51213
1489
Para poner eso en perspectiva,
00:52
that's three times as many jobs lost in the aftermath of the financial crisis.
15
52726
4146
eso es tres veces más empleos perdidos que luego de la crisis financiera.
00:58
And it's not just blue-collar jobs that are at risk.
16
58426
2472
Y no están en riesgo los obreros medios.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley, we are seeing tremendous gains
17
61548
3427
En Wall Street, y en todo Silicon Valley, vemos enormes ganancias
01:04
in the quality of analysis and decision-making
18
64999
2182
en la calidad del análisis y la toma de decisiones
01:07
because of machine learning.
19
67205
1654
gracias al aprendizaje máquina.
01:08
So even the smartest, highest-paid people will be affected by this change.
20
68883
3524
Así que afectará también a los empleos mejor pagados, y a los más inteligentes.
01:13
What's clear is that no matter what your job is,
21
73534
2670
Y está claro que sin importar de qué trabajes,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
76228
1972
al menos algo, si no todo tu trabajo,
01:18
is going to be done by a robot or software in the next few years.
23
78224
3392
será hecho por un robot o un software en los próximos años.
01:22
And that's exactly why people like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
82738
3071
Exactamente por eso personas como Mark Zuckerberg y Bill Gates
01:25
are talking about the need for government-funded minimum income levels.
25
85833
3388
hablan de la necesidad de un ingreso mínimo financiado por el gobierno.
01:29
But if our politicians can't agree on things like health care
26
89245
3342
Pero si nuestros políticos no pueden ponerse de acuerdo en cuidar la salud
01:32
or even school lunches,
27
92611
1279
o incluso en los almuerzos escolares,
01:33
I just don't see a path where they'll find consensus
28
93914
2430
no veo forma de que lleguen a un consenso
01:36
on something as big and as expensive as universal basic life income.
29
96368
3326
en algo tan grande y costoso como un ingreso vital básico universal.
01:40
Instead, I think the response needs to be led by us in industry.
30
100436
3645
En cambio, creo que desde la industria debemos liderar la respuesta.
01:44
We have to recognize the change that's ahead of us
31
104105
2524
Debemos reconocer el cambio que viene
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
106653
1975
y empezar a diseñar los nuevos empleos
01:48
that will still be relevant in the age of robotics.
33
108652
2695
que seguirán siendo relevantes en la era de la robótica.
Lo bueno es que ya hemos enfrentado dos enormes extinciones de empleo
01:52
The good news is that we have faced down and recovered
34
112719
2753
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
115496
2186
y nos hemos recuperado.
01:58
From 1870 to 1970,
36
118343
2210
De 1870 a 1970
02:00
the percent of American workers based on farms fell by 90 percent,
37
120577
4408
el porcentaje de obreros estadounidenses de las granjas cayó un 90 %,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
125009
2545
y luego otra vez de 1950 a 2010,
02:07
the percent of Americans working in factories
39
127578
2143
el porcentaje de obreros estadounidenses de las fábricas
02:09
fell by 75 percent.
40
129745
1676
cayó un 75 %.
02:12
The challenge we face this time, however, is one of time.
41
132390
2954
El desafío que enfrentamos esta vez, sin embargo, es el tiempo.
02:15
We had a hundred years to move from farms to factories,
42
135368
3014
Tuvimos un siglo para pasar de las granjas a las fábricas,
02:18
and then 60 years to fully build out a service economy.
43
138406
2575
y luego 60 años para construir a pleno una economía de servicios.
02:21
The rate of change today
44
141498
1325
La tasa de cambio hoy
02:22
suggests that we may only have 10 or 15 years to adjust,
45
142847
2974
sugiere que podríamos tener solo de 10 a 15 años para afinar,
02:25
and if we don't react fast enough,
46
145845
1703
y si no reaccionamos rápidamente,
02:27
that means by the time today's elementary-school students
47
147572
2756
cuando los actuales estudiantes de primaria
02:30
are college-aged,
48
150352
1885
lleguen a la universidad,
02:32
we could be living in a world that's robotic,
49
152261
2141
podríamos estar viviendo en un mundo robotizado,
02:34
largely unemployed and stuck in kind of un-great depression.
50
154426
3683
estancado, con enorme desempleo, y en una especie de no tan gran depresión.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
159617
1939
Pero no creo que tenga que ser así.
02:41
You see, I work in innovation,
52
161580
1700
Verán, trabajo en innovación,
02:43
and part of my job is to shape how large companies apply new technologies.
53
163304
4154
y en la forma en que las empresas aplican las nuevas tecnologías.
Ciertamente, algunas de estas tecnologías
02:48
Certainly some of these technologies
54
168085
1795
02:49
are even specifically designed to replace human workers.
55
169904
2904
se diseñaron para reemplazar a trabajadores humanos.
02:53
But I believe that if we start taking steps right now
56
173435
2926
Pero creo que si empezamos a dar pasos ahora mismo
02:56
to change the nature of work,
57
176385
1821
para cambiar la naturaleza del trabajo,
02:58
we can not only create environments where people love coming to work
58
178230
3886
no solo podemos crear entornos en los que a las personas les encante trabajar
03:02
but also generate the innovation that we need
59
182140
2118
sino también generar la innovación necesaria
03:04
to replace the millions of jobs that will be lost to technology.
60
184282
3173
para reemplazar los millones de empleos que se perderán por la tecnología.
03:08
I believe that the key to preventing our jobless future
61
188352
3799
Creo que la clave para evitar un futuro sin empleos
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
192175
2346
es redescubrir qué nos hace humanos,
03:14
and to create a new generation of human-centered jobs
63
194545
2958
y crear una nueva generación de empleos centrados en la persona
03:17
that allow us to unlock the hidden talents and passions
64
197527
2606
que nos permita desatar los talentos ocultos y las pasiones
03:20
that we carry with us every day.
65
200157
1653
que llevamos con nosotros día a día.
03:23
But first, I think it's important to recognize
66
203971
2143
Pero primero, pienso que es importante reconocer
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
206138
2152
que nosotros hemos creado este problema.
03:28
And it's not just because, you know, we are the one building the robots.
68
208314
3457
Y no se debe a que seamos los que construyen los robots.
Aunque hubo una gran pérdida de empleos en las fábricas hace décadas,
03:32
But even though most jobs left the factory decades ago,
69
212327
3184
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
215535
1937
seguimos con esta mentalidad fabril
03:37
of standardization and de-skilling.
71
217496
1959
de estandarización y división de tareas.
Aún definimos los empleos en torno a tareas procedurales
03:40
We still define jobs around procedural tasks
72
220345
2351
03:42
and then pay people for the number of hours that they perform these tasks.
73
222720
3488
y pagamos a las personas por la cantidad de horas que pasan haciendo esas tareas.
03:46
We've created narrow job definitions
74
226232
1756
Hemos creado definiciones de empleo acotadas
03:48
like cashier, loan processor or taxi driver
75
228012
3240
como cajero, procesador de préstamos o taxista
03:51
and then asked people to form entire careers
76
231276
2483
y le pedimos a las personas que hagan una carrera
03:53
around these singular tasks.
77
233783
1630
en torno a estas tareas particulares.
03:56
These choices have left us with actually two dangerous side effects.
78
236071
3533
Estas elecciones dieron como resultado dos efectos colaterales dañinos.
03:59
The first is that these narrowly defined jobs
79
239628
2750
El primero, es que estos empleos tan específicos
04:02
will be the first to be displaced by robots,
80
242402
2423
serán reemplazados en primer término por los robots, porque
04:04
because single-task robots are just the easiest kinds to build.
81
244849
2985
los robots que hacen una sola tarea son los más fáciles de construir.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
248601
2393
El segundo, es que lo hemos hecho
04:11
so that millions of workers around the world
83
251018
2128
de manera tal que millones de trabajadores en todo el mundo
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
253170
2310
tienen vidas realmente aburridas.
04:15
(Laughter)
85
255877
1871
(Risas)
Tomemos por ejemplo el caso de un agente de centro de llamadas.
04:18
Let's take the example of a call center agent.
86
258247
2402
04:20
Over the last few decades, we brag about lower operating costs
87
260673
3003
En las últimas décadas, nos jactamos de los menores costos de operación
04:23
because we've taken most of the need for brainpower
88
263700
2427
porque transferimos la mayoría del poder de decisión
04:26
out of the person and put it into the system.
89
266151
2144
de las personas a los sistemas.
04:28
For most of their day, they click on screens,
90
268319
2521
La mayor parte del día, cliquean en pantallas,
04:30
they read scripts.
91
270864
1201
y leen guiones.
04:33
They act more like machines than humans.
92
273307
2653
Actúan más como máquinas que como humanos.
04:37
And unfortunately, over the next few years,
93
277098
2116
Y, desafortunadamente, en los próximos años,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
279238
1859
conforme avance nuestra tecnología,
04:41
they, along with people like clerks and bookkeepers,
95
281121
2584
estas personas, y los empleados y los contables,
04:43
will see the vast majority of their work disappear.
96
283729
2412
verán desaparecer la mayor parte de sus fuentes laborales.
Para contrarrestar esto, tenemos que empezar a crear nuevos empleos
04:47
To counteract this, we have to start creating new jobs
97
287315
2704
04:50
that are less centered on the tasks that a person does
98
290043
2539
menos centrados en las tareas que hace una persona
04:52
and more focused on the skills that a person brings to work.
99
292606
2866
y más centrados en las habilidades que puede aportar la persona al trabajo.
04:56
For example, robots are great at repetitive and constrained work,
100
296209
3387
Por ejemplo, los robots son geniales para tareas repetitivas y acotadas,
04:59
but human beings have an amazing ability
101
299620
1949
pero los humanos tenemos una capacidad asombrosa
05:01
to bring together capability with creativity
102
301593
2279
para mezclar capacidad y creatividad
05:03
when faced with problems that we've never seen before.
103
303896
2700
al enfrentar problemas que no hemos visto antes.
05:06
It's when every day brings a little bit of a surprise
104
306942
2980
Los humanos estamos diseñados
05:09
that we have designed work for humans
105
309946
2004
para jornadas que tengan un poco de sorpresa,
05:11
and not for robots.
106
311974
1269
no así los robots.
05:13
Our entrepreneurs and engineers already live in this world,
107
313950
2898
Los emprendedores y los ingenieros ya habitan ese mundo,
05:16
but so do our nurses and our plumbers
108
316872
2592
así como los enfermeros y los plomeros
05:19
and our therapists.
109
319488
1463
y los terapeutas.
05:21
You know, it's the nature of too many companies and organizations
110
321569
3057
Ya saben, está en la naturaleza de las empresas y organizaciones
05:24
to just ask people to come to work and do your job.
111
324650
3690
pedirle a la gente que en su trabajo haga una tarea específica.
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
328364
2186
Pero si un robot hace mejor tu trabajo,
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
330574
2797
o una IA toma mejores decisiones que tú,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
333395
1712
¿qué se supone que deberías hacer?
05:35
Well, I think for the manager,
115
335833
2484
Bueno, creo que para la gerencia,
05:38
we need to realistically think about the tasks that will be disappearing
116
338341
3397
debemos pensar en forma realista las tareas que desaparecerán
05:41
over the next few years
117
341762
1151
en los próximos años
05:42
and start planning for more meaningful, more valuable work that should replace it.
118
342937
3872
y empezar a planificar empleos de reemplazo más significativos y valiosos.
05:46
We need to create environments
119
346833
1429
Debemos crear entornos
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
348286
2239
donde destaquemos tanto los humanos como los robots.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
350549
2536
Digo, démosles más trabajo a los robots,
05:53
and let's start with the work that we absolutely hate doing.
122
353109
2903
y empecemos con los trabajos que aborrecemos hacer.
05:57
Here, robot,
123
357248
1164
Aquí, el robot,
05:58
process this painfully idiotic report.
124
358436
1851
procesa este informe tedioso.
06:00
(Laughter)
125
360311
1423
(Risas)
06:01
And move this box. Thank you.
126
361758
1425
Y mueve esta caja. Gracias.
06:03
(Laughter)
127
363207
1699
(Risas)
06:04
And for the human beings,
128
364930
1529
Y para los humanos,
06:06
we should follow the advice from Harry Davis at the University of Chicago.
129
366483
3554
deberíamos seguir el consejo de Harry Davis de la Universidad de Chicago.
06:10
He says we have to make it so that people don't leave too much of themselves
130
370061
3649
Dice que debemos hacerlo de forma que la gente no deje gran parte de sí
06:13
in the trunk of their car.
131
373734
1331
en el maletero de su auto.
06:15
I mean, human beings are amazing on weekends.
132
375089
2889
Digo, los humanos somos geniales los fines de semana.
06:18
Think about the people that you know and what they do on Saturdays.
133
378002
3144
Piensen en la gente que conocen y en qué hacen los sábados.
06:21
They're artists, carpenters, chefs and athletes.
134
381170
2976
Son artistas, carpinteros, cocineros y atletas.
06:24
But on Monday, they're back to being Junior HR Specialist
135
384906
3896
Pero el lunes, vuelven a ser Especialista Jr. de RR.HH.
06:28
and Systems Analyst 3.
136
388826
2099
Y Analista de Sistemas 3.
06:30
(Laughter)
137
390949
3781
(Risas)
06:34
You know, these narrow job titles not only sound boring,
138
394754
3318
Esas descripciones de empleo no solo suenan aburridas,
06:38
but they're actually a subtle encouragement
139
398096
2096
sino que son una invitación sutil
06:40
for people to make narrow and boring job contributions.
140
400216
3040
a que la gente haga contribuciones acotadas y aburridas en el trabajo.
06:43
But I've seen firsthand that when you invite people to be more,
141
403280
3116
Pero he visto de primera mano que si invitas a las personas a ser más,
06:46
they can amaze us with how much more they can be.
142
406420
2390
pueden asombrarnos con cuánto más pueden ser.
Hace unos años, estaba trabajando en un banco grande
06:50
A few years ago, I was working at a large bank
143
410147
2233
06:52
that was trying to bring more innovation into its company culture.
144
412404
3096
que trataba de llevar más innovación a la cultura corporativa.
06:55
So my team and I designed a prototyping contest
145
415524
2341
Entonces, con mi equipo diseñamos un concurso de prototipos
06:57
that invited anyone to build anything that they wanted.
146
417889
2970
que invitaba a todos a construir cualquier cosa que quisieran.
07:01
We were actually trying to figure out
147
421524
1833
Tratábamos de averiguar
07:03
whether or not the primary limiter to innovation
148
423381
2268
si la barrera principal a la innovación
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
425673
2490
era la falta de ideas o la falta de talento,
07:08
and it turns out it was neither one.
150
428187
1861
y resultó que no era ninguna de las dos.
07:10
It was an empowerment problem.
151
430072
1755
Era una cuestión de empoderamiento.
07:12
And the results of the program were amazing.
152
432518
2242
Y los resultados del programa fueron asombrosos.
07:16
We started by inviting people to reenvision
153
436198
2377
Empezamos invitando a las personas a que imaginaran
07:18
what it is they could bring to a team.
154
438599
2115
qué podrían aportar al equipo.
07:20
This contest was not only a chance to build anything that you wanted
155
440738
3738
Este concurso no solo daba la oportunidad de construir algo que uno quisiera
07:24
but also be anything that you wanted.
156
444500
2336
sino también de ser quien uno quisiera.
07:26
And when people were no longer limited by their day-to-day job titles,
157
446860
3286
Y cuando las personas no se vieron limitadas por sus títulos cotidianos,
07:30
they felt free to bring all kinds of different skills and talents
158
450170
3147
se sintieron libres para aportar todo tipo de habilidades y talentos
07:33
to the problems that they were trying to solve.
159
453341
2486
a los problemas que trataban de resolver.
07:35
We saw technology people being designers, marketing people being architects,
160
455851
3910
Vimos a personas de tecnología diseñando, y a gente de marketing como arquitectos,
07:39
and even finance people showing off their ability to write jokes.
161
459785
3365
e incluso a gente de finanzas alardeando de sus habilidades para escribir chistes.
07:43
(Laughter)
162
463427
1150
(Risas)
07:44
We ran this program twice,
163
464601
1405
Hicimos este programa dos veces,
07:46
and each time more than 400 people brought their unexpected talents to work
164
466030
3796
y cada vez más de 400 personas llevaron sus talentos al trabajo
07:49
and solved problems that they had been wanting to solve for years.
165
469850
3139
y resolvieron problemas que habían tratado de resolver durante años.
07:53
Collectively, they created millions of dollars of value,
166
473310
3019
En conjunto, crearon millones de dólares en valor,
07:56
building things like a better touch-tone system for call centers,
167
476353
4565
creando cosas como un mejor sistema preatendedor para centros de llamada,
herramientas de escritorio más fáciles para las sucursales
08:00
easier desktop tools for branches
168
480942
1668
08:02
and even a thank you card system
169
482634
1525
e incluso un sistema de tarjetas de agradecimiento
08:04
that has become a cornerstone of the employee working experience.
170
484183
3314
que se volvió un pilar de la experiencia laboral del empleado.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
487521
1803
En el transcurso de las 8 semanas,
08:09
people flexed muscles that they never dreamed of using at work.
172
489348
3533
las personas ejercitaron músculos que nunca soñaron usar en el trabajo.
08:14
People learned new skills,
173
494173
1577
Aprendieron nuevas habilidades,
08:15
they met new people,
174
495774
2368
conocieron nueva gente
08:18
and at the end, somebody pulled me aside and said,
175
498166
2793
y, al final, alguien me llamó a un lado y dijo:
08:20
"I have to tell you,
176
500983
1569
"Tengo que contarte,
08:22
the last few weeks has been one of the most intense,
177
502576
2776
las últimas semanas han sido las más intensas,
08:25
hardest working experiences of my entire life,
178
505376
3279
las de trabajo más arduo en toda mi carrera,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
508679
2041
pero en ningún momento sentí que fuera trabajo".
08:31
And that's the key.
180
511900
1298
Y esa es la clave.
08:33
For those few weeks, people got to be creators and innovators.
181
513222
3710
Durante esas semanas, las personas fueron creadores e innovadores.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
518631
1667
Soñaron soluciones
08:40
to problems that had been bugging them for years,
183
520322
2484
a problemas que los habían molestado durante años,
08:42
and this was a chance to turn those dreams into a reality.
184
522830
2854
y esta fue una oportunidad para hacer todos esos sueños realidad.
08:46
And that dreaming is an important part of what separates us from machines.
185
526489
4442
Y esos sueños son una parte importante de lo que nos separa de las máquinas.
08:50
For now, our machines do not get frustrated,
186
530955
3018
Por ahora, las máquinas no se frustran,
08:53
they do not get annoyed,
187
533997
1407
no se enojan,
08:55
and they certainly don't imagine.
188
535428
2260
y claramente no imaginan.
08:57
But we, as human beings --
189
537712
1699
Pero nosotros, como humanos...
08:59
we feel pain,
190
539435
1207
sentimos dolor,
09:00
we get frustrated.
191
540666
1400
nos frustramos.
09:02
And it's when we're most annoyed and most curious
192
542090
3116
Y es cuando más nos enojamos, y somos curiosos
09:05
that we're motivated to dig into a problem and create change.
193
545230
3263
que nos motivamos a hurgar en un problema y crear un cambio.
09:09
Our imaginations are the birthplace of new products, new services,
194
549366
3910
En nuestra imaginación nacen nuevos productos, nuevos servicios,
09:13
and even new industries.
195
553300
1233
e incluso nuevas industrias.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
555296
1802
Creo que los empleos del futuro
09:17
will come from the minds of people
197
557122
1713
surgirán de la mente de las personas
09:18
who today we call analysts and specialists,
198
558859
2716
que hoy llamamos analistas y especialistas,
09:21
but only if we give them the freedom and protection that they need to grow
199
561599
3478
pero solo si les damos la libertad y la protección que necesitan para crecer
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
565101
2469
y ser exploradores e inventores.
Si realmente deseamos blindar a nuestros empleos contra robots,
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
568534
2143
09:30
we, as leaders, need to get out of the mindset
202
570701
2235
nosotros, como líderes, debemos abandonar la mentalidad
09:32
of telling people what to do
203
572960
1830
de decirle a las personas qué hacer
09:34
and instead start asking them what problems they're inspired to solve
204
574814
3821
y en cambio empezar a preguntarles qué problemas resolverán con su imaginación
09:38
and what talents they want to bring to work.
205
578659
2365
y qué talentos quieren aportar a su trabajo.
09:41
Because when you can bring your Saturday self to work on Wednesdays,
206
581501
3443
Porque si uno puede llevar al trabajo un miércoles el yo del sábado,
09:44
you'll look forward to Mondays more,
207
584968
1994
esperará con ansiedad que llegue el lunes,
09:46
and those feelings that we have about Mondays
208
586986
2682
y esos sentimientos que tenemos respecto de los lunes
09:49
are part of what makes us human.
209
589692
1758
son parte de lo que nos hace humanos.
Conforme rediseñamos el trabajo para una era de máquinas inteligentes,
09:52
And as we redesign work for an era of intelligent machines,
210
592287
3008
09:55
I invite you all to work alongside me
211
595319
2216
los invito a que trabajen conmigo
09:57
to bring more humanity to our working lives.
212
597559
2642
para llevar más humanidad a nuestras vidas laborales.
10:00
Thank you.
213
600225
1151
Gracias.
10:01
(Applause)
214
601400
3401
(Aplausos)
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