AI and the Paradox of Self-Replacing Workers | Madison Mohns | TED

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TED


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Traductor: Selena Buttice Heim Revisor: Sebastian Betti
00:04
I'm going about my day, normal Tuesday of meetings
0
4334
2600
Transcurría mi día, un martes normal de reuniones,
00:06
when I get a ping from my manager's manager's manager.
1
6967
3434
cuando recibí una notificación del gerente del gerente de mi gerente.
00:12
It says: “Get me a document by the end of the day
2
12167
2634
Decía: «Mándame un documento antes del final del día que registre
00:14
that records everything your team has been working on related to AI."
3
14834
3933
todo lo que tu equipo ha estado trabajando en relación con la IA».
00:18
As it turns out, the board of directors of my large company
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18767
2800
Resulta que el consejo de administración de mi gran empresa
00:21
had been hearing buzz about this new thing called ChatGPT,
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21601
3133
había oído rumores sobre una nueva cosa llamada ChatGPT,
00:24
and they wanted to know what we were doing about it.
6
24767
2467
y querían saber qué estábamos haciendo al respecto.
00:27
They are freaking out about the future,
7
27701
1900
Ellos estaban asustados por el futuro,
00:29
I'm freaking out about this measly document,
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29634
2400
yo estaba asustada por este mísero documento,
parece el comienzo perfecto para resolver
00:32
it sounds like the perfect start
9
32067
1534
00:33
to solving the next hottest problem in tech, right?
10
33601
2800
el próximo problema tecnológico de moda, ¿no?
00:36
As someone who works with machine-learning models
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36434
2333
Como alguien que trabaja con modelos de aprendizaje automáticos todos los días,
00:38
every single day,
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38767
1167
00:39
I know firsthand that the rapid development of these technologies
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39967
3267
sé por experiencia
que el rápido desarrollo de estas tecnologías
00:43
poses endless opportunities for innovation.
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43267
3400
ofrece infinitas oportunidades para la innovación.
00:46
However, the same exponential improvement in AI systems
15
46667
3667
Sin embargo, la misma mejora exponencial en los sistemas de IA
00:50
is becoming a looming existential threat to the team I manage.
16
50367
3434
se está convirtiendo en una amenaza existencial inminente para mi equipo.
00:54
With increasing accessibility
17
54201
1766
Con una accesibilidad cada vez mayor
00:55
and creepily human-like results coming out of the field of AI research,
18
55967
3900
y unos resultados humanoides espeluznantes
que se obtienen en la investigación de IA,
00:59
companies like my own are turning toward automation to make things more efficient.
19
59867
4400
empresas como la mía están optando por la automatización
para hacer las cosas más eficientes.
01:04
Now on the surface, this seems like a pretty great vision.
20
64267
3300
A primera vista, esta parece una visión bastante buena.
01:07
But as we start to dig deeper, we uncover an uncomfortable paradox.
21
67567
4300
Pero, a medida que profundizamos, descubrimos una incómoda paradoja.
01:11
Let's break this down.
22
71901
1466
Analicemos esto.
01:13
In order to harness the power of AI systems,
23
73401
2633
Para aprovechar el poder de los sistemas de IA,
01:16
these systems must be trained and fine-tuned
24
76034
2433
estos sistemas deben entrenarse y ajustarse
01:18
to match a high-quality standard.
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78501
2366
para que cumplan con un estándar de alta calidad.
01:20
But who defines quality,
26
80901
2400
Pero, ¿quién define la calidad
01:23
and who trains these systems in the first place?
27
83334
3167
y quién entrena estos sistemas en primer lugar?
01:26
As you may have guessed, real-life subject matter experts,
28
86534
3500
Como habrán adivinado, expertos de la vida real en la materia
01:30
oftentimes the same exact people who are currently doing the job.
29
90034
3967
a menudo son las mismas personas que están haciendo ese trabajo.
01:34
Imagine my predicament here.
30
94934
2033
Imaginen mi dilema aquí.
Debo juntar mi equipo de confianza,
01:37
I get to go to my trusted team, whom I've worked with for years,
31
97001
3433
con el que he trabajado durante años,
01:40
look them in the eyes
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100467
1367
mirarlos a los ojos
01:41
and pitch them on training the very systems that might displace them.
33
101867
3867
y capacitarlos para usar los mismos sistemas que podrían desplazarlos.
01:46
This paradox had led me to rely on three ethical principles
34
106334
4033
Esta paradoja me llevó a depender de tres principios éticos
01:50
that can ensure that managers can grapple with the implications
35
110401
3266
que garantizan que los gerentes puedan lidiar con las implicaciones
01:53
of a self-replacing workforce.
36
113701
1900
de una fuerza laboral auto-reemplazable.
01:56
One, transformational transparency,
37
116034
2867
Primero, la transparencia transformadora.
01:58
Two, collaborative AI augmentation.
38
118901
2900
Segundo, realce colaborativo de la IA.
02:01
And three, reskilling to realize potential.
39
121834
2833
Y tercero, recapacitación para aprovechar el potencial.
02:05
Now before we get into solutions, let’s zoom out a little bit.
40
125567
4200
Ahora, antes de entrar en las soluciones, alejémonos un poco.
02:09
How deep is this problem of self-replacing workers, really?
41
129801
3733
¿Qué tan profundo es este problema de trabajadores auto-reemplazables?
02:13
Research from this year coming out of OpenAI
42
133567
2234
Un estudio publicado este año en OpenAI indica que cerca del 80 %
02:15
indicates that approximately 80 percent of the US workforce
43
135834
3133
de la fuerza laboral estadounidense podría ver sus tareas afectadas
02:19
could see up to 10 percent of their tasks impacted
44
139001
2533
hasta un 10 % por la IA,
02:21
by the introduction of AI,
45
141567
1867
02:23
while around 19 percent of the workforce
46
143467
2500
mientras que alrededor del 19 % podría ver afectadas
02:26
could see up to 50 percent of their tasks impacted.
47
146001
3366
hasta el 50 % de sus tareas.
02:29
The craziest thing about all of this is,
48
149367
1934
Lo más loco de todo esto es que,
02:31
is that these technologies do not discriminate.
49
151334
4267
estas tecnologías no discriminan.
02:35
Occupations that have historically required an immense amount of training
50
155634
3667
Empleos que, históricamente, han requerido una inmensa cantidad de formación
02:39
or education are equally as vulnerable to being outsourced to AI.
51
159334
4300
o educación son igualmente vulnerables a ser subcontratadas por la IA.
02:44
Now before we throw our hands up and let the robots take over,
52
164334
4233
Ahora, antes de que nos rindamos y dejemos que los robots tomen el control,
02:48
let's put this all into perspective.
53
168601
2266
pongamos todo esto en perspectiva.
02:50
Fortunately for us,
54
170867
1200
Por suerte para nosotros, esta no es la primera vez
02:52
this is not the first time in history that this has happened.
55
172067
2867
que esto ocurre en la historia.
02:54
Let's go back to the Industrial revolution.
56
174967
2534
Volvamos a la revolución industrial.
02:57
Picture Henry Ford’s iconic Model T automobile production line.
57
177534
4333
Imagínense la icónica línea de producción
de automóviles Modelo T de Henry Ford.
03:01
In this remarkable setup,
58
181867
1467
En esta increíble disposición,
03:03
workers and machines engage in a synchronous dance.
59
183334
3533
los trabajadores y las máquinas participan en una danza sincrónica.
03:06
They were tasked with specific repetitive tasks,
60
186867
2634
Se les asignaron tareas repetitivas específicas,
03:09
such as tightening bolts or fitting components
61
189534
2300
como ajustar tornillos o montar componentes,
03:11
as the product moved down the line.
62
191867
2100
mientras el producto avanzaba por la línea.
03:14
Ironically, and not dissimilar to my current predicament,
63
194001
3233
Irónicamente, y no muy diferente a mi dilema actual,
03:17
the humans themselves played a crucial role in training the systems
64
197267
3700
los propios seres humanos desempeñaron un papel crucial
en entrenar los sistemas que acabarían sustituyendo sus roles polifacéticos.
03:21
that would eventually replace their once multi-skilled roles.
65
201001
3533
03:24
They were the ones who honed their craft, perfected the techniques
66
204567
3867
Fueron ellos quienes perfeccionaron su oficio, perfeccionaron las técnicas,
03:28
and ultimately handed off the knowledge to the technicians
67
208434
2833
y, a fin de cuentas, dieron sus conocimientos a los técnicos
03:31
and engineers involved in automating their entire process.
68
211267
3700
e ingenieros involucrados en la automatización de todo su proceso.
03:35
Now on the outset, this situation seems pretty dire.
69
215401
5066
Al principio, esta situación parece bastante grave.
03:40
Yet despite initial fears and hesitations
70
220467
2767
Sin embargo, a pesar de los temores y dudas iniciales
03:43
involved in these technological advancements,
71
223267
2367
relacionados con estos avances tecnológicos,
03:45
history has proven that humans have continuously found ways
72
225667
3734
la historia ha demostrado que los humanos han encontrado constantemente formas
03:49
to adapt and innovate.
73
229434
2133
de adaptarse e innovar.
03:51
While some roles were indeed replaced, new roles emerged,
74
231601
3166
Si bien algunas funciones fueron reemplazadas, surgieron nuevos roles
03:54
requiring higher-level skills like creativity
75
234767
2734
que requerían habilidades superiores, como la creatividad
03:57
and creative problem solving that machines just simply couldn't replicate.
76
237501
4033
y la resolución creativa de problemas, que las máquinas no podían replicar.
04:02
Reflecting on this historical example
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242101
2066
Reflexionar sobre este ejemplo histórico
04:04
reminds us that the relationship between humans and machines
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244201
3166
nos recuerda que la relación entre humanos y máquinas
04:07
has always been a delicate balancing act.
79
247401
2666
siempre ha sido un delicado equilibrio.
04:10
We are the architects of our own progress,
80
250434
3167
Somos los arquitectos de nuestro propio progreso.
04:13
often training machines to replace us
81
253634
2600
Entrenamos a máquinas para que nos substituyan
04:16
while simultaneously carving out unique roles for ourselves
82
256234
3400
y, al mismo tiempo, nos asignamos funciones únicas
04:19
and discovering new possibilities.
83
259667
2334
y descubrimos nuevas posibilidades.
04:22
Now coming back to the present day, we are on the cusp of the AI revolution.
84
262034
4900
Volviendo a la actualidad, estamos en la cúspide de la revolución de la IA.
04:26
As someone responsible for moving that revolution forward,
85
266967
2734
Como alguien responsable de hacer avanzar esa revolución,
04:29
the tension becomes omnipresent.
86
269701
2133
la tensión se hace omnipresente.
04:31
Option one, I can innovate quickly and risk displacing my team.
87
271834
4200
Opción uno: puedo innovar rápidamente y arriesgarme a desplazar a mi equipo.
04:36
Or option two, I can refuse to innovate in an effort to protect my team,
88
276067
5167
U opción dos: puedo negarme a innovar para proteger a mi equipo,
04:41
but ultimately still lose people because the company falls behind.
89
281234
3700
pero seguir perdiendo personas porque la empresa se queda atrás.
04:45
So what am I supposed to do
90
285501
2000
Entonces, ¿qué se supone que debo hacer
04:47
as a mere middle manager in this situation?
91
287534
2733
como una simple gerente intermedio en esta situación?
04:50
Knowingly introducing this complex paradox for your team
92
290267
3034
Introducir deliberadamente esta compleja paradoja para tu equipo
04:53
presents strong challenges for people management.
93
293301
3233
presenta grandes desafíos para la gestión del personal.
04:56
Luckily, we can refer back to those three ethical principles
94
296567
2834
Afortunadamente, podemos volver a los tres principios éticos
04:59
I addressed at the beginning of the talk
95
299434
1933
que abordé al principio de la charla
05:01
to ensure that you can continue to move ahead
96
301367
2234
para asegurarnos de que puedas seguir avanzando
05:03
without leaving your people behind.
97
303634
2067
sin dejar atrás a tu gente.
05:06
First and foremost,
98
306401
1200
En primer lugar, la transformación de la IA debe ser transparente.
05:07
AI transformation needs to be transparent.
99
307634
3467
05:11
As leaders, it is imperative to foster dialogue,
100
311134
2733
Como líderes, es imperativo fomentar el diálogo,
05:13
address key concerns,
101
313867
1167
atender las preocupaciones
05:15
and offer concise explanations regarding the purpose
102
315067
2900
y ofrecer explicaciones concisas sobre el propósito
05:17
and potential challenges entailed in implementing AI.
103
317967
3467
y los posibles desafíos que implica la implementación de la IA.
05:21
This requires actively involving your employees
104
321467
2667
Esto requiere que involucres a tus empleados activamente
05:24
in the decision-making process
105
324167
1567
en la toma de decisiones
05:25
and valuing their autonomy.
106
325767
1834
y que valores su autonomía.
05:28
By introducing the concept of consent,
107
328234
2433
Al introducir el concepto de consentimiento,
05:30
especially for employees who are tasked
108
330701
1933
especialmente con empleados responsables de automatizar
05:32
with automating their core responsibilities,
109
332667
2300
sus responsabilidades principales,
05:35
we can ensure that they maintain a strong voice
110
335001
2633
podemos asegurarnos de que mantengan una voz fuerte
05:37
in carving out their professional destiny.
111
337667
2334
a la hora de forjar su destino profesional.
05:41
Next, now that we've gotten folks bought into this grandiose vision
112
341034
3400
Siguiente, ahora que logramos que la gente compre esta grandiosa visión
05:44
while acknowledging the journey that lies ahead,
113
344467
3000
y, al mismo tiempo, reconozcan el camino que nos espera,
05:47
let's talk about how to use AI as an augmentation device.
114
347467
4000
hablemos de cómo utilizar la IA como un dispositivo de realce.
05:51
Picture the worst part of your job today.
115
351501
2366
Imaginen la peor parte de su trabajo hoy.
05:54
What if you could delegate it?
116
354767
1700
¿Qué tal si pudieras delegarlo?
05:56
And no, not hand it off to some other sad soul at work,
117
356501
3233
Y no, no dárselo a otra triste persona en el trabajo,
05:59
but hand it to a system that can do your rote tasks for you.
118
359734
3833
sino a un sistema que pueda hacer las tareas rutinarias por ti.
06:03
Instead of perceiving AI as a complete replacement,
119
363601
3333
En lugar de percibir la IA como un sustituto total,
06:06
identify opportunities where you can use it
120
366967
2267
identifiquen oportunidades en las que pueden utilizarla
06:09
to enhance your employees' potential and productivity.
121
369267
3967
para mejorar el potencial y la productividad de sus empleados.
06:13
Collaboratively with your team,
122
373267
1567
En colaboración con tu equipo,
06:14
identify areas and tasks that can be automated,
123
374867
3134
identifiquen las áreas y tareas que se pueden automatizar,
06:18
carving out more room for higher-value activities
124
378034
2767
dejando más espacio para las actividades de mayor valor
06:20
requiring critical thinking that machines just aren't very good at doing.
125
380834
4633
que requieren un pensamiento crítico y que las máquinas no son buenas en hacer.
06:26
Let's put this into an example.
126
386434
1900
Pongamos esto en un ejemplo.
06:28
Recently, I completed a project with my team at work
127
388367
2500
Hace poco, completé un proyecto con mi equipo de trabajo
06:30
that's going to save our company over 12,000 working hours.
128
390901
4366
que va a ahorrar a nuestra empresa más de 12 000 horas de trabajo.
06:35
The folks involved in training this algorithm
129
395267
2134
Las personas que entrenan este algoritmo
06:37
are the same subject matter experts that worked tirelessly last year
130
397434
3500
son los mismos expertos que trabajaron sin descanso el año pasado
06:40
to hand-curate and research data to optimize segmented experiences
131
400967
4434
para seleccionar e investigar manualmente los datos con el fin
de optimizar las experiencias segmentadas en nuestro sitio web.
06:45
across our website.
132
405434
1500
06:47
Now because of the sheer amount of time spent and the level of detail involved,
133
407634
5100
Ahora, debido a la enorme cantidad de tiempo empleado
y el nivel de detalle que implica,
06:52
I would have expected
134
412767
1167
me esperaba que hubiera un gran orgullo detrás de este flujo de trabajo.
06:53
that there was an immense amount of pride behind this workflow.
135
413967
3334
06:57
But to my surprise, as it turns out,
136
417334
2400
Pero, para mi sorpresa,
resulta que los expertos en la materia que crearon este modelo
06:59
the subject matter experts who built this model
137
419734
2300
07:02
were actually excited to hand these tasks off to automation.
138
422067
3667
estaban emocionados por delegar estas tareas a la automatización.
07:05
There were things that they would have much rather spent their time on,
139
425767
3367
Había cosas a las que hubieran preferido dedicar su tiempo,
07:09
like in optimizing existing data to perform better on product surfaces
140
429134
3400
por ejemplo, a optimizar los datos existentes para que funcionen mejor,
07:12
or even researching and developing new insights to augment
141
432567
3200
o incluso a investigar y desarrollar nuevos conocimientos para realzar
07:15
where the model just simply doesn't do as well.
142
435801
2233
cuando el modelo no funciona tan bien.
07:19
Lastly, we must reskill in order to avoid replacement.
143
439901
4600
Por último, debemos volver a capacitarnos para evitar que nos sustituyan.
07:24
Knowingly investing in the professional development
144
444534
2533
Invertir conscientemente en el desarrollo profesional y en el bienestar
07:27
and well-being of our workforce
145
447101
1833
de nuestro equipo garantiza que estén equipados con
07:28
ensures that they are equipped with the skills and knowledge
146
448934
2900
las habilidades y conocimientos necesarios para prosperar
07:31
needed to thrive in an AI-powered future.
147
451867
2867
en un futuro impulsado por la IA.
07:34
By providing opportunities for upskilling and reskilling,
148
454767
3367
Al ofrecer oportunidades para mejorar y capacitarse,
07:38
we can empower our employees to rethink their roles as they exist today
149
458167
4334
podemos ayudar a nuestros empleados a replantearse sus funciones actuales
07:42
and carve out new possibilities that align with their evolving expertise
150
462534
3700
y a crear nuevas posibilidades que se ajusten a la evolución
de sus conocimientos e intereses.
07:46
and interests.
151
466267
1500
07:47
So how does this work in practice?
152
467801
2333
Entonces, ¿cómo funciona esto en la práctica?
07:50
When I started introducing AI as a way to accelerate my team's workflows,
153
470167
4534
Cuando empecé a introducir la IA como una forma de acelerar el flujo de trabajo,
07:54
I used it as an opportunity to improve my team's technical literacy.
154
474701
4166
lo aproveché como oportunidad para mejorar los conocimientos técnicos de mi equipo.
07:58
I worked with my team of engineers on a tool
155
478867
2334
Trabajé con mi equipo de ingenieros en una herramienta que pudiera
08:01
that could transparently identify
156
481234
2033
identificar claramente el impacto de los datos en los resultados de un modelo.
08:03
the impact of data on a model's outcomes.
157
483301
3200
08:06
I then went to my operations analyst,
158
486534
1833
Luego fui con mi analista de operaciones, que no tenía formación técnica,
08:08
who didn't have technical training at the time,
159
488367
2234
08:10
and they were able to quickly identify areas where the model was underperforming
160
490634
4733
y pudo identificar rápidamente las áreas donde el modelo tenía bajo desempeño
08:15
and hand off direct suggestions to my data science team
161
495367
3167
y hacer sugerencias directas a mi equipo de ciencia de datos
08:18
to make those models do better next time.
162
498567
2600
para que esos modelos funcionaran mejor la próxima vez.
08:21
Fostering a culture of continuous learning
163
501201
2800
Fomentar una cultura de aprendizaje y reciclaje continuo es fundamental.
08:24
and reskilling is paramount.
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504034
2067
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It makes AI transformation a lot more exciting and a lot less scary.
165
506101
4766
Hace que la transformación de la IA sea más emocionante y menos aterradora.
08:31
We have reached a critical juncture
166
511967
2234
Hemos llegado a una coyuntura crítica, en donde el rápido desarrollo
08:34
where the rapid development of AI technology
167
514234
2133
de la tecnología de IA plantea tanto oportunidades como desafíos.
08:36
poses both opportunities and challenges.
168
516367
2967
08:39
As managers and leaders,
169
519834
1500
Como gerentes y líderes,
08:41
it is imperative that we navigate this terrain
170
521334
2200
es imperativo que naveguemos por este terreno
08:43
with both sensitivity and foresight.
171
523534
2267
con sensibilidad y prospectiva.
08:45
By embracing innovation,
172
525801
2000
Al aceptar la innovación,
08:47
fostering a culture of adaptation,
173
527801
2066
fomentar una cultura de adaptación
08:49
and ultimately intentionally investing in the professional development
174
529901
4233
y, por último, invertir deliberadamente en el desarrollo profesional
08:54
and well-being of our workforce,
175
534167
1734
y el bienestar de nuestro equipo,
08:55
we can ensure that we are preparing our team
176
535934
2067
podemos asegurarnos de que estamos preparándolos
08:58
for the challenges that lie ahead
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538034
1800
para los desafíos que hay por delante,
08:59
while addressing the complexities of introducing AI.
178
539867
3700
mientras abordamos las complejidades de la introducción de la IA.
09:03
Together, let's forge a future that harmoniously combines human ingenuity
179
543601
4800
Juntos, forjemos un futuro que combine armoniosamente
el ingenio humano y el progreso tecnológico,
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and technological progress,
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548434
1867
09:10
where AI enhances human potential
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550301
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en el que la IA mejore el potencial humano
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rather than replacing it.
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552834
1700
en lugar de reemplazarlo.
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Thank you.
183
554534
1167
Gracias.
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(Applause)
184
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1133
(Aplausos)
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