Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

Andrew McAfee:¿Los robots nos quitan el trabajo?

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2012-09-24 ・ TED


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Andrew McAfee:¿Los robots nos quitan el trabajo?

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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Traductor: Amaranta Heredia Jaén Revisor: Eduardo Sierra
00:15
As it turns out, when tens of millions of people are unemployed
1
15648
3580
Cuando millones de personas
no tienen trabajo o tienen uno malo,
00:19
or underemployed,
2
19252
1534
00:20
there's a fair amount of interest in what technology might be doing
3
20810
3166
crece el interés en la relación entre la tecnología y el mercado laboral.
00:24
to the labor force.
4
24000
1162
Cuando veo las discusiones, me sorprende
00:25
And as I look at the conversation,
5
25186
1889
00:27
it strikes me that it's focused on exactly the right topic,
6
27099
3680
que acierten de lleno en el tema,
00:30
and at the same time, it's missing the point entirely.
7
30803
2825
pero se equivoquen por completo en lo importante.
00:33
The topic that it's focused on,
8
33652
1541
La cuestión es:
00:35
the question is whether or not all these digital technologies are affecting
9
35217
4483
¿estas tecnologías afectan la posibilidad individual
00:39
people's ability to earn a living,
10
39724
2017
de ganarse la vida? O de otro modo,
00:41
or, to say it a little bit different way,
11
41765
1985
00:43
are the droids taking our jobs?
12
43774
2089
¿nos roban el trabajo los robots?
00:45
And there's some evidence that they are.
13
45887
1937
Hay pruebas de que sí.
00:47
The Great Recession ended when American GDP resumed
14
47848
4045
La Gran Recesión terminó cuando el PIB de EE. UU.
00:51
its kind of slow, steady march upward,
15
51917
2867
reanudó lentamente su avance alcista
00:54
and some other economic indicators also started to rebound,
16
54808
3270
y otros indicadores económicos también comenzaron a recuperarse,
00:58
and they got kind of healthy kind of quickly.
17
58102
2293
bastante bien y rápido. Las ganancias empresariales son altas.
01:00
Corporate profits are quite high;
18
60419
2167
De hecho, si incluimos a los bancos,
01:02
in fact, if you include bank profits,
19
62610
1896
01:04
they're higher than they've ever been.
20
64530
1991
nunca han sido más altas.
01:06
And business investment in gear -- in equipment
21
66545
3487
Y la inversión privada en equipamiento,
en hardware y en software ha alcanzado su cota máxima.
01:10
and hardware and software -- is at an all-time high.
22
70056
2844
01:12
So the businesses are getting out their checkbooks.
23
72924
3315
Las empresas empiezan a sacar sus billeteras,
01:16
What they're not really doing is hiring.
24
76263
1999
pero no contratan mucho.
01:18
So this red line
25
78661
1151
Esta línea roja es la proporción del empleo en la población,
01:19
is the employment-to-population ratio,
26
79836
2538
01:22
in other words, the percentage of working-age people in America
27
82398
4129
es decir, el porcentaje de personas en edad laboral
en EE. UU. que trabajan.
01:26
who have work.
28
86551
1386
01:27
And we see that it cratered during the Great Recession,
29
87961
3106
Podemos ver que descendió mucho en la Gran Recesión
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
30
91091
2897
y que todavía no se ha recuperado.
01:34
But the story is not just a recession story.
31
94012
2919
Pero esto no sólo va de la recesión.
01:36
The decade that we've just been through had
32
96955
2080
El crecimiento del empleo fue muy escaso
01:39
relatively anemic job growth all throughout,
33
99059
3213
en esta década pasada, sobre todo al compararla
01:42
especially when we compare it to other decades,
34
102296
2623
con otras décadas. La década del 2000
01:44
and the 2000s are the only time we have on record
35
104943
3030
es la única en la que al final
01:47
where there were fewer people working at the end of the decade
36
107997
3532
había menos personas trabajando que
01:51
than at the beginning.
37
111553
1402
al principio. Eso no es lo que queremos.
01:52
This is not what you want to see.
38
112979
1673
01:54
When you graph the number of potential employees
39
114984
3383
Cuando dibujamos el número de personas en edad laboral
01:58
versus the number of jobs in the country,
40
118391
2556
y el número de empleos en el país, vemos que
02:00
you see the gap gets bigger and bigger over time,
41
120971
3850
la brecha es cada vez mayor
02:04
and then, during the Great Recession, it opened up in a huge way.
42
124845
3310
y que en la Gran Recesión se agrandó mucho más
Hice algunos cálculos. Tomé los últimos 20 años del crecimiento del PIB
02:08
I did some quick calculations.
43
128179
1460
02:09
I took the last 20 years of GDP growth
44
129663
2432
02:12
and the last 20 years of labor-productivity growth
45
132119
3272
y del crecimiento de la productividad laboral,
02:15
and used those in a fairly straightforward way
46
135415
2718
y los usé de manera sencilla para tratar
02:18
to try to project how many jobs the economy was going to need
47
138157
3023
de prever cuántos empleos necesitará la economía
para seguir creciendo, y esta es la línea que conseguí.
02:21
to keep growing,
48
141204
1303
02:22
and this is the line that I came up with.
49
142531
2125
02:24
Is that good or bad?
50
144680
1742
¿Buena o mala? Este es el pronóstico del gobierno
02:26
This is the government's projection
51
146446
1911
para la población en edad laboral.
02:28
for the working-age population going forward.
52
148381
3336
02:31
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
53
151741
5098
Si estas predicciones son correctas, la distancia no va a disminuir.
02:36
The problem is, I don't think these projections are accurate.
54
156863
3026
El problema es que no creo que sean exactas.
02:39
In particular, I think my projection is way too optimistic,
55
159913
3479
De hecho, pienso que mi previsión es demasiado optimista,
02:43
because when I did it,
56
163416
1447
porque cuando la hice, supuse que el futuro
02:44
I was assuming that the future was kind of going to look like the past,
57
164887
4218
sería como el pasado respecto al crecimiento
02:49
with labor productivity growth,
58
169129
1669
de la productividad laboral, pero yo ya no lo creo así.
02:50
and that's actually not what I believe.
59
170822
1871
02:52
Because when I look around,
60
172717
1349
Cuando miro a mi alrededor, pienso que todavía no hemos visto
02:54
I think that we ain't seen nothing yet
61
174090
2220
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
62
176334
3236
nada del impacto que la tecnología puede tener en la población activa.
02:59
Just in the past couple years, we've seen digital tools
63
179962
3971
En el último par de años, hemos visto cómo herramientas digitales
03:03
display skills and abilities that they never, ever had before,
64
183957
4233
demostraban habilidades que nunca antes habían poseído.
Y eso tiene que ver mucho con nuestros trabajos de humanos.
03:08
and that kind of eat deeply into what we human beings
65
188214
3510
03:11
do for a living.
66
191748
1282
Déjenme ponerles un par de ejemplos.
03:13
Let me give you a couple examples.
67
193054
1926
03:15
Throughout all of history,
68
195004
1252
Durante toda la historia, si querías traducir algo
03:16
if you wanted something translated from one language into another,
69
196280
3550
de una lengua a otra,
03:19
you had to involve a human being.
70
199854
1725
necesitabas a una persona.
03:21
Now we have multi-language, instantaneous,
71
201930
3128
Ahora tenemos servicios de traducción automática
03:25
automatic translation services available for free
72
205082
4420
multilingues, instantáneos y gratuitos
03:29
via many of our devices, all the way down to smartphones.
73
209526
3143
en muchos de nuestros dispositivos, incluido los teléfonos inteligentes.
03:32
And if any of us have used these,
74
212693
1796
Y si los han usado, sabrán que no son perfectos,
03:34
we know that they're not perfect, but they're decent.
75
214513
3515
pero bastante decentes.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
76
218540
2972
Durante toda la historia, si querías un artículo
03:41
a report or an article, you had to involve a person.
77
221536
3337
o un informe, necesitabas a una persona en el proceso.
Ya no. Este artículo sobre las ganancias de Apple apareció
03:45
Not anymore.
78
225418
1153
03:46
This is an article that appeared in Forbes online a while back,
79
226595
2973
en Forbes en línea hace un tiempo.
03:49
about Apple's earnings.
80
229592
1176
03:50
It was written by an algorithm.
81
230792
1618
Lo escribió un algoritmo.
03:52
And it's not decent -- it's perfect.
82
232980
2857
No es decente: es perfecto.
Muchos ven esto y dicen: "Vale,
03:57
A lot of people look at this and they say,
83
237009
2029
03:59
"OK, but those are very specific, narrow tasks,
84
239062
2305
eso son tareas muy específicas y concretas
04:01
and most knowledge workers are actually generalists.
85
241391
2911
y la mayoría de trabajadores del conocimiento son generalistas;
04:04
And what they do is sit on top of a very large body of expertise and knowledge
86
244326
4192
usan su maestría y un amplio conocimiento
de muchos temas para reaccionar rápidamente
04:08
and they use that to react on the fly to kind of unpredictable demands,
87
248542
3797
a problemas impredecibles. Y eso es muy muy
04:12
and that's very, very hard to automate."
88
252363
2120
difícil que lo haga un autómata".
Uno de los trabajadores del conocimiento
04:15
One of the most impressive knowledge workers in recent memory
89
255063
2905
más impresionantes es Ken Jennings.
04:17
is a guy named Ken Jennings.
90
257992
1521
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row.
91
259537
4734
Ganó el concurso "Jeopardy!" 74 veces seguidas
04:24
Took home three million dollars.
92
264870
2190
y se llevó USD 3 millones.
Este es Ken a la derecha después de ser vencido tres a uno
04:27
That's Ken on the right, getting beat three-to-one
93
267084
3771
04:30
by Watson, the Jeopardy-playing supercomputer from IBM.
94
270879
4377
por Watson, el superordenador de IBM diseñado para jugar.
04:35
So when we look at what technology can do to general knowledge workers,
95
275902
3515
Cuando vemos lo que la tecnología puede llegar
a conseguir, empiezo a plantearme que quizás
04:39
I start to think there might not be something so special
96
279441
3078
ser un generalista no es algo tan especial,
04:42
about this idea of a generalist,
97
282543
1768
sobre todo cuando conseguimos conectarle Siri
04:44
particularly when we start doing things like hooking Siri up to Watson,
98
284335
4330
a Watson de manera que puede
04:48
and having technologies that can understand what we're saying
99
288689
3269
entender lo que decimos
04:51
and repeat speech back to us.
100
291982
1984
y respondernos hablando.
04:53
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun of her flaws,
101
293990
3903
Siri está lejos de la perfección y podríamos reírnos
de sus defectos, pero debemos ser conscientes de que
04:57
but we should also keep in mind
102
297917
1499
04:59
that if technologies like Siri and Watson improve along a Moore's law trajectory,
103
299440
5364
si las tecnologías como Siri y Watson mejoran
siguiendo la ley de Moore, y pasará,
05:04
which they will,
104
304828
1522
05:06
in six years, they're not going to be two times better or four times better,
105
306374
3590
en seis años no serán dos veces mejores ni cuatro,
serán 16 veces mejores que ahora.
05:09
they'll be 16 times better than they are right now.
106
309988
3470
05:13
So I start to think a lot of knowledge work is going to be affected by this.
107
313482
3846
Me di cuenta de que muchos trabajadores del conocimiento se verían afectados.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work,
108
317352
3736
Y las tecnologías digitales no sólo afectan a este ámbito,
sino que se están inmiscuyendo también en el mundo real.
05:21
they're starting to flex their muscles in the physical world as well.
109
321112
3739
05:24
I had the chance a little while back to ride in the Google autonomous car,
110
324875
3725
Hace poco tuve la oportunidad de probar el auto
autónomo de Google, tan divertido como suena. (Risas)
05:28
which is as cool as it sounds.
111
328624
2277
05:30
(Laughter)
112
330925
2188
Y les garantizo que sobrellevó los atascos
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic on US 101
113
333137
4421
de la autopista 101 bastante bien.
05:37
very smoothly.
114
337582
1253
05:38
There are about three and a half million people who drive trucks for a living
115
338859
3651
Tres millones y medio de personas
se ganan la vida como camioneros en los EE. UU.
05:42
in the United States;
116
342534
1151
Creo que esta tecnología afectará a algunos.
05:43
I think some of them are going to be affected by this technology.
117
343709
3068
Y por el momento, los androides son muy primitivos.
05:46
And right now, humanoid robots are still incredibly primitive.
118
346801
3100
No pueden hacer mucho.
05:49
They can't do very much.
119
349925
1957
05:51
But they're getting better quite quickly
120
351906
1972
Pero mejoran rápidamente. Y la DARPA,
05:53
and DARPA, which is the investment arm of the Defense Department,
121
353902
3537
que es la rama de inversiones del departamento de Defensa
05:57
is trying to accelerate their trajectory.
122
357463
1977
intenta acelerar el proceso.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
123
359464
4442
En resumen: los androides vienen a por nuestros trabajos.
A corto plazo, podemos estimular el aumento de empleos
06:05
In the short term, we can stimulate job growth
124
365105
2892
promoviendo el espíritu emprendedor e invirtiendo
06:08
by encouraging entrepreneurship
125
368021
2137
06:10
and by investing in infrastructure,
126
370182
1914
en infraestructuras, porque los robots todavía
06:12
because the robots today still aren't very good at fixing bridges.
127
372120
3538
no saben arreglar puentes.
06:15
But in the not-too-long-term,
128
375682
1898
Pero a medio plazo, creo que la mayoría de nosotros
06:17
I think within the lifetimes of most of the people in this room,
129
377604
3902
lo veremos durante nuestras vidas, la economía va a transformarse
06:21
we're going to transition into an economy that is very productive,
130
381530
3548
en una muy productiva
06:25
but that just doesn't need a lot of human workers.
131
385102
2894
pero que no necesitará a muchos trabajadores humanos.
06:28
And managing that transition is going to be the greatest challenge
132
388020
3112
Gestionar esa transformación será el mayor reto
de nuestras sociedades.
06:31
that our society faces.
133
391156
1538
06:32
Voltaire summarized why; he said,
134
392718
1950
Voltaire lo resumió así: "El trabajo nos protege de tres demonios:
06:34
"Work saves us from three great evils: boredom, vice and need."
135
394692
5179
el aburrimiento, el vicio y la necesidad".
06:40
But despite this challenge --
136
400430
2057
Pero a pesar del reto, yo sigo siendo positivo
06:42
personally, I'm still a huge digital optimist,
137
402511
2912
con respecto a la revolución digital,
06:45
and I am supremely confident
138
405447
2204
y estoy seguro de que las tecnologías que desarrollamos ahora
06:47
that the digital technologies that we're developing now
139
407675
2588
crearán un futuro mejor, utópico,
06:50
are going to take us into a Utopian future,
140
410287
2650
06:52
not a dystopian future.
141
412961
1712
no un distopía. Y para explicar las razones,
06:54
And to explain why,
142
414697
1151
06:55
I want to pose a ridiculously broad question.
143
415872
2579
les propondré una pregunta demasiado general.
06:58
I want to ask:
144
418475
1151
Quiero preguntarles cuáles han sido
06:59
what have been the most important developments in human history?
145
419650
3346
los mayores avances de la historia humana.
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
146
423020
2961
Compartiré con Uds. algunas de las respuestas.
Es una pregunta interesantísima
07:06
in response to this question.
147
426005
1397
07:07
It's a wonderful question to ask and start an endless debate about,
148
427426
3168
para empezar un debate interminable,
07:10
because some people are going to bring up
149
430618
1974
y que algunos sugerirán que
07:12
systems of philosophy in both the West and the East
150
432616
3300
los sistemas filosóficos de Occidente y de Oriente
07:15
that have changed how a lot of people think about the world.
151
435940
3223
han transformado nuestra manera de entender el mundo.
07:19
And then other people will say,
152
439187
1493
Otros lo negarán y propondrán
07:20
"No, actually, the big stories, the big developments
153
440704
2461
que los mayores avances fueron las religiones,
07:23
are the founding of the world's major religions,
154
443189
2583
que han cambiado las civilizaciones
07:25
which have changed civilizations and have changed and influenced
155
445796
3226
y han influido la forma de vivir de personas y países.
07:29
how countless people are living their lives."
156
449046
2594
Otro dirá:
07:31
And then some other folk will say,
157
451664
1697
07:33
"Actually, what changes civilizations,
158
453385
2390
"No, lo que de verdad modifica las civilizaciones
07:35
what modifies them and what changes people's lives are empires,
159
455799
4785
y cambia la vida de las personas
son los imperios, así que los grandes avances humanos
07:40
so the great developments in human history
160
460608
2405
son las conquistas y las guerras".
07:43
are stories of conquest and of war."
161
463037
2762
07:45
And then some cheery soul usually always pipes up and says,
162
465823
2781
Y siempre hay alguna alma cándida que suelta:
07:48
"Hey, don't forget about plagues!"
163
468628
1682
"No se olviden de las plagas". (Risas)
07:50
(Laughter)
164
470334
3909
Algunas respuestas son más optimistas:
07:54
There are some optimistic answers to this question,
165
474267
2523
07:56
so some people will bring up the Age of Exploration
166
476814
2414
la era de los exploradores y
la apertura del mundo.
07:59
and the opening up of the world.
167
479252
1545
08:00
Others will talk about intellectual achievements in disciplines like math
168
480821
3778
Otros piensan en los logros intelectuales
como la matemática que nos han ayudado
08:04
that have helped us get a better handle on the world,
169
484623
2494
a controlar mejor el mundo, y otros pensarán
08:07
and other folk will talk about periods when there was a deep flourishing
170
487141
3440
en los periodos del florecimiento
08:10
of the arts and sciences.
171
490605
1605
de las ciencias y las artes. Y el debate puede seguir y seguir.
08:12
So this debate will go on and on.
172
492234
1587
08:13
It's an endless debate
173
493845
1461
Es un debate interminable, sin conclusión,
08:15
and there's no conclusive, single answer to it.
174
495330
3233
sin una respuesta definitiva. Pero un cretino como yo
08:18
But if you're a geek like me,
175
498587
1517
va y dice: "¿Qué dicen los datos?".
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
176
500128
2681
08:22
And you start to do things
177
502833
1332
Y empezamos a hacer gráficas con cosas que nos interesan
08:24
like graph things that we might be interested in --
178
504189
2684
como la población mundial, por ejemplo,
08:26
the total worldwide population, for example,
179
506897
3079
u otras medidas de desarrollo social
08:30
or some measure of social development
180
510000
2365
08:32
or the state of advancement of a society.
181
512389
2488
o el progreso social.
08:34
And you start to plot the data, because, by this approach,
182
514901
4123
Empiezas a introducir los datos... Desde este punto de vista
las historias importantes serán
08:39
the big stories, the big developments in human history,
183
519048
2605
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
184
521677
2510
las que modifiquen significativamente las curvas.
08:44
So when you do this and when you plot the data,
185
524211
2220
Cuando introducimos los datos,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
186
526455
2692
rápidamente obtenemos conclusiones curiosas.
Se concluye que nada de lo dicho antes
08:49
You conclude, actually,
187
529171
1396
08:50
that none of these things have mattered very much.
188
530591
2563
ha importado demasiado. (Risas)
08:53
(Laughter)
189
533178
3594
No le han tocado un pelo a las curvas. (Risas)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves.
190
537240
3353
09:00
There has been one story, one development in human history
191
540617
4690
La historia ha sido una, un solo gran desarrollo
en la historia de la humanidad modificó la curva
09:05
that bent the curve, bent it just about 90 degrees,
192
545331
3209
unos 90º: la tecnología.
09:08
and it is a technology story.
193
548564
2135
09:11
The steam engine and the other associated technologies
194
551223
2770
El motor a vapor y otras tecnologías relacionadas
09:14
of the Industrial Revolution
195
554017
2031
de la Revolución Industrial cambiaron el mundo
09:16
changed the world and influenced human history so much,
196
556072
3276
e influyeron tanto la vida humana,
09:19
that in the words of the historian Ian Morris,
197
559372
2402
que, en palabras del historiador Morris,
09:21
"... they made mockery out of all that had come before."
198
561798
3791
se burlaron de todo lo anterior.
09:25
And they did this by infinitely multiplying the power of our muscles,
199
565613
3527
Y lo hicieron al multiplicar por infinito el poder
de nuestros músculos, sobrepasando sus limitaciones.
09:29
overcoming the limitations of our muscles.
200
569164
2394
09:31
Now, what we're in the middle of now
201
571582
2498
Ahora presenciamos
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
202
574104
3033
la superación de las limitaciones de nuestros cerebros
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
203
577161
2911
y la multiplicación desorbitada de nuestro poder mental.
09:40
How can this not be as big a deal
204
580096
3177
¿No es esto tan importante como la victoria
09:43
as overcoming the limitations of our muscles?
205
583297
2704
sobre nuestras limitaciones físicas?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit,
206
586025
2860
Aunque me repita un poco, diré que
09:48
when I look at what's going on with digital technology these days,
207
588909
3753
hoy día la tecnología digital
09:52
we are not anywhere near through with this journey.
208
592686
3110
no acaba más que de empezar.
09:55
And when I look at what is happening to our economies and our societies,
209
595820
3506
Y cuando observo nuestras economías
y nuestras sociedades, mi única conclusión es que
09:59
my single conclusion is that we ain't seen nothing yet.
210
599350
3089
todavía no hemos visto nada. Lo bueno está aún por llegar.
10:02
The best days are really ahead.
211
602463
1726
10:04
Let me give you a couple examples.
212
604213
2001
Les pondré unos ejemplos.
La economía no la mueve ni la energía ni el capital
10:06
Economies don't run on energy.
213
606238
2373
10:08
They don't run on capital, they don't run on labor.
214
608635
3039
ni el trabajo. Son las ideas la que la hacen funcionar.
10:11
Economies run on ideas.
215
611698
2405
La innovación, la creación de nuevas ideas,
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with new ideas,
216
614127
3341
es una de las tareas más poderosas
10:17
is some of the most powerful, most fundamental work that we can do
217
617492
3698
y más fundamentales que podemos ejercer
en una economía. Y en eso se basa la innovación.
10:21
in an economy.
218
621214
1151
10:22
And this is kind of how we used to do innovation.
219
622389
3118
Tomamos a un grupo de gente parecida,
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people ...
220
625531
2976
10:28
(Laughter)
221
628531
3496
(Risas)
...los sacamos de unas instituciones de elite,
10:32
We'd take them out of elite institutions,
222
632051
1993
10:34
we'd put them into other elite institutions
223
634068
2079
los ponemos en otras y esperamos la innovación.
10:36
and we'd wait for the innovation.
224
636171
1586
10:37
Now --
225
637781
1169
(Risas)
10:38
(Laughter)
226
638974
2429
10:41
as a white guy who spent his whole career at MIT and Harvard,
227
641427
3488
Soy un blanco que solo ha estudiado en el MIT
10:44
I've got no problem with this.
228
644939
2026
y en Harvard, así que esto no me extraña. (Risas)
10:46
(Laughter)
229
646989
2305
10:50
But some other people do,
230
650605
1207
Pero otros creen que es demasiado
10:51
and they've kind of crashed the party
231
651836
1785
y han relajado la etiqueta un poco.
10:53
and loosened up the dress code of innovation.
232
653645
2145
10:55
(Laughter)
233
655814
1032
(Risas)
10:56
So here are the winners of a Topcoder programming challenge,
234
656870
3200
Estos son los ganadores de un concurso de programación Top Coder.
11:00
and I assure you that nobody cares
235
660094
2692
Les aseguro que
11:02
where these kids grew up, where they went to school,
236
662810
3756
a nadie le importa dónde crecieron o a qué colegio fueron
11:06
or what they look like.
237
666590
1500
o qué pinta tienen. Lo único que importa
11:08
All anyone cares about is the quality of the work, the quality of the ideas.
238
668114
3843
es su trabajo, la calidad de sus ideas.
11:11
And over and over again, we see this happening
239
671981
2236
Y esto pasa cada vez más a menudo
11:14
in the technology-facilitated world.
240
674241
2524
en este mundo tecnológico.
11:16
The work of innovation is becoming more open,
241
676789
2497
La innovación cada vez es más accesible,
más inclusiva, más transparente y se basa más en el mérito.
11:19
more inclusive, more transparent and more merit-based,
242
679310
3649
11:22
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard think of it,
243
682983
3698
Y eso seguirá así al margen de la opinión de el MIT o Harvard.
Ese cambio me hace muy feliz.
11:26
and I couldn't be happier about that development.
244
686705
2565
11:29
I hear once in a while, "OK, I'll grant you that,
245
689609
2455
A veces alguien dice: "Vale. En eso tienes razón,
pero la tecnología es todavía algo de ricos,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
246
692088
3019
11:35
and what's not happening,
247
695131
1399
pero estas herramientas no están mejorando
11:36
these digital tools are not improving the lives
248
696554
2611
la vida de la base de la pirámide".
11:39
of people at the bottom of the pyramid."
249
699189
2149
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
250
701362
2666
Yo les respondo: estupideces.
Los pobres se benefician muchísimo de la tecnología.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
251
704052
3493
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study a while back
252
707569
3560
El economista Robert Jensen hizo un estudio estupendo
donde analizaba en detalle
11:51
where he watched, in great detail,
253
711153
1933
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
254
713110
3618
qué pasaba en Kerala, un pueblo pesquero de la India,
11:56
when they got mobile phones for the very first time.
255
716752
2881
cuando accedieron a celulares por primera vez.
11:59
And when you write for the Quarterly Journal of Economics,
256
719657
2809
Cuando se publica en el "Quarterly Journal of Economics",
12:02
you have to use very dry and very circumspect language.
257
722490
2882
se usa un lenguaje muy formal y circunspecto,
12:05
But when I read his paper,
258
725396
1262
pero al leer su artículo, notaba que Jensen
12:06
I kind of feel Jensen is trying to scream at us
259
726682
2207
estaba gritándonos que era algo importante.
12:08
and say, "Look, this was a big deal.
260
728913
2324
Los precios se estancaron, entonces se podía planear la economía familiar.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
261
731261
3651
12:14
Waste was not reduced -- it was eliminated.
262
734936
3674
Los desechos no se redujeron; se eliminaron.
Y la vida de compradores y vendedores
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
263
739007
2241
12:21
in these villages measurably improved."
264
741272
2474
mejoró de manera medible.
Puede que piensen que Jensen tuvo suerte
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
265
744073
3790
12:27
and happened to land in the one set of villages
266
747887
2211
y que encontró las únicas aldeas
que se han beneficiado de la tecnología.
12:30
where technology made things better.
267
750122
2309
12:32
What happened instead is he very carefully documented
268
752455
2647
Pero lo que él ha hecho es documentar con detalles
lo que pasa una y otra vez
12:35
what happens over and over again when technology comes for the first time
269
755126
4079
cuando la tecnología llega a una nueva comunidad.
12:39
to an environment and a community:
270
759229
1937
La vida de las personas, su bienestar, mejora muchísimo.
12:41
the lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
271
761190
3837
Cuando veo las pruebas
12:45
So as I look around at all the evidence
272
765051
1881
12:46
and I think about the room that we have ahead of us,
273
766956
2437
y veo el camino que nos queda, me vuelvo
12:49
I become a huge digital optimist
274
769417
1828
un optimista digital y pienso
12:51
and I start to think that this wonderful statement from the physicist Freeman Dyson
275
771269
4576
que la declaración del físico Freeman Dyson
12:55
is actually not hyperbole.
276
775869
1738
no es una hipérbole. Es una evaluación adecuada de lo que pasa.
12:57
This is an accurate assessment of what's going on.
277
777631
2509
13:00
Our technologies are great gifts,
278
780164
2698
Nuestras tecnologías son importantes regalos
13:02
and we, right now, have the great good fortune
279
782886
3047
y ahora mismo somos muy afortunados
13:05
to be living at a time when digital technology is flourishing,
280
785957
3730
de estar viviendo en la época de la tecnología digital,
13:09
when it is broadening and deepening and becoming more profound
281
789711
3395
cuando se extienda y abarque
cada vez más lugares en el mundo.
13:13
all around the world.
282
793130
1278
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
283
794432
3275
Sí, los robots nos quitan el trabajo,
13:17
but focusing on that fact misses the point entirely.
284
797731
3571
pero quedarnos en eso es equivocarnos.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
285
801326
3500
Lo importante es que así nos queda tiempo para hacer otras cosas.
13:24
and what we're going to do, I am very confident,
286
804850
2287
Y lo que haremos, estoy seguro,
13:27
what we're going to do is reduce poverty
287
807161
2516
será reducir la pobreza, los trabajos duros
13:29
and drudgery and misery around the world.
288
809701
2469
y la miseria del mundo. Estoy seguro de que
13:32
I'm very confident we're going to learn to live more lightly on the planet,
289
812194
4005
aprenderemos a vivir más tranquilos
y estoy seguro de que lo que conseguiremos
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
290
816223
3425
13:39
with our new digital tools
291
819672
1375
con la nueva tecnología digital será tan impactante
13:41
is going to be so profound and so beneficial
292
821071
2992
y beneficioso, que todo lo anterior parecerá
13:44
that it's going to make a mockery out of everything that came before.
293
824087
3484
un chiste a su lado.
13:47
I'm going to leave the last word
294
827595
1556
La última palabra se la dejaré a alguien capital
13:49
to a guy who had a front-row seat for digital progress,
295
829175
2654
para el progreso digital,
13:51
our old friend Ken Jennings.
296
831853
1572
nuestro viejo amigo Ken Jennings. Lo apoyo.
13:53
I'm with him; I'm going to echo his words:
297
833449
2243
Repetiré sus palabras:
13:55
"I, for one, welcome our new computer overlords."
298
835716
2916
"Yo sí le doy la bienvenida a los nuevos ciberseñores". (Risas)
13:58
(Laughter)
299
838656
1081
13:59
Thanks very much.
300
839761
1484
Muchas gracias. (Aplausos)
14:01
(Applause)
301
841269
1158
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