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Diez sectores profesionales que podrían verse amenazados por Big Data

Hay muchos puestos de trabajo y sectores profesionales que están en peligro de que los robots y Big Data puedan sustituir a los trabajadores humanos en el futuro.

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Los diez sectores profesionales que podrían verse amenazados por Big Data

Seguro que en los últimos meses has leído algún artículo sobre puestos de trabajo y profesiones que están en peligro de que los robots puedan sustituir a los trabajadores humanos en el futuro. Muchos piensan que sólo se trata de empleos relacionados con trabajos en cadenas de montaje, pero nada más lejos de la realidad. También hay puestos ocupados en la actualidad por profesionales con estudios superiores que pueden quedar cubiertos en el futuro por máquinas, gracias a algoritmos cada vez más sofisticados, a Big Data y a Machine Learning.

Tal como recoge Forbes, la consultora Boston Consulting Group ha vaticinado que para 2025 nada menos que la cuarta parte de los puestos de trabajo que existen en la actualidad serán sustituidos por software inteligente o por robots. Pero algunos estudios vislumbran un futuro aún peor para los trabajadores. Según la Universidad de Oxford, hasta el 35% de los empleos que hay en la actualidad en Gran Bretaña pueden peligrar a causa de la automatización de tareas en un plazo no superior a los 20 años.

Algunos pueden estar en esta lista con los diez sectores profesionales cuyos empleos están más amenazados por los avances de la tecnología:

1 . Sanidad

En la actualidad ya hay parte del trabajo de los médicos realizado por robots. Los cirujanos están utilizando sistemas robóticos automatizados como herramienta de ayuda para operaciones de cirugía poco invasiva. Por ejemplo, el Centro Médico UCSF ya ha puesto en marcha una farmacia controlada por robots en dos hospitales UCSF. En ella se pueden preparar y distribuir recetas de forma automática a partir de la inclusión de las recetas en códigos de barras, que pueden escanear las propias enfermeras.

Incluso los anestesistas podrían tener los días contados, dado que Johnson&Johnson ya tiene un dispositivo aprobado por la FDA que puede proporcionar dosis pequeñas de anestesia de forma automática.

2 . Seguros

Gran parte de la labor que desempeñan los corredores y las compañías de seguros ya puede sustituirse hoy por ordenadores equipados de sistemas Big Data y Machine Learning. De hecho, hace décadas que se utilizan diversas fórmulas matemáticas para determinar qué tipo de cobertura de seguros puede tener una persona, así como el precio que debe pagar por ella. Los nuevos algoritmos inteligentes podrán afinar más en sus respuestas y automatizar este y otros procedimientos de toma de decisiones todavía más de lo que ya están en la actualidad.

3 . Arquitectura

Hace ya bastantes años que hay programa de ordenador que ayudan a cualquier persona a poder diseñar su propia casa. Todo gracias a las opciones de automatización de las habilidades de construcción y diseño de edificios, así como a la inclusión en ellos de posibilidades de elección de diseño y de colores.

Por ahora se emplean principalmente para que los usuarios se hagan una idea de cómo sería la casa de sus sueños, o de cómo quedaría una o varias habitaciones del domicilio en el que viven tras un proceso de redecoración o una reforma. Pero si la sofisticación de estos programas aumenta, descenderá la necesidad de contar con el trabajo de arquitectos y diseñadores de interiores.

4 . Periodismo

Es otro de los sectores que más amenazados se ve por las máquinas. De hecho, parte de su trabajo ya pueden desempeñarlo programas dotados de herramientas de Machine Learning, como algoritmos capaces de generar historias con lenguaje natural obtenidas a partir del análisis de datos. De hecho, es posible que si has leído un informe de datos financieros en los últimos dos años, te hayas topado con un artículo o un comunicado de prensa que ha sido generado por una máquina.

Los primeros campos del periodismo en los que se van a utilizar este tipo de programas son la información financiera y los deportes, ya que son dos áreas de interés que utilizan una fuerte cantidad de datos y números como fuente para sus artículos. Pero que el resto de temáticas no piensen que están a salvo, puesto que los periodistas que trabajan en ellas también sufrirán sus efectos. Incluso ya hay servicios que recopilan contenido de webs de noticias y las reescriben para evitar el plagio, pero con los mismos contenidos, para otras webs.

5 . Finanzas

Existen algoritmos que pueden analizar datos financieros e incluso hacer devoluciones de impuestos sin que sea necesaria la intervención de un contable, y hace tiempo que los cajeros de los bancos han sido reemplazados, al menos en parte, por los cajeros automáticos. Incluso las autoridades se apoyan en Big Data y Machine Learning para comprobar la existencia de fraudes fiscales y verificar que las devoluciones de impuestos se han llevado a cabo correctamente.

Y hace tiempo que se utilizan ordenadores para hacer inventarios de mercado con más rapidez que la que pueden alcanzar los humanos. Estos inventarios generador por ordenador se utilizan incluso para prever una reacción del mercado o para hacer recomendaciones a los inversores sobre si deben vender o comprar un valor determinado.

6 . Enseñanza

El trabajo de los profesores ha cambiado radicalmente desde la entrada en las aulas de la tecnología. Los ordenadores han facilitado mucho tanto la labor del profesor como el aprendizaje de los alumnos, y existen hasta algoritmos capaces de personalizar la enseñanza para cada alumno en función a sus progresos. Esto puede ser una ayuda para las escuelas que andan escasas de personal, pero tamibén puede llevar a una disminución de la importancia del profesor en las aulas y reducir su papel al de un mero supervisor o cuidador.

7 . Recursos humanos

La contratación y selección de personal ya está sufriendo los efectos de la minería de datos y de Big Data. En muchos casos, son los algoritmos los encargados de buscar y seleccionar el currículum de los mejores candidatos para los puestos ofertados. Y no son los únicos puestos de recursos humanos que pueden automatizarse, ya que pronto podríamos ver robots o sistemas inteligentes ocupándose de labores como la gestión del papeleo.

8 . Márketing y publicidad

A pesar de ser uno de los sectores más relacionados con la persuasión de humanos, los ordenadores han demostrado ya que son capaces de hacer el trabajo de muchas de las personas que trabajan en márketing y publicidad. Un ejemplo de ello lo tenemos en Persado, una empresa de software de lenguaje natural, que ha puesto a sus sistemas a escribir frases de asuntos de mensajes de correo electrónico para grandes compañías que han cosechado una tasa de apertura que ha doblado los correos con asuntos escritos por humanos.

Aparte de esto, hay empresas que incluso están experimentando con la compra automatizada de publicidad, y en vez de utilizar a personas para decidir en qué publicaciones y en qué páginas de las mismas colocan sus anuncios, son ordenadores los que se ocupan del trabajo.

9 . Abogados y asistentes legales

En la fase de investigación de un caso, tanto los abogados como sus asistentes debe revisar varios miles de documentos para recabar información, una tarea que puede llevar días e incluso semanas, en función tanto de las personas que se dediquen a revisar textos como de la dimensión del caso.

Esto puede tener los días contados gracias a su sustitución por sofisticadas bases de datos que utilizan técnicas de Big Data como el análisis sintáctico y el reconocimiento de palabras clave para reducir el tiempo empleado en terminar el trabajo. Puede que incluso una máquina de aprendizaje automático reciba entrenamiento para revisar historiales de casos y buscar precedentes, algo de lo que hasta ahora se han ocupado los adjuntos en los bufetes de abogados.

Pero que los abogados de mayor nivel no piensen que están a salvo de ser desplazados por las máquinas, como demuestra un modelo estadístico creado por un grupo de investigadores de la Universidad Estatal de Michigan y la Facultad de Leyes de South Texas. Dicho modelo ha sido capaz de predecir el resultado de casi el 71% de los casos de la Corte Suprema de Estados Unidos, una tasa superior a la obtenida por un humano. Esta habilidad, la de predecir resultados de casos, por la que en la actualidad hay abogados que reciben impresionantes cantidades de dinero, es uno de los servicios más lucrativos que ofrecen los abogados, y ya hay un sistema informático que ha conseguido superarla.

10 . Cuerpos de seguridad

Las políticas preventivas de seguridad son un asunto bastante candente. Muchos las critican, ya que para ellos violan las libertades civiles, pero en la realidad los sistemas utilizados para la prevención no son tan futuristas como se ha podido ver en algunas películas de ciencia ficción.

Los algoritmos capaces de predecir la demanda de productos en grandes almacenes en fechas críticas ya comenzaron a utilizarse hace más de diez años. Un ejemplo lo constituye el uso que hizo Wal-Mart en 2003 de este tipo de sistemas predictivos para solicitar la presencia policial en sus establecimientos de Nueva York en la noche de Año Nuevo. Los resultados cosechados por el establecimiento fueron impresionantes: un 47% menos de sucesos con armas y 15.000 dólares de ahorro de personal en ocho horas.

Éste y otros sistemas de predicción podrían ser vitales para que los departamentos de policía sean capaces de calcular con mucha mayor precisión el número de efectivos necesarios en una situación determinada.

Como se puede apreciar, no sólo los considerados como trabajos manuales o de baja cualificación pueden perder su puesto para ser sustituidos por una máquina o un sistema inteligente. Los empleados de cualquier nivel de sectores que requieran una gran precisión y un elevado nivel de productividad pueden verse afectados en un plazo de tiempo no muy alto. El problema reside en que el mundo laboral del futuro puede no ser capaz de generar puestos nuevos al mismo tiempo que destruye los actuales, por lo que la sociedad tiene aquí un importante problema al que buscar una solución.

Imagen de apertura: Shutterstock

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