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¿Es el Machine Learning una amenaza para tu trabajo?

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La Inteligencia Artificial es una tecnología que ya está cambiando el entorno laboral y que lo seguirá haciendo. Tanto que cada vez hay más preocupación en los avances de una de sus ramas, el denominado Machine Learning, muchas de estas preocupaciones son infundadas pero otras no, o al menos eso dice Forbes. 

Habría que matizar, antes que nada, que el Machine Learning no hace “trabajos” sino tareas, es decir, los diferentes elementos que forman una ocupación completa. Por lo que el trabajador no debería preocuparse por si una máquina puede hacer su labor sino si puede encargarse de un número significativo de las tareas que conforman el mismo y además, de una manera más eficaz, eficiente y barato que él.

Entonces, ¿debe preocupar o no?

En primer lugar, habría que analizar las tareas que componen un trabajo sin sobrestimar su dificultad ni tampoco subestimarla, es decir, con toda la objetividad posible. A continuación, se dividiría la jornada en todas las tareas que se hacen con regularidad, que pueden ser: preparar una reunión, asistir a dicha reunión, etc… Por último, hay que identificar el tiempo que se tarda en cada una de ellas, estableciendo un orden de importancia y distinguiendo entre las tareas que proporcionan información y las que la utilizan. Esto último es más importante de lo que parece.

Es decir que, en general, las acusaciones al Machine Learning de que va a dejar a la gente sin trabajo tienen poco fundamento. No por ello significa que esta tecnología, y el deep learning en particular, no vayan a afectar a las oficinas tal y como las conocemos. Ya lo ha hecho, y seguirá haciéndolo. Pero si este efecto es una amenaza o una ventaja ya se verá. Las tareas que consuman mucho de tu tiempo en labores de proporcionado de información son las perfectas candidatas para ser asumidas por esta herramienta.

Pero hay otra forma de verlo. Si los programas de machine learning se dedicasen a las tareas que te proporcionan información, el profesional podría hacer algo útil con la información que proporcionas. Las tareas finalizadas producen resultados, y el valor de una tareas está muy relacionado con la utilidad de sus resultados. El machine learning tiene el potencial para darte más tiempo para tus tareas más valiosas.

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