Sesión informativa de la TUAC sobre la Conferencia de la OCDE sobre Inteligencia Artificial
París, 26-27 de octubre de 2017
La Inteligencia Artificial (IA) no deja de crecer como cuestión política.
Para ello es necesario comprender sus ventajas (diagnósticos médicos, eficiencia medioambiental) y los retos que puede plantear.
Entre tanto bombo y platillo, conviene ser prudentes sobre el estado del desarrollo tecnológico y su aplicación.
La OCDE celebró una conferencia de alto nivel sobre la IA en París los días 26 y 27 de octubre.
Con la asistencia de los principales líderes empresariales y expertos, queda claro que no sólo los sindicatos están preocupados por sus efectos sobre el empleo y la sociedad.
Todavía estamos lejos de la inteligencia artificial general (es decir, de aplicaciones que puedan realizar tareas a un nivel de capacidades cognitivas y de juicio comparable o superior al de los humanos).
Ningún sistema de IA tiene una cognición flexible ni la capacidad de hacer inferencias.
En su lugar, se trata de «IA estrecha»: servicios de traducción en línea o análisis predictivo de datos (por ejemplo, servicios financieros).
Sin embargo, no cabe duda de que los grandes datos (y los flujos de datos transfronterizos) y la potencia de cálculo se refuerzan mutuamente, y el aprendizaje automático se nutre de algoritmos sofisticados.
Será importante seguir de cerca los nuevos hitos en la investigación y las aplicaciones de la IA, así como observar el impacto inmediato de la IA «estrecha» en todos los sectores económicos a lo largo de las cadenas de valor empresarial.
Mantener un enfoque centrado en el ser humano sobre su introducción, diseño y uso es fundamental.
Los sindicatos tienen que asumir un papel central en las relaciones laborales para evitar los elevados costes sociales, incluidos los riesgos para la seguridad, los desplazamientos de puestos de trabajo y los algoritmos discriminatorios.
La generalización de la IA no debe profundizar las desigualdades de ingresos y oportunidades, ya que cualquier aumento de productividad derivado de la IA, y de la digitalización en general, debe compartirse de forma justa.
Los sindicatos dejaron claro que no habrá aceptación pública para una disrupción radical generalizada liderada por unos pocos.
En su lugar, los responsables políticos, los interlocutores sociales y las comunidades técnica y académica deberían esforzarse por lograr una difusión digital con una fuerte dimensión social.
Para poder anticiparse y diseñar estrategias, es importante examinar los motores, los actores clave, los elementos para la creación de escenarios y las necesidades políticas:
Conductores
- Dinámica de refuerzo entre aprendizaje automático y profundo, big data y potencia de cálculo;
- La convergencia entre tecnologías que se refuerzan mutuamente como Internet, la digitalización, el análisis de grandes volúmenes de datos, la computación en nube y la IA;
- Un aumento exponencial de las inversiones: la OCDE estima que el «mercado de la IA» rondará los 70.000 millones de dólares en 2020, y que el número de adquisiciones de IA se duplicará de 2015 a 2016.
Actores clave
- Un puñado de empresas, a saber, las seis mayores empresas digitales de Estados Unidos y un floreciente mercado paralelo en China, están impulsando la investigación corporativa de la IA, adquiriendo nuevas empresas e implantando sistemas.
Poseen la mayor parte de los datos, los componentes básicos de la IA; - Las asociaciones que debaten la aplicación de la IA están en su mayoría desconectadas entre sí y/o copatrocinadas por los principales actores de la industria: falta un diálogo dirigido públicamente, con excepciones en unos pocos Estados miembros de la OCDE.
Escenarios
Para anticipar el impacto de la IA y comprender sus efectos de red, es necesario considerar los siguientes aspectos más allá de los silos políticos:
- los efectos más amplios y el nivel de adaptación de las tecnologías digitales y su combinación;
- predicciones sobre la automatización, su efecto neto sobre el crecimiento del empleo y la desigualdad de ingresos;
- La evolución de las tareas profesionales y las necesidades de competencias (complejidad, contenido rutinario, nivel de colaboración);
- Los cambios en los modelos empresariales que afectan a los entornos organizativos -incluido el aumento de las operaciones transfronterizas, la servicificación y el valor de los datos- influyen en las condiciones de trabajo y en el empleo en general;
- la estructura subyacente del mercado y las corrientes de inversión;
- El ámbito de aplicación con respecto a la funcionalidad y la difusión, incluso diferenciando sectores, regiones globales y a lo largo de escalas temporales (a corto plazo, a medio plazo -hasta 2030- y a largo plazo);
- los costes de aplicación y mantenimiento.
Necesidades políticas
Las políticas públicas deben estudiar los aspectos económicos, sociales, incluidos los del mercado laboral, éticos y jurídicos de la IA, ya que surgen varios riesgos y los marcos normativos no están a la altura y:
- Desarrollar normas operativas, jurídicas y éticas y evitar la fragmentación de normas y reglamentos;
- Establecer requisitos de mando humano, incluido el derecho de explicación, y que los robots y la IA nunca deben ser «humanizados»;
- idear y financiar estrategias de transición para que los trabajadores conserven o cambien su puesto de trabajo si el contenido de la tarea ocupacional se ve alterado significativamente por la IA;
- Implicar a los interlocutores sociales en los procesos de diálogo industrial y de innovación con el fin de garantizar los parámetros adecuados para la normalización, unos resultados más justos a través de la negociación colectiva y la autonomía de los trabajadores en las interacciones entre máquinas y personas;
- anticipar qué competencias son necesarias para complementar las tareas realizadas por las tecnologías cognitivas y desarrollar políticas de formación y la financiación subyacente bajo un prisma de aprendizaje permanente con la participación de los sindicatos en la gobernanza, el diseño, la aplicación y la supervisión;
- Garantizar la calidad de los conjuntos de datos sobre los que se construye la IA: los malos algoritmos pueden dar lugar a resultados perjudiciales: entre otros, se plantean desafíos a la propiedad de los datos en vista de la opacidad del procesamiento y la reutilización de los datos, y buscar vías hacia la anonimización de los datos personales (incluidas las evaluaciones del impacto sobre la privacidad);
- auditará las técnicas de aprendizaje automático frente a los riesgos de parcialidad y seguridad y debatirá sobre la responsabilidad y la protección de los consumidores, así como sobre la salud y la seguridad en el trabajo (SST);
- Apoyar la I+D pública que actualmente carece de los recursos necesarios para perseguir objetivos a más largo plazo en comparación con los laboratorios corporativos, y para ello fomentar los ecosistemas de innovación y los clusters en las regiones;
- Crear incentivos y hacer obligatorias las simulaciones y los sistemas de validación a la hora de probar la IA.
Hacia una dimensión social de la difusión de la IA
Como se establece en las recomendaciones del TUAC sobre Digitalización y Economía Digital (febrero de 2017), todas las transformaciones tecnológicas, incluida la difusión de la IA, deberían ir acompañadas de principios de «transición justa» para los trabajadores. Dicho marco político debería abordar las incertidumbres relativas a las repercusiones laborales, los riesgos de pérdida de puestos de trabajo, de procesos de toma de decisiones no democráticos y de reducción de los derechos en el trabajo, así como de recesión económica regional o local, entre otros. Aunque el marco fue desarrollado inicialmente por los sindicatos en el contexto del cambio climático y refrendado en el acuerdo de la COP21, sus principios son válidos para abordar la digitalización de las economías, entre otras cosas:
- Investigación y evaluación temprana de las repercusiones sociales y laborales;
- Diálogo social y consulta democrática con los interlocutores sociales y las partes interesadas;
- Políticas y regulación activas del mercado laboral, incluida la formación y el desarrollo de capacidades;
- Protección social, incluido el aseguramiento de las pensiones;
- Planes de diversificación económica;
- Inversiones sólidas que conduzcan a empleos dignos y de alta calidad.
De cara al futuro, los futuros trabajos de la OCDE sobre la IA deberían centrarse en las normas éticas y operativas para el diseño, la difusión y la aplicación, incluidos los marcos de gobernanza y los parámetros normativos. La OCDE también debería fomentar la coherencia incorporando otros ámbitos políticos al debate en su proyecto horizontal Going Digital y más allá, para garantizar que estas disrupciones tecnológicas estén moldeadas por políticas reguladoras, económicas y sociales proactivas. Para ello, debe incluir tanto a los interlocutores sociales como a otras partes interesadas en las futuras deliberaciones.