Los algoritmos están empeorando la desigualdad económica
Las organizaciones impulsadas por la inteligencia artificial están dirigidas por una pequeña cohorte de empleados altamente remunerados y millones de trabajadores mal remunerados.
Por Mike Walsh
Tecnología
Harvard Business Review
Los riesgos de la discriminación algorítmica y el sesgo han recibido mucha atención y escrutinio, y con razón. Sin embargo, hay otro efecto secundario más insidioso de nuestra sociedad cada vez más impulsada por la inteligencia artificial: la desigualdad sistemática creada por la naturaleza cambiante del trabajo en sí. Tememos un futuro en el que los robots tomen nuestros trabajos, pero ¿qué sucede cuando una parte significativa de la fuerza laboral termina en trabajos administrados algorítmicamente con poco futuro y pocas posibilidades de avance?
Uno de los tropos clásicos del éxito hecho a sí mismo es el líder que proviene de orígenes humildes, que se abre camino desde la sala de correo, la caja registradora o la fábrica. Y aunque hacer eso es considerablemente más difícil de lo que podría sugerir Hollywood , la movilidad de abajo hacia arriba era al menos posible en las organizaciones tradicionales. Charlie Bell, ex director ejecutivo de McDonalds, comenzó como un miembro de la tripulación haciendo hamburguesas . Mary Barra, presidenta y directora ejecutiva de General Motors, comenzó en la línea de montaje . Doug McMillon, director ejecutivo de Walmart, comenzó en un centro de distribución.
En comparación, ¿cuántos conductores de Uber cree que alguna vez tendrán la oportunidad de alcanzar un puesto directivo en la empresa, y mucho menos dirigir el gigante de los viajes compartidos? ¿Cuántos futuros altos ejecutivos de Amazon comenzarán sus carreras entregando paquetes o apilando estantes? El fundador multimillonario y CEO de Instacart puede haber entregado personalmente el primer pedido de la compañía, pero ¿cuántos otros seguirán sus pasos?
Aquí está el problema: hay un "límite de código" que impide el avance profesional, independientemente del género o la raza, porque, en una organización impulsada por inteligencia artificial, los empleados subalternos y autónomos rara vez interactúan con otros compañeros de trabajo humanos. En cambio, se gestionan mediante algoritmos .
En esta nueva era de trabajo mediado digitalmente, suele haber un flujo de información jerárquico , en el que la empresa decide la información que decide compartir con usted. A diferencia de conducir un taxi, donde hay una comunicación de radio abierta entre los conductores y el operador de despacho, y entre los propios conductores, cuando trabaja para Uber o Lyft, el contenido de sus interacciones es el resultado de una función de optimización diseñada para maximizar la eficiencia y las ganancias. .
Gestionarse algorítmicamente es estar sujeto a un seguimiento y vigilancia constantes. Si usted es uno de los millones de trabajadores de entrega de alimentos en China que trabajan para Meituan o Ele.me, un algoritmo determina cuánto tiempo le llevará entregar un pedido, reduciendo su salario si no cumple con su fecha límite. Del mismo modo, los empleados de los centros de distribución de Amazon también son seguidos cuidadosamente por algoritmos; deben trabajar al " ritmo de Amazon ", que se describe como "en algún lugar entre caminar y trotar".
Cuando eres un trabajador de la economía de conciertos, no solo tus jefes de IA deben preocuparte; sus compañeros de trabajo suelen ser también su competencia. Por ejemplo, los residentes de Chicago que viven cerca de los puntos de distribución de Amazon y las tiendas Whole Foods informaron sobre la extraña apariencia de los teléfonos inteligentes colgados de los árboles. ¿La razón? Los conductores de reparto por contrato estaban desesperados por superar a sus rivales en las asignaciones de trabajo. Creían que colgar sus dispositivos cerca de las estaciones de reparto les ayudaría a jugar con el algoritmo de asignación de trabajo; un teléfono inteligente posado en un árbol podría ser la clave para obtener una ruta de entrega de $ 15 solo unos segundos antes que otra persona.
El trabajo ha ido cambiando en las últimas décadas. El mercado laboral se ha polarizado cada vez más , y los trabajos de calificación media se erosionan en relación con el trabajo de nivel de entrada, el trabajo de baja calificación y el empleo de alto nivel que requiere mayores niveles de calificación. Es probable que la crisis de Covid-19 haya acelerado el proceso. Desde 1990, a cada recesión estadounidense le ha seguido una recuperación sin empleo . Esta vez, a medida que la inteligencia artificial, los algoritmos y la automatización remodelan la fuerza laboral, podemos terminar con algo peor: una recuperación en forma de K , donde las perspectivas de los que están en la cima se disparan y todos los demás ven que sus fortunas se hunden.
La nueva brecha digital es una brecha cada vez mayor entre los trabajadores con acceso a la educación superior, tutoría de liderazgo y experiencia laboral, y aquellos que no lo tienen. En mi libro reciente, The Algorithmic Leader , exploro un escenario particularmente terrible: una división basada en clases entre las masas que trabajan para algoritmos, una clase profesional privilegiada que tiene las habilidades y capacidades para diseñar y entrenar sistemas algorítmicos, y una pequeña aristocracia ultra rica, que posee las plataformas algorítmicas que dirigen el mundo.
Ya está surgiendo una fuerza laboral algorítmica global, mal remunerada. En América Latina, una de las startups de más rápido crecimiento es Rappi, una combinación de Uber Eats, Instacart y TaskRabbit. Los clientes en ciudades como Bogotá y Ciudad de México pagan alrededor de $ 1 por pedido o $ 7 al mes. A cambio, pueden acceder a una vasta red de mensajeros a pedido que entregan alimentos, comestibles y casi cualquier otra cosa que desee. Amazon tiene una red informal de repartidores, llamada Amazon Flex , lista para dejar los paquetes directamente en su puerta, y pronto incluso entregárselos en la calle, colocarlos en el maletero de su automóvil o abrir la puerta de su casa y guardar sus comestibles en su refrigerador.
En su conferencia de 1930 Posibilidades económicas para nuestros nietos , John Maynard Keynes predijo que alrededor de 2030, el problema de producción estaría resuelto y habría suficiente de todo para todos. El problema, sin embargo, es que las máquinas causarían desempleo tecnológico . El escenario que Keynes no anticipó por completo fue nuestro caso actual de alto empleo tecnológico, con un grado acompañante de alta desigualdad.
La fuerza laboral está cambiando; también lo es el lugar de trabajo . Encontrará cada vez más una brecha entre los altos ejecutivos y una franja externa de trabajadores transitorios, incluso dentro de las organizaciones. Ya sea en servicios minoristas o financieros, logística o fabricación, las organizaciones impulsadas por la inteligencia artificial están dirigidas por una pequeña cohorte de empleados altamente remunerados, respaldados por una automatización sofisticada y potencialmente millones de trabajadores independientes mal pagados administrados algorítmicamente en la periferia.
La polarización laboral es solo una parte del problema. Lo que realmente deberíamos temer es la trampa de la desigualdad algorítmica que resulta de los ciclos de retroalimentación. Una vez que usted es un trabajador de la economía gig que depende de las tareas asignadas por su teléfono inteligente, no solo hay pocas oportunidades de promoción o desarrollo, sino que otros algoritmos pueden agravar aún más su situación. Piense en ello como una casa de pobres digital . Con sus ingresos y asignaciones de trabajo retenidos por las fluctuaciones del mercado, la nueva subclase de AI puede ser penalizada por sistemas automatizados que determinan el acceso a la asistencia social , préstamos , seguros o atención médica , o que establecen penas privativas de libertad .
Sin embargo, es peligroso buscar soluciones rápidas para un problema que aún no se ha manifestado por completo, especialmente si significa injertar las protecciones de los trabajadores del siglo XX en los modelos comerciales del siglo XXI. Los gobiernos y reguladores apoyados por plataformas populistas ya están enfocados en atacar a los gigantes digitales globales. Buscan evitar que eviten las obligaciones fiscales y están trabajando para regular las condiciones laborales de su fuerza laboral autónoma, para aplicar restricciones a la recopilación de datos e incluso para gravar sus robots . Algunas de estas ideas tienen mérito. Otros son prematuros o, lo que es peor, solo teatro político.
La solución a más largo plazo para la desigualdad algorítmica no radicará solo en la fiscalidad y la regulación, sino en nuestra capacidad para proporcionar un sistema educativo adecuado para el siglo XXI. Reiniciar la educación no será fácil. En lugar de buscar formas de utilizar la inteligencia artificial en la enseñanza, la verdadera pregunta es: ¿cómo enseñamos a las personas a aprovechar la inteligencia artificial en sus carreras? ¿Y cómo enseñamos a las personas a prepararse para una vida de aprendizaje y reentrenamiento constantes ?
Los líderes empresariales tienen un papel fundamental que desempeñar. No solo deben crear canales de comunicación, retroalimentación y avance para los trabajadores autónomos en la periferia de sus organizaciones, sino que también deben tomar en serio el reciclaje y la participación de la comunidad. Por ejemplo, AT&T está capacitando a la mitad de su fuerza laboral, mientras que Cisco, IBM, Caterpillar, McKinsey y JPMorgan están ofreciendo pasantías a estudiantes de secundaria y están trabajando con las escuelas locales para mejorar sus planes de estudio de enseñanza. Todas estas son buenas iniciativas, pero se necesitarán más, no solo para la cohesión social, sino también para garantizar la diversidad y la agilidad de la fuerza laboral del mañana.
Necesitamos un mejor plan para el futuro. Sin uno, la trampa de la desigualdad algorítmica será una historia contada no en estadísticas y proporciones de riqueza, sino en señales de socorro: teléfonos inteligentes colgando de los árboles, tiendas de campaña para las personas sin hogar y mensajeros humanos que escanean los cielos en busca de los drones de reparto que anuncian su inminente final. .
Mike Walsh es el autor de The Algorithmic Leader: Cómo ser inteligente cuando las máquinas son más inteligentes que usted . Walsh es el CEO de Tomorrow , una consultora global sobre el diseño de empresas para el siglo XXI.
Tecnología
Harvard Business Review
Los riesgos de la discriminación algorítmica y el sesgo han recibido mucha atención y escrutinio, y con razón. Sin embargo, hay otro efecto secundario más insidioso de nuestra sociedad cada vez más impulsada por la inteligencia artificial: la desigualdad sistemática creada por la naturaleza cambiante del trabajo en sí. Tememos un futuro en el que los robots tomen nuestros trabajos, pero ¿qué sucede cuando una parte significativa de la fuerza laboral termina en trabajos administrados algorítmicamente con poco futuro y pocas posibilidades de avance?
Uno de los tropos clásicos del éxito hecho a sí mismo es el líder que proviene de orígenes humildes, que se abre camino desde la sala de correo, la caja registradora o la fábrica. Y aunque hacer eso es considerablemente más difícil de lo que podría sugerir Hollywood , la movilidad de abajo hacia arriba era al menos posible en las organizaciones tradicionales. Charlie Bell, ex director ejecutivo de McDonalds, comenzó como un miembro de la tripulación haciendo hamburguesas . Mary Barra, presidenta y directora ejecutiva de General Motors, comenzó en la línea de montaje . Doug McMillon, director ejecutivo de Walmart, comenzó en un centro de distribución.
En comparación, ¿cuántos conductores de Uber cree que alguna vez tendrán la oportunidad de alcanzar un puesto directivo en la empresa, y mucho menos dirigir el gigante de los viajes compartidos? ¿Cuántos futuros altos ejecutivos de Amazon comenzarán sus carreras entregando paquetes o apilando estantes? El fundador multimillonario y CEO de Instacart puede haber entregado personalmente el primer pedido de la compañía, pero ¿cuántos otros seguirán sus pasos?
Aquí está el problema: hay un "límite de código" que impide el avance profesional, independientemente del género o la raza, porque, en una organización impulsada por inteligencia artificial, los empleados subalternos y autónomos rara vez interactúan con otros compañeros de trabajo humanos. En cambio, se gestionan mediante algoritmos .
En esta nueva era de trabajo mediado digitalmente, suele haber un flujo de información jerárquico , en el que la empresa decide la información que decide compartir con usted. A diferencia de conducir un taxi, donde hay una comunicación de radio abierta entre los conductores y el operador de despacho, y entre los propios conductores, cuando trabaja para Uber o Lyft, el contenido de sus interacciones es el resultado de una función de optimización diseñada para maximizar la eficiencia y las ganancias. .
Gestionarse algorítmicamente es estar sujeto a un seguimiento y vigilancia constantes. Si usted es uno de los millones de trabajadores de entrega de alimentos en China que trabajan para Meituan o Ele.me, un algoritmo determina cuánto tiempo le llevará entregar un pedido, reduciendo su salario si no cumple con su fecha límite. Del mismo modo, los empleados de los centros de distribución de Amazon también son seguidos cuidadosamente por algoritmos; deben trabajar al " ritmo de Amazon ", que se describe como "en algún lugar entre caminar y trotar".
Cuando eres un trabajador de la economía de conciertos, no solo tus jefes de IA deben preocuparte; sus compañeros de trabajo suelen ser también su competencia. Por ejemplo, los residentes de Chicago que viven cerca de los puntos de distribución de Amazon y las tiendas Whole Foods informaron sobre la extraña apariencia de los teléfonos inteligentes colgados de los árboles. ¿La razón? Los conductores de reparto por contrato estaban desesperados por superar a sus rivales en las asignaciones de trabajo. Creían que colgar sus dispositivos cerca de las estaciones de reparto les ayudaría a jugar con el algoritmo de asignación de trabajo; un teléfono inteligente posado en un árbol podría ser la clave para obtener una ruta de entrega de $ 15 solo unos segundos antes que otra persona.
El trabajo ha ido cambiando en las últimas décadas. El mercado laboral se ha polarizado cada vez más , y los trabajos de calificación media se erosionan en relación con el trabajo de nivel de entrada, el trabajo de baja calificación y el empleo de alto nivel que requiere mayores niveles de calificación. Es probable que la crisis de Covid-19 haya acelerado el proceso. Desde 1990, a cada recesión estadounidense le ha seguido una recuperación sin empleo . Esta vez, a medida que la inteligencia artificial, los algoritmos y la automatización remodelan la fuerza laboral, podemos terminar con algo peor: una recuperación en forma de K , donde las perspectivas de los que están en la cima se disparan y todos los demás ven que sus fortunas se hunden.
La nueva brecha digital es una brecha cada vez mayor entre los trabajadores con acceso a la educación superior, tutoría de liderazgo y experiencia laboral, y aquellos que no lo tienen. En mi libro reciente, The Algorithmic Leader , exploro un escenario particularmente terrible: una división basada en clases entre las masas que trabajan para algoritmos, una clase profesional privilegiada que tiene las habilidades y capacidades para diseñar y entrenar sistemas algorítmicos, y una pequeña aristocracia ultra rica, que posee las plataformas algorítmicas que dirigen el mundo.
Ya está surgiendo una fuerza laboral algorítmica global, mal remunerada. En América Latina, una de las startups de más rápido crecimiento es Rappi, una combinación de Uber Eats, Instacart y TaskRabbit. Los clientes en ciudades como Bogotá y Ciudad de México pagan alrededor de $ 1 por pedido o $ 7 al mes. A cambio, pueden acceder a una vasta red de mensajeros a pedido que entregan alimentos, comestibles y casi cualquier otra cosa que desee. Amazon tiene una red informal de repartidores, llamada Amazon Flex , lista para dejar los paquetes directamente en su puerta, y pronto incluso entregárselos en la calle, colocarlos en el maletero de su automóvil o abrir la puerta de su casa y guardar sus comestibles en su refrigerador.
En su conferencia de 1930 Posibilidades económicas para nuestros nietos , John Maynard Keynes predijo que alrededor de 2030, el problema de producción estaría resuelto y habría suficiente de todo para todos. El problema, sin embargo, es que las máquinas causarían desempleo tecnológico . El escenario que Keynes no anticipó por completo fue nuestro caso actual de alto empleo tecnológico, con un grado acompañante de alta desigualdad.
La fuerza laboral está cambiando; también lo es el lugar de trabajo . Encontrará cada vez más una brecha entre los altos ejecutivos y una franja externa de trabajadores transitorios, incluso dentro de las organizaciones. Ya sea en servicios minoristas o financieros, logística o fabricación, las organizaciones impulsadas por la inteligencia artificial están dirigidas por una pequeña cohorte de empleados altamente remunerados, respaldados por una automatización sofisticada y potencialmente millones de trabajadores independientes mal pagados administrados algorítmicamente en la periferia.
La polarización laboral es solo una parte del problema. Lo que realmente deberíamos temer es la trampa de la desigualdad algorítmica que resulta de los ciclos de retroalimentación. Una vez que usted es un trabajador de la economía gig que depende de las tareas asignadas por su teléfono inteligente, no solo hay pocas oportunidades de promoción o desarrollo, sino que otros algoritmos pueden agravar aún más su situación. Piense en ello como una casa de pobres digital . Con sus ingresos y asignaciones de trabajo retenidos por las fluctuaciones del mercado, la nueva subclase de AI puede ser penalizada por sistemas automatizados que determinan el acceso a la asistencia social , préstamos , seguros o atención médica , o que establecen penas privativas de libertad .
Sin embargo, es peligroso buscar soluciones rápidas para un problema que aún no se ha manifestado por completo, especialmente si significa injertar las protecciones de los trabajadores del siglo XX en los modelos comerciales del siglo XXI. Los gobiernos y reguladores apoyados por plataformas populistas ya están enfocados en atacar a los gigantes digitales globales. Buscan evitar que eviten las obligaciones fiscales y están trabajando para regular las condiciones laborales de su fuerza laboral autónoma, para aplicar restricciones a la recopilación de datos e incluso para gravar sus robots . Algunas de estas ideas tienen mérito. Otros son prematuros o, lo que es peor, solo teatro político.
La solución a más largo plazo para la desigualdad algorítmica no radicará solo en la fiscalidad y la regulación, sino en nuestra capacidad para proporcionar un sistema educativo adecuado para el siglo XXI. Reiniciar la educación no será fácil. En lugar de buscar formas de utilizar la inteligencia artificial en la enseñanza, la verdadera pregunta es: ¿cómo enseñamos a las personas a aprovechar la inteligencia artificial en sus carreras? ¿Y cómo enseñamos a las personas a prepararse para una vida de aprendizaje y reentrenamiento constantes ?
Los líderes empresariales tienen un papel fundamental que desempeñar. No solo deben crear canales de comunicación, retroalimentación y avance para los trabajadores autónomos en la periferia de sus organizaciones, sino que también deben tomar en serio el reciclaje y la participación de la comunidad. Por ejemplo, AT&T está capacitando a la mitad de su fuerza laboral, mientras que Cisco, IBM, Caterpillar, McKinsey y JPMorgan están ofreciendo pasantías a estudiantes de secundaria y están trabajando con las escuelas locales para mejorar sus planes de estudio de enseñanza. Todas estas son buenas iniciativas, pero se necesitarán más, no solo para la cohesión social, sino también para garantizar la diversidad y la agilidad de la fuerza laboral del mañana.
Necesitamos un mejor plan para el futuro. Sin uno, la trampa de la desigualdad algorítmica será una historia contada no en estadísticas y proporciones de riqueza, sino en señales de socorro: teléfonos inteligentes colgando de los árboles, tiendas de campaña para las personas sin hogar y mensajeros humanos que escanean los cielos en busca de los drones de reparto que anuncian su inminente final. .
Mike Walsh es el autor de The Algorithmic Leader: Cómo ser inteligente cuando las máquinas son más inteligentes que usted . Walsh es el CEO de Tomorrow , una consultora global sobre el diseño de empresas para el siglo XXI.
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