Gambito de computadora

Publicado el 9 enero, 2021 por David Ruyet
Imagen tomada de r/PixelArt

La pelirroja de grandes ojos lo puso de moda, sin duda, pero confieso que no me atrae el ajedrez. Sé cómo se mueven las piezas y poca cosa más. Me resulta muy complejo. Quizás por la cantidad de alternativas y posiciones. O por el tiempo que necesito para procesar un movimiento y analizar que pomo puede pasar después. Quizás no solo me parece difícil a mi. Tras el primer movimiento se nos presentan 400 opciones posibles. Después del segundo, se nos muestran 197.742 partidas posibles. Imagine. En 1950. Claude Shannon (el padre de la teoría matemática que fundamenta la computación) calculó el número de partidas de ajedrez posibles (las posiciones “legales”); obtuvo un 1 seguido de 120 ceros. Si este juego les parece difícil, sepan que existe otro que todavía lo es más: el Go o Weiqi (o en chino básico 围棋). El Go es juego de mesa, ya documentado en China hace más de 2.500 años. Consiste en colocar piedras blancas y negras en las intersecciones de un tablero de 19 x 19 (el tamaño más usual). Empiezan las negras; una vez colocada la piedra, ahí se queda. Luego se coloca otra, alternando colores por turnos. La idea básica es capturar piezas del contrario; esto ocurre cuando una piedra queda rodeadas por piedras de otro color. Parece fácil, pero no lo es. Para tener idea de la dificultad del juego, las posibles posiciones “legales” serían un 1 seguido de 172 ceros. Y eso que las piezas del Go no se mueven.

Parece que el Go es más “cercano” a la mente humana que el ajedrez (una única pieza cada vez es un único movimiento). Quizás, fue más sencillo programar computadoras que jugasen (y nos ganasen) a otros juegos en los que solo habia que calcular opciones. Hoy casi cualquier software de ajedrez nos gana fácilmente. En 1994, por primera vez un software (el Chinook desarrollado por la Universidad de Alberta) le ganaba jugando a las damas a un humano: Marion Tinsley. Tinsley solo perdió en su vida siete partidas: dos fueron con Chinook. Años más tarde, el 10 de febrero de 1996, en Filadelfia, el Deep Blue de IBM le ganaba por primera vez a Garri Kaspárov en una partida. No obstante, el programa perdía toda la serie de partidas programadas entre ambos por un global de 2-4. Aquel Deep Blue era capaz de calcular 100 millones de opciones por segundo. En 1997, en Nueva York, se disputó la revancha. Esta vez se organizó un torneo en condiciones de competición, con un “Deeper Blue” mejorado. Su mejor baza se basaba en una mayor potencia de cálculo: hasta 200 millones de posiciones calculadas por segundo. Kaspárov, que fue campeón entre 1986 y 2000, perdió en el sexto juego de una serie consecutiva (3,5 a 2,5). “Una victoria de Deep Blue sería un espantoso hito en la historia de la humanidad” declaró el campeón antes de empezar la serie que acabaría perdiendo.

Imagen tomada del Financial Times

En 2014 Google (en realidad Alphabet, su matriz) adquirió DeepMind. Esta empresa, fundada en 2010 en Londres, desarrollaba software de aprendizaje autónomo. Uno de sus fundadores era Demis Hassabis. Con 13 años, Demis era maestro del ajedrez, y llegó. ser el segundo mejor jugador del mundo en la categoría sub-14 (solo detrás de la famosa Judit Polgár). Demis calificaba entonces con 2.300 puntos ELO, que se usa para categorizar a los mejores jugadores de ajedrez. Para fijar ideas, el mejor Kaspárov tuvo 2.851 ELO… Pero volvamos a DeepMind. En 2010 ya no tenía sentido diseñar una máquina que te pudiese ganar al ajedrez. ¿pero y al Go? Demis, recibido como doctor en Neurociencia Cognitiva por el University College de Londres en 2009, se enfrentaba a un complejo reto: en el Go hay tantas opciones posibles que ninguna computadora las puede calcular todas. La solución no sería el calculo: sería aprender del error y usar la intuición. Así surgió el software AlphaGo. El código usaba las reglas del juego y luego empezaba a jugar contra sí mismo, aprendiendo mediante prueba y error. Su algoritmo se basa en lo que se denomina una red neuronal artificial «acelerada» (en argot «deep learning»). Esto es un código de programación formado por incontables nodos de cálculo interconectados en árbol, en un símil de las neuronas que forman nuestro cerebro. Un nodo no tiene una función concreta, pero a medida que van intercambiando información con otros nodos se “fija” información. A cada intercambio cierta información de entrada tiene cada vez más valor, y a partir de ahí se desarrolla un patrón de conocimiento. En otras palabras, el algoritmo puede aprender de forma autónoma con la nueva información que entra de forma recurrente.

AlphaGo no era, pues, otro software que realizaba infinitas series de cálculos como Deep Blue (que era puro «big data«, como Chinook). Tras 30 millones de partidas de entreno contra sí mismo el programa estaba listo para enfrentarse a un jugador profesional. Eso pasó en octubre de 2015. AlphaGo le ganó 5-0 a Fan Hui, su primer rival profesional. En marzo de 2016 se enfrentó al coreano Lee Se-dol, jugador 18 veces campeón del mundo. AlphaGo ganó 4-1 en la serie. Si están intrigados, no se pierdan «AlphaGo» el documental de Netflix (también colgado en Youtube), que se grabó durante las partidas con Se-Dol. En mayo de 2017, otra versión de AlphaGo (la “Master”) se enfrentaba a Ke Jie, el número 1 mundial de Go en Whuzhen. Redoble de tambores. Google DeepMind había ofrecido un millón y medio de dólares al ganador y trescientos mil al perdedor. Después de tres partidas de más de tres horas cada una, AlphaGo Master ganaba 3-0 al campeón. «Es implacable y despiadado» declaró Ke Jie tras la derrota. En 2017 Google Deepmind desarrollaba una nueva versión mejorada del software: el AlphaGo Zero. Si su versión anterior precisó de varios meses para poder competir, Zero lo consiguió en sólo 70 horas. En los test, AlphaGo Zero le ganó 100-0 a AlphaGo. En 2019, Se-dol se retiraba. “Aunque yo fuera el número 1, hay un ente al que no se puede derrotar” declaraba. La Inteligencia Artificial (IA) de AlphaGo Zero resultaba, simplemente, imbatible.

Imagen tomada de Quarz

La derrota de Ke Jie fue un shock en China, pero tuvo enormes consecuencias. Dicen que el mismo Xi Jingpin, impresionado por la derrota, se involucró en el desarrollo delo que iba a ser la estrategia china en Inteligencia Artificial (IA): el llamado «Plan de desarrollo de inteligencia artificial de nueva generación”. Mientras Estados Unidos recortaba su presupuesto de apoyo a la IA, China designaba cinco empresas para liderar su programa en el horizonte 2025: Baidu (un motor de búsqueda: el Google chino), Alibaba (comercio electrónico: el Amazon chino), Tencent (dueño de WeChat, el Whatsapp chino de 1.000 millones de cuentas), iFlytek (reconocimiento de voz, pura IA) y SenseTime (imposible de clasificar en un solo rubro, es hoy la primera empresa de IA del mundo). 12 meses después de la directiva de Xi, las inversiones en start-up’s chinas de IA superaban a las estadounidenses; 18 meses después China ya solicitaba más patentes que Estados Unidos, y triplica las de IA: 900 patentes en reconocimiento facial por solo 150 de Estados Unidos, por ejemplo. Cierto es que China tiene ventajas para el desarrollo de estas nuevas tecnologías: dispone de un mercado interno enorme, poca competencia internacional, capacidad de autofinanciación y la colaboración tácita de sus clientes de internet y telefonía (cuyos datos de más de mil millones de smartphones y 840 millones de usuarios de Internet se utilizan sin muchas reparos por parte de las empresas chinas con la aquiescencia tácita del gobierno). En septiembre de 2017 Vladimir Putin (en teoría no muy aficionado al Go) declaraba «quién lidere la IA liderará el mundo«.

Después de cuatro años de la derrota de Kei Ji al Go, la AI ya no es sólo Alphabet (por un lado con el universo Google, pero por otro con empresas como Deepmind, pero también Waymo en movilidad o Verily en aplicaciones médicas), o Facebook (dentro de Facebook AI están plataformas para su Marketplace como GrokNet o Densepose de aplicaciones de reconocimiento corporal y facial), o Microsoft, o Apple, o Amazon o Tesla (en realidad, su Autopilot, y eso es pura AI)… Hay multitud de nuevas compañías chinas que avanzan decididas en la AI: desde el reconocimiento facial aplicado a cualquier cosa (como Axon AI o IDentifyAI o también Amazon Rekognition, pero también la enorme Sensetime o la también china Megvii con el más conocido Face++), sistemas LIDAR y de reconocimiento visual aplicados a la automoción autónoma (como Nuro o Aurora Innovation), reconocimiento de voz para reconocimiento médico o como feedback de publicidad (donde las norteamericanas Suki AI o Affectiva capitalizan cientos de millones de dolares… pero también está la china Mobvoi que ha pasado de los Smartwatch al reconocimiento de voz -en chino- y procesado de lenguaje natural). China no tiene un plan: tiene una estrategia, y hoy lidera la gestion de datos (23,8%) frente a Estados Unidos (casi el 14% de los datos mundiales); Europa ni está ni se la espera. No obstante, en esta pelea por el liderazgo mundial en AI, China quizás, de suficiente capacidad de doctores y doctorandos en AI o la capacidad de desarrollo de nuevos y potentes microprocesadores, que sí tiene Estados Unidos. Más allá del ganador o perdedor, enormes cambios se avecinan con la implantación masiva de la IA en nuestra sociedad, ya sea impulsado por chinos y norteamericanos. Quizás nada de eso habría empezado sin alguien pensando en cual podría ser mejor movimiento para un peón en un tablero cuadriculado.

Después de 4 años largos, vuelvo a escribir en el blog. Mil disculpas a todos los seguidores. Mi proyecto profesional ha sido muy demandante desde 2016. Simplemente, no me quedaba tiempo para escribir con el compromiso que asumo para los lectores de este blog. Cada post son entre 300 y 400 horas de análisis, búsqueda, borrador, redacción, lectura, re-lectura y corrección (este post, por ejemplo, precisó 25 revisiones antes de publicarse). Estoy de vuelta y espero seguir aquí. Gracias a todos los que se quedaron, por su paciente espera. A los que se fueron, les espero aquí de nuevo. A los nuevos, que sepan que no les pienso defraudar.

David Ruyet
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Skynet (así, sin más)

Publicado el 21 marzo, 2016 por David Ruyet

El T800 boludeando con su mano mecánica

  • Continúa, ¿ qué ocurrirá ?
  • En tres años, Cyberdyne se convertirá en el mayor proveedor de sistemas de computadoras militares; todos los bombarderos antirradar se modernizarán con ellas y ya no necesitaran tripulantes. De ese modo volarán con un funcionamiento operativo perfecto. Se aprobará el presupuesto del Skynet. El sistema se conectará el 4 de agosto de 1997, se eliminarán las decisiones humanas en la defensa estratégica.
  • …
  • Skynet aprenderá en progresión geométrica, tendrá conciencia de sí mismo a las 2:14 de la madrugada del 29 de agosto. Los humanos, aterrados, intentarán desconectarlo.
  • Sin embargo, Skynet se defenderá…

(«Terminator II«, James Cameron, 1991)

No sabemos si Jeremy Rifkin vio «Terminator II» en 1991, pero en 1995 publicaba «The End of Work«. Rifkin es un divulgador autor de múltiples best seller mundiales. Antes que un concienzudo investigador, es narrador de historias (mire la bibliografía de sus libros, con más artículos de periódicos que papers académicos). No tiene el rigor documental que muestran, por ejemplo, Nicholas Carr, Nassim Taleb o Malcolm Galdwell en sus libros, de temática similar, en lo que podríamos llamar «sociomanagement«. A cambio, populariza conceptos e ideas disruptivas, y los acerca al mainstream. La crítica habitual a Rifkin es que poco de lo que dice se sustenta en la investigación o en los datos. No obstante, tampoco le ha ido muy mal así: le ha escuchado el Parlamento Europeo, Zapatero, Barroso, Sarkozy, Li Keqiang, Merkel, Sócrates, (todos cuando eran presidentes…), habla en TED y hasta le aplaudieron en Davos. Pero debatir en 1995 sobre los cambios radicales en el mercado del trabajo (en realidad, desempleo) que se iban a dar a causa de la progresiva automatización y globalización, era algo que costaba imaginar. De hecho, sucedía al revés: la expansión de la economía mundial de los 90, la entrada de China al mercado de trabajo, la deslocalización y la burbuja del «Greenspan put«, generaba una enorme demanda de trabajadores, y el desempleo cayó en casi todo el mundo. Así que no se hizo mucho caso a Rifkin. Pero ahí quedó eso de «We are entering a new phase in world history—one in which fewer and fewer workers will be needed to produce the goods and services for the global population.”.

Casi a la vez que «The End of Work», en diciembre de 1994 se lanzaba el Netscape Navigator 1.0, es decir, el primer navegador comercial de internet. Por cierto, lanzado de forma gratuita y llevándose el 75% (Microsoft no se enteró hasta 1996 con el Explorer 3.0) En 1997 un bombazo: el Deep Blue le ganaba a Kasparov jugando al ajedrez en condiciones de torneo. En 1999, Shawn Fanning lanzaba Napster (el primer gran programa peer-to-peer para compartir archivos) y ello obligaba a reformular los derechos digitales tal y como los entendíamos. Mientras, la locura por las nuevas tecnologías se extendía por todas partes. Inversores de todas partes, convencidos de que la era digital llegaba ya, compraban acciones de start-up’s sin planes de negocio muy claros a precios desorbitados y pagaban por un crecimiento que asumían que se materializaría. A principios del año 2000 el Nasdaq Composite, índice de referencia del mercado tecnológico de EEUU, se disparó de 3,000 puntos a más de 5,000 en sólo cuatro meses. En marzo de 2000 la burbuja pinchaba: los mercados tocaron fondo en octubre de 2002 tras una caída acumulada del 77%… Ajeno a ello, en 2001 Steve Jobs presentaba el iPod («para 1.000 canciones«) y el iTunes para la compra de música («un Jukebox«), y cambiaba el mundo de la música. Busquen el último CD que compraron: se sorprenderán. No solo cambiaba el mundo de los negocios, sino también cambiaban las personas. El neurólogo Raja Parasuraman determinaba esos efectos en varios artículos académicos publicado entre 1997 y 2000, «la automatización no sólo suplanta la actividad humana, sino que más bien la cambia, con frecuencia de manera no intencionada ni anticipada por los diseñadores».

Garry Kasparov contra el Deep Blue en 1997

En 2004, Frank Levy y Richard Murnane escribían «The New division of Labor: How Computers Are Creting the Next Job Market» intentando responder una pregunta aparentemente simple: ¿Qué es lo que los humanos hacen mejor que las máquinas?  En su análisis dividieron el trabajo en dos tipos: manual y cognitivo. Esos trabajos, a su vez, se dividian en rutinarios y no-rutinarios. ¿Dónde tenían ventaja los humanos? en las no rutinarios. No importaba si eran cualificadas o no. Eso explicaba que los call center (es decir, trabajos cognitivos) se fuesen a la India y las fábricas (es decir, trabajos manuales) se fuesen a China. Lo que las desplazaba en ambos casos era tratarse de tareas rutinarias. Por tanto, el paso de sustituir producción industrial o call centers por máquinas era el siguiente. La cadena de montaje es previsible; por tanto, programable y construimos autos con robots. Un call center sigue una secuencia lógica en arbol de decisión: por tanto, hablamos con máquinas que nos ordenan pulsar «* para más opciones«. La consecuencia de ello sería que una parte de los empleos serían sustituidos por autómatas y otros, simplemente, complementados. A su vez, se ensancharía la brecha del ingreso entre los profesionales y los trabajadores pobres. Luego, también se eliminarían para siempre algunos empleos desaparecidos por la automatización. La conclusión está clara: hay que dirigir la formación en competencias de razonamiento complejo. Hay de diferenciarse de las máquinas.

La gran recesión de 2008 volvió a sacar el tema a la luz; sólo un año antes Steve Jobs había lanzado el iPhone, y parece que fue… A finales de 2011 se publicó «Race Against de Machine«, un libro tan cortito (100 páginas) como interesante. En él, Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson (que también habla en TED), ambos del MIT, predecían un dramático cambio económico: la tecnología reconfigurará dramáticamente la cualificación requerida de los trabajadores por la extremada velocidad de sus cambios. El término que usaban McAfee y Brynjolfsson era «desempleo tecnológico«. La clave estaba en la incapacidad de personas e instituciones y en su insuficiente «velocidad» para adaptarse a los consecutivos y rápidos cambios tecnológicos. Para «atrapar a la máquina» serían necesarios nuevos modelos de emprendeduría, nuevas estructuras organizativas y, en especial, unas instituciones diferentes. Esta «Second Machine Age» (que es también el título del libro de 2014 de McAfee y Brynjolfsson, tan bueno como el anterior), determinaría unos cambios mucho más radicales sobre la sociedad actual a los de la «Primera Edad de las Máquinas» es decir, la Primera Revolución Industrial. ¿Por qué? Porque ahora las máquinas pueden generar decisiones más eficientes por sí mismas, reduciendo la importancia de la parte humana implicada en la estructura productiva que, además, es digital y tecnológica en muchas (quizás demasiadas) actividades cotidianas.

Probabilidad de computerizacion de empleos segun Frey y Osborne

Por tanto, la amenaza es real. ¿Pero es muy grande? ¿Quién gana y quién pierde? En 2013 Carl Frey y Michael Osborne en «The Future Of Employment: How Susceptible Are Jobs To Computerisation?» analizaban 702 empleos diferentes combinando elementos de la literatura económica sobre el trabajo junto con variables tecnológicas para determinar esa probabilidad. Basados en las clasificaciones laborales norteamericanas de la SOC (Standard Occupational Classification) estimaban esa probabilidad o riesgo de ser “potentially automatable over some unspecified number of years, perhaps a decade or two”. Por sectores encontraron que el transporte, la logística y el apoyo administrativo tenían “high risk of automation» cosa que nos imaginábamos (basta con pensar en el coche sin conductor de Google o cómo Amazon gestiona sus almacenes). La sorpresa era que empleos dentro de la industria de servicios también eran «highly susceptible«debido a la introducción del Big Data. El driver era lo que ellos llamaban «la inteligencia social» esa capacidad tan Golemaniana de una persona para «entender, tratar y llevarse bien con la gente que le rodea«. Por tanto, los trabajos menos computerizables serían ocupaciones generalistas, basadas en el aprendizaje a través de la experiencia, o actividades muy especializadas que impliquen nuevas ideas o artefactos. Creatividad, vaya. Dentistas, coreógrafos, actores, entrenadores deportivos, científicos, ingenieros, médicos, diestistas, psicólogos… Es decir, aquello que precisa de una solución particular, de un análisis inmediato, de un diagnóstico complejo, de empatía… es más difícil de sustituirse por una máquina. Dicen Frey y Osborne: “For workers to win the race, however, they will have to acquire creative and social skills.”. Madre mía, como corre Skynet.

Los 25 empleos menos computerizables en USA segun Frey y Osborne

Por tanto, las conclusiones son claras: la probabilidad de automatización ya es un predictor de desempleo potencial. Cierto es que su efecto dependerá de las capacidades requeridas para cada posición, aunque parece que una menor cualificación aumenta enormemente la probabilidad de que Skynet tome el lugar de uno. Para una mayor cualificación (¡oh, paradoja!) no hay regla práctica. Skynet está ahí. Dependerá en cada caso, si bien una mayor capacidad personal (como la creatividad o la empatía) permite adaptarse más fácilmente a un nuevo empleo, sector o entorno laboral. Estos cambios en las estructuras de producción (57% de media en la OCDE, en algunos países hasta el 85%) suponen también una modificación del contrato social como ya pasó en los 80. Las nuevas élites ajenas a la computerización (inversores y emprendedores) se diferenciarán cada vez más de la masa de trabajadores. ¿Por qué? Porque si bien la tecnología mejora la productividad, no genera (ni aunque lo diga Gartner) más empleos o salarios. Estamos en el Siglo XXI y Skynet ya no espera a nadie. Las tecnologías digitales (toda la información es hoy digital), la velocidad y capacidad de los computadores (cualquier PC actual es tan potente como el Deep Blue) presionan en cualquier aspecto social, no sólo en los tecnológicos. Esto afecta a cualquiera. Quién nos iba a decir que la guerra contra los Terminators de Skynet no iba a ser a tiros ni con humanos muertos, sino desempleados.

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Ned Ludd y la Cuarta Revolución

Publicado el 10 febrero, 2016 por David Ruyet

Ned Ludd llamando a las armas. O su fantasma.

Año 1712. Thomas Newcomen diseñaba una máquina que generaba el vacío calentando y condensando vapor de agua. El vacío permitía la succión de una bomba, y la bomba extraer agua de las minas de carbón. Era la primera máquina de vapor. Luego el escocés James Watt la mejoraría (y de paso, se llevaría la fama). Quedaba inaugurada la Revolución Industrial. La Primera. Empezaba el periodo de la humanidad de mayores cambios económicos, tecnológicos y sociales desde el Neolítico. La máquina de vapor era la primera gran “general purpose technology” (o GPT), si obviamos la imprenta y la rueda. La economía tradicional, basada en el trabajo manual (o sea, más trabajadores igual a más crecimiento), era fulminada por la máquina de vapor de Watt o la spinning Jenny de James Hargreaves (más tecnología igual a más crecimiento). Empezaba la economía industrial, donde la tecnología era la clave: mecanización de la industria textil y el desarrollo de la metalurgia moderna (el IronBridge, el primer puente metálico, se construyó sobre el rio Severn en 1779).  Mecanizar la producción permitía aumentar la cantidad de producto acabado y, a la vez, reducir sus costes de fabricación. Pero las transformaciones fueron más allá: la economía rural, basada en la agricultura y el comercio, pasaba a ser una economía urbana o periurbana, industrializada y mecanizada. Crecimiento y aumento de la renta per cápita como nunca se había dado hasta entonces en la historia humana.

Año 1779. Un tipo enfadadísimo en Anstey, Leicestershire, destrozaba dos tejedoras mecánicas a martillazos y se daba a la fuga. Su nombre: Ned Ludd. No se le volvió a ver, pero empezaba su leyenda. Entre los obreros se extendía el mismo descontento del tal Ned. Sus malas condiciones laborales eran tan reales como el crecimiento de la nueva economía industrial. Lea a Engels o a Dickens. Da igual: dicen lo mismo. El pasado industrial siempre fue un asco. No obstante, eso del PIB per capita no interesaba mucho a los seguidores del fantasma de Ludd. Llamados luditas, tenían claro el problema: las máquinas eliminan puestos de trabajo de las personas. Tenían también clara la solución: destruir las fábricas con máquinas. De entrada, culpaban al fantasma de Ludd. Luego –a principios del siglo XIX, en especial entre 1811 y 1813- ya no se escondían. A ver quién les podía convencer de que si la tecnología aumentaba el tamaño de la economía, más gente entraba en el sistema. Más tecnología era menos personas trabajando en la industria, cierto. Pero también eran más personas en el sector de los servicios. El excedente de renta se destinaba a mejorar la calidad de vida o realizar nuevas inversiones, y ahí aparecían nuevas necesidades. Lo cierto es que sin sindicatos, poco más podían hacer para protestar. Quizás por ello el historiador Eric Hobsbawm argumentaba que los luditas (“the machine breakers”) hacían «negociación colectiva por disturbio«.

Las cuatro revoluciones industriales

Año 1870. La primera cadena de montaje en Cincinatti declara inaugurada la Segunda Revolución Industrial. Montaje en serie, electrificación de la industria, producción masiva. Del taylorismo al fordismo, y de ahí a Toyota durante “The Glorious Thirty” (1945-1975). La conflictividad laboral era -más o menos- limitada. ¿Por qué? Por un lado, había una red social de cobertura con desempleo y jubilación, a la vez que se protegían las industrias nacionales más vulnerables a base de subvenciones. Por otro, no habían alternativas: el experimento comunista de la Unión Soviética no funcionó. Así que el capitalismo funcionó de forma -más o menos- eficiente (socialmente hablando, claro) hasta los años 80 y su transformación en el neoliberalismo. Año 1969, aparece el Modicon 084, el primer PLC comercial programable. Tercera Revolución Industrial: computadores, electrónica, Internet. Además de Thatcher y Reagan, la revolución informática establecía un nuevo paradigma. Como siempre: nuevas tecnologías permitían mayores eficiencias y sinergias. Empezaba el gran downsizing de las estructuras laborales, que eran laminadas de todas aquellas funcionalidades (y sus trabajadores) que desarrollaban funciones programables y ofimáticas. Si hasta entonces las mejoras en la tecnología desplazaban a gente de la industria, ahora los desplazaban de los servicios. El siglo XXI y la consolidación de la globalización consolidaron el modelo: la ley de Moore (de 1965) implementada bajo el low cost de fabricación asiático permite nuevos procesadores exponencialmente más eficientes y baratos. Son robots cada vez más baratos y  rápidos en el desarrollo de sus rutinas (me resisto a escribir inteligentes).

Año 2016. En el Foro de Davos Charles Schwab, fundador y presidente del Foro, habla sobre la Cuarta Revolución Industrial. Auditorio lleno. Su libro tiene una reseña del Financial Times. La velocidad de los procesadores y la interconectividad lo están cambiando todo. Viene el Internet de las Cosas (el IoT): Máquinas que se comunican entre ellas sin intervención humana. Manufactura personalizada: no enviaremos 100.000 zapatillas a un almacén de distribución, sino que, las enviaremos a sus 100.000 clientes. Aún más: les enviaremos las zapatillas con los colores que ellos quieran. Falta muy poco para eso. Heladeras que avisarán que los yogures van a caducar, o cepillos de dientes que advertirán de una inminente caries. ¿Lo duda? Hay más ejemplos: ¿Chófer? El indiscreto coche de Google sin conductor ya circula. ¿Profesores de idiomas? Hay excelentes apps en iOS y Android. ¿Repartidores? Amazon dice que va a satisfacer los pedidos con drones no militares. ¿Operadoras telefónicas? Diga 8 si quiere saber cuanto lleva gastado en el celular este mes. ¿Contables? Las facturas electrónicas y el big data acabarán con ellos. ¿Cajeros? Pase usted la compra por el scanner con la etiqueta hacia arriba y pague con su tarjeta de crédito. ¿Atracos con pistola? Cybercrimen: tiemble de verdad con los botnet, phishing, troyanos, gusanos, spam… ¿Quiere amigos? Cómpreselos en Twitter o, si quiere, en Facebook. ¿Guías turísticos? Póngase los auriculares, que el GPS sabe en que sala del museo está y le dirá quién pinto el cuadro. ¿Médicos? mire a la cámara y saque la lengua. Schwab calcula que peligran 5 millones de empleos mundiales. The Guardian dice que el 47% de los que hay en Reino Unido peligran. Inevitable.

IoT

En Buenos Aires, en estos días de verano, el Banco Central de la República Argentina autorizó el envío del resumen bancario (por ejemplo, de la tarjeta de crédito) sólo de forma electrónica. Hoy unas 4.000 personas que los reparten por correo postal. El otro día, los camioneros de la CGT del sindicalista Hugo Moyano colapsaron los alrededores del Banco Central con sus protestas. Algunos políticos quieren evitar que se elimine el envío aduciendo «derecho a la información». Son neoluditas, no tan bestias como el más famoso de ellos: Theodore Kaczynski, el famoso Unabomber. Da igual. No se cansen. Perderán. El resumen mensual se enviará en formato pdf. Pero no se confundan. Si bien la solución que proponía el ludismo era ridíucla (destruir las tecnologías para proteger puestos de trabajo que quedaron obsoletos) no estaban equivocados: máquinas más eficientes amenazan los puestos de trabajo tradicionales. Y seguirán amenazando a cualquier empleo que resulte programable. La capacidad de reconvertirse es muy limitada. No es que vaya a pasar; es que ha pasado siempre. ¿Cómo resistirse a un coste más bajo y a menores demandas laborales? Aquellos con mayor formación y, por tanto, mayor capacidad de resolver problemas complejos, dispondrán de empleos más estables; aquellos con menor formación, un trabajo rutinario, y en posible competencia con un software sufrirán de una eterna precariedad laboral. Sólo sin rutinas no es posible armar una cadena de montaje, y las rutinas ya las hace un robot. Messi puede estar tranquilo; el resto no.

¿Hacia dónde vamos? La destrucción creativa de Schumpeter nos sigue permitiendo ganar eficiencia en los procesos. La duda es si es más destrucción o más creativa. Porque lo cierto es que se ha desarrollado un mercado de trabajo dualizado, donde la minoría menos formada es expulsada. Seguimos creciendo (poquito), pero una gran masa laboral no es capaz de capitalizar ese crecimiento: desempleo de larga duración incapaz de reciclarse o reinventarse se enquista en occidente. Tras la gran crisis de 2008 llega la llamada “recuperación sin empleo” (si es que es posible recuperarse con más deudas). Los trabajadores no cualificados se resignan a una rebaja de salarios (la  llamada “devaluación interna”). Mientras, los cualificados piensan a donde irse para no pagar los excesivos impuestos a los que -cada vez más- se ven sometidos. La clase media ya no existe (si es que existió), sino que somos todos clase obrera, amenazada por la tecnología y atrapada por las burbujas de deuda. ¿Clase obrera? si usted deja de trabajar hoy y no puede vivir de rentas, es usted clase obrera. Y esa clase obrera, amenazada y humillada por la desigualdad del otro 1%, precisa de la protección de los estados para la subsistencia (que se siguen endeudando para financiar planes públicos de ocupación, que no dan resultados en el largo plazo). Después de 250 años, las quejas de Ned Ludd siguen vigentes. El tipo tenía razón. Nunca ganará.

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El mundo es VUCA

Publicado el 12 marzo, 2015 por David Ruyet

El VUCA o el eufemismo del paradigma del mundo actual, es decir CAOS11 de septiembre de 2001. Diecinueve terroristas, divididos en cuatro grupos, secuestran cuatro aviones que salían de Boston, Washington y Newark. Cada grupo tenía un terrorista piloto que se encargaría de manejar el avión una vez reducida su tripulación y estrellarlo contra un objetivo concreto: las torres gemelas del World Trade Center, el Pentágono –donde se estrellaron- y, según el capturado de Al-Qaeda Khalid Sheikh Mohammed, el Congreso de los Estados Unidos (al que no alcanzó, estrellándose cuando el pasaje intentó recuperar el control del avión en el famoso vuelo 93 de United Airlines). En ese momento en la US War Army College (o USWAC) se preguntaronn dónde fallaron. El USWAC (literalmente la “universidad de guerra del ejército”) es la escuela donde militares del ejército de tierra con licenciatura se preparan para ser los futuros generales (Eisenhower o Colin Powell son, por ejemplo, ex-alumnos destacados de la USWAC). ¿Cómo no pudieron prever esos ataques? ¿Qué nuevo mundo viene? ¿En qué competencias clave deben formar a sus futuros líderes militares? De ese proceso de reflexión interna en la USWAC recuperaron un término utilizado tras el fin de la guerra fría: VUCA. El mundo cambió tras el 11-S: era un mundo Volatile (volátil), Uncertain (incierto), Complex (complejo) y Ambiguous (ambiguo), las iniciales de VUCA. Informalmente, algunos militares empezaron a llamar a la USWAC como la VUCA University, pues el mundo ya es VUCA.

Efectivamente, nuestro caótico mundo multilateral del siglo XXI es VUCA. En realidad, una forma elegante y ordenada de decir, como en la película, que “It´s a Mad, Mad, Mad, Mad World”… Debemos aprender a sobrevivir en este mundo tan volátil, incierto, complejo y ambiguo. VOLATIL, pues es inestable e inesperado, la continuidad en el tiempo de cualquier cosa no está clara (¿quién pudo prever, por ejemplo, las primaveras árabes? ¿y quién vio que se desincharían tan pronto?); INCIERTO, donde lo que ayer era de una forma hoy es de otra; estamos aquí, cierto… ¿pero dónde? Sufrimos los efectos del entorno global, pero desconocemos sus causas; nada es seguro. Como nos enseñó Nassim Taleb en «El cisne negro» ahora lo altamente improbable es lo definitorio; COMPLEJO porque tenemos más información y más datos que nunca, y somos incapaces de gestionarlos en este mundo globalizado, hipertecnológico, multicultural y multilateral. Beinhocker dice que transaccionamos cada día más de 10.000.000.000 SKU, en un mundo cuya complejidad aumenta exponencialmente. 175 millones de tweets se envian cada día. Cada minuto se suben 2 horas de Video a YouTube… Manda lo general y no lo concreto… y AMBIGUO, pues para idénticos efectos podemos diferentes y demasiadas causales; no tenemos precedentes, y todos parecen a la vez enemigos y aliados (piense en los chinos, por ejemplo ¿qué son para occidente? ¿Salvación o condena?).

En el HBR nos contaban 'What relly VUCA means to you'

VUCA es el «new normal». Pensemos, por ejemplo, en la integración de las regiones comerciales: en 1992 el Tratado de Maastricht formalizaba la Unión Europea con 12 países… y hoy ya tiene 28 miembros y es la mayor área comercial del mundo. En este 2015, en el sudeste asiático, Brunei, Camboya, Indonesia, Malasia, Birmania, Filipinas, Singapur, Tailandia, Laos y Vietnam se van a unir en ASEAN. La única forma de competir a la sombra del gigante chino y el indio. Pero mientras medio mundo parece que se une, en Latinoamérica hay de todo: en MERCOSUR (Argentina, Brasil, Paraguay, Uruguay y Venezuela) están perdidos, UNASUR es un continente sin contenido y en la Alianza del Pacífico (Chile, Colombia, México y Perú) van por su cuenta y miran más hacia Asia que a la propia Sudamérica… ¿Cuál es el paradigma? ¿Unirse? ¿Separarse? ¿Ambos? Eso por no hablar de la geopolítica. El mundo está «on fire«, más alla del 11-S: la invasión de Irak de 2003, la crisis económica de 2007-2008, la confirmación de la irreversibilidad del cambio climático, la Crisis de deuda de la Zona Euro desde 2009, las tensiones en el Medio Oriente, la catástrofe de Fukushima, el conflicto de Ucrania en 2014… Fenómenos locales con clara afectación global. Así es el nuevo mundo VUCA: interconectado. Lo que afecta a una región del mundo repercute en otras. El mundo, además de ser el caótico VUCA, se ha convertido realmente en una economía global. ¿Cómo competir en este nuevo entorno?

Porque VUCA es caos… pero también presenta enormes oportunidades que sólo se van a poder aprovechar si el negocio tiene la capacidad de prever y adaptarse. Y es que existe una vía de actuación ante el mundo VUCA. Llamémosle VUCA*, y es aquél, donde la Volatilidad se cambia por VISION, la Incertidumbre por COMPRENSION (Understanding), la Complejidad por CLARIDAD y la Ambiguedad por AGILIDAD. Todas ellas nuevas capacidades que nos pueden permitir competir con éxito en el entorno VUCA. Vistas así las cosas…  ¿Puede ser la sostenibilidad una respuesta en el mundo VUCA? Incorporar la sostenibilidad en la Visión, es decir, en la planificación estratégica permite competir mejor en VUCA: tener claro a dónde se va. Y una respuesta a las cambiantes condiciones globales pasa por ser Ágiles en la modificación de esa planificación estratégica. Comprender que si nuestra estrategia de negocio (es decir como nos diferenciamos con aquello que hacemos mejor) sólo se traduce en beneficios, pero -por ejemplo- impacta en el medio ambiente estará condenada al fracaso. Si no se comprender la interrelación social-ambiental de la empresa con el medio, la supervivencia está en clara duda. Involucrar a todos bajo liderazgos claros y transparentes, pues las empresas tienen que reorientar sus estrategias corporativas y abrir el proceso de toma de decisiones para involucrar talento proporcione información y retroalimentación. La transparencia, o dicho de otra forma, la claridad y la coherencia con que se comunica la estrategia es un requisito para la sostenibilidad empresarial y, a la vez, es un requisito previo para la confianza de los clientes.

El VUCA* o como darle la vuelta al escenario VUCA y no morir en el intento

Veamos un caso práctico: el cambio climático. Sin duda es un perfecto ejemplo de entorno VUCA (complejo, cambiante, incierto y ambiguo). Pero también es un nuevo escneraio llego de nuevos mercados y oportunidades para los VUCA* (visionarios, comprensivos, claros y ágiles). «A la fuerza ahorcan» dice el refrán, y parece que uno de los argumentos más fuertes para adoptar programas de sostenibilidad corporativa es el cambio climático. Calentamiento global no es bajada de temperaturas medias… es caos climático. Es mayor número de fenómenos meteorológicos extremos (como se contó en este post), que crecen en escala y amenaza. Son cambios en las cosechas. Es modificación de ecosistemas y especies. 2013 y 2014, el año más caliente de la historia, el  confirmaron algunas de las evidencias más devastadores del empeoramiento de las condiciones meteorológicas. El desafío de revertir el calentamiento global es desalentador, pero el reto real es darse cuenta ahora que cualquier escenario que no sea es es siempre peor. Cuando Paul Polman, CEO de Unilever, dijo en 2009 que iba a duplicar la facturación de su empresa, a la vez que iba a reducir a la mitad sus emisiones de carbono en los próximos cinco años, parecía un tarado, o peor: un mentiroso. Polman cree que el mundo es VUCA. Y quizá por ello habla de humildad, sostenibilidad, diversidad, inclusión o que el beneficio no es lo más importante… Con más o menos éxito en sus objetivos corporativos (presenta unos crecimientos sostenidos de facturación pero no acaba de cumplir los objetivos de reducir su carbon footprint), lo que sí logró Polman es que cuando dice «necesitamos personas que se preocupan más por los demás que a sí mismos» crees que lo dice en serio.

El General Goerge Casey en Irak. Lo peor que le puede pasar no es que bajen sus vendas o sus clientes se vayan a la competencia. Así que igual hay que escuchar como entiende el mundo VUCA

VUCA es la realidad de nuestro mundo actual. Es el escenario «new normal» y nada nos hace pensar que no seguirá siendo de esa manera en los próximos años. Las condiciones globales continúan cambiando, la tecnología evoluciona, la geopolítica es multilateral, el mundo está interconectado, y no sabemos nada de nada… En pocas palabras, “el sólo sé que no sé nada”de Sócrates es el nuevo paradigma. Estrategias corporativas basadas en la sostenibilidad corporativa aplicadas al modelo de negocio actual de los medios, que surjan de repensar la estrategia corporativa pueden ser muy válidas. Y más válidas serán en tanto sean activas y no reactivas. Si no, no queda otra que navegar como dice mi admirado Angel Castiñeira «mediante navegación de cabotaje, cerca de la costa» a través de este período de turbulencia global.  La alternativa pasa por liderar el cambio, repensarse y actuar. Navegando sin miedo en alta mar, y con renovada confianza pues hay un VUCA* más allá de este mundo VUCA.

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Uber, Zidane y querer romper paredes a cabezazos

Publicado el 3 diciembre, 2014 por David Ruyet

La pantalla de Uber. Busque su modalidad de transporte, espere y viajeEn el verano de 2009  Garrett Camp y Travis Kalanick, dos jóvenes informáticos norteamericanos, diseñaron una aplicación denominada UberCab. La idea era sencilla: tras un click a una aplicación de un smartphone, un taxi (cercano y libre) te pasaría a buscar por dónde estuvieses. Esa app funcionaría de forma simple: creada una cuenta, entrados los datos de una tarjeta de crédito y un e-mail, cada vez que se solicite, UberCab buscaría el taxi más cercano por GPS tras triangular la ubicación de la persona y el auto, que llegaría rapidísimo. Lo de ‘Über‘ sería por el prefijo alemán, que significa «por encima de» o «más allá de«. Se trataba de un win-win de manual: taxi y cliente se pueden encontrar sin verse, sin llamadas, incluso estando uno muy cerca del otro. Eficiencia en tiempo, ahorro de combustibles y sostenibilidad en una misma acción. En junio de 2010 lanzaron el servicio UberCab (vea el video de cómo funcionaba la app hace 4 años) en la ciudad de San Francisco para smartphones con sistema operativo IOS o Android. La idea era atractiva, y consiguió más de 32 millones de dólares del Venture Capital norteamericano a final de 2011. Inversores convencidos de la idea son Goldman Sachs, Menlo Ventures o el Bezos Expeditions, de mi admirado Jeff Bezos de Amazon.

Pero las cosas se empezaron a torcer. A poco de implantarse, los taxistas de San Francisco protestaron. Eso se ha ido repitiendo en todas y cada una de las ciudades donde UberCab se ha ido presentando. En realidad, ya denominado como «Uber«, pues en 2010 la Autoridad Metropolitana de San Francisco prohibió del «Cab» -en inglés «taxi»- para «no llevar a engaños«. Porque Uber no sólo permite localizar taxis sin pasajeros cercanos, sino también otros autos con conductor (o sea sin licencia municipal) dispuestos a llevarte por un precio convenido, y que le han facilitado a Uber sus datos. Y ahí estaba el problema para los taxistas. Uber no sólo quería ser un localizador de taxis libres, sino algo mucho más ambicioso: el «everyone’s private driver» (como dicen en su propia publicidad). En otras palabras, localizando chóferes (cualesquiera) Uber pasaba a ser un comisionista P2P del enlace por GPS entre cliente y conductor por un trayecto convenido, tuviera o no de una licencia de la administración. Para los taxistas Uber era el nuevo Napster de su industria: un pirata que les iba a quitar lo que legalmente les pertenecía por su licencia. Para Uber los taxistas son unos retrógrados, que están anclados en un modelo de negocio obsoleto, cuando ellos sólo buscan beneficiar al consumidor. ¿Es realmente así?

Los taxistas en pie de guerra contra Uber

Los taxis los inventaron a finales del siglo XVI, los (sorpresa)  Taxis. Estos eran una familia de origen lombardo, llamada Della Torre e Tasso, que cambiaron su nombre a Thurn and Taxis cuando se radicaron en tierras alemanas. Ruggiano de Tassis estableció un servicio postal en Italia en 1580 y, más tarde, su nieto Franz von Taxis estableció un servicio de postas entre Holanda y Francia a principios del siglo XVII, y luego entre el imperio otomano del Rey Maximiliano I y el rey español Felipe I en 1604, de forma que les aseguraba llevarles el correo. Esse tipo de servicio en el siglo XV no era caro…¡era carísimo! pues debía asegurarse la inversión de los taxistas (o sea de los Sres. Taxis) para que con sus carrozas de color amarillo se llevase el correo de un lugar a otro en tiempo mínimo (aseguraban 15 días en verano y 18 en invierno, por ejemplo, entre Bruselas y Granada en el siglo XVI). De ahí que el servicio de licenciara, y hasta el siglo XVIII la familia Taxis mantuviese ese monopolio postal en buena parte de Europa occidental. Como con otras muchas cosas, el monopolio de la licencias de  transportes se mantuvo hasta el siglo XX, cuando se implanto el mismo modelo de monopolio público de taxi en las ciudades. De forma generalizada en casi todo el planeta el servicio de transporte de pasajeros con conductor se limita, otorgando un número limitado de licencias a algunos conductores mediante una concesión administrativa de permisos.

¿Tiene sentido hoy que el taxi siga siendo una concesión? Si se limitan licencias es para incentivar unas inversiones privadas difíciles de obtener en competencia. Esos monopolios artificiales tienen por intención asegurarle a un inversor su enorme inversión (como por ejemplo, la construcción y explotación de autopistas o la telefonía móvil). Es de suponer que en 1950 tuviese sentido que un taxista viese protegida su inversión en un automóvil de gasolina (que hasta Toyota era carísimo), y generar en ese sector una estructura de monopolio artificial (pues no se le pide a un taxista ningún mérito, garantía o capacidad especial). Sin embargo, hoy no parece que existan esas barreras para el sector. Así, limitar el número de taxis, equivale a que el consumidor pueda estar pagando más de lo que toca (si hay menos número de taxis de lo que se precisa, seguro que se paga más por ello). Eso lo podría confirmar el desorbitado precio de venta de las licencias de taxi en el mercado secundario (mire lo que piden en Argentina o en España). En Argentina (donde vivo) o Uruguay existen los populares remís. Ese servicio de transporte de pasajeros en auto, no son licenciatarios como los taxis, sino que te llevan de un lugar a a un precio fijo según acuerden cliente y conductor. Surgieron a final de los 90, como respuesta a la creciente inseguridad y pueden ser tan buenos o tan malos como cualquier taxi, pero generalmente el precio es inferior y sin sorpresas. Lamentablemente, el esquema de los monopolios artificiales que progreso, tecnología y educación han dejado obsoletos es muy común. Piense en las farmacias, los notarios, la venta de loterías, los estancos… ¿Tiene sentido limitar su número con una concesión sin ninguna exigencia especial? ¿Es lógico mantener esos oligopolios y sectores protegidos que el tiempo dejó sin sentido? parece que no…

Uber es la Start-up TIC más capitalizada del mundo

Pero ¿Y Uber? ¿Es tan altruista como parece? Que su valoración sea hoy de 18.700 millones de dólares, parece un enorme negocio de futuro para localizar taxis…. La ventaja competitiva de Uber (que vale más que Repsol) se basa en que sólo él dispone de una valiosa información (ubicación de clientes y proveedores en tiempo real) y que, por tanto, puede condicionar el proceso de fijación de precios al casar oferta y demanda. Cuando hay taxis disponibles, Uber baja el precio del taxi una media del 25%. Sin embargo, cuando no hay taxis disponibles, o mucha demanda (cosa que Uber sabe), su transporte Uber (el UberX) resulta bastante más caro. El algoritmo de Uber (el surge pricing) es similar al de compra de plazas de avión por internet: con más demanda y misma oferta los precios suben…  Algunos estudios muestran que el UberX es más caro más del 50% del tiempo. Hay casos documentados de abuso flagrante: el tipo de Nueva York que pagó 219 dólares por viajar 11 kilómetros, los precios 6 veces superiores al normal en Fin de Año, o cuando elevó los precios por el huracán Sandy, justificado en su «Dynamic Pricing System«. Las quejas obligaron a Uber a pactar con las autoridades de Nueva York unos precios máximos en situaciones especiales. Es obvio que Uber presenta un nuevo e interesante modelo de negocio, pero ¿este sistema es el que realmente se precisa? ¿El modelo obsoleto del taxi con licencia queda mejorado por el enorme poder que concentra Uber?

No sé si Uber tendrá éxito (hoy es la mayor start-up del mundo…), pero sí tengo claro que el negocio de los taxis con licencia (es decir la hiperregulación sin sentido) está condenado al fracaso. Nada justifica ya que un taxi tenga una licencia exclusiva… Es parecido a la suspensión que tuvo el ex futbolista Zinédine Zidane (uno de los mejores de la historia) para poder entrenar a un club de la segunda división española, al no tener licencia. ¿Era eso un problema? ¿Qué ventaja tiene exigirla? ¿Asegura el carnet de director técnico ser mejor? ¿Protege al socio de un club que Zidane -que lo ganó todo- no tenga carnet, y uno que nunca jugó a fútbol sí? Está obvio que no: se trata de otra barrera que dificulta la competencia y no añade valor. Uber no es un modelo de consumo colaborativo (aunque les gustaría ser un common social…), sino un algoritmo de generación de coste marginal cero (lo que Rifkin cuenta en «Marginal Zero Cost«…), todavía sin competidores y será necesario limitar esa posición dominante. Quizá aparecen cincuenta Ubers y usted podrá encontrar su taxi en la app que más le guste, igual que ahora llama directamente a la compañía de taxi que quiere. Quizá se obligue a Uber a hacer público su algoritmo, reconociéndole derechos como una patente. Qué sé yo…   En cualquier caso, y desde la visión de esa eficiencia económica, Uber está creando un segmento de negocio nuevo a partir de una commodity que complementa al taxi de licencia, que ha perdido su razón de ser (y, de paso, genera nuevos empleos). Sería otro ejemplo más de la famosa destrucción creativa que proponía Schumpeter (que ya se contó en este post de 2011), y contra el que queda claro que no tiene sentido pegar cabezazos como argumento en la discusión.

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