Navegar estratégicamente el Tsunami de la 4ª Revolución Industrial

Autor: Ricardo Chica Avella
30 julio de 2017 - 12:02 AM

Una estrategia empresarial adecuada puede hacer la diferencia entre sucumbir con un mundo que está llegando a su fin o sobrevivir en el mundo que está surgiendo

Se calcula que para dentro de diez años 1/3 de la fuerza laboral americana habrá sido desplazada de sus empleos por robots, sustitución de la mano de obra que constituye uno de los elementos del impacto de la 4RI, la cual transformará la vida social a una profundidad y extensión que ni Schumpeter pudo haber concebido en su visión de tormentas de creación destructiva generadas por las grandes innovaciones tecnológicas. Aunque desde el punto de vista socioeconómico ese desempleo tecnológico es uno  de los aspectos más alarmantes, todos los componentes de la 4RI social media, internet of things (IoT), inteligencia artificial (IA), data analytics (DA), movilidad, computación en la nube y additive manufacturing (3D printing), a la vez abren posibilidades y plantean problemas y riesgos sin precedentes, frente a los cuales una estrategia empresarial adecuada puede hacer la diferencia entre sucumbir con un mundo que está llegando a su fin o sobrevivir en el mundo que está surgiendo. Como comentaron en The Economist hace ya casi 15 años destacando inminencia junto con brecha emergente: “The future is already here, it is just not evenly distributed”.  

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El problema del impacto del cambio técnico sobre el empleo es tan viejo como la ciencia de la economía política. Ricardo se debatía (como lo atestigua su nuevo capítulo sobre la maquinaria en la segunda edición de sus Principios) dentro de la polaridad que se repite dos siglos después: por una parte, es cierto que el cambio técnico desplaza mano de obra; pero por otra, el crecimiento del producto y de la productividad generados por él, pueden impulsar actividad económica compensatoria en materia de empleo. Y Marx consideró el problema dentro de su análisis de la acumulación de capital privilegiando la dinámica tecnológica por el esfuerzo de los capitalistas por reconstituir la rentabilidad frente a las presiones salariales y por prevalecer en la competencia a lo largo del ciclo. Pero el problema actual es más complejo de lo que veía Ricardo porque este componente de la 4RI se inscribe dentro de las tendencias previas al jobless growth por el cual la economía viene creciendo (recientemente en forma muy limitada) sin generar empleo y a la concentración/inequidad de la distribución del ingreso y la riqueza; esto último como resultado de la financializacion (explosión en el peso en la economía de la actividad financiera, especialmente la de riesgo), incluida la prevalencia del rentista (manifiesta en la escandalosa concentración de la riqueza enfatizada por Piketty y Stiglitz),  y de la forma en que el crecimiento del empleo y las remuneraciones se ha concentrado en los empleos de altos ingresos y  habilidades tecnológicas/productividad.

Antes de discutir las razones por las cuales el agravamiento del desempleo y de la desigualdad que está generando la robotización genera problemas económicos adicionales a este agravamiento, conviene, para ganar una idea del Tsunami de creación destructiva shumpeteriana que está teniendo lugar, dimensionar rápidamente el significado de los otros elementos de la 4RI: social media, IoT, IA, DA, movilidad y computación en la nube. Tanto Trump y los hackers rusos, como la avalancha de fake news de la que el primero es ejemplo estelar, que han llevado a hablar de que vivimos en un Post-truth World, ilustran aspectos negativos del primero; pero el social media ofrece maravillosas posibilidades para el flujo de información fidedigna, la cual se puede apreciar en los movimientos democráticos en regímenes totalitarios como los varios árabes (durante la primavera), China, Rusia y Venezuela (Cuba todavía intenta, seguramente crecientemente con éxito limitado, frenar esta avalancha).

El IoT, la IA y DA, se combinan en su networking y manejo y flujo de información para inaugurar una nueva era en la historia de la humanidad, la de la red y la información que ella permite acopiar y analizar (data mining, data analysis). Todo, literal y absolutamente todo va a estar conectado (próximamente 50 billones de conectados) incluyendo no solo TV y otros electrodomésticos, autos, cunas de los bebes, sino el mismo cuerpo humano en cybersystems que abarcan lo físico, lo digital y lo biológico (acceso a plantas mediante chips implantados en las manos, vigilancia de signos y niveles vitales, etc.); y todo estará generando información que va a estar siendo constantemente acopiada y analizada. Gracias a la IA elementos de esta red desempeñan actividades de conocimiento y toma racional (resultado de procesos de optimización) de decisiones, y otras tradicionalmente atribuidas a los humanos (facial recognition, interpreting complex data, entender lenguaje humano, inteligent routing en delivery networks, conducción de automóviles  -algoritmo que incrementa la seguridad con reconocimiento de la velocidad, distancias y demás condiciones). Esto, junto con la capacidad de acopiar y analizar masas inconcebiblemente grandes de información, gracias al crecimiento exponencial de la capacidad de los computadores y de las herramientas matemáticas y estadísticas (algoritmos) para su análisis, afecta ya y afectará crecientemente más toda la actividad económica y social, de manera que el salto cualitativo en la flexibilidad de respuesta de los agentes (privados y públicos) manifiesta simultáneamente nuevas dimensiones y áreas de servicio; pero por otra parte, crecientes posibilidades de manipulación cuyos mecanismos están adquiriendo un alcance y nivel de sofisticación  que hacen aparecer a los de 1984 de Orwell como  una torpeza primitiva.

Nuevamente con aspectos enormemente positivos como las posibilidades para sectores como el financiero (información sobre clientes y sobre negocios, capacidad de detectar comportamientos extraños o atípicos que ameritan ser investigados); lo cual es esperable si se considera que este sector es el cerebro de la economía (en el sentido precisamente de almacenamiento de información, análisis y toma de decisiones), incluyendo el que thinking, learning and trading computers harán ver a los ultra/super/complejos/rápidos algoritmos de inversión que permiten a los inversionistas moverse antes del mercado (aprovechando ventanas de oportunidad de arbitraje de fracciones de segundo para obtener la rentabilidad latente en una  diferencia/desviación momentánea de un precio entre mercados/en un mercado) aparecer arcaicos e incluso hacer redundante el corretaje (ejemplo de una actividad de altas habilidades y conexiones desplazada por la IA-DA); y en materia de lucha contra la pobreza la posibilidad de bancarizar (prestar servicios financieros) a billones de pobres (permitiéndoles la acumulación de activos y capacidades que necesitan para salir de las trampas de bajos niveles de activos/productividad/rentabilidad/acumulación que les impiden viabilizarse económicamente).  E incluso en servicios de salud donde los de diagnóstico, decisión sobre tratamientos, incluidos servicios quirúrgicos (cirugía con robots y a distancia); de nuevo sobre la base de manejo y análisis de masas de información sobre pacientes, sobre avances en tratamientos y posibilidades farmacológicas, impensables e inmanejables hace un par de años; todo esto dentro de un networking que puede poner a trabajar a una enfermera Laurita en Sierra Nevada con un médico en Bogotá o Medellín o a éste con un especialista en Harvard.

Pero desde el punto de vista más estrictamente económico, es el impacto sobre la actividad productiva el que está transformando ésta más allá de toda previsión, en el contexto de tres transiciones:  en el paradigma productivo tecnológico (niveles de integración comercial productiva y tecnológica) al de flexibilidad postindustrial; del liderazgo de la industria manufacturera al del sector servicios; de la competitividad basada en costos (economías de escala) a la basada en talento (flexibilidad estratégica).

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La combinación de IoT/IA/DA abre a las organizaciones la posibilidad de responder en tiempo real (a la necesidad y la demanda instantáneamente) y transformar sus modelos de negocio de vender un producto a proporcionar un servicio gestionado. Sólo la red puede combinar para la empresa esta opción de servicios en tiempo real (On line on demand same day business como Amazon 2 horas) pues las redes dinámicas están ganando suficiente inteligencia y alcance para ofrecer a las organizaciones la flexibilidad, adaptabilidad y control que se requerirán en una organización de la cadena de valor que modifica simultánea e integradamente las expectativas de los clientes, la mejora de los productos, la innovación colaborativa y las formas organizacionales.

El IoT conecta entidades humanas y no humanas para crear nuevos modelos de negocio, permitiendo gestión inteligente de productos y mejoras de eficiencia; y la  IA facilita y ejecuta la toma de decisiones. La inversión de las empresas en IoT, IA, DA diferenciará a los distintos actores en los mercados pues la data science está llegando más allá de la estadística tradicional para extraer actionable insights del Big data (o sea todo: correos electrónicos, llamadas telefónicas, texto, imágenes, video, streaming de datos de redes sociales, searchs en internet, localización GPS, ingresos a computadores, etc.): nuevas técnicas como machine-learning algorithms, analítica de localización, marketing predictivo, computación cognitiva, seguimiento del mobile footprint de los consumidores permiten construir modelos predictivos utilizando este tipo de datos no convencionales.

El sector financiero venía manejando su enorme almacenamientos de información (ya que cada transacción bancaria es una nugget de datos) para evaluar el riesgo de crédito y proporcionar nuevos tipos de financiación, pero ahora la data science permite hyper-targeted marketing, procesamiento optimizado de transacciones, asesoría personalizada en el manejo de activos, además de fortalecer la gestión del riesgo (detección de fraudes de tarjetas, cumplimiento de delitos financieros, puntajes de crédito, pruebas de estrés). Los bancos pasan del análisis a nivel de producto (tarjetas de crédito, hipotecas) a mirar holísticamente relaciones interconectadas de clientes y a manejar masas enormes de información (almacenada como como hash en  formato blockchain) de los mercados, las bolsas, trade repositories y settlements systems las cuales son analizadas ávidamente habiéndose desatado una carrera de los grupos de inversión para obtener el mejor algoritmo (AI hyper-intelligent adaptive model basado en machine learning) que autónomamente explore el sistema financiero en la búsqueda de oportunidades de inversión, extrayendo masas inconcebiblemente grandes de datos (no solo financieros sino del Big Data) para desenterrar patrones rentables y encontrar señales estadísticas de oportunidades lucrativas para ellos y sus clientes.

Volviendo para terminar al tema del desempleo tecnológico generado por la robotización, incluyendo el impacto de los avances en IA sustituyendo actividad humana, el impacto económico va más allá del social obviamente gravísimo, que profundiza la tendencia previa a la inequidad, de la destrucción de empleo, que dado el patrón previo de jobless growth no va a ser compensado mayormente por el crecimiento generado por la innovación. Menos ingresos laborales implican menos consumo y menos impuestos. Hay toda una corriente de pensamiento económico que arranca en el subconsumo y la crisis de realización de Marx; pasa por el énfasis de Keynes en la deficiencia de demanda efectiva de la economía capitalista y el complemento de Kalecki de que a esta contribuye la concentración del ingreso; para llegar a los análisis estructuralistas del impacto de la inflación de alimentos sobre la demanda de productos industriales y los de Lonergan destacando la importancia del consumo de los trabajadores para mantener el nivel de actividad cuando el ciclo de la inversión se está agotando, enfatizando en la importancia de este consumo como componente fundamental de la demanda para muchos sectores de la economía. Y hay en la actualidad una discusión sobre el déficit fiscal que creará la caída de los ingresos laborales, dentro de la cual se ha planteado la conveniencia de un impuesto a la robotización que compense el impacto fiscal y genere un margen para medidas compensatorias.

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Esta consideración de la necesidad de medidas de política económica para aliviar el impacto negativo de la robotización conduce a una más general, en extensión, por ser aplicable a otros elementos/aspectos de la 4RI; y en significancia, por referir al problema más general de la necesidad de regular los resultados del mecanismo de mercado con el fin de minimizar/maximizar sus costos/beneficios sociales. La extensión de la necesidad de la regulación a través de los elementos de la 4RI es obvia: el IoT requiere de standards de seguridad y protección de la privacidad, y medidas de control del crimen y el terrorismo cibernéticos, necesidad que se extiende a elementos de la IA y sus aplicaciones en las áreas financieras y de servicios de la salud. Dado el carácter de bienes públicos que tienen los sectores financieros y de salud, con ingentes consecuencias y externalidades agregadas y globales de los abusos y los excesos en ellos, la necesidad de regulación de estos desarrollos resulta obvia. Y al nivel más simple de prácticas comerciales y de mercadeo (incluido el político) la capacidad que da el data mining y el data análisis para persuasive targeting, de manera de influir en decisiones de toda índole sobre la base del conocimiento de los gustos, tendencias y opiniones de los individuos, es alarmante y hace evidente la necesidad de standards regulatorios que protejan su autonomía (la que en el campo político está amenazada por el persuasive targeting en combinación con las fake news). Todas estas son instancias específicas de como un aparato regulatorio que modifique la estructura de incentivos en forma de motivar/disuadir estrategias con altos beneficios/costos sociales es necesario para maximizar los primeros y minimizar los segundos; lo cual se logra solamente si el esquema regulatorio es diseñado sobre la base de un análisis económico adecuado de la estructura (tecnológica y de mercado) del sector e implementado mediante una institucionalidad capaz de efectivamente compensar la falla de mercado, la cual puede ser agravada con diseños que no toman en consideración la motivación fundamental de rentabilidad de los agentes privados y los mecanismos adecuados (basados no solamente en prohibiciones sino tanto como sea posible en incentivos de precios/costos) para coordinar estas estrategias en forma conducente al bienestar colectivo.

A pesar de que lo que está en juego en el ámbito económico (tecnológico, productivo, empresarial, laboral) y social (inclusión/exclusión, prosperidad/pobreza), al presentarse riesgos enormes junto con posibilidades extraordinarias, es todavía difícil de imaginar, resulta claro que cuanto del impacto de la 4RI sea el beneficioso de acuerdo con el inusitado potencial que ofrecen sus elementos, y no (controlando y moderando sus costos al mínimo que conviene a la sociedad) el desastroso de sus riesgos y amenazas, depende de que, tanto en el campo empresarial como gubernamental, se conceptualicen adecuadamente esas potencialidades y riesgos y se diseñen las estrategias adecuadas para navegar este Tsunami de creación destructiva en forma informada, inteligente, constructiva y beneficiosa en los campos tanto privado como social. Al primero, la innovación y el talento para ella serán el principal activo estratégico en la actual knowledge economy abriendo posibilidades para la necesaria respuesta empresarial, en la cual formas de acción colectiva (cooperación) potenciarán sus beneficios. Y al segundo, dado el nivel de complejidad de la economía global y de los sistemas sociales, los robots salvarán al mundo en vez de destruirlo pues los algoritmos harán posible entender y así controlar procesos y problemas en forma imposible sin el DA/IA.

 

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