15 empleos que podrían desaparecer o cambiar considerablemente con la llegada de las nuevas tecnologías

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Algunos expertos llevan años alertándonos de una inminente desaparición de numerosos puestos de trabajo, en los que los humanos serán reemplazados por la llegada de nuevas tecnologías. En este artículo, enumeramos algun de los empleos que podrían desaparecer o cambiar considerablemente con la llegada de las nuevas tecnologías.

 

Empleos que podrían desaparecer debido a los avances informáticos

 

Lo más evidente y esperado, es el reemplazo de mano de obra en las grandes fábricas como consecuencia de la automatización, pero no lo único que sucederá.

Los últimos avances en ciencias de la computación, inteligencia artificial y aprendizaje automático, combinados con el análisis de los grandes repositorios de datos (big data) y la llegada del Internet de las cosas, han abierto considerablemente el abanico de profesiones que podrían verse afectadas, llegando a alcanzar a sectores hasta hace poco inimaginables.

 

15 empleos que podrían desaparecer o cambiar considerablemente con la llegada de las nuevas tecnologías

 

1. Conductores

Gracias a toda una combinación de avances en robótica e inteligencia artificial, los vehículos 100% autónomos están cada vez más cerca de salir al mercado. Su llegada podría acabar, no sólo con la profesión de taxista, sino de cualquier otro conductor de vehículos, ya sean chóferes, conductores de autobús o de trenes, carretilleros, etc.

 

2. Camareros

¡Se acabó el tener que esperar una eternidad para pedir o pagar la cuenta! Algunos negocios como cafés, restaurantes y cadenas de comida rápida, han empezado ya a instalar en sus locales unos sistemas informáticos que permiten a los clientes seleccionar lo que van a tomar a través de una tablet situada la mesa, de forma que el pedido se envía directamente a cocina por vía digital digital.

En el caso de las cadenas de comida rápida, una vez que el pedido está listo, los clientes reciben un aviso en la misma tablet para que pasen por barra a recogerlo. Al terminar, los clientes pueden pagar también a través de la aplicación instalada en la tablet y llevar ellos mismos la bandeja con los restos a una zona de recogida.

 

Cena en restaurante

En el caso de otros tipos de restaurantes, son los camareros quienes llevan el pedido a la mesa, pero sin duda, el número de camareros necesarios para gestionar el local se reduce, al no tener que tomar nota de los pedidos ni encargarse de la cuenta.

 

3. Dependientes de tienda

Algunas cadenas de venta al por menor ya empezado a probar el uso de robots como dependientes en sus tiendas. Un ejemplo es el gigante japonés de las telecomunicaciones, SoftBank, que ha optado por Pepper, un robot desarrollado por Aldebaran Robotics, introduciéndolo inicialmente en 90 de sus tiendas y con la intención de ampliar su uso a otras tiendas si todo va bien.

 

También la cadena estadounidense de ferreterías Lowe, que ha empezado a probar el uso de robots en su tienda Orchard Supply Hardware situada en San José, California, EE.UU. En este caso, la cadena ha optado por OSHbot, un robot desarrollado por Lowe’s Innovation Labs.

En general, estos robots pueden responder a preguntas sencillas, a veces incluso en varios idiomas, y ayudar a los clientes a encontrar un producto acompañándolos por los pasillos de las grandes superficies.

 

4. Servicios de atención al cliente

En los últimos años se está produciendo toda una revolución en el sector de la atención al cliente, hasta el punto de que es más que probable que en poco tiempo desaparezcan todos los denominados “call centers” o centros de atención al cliente desde los que numerosas operadoras atienden las llamadas de los clientes.

Empresas de diversos sectores han empezado a probar nuevas tecnologías, desde los ya conocidos chatbots a verdaderos agentes cognitivos.

IBM, por ejemplo, está colaborando con diversos bancos e instituciones financieras para desarrollar para ellos versiones a medida de su sistema de inteligencia artificial Watson, de forma que cuando un cliente llame a su banco para pedir información sobre algo (tipos de interés, tasas…) pueda hablar con algunas de estas versiones de Watson.

 

 

Otro ejemplo es el de Reply.ai, una plataforma de chatbots desarrollada por dos ingenieros informáticos españoles, Omar y Pablo Pera, que permite a las empresas crear fácilmente su propio bot personalizado para comunicarse de forma automática con sus clientes.

Su principal ventaja es que se puede integrar en otras plataformas como Facebook Messenger o Telegram, e incluso en mensajes SMS. Además, la compañía ha anunciado que pronto será compatible también con Whatsapp.

Su tecnología le permite comprender el lenguaje natural y responder automáticamente al usuario utilizando la inteligencia artificial, aunque de momento no aprende por sí solo como sí hacen otros desarrollos gracias a tecnologías de aprendizaje automático.

Para eso tenemos a Amelia, una agente cognitiva prácticamente humana, desarrollada por IPsoft, que gracias a un acuerdo con Accenture, empezará a introducirse muy pronto en sectores como la banca, los seguros y las agencias de viajes. Según sus desarrolladores, en su última versión Amelia no sólo es capaz de charlar con una persona con total fluidez, sino también de empatizar con sus sentimientos.  

 

 Amelia, la agente cognitiva que podría revolucionar la banca

 

También se están utilizando robots humanoides en tiendas y sucursales de bancos para recibir a los clientes cuando entran, darles la bienvenida y ayudarles indicándoles hacia dónde deben dirigirse en función de la gestión que deseen realizar.

Es el caso de Aiko, el robot humanoide de Toshiba, incorporado en el mostrador de información de los grandes almacenes de lujo Mitsukoshi, en Nihonbashi, Tokio; y que ofrece una visita guiada de seis minutos a los clientes en la que les proporciona información sobre los diferentes departamentos de los grandes almacenes y sus eventos.

 

Aiko, la robot humanoide de Toshiba para la atención al cliente

 

O el de NAO, otro robot desarrollado por la compañía francesa Aldebaran Robotics, que el Banco de Tokio Mitsubishi ha decidido incorporar en algunas de sus sucursales, entre otras cosas, por sus habilidades para responder a las preguntas más básicas de atención al cliente en 19 idiomas.

 

5. Los corredores de seguros

Muy pronto, cuando vayamos a contratar un seguro será un agente virtual el que nos atenderá. Al igual que un humano, nos hará algunas preguntas sencillas y, después, utilizando una combinación de inteligencia artificial y análisis de big data, nos ofrecerá una selección de seguros que encajan a la perfección con nuestras necesidades específicas.

Es el caso de Evia (Expert Virtual Insurance Agent), un agente de seguros virtual desarrollado por la spin-off del MIT, Insurify, que actualmente está en fase de pruebas como beta pública limitada.

Evia puede revisar las distintas ofertas y opciones de contratos de hasta 82 compañías de seguros diferentes, seleccionar los más adecuados para nosotros, explicarnos las distintas opciones entre las que podemos elegir e incluso tratar de resolver las dudas que le planteemos.

Amelia, la agente cognitiva de IPsoft también podría desempeñar este puesto.

 

6. Los arquitectos

Los profesionales pueden hacer verdaderas maravillas con los programas informáticos más completos y especializados. También existen otros programas informáticos más fáciles de usar que pueden ayudar a las personas corrientes a diseñar sus propios hogares, automatizando las principales habilidades arquitectónicas y diversas opciones de diseño y color. Por ejemplo, Floorplanner, Homebyme o Autodesk Homestyler.

No obstante, por el momento, la mayoría de la gente utiliza el software principalmente como herramienta de visualización, es decir, para ver cómo será el resultado final de lo que tienen en mente; y solo algunos lo utilizan realmente para sustituir a los arquitectos, por lo general, en proyectos muy pequeños.

En cualquier caso, cabe suponer que, a medida que estos programas se vuelvan más sofisticados, necesitaremos menos arquitectos y diseñadores humanos.

 

Arquitectos

 

7. Agentes inmobiliarios

La mayor parte de las agencias inmobiliarias ya están utilizando sistemas informatizados que envían a los clientes un correo electrónico o un SMS en cuanto hay una nueva incorporación en su base de datos de inmuebles que coincide con las características que han solicitado. Sin embargo, con la llegada del Internet de las cosas, el análisis de los grandes volúmenes de datos y otras tecnologías innovadoras, los cambios en el sector podrían ir mucho más allá. Ya hay una inmobiliaria en los Estados Unidos, Realty Beacon, que está utilizando los ibeacons de Apple para enviar un mensaje con información a los usuarios de su aplicación de búsqueda de inmuebles cuando pasan cerca de una propiedad en venta.

Otra empresa, Avid Ratings, ha desarrollado una herramienta que permite a los compradores realizar visitas interactivas, en las que al mismo tiempo que visitan un piso piloto, pueden ir personalizando los elementos de las distintas estancias a su gusto y ver como queda en la pantalla de un iPad.

A medida que estas nuevas tecnologías se vayan incorporando de forma generalizada en el sector, es probable que el número necesario de agentes inmobiliarios, mermado ya por la crisis, se reduzca todavía más.

 

8. Sector financiero: Los corredores de bolsa y administradores de fondos de inversión

Ya existen toda una serie de algoritmos informáticos capaces de analizar los datos financieros, preparar las cuentas e, incluso, hacer la declaración de los impuestos correspondientes.

Algunos fondos de inversión están utilizando ya la inteligencia artificial para predecir cómo evolucionará o reaccionará el mercado y otros han automatizado ya por completo la elaboración de sus carteras y la toma de decisiones en lo que respecta a posibles inversiones. Sin embargo, las máquinas podrían llegar mucho más allá.

 

Inteligencia artificial en le sector financiero

 

Amelia, por ejemplo, podría ofrecer asesoramiento interno al personal de banco en diversos temas, como las hipotecas. Proporcionar soporte técnico a los empleados del banco y clientes externos, e incluso atender a los clientes en operaciones como crear o cerrar una cuenta, cancelar sus tarjetas en caso de robo o pérdida y solicitar otras nuevas, etc.

De hecho, varios bancos han anunciado ya el cierre de un elevado número de sucursales para tratar de potenciar el uso de la banca digital, con los consiguientes despidos de empleados.

Incluso los gobiernos están utilizando el análisis de grandes volúmenes de datos y el aprendizaje automático para comprobar las declaraciones de la renta e identificar posibles fraudes en materia fiscal.

9. Sector sanitario

En el sector sanitario ya hemos visto máquinas realizando algunas de las funciones de los médicos o complementándolas.

La cirujía robótica, en la que un cirujano humano maneja un robot con diversos brazos de precisión milimétrica (como el robot Da Vinci Systems), ya es un hecho en numerosos hospitales y su uso permite realizar operaciones de forma mucho menos invasiva, con sus consiguientes ventajas, como son:

  • La reducción en el riesgo de infecciones.
  • Una menor pérdida de sangre durante la intervención.
  • Y una recuperación postoperatoria más rápida, reduciéndose el tiempo de estancia del paciente en el hospital.

En España ya se han realizado varios trasplantes con este sistema.

 

 

También se ha probado ya en el sector el sistema de inteligencia artificial Watson, de IBM, que ha demostrado ser capaz de diagnosticar el cáncer de pulmón a partir de imágenes de resonancia mágnética mucho mejor incluso que los médicos humanos.

Y Johnson & Johnson ha presentado un dispositivo, aprobado ya por la FDA, que es capaz de administrar automáticamente niveles bajos de anestesia, eliminando la necesidad de un anestesista.

 

Otro ejemplo, es el del Centro médico de la Universidad de California, San Francisco (UCSF), que recientemente, ha puesto en marcha, en dos de sus hospitales, una farmacia robótica automatizada que dispensa los medicamentos automáticamente cuando las enfermeras escanean los códigos de barras incluidos en las recetas.  

En cuanto al personal administrativo que se encuentra en la entrada de los hospitales y centros de salud, podrían ser reemplazados muy pronto por algún agente cognitivo como Amelia, que podría perfectamente atender las llamadas de los pacientes; resolver sus dudas; darles una cita, modificarla o cancelarla; registrar los ingresos y las altas en los hospitales, etc.

 

10. Recursos humanos

La minería de datos ya ha entrado con fuerza en el sector de los recursos humanos y está afectando a todas las profesiones relacionadas la búsqueda de talentos y la contratación. Y es que una computadora, con los algoritmos adecuados, es capaz de analizar grandes cantidades de currículos e incluso de los datos disponibles de los candidatos en Internet muchísimo más rápido y con mayor precisión y fiabilidad que un trabajador humano.

Además, otros trabajos de los departamentos de recursos humanos de las empresas, como podrían ser reunir y presentar documentación o resolver las dudas de los empleados sobre sus nóminas, pensiones y otros beneficios, podrían ser automatizados fácilmente muy pronto. Por ejemplo, un agente cognitivo como Amelia, podría encargarse perfectamente de esa función.

 

11. Profesores

Diversos estudios han demostrado ya que ciertos algoritmos o chatbots probados en instituciones educativas como personal de apoyo personalizado para asesorar a los alumnos y responder a sus preguntas más comunes sobre el desarrollo de las asignaturas en las que están matriculados, pueden ser mas eficaces incluso que los humanos.

Basta con ver un ejemplo reciente, en el que Ashok Goel, un profesor de informática de Georgia Tech, añadió en su lista de ayudantes de docencia de un curso en línea que impartía, a “Jill Watson”, un chatbot basado en el sistema de inteligencia artificial Watson, de IBM.

La idea surgió debido a la enorme saturación del equipo docente. El curso en línea de Goel se hizo tan popular que el equipo llegó a recibir más de 10.000 preguntas por semestre. De ahí que decidieran incorporar a Jill, como una profesora ayudante más del curso.

Previamente a su incorporación, la entrenaron para responder a las preguntas más habituales, utilizando las preguntas y respuestas de semestres anteriores; y se programó para responder a preguntas nuevas únicamente si tenía al menos un 97% de confianza en su respuesta.     

 

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El trabajo de Jill fue tan bueno que los alumnos no se dieron cuenta de que su profesora era un robot con un recubrimiento de silicona hasta la fecha de los exámenes finales, cuando Goel les desveló el secreto.

El éxito de esta prueba pone de manifiesto cómo los chatbots y la inteligencia artificial en general podrían complementar la educación para que sea más barata y pueda estar disponible a escala masiva, además de las 24h del día, los 7 días de la semana.

Una vez se hayan perfeccionado algo más, es probable que empiecen incorporándose a las diferentes instituciones educativas como ayudantes de profesores humanos, pero a la larga podrían llegar incluso a reemplazarlos.

 

12. Periodistas

Una parte importante de las funciones desarrolladas actualmente por los periodistas ya se pueden automatizar gracias a tecnologías de aprendizaje automático y de análisis de grandes repositorios de datos (big data).

Como complemento a la labor periodística, estas herramientas pueden, por ejemplo, analizar en tiempo real toda la información disponible de noticias y temas de actualidad, publicaciones en Internet y principales tendencias en las redes sociales para proponer titulares o temas sobre los que escribir y que podrían tener una buena acogida entre el público.

Sin embargo, la introducción de las nuevas tecnologías en le sector periodístico va aún más allá y algunas de estas herramientas se están utilizando ya en la redacción de informes en lenguaje natural a partir del análisis de datos: Informes de resultados financieros y sus correspondientes comunicados de prensa, partes meteorológicos… Gran parte de los elaborados en los últimos años ya los ha hecho una máquina.

Por el momento, se utilizarán únicamente en sectores en los que los textos se basan principalmente en datos y números, como el financiero, la meteorología o los deportes, pero es probable que a la larga se extienda a otros temas.

Otro de los usos que se están probando ya en la actualidad es proporcionar una serie de artículos a una máquina para que ésta los reescriba con un lenguaje diferente, con el fin de evitar posibles demandas por plagio.

Es evidente que, por el momento, estos sistemas todavía no están lo suficientemente logrados como para que el usuario no perciba que el texto ha sido redactado por una máquina. Sin embargo, después de ver lo que es capaz de hacer un agente cognitivo como Amelia o el propio Watson, puede que no estemos tan lejos.

 

13. Marketing y publicidad

Los ordenadores ya han entrado también en este sector. Por ejemplo, Persado, una compañía especializada en el procesamiento del lenguaje natural, ha puesto en marcha una plataforma cognitiva de elaboración de contenidos que genera titulares y textos con un lenguaje que anima al destinatario a la acción. Se elimina, así, elimina el factor aleatorio presente en la creación tradicional de mensajes, en favor de una cuidada selección consciente de palabras que se sabe máximizan la fidelización del público en cuestión y actúan como disparadores, llevando al destinatario a realizar la acción deseada por la empresa.

 

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Algunas empresas están experimentando también con la compra automatizada de anuncios, es decir, en lugar de tener empleados humanos para elegir en qué revistas y páginas concretas colocar sus anuncios, utilizan ordenadores que realizan automáticamente su propia selección, utilizando como referencia para la toma de decisiones el análisis de miles de millones de datos.  

14. Abogados y asesores legales

A menudo la preparación de un caso requiere un arduo proceso de documentación y la revisión y lectura de infinidad de documentos y leyes hasta encontrar algo que permita definir la estrategia legal que se adoptará durante el juicio.

Ahora, gracias al uso de sofisticadas bases de datos combinadas con las últimas tecnologías en análisis de big data, entre ellas, técnicas de análisis sintáctico y de reconocimiento lingüístico, es posible reducir considerablemente el tiempo de ese proceso.

De hecho, es probable
que en poco tiempo se pueda entrenar un sistema de inteligencia artificial con tecnologías de aprendizaje automático como Watson para que revise la documentación de todos los casos precedentes y del historial del propio caso en cuestión y redacte los escritos legales necesarios, un trabajo realizado, tradicionalmente, por los asociados de nivel inferior de los bufetes de abogados.

En cuanto a los abogados de niveles superiores, uno de los servicios más valioso (y lucrativos) que proporcionan en la actualidad es el de predecir el resultado de los casos más importantes, pero eso podría cambiar también muy pronto.

Esa predicción de resultados ya ha sido realizada por un ordenador, aunque por el momento haya sido en un entorno académico. Investigadores de la Universidad Estatal de Michigan y de la Facultad de Derecho la Universidad del Sur de Texas han desarrollado un modelo estadístico que ha sido capaz de predecir el resultado de un 70% de las decisiones de la Corte Suprema de los Estados Unidos y un 71% de los votos de los jueces individualmente.

No obstante, según sus creadores, la predicción es solo uno de sus posibles usos. En realidad, esperan que la aplicación de estas tecnologías de análisis de datos y aprendizaje automático en el sector de la jurisprudencia, combinadas con la experiencia de humanos expertos, pueda ayudar en la toma de decisiones legales y agilizar los procedimientos, permitiendo reducir los costes legales y desarrollar un sistema legal más eficiente y accesible para todo el mundo.

 

Sector jurídico

 

15. Fuerzas de la ley

Se pueden utilizar estas nuevas tecnologías para predecir dónde será necesario que actúen las fuerzas del estado; y aunque pueda parecer sorprendente, no es algo nuevo: un ensayo realizado en 2003 durante la celebración de fin de año en Nueva York mostró su eficacia.

Como parte de la prueba, los mismos tipos de algoritmos empleados por cadenas como Wal-Mart para predecir la demanda de productos, se utilizaron para predecir la demanda de presencia policial en la ciudad de Nueva York durante la víspera de Año Nuevo y los resultados fueron sorprendentes: un 47% menos de incidentes de disparos al azar y un ahorro de 15.000 dólares en costes de personal durante el período de las 8 horas que duró el estudio.

Teniendo en cuenta, que la prueba se realizó en 2003 y que estas tecnologías han avanzado a pasos agigantados en los últimos años, sin duda, sería interesante ver los resultados de un estudio similar llevado a cabo en la actualidad y por un período un poco más prolongado de tiempo.

En caso de ponerse en práctica, en los próximos años, una mejor predicción del riesgo podría, en un momento dado, disminuir el número de agentes necesarios en gran parte de los departamentos, salvo el de delitos informáticos, que cada vez es más necesario.

 

Para ampliar información:

Si quieres saber más sobre este tema, puedes consultar el estudio sobre el futuro del empleo realizado por investigadores de la Universidad de Oxford en 2013. En él, los investigadores analizan en qué medida diferentes profesiones son susceptibles de ser informatizadas.

Los resultados se publicaron bajo el título “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs To Computerisation?” y se pueden ver de forma muy gráfica al final del documento, donde encontrarás una tabla con unos 700 puestos de trabajo y su probabilidad de ser informatizados.

¿No quieres consultar el tuyo?

 

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One Response

  1. Mattha Morales 10 meses ago

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