Es una verdad aceptada universalmente que la educación es la clave para el éxito económico. Todo el mundo sabe que los trabajos del futuro requerirán más altos niveles de capacitación. Esa es la razón por la que, en su aparición del viernes con el ex gobernador de Florida, Jeb Bush, el presidente Obama declaró que “si queremos más buenas noticias sobre el empleo tenemos que hacer más inversiones en educación”.
Pero lo que todo el mundo sabe es errado.
El día después del evento Obama-Bush, The Times publicó un artículo acerca del uso de software para realizar búsquedas legales. Resulta que las
computadoras pueden analizar rápidamente millones de documentos, realizando de forma más barata una tarea que solía exigir ejércitos de abogados y asistentes. En este caso, pues, el progreso tecnológico está reduciendo, en verdad, la demanda de trabajadores altamente educados.
Y la investigación legal no es un ejemplo aislado. Como señala el artículo, el software ha estado reemplazando también a los ingenieros en tareas tales como el diseño de microprocesadores. En sentido más amplio, la idea de que la tecnología moderna elimina sólo trabajos de baja categoría, que los trabajadores bien educados son claros ganadores, puede dominar la discusión popular, pero está atrasada décadas.
El hecho es que, desde 1990 más o menos, el mercado de trabajo de los Estados Unidos se ha caracterizado no por un alza general en la demanda de habilidades, sino por un “ahuecamiento”: tanto el empleo de altos salarios como el de bajos salarios han crecido rápidamente, pero los trabajos de salarios medios –la clase de trabajos de los que dependemos para sostener una fuerte clase media—se han retrasado. Y el agujero en el medio se ha hecho más ancho: muchas de las ocupaciones de altos salarios que crecían rápidamente en los 90 se han aletargado recientemente, aun cuando el crecimiento del empleo de bajos salarios se ha acelerado.
¿Por qué ocurre esto? La creencia de que la educación se ha vuelto más importante descansa en la idea, que suena plausible, de que los avances en la tecnología aumentan las oportunidades de trabajo para aquellos que trabajan con la información —hablando suelto, que las computadoras ayudan a aquellos que trabajan con su mente y dañan a aquellos que trabajan con sus manos.
Hace algunos años, sin embargo, los economistas David Autor, Frank Levy y Richard Murnane argumentaron que esta es la forma errada de pensar el asunto. Las computadoras, apuntaron, sobresalen en tareas rutinarias, “tareas manuales y cognitivas que pueden ser realizadas siguiendo reglas explícitas”. Por tanto, cualquier tarea rutinaria –una categoría que incluye a muchos trabajos de cuello blanco, no manuales— está a tiro de despido. Contrariamente, los trabajos que no pueden ser realizados siguiendo reglas explícitas –una categoría que incluye muchos tipos de trabajo manual, desde conductores de camión a ordenanzas—tenderán a crecen aún frente al progreso tecnológico.
Y he aquí el asunto: la mayoría del trabajo manual que todavía se realiza en nuestra economía parece ser de la clase que es difícil de automatizar. Notablemente, dado que los trabajadores de manufacturas cuentan con menos del 6 por ciento del empleo, no quedan muchos trabajos de línea de producción listos para perderse. En cambio, mucho trabajo de cuello blanco realizado actualmente por trabajadores bien educados y relativamente bien pagados pueden ser computarizados pronto. (…) Los ordenanzas-robot están todavía muy lejos; la investigación legal por computadora y el diagnóstico médico con asistencia digital ya están aquí (…)
Aquí, la versión completa de este artículo del Premio Nobel Paul Krugman, en inglés.
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Cuando cinco estudios de televisión se enredaron en una demanda anti-monopólica del Departamento de Justicia contra la CBS, el costo fue inmenso. Como parte de la abstrusa tarea de “descubrir” –proveer documentos relevantes para la demanda, los estudios examinaron seis millones de documentos a un costo de más de 2.2 millones de dólares, buena parte de ellos destinada a un pelotón de abogados y paralegales que trabajaron por meses con altos honorarios por hora.
Pero eso fue en 1978. Ahora, gracias a los avances de la inteligencia artificial, programas de “e-discovery” pueden analizar documentos en una fracción del tiempo por una fracción del costo. En enero, por ejemplo, Blackstone Discovery de Palo Alto, California, ayudó a analizar 1.5 millones de documentos por menos de 100.000 dólares.
Algunos programas van más allá de encontrar documentos con términos relevantes a velocidad de computadora. Pueden extraer conceptos relevantes –por ejemplo, documentos relevantes respecto de la protesta social en el Medio Oriente—aun si no hay términos específicos, y deducir patrones de comportamiento que hubieran escapado a los abogados que examinan millones de documentos.
“Desde el punto de vista del personal legal, esto significa que un montón de gente a la que se solía asignar la revisión de documentos ya no será facturable”, indicó Bill Herr, quien, como abogado en una gran compañía química solía dirigir auditorios llenos de abogados en la lectura de documentos durante semanas. “La gente se aburre, tiene jaquecas. Las computadoras no”.
Las computadoras están mejorando en la imitación del razonamiento humano (…) y están asumiendo trabajo alguna vez realizado por gente de profesiones muy bien pagas. El número de diseñadores de chips para computadoras, por ejemplo, se ha estacando mucho porque poderosos programas reemplazan el trabajo que alguna vez realizaban legiones de diseñadores lógicos y dibujantes.
El software también está abriéndose paso en tareas que son terreno exclusivo de aquellos seres humanos que toman decisiones, como funcionarios de préstamos e hipotecas y contadores de impuestos.
Estas nuevas formas de automatización han renovado el debate sobre las consecuencias económicas del progreso tecnológico.
David H. Autor, un profesor de economía del Massachusetts Institute of Technology (MIT), sostiene que la economía de los Estados Unidos está siendo “ahuecada”. Los nuevos trabajos, dice, están yendo al fondo de la pirámide económica, los empleos en el medio son perdidos a manos de la automatización y la transferencia al exterior (outsourcing), y el nuevo crecimiento del empleo en lo alto se está deteniendo por el cambio tecnológico.
“No hay razón para pensar que la tecnología crea desempleo”, afirmó el profesor Autor. “A largo plazo, encontramos cosas para que la gente haga. La pregunta más difícil es: ¿acaso el cambio de tecnología lleva siempre a mejores trabajos? La respuesta es no”.
La automatización de los trabajos de alto nivel se está acelerando por el progreso en la ciencia informática y en la lingüística. Sólo recientemente los investigadores han sido capaces de probar y refinar algoritmos sobre vastas selecciones de información, incluyendo un inmenso tesoro de e-mails de la Enron Corporation.
“El impacto económico será enorme”, afirmó Tom Mitchell, presidente del departamento de aprendizaje de máquinas en la Carnegie Mellon University de Pittsburgh. “Estamos en el comienzo de un período de diez años en el que pasaremos de computadoras que no pueden entender el lenguaje a computadoras que pueden entender bastante acerca del lenguaje”.
En ninguna parte estos avances serán más claros que en el mundo legal.
Las tecnologías de e-discovery generalmente caen en dos anchas categorías que pueden ser descriptas como “lingüística” y “sociológica”.
El enfoque lingüístico más básico usa palabras de búsqueda específicas para encontrar y seleccionar documentos relevantes. Programas más avanzados filtran documentos a través de una gran red de definiciones de palabras y frases. Un usuario que tipea “perro” encontrará también documentos que mencionan “”el mejor amigo del hombre” y aun la noción de “caminar”.
El enfoque sociológico agrega una capa inferencial de análisis, que imita los poderes deductivos del humano Sherlock Holmes. Los ingenieros y los lingüistas de Cataphora, una compañía de filtración de la información con sede en Silicon Valley, hacen que su software bucee en los documentos en busca de actividades e interacciones de personas –quién hizo qué cuándo, y quién habla con quién. El software intenta visualizar cadenas de acontecimientos. Identifica discusiones que podrían haber tenido lugar por e-mail, mensajes instantáneos y llamadas telefónicas.
Luego, la computadora salta, por así decirlo, para capturar “anomalías digitales” que criminales de cuello blanco crean a menudo al tratar de esconder sus actividades.
Por ejemplo, encuentra momentos “llámame” –esos incidentes en los que un empleado decide ocultar una acción particular teniendo una conversación privada. Usualmente, implica cambiar de medio, quizás del e mail al mensaje instantáneo, el teléfono o, incluso a un encuentro cara a cara.
“No usa palabras clave para nada”, indicó Elizabeth Charnock, fundadora de Cataphora. “Pero es una forma de mostrar quién filtra información, quién es influyente en la organización o cuándo un documento sensible como un reporte para la S.E.C está siendo editado un número inusual de veces, o en un número inusual de formas, por un número o tipo inusual de gente”.
El software de Cataphora también puede reconocer sentimientos en un mensaje de correo electrónico –si una persona es positiva o negativa, o lo que la compañía llama “hablar alto”–, énfasis inusual que podía dar una pista de que un documento se refiere a una situación bajo presión. El software también puede detectar cambios sutiles en el estilo de una comunicación de correo electrónico.
Un cambio en el estilo de un autor de correo, de casual a extrañamente formal, puede ser una señal de actividad ilegal.
“Uno tiende a cuidar más los verbos cuando piensa que el FBI puede estar leyendo su correo”, observó Steve Roberts, jefe de tecnología en Cataphora.
Otra compañía de e-discovery en Silicon Valley, Clearwell, ha desarrollado un software que analiza documentos para encontrar conceptos más que palabras específicas, acortando el tiempo requerido para ubicar material relevante.
El último año, el software de Clearwell fue utilizado por el bufete jurídico DLA Piper para buscar en medio millón de documentos en el plazo de sólo una semana, según había sido impuesto por la corte. El programa analizó y ordenó 570.000 documentos (cada documento podía consistir en muchas páginas) en dos días. El bufete utilizó sólo un día más para identificar los 3.070 documentos relevantes para la moción ordenada por la corte.
El software de Clearwell usa análisis de lenguaje y una forma visual de representar conceptos generales encontrados en documentos para lograr que un solo abogado haga el trabajo que antes exigía cientos.
“La clave es la sobrecarga de información”, apuntó Aaref A. Hilaly, ejecutivo en jefe de Clearwell. “¿Cómo se enfoca justo en el conjunto específico de documentos o hechos que son relevantes para una pregunta específica? No se trata de búsqueda, sino de un cernidor, y eso es precisamente lo que el software de e-discovery permite”.
Para Neil Frasear, abogado en Milberg, una firma jurídica con sede en Nueva York, el software de Cataphora provee una forma de entender mejor el modo de funcionamiento interno de las corporaciones que demanda, especialmente cuando las personas que realmente toman las decisiones están escondidas.
Según dice, el software le permite encontrar los “ex Pfc. Wintergreens” de una organización –una referencia a un personaje de la novela “Catch-22”, que ejercía gran poder porque distribuía el correo a los generales y era capaz de retenerlo o despacharlo a conveniencia.
Tales herramientos tienen una deuda con una fuente improbable, aunque apropiada: la base de datos de correo electrónico conocida como Enron Corpus.
En octubre de 2003, Andrew McCallum, un científico de computadoras de la Universidad de Massachusetts, Amherst, leyó que el gobierno federal tenía una colección de más de cinco millones de mensajes de su investigación sobre Enron.
Compró una copia de la base de datos por 10.000 dólares y la puso a disposición de investigadores académicos y corporativos. Desde entonces, se ha convertido en la fuente de riqueza de una nueva ciencia –y su valor ha perdurado, ya que las restricciones de privacidad usualmente ponen colecciones similares de cantidades de correo electrónico fuera del alcance. “Ha hecho una diferencia masiva en la comunidad investigativa”, dijo el doctorMcCallum.
El Enron Corpus ha llevado a un mayor entendimiento sobre cómo se usa el lenguaje y cómo funcionan las redes sociales, y ha mejorado los esfuerzos por develar a los grupos sociales en base a la comunicación por correo electrónico.
Ahora, el software de inteligencia artificial se ha sentado en la mesa.
Hace dos meses, Autonomy, una compañía de e-discovery con sede en Gran Bretaña, trabajó con abogados de defensa en una demanda contra una gran compañía de gas y petróleo. Los demandantes aparecieron durante la negociación previa al juicio con una lista de palabras que pretendían utilizar para seleccionar documentos útiles para la demanda.
“Pedían 500 palabras clave para buscar”, indicó Mike Sullivan, ejecutivo en jefe de Autonomy Protect.
En respuesta, dijo, los abogados de la defensa utilizaron esas palabras para analizar sus propios documentos durante las negociaciones, y los resultados los ayudaron a regatear mejor, dijo.
Algunos especialistas reconocen que la tecnología tiene límites. “Los documentos que el procesamiento elige todavía tienen que ser leídos por alguien”, observó Herbert L. Roitblat de OrcaTec, una compañía consultora de Altanta.
Cuantificar el impacto en el empleo de estas nuevas tecnologías es difícil. Mike Lynch, fundador de Autonomy, está convencido de que “el sector legal probablemente empleará menos gente en los Estados Unidos en el futuro”. Estimó que el cambio de descubrimiento de documentos a mano a e-discovery llevará a una reducción en la que un solo abogado alcanzará para el trabajo que antes exigía 500 y que la nueva generación de software, que puede detectar duplicados y encontrar conjuntos de documentos importantes sobre un tópico importante, puede cortar cabezas en otro 50 por ciento.
Las computadores parecen ser buenas en su trabajo. Herr, el ex abogado de la compañía química, utilizaba software de e-discovery para reanalizar trabajo que los abogados de su compañía hicieron en los 80 y 90. Sus colegas humanos tenían un nivel de precisión de apenas el 60 por ciento, descubrió.
“Piense cuánto dinero se ha gastado en ser apenas más preciso que un juego a cara o cruz”, dijo.
Aquí, versión de este artículo en inglés.
March 8th, 2011 → 11:53 am @ elpuercoespín
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