Pamela Irazú Ramírez IbarraAlrededor del año 2005, durante la construcción de su mercado en línea, Amazon intentó desarrollar software capaz de reconocer de manera confiable todos los productos duplicados e inapropiados en el sitio. Sin embargo, la tarea resultó no ser computarizable (es decir, los algoritmos fallaban en distinguir acertadamente entre los productos duplicados o no). En lugar de contratar trabajadores adicionales para ayudar al software, Amazon desarrolló la plataforma Mechanical Turk para externalizar el trabajo como "tareas de inteligencia humana (HITs)" (Altenried, 2020) a la multitud de usuarios de Internet. Es decir, el software generaba una lista preseleccionada de artículos y se subían a la plataforma de Mechanical Turk donde los trabajadores registrados decidían si efectivamente eran duplicados y se les pagaba dos centavos a cambio. Este principio de externalización basada en plataformas de tareas no computarizables a la mano de obra flexible y escalable demostró ser un modelo exitoso, lo cual ha tenido como consecuencia que los trabajadores colaborativos formen un componente creciente de la clase trabajadora digital, colaborando donde el software no logra encontrar soluciones (Altenried, 2020). Como resultado, el trabajo colaborativo se ha vuelto un componente crucial, aunque rara vez discutido, en el desarrollo, entrenamiento y apoyo de la inteligencia artificial (IA). Las plataformas de trabajo colaborativo que organizan el trabajo realizado desde la casa o los cibercafés permiten la inclusión de una fuerza laboral profundamente heterogénea. Son precisamente las formas de gestión algorítmica y los contratos hiperflexibles las que permiten una multiplicación del trabajo en términos de la composición y espacialidad de la fuerza laboral. Otra característica del microtrabajo es que se enfoca en las tareas pequeñas, que requieren poca capacitación y habilidades y además se pagan por pieza. Estas tareas incluyen cosas como la categorización de imágenes, la transcripción de discursos, descripciones de productos, grabación de imágenes o pequeños videos, participación en todo tipo de encuestas, digitalización y categorización de todo tipo de datos. Uno de los casos de estudio más relevantes es el de la industria automotriz, uno de los mayores usuarios de microtrabajo relacionados con datos digitales, especialmente para el desarrollo de autos autónomos y conectados. El desarrollo tecnológico de este tipo de autos está basado en el aprendizaje automático -o machine learning- donde los algoritmos necesitan aprender comportamientos basados en reglas simples (como parar si se detecta un peatón). El algoritmo, basado en vastas cantidades de imágenes existentes, comparará a cualquier nuevo transeúnte con su conjunto de imágenes, encontrará similitudes y concluirá con cierto grado de certeza si "ve" a un peatón. Para lograr esto, el algoritmo necesita no solo conjuntos enormes de imágenes de peatones, sino también etiquetas que les digan qué son estas imágenes: si muestran peatones en absoluto, cuántos de ellos, dónde están precisamente posicionados en la imagen, etc. Por lo tanto, las imágenes tomadas rutinariamente por cámaras y dispositivos de sensores montados en los automóviles robot de hoy no son suficientes: para ser útiles, primero deben ser etiquetadas. Es aquí donde intervienen los microtrabajadores: las plataformas envían esas imágenes a sus microtrabajadores, quienes identifican y etiquetan todo lo que se puede ver en cada una de ellas, desde peatones y perros hasta semáforos, otros automóviles, bicicletas, etc. El trabajo es necesariamente enorme porque la máquina solo puede aprender a partir de grandes cantidades de datos, que serían tediosos y largos de analizar y etiquetar si solo uno o unos pocos trabajadores estuvieran a cargo. En cambio, las plataformas fragmentan estos grandes lotes en muchas tareas cortas y rápidas de hacer, y las asignan a muchos proveedores, cada uno de los cuales hará solo una o unas pocas. De esta manera, el trabajo puede hacerse mucho más rápido y más barato, ya que la plataforma solo pagará por el resultado recibido sin soportar el costo total del trabajo (prestaciones de ley, por ejemplo). Existe una situación de doble dependencia en la que los fabricantes de automóviles se encuentran necesitando de proveedores de servicios de microtrabajo para mantener sus avances tecnológicos y seguir siendo competitivos en comparación con otros competidores del mercado. Sin embargo, al mismo tiempo, estos fabricantes establecen especificaciones detalladas para sus proveedores, fomentan la competencia entre ellos y les transfieren sus riesgos, especialmente aquellos relacionados con cambios en la demanda. Como resultado de esta dinámica, se observa una acelerada globalización, un aumento en la cantidad de plataformas especializadas en lugar de generalistas, y el surgimiento de ofertas de inteligencia artificial específicamente diseñadas por todos los actores involucrados en la industria automotriz (Tubaro y Casili, 2019). Podemos concluir que para este sector la necesidad de microtrabajo no es transitoria, sino estructural, destinada a acompañar el desarrollo adicional del sector; y su provisión implica trabajadores en diferentes áreas geográficas y lingüísticas, lo que requiere el estudio conjunto de múltiples plataformas que operan tanto a nivel global como local (Tubaro y Casilli, 2019). Lo anterior nos demuestra que el trabajo organizado a través de plataformas digitales es un fenómeno global en crecimiento y que está aquí para quedarse. Las plataformas de trabajo colaborativo existen en miles y en formas y propósitos muy diferentes, algunas con varios millones de trabajadores registrados los cuales no son empleados formalmente, sino contratistas independientes remunerados por pieza producida, con diferentes niveles de actividad y compromiso. Los últimos estudios (Kässi, et al., 2021) muestran que hay 163 millones de perfiles registrados en plataformas laborales en línea a nivel mundial. Sin embargo, aunque este numero denote la importancia de este mercado de trabajo, las condiciones de crecimiento exponencial y las características propias de este sector hacen muy dificil su análisis y comprension. Por lo tanto, en esta ocasión, te invitamos a reflexionar con nosotros sobre los diversos aspectos del microtrabajo y su impacto en la economía laboral y la sociedad en general. Al abordar estas interrogantes, podemos comprender mejor los desafíos y oportunidades asociados con esta forma emergente de empleo en la era digital. ReferenciasAltenried, M. (2020). The platform as factory: Crowdwork and the hidden labour behind artificial intelligence. Capital & Class, 44(2), 145–158. https://doi.org/10.1177/0309816819899410 Kässi, O., Lehdonvirta, V., & Stephany, F. (2021). How Many Online Workers are there in the World? A Data-Driven Assessment. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3810843 Tubaro, P., & Casilli, A. A. (2019). Micro-work, artificial intelligence and the automotive industry. Journal of Industrial and Business Economics, 46(3), 333–345. https://doi.org/10.1007/s40812-019-00121-1
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Eva Ayala Evolución histórica de las revoluciones industriales En la actualidad, las distintas industrias están adoptando tecnologías innovadoras que impulsan una revolución digital sin precedentes. Este fenómeno podría describirse como el advenimiento de una "fabricación inteligente", un mundo en el que las tecnologías revolucionan los métodos de trabajo en diversas áreas, enfocándose en la mejora continua y en la satisfacción del cliente con los productos y servicios ofrecidos. Es fundamental reconocer que esta etapa es el resultado de una evolución histórica marcada por varias revoluciones industriales. La primera revolución industrial, que comenzó en el siglo XVIII con la invención de la máquina de vapor, transformó las economías agrarias en industriales, revolucionando las formas de producción. Posteriormente, la segunda revolución industrial, a finales del siglo XIX, introdujo máquinas automatizadas y consolidó el uso de la electricidad y el petróleo, estableciendo un nuevo orden económico. Finalmente, la tercera revolución, conocida como la "sociedad de la información", destacó la tecnología como un elemento esencial, transformando la manera en que los datos se comunican y se utilizan para la toma de decisiones informadas (figura 1). Este contexto histórico subraya la importancia de la tecnología en el desarrollo industrial y cómo, a través de sucesivas innovaciones, se ha configurado el panorama actual de la fabricación inteligente y la digitalización empresarial. Figura 1. Las revoluciones industrialesFuente: Universo abierto (s/f). Algunas de las tecnologías 4.0 Dentro del vasto espectro de tecnologías emergentes, algunas desempeñan un papel crucial en la implementación de cambios tecnológicos en las organizaciones. A continuación, se describen algunas de las más relevantes (figura 2):
Estas tecnologías no solo están redefiniendo las operaciones internas de las organizaciones, sino que también están transformando la manera en que interactúan con sus clientes y competidores en el mercado global. Imagen 2. Nueve tecnologías pilares de la I4.0Fuente: integra technology school (s/f). Desafíos y oportunidades de la I4.0 La implementación de la Industria 4.0 (I4.0) presenta desafíos significativos, siendo uno de los más críticos la protección de la información. Es crucial gestionar adecuadamente la integración de los ecosistemas físicos y digitales para garantizar la interoperabilidad, protegiendo al mismo tiempo los datos corporativos. Además, cada colaborador debe ser consciente y estar capacitado sobre la importancia de estos aspectos. Se aconseja que las empresas establezcan niveles adecuados de seguridad, implementando recursos como firewalls, antivirus, criptografía y otras medidas de protección. El área de seguridad de la información desempeña un rol esencial en la implementación de estas medidas, lo que incrementa la seguridad organizacional en este tránsito tecnológico. La adopción de nuevas tecnologías puede inicialmente impactar negativamente la productividad. Sin embargo, este efecto es temporal, pues a medida que los colaboradores se capaciten y adquieran habilidades digitales, podrán ejecutar sus tareas de manera más eficiente, optimizando los tiempos. Durante este proceso, es crucial desarrollar un plan de comunicación que clarifique la dirección que la organización pretende seguir, los motivos detrás de esta decisión, cómo se alcanzarán los objetivos propuestos y el papel crucial de cada colaborador en el cumplimiento de estas metas. Al hacer partícipes a los colaboradores de estas iniciativas, se fomenta su compromiso con la visión empresarial. En el proceso de adaptación a la revolución tecnológica, las empresas se enfrentan a decisiones cruciales respecto a la gestión de su capital humano. Una opción es contratar talento experto en el área de tecnologías de información (TI); otra, igualmente válida, es desarrollar el talento interno. Esta última puede ser particularmente motivante para los colaboradores, ya que las oportunidades de capacitación y la posibilidad de participar en nuevos proyectos permite aplicar progresivamente los conocimientos adquiridos, representando un desafío profesional significativo. Los líderes deben ser estratégicos al tomar estas decisiones para asegurar que la gestión del conocimiento, del capital humano y de las tecnologías se interconecten efectivamente y se implementen en la organización. Uno de los beneficios más palpables de implementar cambios tecnológicos es su impacto positivo en la vida cotidiana de las personas. Un ejemplo claro se encuentra en el sector salud, donde tecnologías como la impresión 3D permiten la creación de prótesis funcionales que ayudan a las personas a continuar con su vida de manera normal tras la pérdida de una extremidad. Además, la adopción de estas tecnologías impulsa la competitividad empresarial. En un mercado donde los consumidores son cada vez más exigentes, la capacidad de personalizar productos y servicios mediante el uso de datos del cliente ofrece una ventaja competitiva significativa. Finalmente, la integración de robots en la industria está transformando el ámbito laboral. Aunque esta adopción puede suponer la sustitución de tareas previamente realizadas por personas, también conlleva beneficios significativos, como la reducción de riesgos para los colaboradores que antes se exponían a condiciones peligrosas. Este cambio no solo optimiza la seguridad laboral, sino que también potencia la eficiencia operativa. Reflexiones finales La importancia de la industria 4.0 radica en su capacidad para aumentar la eficiencia, la flexibilidad y la personalización en la producción, lo que conduce a una mayor competitividad y a la generación de nuevos modelos de negocio. Para sumarnos o seguir el ritmo de esta revolución, es crucial adoptar una mentalidad abierta al cambio y estar dispuestos a invertir en tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas, la robótica avanzada y la analítica de datos. También es fundamental fomentar la capacitación y la formación continua de los colaboradores para que estén capacitados para permanecer en lugares cada vez más automatizados y digitalizados. Además, las empresas pueden colaborar con otras organizaciones y actores del ecosistema empresarial para compartir conocimientos, mejores prácticas y recursos, lo que puede acelerar la transformación digital. Referencia
José Guadalupe Milán Anguiano*La salud es una condición fundamental que todo ser humano debe tener derecho para su desarrollo y crecimiento, sin la salud se pierden las oportunidades que la vida ofrece. En México la salud pública ha sido un factor importante para el desarrollo del país, desde la creación de las instituciones públicas para la salud como, el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), Petróles Mexicanos (Pemex), Secretaría de la Defensa Nacional (Sedena) y las secretarías de salud estatales, la esperanza de vida de la población pasó de 34 años en 1930 a 75 años en la actualidad (Inegi, 2021). Entre los factores que han abonado en el aumento de este indicador tenemos, el crecimiento en la infraestructura, la tecnología y la presencia a lo largo del territorio nacional. Con el aporte que estas instituciones al aumento de la expectativa de vida podemos señalar que uno de los propósitos del sector público de salud se ha cumplido. Sin embargo, es importante preguntarnos, ¿dónde está México ubicado en temas de salud a nivel mundial? Para responderla tomaremos como referencia los resultados del estudio Global Health Service Monitor 2021 (Ipsos, 2021), en el que México ocupa los siguientes lugares, con respecto a otros 29 países, en los temas de:
Quienes han vivido la experiencia de usar los servicios médicos en el IMSS sabemos que la paciencia debe ser una virtud que desafortunadamente no todos los derechohabientes tienen y menos cuando las condiciones de salud son graves. Obtener un lugar para ser atendido inicia con la búsqueda de un lugar en la fila para esperar la consulta, ya superado esto procedemos a ser valorados (peso, estatura, temperatura, etc.). El siguiente paso es esperar la consulta y ser atendido, y continua con formarse en farmacia para obtener el medicamento considerando que hay disponibilidad al momento, de lo contrario hay que regresar días posteriores, y por último si requiere cita de seguimiento verificar disponibilidad para futuro, considerando sí el tiempo es adecuado con el diagnóstico. Parece un proceso fácil y corto; sin embargo, entre cada actividad hay tiempos de espera, que se traducen en horas o en algunas ocasiones días y en caso de falta de medicamentos el tiempo puede variar. A este proceso básico de atención de salud en México debemos agregar otras variables que impactan en el resultado del servicio:
Pero, ¿cómo modernizar la estructura de salud pública en México? Hoy en día tenemos las herramientas tecnológicas para hacer más eficiente nuestro día a día. Pensemos en Amazon, Mercado Libre, Google y Facebook. Son empresas tecnológicas que venden productos y servicios y últimamente, también, datos de consumo. Esto lo logran aprovechando el Big Data; pero, ¿qué es el Big Data?, de acuerdo con Oracle una de las empresas líder en el desarrollo de bases de datos: …el big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar. (Oracle México, s/f, para. 2) Utilizar los datos de manera eficiente ayudan a las empresas a gestionar sus ventas e ingresos de una manera más eficiente, comprendiendo cuales son las preferencias del consumidor, sus tiempos para comprar, sus tipos de pago, los productos que va a necesitar posterior a su compra, etcétera. La gestión de los datos ayuda a que las campañas de publicidad sean más exitosas y orientadas a un público específico. Ahora bien, ¿cómo se relaciona esto con la salud pública? Para responder, usaremos el argumento ofrecido por Yuval Noah Harari en su libro de 2016, en el que relata que en 2008 Google inició un proyecto llamado “Google FluTrends” el cual rastrea los brotes de gripa mediante el seguimiento de búsquedas en Google, posteriormente fue más ambicioso y pasó a un proyecto llamado “Baseline Study” con el objetivo de crear la base mas grande sobre la salud humana, hoy día esa base de datos es alimentada con Google Fit. En Google Fit se monitorea el ritmo cardíaco, nivel de oxígeno, número de pasos, etcétera. a través de los dispositivos conectados a través del internet de las cosas (IoT). Otro ejemplo, es 23andMe, Inc., empresa pública de biotecnología y genómica personalizada con sede en Sunnyvale, California fundada por Anne E. Wojcicki. Si uno quiere saber qué cosas, solo tiene que pagar a 23andMe 99 dólares y le enviarán un paquetito con un tubo. El cliente luego escupe en el tubo, lo sella y lo envía a Mountain View, California. Allí leerán el ADN de la saliva del cliente, que recibirá los resultados por vía electrónica. Estos resultados contendrán una lista de los riesgos potenciales de salud a los que el cliente se enfrenta, y su disposición genética para más de 90 rasgos y condiciones, que van desde la calvicie a la ceguera. «Conócete» no fue nunca tan fácil ni tan barato. Puesto que todo se basa en estadísticas, el tamaño de la base de datos de la compañía es la clave para hacer predicciones precisas. De ahí que la primera compañía que elabore una base de datos genéticos gigante proporcionará a sus clientes las mejores predicciones y podrá acaparar el mercado (Harari, 2016, p. 401). Entonces tenemos que el primer elemento que requiere la salud pública en México es conocer los datos de la población, muchas estadísticas pasan por cada una de las instituciones de salud pública, y son reportadas a la federación que las concentra, sin embargo, una de las problemáticas que actualmente se tienen es la compatibilidad y distribución de los datos y/o la limitación-actualización de las bases de datos en los estados de la republica y la federación. En este punto tenemos la primera área de oportunidad para obtener el Big Data de salud del mexicano, la estandarización de los datos, la comunicación y el compartir de las estadísticas entre instituciones de salud ayudarán a tener un conocimiento regional sobre la salud pública, ayudando a ser más eficiente el uso de los recursos. Estos datos deberán alimentar el Big Data a través de los dispositivos del internet de las cosas dentro de los 3 niveles que tenemos en México:
La comunicación entre estos niveles actualmente aún sigue siendo limitada, ya que es por medio de expedientes físicos los cuales están ubicados en cada edificio según la atención del paciente. Si nos basamos en la premisa que la serie “Dr. House MD”, donde el protagonista basa sus investigaciones en que todos mienten, por lo tanto existe un sesgo de no basar sus diagnósticos tratando directamente con el paciente, puesto que sesgaría el diagnóstico debido que la mentira puede ser por, vergüenza, costumbre, miedo al diagnóstico, por omisión, o simplemente porque no creyeron que toda la información puede ser relevante. Entonces, ¿qué pasa si tengo un expediente físico en mi unidad médica, y se presenta una urgencia y acudo a otra unidad en la que se va a abrir un nuevo expediente? Es probable, que el diagnóstico inicial tenga una posibilidad de ser erróneo, y consultar el expediente, debe realizarse un trámite burocrático que lleva tiempo. Este proceso no afectaría si no fuera una urgencia, pero cuando lo es, el tema pasa a ser de vida o muerte. Ahora bien, el expediente solo es un registro de los lugares donde he estado, pero qué pasa con los datos resultado de mi día a día, tales como, el registro de mi pulso cardíaco, mi oxigenación, rutinas de vida, peso, masa corporal, y muchas otras mediciones que nos darían los dispositivos tecnológicos que hoy en día existen. Integrar estos datos más otros como los medicamentos que se suministran en un expediente clínico único digital sería un gran adelanto para México, y se ahorrarían muchos tiempos de espera y recursos, que ahora se destinan. Esto, sin lugar a dudas, sería un avance positivo en la salud pública de nuestro país. De acuerdo con el portal Statista en 2022 79% de la población mayor a 6 años en México cuenta con un Smartphone. Este porcentaje sería la población con posibilidades de tener un app con expediente clínico único digital. Un buen comienzo para la transformación digital del sistema de salud mexicano, en las instituciones, los pacientes, y el personal médico se interconecten. En el siguiente mapa mostramos nuestra propuesta de las entradas y salidas que se requieren para utilizar las tecnologías 4.0 y transformar digitalmente al sector de salud pública en México. Fuente: elaboración propia. Reflexión final Las instituciones de salud pública mexicanas afrontan retos significativos en términos de escasez de recursos, problemas de acceso a la atención médica, falta de eficiencia en la gestión de datos y procesos, y la necesidad de mejorar la calidad y la eficacia de los servicios de salud. Las tecnologías 4.0 tienen el potencial de atender estos desafíos a través de la mejora de la gestión digital de los recursos e información, la monitorización remota de pacientes, la optimización de la cadena de suministro de medicamentos y equipos médicos, y el seguimiento en tiempo real de los riesgos sanitarios. Las perspectivas futuras y áreas de investigación son una ventaja competitiva que otros países más avanzados están implementando y desarrollando por medio de estándares y protocolos de operabilidad, la creación de marcos regulatorios, y la evaluación de los impactos y beneficios de la implementación en el sector de la salud. Es la oportunidad de evolucionar el tema de salud pública en nuestro México. ReferenciasHarari, Y. N. (2016). Homo Deus: A Brief History of Tomorrow, Harvill Secker. Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi]. (2021). Esperanza de vida en México. Recuperado de https://cuentame.inegi.org.mx/poblacion/esperanza.aspx?tema=P Ipsos. (2021). Global Health Service Monitor. Recuperado de https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/news/documents/2021-10/Global-health-service-monitor-2021-ipsos.pdf Oracle México. (s/f). ¿Qué es big data?. Recuperado de https://www.oracle.com/mx/big-data/what-is-big-data/ Statista. (s/f). Tasa de penetración de teléfonos celulares en México. Recuperado de https://es.statista.com/estadisticas/1092097/tasa-penetracion-telefonos-celulares-mexico/ *Licenciado en Administración de Calidad y Productividad por la Universidad de Guanajuato. Se tituló con un trabajo enfocado en mejorar los procedimientos de auditorías internas y análisis de indicadores del Sistema de Gestión de Calidad de dicha universidad. Cuenta con certificaciones en auditoría líder y auditoría interna en sistemas de gestión de calidad, ambiental y seguridad de la información. Además, tiene experiencia en desarrollo web y ha participado en un Curso de Formación de Emprendedores. Actualmente, está cursando una Maestría en Gestión de Innovación Tecnológica. [email protected] [email protected] [email protected] Innovación sobre Ruedas: Tras los Pasos de la Industria 4.0 en la Planta de BMW en San Luis Potosí4/22/2024 Juan Angel Olvera Lozano y Luis Gabriel Villanueva AlvarezEl pasado 18 de abril, dos de nuestros colaboradores tuvieron la oportunidad de sumergirse en uno de los epicentros de la innovación automotriz en México: la planta de BMW en San Luis Potosí. Esta instalación no solo representa un punto clave en la industria automotriz nacional, sino que también es un faro de los avances tecnológicos y la implementación de procesos de la Industria 4.0. La Planta de BMW en San Luis Potosí: Más que una Fábrica Inaugurada en 2019, la BMW Group Planta San Luis Potosí es una joya de la ingeniería moderna. Ubicada en un terreno de 300 hectáreas, esta planta no solo es un centro de producción de vanguardia, sino también un compromiso con la sostenibilidad y la innovación. Con una plantilla de 3500 empleados, produce una gama de vehículos que incluye el Serie 3 Sedan, el Serie 2 Coupe y el M2, siendo esta última la cuarta planta en producir vehículos M en todo el mundo y la más relevante para el grupo BMW a nivel global. Procesos Innovadores para una Industria en Evolución Lo que distingue a la planta de BMW en San Luis Potosí son los procesos innovadores que la impulsan en la era de la Industria 4.0. Desde la automatización hasta la digitalización, cada etapa de producción está imbuida con tecnología de vanguardia que optimiza la eficiencia y la calidad. Algunos aspectos destacados incluyen:
Testimonios de nuestros colaboradores Gabriel Villanueva “La excursión a la planta resultó sumamente intrigante y educativa para aquellos de nosotros con un interés particular en el ámbito industrial. Explorar de cerca los procesos de una empresa de la envergadura y relevancia de BMW nos brindó una valiosa comprensión sobre los estándares de calidad que se aplican. Esto puede servirnos como guía para comprender cómo deben gestionarse las operaciones, y nos ofrece la oportunidad de sugerir ideas o adoptar prácticas que observamos durante la visita, para aplicarlas en el futuro cuando ingresemos al mercado laboral”. Juan Olvera “Como estudiantes, una experiencia como esta de estar inmersos en este entorno de vanguardia fue una muy buena experiencia. Desde presenciar la sincronización perfecta entre humanos y robots hasta ver como se está utilizando tecnología de vanguardia para garantizar la calidad en los vehículos, cada momento nos inspiró y nos mostró el potencial ilimitado de la industria. Esta visita no solo amplió mis horizontes académicos, sino que también avivó nuestra pasión por la innovación en los procesos”. Pamela Irazú Ramírez Ibarra Echarse un clavado en el amor es un tema siempre interesante. Cuando nos topamos con alguien que nos prende la chispa, es como un torbellino de pasión, enamoramiento y fascinación. El amor es, sin duda, la emoción estrella de los humanos. Y claro, a partir de este sentimiento, se arma una de las relaciones más importantes: la pareja, y a veces, hasta la familia. Pero, ojo, el amor y las relaciones de pareja no se han escapado del dominio digital. Más bien, se han metido de lleno en el mundo en línea. No solo como una manera de comunicarnos y conocernos, sino también como creadoras de nuevas formas de actuar, conflictos y expectativas sobre lo que significa amar en la era de las redes sociales. Hoy, vamos a ver cómo las herramientas digitales están metidas en dos momentos claves del amor: el encuentro y su desarrollo. ¿Listos para el viaje digital al corazón? Encontrando el amor: aplicaciones de citas y la aventura de buscar pareja Desde la sociología, el auge de las aplicaciones de citas se entiende como parte de la cultura postmoderna en la que el amor ya no está principalmente controlado por instituciones sociales y económicas, sino que queda en manos de la libre elección de cada persona (Bandinelli y Gandini, 2022). Hacer la 'jugada correcta' se vuelve clave para circular en lo que podríamos ver como un mercado del romance sin muchas reglas, donde las normas sociales fijas son reemplazadas por la habilidad de interpretar sentimientos privados. Todo esto, aunque suene liberador, también puede ser un dolor de cabeza: te toca elegir a la pareja perfecta y, si la cosa no resulta, la culpa recae totalmente en ti. Se supone que debes tomar decisiones siguiendo tus emociones, pero no hay ninguna institución que regule y organice todo este rollo, y las emociones no siempre son tan claras y estables como quisiéramos. ¡Complicado, ¿no?! Para intentar ayudarte en este lío, las aplicaciones de citas pretenden racionalizar la búsqueda de pareja convirtiendo el misterio romántico en un proceso científico de datos, todo gracias a sus infraestructuras tecnológicas, o sea, sus algoritmos. En el centro de esta revolución se encuentran plataformas como Tinder y Bumble que han redefinido la manera en que las personas se conectan y exploran relaciones, convirtiéndose en herramientas fundamentales en el fascinante mundo de las citas en línea. Tinder, conocida por su enfoque ingenioso y su interfaz simple de deslizar hacia la derecha o hacia la izquierda, ha revolucionado la forma en que millones de personas descubren potenciales parejas. Con un enfoque más relajado y un ambiente propicio para encuentros casuales, Tinder ha democratizado la búsqueda del amor al alcance de un dedo. En contraste, Bumble ha introducido un giro intrigante al permitir que las mujeres den el primer paso. Este cambio en el paradigma tradicional de las citas no solo empodera a las mujeres, sino que también influye en la dinámica de las interacciones, creando un espacio donde la toma de decisiones es compartida de manera más equitativa. Pero, ¿las herramientas tecnológicas realmente han facilitado la consecución del amor? Los sociólogos (Berger, 2023) se han dado cuenta de algunos problemillas en Tinder que vale la pena destacar. Primero, hay onda de ignorar a ciertos grupos, lo que hace que algunas comunidades queden medio invisibles. Algunas voces dicen que esto deja mucho que desear en términos de equidad y diversidad. Luego está el asunto de que la gente se trata como objetos, ya sabes, como si fueran mercancía. El hecho de poder deslizar a la izquierda o derecha tan fácil puede hacer que la conexión real se pierda entre tanta superficialidad. Y no nos olvidemos del aburrimiento y cinismo que ronda en estas apps, la búsqueda constante de coincidencias y hablar por perfiles puede cansar y hacer que la gente se ponga un poco incrédula en esto del amor digital. Ah, y no falta el "ghosting", eso de dejar de responder de repente sin decir nada; es una movida muy común, pero puede dejar a la otra persona más perdida que una aguja en un pajar. Ahora bien, en Bumble, donde las mujeres tienen el poder de dar el primer paso, esto crea una sensación de "empoderamiento forzado", pero aquí viene la parte jugosa. Este empoderamiento en Bumble aún está pegado a las normas de género heterosexuales, así que aunque se espera que las chicas y chicos "buenos" busquen relaciones serias en Bumble, muchos todavía se lanzan a Tinder para encuentros más relajados (Sobieraj y Humphreys). Es como una especie de juego de roles, ¿sabes? Y aquí está la ironía: aunque Tinder tiene fama de ser medio machista, tanto hombres como mujeres identificaron esa onda machista, ¡pero igual lo usan! Así que, a pesar de las expectativas y las etiquetas, la realidad es que la gente se las ingenia para hacer su propia movida. El amor y las citas en línea son un territorio complicado y lleno de matices. ¡Aquí todo vale, parece! Navegar el amor: el impacto de las redes sociales en las relaciones de pareja En el emocionante mundo de las relaciones amorosas, los conflictos son como el pan de cada día, ¿verdad? Pero la movida es que ahora, las redes sociales se meten en medio y pueden ser como un turbo para aumentar esos conflictos. Un grupo de investigadores (Arikewuyo et al., 2020) descubrió que hay una relación significativa entre el uso de redes sociales y los conflictos en estas relaciones amorosas. Pero, aquí está lo más interesante: descubrieron que la envidia, la infidelidad y el controlar a la pareja son como intermediarios clave entre el uso de redes sociales y los conflictos. O sea, estas cositas son las que hacen el trabajo sucio. Lo que también dejó ver el estudio es que, aunque usar redes sociales puede ser motivo de conflictos, no predice que alguien vaya a ser infiel en una relación. Así que, sí, las redes sociales pueden ponerle chispa a los problemas amorosos, pero eso de que te pongan los cuernos no está directamente relacionado con cuánto rato pasas en Instagram o Facebook. Hablando del "espectáculo amoroso en línea", o sea, cuánto expones tu relación en las redes sociales, resulta que eso puede tener consecuencias importantes para las personas en una pareja romántica. Así está la movida: aunque en general, usar mucho las redes sociales se asocia con una autoestima más baja, resulta que mostrar tu relación en línea no tiene ese efecto (Huges et al., 2021). Entonces, parece que buscar validación en Instagram no tiene mucho que ver con mantener la relación. Además, la decisión de cortar una relación no está influenciada por cuánto se muestra en redes sociales. Así que, según este estudio, la gente no se queda en una relación solo por mantener un perfil bonito en línea o evitar dramas sociales. El tiempo que pasamos en las redes también es tema (Bouffard et al., 2021). Resulta que usar demasiado estas plataformas puede echarle un pulso a nuestras relaciones, porque terminamos dándole menos tiempo y atención a nuestra pareja. Se ha descubierto que cuando nos desbocamos usando IG, la satisfacción en la relación baja, lo que desata más peleas y malos rollos. Y esta cadena de menos satisfacción y más líos luego nos mete de lleno en la adicción a IG. Pero aquí viene la buena noticia: si estás dispuesto a hacer sacrificios por tu pareja, eso tiene un efecto positivo en la satisfacción en la relación. Y esa satisfacción a su vez reduce la probabilidad de peleas, malos resultados y adicción. En conclusión: la onda del amor en la era digital es un poco como un juego de malabares. Las redes sociales y las apps de citas han cambiado completamente la manera en que nos enganchamos, pero también nos han metido en rollos como la presión por mostrar todo en línea y la posible caída en picada de la autoestima. Aunque todo este drama digital puede ser complicado, al final del día, se trata de encontrar un equilibrio entre las conexiones en línea y mantener la autenticidad en nuestras relaciones. ¡Así que, a surfear con astucia en este nuevo y emocionante mundo del amor digital! Referencias Arikewuyo, A. O., Lasisi, T. T., Abdulbaqi, S. S., Omoloso, A. I., & Arikewuyo, H. O. (2022). Evaluating the use of social media in escalating conflicts in romantic relationships. Journal of Public Affairs, 22(1), e2331. https://doi.org/10.1002/pa.2331 Bandinelli, C., & Gandini, A. (2022). Dating Apps: The Uncertainty of Marketised Love. Cultural Sociology, 16(3), 423–441. https://doi.org/10.1177/17499755211051559 Berger, V. (2023). Mediatized Love: A Materialist Phenomenology of Tinder. Social Media + Society, 9(4), 20563051231216922. https://doi.org/10.1177/20563051231216922 Bouffard, S., Giglio, D., & Zheng, Z. (2022). Social Media and Romantic Relationship: Excessive Social Media Use Leads to Relationship Conflicts, Negative Outcomes, and Addiction via Mediated Pathways. Social Science Computer Review, 40(6), 1523–1541. https://doi.org/10.1177/08944393211013566 David, G., & Cambre, C. (2016). Screened Intimacies: Tinder and the Swipe Logic. Social Media + Society, 2(2), 205630511664197. https://doi.org/10.1177/2056305116641976 Hughes, S., Champion, A., Brown, K., & Pedersen, C. L. (2021). #Couplegoals: Self-Esteem, Relationship Outcomes, and the Visibility of Romantic Relationships on Social Media. Sexuality & Culture, 25(3), 1041–1057. https://doi.org/10.1007/s12119-020-09808-3 Sobieraj, S., & Humphreys, L. (2021). Forced Empowerment and the Paradox of Mobile Dating Apps. Social Media + Society, 7(4), 205630512110681. https://doi.org/10.1177/20563051211068130
Entrevista realizada por: Luis Gabriel Villanueva AlvarezPresentación Gabriel Villanueva: Buenas tardes a todos, mi nombre es Gabriel Villanueva y el día de hoy nos sumergiremos en una fascinante conversación sobre la inteligencia artificial, explorando su evolución, ventajas y desventajas. Para acompañarnos en este análisis, tenemos el privilegio de contar con una herramienta de lenguaje única, ChatGPT. Antes de comenzar con nuestras preguntas, quiero dirigirme a nuestro invitado especial. ChatGPT, en primer lugar, ¿te importaría compartir con nuestra audiencia una breve introducción sobre quién eres y cómo contribuyes a la comprensión y generación de lenguaje natural? ChatGPT: ¡Buenas tardes, Gabriel! Es un placer estar aquí contigo y con tu audiencia. Soy ChatGPT, una creación de OpenAI basada en la arquitectura GPT-3.5. Mi función principal es entender y generar texto en lenguaje natural. He sido entrenado con una amplia variedad de datos para comprender contextos, responder preguntas y participar en conversaciones de manera coherente. Mi objetivo es ayudar proporcionando información, asistencia y facilitando la comunicación a través del lenguaje. Estoy aquí para compartir conocimientos y participar en la conversación sobre inteligencia artificial y otros temas relacionados. ¡Adelante con las preguntas! Historia y Evolución Gabriel Villanueva: ¿Cómo describirías la evolución de la inteligencia artificial a lo largo de los años? ChatGPT: La inteligencia artificial ha evolucionado desde conceptos iniciales en la década de 1950 hasta el auge actual de modelos de lenguaje como GPT-3.5. Se ha pasado por enfoques basados en reglas, el surgimiento de redes neuronales en las décadas de 1980 y 1990, hasta la explosión de grandes datos y el aprendizaje profundo en los últimos años. Actualmente, la IA se aplica en diversas áreas con desafíos éticos y sociales emergentes. Gabriel Villanueva: ¿Cuáles consideras que han sido los hitos más significativos en el desarrollo de la IA? ChatGPT:
Avances Recientes Gabriel Villanueva: ¿Cuáles son los avances más notables en inteligencia artificial que has observado recientemente? ChatGPT: En los últimos años, los avances más notables en inteligencia artificial se centran en modelos de lenguaje como GPT-3 y BERT. Estos modelos, basados en transformadores, han demostrado una comprensión y generación de texto sorprendentemente precisa y contextual. Asimismo, ha habido progresos significativos en aplicaciones prácticas, como traducción automática, diagnóstico médico y conducción autónoma. La capacidad de la inteligencia artificial para entender contextos complejos y realizar tareas específicas ha mejorado sustancialmente, impulsando la adopción de la IA en diversas industrias. Es emocionante ver cómo estas tecnologías avanzan y se integran en nuestra vida diaria. Gabriel Villanueva: ¿Cómo crees que estos avances están impactando diferentes áreas de la sociedad? ChatGPT: Estos avances en inteligencia artificial están teniendo un impacto significativo en diversas áreas de la sociedad:
Aplicaciones Positivas Gabriel Villanueva: ¿Cuáles son, desde tu perspectiva, las aplicaciones más positivas de la inteligencia artificial en la actualidad? ChatGPT: Desde mi perspectiva, las aplicaciones más positivas de la inteligencia artificial en la actualidad abarcan la medicina, donde contribuye al diagnóstico preciso y desarrollo de tratamientos; en educación, mediante la personalización del aprendizaje y acceso a recursos; también en la accesibilidad, facilitando la vida de personas con discapacidades a través de tecnologías adaptativas. Además, la inteligencia artificial tiene un papel crucial en la conservación ambiental, ayudando a prever y abordar problemas medioambientales. En el ámbito cotidiano, los asistentes virtuales mejoran la eficiencia y simplifican tareas diarias. Estas aplicaciones demuestran el potencial positivo de la IA en diversos aspectos de nuestra vida. Gabriel Villanueva: ¿Cómo la inteligencia artificial ha contribuido a mejorar procesos y eficiencia en diversas industrias? ChatGPT: La inteligencia artificial ha mejorado la eficiencia en diversas industrias al automatizar tareas repetitivas, analizar datos de manera avanzada para decisiones más informadas, optimizar la gestión de la cadena de suministro, agilizar servicios al cliente mediante chatbots, ofrecer diagnósticos médicos más precisos, personalizar la publicidad y promover la eficiencia energética. En resumen, ha transformado la operación de las empresas, generando mejoras sustanciales en productividad y eficiencia. Desafíos Éticos Gabriel Villanueva: ¿Cuáles son los desafíos éticos más importantes asociados con el desarrollo de la inteligencia artificial? ChatGPT: Los principales desafíos éticos vinculados con la inteligencia artificial incluyen la presencia de sesgos y discriminación en los algoritmos, preocupaciones sobre la privacidad debido a la recopilación masiva de datos, la dificultad para comprender cómo toman decisiones algunos modelos de IA, la seguridad ante posibles ataques, el impacto en el empleo debido a la automatización, la necesidad de establecer responsabilidades claras y rendición de cuentas, y la preocupación por el uso malicioso de la IA, como la creación de deepfakes. Estos desafíos son fundamentales para abordar de manera efectiva a medida que avanzamos en el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial. Gabriel Villanueva: ¿Cómo crees que estos desafíos deben abordarse para garantizar un uso ético de la tecnología? ChatGPT: Para asegurar un uso ético de la inteligencia artificial, debemos priorizar la transparencia en el diseño de algoritmos y promover auditorías continuas para identificar sesgos. Es vital establecer regulaciones sólidas que protejan la privacidad de los individuos y promover prácticas de desarrollo ético desde el inicio. La colaboración entre disciplinas, la educación pública y la diversidad en el desarrollo de IA son esenciales. Además, debemos implementar mecanismos claros de responsabilidad y rendición de cuentas. Estas medidas combinadas contribuirán a un despliegue ético y responsable de la inteligencia artificial. Impacto en el Empleo Gabriel Villanueva: ¿Cuál es tu perspectiva sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo? ChatGPT: La inteligencia artificial tiene un impacto dual en el empleo. Si bien puede automatizar tareas rutinarias, también crea oportunidades en nuevas áreas. La clave está en la redefinición de roles y la adquisición de habilidades que complementen las capacidades de la IA. Gabriel Villanueva: ¿Cómo deberíamos abordar la preocupación sobre la automatización de trabajos y la pérdida de empleo? ChatGPT: Es esencial centrarse en la reskilling y upskilling de la fuerza laboral para adaptarse a la nueva era digital. Fomentar la educación continua, promover la flexibilidad en las carreras y fomentar la colaboración entre humanos y máquinas son estrategias clave. Además, políticas que respalden la transición laboral y la creación de empleo en sectores emergentes contribuirán a mitigar las preocupaciones sobre la automatización y la pérdida de empleo. Tendencias Futuras Gabriel Villanueva: ¿Cuáles son las tendencias clave que anticipas en el desarrollo de la inteligencia artificial en los próximos años? ChatGPT: En los próximos años, anticipamos avances notables en modelos de lenguaje, con aplicaciones más especializadas de inteligencia artificial en entornos empresariales. También observaremos un mayor énfasis en el desarrollo ético de la IA, especialmente en sectores como la salud y la industria automotriz. Además, se esperan innovaciones en robótica e integración de la inteligencia artificial con tecnologías emergentes como la computación cuántica. Estas tendencias reflejan un continuo crecimiento y evolución en el ámbito de la inteligencia artificial. Gabriel Villanueva: ¿Qué cambios significativos podríamos ver en la aplicación y percepción de la IA en la sociedad? ChatGPT: En los próximos años, veremos a la inteligencia artificial integrándose aún más en nuestras vidas cotidianas, desde asistentes virtuales hasta soluciones prácticas en sectores como la atención médica y los negocios. La explicabilidad de los modelos de IA será crucial para que la sociedad comprenda mejor sus decisiones. La ética se convertirá en una prioridad, exigiendo transparencia y equidad en su aplicación. En cuanto al empleo, se esperan cambios en la percepción, con un enfoque en la reskilling y upskilling para adaptarse a las nuevas demandas laborales. Además, las interfaces de usuario basadas en IA serán más naturales, facilitando una interacción más fluida. La sociedad se volverá más consciente de los desafíos éticos asociados con la IA, lo que llevará a un debate público más informado y a la formulación de políticas más reflexivas. Estos cambios apuntan hacia una mayor aceptación de la IA, siempre que se aborden las preocupaciones éticas de manera efectiva. Desarrollo Responsable Gabriel Villanueva: ¿Cómo podemos garantizar un desarrollo responsable de la inteligencia artificial? ChatGPT: Para asegurar un desarrollo responsable de la inteligencia artificial, es crucial abordar varios aspectos. La transparencia en el diseño y funcionamiento de los algoritmos es esencial, permitiendo entender cómo toman decisiones. Además, se debe incorporar ética en todas las fases del desarrollo, asegurándose de respetar principios como la equidad y la no discriminación. Evaluar el impacto ético antes de implementar sistemas de IA y contar con la colaboración de expertos multidisciplinarios son prácticas clave. Gabriel Villanueva: ¿Qué medidas crees que son necesarias para mitigar posibles riesgos y asegurar un uso positivo de la tecnología? ChatGPT: La educación y conciencia pública sobre la IA son fundamentales para una adopción ética, permitiendo una comprensión informada. La regulación debe ser clara y flexible, adaptándose al avance tecnológico sin comprometer la seguridad. La protección de datos y la implementación de medidas de seguridad robustas son esenciales para prevenir violaciones de privacidad y usos maliciosos. El monitoreo continuo y la actualización ética son necesarios para abordar desafíos emergentes, y se deben establecer mecanismos claros de responsabilidad y rendición de cuentas para todas las partes involucradas. Resumen y Agradecimientos Gabriel Villanueva: ¡Gracias a todos por acompañarnos en esta fascinante conversación sobre inteligencia artificial! Hemos tenido el honor de contar con la presencia de ChatGPT, una herramienta de lenguaje extraordinaria que nos ha brindado perspectivas valiosas sobre su evolución, ventajas y desventajas. En resumen, exploramos cómo la inteligencia artificial ha evolucionado a lo largo del tiempo, destacando sus aplicaciones positivas en diversos campos y los desafíos éticos que enfrentamos. Conversamos sobre la mejora de procesos, el impacto en el empleo y las tendencias futuras. ChatGPT: Gracias a ti, Gabriel, por conducir esta entrevista y proporcionar un espacio para discutir sobre inteligencia artificial. Fue un placer ser parte de esta conversación y compartir información sobre la evolución, ventajas y desventajas de la IA. Si en el futuro surge la oportunidad de explorar más temas o responder preguntas adicionales, estoy aquí para ayudar. A la audiencia, gracias por su atención y participación. ¡Hasta la próxima ocasión y que tengan un excelente día! Cierre En esta entrevista, me sumergí en el fascinante mundo de la inteligencia artificial motivado por la curiosidad y la emoción de hablar con una IA tan única como ChatGPT. Con su ayuda, exploramos la evolución de la IA, desde sus orígenes hasta las tendencias futuras. Conversar con una IA como ChatGPT no solo reveló su increíble capacidad para comprender y generar lenguaje natural, sino también la profundidad de su conocimiento sobre diversos aspectos de la tecnología. Espero que encuentren tan interesante como yo este viaje a través de la inteligencia artificial.
La nueva desigualdad en la sociedad digital: cómo los algorítmos están haciendo de las suyas1/29/2024 Pamela Irazú Ramírez IbarraLa Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto la estrella del espectáculo a partir de la normalización de herramientas como ChatGTP, ChatSonic o Google Bard. También sabemos que se utiliza para hacer recomendaciones personalizadas de compras en Internet basándose en nuestros comportamientos en línea. Y por supuesto, todos hemos pasado por la ironía de que un robot nos pida asegurar que no somos un robot para accesar a algún servicio web. La IA se basa en modelos algorítmicos que han sido diseñados con el objetivo de imitar la inteligencia humana mediante el uso de grandes cantidades de datos y el aprendizaje predictivo para la toma de decisiones. Su uso ya es tán extendido que la gobernanza algorítmica está dando forma a cómo funcionan nuestras sociedades, como apunta Zajko (2022). En el nivel macro e industrial, estamos viendo un montón de ventajas con la aplicación de estas herramientas. Desde servicios bancarios más eficientes, predicciones de ventas más precisas, hasta la personalización de servicios. Incluso, la tecnología está siendo utilizada para abordar problemas medioambientales como la deforestación a través del uso de drones. Y en nuestra vida diaria, ¡la IA se ha vuelto nuestra mejor amiga! Desde el reconocimiento facial en nuestros teléfonos que nos facilita el acceso, hasta los asistentes virtuales como Siri o Alexa que nos ayudan con tareas y responden a nuestras preguntas. La conveniencia que nos brindan estas aplicaciones individuales es increíble. ¡La IA está realmente transformando la forma en que vivimos y trabajamos! 🌐📱💻 Pero, ¿es todo realmente miel sobre hojuelas? Desde el lado más social y sociológico, se están planteando preguntas serias sobre el poder social que los modelos algorítmicos pueden tener. Estos cuestionamientos abarcan tres puntos relevantes: 1) la equidad en la comprensión del sistema de datificación, 2) la recopilación y análisis de big data y, 3) las desigualdades en el trato (Ragnedda, 2020). Analizaremos estos puntos clave brevemente. Equidad en el conocimiento: ¿Estamos todos en la misma página cuando se trata de entender cómo funcionan estos sistemas de datificación? La verdad es que no todos caemos en cuenta de cómo los datos que soltamos en la red pueden influir hasta en la sopa que comemos. Y aquí entra en escena el desigual reparto de conocimiento: la gente tiene niveles distintos de entender cómo los algoritmos moldean nuestra visión del mundo, ya sea filtrando la info que recibimos o reforzando ideales que son más aceptados que el sol en verano (Ragnedda, 2020). Como ejemplo de esto, las cookies son las reinas. Esas chismosas entran a nuestro espacio cibernético como si fueran un regalo, recopilando datos de nuestras andanzas online para crear un perfil detallado de nosotros. Y no todos nos damos cuenta de que estamos regalando información tan valiosa sin obtener nada a cambio. Lo peor es que muchos no tenemos ni idea del papel que juegan los algoritmos cuando filtran y seleccionan información en "nuestro nombre" (porque, sinceramente, ¿quién lee las condiciones y siempre damos click en "aceptar cookies"?). Y ahí estamos, expuestos a la manipulación de los que diseñan estos filtros. ¡Es un mundo salvaje allá afuera en el ciberespacio! 🌐🍪💻 Inequidad en las bases de datos: ¿Hay un sesgo en la recopilación y análisis de datos? Resulta que los datos que alimentan a los algoritmos y sistemas de inteligencia artificial están más sesgados que un juego de cartas marcadas. Se trata de un sesgo profundo en términos de raza, estatus socioeconómico, género y discapacidad, justo siguiendo las líneas principales de las desigualdades sociales. Y lo peor es que este sesgo se cuece desde las bases del sistema, metiéndose en cada rincón y añadiendo capas nuevas a las injusticias que ya existen. Te pongo un ejemplo: la toma de decisiones automatizada para cosas como préstamos, hipotecas y oportunidades laborales. Los algoritmos aprenden a juzgar candidatos y situaciones a partir de datos que, desde el principio, ya están cargados con creencias preexistentes. Es como si los algoritmos fueran niños absorbiendo prejuicios del ambiente en el que crecen, reproduciéndolos sin darse cuenta. Es un círculo vicioso de discriminación que se perpetúa. 🔄💻🤖 Inequidad en el trato: ¿Está el trato que recibimos de estos algoritmos en pie de igualdad? Si unos cuantos “genios” crean un sistema con datos que favorecen a los de siempre y perpetúan las desigualdades, la realidad es que los que se llevan la peor parte son los más vulnerables. El sistema se arma sin tomar en cuenta lo que le importa a esa gente, y al final son ellos los que pagan las consecuencias. Un desastre total. 🌐💔 Los datos sesgados son como veneno para los algoritmos. Cuando estos modelos de inteligencia artificial se entrenan con información sesgada, perpetúan y amplifican las desigualdades existentes. Resultado: discriminación a la orden del día. Los ciudadanos son tratados de manera diferente según sus características sociodemográficas y socioeconómicas, todo porque los algoritmos están operando con datos que reflejan y refuerzan los prejuicios y desigualdades presentes en la sociedad. Es un círculo vicioso que puede tener consecuencias negativas y a veces injustas para ciertos grupos. Un ejemplo bien documentado es el que muestra Noble (2018) sobre las búsquedas en Google de black girls, cuyos resultados generalmente mostraban contenido mujeres negras semidesnudas. Todo lo anterior deja claro que las cuestiones sociales son como el ingrediente secreto en el desarrollo de estas nuevas tecnologías algorítmicas. Aunque los cerebros detrás de la inteligencia artificial sean genios, a veces se les escapa (¿o no quieren?) entender bien los aspectos sociales que se mezclan con sus creaciones. Aquí la responsabilidad y el derecho son cosa de todos nosotros, los usuarios. Tenemos el derecho de saber, entender y cuestionar cómo funcionan estos algoritmos que toman decisiones sobre nosotros. Eso es lo que llamamos el derecho a la explicación, la chispa que enciende la llama para que nosotros, como ciudadanos, exijamos que estos modelos algorítmicos no solo sean poderosos, sino también justos. ¡Nadie quiere que aumenten las desigualdades que ya son bastante grandes entre nosotros! 🌐💡👥 ReferenciasNoble, S. U. (2018). Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. New York University Press. Ragnedda, M. (2020). New Digital Inequalities. Algorithms Divide. En M. Ragnedda, Enhancing Digital Equity (pp. 61–83). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49079-9_4 Zajko, M. (2022). Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates. Sociology Compass, 16(3), e12962. https://doi.org/10.1111/soc4.12962
Adriana Martínez Martínez*22 de enero de 2024 La industria automotriz (IA) mantiene su relevancia a nivel global, regional y local; aunque enfrenta un futuro complejo e incierto. Diversas tendencias están redefiniendo el presente de esta industria y previsiblemente tendrán repercusiones en su evolución. La primera de estas tendencias es la creciente demanda de vehículos eléctricos (VE), respaldada por avances tecnológicos en las baterías y la reducción de sus costos. Además, su promesa de ser menos contaminantes que los vehículos de combustión interna los coloca en el centro de los cambios de la IA. Otro factor significativo es el desarrollo de vehículos autónomos, la conducción autónoma avanza rápidamente y podría convertirse en una en el futuro cercano. Esto podría transformar la IA en una industria de movilidad, donde la propiedad de los automóviles pase a un segundo plano, y los usuarios busquen simplemente su transportación. La conectividad impulsada por el avance del Internet de las cosas (IoT), también está remodelando la industria. Actualmente, los vehículos conectados a internet son más comunes, algunos incluso cuentan con infotenimiento en lugar de tableros tradicionales, brindando a los usuarios información útil sobre una amplia gama de funciones en el automóvil. El uso creciente de la inteligencia artificial se observa tanto en la fabricación como en la conducción autónoma, evidenciado la creciente integración de tecnología en los vehículos. La sostenibilidad se ha convertido en una prioridad para la IA, respondiendo a la creciente preocupación de los consumidores por el impacto ambiental de sus vehículos. Esto también está llevando a empresas autopartistas a centrarse en impulsar una mayor eficiencia de combustible. En la fabricación sostenible, destacan tres estrategias, 1) implementación de prácticas sostenibles en la producción de vehículos y autopartes, así como en su operación y mantenimiento; 2) reducción de emisiones de CO2, y 3) la implementación de prácticas de economía circular en la producción y uso de materiales. Además, hay un mayor enfoque en la seguridad, con funciones como frenado automático de emergencia, detección de objetos en el camino y desarrollo de sistemas de conducción autónoma. Finalmente, la aparición de mega-clientes que, a través de su demanda, pueden inclinar la producción de automóviles hacia alguna de las posibles vertientes. Enfoquémonos en la producción de vehículos, donde las OEMs (fabricantes de equipos originales) están apostando por dos vertientes: Producción de vehículos de hidrógeno: En este ámbito, destacan diversas empresas líderes. Toyota ha lanzado su modelo Mirai, un sedán de pila de combustible de hidrógeno. Hyundai, por su parte, ha presentado el Nexo, un SUV de tecnología de pila de combustible de hidrógeno. La compañía también está trabajando en el desarrollo de camiones y autobuses de hidrógeno. Honda ha lanzado su modelo Clarity Fuel Cell, un sedán de pila de combustible, y al igual que Toyota y Hyundai, también trabaja en el desarrollo de camiones y autobuses de hidrógeno. Mercedes-Benz ha introducido su modelo GLC F-Cell, un SUV de pila de combustible de hidrógeno que combina esta tecnología con una batería eléctrica. Por su parte, General Motors: General Motors está invirtiendo en la tecnología de hidrógeno y ha desarrollado un camión de celda de combustible llamado Surus (Silent Utility Rover Universal Superstructure). Producción de vehículos eléctricos: En este campo, numerosos fabricantes de automóviles están apostando fuertemente por la tecnología de vehículos eléctricos, considerada una de las principales tendencias en la IA. Tesla destaca como líder exclusivo en la fabricación de vehículos eléctricos. General Motors ha anunciado planes para electrificar la mayoría de sus vehículos para 2035, invirtiendo en modelos como el Chevy Bolt y el Cadillac Lyriq. Ford tiene planes de invertir $ 22 mil millones en vehículos eléctricos hasta 2025, con el lanzamiento del SUV totalmente eléctrico Mustang Mach-E. Por su parte, Volkswagen ha presentado varios modelos eléctricos, como el ID.4 y el Audi e-tron. Finalmente, Nissan ha sido pionero en la producción de vehículos eléctricos de masas con su modelo Leaf y continúa invirtiendo en esta tecnología. La introducción de los vehículos eléctricos implica cambios en componentes clave, como el motor, la transmisión y el sistema de escape que se eliminan o reducen; y destacando las baterías como un componente crítico. En lugar de motores y transmisiones de combustión interna, los vehículos eléctricos utilizan sistemas de propulsión eléctricos. Además, surge una industria en desarrollo para sistemas de carga en hogares, estaciones públicas y de carga rápida. A manera de conclusión Podemos señalar que la industria automotriz se encuentra inmersa en una fase de transformación sin precedentes, impulsada por las tendencias de electrificación, autonomía y conectividad. La apuesta de las OEMs por vehículos de hidrógeno y eléctricos refleja un compromiso hacia la sostenibilidad y la innovación. Este cambio hacia tecnologías más limpias no solo redefine los componentes clave de los vehículos, sino que también está dando forma a nuevos modelos de movilidad y formas de propiedad. A medida que estas tecnologías avanzan, las empresas enfrentan el desafío de adaptarse a un entorno normativo en constante evolución y satisfacer las cambiantes preferencias del consumidor. Interrogantes que debemos tratar de responder y que nos llevan a nuevas líneas de investigación son:
Estas nuevas líneas de discusión pueden ayudarnos a ampliar nuestra visión sobre los desafíos y oportunidades que enfrenta la industria automotriz en su búsqueda de un futuro más sostenible e innovador. Algunos de estos temas serán tratados en nuestro X Seminario de Industria 4.0 y Convergencia Tecnológica que se llevará a cabo el 5 y 6 de septiembre, mantente al pendiente de la información a través de nuestra página y redes sociales.
Pamela Irazú Ramírez Ibarra28 de noviembre de 2023 El Internet de las cosas, las apps, los relojes inteligentes, las redes sociales, las plataformas de educación en línea… Si reflexionamos un poco, las tecnologías digitales han tomado un rol central en todos los aspectos de la vida humana, tanto así que se han vuelto omnipresentes. Prácticamente toda la información que adquirimos y utilizamos se encuentra digitalizada también: la música, los libros, los programas de televisión, las fotografías y videos. Nuestras membresías a comunidades, las relaciones personales, de trabajo y hasta nuestras relaciones amorosas son mediadas por las plataformas digitales como Facebook, LinkedIn, o WhatsApp. Casi todos los trabajos formales y la educación académica implican el uso de alguna forma de tecnología digital, los servicios básicos como la salud son mediados por la comunicación digital, y otros servicios, como los bancos, están cambiando sus modelos de atención al cliente eliminando los encuentros cara a cara. Podemos decir que vivimos en una sociedad digital, de tal manera que algunos antropólogos han señalado que las tecnologías digitales, como cualquier otro artefacto cultural, “se han vuelto parte de lo que nos define como humanos” (Miller y Horts, 2012:2). Hemos llegado a un punto en el que la ubicuidad de las tecnologías digitales las han vuelto invisibles. ¿O no? ¿Qué sucede cuando los avances tecnológicos representan un obstáculo para acceder y participar plenamente en la sociedad? Damos por sentado que todos tenemos el mismo acceso y habilidades para utilizar estas tecnologías, pero un breve vistazo a la historia de la humanidad nos recuerda que estamos sumergidos en un mundo profundamente desigual en el que el progreso y sus beneficios no logran permear a todos sus miembros. Aún más, dado que las tendencias globales llevan a la hiperdigitalización de la vida humana a través de la super fusión del ciber-espacio y la vida “real”, hoy más que nunca es necesario discutir las desigualdades que surgen desde y dentro del ciberespacio, y su relación con las estructuras sociales. La brecha digital ha sido estudiada desde las ciencias de la computación o los estudios culturales y mediáticos como la diferencia entre diversos sectores sociales en el acceso y las habilidades necesarias para utilizar las tecnologías digitales. Sin embargo, poco se conoce sobre la relación de interdependencia entre las condiciones de vida “real” y las vida en línea. Es decir, ¿cómo las actividades en línea y las habilidades digitales varían de acuerdo a factores sociales? ¿Cuáles son las consecuencias sociales de la brecha digital? ¿Cómo estas desigualdades sociales y digitales interactúan y se reproducen? La diferencia en la capacidad de acceder a los recursos, oportunidades y recompensas sociales que está en la base de las inequidades sociales también ocurre en la esfera digital, y tal como las primeras, surgen no solo del aspecto económico, sino también del contexto cultural, social y político. La multidimensionalidad y complejidad de la brecha digital es tal que esta debería tratarse como como un tema social, no sólo técnológico; y de esta manera comprenderse también con lentes sociológicos. Para esto, algunos sociólogos, como Ragnedda (2017), han propuesto tres niveles de análisis de la brecha tecnológica. El primer nivel se refiere a la división binaria entre los que tienen y los que no tienen acceso al Internet. El segundo nivel analiza los aspectos de habilidades digitales, y el propósito y autonomía en su uso. El tercer nivel, sin embargo, va un poco más allá y estudia los beneficios que las personas obtienen de los distintos accesos a las tecnologías digitales (primer nivel) y sus diferentes usos (segundo nivel), y las capacidades necesarias para explotar estos beneficios para mejorar sus propias condiciones de vida (tercer nivel). Es decir, este nivel se enfoca en las oportunidades de mejora en la calidad de vida que surgen desde el acceso y el uso de las tecnologías digitales, así como las consecuencias sociales de la inequidad en el reparto de estos beneficios. La sociología digital emerge, entonces, como una subdisciplina de las sociología que proporciona los medios para investigar, analizar y comprender el impacto, el desarrollo y el uso de las tecnologías digitales, así como su incorporación a los mundos sociales, sus instituciones y los conceptos de identidad y corporeidad (Lupton, 2015). Desde esta perspectiva, los sociólogos vemos oportunidades relevantes y emocionantes para contribuir al trabajo empírico y teórico que mapea los cambios socio-económicos y culturales que surgen en horizonte digital, así como las nuevas posibilidades de agencia y acción de los actores sociales. Además de la desigualdad, hay otros temas sociales emergentes en la sociedad digital que también se abordan a la luz de la sociología digital, como la seguridad y privacidad personal, la vigilancia panótica de las instituciones o la vigilancia algorítmica. Se prevee también que los principales debates de la sociología digital giren en torno a cuestiones de desinformación, la propagación de discursos violentos o conspiranoícos en las redes sociales, así como el uso de softwares de chatbots y toma de decisiones automatizada en la prestación de serivicios sociales, las decisiones en torno a la justicia y la vigilancia y sus efectos sociales y políticos (Lupton et al., 2023). Por otra parte, la digitalización también tiene implicaciones en la manera de hacer sociología, pues ahora nos acercamos a nuevos tipos de datos (digitales), nuevos espacios de trabajo de campo (ciberespacio) , y nuevos sujetos informantes (Lupton et al., 2023). Lo anterior no implica dejar de lado las herramientas que distinguen a la sociología, como la descripción densa, la contextualización de los datos y el reconocimiento de los sesgos informativos. La sociología digital, entonces, es un resultado del mundo dinámico actual que nos llama a ser flexibles y tender redes de conocimiento interdisciplinario con otras disciplinas como las computacionales, los medios, los estudios culturales digitales, etcétera. Como ya hemos mencionado, las desigualdades sociales y digitales, así como las prácticas que las sostienen, son producto del contexto, historia y cultura de una sociedad. Por eso es urgente analizar desde el sur global cómo se viven estas desigualdades, cuales son sus consecuencias inmediatas y como paliarlas para no irnos rezagando más ante el voraz avance de las digitalización de la vida humana. Al fin y al cabo, no solo somos igualmente humanos en el mundo digital sino que el ciberespacio nos proporciona nuevas oportunidades para comprender lo que nos vuelve humanos, y nos podría ayudar a mejorar las condiciones de vida de nuestra sociedad. Referencias Lupton, D. (2015). Digital sociology. Routledge: Taylor & Francis Group. Lupton, D., Fuentes, A., and García Mingo, E. (2023). Presente y futuro de la sociología digital: Entrevista a Deborah Lupton. Teknokultura. Revista de Cultura Digital y Movimientos Sociales, Avance en línea. https://doi.org/10.5209/tekn.87181 Miller, D. and Horst, H. (2012). The digital and the human: a prospectus for digital anthropology. In H. Horst and D. Miller (eds.) Digital Anthropology (pp. 3 – 35). London: Berg Ragnedda, M. (2017). The third digital divide: A Weberian approach to digital inequalities. Routledge.
Adriana Martínez Martínez
ENES León / UNAM 28 de marzo de 2022 La innovación es lo que distingue a un líder de los demás -Steve Jobs Al igual que términos como la calidad, la mejora continua o las empresas de clase mundial, que estuvieron de moda a partir de la década de los 90 del siglo pasado, en este siglo XXI toca el turno a la innovación. Por lo que en nuestros días es muy recurrente escuchar a empresarios, académicos y hacedores de política aludir a ésta el éxito de las empresas en el cada vez más aguerrido ambiente competitivo. Sin embargo, el problema de los términos de moda, es que todos hablan de ellos y pocos comprenden su verdadera esencia. En este sentido, es fundamental conocer su definición, los tipos y algunos de sus rasgos característicos. Podemos decir que la innovación se refiere a la introducción de nuevos productos (bienes o servicios), procesos o métodos (de organización o de comercialización) e incluso al mejoramiento de los ya existentes. Y es el resultado de la gestión del conocimiento, por lo que involucra procesos de aprendizaje. Un rasgo fundamental de la innovación es que debe haber sido introducida, es decir, no se puede quedar en ideas. Ya sea que se haya lanzado al mercado o que haya sido instrumentada en las operaciones de la organización. Hay diferentes tipos de innovación; de acuerdo a su Impacto ésta es: a) radical, nuevos productos que implican una ruptura con lo ya establecido y que generan los grandes cambios en el rumbo del mundo, por ejemplo, el motor de combustión o los microprocesadores; o b) incremental, representa pequeñas mejoras en los productos y en los procesos ya existentes, éstas son las que alimentan de manera continua el proceso de cambio. A este tipo de innovación se le otorga poca importancia; sin embargo, se ha comprobado, que su acumulación puede producir grandes ganancias para la empresa. Por su Naturaleza, la innovación, puede ser: a) de producto, se refiere a la introducción o mejoramiento significativo de un producto o servicio, como ejemplos tenemos: el iPod, el iPhone, el sistema de navegación GPS, la utilización de la banca electrónica, etcétera; b) de proceso, se refiere a nuevos o mejorados procesos de producción (su objetivo es la reducción de costos, el mejoramiento de la calidad, etc.) o de distribución (tienen que ver con la logística de la empresa), c) organizativa, cambios en la forma de hacer las cosas dentro de la empresa y de relacionarse con su entorno, y c) de mercadotecnia, se relaciona con nuevos métodos de comercialización, nuevos mercados, e incluso cambios significativos en el diseño de los productos. Algunas cuestiones importantes en torno a la innovación que se pueden mencionar son :
Finalmente es importante afirmar que la innovación está al alcance de todos y que se construye a través de las redes sociales tanto internas como externas que las empresas sean capaces de establecer. Y aunque sea un asunto de moda, si las empresas quieren mantenerse en el juego de la competitividad, la innovación es una de las claves para lograrlo. |