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  • La realización en el trabajo: Del mamut a chatGPT

    Los seres humanos buscamos, por una especie de ley innata, sentirnos realizados con lo que hacemos. Desde cazar un mamut y alimentar a la tribu hasta conseguir un ascenso en nuestro puesto soñado. Poseemos un poderoso sistema de recompensas que nos empuja a ir más allá, a contribuir, a encontrar propósito.

    Sin embargo, esa parte espiritual de sentido, acción y labor cumplida se ha trastocado con el tiempo. ¿Por qué ahora es tan importante definirnos por lo que conseguimos en nuestro tiempo libre? ¿Por qué la superación personal y prepararse maratones se ha puesto tan de moda? ¿Los trabajos actuales nos privan de esa realización y la buscamos fuera? ¿El trabajo sigue aportando los mismos alicientes pero ya no son suficientes?

    Cabe preguntarse cómo se sentiría un cazador al traer a su poblado una buena presa, la satisfacción que generaba al artesano entregar su obra finalizada tras semanas de minucioso trabajo. ¿Terminaban la semana deseando llegar al viernes para desconectar? ¿Pensaban a mitad de su jornada en la 10k nocturna que tenían que prepararse?

    Quizás si y la reflexión acabaría aquí, pero asumamos que no y continuemos 🙂

    Del mamut al supermercado, del taller a la cadena.

    La experiencia del trabajo ha cambiado radicalmente. En sociedades preindustriales el oficio era una extensión de la identidad, con una conexión entre el artesano y el producto, la caza y el valor para la tribu. Tenemos apellidos como «Herrero», «Guerrero», «Carretero», ¿hoy aceptaríamos llamarnos «María Project Manager García» o «Juan Técnico Contable Martínez»?

    La especialización extrema y producción en masa que trajo la revolución industrial despersonalizó la labor. El diseñador de calzado no pega la suela, el que la pega no cose, y el que cose ignora el origen del material.

    Hoy, el cazador vende la presa a una empresa que la filetea, otra empresa la envasa, otra la vende en bandejas en un supermercado y la cajera la pasa por el láser que suma el precio a la cuenta total, sin saber de donde viene lo que vende, sin ni siquiera mirar ni al producto ni al cliente, ¿quiere bolsa?

    ¿La fragmentación de la cadena ha diluido el sentido de la labor cumplida? ¿Nos deja con cierto vacío personal?

    La era digital, la prisa y el vacío de los domingos por la tarde.

    La modernidad ha acelerado esta desconexión. Aunque probablemente estemos viviendo en la mejor época en lo que a condiciones laborales, de libertad y derechos se refiere, es fácil pensar en que el atareado, magullado y cansado leñador se sentía más satisfecho al dejar el hacha que nosotros apagando el ordenador.

    ¿Por qué hay personas que viven para el fin de semana? Esperan que la semana laboral llegue a su fin, buscan la realización o el entretenimiento a partir del viernes por la tarde, pero el domingo una extraña sensación de desasosiego acecha, y el lunes el despertador recuerda que el ciclo debe continuar.

    ¿Se busca en el ocio lo que el trabajo ya no provee? ¿o nuestro sistema de recompensas se ha atrofiado tanto que el trabajo ya no es suficiente?

    El impacto de la IA.

    Y ahora entremos a la inteligencia artificial… Su impacto en la naturaleza del trabajo es profundo y ya lo estamos empezando a ver. Antes automatizaba tareas rutinarias, gestionaba gran cantidad de datos en un visto y no visto, pero ahora esta asumiendo funciones más complejas planteando lo siguiente: ¿nos empuja la IA hacia la irrelevancia?

    No quiero entrar en el problema del desempleo y cómo se subsidiará a los afectados. Aquí no importa el dinero, importa el significado.

    ¿Puede ser la IA una herramienta para eliminar el trabajo repetitivo y sin sentido que trajo la revolución industrial y volver a esa «artesanía»? En la mayoría de los trabajos hay tareas repetitivas y tediosas.

    Si eliminamos la dura preparación, la repetición y paciencia de afilar la lanza y las heridas y sudores vertidas en la persecución ¿sería igual de gratificante la caza?

    Las frases «la IA aumentará las capacidades de cada trabajador», «la IA destruirá puestos de trabajo, pero generará muchos más», ¿son ciertas o es otra trampa?

    Más allá de la máquina, el propósito humano.

    Imagina que cada una de las tareas que haces actualmente en tu trabajo las hiciera una máquina. Piensa en las más sencillas de automatizar y luego ve pasando a las que necesitan algo de espontaneidad, trato personal, opinión crítica.

    En este futuro conservas el trabajo, pero es testimonial, todo lo hace una IA o dos. Eres un desempleado que va a un sitio a comprobar que una máquina hace bien el trabajo que antes hacías tu. La mayoría de las personas están igual o se emplean en trabajos manuales que no renta automatizar. El resto tiene una paga porque nadie sabe qué hacer con ellos.

    El dinero no es problema. Te levantas por la mañana y las tostadas están hechas. Un algoritmo enciende la televisión antes de que te de tiempo a coger el mando, sintonizando tu canal favorito. Miras tu móvil en busca de inspiración y todas las historias se parecen, sin chispa, escritas con IA. Tu pareja busca un destino para el verano «Recomiéndame los sitios más sorprendentes para visitar en junio», los destinos no sorprenden.

    Sitúate en ese escenario, visualízate en él y pregúntate: ¿Qué estas haciendo? ¿Sigues pudiendo aportar valor? y si no es así ¿dónde podrías dar lo que eres? ¿dónde podrías experimentar la sonrisa del cazador volviendo al poblado? y la pregunta final… ¿Necesitarías prepararte un ironman?


    Nota: Éste articulo fue escrito con ayuda de una IA para clarificarme, hacerme preguntas más agudas y auto-explorar la idea que tenía en la cabeza. Cuando le pregunté cuándo sería mejor publicarlo en linkedin me respondió: «Para publicar un articulo en linkedIn, yo me inclinaría por un martes o miércoles a media mañana (9:00 – 11:00 AM CEST). Es un buen equilibrio para captar tanto a los profesionales en su día a día como a los curiosos en una pausa». Hoy es sábado.

  • ¿Desaparecerán los científicos de datos?

    ¿Desaparecerán los científicos de datos?

    Durante la aparición de la hoja de cálculo, los especialistas en Excel eran muy codiciados. Cualquiera que tuviera esos conocimientos podía trabajar en cualquier industria y eso llamó a muchas personas a formarse y a dedicarse completamente a ello. Hoy en día, el dominio de dicho paquete de Microsoft Office se da por supuesto.

    A medida que los avances en IA progresan, la accesibilidad a la ciencia de datos se ha democratizado cada vez más. Por lo que cabe preguntarse, ¿desaparecerán los científicos de datos?

    El campo de los datos

    La ciencia de datos tiene la curiosa distinción de ser uno de los pocos campos de estudio que deja a quien se dedica a ella sin un dominio específico. 

    Los estudiantes de derecho se convierten en abogados, los de medicina en médicos y los de magisterio en maestros. Un estudiante de ciencia de datos debe convertirse, por lo tanto, en científico de datos. Pero ¿científico de datos de qué?

    El mundo de los datos es tan amplio que, para aquellos que quieran dedicarse a esto, es un arma de doble filo. Por un lado, puedes trabajar en cualquier industria en la que se generen y capturen datos. Por otro lado, la aplicabilidad general de estas herramientas significa que rara vez los científicos de datos somos del todo conscientes del dominio de dichas industrias.

    Un poco de historia y de experiencia

    Este problema era insignificante durante el auge de la ciencia de datos, las empresas impulsaron este campo sin entender del todo qué era y cómo podría integrarse plenamente en su negocio.

    Como aún no había suficientes científicos de datos, dichas empresas tenían que contratar los servicios de unas pocas consultoras que sí que habían sido capaces de detectar y contratar ese talento. 

    Los que hemos trabajado en consultoría sabemos de sobra la gran variedad de dominios de los diferentes clientes. Esos cambios de sector cada pocos meses son apasionantes porque te permiten conocer nuevos campos de investigación, pero el problema es que rara vez puedes profundizar.

    Ahora el tema está más evolucionado, la mayoría de esos antiguos clientes se han esforzado por alcanzar una madurez en la materia, sin delegar sus valiosos datos a terceros, creando sus propios equipos. 

    En mi última empresa, por poner un ejemplo, ya no sólo me servía ir con mi cajita de herramientas de Python y R para solucionar un determinado problema. También tuve que empaparme de todo el conocimiento del sector, rodeándome siempre de expertos en la materia, para diseñar toda la estrategia de extracción de valor de los datos entendiendo de una manera profunda el negocio y sus procesos. 

    Respondiendo a la pregunta

    El mercado está revelando que lo importante no es sólo que sepas de procesado, extracción o algoritmos; lo importante es utilizar esas herramientas junto con un profundo conocimiento del dominio en el que se aplican. Cuanto más profundo ese conocimiento, más valor podrás aportar.

    También hay que añadir que está creciendo la popularidad de herramientas que permiten extraer valor a los datos y entrenar algoritmos con un mínimo conocimiento de programación y estadística (como autoML, Data Robot, Rapid Miner, etc.). Quizás esto sea un indicador clave para responder a la pregunta de si la profesión «científico de datos» desaparecerá.

    En el futuro habrá que preguntarse qué es más sencillo, ¿enseñar a alguien que conoce un negocio profundamente ciencia de datos?¿o enseñar a un científico de datos profundamente un negocio?