TEDxBoston 2012
Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?
Andrew McAfee:¿Los robots nos quitan el trabajo?
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Los robots y los algoritmos están aprendiendo a construir autos, a escribir artículos, a traducir... trabajos que en su día necesitaban de un humano. ¿En qué trabajaremos entonces los humanos? Andrew McAfee consulta la información laboral reciente y concluye: "Todavía no hemos visto nada". Pero luego analiza toda la historia y nos relata un futuro intrigante y sorprendente. (Grabado en TEDxBoston).
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
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00:16
As it turns out, when tens of millions of people
0
519
2752
Cuando millones de personas
00:19
are unemployed or underemployed,
1
3271
2328
no tienen trabajo o tienen uno malo,
00:21
there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.
2
5599
4127
crece el interés en la relación entre
la tecnología y el mercado laboral.
la tecnología y el mercado laboral.
00:25
And as I look at the conversation, it strikes me
3
9726
2719
Cuando veo las discusiones, me sorprende
00:28
that it's focused on exactly the right topic,
4
12445
2952
que acierten de lleno en el tema,
00:31
and at the same time, it's missing the point entirely.
5
15397
2978
pero se equivoquen por completo en lo importante.
00:34
The topic that it's focused on, the question is whether or not
6
18375
3008
La cuestión es:
00:37
all these digital technologies are affecting people's ability
7
21383
3655
¿estas tecnologías afectan la posibilidad individual
00:40
to earn a living, or, to say it a little bit different way,
8
25038
3020
de ganarse la vida? O de otro modo,
00:43
are the droids taking our jobs?
9
28058
2278
¿nos roban el trabajo los robots?
00:46
And there's some evidence that they are.
10
30336
1968
Hay pruebas de que sí.
00:48
The Great Recession ended when American GDP resumed
11
32304
4353
La Gran Recesión terminó cuando el PIB de EE. UU.
00:52
its kind of slow, steady march upward, and some other
12
36657
3429
reanudó lentamente su avance alcista
00:56
economic indicators also started to rebound, and they got
13
40101
2934
y otros indicadores económicos
también comenzaron a recuperarse,
también comenzaron a recuperarse,
00:58
kind of healthy kind of quickly. Corporate profits
14
43035
2862
bastante bien y rápido.
Las ganancias empresariales son altas.
Las ganancias empresariales son altas.
01:01
are quite high. In fact, if you include bank profits,
15
45897
3276
De hecho, si incluimos a los bancos,
01:05
they're higher than they've ever been.
16
49173
2112
nunca han sido más altas.
01:07
And business investment in gear, in equipment
17
51285
3272
Y la inversión privada en equipamiento,
01:10
and hardware and software is at an all-time high.
18
54557
3107
en hardware y en software ha alcanzado su cota máxima.
01:13
So the businesses are getting out their checkbooks.
19
57664
3381
Las empresas empiezan a sacar sus billeteras,
01:16
What they're not really doing is hiring.
20
61045
2261
pero no contratan mucho.
01:19
So this red line is the employment-to-population ratio,
21
63306
3701
Esta línea roja es la proporción
del empleo en la población,
del empleo en la población,
01:22
in other words, the percentage of working age people
22
67007
3381
es decir, el porcentaje
de personas en edad laboral
de personas en edad laboral
01:26
in America who have work.
23
70388
1891
en EE. UU. que trabajan.
01:28
And we see that it cratered during the Great Recession,
24
72279
3700
Podemos ver que descendió mucho en la Gran Recesión
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
25
75979
2864
y que todavía no se ha recuperado.
01:34
But the story is not just a recession story.
26
78843
2507
Pero esto no sólo va de la recesión.
01:37
The decade that we've just been through had relatively
27
81350
2997
El crecimiento del empleo fue muy escaso
01:40
anemic job growth all throughout, especially when we
28
84347
3393
en esta década pasada, sobre todo al compararla
01:43
compare it to other decades, and the 2000s
29
87740
2935
con otras décadas. La década del 2000
01:46
are the only time we have on record where there were
30
90675
2290
es la única en la que al final
01:48
fewer people working at the end of the decade
31
92965
3203
había menos personas trabajando que
01:52
than at the beginning. This is not what you want to see.
32
96168
3060
al principio. Eso no es lo que queremos.
01:55
When you graph the number of potential employees
33
99228
3639
Cuando dibujamos el número de
personas en edad laboral
personas en edad laboral
01:58
versus the number of jobs in the country, you see the gap
34
102867
3604
y el número de empleos en el país, vemos que
02:02
gets bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
la brecha es cada vez mayor
02:05
during the Great Recession, it opened up in a huge way.
36
110049
2400
y que en la Gran Recesión se agrandó mucho más
02:08
I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth
37
112449
4410
Hice algunos cálculos.
Tomé los últimos 20 años del crecimiento del PIB
Tomé los últimos 20 años del crecimiento del PIB
02:12
and the last 20 years of labor productivity growth
38
116859
3296
y del crecimiento de la productividad laboral,
02:16
and used those in a fairly straightforward way
39
120155
2742
y los usé de manera sencilla para tratar
02:18
to try to project how many jobs the economy was going
40
122897
2626
de prever cuántos empleos necesitará la economía
02:21
to need to keep growing, and this is the line that I came up with.
41
125523
3659
para seguir creciendo, y esta es la línea que conseguí.
02:25
Is that good or bad? This is the government's projection
42
129182
3446
¿Buena o mala? Este es el pronóstico del gobierno
02:28
for the working age population going forward.
43
132628
3853
para la población en edad laboral.
02:32
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
44
136481
4771
Si estas predicciones son correctas,
la distancia no va a disminuir.
la distancia no va a disminuir.
02:37
The problem is, I don't think these projections are accurate.
45
141252
3401
El problema es que no creo que sean exactas.
02:40
In particular, I think my projection is way too optimistic,
46
144653
3356
De hecho, pienso que mi previsión
es demasiado optimista,
es demasiado optimista,
02:43
because when I did it, I was assuming that the future
47
148009
3356
porque cuando la hice, supuse que el futuro
02:47
was kind of going to look like the past
48
151365
2448
sería como el pasado respecto al crecimiento
02:49
with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,
49
153813
3439
de la productividad laboral,
pero yo ya no lo creo así.
pero yo ya no lo creo así.
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet
50
157252
3759
Cuando miro a mi alrededor,
pienso que todavía no hemos visto
pienso que todavía no hemos visto
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
51
161011
3285
nada del impacto que la tecnología
puede tener en la población activa.
puede tener en la población activa.
03:00
Just in the past couple years, we've seen digital tools
52
164296
3998
En el último par de años,
hemos visto cómo herramientas digitales
hemos visto cómo herramientas digitales
03:04
display skills and abilities that they never, ever had before,
53
168294
4406
demostraban habilidades
que nunca antes habían poseído.
que nunca antes habían poseído.
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human beings
54
172700
3788
Y eso tiene que ver mucho
con nuestros trabajos de humanos.
con nuestros trabajos de humanos.
03:12
do for a living. Let me give you a couple examples.
55
176488
3256
Déjenme ponerles un par de ejemplos.
03:15
Throughout all of history, if you wanted something
56
179744
2011
Durante toda la historia, si querías traducir algo
03:17
translated from one language into another,
57
181755
2924
de una lengua a otra,
03:20
you had to involve a human being.
58
184679
1664
necesitabas a una persona.
03:22
Now we have multi-language, instantaneous,
59
186343
3416
Ahora tenemos servicios de traducción automática
03:25
automatic translation services available for free
60
189759
4218
multilingues, instantáneos y gratuitos
03:29
via many of our devices all the way down to smartphones.
61
193977
3389
en muchos de nuestros dispositivos,
incluido los teléfonos inteligentes.
incluido los teléfonos inteligentes.
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
Y si los han usado, sabrán que no son perfectos,
03:35
they're not perfect, but they're decent.
63
199750
3321
pero bastante decentes.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
64
203071
3151
Durante toda la historia, si querías un artículo
03:42
a report or an article, you had to involve a person.
65
206222
3415
o un informe, necesitabas
a una persona en el proceso.
a una persona en el proceso.
03:45
Not anymore. This is an article that appeared
66
209637
2252
Ya no. Este artículo sobre las ganancias de Apple apareció
03:47
in Forbes online a while back about Apple's earnings.
67
211889
3230
en Forbes en línea hace un tiempo.
03:51
It was written by an algorithm.
68
215119
2527
Lo escribió un algoritmo.
03:53
And it's not decent, it's perfect.
69
217646
3255
No es decente: es perfecto.
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
Muchos ven esto y dicen: "Vale,
03:59
but those are very specific, narrow tasks,
71
223863
2349
eso son tareas muy específicas y concretas
04:02
and most knowledge workers are actually generalists,
72
226212
2633
y la mayoría de trabajadores del conocimiento son generalistas;
04:04
and what they do is sit on top of a very large body
73
228845
2529
usan su maestría y un amplio conocimiento
04:07
of expertise and knowledge and they use that
74
231374
2656
de muchos temas para reaccionar rápidamente
04:09
to react on the fly to kind of unpredictable demands,
75
234030
3073
a problemas impredecibles.
Y eso es muy muy
Y eso es muy muy
04:13
and that's very, very hard to automate."
76
237103
2488
difícil que lo haga un autómata".
04:15
One of the most impressive knowledge workers
77
239591
1977
Uno de los trabajadores del conocimiento
04:17
in recent memory is a guy named Ken Jennings.
78
241568
2409
más impresionantes es Ken Jennings.
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,
79
243977
5058
Ganó el concurso "Jeopardy!" 74 veces seguidas
04:24
took home three million dollars.
80
249035
2628
y se llevó USD 3 millones.
04:27
That's Ken on the right getting beat three to one by
81
251663
3850
Este es Ken a la derecha después de ser vencido tres a uno
04:31
Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.
82
255513
4804
por Watson, el superordenador de IBM diseñado para jugar.
04:36
So when we look at what technology can do
83
260317
1864
Cuando vemos lo que la tecnología puede llegar
04:38
to general knowledge workers, I start to think
84
262181
2873
a conseguir, empiezo a plantearme que quizás
04:40
there might not be something so special about this idea
85
265054
2599
ser un generalista no es algo tan especial,
04:43
of a generalist, particularly when we start doing things
86
267653
2888
sobre todo cuando conseguimos conectarle Siri
04:46
like hooking Siri up to Watson and having technologies
87
270541
3988
a Watson de manera que puede
04:50
that can understand what we're saying
88
274529
1896
entender lo que decimos
04:52
and repeat speech back to us.
89
276425
2081
y respondernos hablando.
04:54
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun
90
278506
2838
Siri está lejos de la perfección y podríamos reírnos
04:57
of her flaws, but we should also keep in mind that
91
281344
3019
de sus defectos, pero debemos ser conscientes de que
05:00
if technologies like Siri and Watson improve
92
284363
2676
si las tecnologías como Siri y Watson mejoran
05:02
along a Moore's Law trajectory, which they will,
93
287039
3781
siguiendo la ley de Moore, y pasará,
05:06
in six years, they're not going to be two times better
94
290820
2584
en seis años no serán dos veces mejores ni cuatro,
05:09
or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
serán 16 veces mejores que ahora.
05:14
So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.
96
298222
3683
Me di cuenta de que muchos trabajadores
del conocimiento se verían afectados.
del conocimiento se verían afectados.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work.
97
301905
3554
Y las tecnologías digitales no sólo afectan a este ámbito,
05:21
They're starting to flex their muscles in the physical world as well.
98
305459
3992
sino que se están inmiscuyendo también en el mundo real.
05:25
I had the chance a little while back to ride in the Google
99
309451
2449
Hace poco tuve la oportunidad de probar el auto
05:27
autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)
100
311900
5526
autónomo de Google, tan divertido como suena. (Risas)
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic
101
317426
3027
Y les garantizo que sobrellevó los atascos
05:36
on U.S. 101 very smoothly.
102
320453
2905
de la autopista 101 bastante bien.
05:39
There are about three and a half million people
103
323358
1965
Tres millones y medio de personas
05:41
who drive trucks for a living in the United States.
104
325323
2209
se ganan la vida como camioneros en los EE. UU.
05:43
I think some of them are going to be affected by this
105
327532
2429
Creo que esta tecnología afectará a algunos.
05:45
technology. And right now, humanoid robots are still
106
329961
3252
Y por el momento, los androides son muy primitivos.
05:49
incredibly primitive. They can't do very much.
107
333213
3258
No pueden hacer mucho.
05:52
But they're getting better quite quickly, and DARPA,
108
336471
2581
Pero mejoran rápidamente.
Y la DARPA,
Y la DARPA,
05:54
which is the investment arm of the Defense Department,
109
339052
3151
que es la rama de inversiones del departamento de Defensa
05:58
is trying to accelerate their trajectory.
110
342203
1665
intenta acelerar el proceso.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
111
343868
4683
En resumen: los androides vienen a por nuestros trabajos.
06:04
In the short term, we can stimulate job growth
112
348551
3880
A corto plazo, podemos estimular el aumento de empleos
06:08
by encouraging entrepreneurship and by investing
113
352431
2944
promoviendo el espíritu emprendedor e invirtiendo
06:11
in infrastructure, because the robots today still aren't
114
355375
3048
en infraestructuras, porque los robots todavía
06:14
very good at fixing bridges.
115
358423
1740
no saben arreglar puentes.
06:16
But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes
116
360163
3365
Pero a medio plazo, creo que la mayoría de nosotros
06:19
of most of the people in this room, we're going to transition
117
363528
3569
lo veremos durante nuestras vidas,
la economía va a transformarse
la economía va a transformarse
06:22
into an economy that is very productive but that
118
367097
2936
en una muy productiva
06:25
just doesn't need a lot of human workers,
119
370033
2804
pero que no necesitará a muchos trabajadores humanos.
06:28
and managing that transition is going to be
120
372837
1555
Gestionar esa transformación será el mayor reto
06:30
the greatest challenge that our society faces.
121
374392
2739
de nuestras sociedades.
06:33
Voltaire summarized why. He said, "Work saves us
122
377131
2762
Voltaire lo resumió así: "El trabajo
nos protege de tres demonios:
nos protege de tres demonios:
06:35
from three great evils: boredom, vice and need."
123
379893
5277
el aburrimiento, el vicio y la necesidad".
06:41
But despite this challenge, I'm personally,
124
385170
2571
Pero a pesar del reto, yo sigo siendo positivo
06:43
I'm still a huge digital optimist, and I am
125
387741
3049
con respecto a la revolución digital,
06:46
supremely confident that the digital technologies that we're
126
390790
3187
y estoy seguro de que las tecnologías
que desarrollamos ahora
que desarrollamos ahora
06:49
developing now are going to take us into a utopian future,
127
393977
3556
crearán un futuro mejor, utópico,
06:53
not a dystopian future. And to explain why,
128
397533
3033
no un distopía. Y para explicar las razones,
06:56
I want to pose kind of a ridiculously broad question.
129
400566
2522
les propondré una pregunta demasiado general.
06:58
I want to ask what have been the most important
130
403088
2350
Quiero preguntarles cuáles han sido
07:01
developments in human history?
131
405438
2323
los mayores avances de la historia humana.
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
132
407761
2733
Compartiré con Uds. algunas de las respuestas.
07:06
in response to this question. It's a wonderful question
133
410494
2177
Es una pregunta interesantísima
07:08
to ask and to start an endless debate about,
134
412671
2167
para empezar un debate interminable,
07:10
because some people are going to bring up
135
414838
2321
y que algunos sugerirán que
07:13
systems of philosophy in both the West and the East that
136
417159
3460
los sistemas filosóficos de Occidente y de Oriente
07:16
have changed how a lot of people think about the world.
137
420619
3133
han transformado nuestra manera de entender el mundo.
07:19
And then other people will say, "No, actually, the big stories,
138
423752
2836
Otros lo negarán y propondrán
07:22
the big developments are the founding of the world's
139
426588
2423
que los mayores avances fueron las religiones,
07:24
major religions, which have changed civilizations
140
429011
3282
que han cambiado las civilizaciones
07:28
and have changed and influenced how countless people
141
432293
2639
y han influido la forma de vivir de personas y países.
07:30
are living their lives." And then some other folk will say,
142
434932
3004
Otro dirá:
07:33
"Actually, what changes civilizations, what modifies them
143
437936
3527
"No, lo que de verdad modifica las civilizaciones
07:37
and what changes people's lives
144
441463
2163
y cambia la vida de las personas
07:39
are empires, so the great developments in human history
145
443626
3912
son los imperios, así que los grandes avances humanos
07:43
are stories of conquest and of war."
146
447538
2835
son las conquistas y las guerras".
07:46
And then some cheery soul usually always pipes up
147
450373
2590
Y siempre hay alguna alma cándida que suelta:
07:48
and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)
148
452963
5688
"No se olviden de las plagas". (Risas)
07:54
There are some optimistic answers to this question,
149
458651
2903
Algunas respuestas son más optimistas:
07:57
so some people will bring up the Age of Exploration
150
461554
1897
la era de los exploradores y
07:59
and the opening up of the world.
151
463451
1948
la apertura del mundo.
08:01
Others will talk about intellectual achievements
152
465399
2102
Otros piensan en los logros intelectuales
08:03
in disciplines like math that have helped us get
153
467501
2275
como la matemática que nos han ayudado
08:05
a better handle on the world, and other folk will talk about
154
469776
3310
a controlar mejor el mundo, y otros pensarán
08:08
periods when there was a deep flourishing
155
473086
1697
en los periodos del florecimiento
08:10
of the arts and sciences. So this debate will go on and on.
156
474783
3802
de las ciencias y las artes.
Y el debate puede seguir y seguir.
Y el debate puede seguir y seguir.
08:14
It's an endless debate, and there's no conclusive,
157
478585
2839
Es un debate interminable, sin conclusión,
08:17
no single answer to it. But if you're a geek like me,
158
481424
3252
sin una respuesta definitiva.
Pero un cretino como yo
Pero un cretino como yo
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
159
484676
2898
va y dice: "¿Qué dicen los datos?".
08:23
And you start to do things like graph things that we might
160
487574
2811
Y empezamos a hacer gráficas
con cosas que nos interesan
con cosas que nos interesan
08:26
be interested in, the total worldwide population, for example,
161
490385
4103
como la población mundial, por ejemplo,
08:30
or some measure of social development,
162
494488
2641
u otras medidas de desarrollo social
08:33
or the state of advancement of a society,
163
497129
2511
o el progreso social.
08:35
and you start to plot the data, because, by this approach,
164
499640
3833
Empiezas a introducir los datos...
Desde este punto de vista
Desde este punto de vista
08:39
the big stories, the big developments in human history,
165
503473
2617
las historias importantes serán
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
166
506090
2861
las que modifiquen significativamente las curvas.
08:44
So when you do this, and when you plot the data,
167
508951
1912
Cuando introducimos los datos,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
168
510863
2798
rápidamente obtenemos conclusiones curiosas.
08:49
You conclude, actually, that none of these things
169
513661
2923
Se concluye que nada de lo dicho antes
08:52
have mattered very much. (Laughter)
170
516584
4952
ha importado demasiado. (Risas)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)
171
521536
4026
No le han tocado un pelo a las curvas. (Risas)
09:01
There has been one story, one development
172
525562
3584
La historia ha sido una, un solo gran desarrollo
09:05
in human history that bent the curve, bent it just about
173
529146
2606
en la historia de la humanidad modificó la curva
09:07
90 degrees, and it is a technology story.
174
531752
4046
unos 90º: la tecnología.
09:11
The steam engine, and the other associated technologies
175
535798
2959
El motor a vapor y otras tecnologías relacionadas
09:14
of the Industrial Revolution changed the world
176
538757
2931
de la Revolución Industrial cambiaron el mundo
09:17
and influenced human history so much,
177
541688
2424
e influyeron tanto la vida humana,
09:20
that in the words of the historian Ian Morris,
178
544112
2083
que, en palabras del historiador Morris,
09:22
they made mockery out of all that had come before.
179
546195
4077
se burlaron de todo lo anterior.
09:26
And they did this by infinitely multiplying the power
180
550272
2913
Y lo hicieron al multiplicar por infinito el poder
09:29
of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.
181
553185
3137
de nuestros músculos, sobrepasando sus limitaciones.
09:32
Now, what we're in the middle of now
182
556322
2522
Ahora presenciamos
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
183
558844
2919
la superación de las limitaciones de nuestros cerebros
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
184
561763
3073
y la multiplicación desorbitada de nuestro poder mental.
09:40
How can this not be as big a deal as overcoming
185
564836
3700
¿No es esto tan importante como la victoria
09:44
the limitations of our muscles?
186
568536
2528
sobre nuestras limitaciones físicas?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit, when I look
187
571064
3378
Aunque me repita un poco, diré que
09:50
at what's going on with digital technology these days,
188
574442
2829
hoy día la tecnología digital
09:53
we are not anywhere near through with this journey,
189
577271
2826
no acaba más que de empezar.
09:55
and when I look at what is happening to our economies
190
580097
2674
Y cuando observo nuestras economías
09:58
and our societies, my single conclusion is that
191
582771
2653
y nuestras sociedades,
mi única conclusión es que
mi única conclusión es que
10:01
we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.
192
585424
3528
todavía no hemos visto nada.
Lo bueno está aún por llegar.
Lo bueno está aún por llegar.
10:04
Let me give you a couple examples.
193
588952
1756
Les pondré unos ejemplos.
10:06
Economies don't run on energy. They don't run on capital,
194
590708
4228
La economía no la mueve ni la energía ni el capital
10:10
they don't run on labor. Economies run on ideas.
195
594936
3780
ni el trabajo. Son las ideas la que la hacen funcionar.
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with
196
598716
2520
La innovación, la creación de nuevas ideas,
10:17
new ideas, is some of the most powerful,
197
601236
2426
es una de las tareas más poderosas
10:19
some of the most fundamental work that we can do
198
603662
1815
y más fundamentales que podemos ejercer
10:21
in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.
199
605477
4016
en una economía. Y en eso se basa la innovación.
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people
200
609493
3778
Tomamos a un grupo de gente parecida,
10:29
— (Laughter) —
201
613271
3411
(Risas)
10:32
we'd take them out of elite institutions, we'd put them into
202
616682
2529
...los sacamos de unas instituciones de elite,
10:35
other elite institutions, and we'd wait for the innovation.
203
619211
2946
los ponemos en otras y esperamos la innovación.
10:38
Now — (Laughter) —
204
622157
4010
(Risas)
10:42
as a white guy who spent his whole career at MIT
205
626167
2581
Soy un blanco que solo ha estudiado en el MIT
10:44
and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)
206
628748
6366
y en Harvard, así que esto no me extraña. (Risas)
10:51
But some other people do, and they've kind of crashed
207
635114
2616
Pero otros creen que es demasiado
10:53
the party and loosened up the dress code of innovation.
208
637730
2536
y han relajado la etiqueta un poco.
10:56
(Laughter)
209
640266
924
(Risas)
10:57
So here are the winners of a Top Coder programming challenge,
210
641190
3644
Estos son los ganadores de un concurso
de programación Top Coder.
de programación Top Coder.
11:00
and I assure you that nobody cares
211
644834
2902
Les aseguro que
11:03
where these kids grew up, where they went to school,
212
647736
3594
a nadie le importa dónde crecieron o a qué colegio fueron
11:07
or what they look like. All anyone cares about
213
651330
2488
o qué pinta tienen. Lo único que importa
11:09
is the quality of the work, the quality of the ideas.
214
653818
2821
es su trabajo, la calidad de sus ideas.
11:12
And over and over again, we see this happening
215
656639
2166
Y esto pasa cada vez más a menudo
11:14
in the technology-facilitated world.
216
658805
2346
en este mundo tecnológico.
11:17
The work of innovation is becoming more open,
217
661151
2456
La innovación cada vez es más accesible,
11:19
more inclusive, more transparent, and more merit-based,
218
663607
3778
más inclusiva, más transparente
y se basa más en el mérito.
y se basa más en el mérito.
11:23
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard
219
667385
2969
Y eso seguirá así al margen de
la opinión de el MIT o Harvard.
la opinión de el MIT o Harvard.
11:26
think of it, and I couldn't be happier about that development.
220
670354
3680
Ese cambio me hace muy feliz.
11:29
I hear once in a while, "Okay, I'll grant you that,
221
674034
2450
A veces alguien dice:
"Vale. En eso tienes razón,
"Vale. En eso tienes razón,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
222
676484
3387
pero la tecnología es todavía algo de ricos,
11:35
and what's not happening, these digital tools are not
223
679871
2714
pero estas herramientas no están mejorando
11:38
improving the lives of people at the bottom of the pyramid."
224
682585
3355
la vida de la base de la pirámide".
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
225
685940
2664
Yo les respondo: estupideces.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
226
688604
3438
Los pobres se benefician muchísimo de la tecnología.
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study
227
692042
2640
El economista Robert Jensen hizo un estudio estupendo
11:50
a while back where he watched, in great detail,
228
694682
3168
donde analizaba en detalle
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
229
697850
3381
qué pasaba en Kerala, un pueblo pesquero de la India,
11:57
when they got mobile phones for the very first time,
230
701231
3013
cuando accedieron a celulares por primera vez.
12:00
and when you write for the Quarterly Journal of Economics,
231
704244
2731
Cuando se publica en el "Quarterly Journal of Economics",
12:02
you have to use very dry and very circumspect language,
232
706975
2897
se usa un lenguaje muy formal y circunspecto,
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen is trying
233
709872
2472
pero al leer su artículo, notaba que Jensen
12:08
to scream at us, and say, look, this was a big deal.
234
712344
3021
estaba gritándonos que era algo importante.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
235
715365
4053
Los precios se estancaron, entonces
se podía planear la economía familiar.
se podía planear la economía familiar.
12:15
Waste was not reduced; it was eliminated.
236
719418
4123
Los desechos no se redujeron; se eliminaron.
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
237
723541
2471
Y la vida de compradores y vendedores
12:21
in these villages measurably improved.
238
726012
2498
mejoró de manera medible.
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
239
728510
3716
Puede que piensen que Jensen tuvo suerte
12:28
and happened to land in the one set of villages
240
732226
2354
y que encontró las únicas aldeas
12:30
where technology made things better.
241
734580
2512
que se han beneficiado de la tecnología.
12:32
What happened instead is he very carefully documented
242
737092
2603
Pero lo que él ha hecho es documentar con detalles
12:35
what happens over and over again when technology
243
739695
2692
lo que pasa una y otra vez
12:38
comes for the first time to an environment and a community.
244
742387
3264
cuando la tecnología llega a una nueva comunidad.
12:41
The lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
245
745651
3964
La vida de las personas, su bienestar, mejora muchísimo.
12:45
So as I look around at all the evidence, and I think about
246
749615
2356
Cuando veo las pruebas
12:47
the room that we have ahead of us, I become a huge
247
751971
2476
y veo el camino que nos queda, me vuelvo
12:50
digital optimist, and I start to think that this wonderful
248
754447
2824
un optimista digital y pienso
12:53
statement from the physicist Freeman Dyson
249
757271
3055
que la declaración del físico Freeman Dyson
12:56
is actually not hyperbole. This is an accurate assessment of what's going on.
250
760326
4578
no es una hipérbole.
Es una evaluación adecuada de lo que pasa.
Es una evaluación adecuada de lo que pasa.
13:00
Our digital -- our technologies are great gifts,
251
764904
2446
Nuestras tecnologías son importantes regalos
13:03
and we, right now, have the great good fortune
252
767350
3161
y ahora mismo somos muy afortunados
13:06
to be living at a time when digital technology is flourishing,
253
770511
3525
de estar viviendo en la época de la tecnología digital,
13:09
when it is broadening and deepening and
254
774036
1658
cuando se extienda y abarque
13:11
becoming more profound all around the world.
255
775694
3341
cada vez más lugares en el mundo.
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
256
779035
3218
Sí, los robots nos quitan el trabajo,
13:18
but focusing on that fact misses the point entirely.
257
782253
3813
pero quedarnos en eso es equivocarnos.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
258
786066
3253
Lo importante es que así nos queda
tiempo para hacer otras cosas.
tiempo para hacer otras cosas.
13:25
and what we are going to do, I am very confident,
259
789319
2658
Y lo que haremos, estoy seguro,
13:27
what we're going to do is reduce poverty and drudgery
260
791977
3063
será reducir la pobreza, los trabajos duros
13:30
and misery around the world. I'm very confident
261
795040
2664
y la miseria del mundo. Estoy seguro de que
13:33
we're going to learn to live more lightly on the planet,
262
797704
3032
aprenderemos a vivir más tranquilos
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
263
800736
3481
y estoy seguro de que lo que conseguiremos
13:40
with our new digital tools is going to be so profound
264
804217
2921
con la nueva tecnología digital será tan impactante
13:43
and so beneficial that it's going to make a mockery
265
807138
2891
y beneficioso, que todo lo anterior parecerá
13:45
out of everything that came before.
266
810029
1733
un chiste a su lado.
13:47
I'm going to leave the last word to a guy who had
267
811762
2738
La última palabra se la dejaré a alguien capital
13:50
a front row seat for digital progress,
268
814500
1778
para el progreso digital,
13:52
our old friend Ken Jennings. I'm with him.
269
816278
2565
nuestro viejo amigo Ken Jennings. Lo apoyo.
13:54
I'm going to echo his words:
270
818843
1361
Repetiré sus palabras:
13:56
"I, for one, welcome our new computer overlords." (Laughter)
271
820204
3971
"Yo sí le doy la bienvenida a los nuevos ciberseñores". (Risas)
14:00
Thanks very much. (Applause)
272
824175
2929
Muchas gracias. (Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theoristAndrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.
Why you should listen
Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.
He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.
Andrew McAfee | Speaker | TED.com