TED2017
Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs
Martin Ford: Cómo ganaremos dinero en un futuro sin empleos
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Llegan máquinas que son capaces de pensar, aprender y adaptarse y eso podría significar que los humanos acabaremos teniendo un nivel de desempleo considerable. ¿Qué deberíamos hacer al respecto? En una charla muy directa acerca de una idea controvertida, el futurista Martin Ford defiende la idea de separar los ingresos del trabajo tradicional y de establecer una Renta Básica Universal.
Martin Ford - Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
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Voy a empezar con una pregunta alarmante:
00:12
I'm going to begin with a scary question:
0
787
2848
¿Nos dirigimos hacia
un futuro sin empleos?
un futuro sin empleos?
00:15
Are we headed toward
a future without jobs?
a future without jobs?
1
3659
2750
El progreso considerable
00:18
The remarkable progress that we're seeing
2
6987
2069
que vemos en tecnologías
como los autos sin conductor
como los autos sin conductor
00:21
in technologies like self-driving cars
3
9080
1861
ha provocado una explosión
de interés en esta pregunta,
de interés en esta pregunta,
00:22
has led to an explosion
of interest in this question,
of interest in this question,
4
10965
3065
pero como se ha preguntado
muchas veces en el pasado,
muchas veces en el pasado,
00:26
but because it's something
that's been asked
that's been asked
5
14054
2150
00:28
so many times in the past,
6
16228
1256
a lo mejor lo que deberíamos preguntar
00:29
maybe what we should really be asking
7
17508
1840
00:31
is whether this time is really different.
8
19372
2900
es si esta vez es distinto.
El miedo de que la automatización
pueda desplazar a los trabajadores
pueda desplazar a los trabajadores
00:35
The fear that automation
might displace workers
might displace workers
9
23252
2961
y potencialmente llevar a mucho desempleo
00:38
and potentially lead
to lots of unemployment
to lots of unemployment
10
26237
2117
se remonta al movimiento ludita
en Inglaterra hace 200 años.
en Inglaterra hace 200 años.
00:40
goes back at a minimum 200 years
to the Luddite revolts in England.
to the Luddite revolts in England.
11
28378
3888
Y desde entonces esta preocupación
ha vuelto una y otra vez.
ha vuelto una y otra vez.
00:44
And since then, this concern
has come up again and again.
has come up again and again.
12
32290
3196
Imagino que la mayoría de Uds.
00:47
I'm going to guess
13
35510
1161
00:48
that most of you have probably never
heard of the Triple Revolution report,
heard of the Triple Revolution report,
14
36695
4466
nunca ha oído hablar
del informe de la Triple Revolución,
del informe de la Triple Revolución,
pero fue un informe muy importante.
00:53
but this was a very prominent report.
15
41185
2293
Fue preparado por un grupo brillante,
comprendía a dos premios nobeles,
comprendía a dos premios nobeles,
00:55
It was put together
by a brilliant group of people --
by a brilliant group of people --
16
43502
2531
00:58
it actually included
two Nobel laureates --
two Nobel laureates --
17
46057
3057
y este informe, presentado
al presidente de EE.UU.,
al presidente de EE.UU.,
01:01
and this report was presented
to the President of the United States,
to the President of the United States,
18
49138
3223
sostenía que EE.UU.
01:04
and it argued that the US was on the brink
of economic and social upheaval
of economic and social upheaval
19
52385
5494
estaba al borde de una agitación
económica y social
económica y social
porque la automatización industrial
dejaría a millones sin trabajo.
dejaría a millones sin trabajo.
01:09
because industrial automation
was going to put millions of people
was going to put millions of people
20
57903
3102
01:13
out of work.
21
61029
1152
Ese informe fue entregado
al presidente Lyndon Johnson
al presidente Lyndon Johnson
01:14
Now, that report was delivered
to President Lyndon Johnson
to President Lyndon Johnson
22
62205
3657
en marzo de 1964,
01:17
in March of 1964.
23
65886
1801
01:19
So that's now over 50 years,
24
67711
2216
hace más de 50 años,
y, desde luego, eso no ha pasado.
y, desde luego, eso no ha pasado.
01:21
and, of course, that
hasn't really happened.
hasn't really happened.
25
69951
2058
Y la historia se ha ido repitiendo.
01:24
And that's been the story again and again.
26
72033
2144
Se ha dado la voz de alarma
en repetidas ocasiones,
en repetidas ocasiones,
01:26
This alarm has been raised repeatedly,
27
74201
2109
pero siempre ha sido una falsa alarma.
01:28
but it's always been a false alarm.
28
76334
2013
Y por este motivo
01:30
And because it's been a false alarm,
29
78371
1809
ahora hay una manera
muy convencional de pensar en esto.
muy convencional de pensar en esto.
01:32
it's led to a very conventional way
of thinking about this.
of thinking about this.
30
80204
2807
Y dice, esencialmente, que sí,
01:35
And that says essentially that yes,
31
83035
2532
que la tecnología puede destruir
industrias enteras,
industrias enteras,
01:37
technology may devastate
entire industries.
entire industries.
32
85591
2548
puede barrer ocupaciones
enteras y tipos de trabajo.
enteras y tipos de trabajo.
01:40
It may wipe out whole occupations
and types of work.
and types of work.
33
88163
3732
Pero, a la vez, el progreso
aportará cosas totalmente nuevas.
aportará cosas totalmente nuevas.
01:43
But at the same time, of course,
34
91919
1608
01:45
progress is going to lead
to entirely new things.
to entirely new things.
35
93551
2351
Así que habrá nuevas industrias
01:47
So there will be new industries
that will arise in the future,
that will arise in the future,
36
95926
2962
que surgirán en el futuro y que,
naturalmente, contratarán personas.
naturalmente, contratarán personas.
01:50
and those industries, of course,
will have to hire people.
will have to hire people.
37
98912
2858
Aparecerán nuevos tipos de trabajo
01:53
There'll be new kinds of work
that will appear,
that will appear,
38
101794
2238
y pueden ser cosas que
hoy en día no podemos ni imaginar.
hoy en día no podemos ni imaginar.
01:56
and those might be things that today
we can't really even imagine.
we can't really even imagine.
39
104056
3210
Y esta ha sido la historia
hasta ahora y ha sido positiva.
hasta ahora y ha sido positiva.
01:59
And that has been the story so far,
40
107290
1747
02:01
and it's been a positive story.
41
109061
1494
Resulta que los nuevos trabajos creados
02:03
It turns out that the new jobs
that have been created
that have been created
42
111095
3325
por lo general han sido
mucho mejores que los viejos.
mucho mejores que los viejos.
02:06
have generally been
a lot better than the old ones.
a lot better than the old ones.
43
114444
2470
Por ejemplo, han sido más agradables,
02:08
They have, for example,
been more engaging.
been more engaging.
44
116938
2656
en entornos de trabajo más seguros y
más cómodos y han sido mejor retribuidos.
más cómodos y han sido mejor retribuidos.
02:11
They've been in safer,
more comfortable work environments,
more comfortable work environments,
45
119618
3429
02:15
and, of course, they've paid more.
46
123071
1680
Ha sido una historia positiva.
02:16
So it has been a positive story.
47
124775
1865
Así han evolucionado
las cosas hasta ahora.
las cosas hasta ahora.
02:18
That's the way things
have played out so far.
have played out so far.
48
126664
2208
Pero hay una clase
particular de trabajador
particular de trabajador
02:21
But there is one particular
class of worker
class of worker
49
129292
2948
para el cual la historia
ha sido bastante diferente.
ha sido bastante diferente.
02:24
for whom the story
has been quite different.
has been quite different.
50
132264
2252
Para estos trabajadores
02:27
For these workers,
51
135938
1150
la tecnología ha destruido
completamente su trabajo
completamente su trabajo
02:29
technology has completely
decimated their work,
decimated their work,
52
137112
3021
y no ha creado ninguna nueva oportunidad.
02:32
and it really hasn't created
any new opportunities at all.
any new opportunities at all.
53
140157
3214
Estos trabajadores, por supuesto,
02:35
And these workers, of course,
54
143395
2195
son los caballos.
02:37
are horses.
55
145614
1288
(Risas)
02:38
(Laughter)
56
146926
1443
Entonces puedo hacer
una pregunta provocadora:
una pregunta provocadora:
02:40
So I can ask a very provocative question:
57
148393
2750
¿Es posible que en el futuro
02:43
Is it possible that at some
point in the future,
point in the future,
58
151167
3435
una parte significativa
de la mano de obra humana
de la mano de obra humana
02:46
a significant fraction of the human
workforce is going to be made redundant
workforce is going to be made redundant
59
154626
4628
se vuelva superflua
como ocurrió con los caballos?
como ocurrió con los caballos?
02:51
in the way that horses were?
60
159278
1702
Ahora, podrían reaccionar a esto
de manera visceral y reactiva.
de manera visceral y reactiva.
02:53
Now, you might have a very visceral,
reflexive reaction to that.
reflexive reaction to that.
61
161485
3000
Podrían decir: ”Es absurdo.
02:56
You might say, "That's absurd.
62
164509
1647
¿Cómo es posible que compare
a los seres humanos con los caballos?”
a los seres humanos con los caballos?”
02:58
How can you possibly compare
human beings to horses?"
human beings to horses?"
63
166180
3669
Los caballos son muy limitados
03:02
Horses, of course, are very limited,
64
170437
1769
y cuando llegaron los autos,
camiones y tractores,
camiones y tractores,
03:04
and when cars and trucks
and tractors came along,
and tractors came along,
65
172230
2893
ya no tuvieron nada más que hacer.
03:07
horses really had nowhere else to turn.
66
175147
2045
En cambio, las personas son inteligentes;
podemos aprender y adaptarnos.
podemos aprender y adaptarnos.
03:09
People, on the other hand,
are intelligent;
are intelligent;
67
177844
2360
03:12
we can learn, we can adapt.
68
180228
1785
Y en teoría eso significa
03:14
And in theory,
69
182037
1164
03:15
that ought to mean that we can
always find something new to do,
always find something new to do,
70
183225
3127
que siempre encontraremos
algo nuevo que hacer
algo nuevo que hacer
y que siempre podremos
ser relevantes para la economía.
ser relevantes para la economía.
03:18
and that we can always remain
relevant to the future economy.
relevant to the future economy.
71
186376
3306
Pero aquí viene la cosa crucial
que hay que entender:
que hay que entender:
03:21
But here's the really
critical thing to understand.
critical thing to understand.
72
189706
2437
las máquinas que amenazarán
a los trabajadores en el futuro
a los trabajadores en el futuro
03:24
The machines that will threaten
workers in the future
workers in the future
73
192790
2865
no tienen nada que ver con
esos autos, camiones y tractores
esos autos, camiones y tractores
03:27
are really nothing like those cars
and trucks and tractors
and trucks and tractors
74
195679
3234
que desplazaron a los caballos.
03:30
that displaced horses.
75
198937
1616
El futuro estará lleno de máquinas
que piensan, aprenden y se adaptan.
que piensan, aprenden y se adaptan.
03:32
The future is going to be full
of thinking, learning, adapting machines.
of thinking, learning, adapting machines.
76
200577
4839
La tecnología por fin
está empezando a usurpar
está empezando a usurpar
03:37
And what that really means
77
205440
1408
03:38
is that technology is finally
beginning to encroach
beginning to encroach
78
206872
2834
esa capacidad humana fundamental,
03:41
on that fundamental human capability --
79
209730
2849
la cosa que nos diferencia de los caballos
y la única cosa que hasta ahora
y la única cosa que hasta ahora
03:44
the thing that makes us
so different from horses,
so different from horses,
80
212603
2803
03:47
and the very thing that, so far,
81
215430
2234
nos ha permitido ir por delante
del ritmo del progreso
del ritmo del progreso
03:49
has allowed us to stay ahead
of the march of progress
of the march of progress
82
217688
2647
y permanecer relevantes
e indispensables para la economía.
e indispensables para la economía.
03:52
and remain relevant,
83
220359
1189
03:53
and, in fact, indispensable
to the economy.
to the economy.
84
221572
3067
Por lo tanto, ¿cuál es
la verdadera diferencia
la verdadera diferencia
03:58
So what is it that is really so different
85
226407
2495
entre la tecnología de hoy en día
y la que hemos visto en el pasado?
y la que hemos visto en el pasado?
04:00
about today's information technology
86
228926
2043
04:02
relative to what we've seen in the past?
87
230993
1947
Yo señalaría tres aspectos fundamentales.
04:04
I would point to three fundamental things.
88
232964
2653
Lo primero es que
04:07
The first thing is that we have seen
this ongoing process
this ongoing process
89
235641
4409
hemos visto este proceso continuo
de aceleración exponencial.
de aceleración exponencial.
04:12
of exponential acceleration.
90
240074
1888
Sé que todos Uds. conocen la ley de Moore,
pero en realidad es mucho más amplia;
pero en realidad es mucho más amplia;
04:14
I know you all know about Moore's law,
91
242420
2095
04:16
but in fact, it's more
broad-based than that;
broad-based than that;
92
244539
2296
en muchos casos abarca,
por ejemplo, el software,
por ejemplo, el software,
04:18
it extends in many cases,
for example, to software,
for example, to software,
93
246859
3150
las comunicaciones,
el ancho de banda y demás.
el ancho de banda y demás.
04:22
it extends to communications,
bandwidth and so forth.
bandwidth and so forth.
94
250033
3000
Pero el aspecto clave
que hay que entender
que hay que entender
04:25
But the really key thing to understand
95
253057
1984
es que esta aceleración ocurre
desde hace mucho tiempo.
desde hace mucho tiempo.
04:27
is that this acceleration has now
been going on for a really long time.
been going on for a really long time.
96
255065
3871
De hecho, lleva décadas sin parar.
04:30
In fact, it's been going on for decades.
97
258960
1925
Desde el final de los años 50,
04:32
If you measure from the late 1950s,
98
260909
2756
cuando se fabricaron
los primeros circuitos integrados,
los primeros circuitos integrados,
04:35
when the first integrated
circuits were fabricated,
circuits were fabricated,
99
263689
2425
04:38
we've seen something on the order
of 30 doublings in computational power
of 30 doublings in computational power
100
266138
4785
la potencia de cálculo
se ha duplicado 30 veces.
se ha duplicado 30 veces.
04:42
since then.
101
270947
1156
Este es un número extraordinario
de veces para duplicar cualquier cantidad
de veces para duplicar cualquier cantidad
04:44
That's just an extraordinary number
of times to double any quantity,
of times to double any quantity,
102
272127
3688
y significa que ahora estamos en un punto
04:47
and what it really means
103
275839
1240
04:49
is that we're now at a point
where we're going to see
where we're going to see
104
277103
2524
en el que veremos un progreso
increíblemente grande
increíblemente grande
04:51
just an extraordinary amount
of absolute progress,
of absolute progress,
105
279651
2411
y, por supuesto, las cosas continuarán
a acelerarse desde este punto.
a acelerarse desde este punto.
04:54
and, of course, things are going
to continue to also accelerate
to continue to also accelerate
106
282086
2975
04:57
from this point.
107
285085
1159
Así que mientras esperamos
los próximos años y décadas,
los próximos años y décadas,
04:58
So as we look forward
to the coming years and decades,
to the coming years and decades,
108
286268
2540
creo que veremos cosas
para las que no estamos preparados,
para las que no estamos preparados,
05:00
I think that means
that we're going to see things
that we're going to see things
109
288832
2338
05:03
that we're really not prepared for.
110
291194
1673
cosas que nos dejarán estupefactos.
05:04
We're going to see things
that astonish us.
that astonish us.
111
292891
2077
El segundo aspecto clave es que
las máquinas, en un sentido limitado,
las máquinas, en un sentido limitado,
05:06
The second key thing
112
294992
1266
05:08
is that the machines are,
in a limited sense, beginning to think.
in a limited sense, beginning to think.
113
296282
3906
están empezando a pensar.
Y no me refiero a inteligencia artificial
de nivel humano o de ciencia ficción.
de nivel humano o de ciencia ficción.
05:12
And by this, I don't mean human-level AI,
114
300212
2457
05:14
or science fiction
artificial intelligence;
artificial intelligence;
115
302693
2936
Solo digo que las máquinas
y los algoritmos toman decisiones,
y los algoritmos toman decisiones,
05:17
I simply mean that machines and algorithms
are making decisions.
are making decisions.
116
305653
4462
resuelven problemas y,
lo que es más importante, aprenden.
lo que es más importante, aprenden.
05:22
They're solving problems,
and most importantly, they're learning.
and most importantly, they're learning.
117
310139
3860
De hecho, si hay una tecnología
que es realmente vital para esto
que es realmente vital para esto
05:26
In fact, if there's one technology
that is truly central to this
that is truly central to this
118
314023
3303
y que se ha convertido
en el motor detrás de esto,
en el motor detrás de esto,
05:29
and has really become
the driving force behind this,
the driving force behind this,
119
317350
3077
es el aprendizaje automático,
que se está transformando
que se está transformando
05:32
it's machine learning,
120
320451
1172
05:33
which is just becoming
this incredibly powerful,
this incredibly powerful,
121
321647
2720
en una tecnología increíblemente
potente, perturbadora y expansible.
potente, perturbadora y expansible.
05:36
disruptive, scalable technology.
122
324391
2638
Uno de los mejores ejemplos que he visto
05:39
One of the best examples
I've seen of that recently
I've seen of that recently
123
327561
2469
es lo que hizo la división de Google,
DeepMind, con su sistema AlphaGo.
DeepMind, con su sistema AlphaGo.
05:42
was what Google's DeepMind
division was able to do
division was able to do
124
330054
2751
05:44
with its AlphaGo system.
125
332829
1553
Este es el sistema que fue capaz
de ganar al mejor jugador del mundo
de ganar al mejor jugador del mundo
05:46
Now, this is the system that was able
to beat the best player in the world
to beat the best player in the world
126
334406
4300
en el antiguo juego de go.
05:50
at the ancient game of Go.
127
338730
1979
Para mí, hay dos cosas que realmente
destacan en el juego de go.
destacan en el juego de go.
05:52
Now, at least to me,
128
340733
1150
05:53
there are two things that really
stand out about the game of Go.
stand out about the game of Go.
129
341907
3117
Una es que mientras juegas
05:57
One is that as you're playing the game,
130
345048
2296
el número de configuraciones
que se pueden dar en el tablero
que se pueden dar en el tablero
05:59
the number of configurations
that the board can be in
that the board can be in
131
347368
2866
es prácticamente infinito.
06:02
is essentially infinite.
132
350258
1411
De hecho, hay más posibilidades
que átomos en el universo.
que átomos en el universo.
06:03
There are actually more possibilities
than there are atoms in the universe.
than there are atoms in the universe.
133
351693
3833
Es decir, una computadora
nunca ganará en go
nunca ganará en go
06:07
So what that means is,
134
355980
1184
06:09
you're never going to be able to build
a computer to win at the game of Go
a computer to win at the game of Go
135
357188
3597
usando la técnica que sirvió
para ganar en ajedrez
para ganar en ajedrez
06:12
the way chess was approached, for example,
136
360809
2180
06:15
which is basically to throw
brute-force computational power at it.
brute-force computational power at it.
137
363013
4526
que consistió en usar fuerza bruta
de cálculo.
Se necesita un enfoque más sofisticado
06:19
So clearly, a much more sophisticated,
thinking-like approach is needed.
thinking-like approach is needed.
138
367563
4177
y parecido a la acción de pensar.
La segunda cosa que se destaca es que
06:24
The second thing
that really stands out is that,
that really stands out is that,
139
372368
3271
si hablas con uno de los jugadores
del campeonato de go,
del campeonato de go,
06:27
if you talk to one
of the championship Go players,
of the championship Go players,
140
375663
2647
esta persona no es capaz
ni siquiera de expresar
ni siquiera de expresar
06:30
this person cannot necessarily
even really articulate what exactly it is
even really articulate what exactly it is
141
378334
4485
en qué está pensando
exactamente mientras juega.
exactamente mientras juega.
06:34
they're thinking about
as they play the game.
as they play the game.
142
382843
2215
A menudo es algo muy intuitivo,
06:37
It's often something
that's very intuitive,
that's very intuitive,
143
385082
2193
es casi como una sensación acerca
del movimiento que debería hacer.
del movimiento que debería hacer.
06:39
it's almost just like a feeling
about which move they should make.
about which move they should make.
144
387299
3322
Así que, con estos dos elementos,
06:42
So given those two qualities,
145
390645
1407
06:44
I would say that playing Go
at a world champion level
at a world champion level
146
392076
3937
diría que jugar a go
al nivel de un campeón mundial
al nivel de un campeón mundial
debería ser algo a salvo
de la automatización
de la automatización
06:48
really ought to be something
that's safe from automation,
that's safe from automation,
147
396037
3238
y el hecho de que no lo sea
06:51
and the fact that it isn't should really
raise a cautionary flag for us.
raise a cautionary flag for us.
148
399299
4446
debería ser una seria
advertencia para nosotros.
advertencia para nosotros.
Y el motivo es que tendemos
a dibujar una línea muy clara.
a dibujar una línea muy clara.
06:55
And the reason is that we tend
to draw a very distinct line,
to draw a very distinct line,
149
403769
3917
A un lado de la línea ponemos
los trabajos y las tareas
los trabajos y las tareas
06:59
and on one side of that line
are all the jobs and tasks
are all the jobs and tasks
150
407710
3509
que percibimos, de un modo u otro,
como rutinarios, repetitivos, predecibles.
como rutinarios, repetitivos, predecibles.
07:03
that we perceive as being on some level
fundamentally routine and repetitive
fundamentally routine and repetitive
151
411243
4748
07:08
and predictable.
152
416015
1350
Sabemos que estos empleos
podrían ser de distintas industrias,
podrían ser de distintas industrias,
07:09
And we know that these jobs
might be in different industries,
might be in different industries,
153
417389
2858
de distintas ocupaciones y
niveles de destreza,
niveles de destreza,
07:12
they might be in different occupations
and at different skill levels,
and at different skill levels,
154
420271
3373
pero por ser intrínsecamente predecibles
sabemos que quizá algún día
sabemos que quizá algún día
07:15
but because they are innately predictable,
155
423668
2210
07:17
we know they're probably at some point
going to be susceptible
going to be susceptible
156
425902
3127
sean compatibles
con el aprendizaje automático
con el aprendizaje automático
y, por ello, con la automatización.
07:21
to machine learning,
157
429053
1177
07:22
and therefore, to automation.
158
430254
1419
Y no se confundan, son muchos trabajos.
07:23
And make no mistake --
that's a lot of jobs.
that's a lot of jobs.
159
431697
2097
Probablemente sean la mitad
de los empleos de la economía.
de los empleos de la economía.
07:25
That's probably something
on the order of roughly half
on the order of roughly half
160
433818
2679
07:28
the jobs in the economy.
161
436521
1567
Pero luego, al otro lado de la línea,
07:30
But then on the other side of that line,
162
438112
2159
tenemos todos los trabajos
que requieren algún tipo de habilidad
que requieren algún tipo de habilidad
07:32
we have all the jobs
that require some capability
that require some capability
163
440295
4071
que percibimos como
exclusivamente humana,
exclusivamente humana,
07:36
that we perceive as being uniquely human,
164
444390
2372
y estos son los empleos
que creemos a salvo.
que creemos a salvo.
07:38
and these are the jobs
that we think are safe.
that we think are safe.
165
446786
2223
Basándome en lo que sé
acerca del juego de go,
acerca del juego de go,
07:41
Now, based on what I know
about the game of Go,
about the game of Go,
166
449033
2265
lo habría imaginado
en el lado seguro de esta línea.
en el lado seguro de esta línea.
07:43
I would've guessed that it really ought
to be on the safe side of that line.
to be on the safe side of that line.
167
451322
3703
Pero el hecho de que no lo está
y de que Google solucionó este problema
y de que Google solucionó este problema
07:47
But the fact that it isn't,
and that Google solved this problem,
and that Google solved this problem,
168
455049
3178
sugiere que esa línea
va a ser muy dinámica.
va a ser muy dinámica.
07:50
suggests that that line is going
to be very dynamic.
to be very dynamic.
169
458251
2432
Se va a desplazar de una forma
07:52
It's going to shift,
170
460707
1179
07:53
and it's going to shift in a way
that consumes more and more jobs and tasks
that consumes more and more jobs and tasks
171
461910
4135
que barrerá trabajos que percibimos
como a salvo de la automatización.
como a salvo de la automatización.
07:58
that we currently perceive
as being safe from automation.
as being safe from automation.
172
466069
3017
El otro aspecto clave
que hay que entender
que hay que entender
08:01
The other key thing to understand
173
469921
1657
es que esto no atañe en absoluto solo
a los trabajos manuales o de salario bajo,
a los trabajos manuales o de salario bajo,
08:03
is that this is by no means just about
low-wage jobs or blue-collar jobs,
low-wage jobs or blue-collar jobs,
174
471602
5138
o a los empleos y tareas
08:08
or jobs and tasks done by people
175
476764
1875
llevados a cabo por gente
con nivel educativo bajo.
con nivel educativo bajo.
08:10
that have relatively
low levels of education.
low levels of education.
176
478663
2104
Hay mucha evidencia que indica
08:12
There's lots of evidence to show
177
480791
1524
que estas tecnologías suben rápido
por la escalera de las competencias.
por la escalera de las competencias.
08:14
that these technologies are rapidly
climbing the skills ladder.
climbing the skills ladder.
178
482339
3160
Por lo tanto, ya vemos un impacto
08:17
So we already see an impact
on professional jobs --
on professional jobs --
179
485523
3616
en los trabajos profesionales,
las tareas ejecutadas
por gente como contables,
por gente como contables,
08:21
tasks done by people like accountants,
180
489163
4435
analistas financieros, periodistas,
abogados, radiólogos, etc.
abogados, radiólogos, etc.
08:25
financial analysts,
181
493622
1317
08:26
journalists,
182
494963
1296
08:28
lawyers, radiologists and so forth.
183
496283
2377
Así que es probable que
muchas de nuestras suposiciones
muchas de nuestras suposiciones
08:30
So a lot of the assumptions that we make
184
498684
1938
08:32
about the kind of occupations
and tasks and jobs
and tasks and jobs
185
500646
3220
sobre el tipo de ocupaciones
y tareas y empleos
y tareas y empleos
que serán amenazados por la automatización
sean desafiadas en el futuro.
sean desafiadas en el futuro.
08:35
that are going to be threatened
by automation in the future
by automation in the future
186
503890
2819
08:38
are very likely to be
challenged going forward.
challenged going forward.
187
506733
2198
Creo que estas tendencias
revelan que es probable
revelan que es probable
08:40
So as we put these trends together,
188
508955
1700
08:42
I think what it shows is that we could
very well end up in a future
very well end up in a future
189
510679
3292
que en el futuro acabemos teniendo
un considerable desempleo.
un considerable desempleo.
08:45
with significant unemployment.
190
513995
1507
O como mínimo
08:48
Or at a minimum,
191
516254
1152
podríamos enfrentar mucho subempleo
o estancamiento de los sueldos,
o estancamiento de los sueldos,
08:49
we could face lots of underemployment
or stagnant wages,
or stagnant wages,
192
517430
3781
tal vez, incluso, bajas salariales.
08:53
maybe even declining wages.
193
521235
2097
Y, por supuesto, crecientes
niveles de desigualdad.
niveles de desigualdad.
08:56
And, of course, soaring levels
of inequality.
of inequality.
194
524142
2810
Todo esto va a producir
un alto nivel de estrés
un alto nivel de estrés
08:58
All of that, of course, is going to put
a terrific amount of stress
a terrific amount of stress
195
526976
4033
en el tejido social.
09:03
on the fabric of society.
196
531033
1917
Pero también existe
un problema económico fundamental:
un problema económico fundamental:
09:04
But beyond that, there's also
a fundamental economic problem,
a fundamental economic problem,
197
532974
3059
hoy en día los empleos
son el mecanismo principal
son el mecanismo principal
09:08
and that arises because jobs
are currently the primary mechanism
are currently the primary mechanism
198
536057
5195
que dispensa ingresos y,
por consiguiente, poder adquisitivo
por consiguiente, poder adquisitivo
09:13
that distributes income,
and therefore purchasing power,
and therefore purchasing power,
199
541276
3545
a los consumidores que compran
los productos y servicios que producimos.
los productos y servicios que producimos.
09:16
to all the consumers that buy the products
and services we're producing.
and services we're producing.
200
544845
5132
Para tener una economía
de mercado vibrante
de mercado vibrante
09:22
In order to have a vibrant market economy,
201
550831
2515
hay que tener muchos consumidores
09:25
you've got to have
lots and lots of consumers
lots and lots of consumers
202
553370
2120
que sean capaces de comprar
los productos y los servicios
los productos y los servicios
09:27
that are really capable of buying
the products and services
the products and services
203
555514
3029
que se producen.
09:30
that are being produced.
204
558567
1151
09:31
If you don't have that,
then you run the risk
then you run the risk
205
559742
2386
Si no los hay se corre el riesgo
de un estancamiento económico,
de un estancamiento económico,
09:34
of economic stagnation,
206
562152
1415
incluso de una espiral
económica descendente,
económica descendente,
09:35
or maybe even a declining economic spiral,
207
563591
3669
ya que no hay suficientes consumidores
para comprar lo que producimos.
para comprar lo que producimos.
09:39
as there simply aren't enough
customers out there
customers out there
208
567284
2314
09:41
to buy the products
and services being produced.
and services being produced.
209
569622
2459
Es importante darse cuenta
09:44
It's really important to realize
210
572105
1928
09:46
that all of us as individuals rely
on access to that market economy
on access to that market economy
211
574057
6014
de que todos nosotros, como individuos,
contamos con el acceso a esa
economía de mercado para tener éxito.
economía de mercado para tener éxito.
09:52
in order to be successful.
212
580095
1729
Pueden visualizarlo pensando
en una persona realmente excepcional.
en una persona realmente excepcional.
09:53
You can visualize that by thinking
in terms of one really exceptional person.
in terms of one really exceptional person.
213
581848
4436
Imaginen que toman a Steve Jobs
09:58
Imagine for a moment you take,
say, Steve Jobs,
say, Steve Jobs,
214
586308
2988
y lo sueltan en una isla desierta.
10:01
and you drop him
on an island all by himself.
on an island all by himself.
215
589320
2581
En esa isla correrá por todos
lados recogiendo cocos,
lados recogiendo cocos,
10:03
On that island, he's going
to be running around,
to be running around,
216
591925
2294
10:06
gathering coconuts just like anyone else.
217
594243
2538
como cualquier otra persona.
No va a ser nada especial
porque no existe un mercado
porque no existe un mercado
10:08
He's really not going to be
anything special,
anything special,
218
596805
2188
10:11
and the reason, of course,
is that there is no market
is that there is no market
219
599017
3172
donde pueda desplegar
sus increíbles talentos.
sus increíbles talentos.
10:14
for him to scale
his incredible talents across.
his incredible talents across.
220
602213
2786
Así que el acceso a este mercado
es vital para los individuos
es vital para los individuos
10:17
So access to this market
is really critical to us as individuals,
is really critical to us as individuals,
221
605023
3470
y también para el sistema entero
para que sea sostenible.
para que sea sostenible.
10:20
and also to the entire system
in terms of it being sustainable.
in terms of it being sustainable.
222
608517
4022
Entonces la pregunta va a ser:
¿Qué podemos hacer al respecto?
¿Qué podemos hacer al respecto?
10:25
So the question then becomes:
What exactly could we do about this?
What exactly could we do about this?
223
613063
3844
Y pueden ver esto
a través de un marco utópico.
a través de un marco utópico.
10:29
And I think you can view this
through a very utopian framework.
through a very utopian framework.
224
617285
3232
Pueden imaginar un futuro
donde todos trabajamos menos,
donde todos trabajamos menos,
10:32
You can imagine a future
where we all have to work less,
where we all have to work less,
225
620541
2643
tenemos más tiempo para el ocio
10:35
we have more time for leisure,
226
623208
3001
más tiempo para pasar
con nuestras familias,
con nuestras familias,
10:38
more time to spend with our families,
227
626233
1928
para hacer cosas que consideramos
auténticamente gratificantes, etc.
auténticamente gratificantes, etc.
10:40
more time to do things that we find
genuinely rewarding
genuinely rewarding
228
628185
3255
10:43
and so forth.
229
631464
1157
Y creo que esta es una magnífica visión.
10:44
And I think that's a terrific vision.
230
632645
1855
Es algo que, sin duda, deberíamos
esforzarnos para conseguir.
esforzarnos para conseguir.
10:46
That's something that we should
absolutely strive to move toward.
absolutely strive to move toward.
231
634524
3629
Pero al mismo tiempo creo
que deberíamos ser realistas
que deberíamos ser realistas
10:50
But at the same time, I think
we have to be realistic,
we have to be realistic,
232
638177
2676
y reconocer que es muy probable
que enfrentemos un serio problema
que enfrentemos un serio problema
10:52
and we have to realize
233
640877
1393
10:54
that we're very likely to face
a significant income distribution problem.
a significant income distribution problem.
234
642294
4860
de distribución de ingresos.
Es probable que mucha gente
se quede atrás.
se quede atrás.
10:59
A lot of people are likely
to be left behind.
to be left behind.
235
647178
2967
Y creo que para resolver ese problema
tendremos que encontrar un modo
tendremos que encontrar un modo
11:03
And I think that in order
to solve that problem,
to solve that problem,
236
651186
2404
11:05
we're ultimately going
to have to find a way
to have to find a way
237
653614
2098
para disociar los ingresos
del trabajo tradicional.
del trabajo tradicional.
11:07
to decouple incomes from traditional work.
238
655736
2606
Y la forma mejor y más directa
que conozco para hacerlo
que conozco para hacerlo
11:10
And the best, more straightforward
way I know to do that
way I know to do that
239
658366
2866
es algún tipo de ingreso garantizado
o Renta Básica Universal.
o Renta Básica Universal.
11:13
is some kind of a guaranteed income
or universal basic income.
or universal basic income.
240
661256
3568
Esta se está convirtiendo
en una idea muy importante.
en una idea muy importante.
11:16
Now, basic income is becoming
a very important idea.
a very important idea.
241
664848
2488
Está ganando terreno y se están
llevando a cabo muchos proyectos piloto
llevando a cabo muchos proyectos piloto
11:19
It's getting a lot
of traction and attention,
of traction and attention,
242
667360
2139
11:21
there are a lot of important
pilot projects
pilot projects
243
669523
2273
y experimentos importantes
por todo el mundo.
por todo el mundo.
11:23
and experiments going on
throughout the world.
throughout the world.
244
671820
2175
Mi opinión personal es que
la renta básica no es la panacea;
la renta básica no es la panacea;
11:26
My own view is that a basic income
is not a panacea;
is not a panacea;
245
674628
3200
no es necesariamente
una solución inmediata,
una solución inmediata,
11:29
it's not necessarily
a plug-and-play solution,
a plug-and-play solution,
246
677852
2532
sino más bien un punto de partida.
11:32
but rather, it's a place to start.
247
680408
1635
Es una idea que nos puede servir
como base para refinarla.
como base para refinarla.
11:34
It's an idea that we can
build on and refine.
build on and refine.
248
682067
2782
Por ejemplo, una cosa
sobre la que he escrito mucho
sobre la que he escrito mucho
11:36
For example, one thing that I have
written quite a lot about
written quite a lot about
249
684873
2817
es la posibilidad de incorporar
incentivos explícitos a la renta básica.
incentivos explícitos a la renta básica.
11:39
is the possibility of incorporating
explicit incentives into a basic income.
explicit incentives into a basic income.
250
687714
4592
Para ilustrarlo imaginen
que son estudiantes sin dinero.
que son estudiantes sin dinero.
11:44
To illustrate that,
251
692930
1169
11:46
imagine that you are a struggling
high school student.
high school student.
252
694123
2768
Imaginen que corren el riesgo
de abandonar los estudios.
de abandonar los estudios.
11:48
Imagine that you are at risk
of dropping out of school.
of dropping out of school.
253
696915
2834
Y aun así, imaginen que saben
que en algún momento futuro,
que en algún momento futuro,
11:52
And yet, suppose you know
that at some point in the future,
that at some point in the future,
254
700289
3378
pase lo que pase,
11:55
no matter what,
255
703691
1224
recibirán la misma renta básica
que todos los demás.
que todos los demás.
11:56
you're going to get the same
basic income as everyone else.
basic income as everyone else.
256
704939
3697
En mi opinión, eso se convierte
en un incentivo malsano
en un incentivo malsano
12:00
Now, to my mind, that creates
a very perverse incentive
a very perverse incentive
257
708660
3042
para que se rindan y abandonen la escuela.
12:03
for you to simply give up
and drop out of school.
and drop out of school.
258
711726
2497
Así que no estructuremos
las cosas de esa forma.
las cosas de esa forma.
12:06
So I would say, let's not
structure things that way.
structure things that way.
259
714247
2505
En su lugar, paguemos
a la gente que acaba el colegio
a la gente que acaba el colegio
12:08
Instead, let's pay people who graduate
from high school somewhat more
from high school somewhat more
260
716776
5316
algo más que a los que
se limitan a dejarlo.
se limitan a dejarlo.
12:14
than those who simply drop out.
261
722116
1696
Y podemos tomar esa idea
12:16
And we can take that idea of building
incentives into a basic income,
incentives into a basic income,
262
724329
3478
de incentivos constructivos
y quizás extenderla a otros ámbitos.
y quizás extenderla a otros ámbitos.
12:19
and maybe extend it to other areas.
263
727831
1667
Por ejemplo, podríamos crear un incentivo
para trabajar en la comunidad
para trabajar en la comunidad
12:21
For example, we might create
an incentive to work in the community
an incentive to work in the community
264
729522
3577
y ayudar a los demás o para
beneficiar al medio ambiente, etc.
beneficiar al medio ambiente, etc.
12:25
to help others,
265
733123
1158
12:26
or perhaps to do positive
things for the environment,
things for the environment,
266
734305
3064
12:29
and so forth.
267
737393
1170
Así que al incorporar incentivos
a la renta básica podríamos mejorarla
a la renta básica podríamos mejorarla
12:30
So by incorporating incentives
into a basic income,
into a basic income,
268
738587
3011
12:33
we might actually improve it,
269
741622
1629
y tal vez también dar
por lo menos algunos pasos
por lo menos algunos pasos
12:35
and also, perhaps, take at least
a couple of steps
a couple of steps
270
743275
2626
para resolver otro problema
12:37
towards solving another problem
271
745925
2425
que creo que tendremos
que enfrentar en el futuro
que enfrentar en el futuro
12:40
that I think we're quite possibly
going to face in the future,
going to face in the future,
272
748374
2944
12:43
and that is, how do we all find
meaning and fulfillment,
meaning and fulfillment,
273
751342
3752
que es: ¿Cómo vamos a
encontrar sentido y plenitud,
encontrar sentido y plenitud,
y cómo vamos a ocupar nuestro tiempo
12:47
and how do we occupy our time
274
755118
2318
en un mundo con menos demanda
de trabajo tradicional?
de trabajo tradicional?
12:49
in a world where perhaps
there's less demand for traditional work?
there's less demand for traditional work?
275
757460
4349
Creo que ampliando y refinando
la renta básica podemos mejorarla
la renta básica podemos mejorarla
12:54
So by extending and refining
a basic income,
a basic income,
276
762201
2805
12:57
I think we can make it look better,
277
765030
2336
y quizás también podamos contribuir
12:59
and we can also, perhaps, make it
more politically and socially acceptable
more politically and socially acceptable
278
767390
5298
para que sea más aceptable
y factible política y socialmente,
y factible política y socialmente,
13:04
and feasible --
279
772712
1164
y así aumentar las probabilidades
de que se haga realidad.
de que se haga realidad.
13:05
and, of course, by doing that,
280
773900
1474
13:07
we increase the odds
that it will actually come to be.
that it will actually come to be.
281
775398
3450
Creo que una de las objeciones
básicas, casi instintiva,
básicas, casi instintiva,
13:11
I think one of the most fundamental,
282
779731
2270
13:14
almost instinctive objections
283
782025
2168
que muchos tenemos
ante la idea de la renta básica
ante la idea de la renta básica
13:16
that many of us have
to the idea of a basic income,
to the idea of a basic income,
284
784217
3453
o ante cualquier ampliación significativa
del sistema de seguridad
del sistema de seguridad
13:19
or really to any significant
expansion of the safety net,
expansion of the safety net,
285
787694
3732
es el miedo de acabar
con demasiadas personas
con demasiadas personas
13:23
is this fear that we're going to end up
with too many people
with too many people
286
791450
3760
subidas al carro económico
sin las suficientes tirando de ese carro.
sin las suficientes tirando de ese carro.
13:27
riding in the economic cart,
287
795234
1738
13:28
and not enough people pulling that cart.
288
796996
2047
Aun así, lo que quiero dejar
claro aquí es que en el futuro
claro aquí es que en el futuro
13:31
And yet, really, the whole point
I'm making here, of course,
I'm making here, of course,
289
799067
2834
13:33
is that in the future,
290
801925
1361
las máquinas serán cada vez
más capaces de tirar de ese carro.
más capaces de tirar de ese carro.
13:35
machines are increasingly going
to be capable of pulling that cart for us.
to be capable of pulling that cart for us.
291
803310
3826
Eso debería dejarnos más opciones
13:39
That should give us more options
292
807160
1990
a la hora de estructurar
nuestra sociedad y economía.
nuestra sociedad y economía.
13:41
for the way we structure
our society and our economy,
our society and our economy,
293
809174
3811
Creo que al final será más
que una simple una opción,
que una simple una opción,
13:45
And I think eventually, it's going to go
beyond simply being an option,
beyond simply being an option,
294
813009
3442
será un imperativo.
13:48
and it's going to become an imperative.
295
816475
1901
El motivo, desde luego,
es que todo esto va a someter
es que todo esto va a someter
13:50
The reason, of course,
is that all of this is going to put
is that all of this is going to put
296
818400
2822
a nuestra sociedad
a un alto nivel de estrés.
a un alto nivel de estrés.
13:53
such a degree of stress on our society,
297
821246
2014
Y también porque los trabajos son
el mecanismo que da a los consumidores
el mecanismo que da a los consumidores
13:55
and also because jobs are that mechanism
298
823284
2514
13:57
that gets purchasing power to consumers
299
825822
1965
el poder adquisitivo
para que impulsen la economía.
para que impulsen la economía.
13:59
so they can then drive the economy.
300
827811
2516
Si ese mecanismo falla en el futuro
14:02
If, in fact, that mechanism
begins to erode in the future,
begins to erode in the future,
301
830351
3547
tendremos que sustituirlo
con otro o correr el riesgo
con otro o correr el riesgo
14:05
then we're going to need to replace
it with something else
it with something else
302
833922
2815
14:08
or we're going to face the risk
303
836761
1563
de que nuestro sistema
deje de ser sostenible.
deje de ser sostenible.
14:10
that our whole system simply
may not be sustainable.
may not be sustainable.
304
838348
2567
Pero la conclusión es que estoy convencido
de que solucionar estos problemas
de que solucionar estos problemas
14:12
But the bottom line here
is that I really think
is that I really think
305
840939
2382
14:15
that solving these problems,
306
843345
2436
y encontrar la forma de construir
una economía que funcione para todos,
una economía que funcione para todos,
14:17
and especially finding a way
to build a future economy
to build a future economy
307
845805
3400
14:21
that works for everyone,
308
849229
2013
a cada nivel de nuestra sociedad,
14:23
at every level of our society,
309
851266
1861
será uno de los mayores retos
que enfrentaremos
que enfrentaremos
14:25
is going to be one of the most important
challenges that we all face
challenges that we all face
310
853151
3540
en los próximos años y décadas.
14:28
in the coming years and decades.
311
856715
2043
Muchas gracias.
14:30
Thank you very much.
312
858782
1248
14:32
(Applause)
313
860054
1860
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - FuturistMartin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.
Why you should listen
Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?
He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times.
Martin Ford | Speaker | TED.com