So there's a lot of valid concern these days that our technology is getting so smart that we've put ourselves on the path to a jobless future. And I think the example of a self-driving car is actually the easiest one to see. So these are going to be fantastic for all kinds of different reasons. But did you know that "driver" is actually the most common job in 29 of the 50 US states? What's going to happen to these jobs when we're no longer driving our cars or cooking our food or even diagnosing our own diseases?
Hoy en día hay una preocupación válida porque la tecnología se está volviendo tan inteligente que estamos en la antesala de un futuro sin empleo. Y pienso que el ejemplo de un auto sin conductor es en realidad el más fácil de ver. Van a ser geniales por múltiples razones. Pero ¿sabían que el empleo de conductor es el empleo más frecuente en 29 de los 50 estados de EE.UU.? ¿Qué pasará con esos empleos cuando ya no conduzcamos autos ni cocinemos nuestra comida o incluso cuando nos autodiagnostiquemos las enfermedades?
Well, a recent study from Forrester Research goes so far to predict that 25 million jobs might disappear over the next 10 years. To put that in perspective, that's three times as many jobs lost in the aftermath of the financial crisis. And it's not just blue-collar jobs that are at risk. On Wall Street and across Silicon Valley, we are seeing tremendous gains in the quality of analysis and decision-making because of machine learning. So even the smartest, highest-paid people will be affected by this change.
Bueno, un estudio reciente de Forrester Research llega a predecir que podrían desaparecer 25 millones de empleos en los próximos 10 años. Para poner eso en perspectiva, eso es tres veces más empleos perdidos que luego de la crisis financiera. Y no están en riesgo los obreros medios. En Wall Street, y en todo Silicon Valley, vemos enormes ganancias en la calidad del análisis y la toma de decisiones gracias al aprendizaje máquina. Así que afectará también a los empleos mejor pagados, y a los más inteligentes.
What's clear is that no matter what your job is, at least some, if not all of your work, is going to be done by a robot or software in the next few years. And that's exactly why people like Mark Zuckerberg and Bill Gates are talking about the need for government-funded minimum income levels. But if our politicians can't agree on things like health care or even school lunches, I just don't see a path where they'll find consensus on something as big and as expensive as universal basic life income. Instead, I think the response needs to be led by us in industry. We have to recognize the change that's ahead of us and start to design the new kinds of jobs that will still be relevant in the age of robotics.
Y está claro que sin importar de qué trabajes, al menos algo, si no todo tu trabajo, será hecho por un robot o un software en los próximos años. Exactamente por eso personas como Mark Zuckerberg y Bill Gates hablan de la necesidad de un ingreso mínimo financiado por el gobierno. Pero si nuestros políticos no pueden ponerse de acuerdo en cuidar la salud o incluso en los almuerzos escolares, no veo forma de que lleguen a un consenso en algo tan grande y costoso como un ingreso vital básico universal. En cambio, creo que desde la industria debemos liderar la respuesta. Debemos reconocer el cambio que viene y empezar a diseñar los nuevos empleos que seguirán siendo relevantes en la era de la robótica.
The good news is that we have faced down and recovered two mass extinctions of jobs before. From 1870 to 1970, the percent of American workers based on farms fell by 90 percent, and then again from 1950 to 2010, the percent of Americans working in factories fell by 75 percent. The challenge we face this time, however, is one of time. We had a hundred years to move from farms to factories, and then 60 years to fully build out a service economy. The rate of change today suggests that we may only have 10 or 15 years to adjust, and if we don't react fast enough, that means by the time today's elementary-school students are college-aged, we could be living in a world that's robotic, largely unemployed and stuck in kind of un-great depression.
Lo bueno es que ya hemos enfrentado dos enormes extinciones de empleo y nos hemos recuperado. De 1870 a 1970 el porcentaje de obreros estadounidenses de las granjas cayó un 90 %, y luego otra vez de 1950 a 2010, el porcentaje de obreros estadounidenses de las fábricas cayó un 75 %. El desafío que enfrentamos esta vez, sin embargo, es el tiempo. Tuvimos un siglo para pasar de las granjas a las fábricas, y luego 60 años para construir a pleno una economía de servicios. La tasa de cambio hoy sugiere que podríamos tener solo de 10 a 15 años para afinar, y si no reaccionamos rápidamente, cuando los actuales estudiantes de primaria lleguen a la universidad, podríamos estar viviendo en un mundo robotizado, estancado, con enorme desempleo, y en una especie de no tan gran depresión.
But I don't think it has to be this way. You see, I work in innovation, and part of my job is to shape how large companies apply new technologies. Certainly some of these technologies are even specifically designed to replace human workers. But I believe that if we start taking steps right now to change the nature of work, we can not only create environments where people love coming to work but also generate the innovation that we need to replace the millions of jobs that will be lost to technology. I believe that the key to preventing our jobless future is to rediscover what makes us human, and to create a new generation of human-centered jobs that allow us to unlock the hidden talents and passions that we carry with us every day.
Pero no creo que tenga que ser así. Verán, trabajo en innovación, y en la forma en que las empresas aplican las nuevas tecnologías. Ciertamente, algunas de estas tecnologías se diseñaron para reemplazar a trabajadores humanos. Pero creo que si empezamos a dar pasos ahora mismo para cambiar la naturaleza del trabajo, no solo podemos crear entornos en los que a las personas les encante trabajar sino también generar la innovación necesaria para reemplazar los millones de empleos que se perderán por la tecnología. Creo que la clave para evitar un futuro sin empleos es redescubrir qué nos hace humanos, y crear una nueva generación de empleos centrados en la persona que nos permita desatar los talentos ocultos y las pasiones que llevamos con nosotros día a día.
But first, I think it's important to recognize that we brought this problem on ourselves. And it's not just because, you know, we are the one building the robots. But even though most jobs left the factory decades ago, we still hold on to this factory mindset of standardization and de-skilling. We still define jobs around procedural tasks and then pay people for the number of hours that they perform these tasks. We've created narrow job definitions like cashier, loan processor or taxi driver and then asked people to form entire careers around these singular tasks.
Pero primero, pienso que es importante reconocer que nosotros hemos creado este problema. Y no se debe a que seamos los que construyen los robots. Aunque hubo una gran pérdida de empleos en las fábricas hace décadas, seguimos con esta mentalidad fabril de estandarización y división de tareas. Aún definimos los empleos en torno a tareas procedurales y pagamos a las personas por la cantidad de horas que pasan haciendo esas tareas. Hemos creado definiciones de empleo acotadas como cajero, procesador de préstamos o taxista y le pedimos a las personas que hagan una carrera en torno a estas tareas particulares.
These choices have left us with actually two dangerous side effects. The first is that these narrowly defined jobs will be the first to be displaced by robots, because single-task robots are just the easiest kinds to build. But second, we have accidentally made it so that millions of workers around the world have unbelievably boring working lives.
Estas elecciones dieron como resultado dos efectos colaterales dañinos. El primero, es que estos empleos tan específicos serán reemplazados en primer término por los robots, porque los robots que hacen una sola tarea son los más fáciles de construir. El segundo, es que lo hemos hecho de manera tal que millones de trabajadores en todo el mundo tienen vidas realmente aburridas.
(Laughter)
(Risas)
Let's take the example of a call center agent. Over the last few decades, we brag about lower operating costs because we've taken most of the need for brainpower out of the person and put it into the system. For most of their day, they click on screens, they read scripts. They act more like machines than humans. And unfortunately, over the next few years, as our technology gets more advanced, they, along with people like clerks and bookkeepers, will see the vast majority of their work disappear.
Tomemos por ejemplo el caso de un agente de centro de llamadas. En las últimas décadas, nos jactamos de los menores costos de operación porque transferimos la mayoría del poder de decisión de las personas a los sistemas. La mayor parte del día, cliquean en pantallas, y leen guiones. Actúan más como máquinas que como humanos. Y, desafortunadamente, en los próximos años, conforme avance nuestra tecnología, estas personas, y los empleados y los contables, verán desaparecer la mayor parte de sus fuentes laborales.
To counteract this, we have to start creating new jobs that are less centered on the tasks that a person does and more focused on the skills that a person brings to work. For example, robots are great at repetitive and constrained work, but human beings have an amazing ability to bring together capability with creativity when faced with problems that we've never seen before. It's when every day brings a little bit of a surprise that we have designed work for humans and not for robots. Our entrepreneurs and engineers already live in this world, but so do our nurses and our plumbers and our therapists. You know, it's the nature of too many companies and organizations to just ask people to come to work and do your job. But if you work is better done by a robot, or your decisions better made by an AI, what are you supposed to be doing?
Para contrarrestar esto, tenemos que empezar a crear nuevos empleos menos centrados en las tareas que hace una persona y más centrados en las habilidades que puede aportar la persona al trabajo. Por ejemplo, los robots son geniales para tareas repetitivas y acotadas, pero los humanos tenemos una capacidad asombrosa para mezclar capacidad y creatividad al enfrentar problemas que no hemos visto antes. Los humanos estamos diseñados para jornadas que tengan un poco de sorpresa, no así los robots. Los emprendedores y los ingenieros ya habitan ese mundo, así como los enfermeros y los plomeros y los terapeutas. Ya saben, está en la naturaleza de las empresas y organizaciones pedirle a la gente que en su trabajo haga una tarea específica. Pero si un robot hace mejor tu trabajo, o una IA toma mejores decisiones que tú, ¿qué se supone que deberías hacer?
Well, I think for the manager, we need to realistically think about the tasks that will be disappearing over the next few years and start planning for more meaningful, more valuable work that should replace it. We need to create environments where both human beings and robots thrive. I say, let's give more work to the robots, and let's start with the work that we absolutely hate doing. Here, robot, process this painfully idiotic report.
Bueno, creo que para la gerencia, debemos pensar en forma realista las tareas que desaparecerán en los próximos años y empezar a planificar empleos de reemplazo más significativos y valiosos. Debemos crear entornos donde destaquemos tanto los humanos como los robots. Digo, démosles más trabajo a los robots, y empecemos con los trabajos que aborrecemos hacer. Aquí, el robot, procesa este informe tedioso.
(Laughter)
(Risas)
And move this box. Thank you.
Y mueve esta caja. Gracias.
(Laughter)
(Risas)
And for the human beings, we should follow the advice from Harry Davis at the University of Chicago. He says we have to make it so that people don't leave too much of themselves in the trunk of their car. I mean, human beings are amazing on weekends. Think about the people that you know and what they do on Saturdays. They're artists, carpenters, chefs and athletes. But on Monday, they're back to being Junior HR Specialist and Systems Analyst 3.
Y para los humanos, deberíamos seguir el consejo de Harry Davis de la Universidad de Chicago. Dice que debemos hacerlo de forma que la gente no deje gran parte de sí en el maletero de su auto. Digo, los humanos somos geniales los fines de semana. Piensen en la gente que conocen y en qué hacen los sábados. Son artistas, carpinteros, cocineros y atletas. Pero el lunes, vuelven a ser Especialista Jr. de RR.HH. Y Analista de Sistemas 3.
(Laughter)
(Risas)
You know, these narrow job titles not only sound boring, but they're actually a subtle encouragement for people to make narrow and boring job contributions. But I've seen firsthand that when you invite people to be more, they can amaze us with how much more they can be.
Esas descripciones de empleo no solo suenan aburridas, sino que son una invitación sutil a que la gente haga contribuciones acotadas y aburridas en el trabajo. Pero he visto de primera mano que si invitas a las personas a ser más, pueden asombrarnos con cuánto más pueden ser.
A few years ago, I was working at a large bank that was trying to bring more innovation into its company culture. So my team and I designed a prototyping contest that invited anyone to build anything that they wanted. We were actually trying to figure out whether or not the primary limiter to innovation was a lack of ideas or a lack of talent, and it turns out it was neither one. It was an empowerment problem. And the results of the program were amazing. We started by inviting people to reenvision what it is they could bring to a team. This contest was not only a chance to build anything that you wanted but also be anything that you wanted. And when people were no longer limited by their day-to-day job titles, they felt free to bring all kinds of different skills and talents to the problems that they were trying to solve. We saw technology people being designers, marketing people being architects, and even finance people showing off their ability to write jokes.
Hace unos años, estaba trabajando en un banco grande que trataba de llevar más innovación a la cultura corporativa. Entonces, con mi equipo diseñamos un concurso de prototipos que invitaba a todos a construir cualquier cosa que quisieran. Tratábamos de averiguar si la barrera principal a la innovación era la falta de ideas o la falta de talento, y resultó que no era ninguna de las dos. Era una cuestión de empoderamiento. Y los resultados del programa fueron asombrosos. Empezamos invitando a las personas a que imaginaran qué podrían aportar al equipo. Este concurso no solo daba la oportunidad de construir algo que uno quisiera sino también de ser quien uno quisiera. Y cuando las personas no se vieron limitadas por sus títulos cotidianos, se sintieron libres para aportar todo tipo de habilidades y talentos a los problemas que trataban de resolver. Vimos a personas de tecnología diseñando, y a gente de marketing como arquitectos, e incluso a gente de finanzas alardeando de sus habilidades para escribir chistes.
(Laughter)
(Risas)
We ran this program twice, and each time more than 400 people brought their unexpected talents to work and solved problems that they had been wanting to solve for years. Collectively, they created millions of dollars of value, building things like a better touch-tone system for call centers, easier desktop tools for branches and even a thank you card system that has become a cornerstone of the employee working experience. Over the course of the eight weeks, people flexed muscles that they never dreamed of using at work. People learned new skills, they met new people, and at the end, somebody pulled me aside and said, "I have to tell you, the last few weeks has been one of the most intense, hardest working experiences of my entire life, but not one second of it felt like work."
Hicimos este programa dos veces, y cada vez más de 400 personas llevaron sus talentos al trabajo y resolvieron problemas que habían tratado de resolver durante años. En conjunto, crearon millones de dólares en valor, creando cosas como un mejor sistema preatendedor para centros de llamada, herramientas de escritorio más fáciles para las sucursales e incluso un sistema de tarjetas de agradecimiento que se volvió un pilar de la experiencia laboral del empleado. En el transcurso de las 8 semanas, las personas ejercitaron músculos que nunca soñaron usar en el trabajo. Aprendieron nuevas habilidades, conocieron nueva gente y, al final, alguien me llamó a un lado y dijo: "Tengo que contarte, las últimas semanas han sido las más intensas, las de trabajo más arduo en toda mi carrera, pero en ningún momento sentí que fuera trabajo".
And that's the key. For those few weeks, people got to be creators and innovators. They had been dreaming of solutions to problems that had been bugging them for years, and this was a chance to turn those dreams into a reality. And that dreaming is an important part of what separates us from machines. For now, our machines do not get frustrated, they do not get annoyed, and they certainly don't imagine.
Y esa es la clave. Durante esas semanas, las personas fueron creadores e innovadores. Soñaron soluciones a problemas que los habían molestado durante años, y esta fue una oportunidad para hacer todos esos sueños realidad. Y esos sueños son una parte importante de lo que nos separa de las máquinas. Por ahora, las máquinas no se frustran, no se enojan, y claramente no imaginan.
But we, as human beings -- we feel pain, we get frustrated. And it's when we're most annoyed and most curious that we're motivated to dig into a problem and create change. Our imaginations are the birthplace of new products, new services, and even new industries.
Pero nosotros, como humanos... sentimos dolor, nos frustramos. Y es cuando más nos enojamos, y somos curiosos que nos motivamos a hurgar en un problema y crear un cambio. En nuestra imaginación nacen nuevos productos, nuevos servicios, e incluso nuevas industrias.
I believe that the jobs of the future will come from the minds of people who today we call analysts and specialists, but only if we give them the freedom and protection that they need to grow into becoming explorers and inventors. If we really want to robot-proof our jobs, we, as leaders, need to get out of the mindset of telling people what to do and instead start asking them what problems they're inspired to solve and what talents they want to bring to work. Because when you can bring your Saturday self to work on Wednesdays, you'll look forward to Mondays more, and those feelings that we have about Mondays are part of what makes us human.
Creo que los empleos del futuro surgirán de la mente de las personas que hoy llamamos analistas y especialistas, pero solo si les damos la libertad y la protección que necesitan para crecer y ser exploradores e inventores. Si realmente deseamos blindar a nuestros empleos contra robots, nosotros, como líderes, debemos abandonar la mentalidad de decirle a las personas qué hacer y en cambio empezar a preguntarles qué problemas resolverán con su imaginación y qué talentos quieren aportar a su trabajo. Porque si uno puede llevar al trabajo un miércoles el yo del sábado, esperará con ansiedad que llegue el lunes, y esos sentimientos que tenemos respecto de los lunes son parte de lo que nos hace humanos.
And as we redesign work for an era of intelligent machines, I invite you all to work alongside me to bring more humanity to our working lives.
Conforme rediseñamos el trabajo para una era de máquinas inteligentes, los invito a que trabajen conmigo para llevar más humanidad a nuestras vidas laborales.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)