Libro: La economía WTF

 

wtfeconomia

Título: La economía WTF. El futuro que nos espera y por qué depende de nosotros.
Autor: Tim O’Reilly
Editorial: Deusto

El propio O’Reilly dice en el capítulo de agradecimientos que su libro es “una peculiar combinación de memorias, libro de negocios y polémica”, pero no hace justicia a las ideas que pueblan sus 404 páginas.

Sin duda es el mejor libro de no ficción que he leído en todo el año, y ha resultado una inspiración en un momento en que creo que la necesitaba. A veces un buen libro es el mejor compañero.

Aunque contiene masivas dosis de información para hablar de ideas sobre sistemas masivos y complejos como la economía global, se trata de un libro de fácil lectura pero se agradece leerlo poco a poco para ir reposando ideas.
La idea central en torno a la que gira toda la narrativa del autor, es que vivimos en un futuro asombroso que cada vez va a avanzar más rápido y de formas más inesperadas. Algo que nos va a afectar a todos positivamente… a la larga. O eso esperamos.

Justamente la huelga del sector del taxi días atrás me ha permitido ver como O’Reilly parece tener razón en muchas de sus posiciones y eso da peso al resto de ideas radicales (sí, radicales) que proclama.
De hecho, argumenta tan eficazmente sus ideas, que me ha convencido de que algunas cosas que veía como “disparates” merecen un cuidadoso debate y quizá una oportunidad. Entre ellas están la idea de poner impuestos a Google (y otras empresas), poner un impuesto a los robots, generar un nuevo tipo de empleo entre el trabajador autónomo y el asalariado, y por último tener diferentes tipos de dinero para poder comprar o vender diferentes cosas. Ideas extrañas en este momento pero que ahora creo que veremos implementadas de una forma u otra en los próximos años o de forma inminente.

A continuación algunas citas que me gustaría tener a mano:

[Acerca de las tecnologías que nos “aumentan”] Una vez que te acostumbras a cada nuevo superpoder, la vida sin el es como si tu varita mágica se hubiera vuelto a convertir en un palo.

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Jeff [Bezos, de Amazon] me explicó por qué el 1-click era suficientemente original para ser patentado. No tenía nada que ver con la implementación, que él admitía que era fácil de reproducir, sino con el replanteamiento del problema. Cuando se le ocurrió lo del 1-Click, todo el mundo estaba estancado en la metáfora del carrito de la compra, porque eso es lo que haces en el mundo real. Coges un producto y lo llevas al mostrador para comprarlo. Él se dio cuenta de que en la web podía ocurrir algo totalmente distinto: lo único que tenías que hacer es señalar un artículo y ya era tuyo. […]
Camp y Kalanick [de Uber], también se dieron cuenta de una innovación clave en el pago, que iba más allá de la compra con 1-Click de Amazon: entendieron que, en un mundo dotado de sensores conectados, el mismo acto de consumir un servicio podía dar lugar al pago. Una aplicación como la de Uber sabe cuándo empieza y termina un viaje, calcula el coste en tiempo real y carga el importe a la tarjeta de crédito en cuanto termina la carrera. El poder de esta innovación aun no ha sido asimilado del todo por otros que podrían hacer uso de él.
[Por último señala que Apple Pay, 5 años después de Uber, se limita a reproducir un proceso del mundo físico en lugar de repensarlo como Amazon o Uber].

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La innovación de Uber, sin embargo, fue simplificar radicalmente la experiencia de la compra. Poder pagar sin una acción visible de tal pago, igual que la capacidad de tener un coche disponible al momento, es lo que hace que la primera vez que alguien viaja con Uber en un momento WTF.

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La interfaz de entrada común [las páginas dinámicas basadas en CGIs], el truco de Rob McCool para dejar que la web hablara a una base de datos back-end una tecnología instrumental para el comercio electrónico, no salió a la luz hasta finales de 1993. eBay y Amazon se fundaron 2 años después. Esto suele pasar: Steve Jobs se opuso originalmente a la idea de las aplicaciones creadas por terceros para iPhone.

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Estas empresas (de la nueva economía como Uber o Lyft) usan su tecnología para eliminar los puestos de o que solía ser una enrome jerarquía de gerentes (o una jerarquía de empresas individuales que actúan como proveedores), reemplazándolos por una red relativamente horizontal gestionada por algoritmos, sistemas de reputación basados en redes y dinámicas de mercado. Estas compañías también se basan en su red de clientes para controlar la calidad de su servicio.

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Lo que hizo posible el logro de AirBnB, por supuesto, no fue solo la fotografía digital, que facilitaba que los arrendadores mostraran sus viviendas, sino la WWW, el pago en línea con tarjeta de crédito, y haber utilizado otros sitios que habían creado sistemas para ganarse una reputación y hacer valoraciones que ayudaban a los usuarios a establecer una relación de confianza con desconocidos.

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Gene Kim describe lo que ocurre en una organización DevOps de alto rendimiento: “En vez de que unos grupos de desarrollo iniciales provoquen el caos para que después los que se encuentran en los centros de trabajo finales (por ejemplo, control de calidad, operaciones […] y seguridad […]) lo solucionen, desarrollo emplea el 20% del tiempo en ayudar a garantizar que el trabajo fluya sin problemas […] a acelerar los test automatizados, a mejorar las infraestructuras de despliegue y a garantizar que todas las aplicaciones creen telemetría útil en producción. […] No se trata solo de una práctica técnica […] Ejerce una presión continua sobre el sistema de trabajo para permitir el aprendizaje y la mejora de la organización.

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Como describe Benjamin Treynor Sloss, quien acuñó el término, “básicamente, la SRE [la disciplina de Ingeniería de Fiabilidad de un Sitio web] realiza el trabajo que históricamente llevaba a cabo un equipo de operaciones, pero utilizando ingenieros con experiencia en software y contando con que estos estén inherentemente capacitados y predispuestos a diseñar e implementar automatización mediante software para reemplazar el trabajo humano”.

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En los años siguientes [a 2011 cuando se fundó Code for America] ayudamos a gobiernos locales a crear una serie de aplicaciones que, como dijo Scott Silverman, participante de primer año y antiguo diseñador de Apple, eran “sencillas, bonitas y fáciles de usar”. Un sitio para elegir colegio en Boston; un sistema para localizar inmuebles abandonados en Nueva Orleans; una app de crowdsourcing para despejar la nieve de las bocas de agua que, al estar hecho con código abierto, se propagó a muchas otras ciudades y fue utilizada para otras formas de participación ciudadana.

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Gracias a este proyecto [en que iteraban con prototipos de procesos en lugar de con procesos finales completos], nos dimos cuenta de tres cosas importantes. La primera: que las apps del siglo XXI solo podían ayudarnos hasta cierto punto si se creaban sobre una plataforma gubernamental del siglo XX inservible. Limitarse a poner una fachada digital sobre un sistema burocrático inútil a menudo solo empeora el problema, porque el sistema digital duplica los procesos existentes sin desarrollarlos desde cero. Antes de poder construir aplicaciones […][que mejoren el sistema] hemos de mejorar las operaciones subyacentes de los servicios de la administración. […] Lo tercero de lo que nos dimos cuenta se expresa estupendamente en un ensayo de Jake donde explica el proyecto, publicado en Medium, titulado “People, Not Data”: la empatía, no solo la tecnología, es la clave para reinventar con éxito los servicios gubernamentales. El diseño y la experiencia del usuario, no solo el big data y la programación, son destrezas esenciales. Sobre todo, los que toman decisiones gubernamentales deben ponerse en la piel de aquellos a quien se supone que han de servir.

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[Sobre IA y Machine Learning y los sesgos en los datos] Las características de los datos de entrenamiento son mucho más importantes para el resultado que el algoritmo. No comprender esto es en sí mismo un sesgo que aquellos que han estudiado mucha informática previa al aprendizaje automático superarán con dificultad.

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Las leyes de Estados Unidos, y de la mayoría de los países, se han hecho sobrecogedoramente complejas. La Ley de Asistencia Asequible tenía casi dos mil páginas. En comparación, la Ley de Autopistas Nacionales de 1956, que llevó a la creación del Sistema de Autopistas Interestatales de Estados Unidos, el mayor proyecto de obras públicas de la historia, contaba tan solo con veintinueve. La Ley Glass-Steagall de 1933, que reguló los bancos después de la Gran Depresión, tenía treinta y siete páginas. Su desmantelamiento llevó a la crisis financiera de 2008; esta vez, la respuesta reguladora, conocida como la Ley Dodd-Frank de 2010, tiene 848 páginas y requiere más de 400 promulgaciones adicionales, que suman en total unas 300.000 páginas de regulaciones.

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En el fondo, el escritor de ciencia-ficción David Brin acertó en 1998 en su profético libro de no ficción The Transparent Society. En una era de una masiva vigilancia comercial […], la clase de privacidad que disfrutamos en el pasado se ha extinguido. Brin arguye que la única manera de responder es hacer que la vigilancia se dé en ambos sentidos a través de la transparencia. A la pregunta del poeta romano Juvenal “¿Quién custodia a los custodios?” Brin responde: “Todos nosotros”.

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Ser extremadamente específico sobre los objetivos de cualquier regulación permite una discusión más franca y productiva, pues los dos extremos pueden centrarse en debatir los objetivos correctos. Y cuando llegan a un acuerdo, pueden empezar a buscar formas alternativas de alcanzar dichos objetivos, así como medir si han tenido éxito o no. También deberían definir un proceso para modificar la regulación en respuesta a lo averiguado a través de las mediciones. Y ha e haber un mecanismo para resolver conflictos entre regulaciones superpuestas.

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El coronel de la Fuerza Aérea John Boyd, “padre del F-16”, introdujo el término loop OODA (el bucle “observa-orienta-decide-actúa”) para describir por qué en un combate es más importante la agilidad que la pura potencia de disparo. Ambos combatientes intentan entender la situación, decidir qué hacer, y luego actuar. Si puedes pensar más rápidamente, puedes “entrar en el bucle OODA de tu enemigo” e interrumpir su toma de decisiones.
“La clave es esconder tus intenciones y hacerlas impredecibles para tu oponente mientras que al mismo tiempo determinas sus intenciones -escribió Harry Hillaker en el panegírico a su colega, Boyd-. Es decir, opera a un ritmo más veloz para generar condiciones rápidamente cambiantes que hagan difícil que tu adversario se adapte o reaccione a dichos cambios y que repriman o destruyan su percepción. Por tanto, un batiburrillo de confusión y desorden provoca que reaccione en exceso o insuficientemente a las condiciones o actividades que parecen ser inciertas ambiguas o incomprensibles”.
Esto es muy difícil de hacer cuando tu adversario es una máquina capaz de actuar millones de veces más rápidamente que tú. […] “Para entrar en el bucle OODA de una máquina es necesaria otra máquina”.

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[Margaret Levi comenta que] “incluso cuando las redes sociales ayudan a que la gente se implique en una acción colectiva coordinándose [como en la Primavera Árabe de Egipto], eso es algo muy distinto a una organización y movimiento continuados”. [Wael Ghonim aún no tiene respuesta] sobre cómo transformar una acción coordinada y dirigida en un movimiento sostenido y una comunidad dispuesta a trabajar para resolver problemas de calado. Especialmente cuando empiezan como un conjunto de personas heterogéneo con metas contrapuestas. Puede que estén de acuerdo en deshacerse del dictador, pero ¿luego qué?

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[Hablando sobre la IA y sus peligros pero concluyendo que el mercado, la economía, es el problema de base, que actúa como algoritmos sin control ni supervisión] Ya somos cautivos de una vasta máquina extendida por todo el mundo que, debido a errores en su programación fundamental, ha desarrollado un desprecio por los seres humanos, se dedica a hacerlos irrelevantes y resiste todos los intentos de controlarla. Aun no es inteligente ni autónoma, y sigue dependiendo de su asociación con los humanos, pero cada día que pasas es más poderosa e independiente. [Los mercados financieros] se han convertido en una máquina que sus creadores ya no entienden en toda su complejidad.

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Si la tecnología se está usando para reducir costes en lugar de para empoderar a la gente y alcanzar el éxito, no es porque eso sea lo que quiere la tecnología, sino porque lo exige el sistema jurídico y financiero que hemos creado.

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Los ejecutivos no pueden limitarse a protestar porque no sin capaces de contratar a la gente adecuada. Tienen que asumir la responsabilidad de capacitar a la gente que necesitan para los empleos del futuro.

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Tim Hwang, un programador que también está formado como abogado, me dijo que cuando trabajaba en un bufete de abogados se propuso demostrar que su labor estaba obsoleta: “Todos los días, se me daban una serie de tareas y todas las noches me iba a casa y escribía programas para que hicieran dichas tareas por mí la siguiente vez que las encargaran. Cada vez fui más eficaz a la hora de hacer el trabajo más rápidamente, y empezó a convertirse en un problema para el bufete, porque su modelo empresarial depende de las horas facturables. Renuncié justo antes de que me despidieran”.

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Incluso los lenguajes e interfaces “modernos” son solo una etapa intermedia [hacia la IA]. Google, que emplea decenas de miles de los ingenieros de software más solicitados del planeta, se está dando cuenta de que necesitan volver a formar a esas personas en los nuevos campos del aprendizaje automático, que utilizan un planteamiento totalmente diferente de la programación: capacitan modelos de IA en lugar de escribir un código explícito. Y no lo logran enviándolos de nuevo a la universidad sino a través de una formación.
Esto destaca un punto que he observado una y otra vez a lo largo de mi carrera: la tecnología se mueve más rápidamente que el sistema educativo. […] Este desfase fue la clave del éxito de O’Reilly como editorial oficial de las tecnologías emergentes. Nadie enseñaba lo que la gente necesitaba saber.

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El acceso a un mundo ilimitado de información es un aumento poderoso de la capacidad humana [como aprender un idioma, que multiplica la cantidad de fuentes de información], pero aun así tiene requisitos previos. Antes de que pudiera aprender a preparar el exquisito postre mirando un vídeo de YouTube, mi hijastra tenía que saber utilizar un iPad, tenía que saber cómo buscar en YouTube y conocer que había a su disposición un mundo entero de contenido. En O’Reilly, llamamos a esto alfabetismo estructural. […] Alguien con instrucción estructural conoce lo que está buscando, pues dispone de un mapa funcional de cómo deberían funcionar las cosas. Los que no tienen ese mapa están indefensos.

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[Bessen observa que] La práctica común de los economistas de definir a los “trabajadores cualificados” como aquellos con cuatro años de universidad es especialmente equívoca. Las destrezas necesarias para trabajar con una nueva tecnología a menudo tienen muy poco que ver con los conocimientos adquiridos en la universidad”.

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Para muchos tipos de programación, la gente necesita el equivalente de la formación profesional en lugar de una ingeniería de software avanzada o un grado en matemáticas. Y eso es exactamente lo que vemos con el auge de las academias y campamentos de formación de programación.

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Trabaja en algo que te importe más que el dinero. […] Deberías ver el dinero como combustible para lo que realmente quieres hacer, no como un objetivo en sí mismo […], debes prestarle atención o acabarás en la cuneta, pero un negocio exitoso […] no debe convertirse en una gira por todas las estaciones de servicio. […] Piensa en lo que realmente valoras […][como emprendedor] te ayudará a construir una mejor empresa. Si vas a trabajar para otra persona, el tiempo que pases entendiendo tus valores te ayudará a encontrar la clase de compañía o institución para la que trabajar, y cuando la encuentres, para realizar un trabajo mejor. […] No temas pensar a lo grande. […] Resuelve el problema más grande que puedas. […]
Crea más valor del que captures. […] Piensa a largo plazo. […] Aspira a ser mejor mañana de lo que eres hoy.

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Hay una disciplina de gestión diseñada específicamente para abordar [la planificación del un futuro incierto]. Se llama planificación de hipótesis [y] da por sentado que el futuro es incierto, pero también destaca que hay tendencias profundas que conforman el futuro que podemos observar y tener en cuenta. Algunas son casi seguras -crecimiento de la población y demografía, por ejemplo […]- mientras que otras, como elecciones políticas, innovaciones tecnológicas y ataques terroristas, nos sorprenden constantemente. [Esta disciplina] da por sentado que a los seres humanos les resulta difícil imaginar un futuro radicalmente diferente del presente.

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