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Autor Tema: El fin del trabajo  (Leído 878795 veces)

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burbunova

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1815 en: Julio 16, 2017, 01:32:55 am »
A colación de Amazon, parece que se va a introducir, junto a otros grandes de Internet, en el negocio de la banca.

¿Habrá algo así como un Banco Amazon (o Banco Google o Banco Facebook)? Puede que sí o puede que no, aunque actualmente lo que sí ya está haciendo Amazon es prestar dinero:

Citar
La compañía lanzó su programa Amazon Lending en 2011, y hasta la fecha ha concedido préstamos por importe de 3.000 millones de dólares a 20.000 compañías de EE. UU., Japón y Reino Unido que operan en su plataforma de venta. Pero, atención: de este importe, una tercera parte fue prestada en 2016. Parece que el negocio está cogiendo fuerza, y no se advierte ningún motivo por el que no debería ir a más, todo lo contrario.

Dado que una de las fortalezas de Amazon et al. son las economías de escala y el volumen de datos del que disponen, parece que éstas no son útiles en los casos de financiaciones a largo plazo.

Citar
Donde no parece que vaya a entrar Amazon es en financiaciones a largo plazo, que requieren la revisión de planes de negocio y estrategias, con incertidumbre creciente según nos alejamos del momento actual. Se trata de una actividad que implica invertir más horas hombre e inmovilizar fondos por períodos dilatados, con el coste de oportunidad que ello supone.

Lo mismo puede decirse de otros préstamos a largo plazo para compra de activos como coches o hipotecas, en los que se hace necesario realizar tasaciones de los activos subyacentes. Si bien las valoraciones se podrían automatizar en mayor o menor grado, sigue existiendo el problema del plazo.

Otros servicios que sería dudoso que Amazon et at. estuviesen dispuestos a ofertar son:

Citar
Los productos de ahorro, dependiendo de las condiciones de reembolso y otras cuestiones, pueden tener un bajo riesgo y ser altamente automatizables. Sin embargo, es un mercado muy competitivo y en el que tendrían ventaja los proveedores de depósitos.

En cuanto a los depósitos a la vista, aparte del escaso atractivo del negocio, se trata de una actividad con importantes exigencias regulatorias, como la ficha bancaria o los requerimientos de capital, y normativas cambiantes. Lo más probable es que ni Bezos ni sus accionistas tengan interés alguno en sujetarse a la supervisión permanente de bancos centrales y otros organismos estatales.

Amazon pone en el punto de mira a la banca prestando mil millones de dólares a pequeñas empresas en un año. Y es solo el principio.
« última modificación: Julio 16, 2017, 01:39:34 am por burbunova »
«Willard [...], el discípulo, el iniciado, es la metáfora de la derrota del pensamiento racional, de las líneas rectas y los hitos, a manos de la sinuosidad del pensamiento mítico.»

APOCALYPSE NOW 

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1816 en: Julio 16, 2017, 12:33:20 pm »

[...] Aqui no nos vamos a salvar nadie. Esto no os va a salir gratis, campeones.


[...]

Circule, caballero.

Entiendo que lo de ser moderador se le ha subido a este sujeto a la cabeza. No es de extrañar: tenemos a un ser  intelectualmente un tanto limitado, y cuyas habilidades le dan para poco más que poner enlaces de artículos que encuentra vía Google y que no ha leído. Artículos a los que hace referencia y que no ha leído por las limitaciones antes mencionadas, más que por vagancia. Pobriño el! Si hasta me da pena.

Si alguien pone en duda el mantra rojiverde de la limitación de los recursos, responde con unos enlaces y condescendencia. Servidor insiste, y lanza más enlaces. En la época de la ignorancia 2.0 no es preciso replicar con argumentos de elaboración propia, basta con saber utilizar Google. Es más, de lo enlazado ni siquiera hay que extractar los párrafos relevantes; basta con un copia-y-pega del enlace, y santas pascuas. Para cerrarlo, un ad hominen dirigido quien le haya dejado en evidencia - aunque no fuese inicialmente su intención cuando osó discrepar -, y asunto resuelto.

El chaval a base de tesón, y tras medio millón de enlaces pegados, ha conseguido que le confíen la responsabilidad de moderar un foro. Eso sí, en lo que a él respecta la moderación se la pasa por el forro y, como la Tacones hablando de putas, se permite la licencia de dar respuestas tan corteses como la primera. Todos sabemos que no pasará nada, por pura conveniencia. Es un win-win: por una parte, a nadie le apetece el marrón de moderar un foro; por otra parte, tenemos a un chaval cortito que se lo tiene muy creído, de modo que seguirá comiendo esa mierda con mucho gusto.

Por tanto, toleremos las gilipolleces de este tipo: curra gratis.  :troll: :troll: :troll:

Este post está un poco fuera de lugar. Atente al debate, y ataca los argumentos, no a los foreros.




[ Sigan debatiendo. ]

muyuu

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1817 en: Julio 17, 2017, 15:22:48 pm »
Los robots de Amazon conquistan Europa

http://www.expansion.com/economia-digital/companias/2017/07/16/596b9c9422601dec7f8b45d7.html?cid=SIN8901

Citar
El gigante norteamericano del comercio electrónico prevé inaugurar quince nuevos centros logísticos en el Viejo Continente, de los que seis estarán robotizados, y crear más de 15.000 empleos en 2017.

En las instalaciones del centro logístico de Amazon en Mánchester (Reino Unido) ya no hay pasillos. Este detalle, que a priori puede parecer banal, explica el imparable crecimiento del gigante del comercio electrónico. El centro, inaugurado el año pasado, y que ha podido visitar EXPANSIÓN, es uno de los más avanzados tecnológicamente de los que dispone la compañía en suelo europeo. En lugar de que sean operarios los que recorran el centro con sus carritos recopilando los pedidos de los clientes, la tecnológica ha apostado por rediseñar sus almacenes e introducir robots capaces de levantar las estanterías y transportarlas por el almacén.


[video en el enlace]

Citar
Estas máquinas pueden mover 1.300 kilos, el equivalente a un hipopótamo adulto, a una velocidad de 1,7 metros por segundo. Los robots, o drives como los llaman en Amazon, diseñan sus rutas en función de la urgencia del pedido, la disponibilidad del producto y su ubicación en el centro. Esto permite reducir los traslados de los empleados al tiempo que hace más eficiente toda la cadena logística. Además, dado que no es necesario que el operario se acerque a las estanterías, su implantación ha permitido eliminar los pasillos y ampliar un 50% el espacio destinado a almacenar productos. La ecuación es sencilla: más productos disponibles y un menor tiempo de envío es igual a más clientes y, por lo tanto, a más ingresos.

A través de sensores, los robots, de 145 kilos y semejantes en aspecto a la famosa aspiradora automática Roomba, detectan a sus compañeros y evitan colisionar. Además, y puesto que están conectados en red, tienen la capacidad de colaborar entre ellos cuando detectan que su batería se agota para evitar generar retrasos en la cadena. De este modo, si un drive va camino del punto de carga -apenas tardan 20 minutos en llenar sus baterías- pero detecta que hay otro que debe atender un pedido y su nivel de energía es inferior le toma el relevo y lleva a cabo su trabajo. El área en que trabajan estas máquinas está delimitada por vallas y a ella sólo puede acceder un equipo de ingenieros, vestidos con peto rojo, que controlan todos sus movimientos con un dispositivo Kindle. Así, por ejemplo, si un producto se cae de la estantería durante el proceso son las propias máquinas las que lo detectan y alertan al personal. Para poder entrar a retirarlo, los operarios del peto rojo dibujan rutas alternativas en el Kindle, activando y desactivando drives, y creando un pasillo seguro. Desde Amazon presumen de cómo la automatización de sus centros les permite contar "con una tasa de accidentes laborales considerablemente por debajo de la media" de Reino Unido. Esta tecnología, desarrollada por la empresa Kiva System, y adquirida por Amazon en 2012 por casi 600 millones de dólares, es exclusiva de la firma de Jeff Bezos.


[video en el enlace]


Citar
DE EEUU A EUROPA
En total, Amazon cuenta con 30 centros logísticos en la Unión Europea (UE), que suman una superficie total de 14 millones de metros cuadrados, a los que habrá que sumar pronto otros 15 que está previsto que se inauguren antes de final de año. De ellos, seis estarán robotizados, entre los que se encuentra el almacén que la compañía tiene previsto inaugurar en octubre en El Prat (Barcelona). Mientras que en Estados Unidos llevan operando ya algunos años, en Europa la presencia de los robots logísticos es muy reciente. De hecho, de las 80.000 unidades robóticas con las que cuenta la tecnológica en todo el mundo, apenas 8.000 están en Europa. El primer centro equipado con esta tecnología se inauguró en otoño de 2015 en Wroclaw (Polonia), el más grande con el que cuenta Amazon en el continente, al que siguieron los de Doncaster y Dunstable, en Reino Unido.

EMPLEO
El desarrollo de la inteligencia artificial y la progresiva entrada de los robots en las factorías ha despertado un temor extendido entre muchos trabajadores a verse sustituidos. ¿Será éste el primer paso para que en el futuro los centros logísticos estén gestionados exclusivamente por máquinas? Desde la empresa descartan esta posibilidad: "Soy muy escéptico respecto a la automatización total de las fábricas. La flexibilidad que ofrecen los humanos es muy valiosa", asegura Roy Perticucci, vicepresidente de Operaciones para Europa de Amazon.

La multinacional tiene previsto crear 15.000 nuevos puestos de trabajo en la UE en 2017. "La incorporación de robots en los centros logísticos requerirá nuevos perfiles profesionales, más técnicos y cualificados", señala Perticucci. Desde Amazon calculan que el desembarco de su división robótica en Europa supondrá la contratación de 600 ingenieros en 2017.

El Prat, un centro de vanguardia
En octubre, cuando Amazon inaugure el nuevo centro logístico que tiene previsto abrir en El Prat (Barcelona), éste contará con la tecnología más avanzada de toda Europa. En el almacén, que dispondrá de un área para robots de 100.000 metros cuadrados distribuidos en tres plantas, trabajarán 3.500 drives que transportarán más de 50.000 estanterías. En total, la tecnológica contratará a 2.000 personas hasta 2020, entre los que habrá un equipo de 100 ingenieros encargados de dar soporte a la tecnología de Amazon Robotics. Actualmente, 350 robots ya están trabajando en el centro logístico que tiene la empresa en Castellbisbal (Barcelona). España es el tercer país europeo, tras Polonia y Reino Unido, en incorporar esta tecnología. Amazon también cuenta con otro centro en San Fernando de Henares (Madrid), que no dispone de la infraestructura necesaria para acoger a los robots, así como dos almacenes urbanos en estas ciudades para ofrecer servicios de proximidad como Prime Now.



-----------

15000 empleos

600 ingenieros

desplazará/reemplazará X (?) negocios y empleos.

Plusvalía e impuestos irán principalmente a...?



Sin menospreciar las potenciales ventajas de este tipo de concentración y eficiencia en el sector minorista.

breades

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1818 en: Julio 17, 2017, 16:30:40 pm »

wanderer

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1819 en: Julio 18, 2017, 18:15:07 pm »
Dos trabajos perfectamente mecanizables (y a bajo costo, sobre todo el segundo  :roto2: )

« última modificación: Julio 18, 2017, 18:16:44 pm por wanderer »
"De lo que que no se puede hablar, es mejor callar" (L. Wittgenstein; Tractatus Logico-Philosophicus).

Marv

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1820 en: Julio 18, 2017, 18:52:13 pm »
No sé dónde poner esto, pero es interesante. Las empresas tecnológicas y cuál es su modelo de negocio en realidad.

https://www.xataka.com/empresas-y-economia/asi-es-como-gana-dinero-realmente-cada-empresa-tecnologica

"Si tenemos que simplificarlo al máximo... Alphabet es una empresa de publicidad a través de su división Google. Concretamente, la mayor agencia publicitaria del mundo"

"Si tenemos que simplificarlo al máximo... Amazon es una empresa que vive de sus servicios en la nube y además tiene una plataforma de comercio online que le da ciertos beneficios."

"Si tenemos que simplificarlo al máximo... Apple es una empresa que vende un teléfono móvil que, además de ser el más rentable del mundo, deja buenos ingresos por sus servicios asociados."

"Si tenemos que simplificarlo al máximo... Huawei es una empresa de infraestructuras de redes que también fabrica rentables dispositivos móviles."

"Si tenemos que simplificarlo al máximo... Microsoft es una empresa de herramientas corporativas y académicas con una plataforma empresarial en la nube."

"Si tenemos que simplificarlo al máximo... Samsung es una empresa de semiconductores que hace dinero vendiendo a otros fabricantes, y también logra beneficios con la producción y venta de smartphones."

"Si tenemos que simplificarlo al máximo... Sony es una empresa de videojuegos que también sabe sacar buen partido a sus servicios financieros."

Publicidad, videojuegos, servicios en la nube, mucho intangible.

muyuu

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1821 en: Julio 19, 2017, 11:04:59 am »


Tercera división argentina. Mitre vs Gimnasia de Mendoza.

Papel higiénico vs alta tecnología  :biggrin:

Saturio

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1822 en: Julio 19, 2017, 13:15:59 pm »


Tercera división argentina. Mitre vs Gimnasia de Mendoza.

Papel higiénico vs alta tecnología  :biggrin:


Por estas cosas nunca me ha convencido mucho la idea del soldado robótico. La tecnología suele ser cara y delicadita.


wanderer

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1823 en: Julio 19, 2017, 14:06:46 pm »
Pues el del rollo tenía una puntería que te cagas, literalmente...  :rofl:
"De lo que que no se puede hablar, es mejor callar" (L. Wittgenstein; Tractatus Logico-Philosophicus).

Cadavre Exquis

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1824 en: Julio 20, 2017, 23:19:49 pm »
Publicado en la seción Basic Income de Medium

Deep Learning Is Going to Teach Us All the Lesson of Our Lives: Jobs Are for Machines

Citar

18-time world champion Lee Se-dol learning something new from AlphaGo - defeat

Deep Learning Is Going to Teach Us All the Lesson of Our Lives: Jobs Are for Machines
(An alternate version of this article was originally published in the Boston Globe)[/i]

On December 2nd, 1942, a team of scientists led by Enrico Fermi came back from lunch and watched as humanity created the first self-sustaining nuclear reaction inside a pile of bricks and wood underneath a football field at the University of Chicago. Known to history as Chicago Pile-1, it was celebrated in silence with a single bottle of Chianti, for those who were there understood exactly what it meant for humankind, without any need for words.

Now, something new has occurred that, again, quietly changed the world forever. Like a whispered word in a foreign language, it was quiet in that you may have heard it, but its full meaning may not have been comprehended. However, it’s vital we understand this new language, and what it’s increasingly telling us, for the ramifications are set to alter everything we take for granted about the way our globalized economy functions, and the ways in which we as humans exist within it.

The language is a new class of machine learning known as deep learning, and the “whispered word” was a computer’s use of it to seemingly out of nowhere defeat three-time European Go champion Fan Hui, not once but five times in a row without defeat. Many who read this news, considered that as impressive, but in no way comparable to a match against Lee Se-dol instead, who many consider to be one of the world’s best living Go players, if not the best. Imagining such a grand duel of man versus machine, China’s top Go player predicted that Lee would not lose a single game, and Lee himself confidently expected to possibly lose one at the most.

What actually ended up happening when they faced off? Lee went on to lose all but one of their match’s five games. An AI named AlphaGo is now a better Go player than any human and has been granted the “divine” rank of 9 dan. In other words, its level of play borders on godlike. Go has officially fallen to machine, just as Jeopardy did before it to Watson, and chess before that to Deep Blue.

Citar
“AlphaGo’s historic victory is a clear signal that we’ve gone from linear to parabolic.”

So, what is Go? Very simply, think of Go as Super Ultra Mega Chess. This may still sound like a small accomplishment, another feather in the cap of machines as they continue to prove themselves superior in the fun games we play, but it is no small accomplishment, and what’s happening is no game.

AlphaGo’s historic victory is a clear signal that we’ve gone from linear to parabolic. Advances in technology are now so visibly exponential in nature that we can expect to see a lot more milestones being crossed long before we would otherwise expect. These exponential advances, most notably in forms of artificial intelligence limited to specific tasks, we are entirely unprepared for as long as we continue to insist upon employment as our primary source of income.

This may all sound like exaggeration, so let’s take a few decade steps back, and look at what computer technology has been actively doing to human employment so far:


Let the above chart sink in. Do not be fooled into thinking this conversation about the automation of labor is set in the future. It’s already here. Computer technology is already eating jobs and has been since 1990.

Routine Work
All work can be divided into four types: routine and nonroutine, cognitive and manual. Routine work is the same stuff day in and day out, while nonroutine work varies. Within these two varieties, is the work that requires mostly our brains (cognitive) and the work that requires mostly our bodies (manual). Where once all four types saw growth, the stuff that is routine stagnated back in 1990. This happened because routine labor is easiest for technology to shoulder. Rules can be written for work that doesn’t change, and that work can be better handled by machines.

Distressingly, it’s exactly routine work that once formed the basis of the American middle class. It’s routine manual work that Henry Ford transformed by paying people middle class wages to perform, and it’s routine cognitive work that once filled US office spaces. Such jobs are now increasingly unavailable, leaving only two kinds of jobs with rosy outlooks: jobs that require so little thought, we pay people little to do them, and jobs that require so much thought, we pay people well to do them.

If we can now imagine our economy as a plane with four engines, where it can still fly on only two of them as long as they both keep roaring, we can avoid concerning ourselves with crashing. But what happens when our two remaining engines also fail? That’s what the advancing fields of robotics and AI represent to those final two engines, because for the first time, we are successfully teaching machines to learn.

Neural Networks
I’m a writer at heart, but my educational background happens to be in psychology and physics. I’m fascinated by both of them so my undergraduate focus ended up being in the physics of the human brain, otherwise known as cognitive neuroscience. I think once you start to look into how the human brain works, how our mass of interconnected neurons somehow results in what we describe as the mind, everything changes. At least it did for me.

As a quick primer in the way our brains function, they’re a giant network of interconnected cells. Some of these connections are short, and some are long. Some cells are only connected to one other, and some are connected to many. Electrical signals then pass through these connections, at various rates, and subsequent neural firings happen in turn. It’s all kind of like falling dominoes, but far faster, larger, and more complex. The result amazingly is us, and what we’ve been learning about how we work, we’ve now begun applying to the way machines work.

One of these applications is the creation of deep neural networks - kind of like pared-down virtual brains. They provide an avenue to machine learning that’s made incredible leaps that were previously thought to be much further down the road, if even possible at all. How? It’s not just the obvious growing capability of our computers and our expanding knowledge in the neurosciences, but the vastly growing expanse of our collective data, aka big data.

Big Data
Big data isn’t just some buzzword. It’s information, and when it comes to information, we’re creating more and more of it every day. In fact we’re creating so much that a 2013 report by SINTEF estimated that 90% of all information in the world had been created in the prior two years. This incredible rate of data creation is even doubling every 1.5 years thanks to the Internet, where in 2015 every minute we were liking 4.2 million things on Facebook, uploading 300 hours of video to YouTube, and sending 350,000 tweets. Everything we do is generating data like never before, and lots of data is exactly what machines need in order to learn to learn. Why?

Imagine programming a computer to recognize a chair. You’d need to enter a ton of instructions, and the result would still be a program detecting chairs that aren’t, and not detecting chairs that are. So how did we learn to detect chairs? Our parents pointed at a chair and said, “chair.” Then we thought we had that whole chair thing all figured out, so we pointed at a table and said “chair”, which is when our parents told us that was “table.” This is called reinforcement learning. The label “chair” gets connected to every chair we see, such that certain neural pathways are weighted and others aren’t. For “chair” to fire in our brains, what we perceive has to be close enough to our previous chair encounters. Essentially, our lives are big data filtered through our brains.

Deep Learning
The power of deep learning is that it’s a way of using massive amounts of data to get machines to operate more like we do without giving them explicit instructions. Instead of describing “chairness” to a computer, we instead just plug it into the Internet and feed it millions of pictures of chairs. It can then have a general idea of “chairness.” Next we test it with even more images. Where it’s wrong, we correct it, which further improves its “chairness” detection. Repetition of this process results in a computer that knows what a chair is when it sees it, for the most part as well as we can. The important difference though is that unlike us, it can then sort through millions of images within a matter of seconds.

This combination of deep learning and big data has resulted in astounding accomplishments just in the past year. Aside from the incredible accomplishment of AlphaGo, Google’s DeepMind AI learned how to read and comprehend what it read through hundreds of thousands of annotated news articles. DeepMind also taught itself to play dozens of Atari 2600 video games better than humans, just by looking at the screen and its score, and playing games repeatedly. An AI named Giraffe taught itself how to play chess in a similar manner using a dataset of 175 million chess positions, attaining International Master level status in just 72 hours by repeatedly playing itself. In 2015, an AI even passed a visual Turing test by learning to learn in a way that enabled it to be shown an unknown character in a fictional alphabet, then instantly reproduce that letter in a way that was entirely indistinguishable from a human given the same task. These are all major milestones in AI.

However, despite all these milestones, when asked to estimate when a computer would defeat a prominent Go player, the answer even just months prior to the announcement by Google of AlphaGo’s victory, was by experts essentially, “Maybe in another ten years.” A decade was considered a fair guess because Go is a game so complex I’ll just let Ken Jennings of Jeopardy fame, another former champion human defeated by AI, describe it:

Citar
Go is famously a more complex game than chess, with its larger board, longer games, and many more pieces. Google’s DeepMind artificial intelligence team likes to say that there are more possible Go boards than atoms in the known universe, but that vastly understates the computational problem. There are about 10¹⁷⁰ board positions in Go, and only 10⁸⁰ atoms in the universe. That means that if there were as many parallel universes as there are atoms in our universe (!), then the total number of atoms in all those universes combined would be close to the possibilities on a single Go board.


Such confounding complexity makes impossible any brute-force approach to scan every possible move to determine the next best move. But deep neural networks get around that barrier in the same way our own minds do, by learning to estimate what feels like the best move. We do this through observation and practice, and so did AlphaGo, by analyzing millions of professional games and playing itself millions of times. So the answer to when the game of Go would fall to machines wasn’t even close to ten years. The correct answer ended up being, “Any time now.

Nonroutine Automation
Any time now. That’s the new go-to response in the 21st century for any question involving something new machines can do better than humans, and we need to try to wrap our heads around it.


We need to recognize what it means for exponential technological change to be entering the labor market space for nonroutine jobs for the first time ever. Machines that can learn mean nothing humans do as a job is uniquely safe anymore. From hamburgers to healthcare, machines can be created to successfully perform such tasks with no need or less need for humans, and at lower costs than humans.

Amelia is just one AI out there currently being beta-tested in companies right now. Created by IPsoft over the past 16 years, she’s learned how to perform the work of call center employees. She can learn in seconds what takes us months, and she can do it in 20 languages. Because she’s able to learn, she’s able to do more over time. In one company putting her through the paces, she successfully handled one of every ten calls in the first week, and by the end of the second month, she could resolve six of ten calls. Because of this, it’s been estimated that she can put 250 million people out of a job, worldwide.

Viv is an AI coming soon from the creators of Siri who’ll be our own personal assistant. She’ll perform tasks online for us, and even function as a Facebook News Feed on steroids by suggesting we consume the media she’ll know we’ll like best. In doing all of this for us, we’ll see far fewer ads, and that means the entire advertising industry — that industry the entire Internet is built upon — stands to be hugely disrupted.

A world with Amelia and Viv — and the countless other AI counterparts coming online soon — in combination with robots like Boston Dynamics’ next generation Atlas portends, is a world where machines can do all four types of jobs and that means serious societal reconsiderations. If a machine can do a job instead of a human, should any human be forced at the threat of destitution to perform that job? Should income itself remain coupled to employment, such that having a job is the only way to obtain income, when jobs for many are entirely unobtainable? If machines are performing an increasing percentage of our jobs for us, and not getting paid to do them, where does that money go instead? And what does it no longer buy? Is it even possible that many of the jobs we’re creating don’t need to exist at all, and only do because of the incomes they provide? These are questions we need to start asking, and fast.

Decoupling Income From Work
Fortunately, people are beginning to ask these questions, and there’s an answer that’s building up momentum. The idea is to put machines to work for us, but empower ourselves to seek out the forms of remaining work we as humans find most valuable, by simply providing everyone a monthly paycheck independent of work. This paycheck would be granted to all citizens unconditionally, and its name is universal basic income. By adopting UBI, aside from immunizing against the negative effects of automation, we’d also be decreasing the risks inherent in entrepreneurship, and the sizes of bureaucracies necessary to boost incomes. It’s for these reasons, it has cross-partisan support, and is even now in the beginning stages of possible implementation in countries like Switzerland, Finland, the Netherlands, and Canada.

The future is a place of accelerating changes. It seems unwise to continue looking at the future as if it were the past, where just because new jobs have historically appeared, they always will. The WEF started 2016 off by estimating the creation by 2020 of 2 million new jobs alongside the elimination of 7 million. That’s a net loss, not a net gain of 5 million jobs. In a frequently cited paper, an Oxford study estimated the automation of about half of all existing jobs by 2033. Meanwhile self-driving vehicles, again thanks to machine learning, have the capability of drastically impacting all economies — especially the US economy as I wrote last year about automating truck driving — by eliminating millions of jobs within a short span of time.

And now even the White House, in a stunning report to Congress, has put the probability at 83 percent that a worker making less than $20 an hour in 2010 will eventually lose their job to a machine. Even workers making as much as $40 an hour face odds of 31 percent. To ignore odds like these is tantamount to our now laughable “duck and cover” strategies for avoiding nuclear blasts during the Cold War.


All of this is why it’s those most knowledgeable in the AI field who are now actively sounding the alarm for basic income. During a panel discussion at the end of 2015 at Singularity University, prominent data scientist Jeremy Howard asked “Do you want half of people to starve because they literally can’t add economic value, or not?” before going on to suggest, ”If the answer is not, then the smartest way to distribute the wealth is by implementing a universal basic income.

AI pioneer Chris Eliasmith, director of the Centre for Theoretical Neuroscience, warned about the immediate impacts of AI on society in an interview with Futurism, “AI is already having a big impact on our economies… My suspicion is that more countries will have to follow Finland’s lead in exploring basic income guarantees for people.”

Moshe Vardi expressed the same sentiment after speaking at the 2016 annual meeting of the American Association for the Advancement of Science about the emergence of intelligent machines, “we need to rethink the very basic structure of our economic system… we may have to consider instituting a basic income guarantee.

Even Baidu’s chief scientist and founder of Google’s “Google Brain” deep learning project, Andrew Ng, during an onstage interview at this year’s Deep Learning Summit, expressed the shared notion that basic income must be “seriously considered” by governments, citing “a high chance that AI will create massive labor displacement.”

When those building the tools begin warning about the implications of their use, shouldn’t those wishing to use those tools listen with the utmost attention, especially when it’s the very livelihoods of millions of people at stake? If not then, what about when Nobel prize winning economists begin agreeing with them in increasing numbers?

No nation is yet ready for the changes ahead. High labor force non-participation leads to social instability, and a lack of consumers within consumer economies leads to economic instability. So let’s ask ourselves, what’s the purpose of the technologies we’re creating? What’s the purpose of a car that can drive for us, or artificial intelligence that can shoulder 60% of our workload? Is it to allow us to work more hours for even less pay? Or is it to enable us to choose how we work, and to decline any pay/hours we deem insufficient because we’re already earning the incomes that machines aren’t?

What’s the big lesson to learn, in a century when machines can learn?

I offer it’s that jobs are for machines, and life is for people.

Special thanks to Arjun Banker, Steven Grimm, Larry Cohen, Topher Hunt, Aaron Marcus-Kubitza, Andrew Stern, Keith Davis, Albert Wenger, Richard Just, Chris Smothers, Mark Witham, David Ihnen, Danielle Texeira, Katie Doemland, Paul Wicks, Jan Smole, Joe Esposito, Jack Wagner, Joe Ballou, Stuart Matthews, Natalie Foster, Chris McCoy, Michael Honey, Gary Aranovich, Kai Wong, John David Hodge, Louise Whitmore, Dan O’Sullivan, Harish Venkatesan, Michiel Dral, Gerald Huff, Susanne Berg, Cameron Ottens, Kian Alavi, Gray Scott, Kirk Israel, Robert Solovay, Jeff Schulman, Andrew Henderson, Robert F. Greene, Martin Jordo, Victor Lau, Shane Gordon, Paolo Narciso, Johan Grahn, Tony DeStefano, Erhan Altay, Bryan Herdliska, Stephane Boisvert, Dave Shelton, Rise & Shine PAC, Luke Sampson, Lee Irving, Kris Roadruck, Amy Shaffer, Thomas Welsh, Olli Niinimäki, Casey Young, Elizabeth Balcar, Masud Shah, Allen Bauer, all my other funders for their support, and my amazing partner, Katie Smith.
Saludos.

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1825 en: Julio 21, 2017, 01:12:47 am »

I offer it’s that jobs are for machines, and life is for people.

No estamos preparados para esto. De un día para otro es más fácil que todo esto reviente y acabemos en la edad de piedra, que ese escenario utópico ilustrado con todo el mundo dedicándose a la vida contemplativa. Sin una transición, esto se va al guano.

muyuu

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1826 en: Julio 24, 2017, 10:43:03 am »
Por estas cosas nunca me ha convencido mucho la idea del soldado robótico. La tecnología suele ser cara y delicadita.

Eso depende de la tecnología... las guerras llevan siendo una cuestión de tecnología muchísimo tiempo.



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https://www.thestreet.com/story/14239172/1/billionaire-mark-cuban-china-is-kicking-our-ass-with-artificial-intelligence.html

Citar
Billionaire Mark Cuban: The Rise of Technology Will Cause a Lot of Unemployment

Citar
Billionaire Mark Cuban made an appearance today in New York City's Central Park at the second annual "OZY Fest", and he didn't disappoint.

Naturally, the conversation first gravitated towards President Trump, with moderator Carlos Watson leading a panel that also included Republican presidential candidate Jeb Bush and comedian Samantha Bee. Watson first asked if any of the panelists would join President Trump's cabinet.

Cuban proclaimed that he wouldn't join Trump's cabinet, but he would meet with the President to converse about the state of our nation.

When it was Jeb Bush's turn, the former governor simply replied: "Let's move onto something [more] fun."

Watson then shifted gears to the hot-button topic of police brutality.

"I think every city is different," Cuban responded when asked if our police system nationwide is broken. "Different forces in different cities have different cultures."

Citar
Cuban also touched upon artificial intelligence during a one-on-one panel with Watson.

"However much change you saw over the past ten years with the Apple (AAPL) iPhone, that's nothing," Cuban continued. Cuban also claims that Montreal and China are "kicking our ass" with artificial intelligence.

Cuban also expressed concern about technology usurping the current standard of everyday business practices, leaving many unemployed.

"There's going to be a lot of unemployed people replaced with technology and if we don't start dealing with that now, we're going to have some real problems," said Cuban.

Dubbed as "TED meets Coachella", OZY Fest marries music, intellectual thought, food, and comedy into an all-day festival under the foliage of Central Park. Featuring a medley of speakers, this year's lineup is headlined by pop star Jason Derulo, HBO's Issa Rae, celebrity chef Eddie Huang, news anchor Katie Couric, and drag superstar Ru Paul.

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1827 en: Julio 25, 2017, 10:26:06 am »
Más maravillas desde mi tierra  :roto2:  (esto podría ir en el hilo de infográficos y también en Hablemos de Europa, pero creo que este es el hilo más adecuado)

http://uk.businessinsider.com/unemployment-in-the-uk-is-now-so-low-its-in-danger-of-exposing-the-lie-used-to-create-the-numbers-2017-7

Citar
Unemployment in the UK is now so low it's in danger of exposing the lie used to create the numbers

Jim Edwards
 
Jul. 23, 2017, 10:39 AM    87,252


Citar
LONDON — Unemployment in Britain is now just 4.5%. There are only 1.49 million unemployed people in the UK, versus 32 million people with jobs.

This is almost unheard of. Unemployment was most recently this low in December 1973, when the UK set an unrepeated record of just 3.4%.

The problem with this record is that the statistical definition of "unemployment" relies on a fiction that economists tell themselves about the nature of work. As the rate gets lower and lower, it tests that lie. Because — as anyone who has studied basic economics knows — the official definition of unemployment disguises the true rate. In reality, about 21.5% of all working-age people (defined as ages 16 to 64) are without jobs, or 8.83 million people, according to the Office for National Statistics.

That's more than four times the official number.

Here is how it works. First the official numbers from the ONS, showing unemployment at 4.5%:




Citar
For decades, economists have agreed on an artificial definition of what unemployment means. Their argument is that people who are taking time off, or have given up looking for work, or work at home to look after their family, don't count as part of the workforce. In the UK and the US, technical "full employment" has, as a rule of thumb, historically been placed at an unemployment rate of 5% to 6%. When unemployment gets that low it generally means that anyone who wants a job can have one.

Importantly, it also suggests that wages will start to rise. It becomes more difficult for crappy employers to keep their workers when those workers know they can move to nicer jobs. And workers can demand more money from a new employer when they move, or demand more money from their current employer for not moving.

By that thinking, the UK should be a golden age for workers — low inflation and low unemployment. Now is the time to get a job. Now is the time to ask for a raise. It doesn't get better than this. Wage rises ought to be eating into corporate profits as bosses give up their margins to retain workers and capital is transferred from companies to workers' pockets. Trebles all round!

Of course, that isn't happening.

Wages in the private sector have not started to rise. Public-sector wage rises are capped at 1%. There has been a little uptick in new-hire rates, but the overall trend is flat. This is part of the proof that shows real unemployment can't be just 4.5%:





Citar
More important, wages are not keeping pace with inflation. Here (below) is wage growth after inflation has been taken out. Workers' real incomes are actually in decline, which is weird because so-called full employment ought to be spurring wages upward. Overall inflation ought to be driven by wage inflation. Yet wage inflation isn't happening:




Citar
So what's going on?

Why does Britain have no wage inflation, if the labour market is so tight?

The answer is that unemployment is not really that low. In reality, about 21.5% of British workers are either officially unemployed, inactive, or employed part time even though they really want full-time work. (The ONS has a chapter on that here.) Some of those people — parents with newborns, university students — may not want jobs right now, but they will want jobs soon. Even when you take those out of the equation, the true rate of people without jobs who want them looks like this, according to analyst Samuel Tombs at Pantheon Economics:




Citar
Note especially that the rump of "inactive" workers — the black bars — has stayed roughly the same for two decades.

The situation is worse from the perspective of men. The percentage of inactive male workers has tripled in the past 40 years, as more and more women are drawn into the workforce to replace them:





Citar
That last chart explains a LOT about today's politics in the UK.

On paper, Britain is supposed to be doing well — growing economy, low unemployment. So why did Jeremy Corbyn's Labour Party get so many votes in the latest election? (Answer: People still feel poor, their wages are not rising, and one in seven workers is out of work.) Why did a majority of voters choose Brexit? (Answer: The economy for men is basically still in recession, and men don't like losing their economic power, so this was a good way of "taking back control.") And why are so many people trapped in the "gig economy," making minimum wage? (Answer: Because the true underlying rate of unemployment means companies can still find new workers even in a time of "full employment.")

So yes, it's great that we have low unemployment in Britain.

But it would be better if economists (and the business media) were a bit more up-front about how our definition of unemployment actually masks the real rate of worklessness, which today is quadruple the official rate.





Continuación, reacciones y clarificación a este artículo:

http://uk.businessinsider.com/the-lie-behind-the-unemployment-numbers-2017-7


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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1828 en: Julio 25, 2017, 10:37:51 am »
http://www.finews.asia/finance/25112-a-third-of-banking-jobs-to-go

A Third of Banking Jobs to Go?

Citar
According to a new report machines could soon take over up to thirty percent of bank jobs. So who should be worried.

Artificial intelligence and other forms of automation could take over almost a third of investment banking jobs within just a few years, according to a report from consultant McKinsey.

The report, Cognitive Technologies in Capital Markets, takes a look at which jobs and processes within the investment and corporate banking world are most suited to automated technologies.

Humans Moving Up

The worrying conclusion is that 60 percent of jobs will face a game changing impact from artificial intelligence and robotics while up to 30 percent of jobs could be performed entirely via automation.

While this may be distressing news for investment bankers worried that they will become surplus to requirements, the report states that this shift in work practices will not just lead to job cuts but should also free up staff to perform more high-value tasks.

Already in Place

McKinsey's report claims among processes most ripe for automation trade allocation is its number one, stating that the auto-population of trade details is already being piloted by a number of investment banks.

The report separates middle office, finance and operations tasks in its examination of what is most appropriate for automation and states that the latter group will enjoy greater employee capacity from the use of cognitive technology, especially a number of post-trade processes such as settlement/payments, confirmations and reconciliations.

Efficiency Guaranteed

The report also states that the technology will be ready to move to «centre stage» within two or three years but it also warns that it will not magically produce a flurry of double digit growth for banks.

It will though make banks more efficient and better able to respond to technology changes and recommends that they establish internal departments or centres to track emerging technology and encourage greater innovation.

Rainmakers Will Still Reign

In terms of the technology, McKinsey states that machine learning will have the greatest impact, while consumer-facing robots or cognitive agents will have the lowest overall impact.

However there is little focus on the front office and the role of traders and dealmakers.

Jobs Safe at Least For Now

The majority of investment banks have already set up a number of so-called innovation centres and started to pilot the use of cognitive technologies for some processes.

A number of bank heads have also sought to assure staff that the introduction of machine learning, robots and the like will not necessarily result in headcount reduction, at least for now.

wanderer

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Re:El fin del trabajo
« Respuesta #1829 en: Julio 25, 2017, 12:46:10 pm »
http://www.finews.asia/finance/25112-a-third-of-banking-jobs-to-go

A Third of Banking Jobs to Go?

[...]


Deberían empezar a robotizar por arriba: ¡roboticemos a los CEO's!
"De lo que que no se puede hablar, es mejor callar" (L. Wittgenstein; Tractatus Logico-Philosophicus).

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