0:00:01.292,0:00:03.167
Son las 6:30 de la mañana,

0:00:03.583,0:00:08.458
y Kristen está llevando [br]a su paciente de próstata al quirófano.

0:00:09.500,0:00:11.750
Es médico residente, [br]una cirujana en formación.

0:00:12.333,0:00:14.500
Su trabajo es aprender.

0:00:15.292,0:00:18.643
Hoy, ella realmente espera hacer [br]una cirugía que preserve los nervios,

0:00:18.667,0:00:22.542
una disección extremadamente delicada [br]que puede preservar la función eréctil.

0:00:23.500,0:00:26.838
Sin embargo, eso dependerá del cirujano[br]asistente, pero todavía no está allí.

0:00:27.625,0:00:30.018
Ella y el equipo pusieron [br]al paciente debajo,

0:00:30.042,0:00:33.750
y ella dirige la incisión inicial de 20 cm[br]en la parte inferior del abdomen.

0:00:35.042,0:00:38.628
Una vez que lo tiene asegurado, dice [br]a la enfermera que llame al asistente.

0:00:39.583,0:00:41.875
Él llega, se viste,

0:00:42.458,0:00:48.250
Y de ahí en adelante, cuatro manos [br]están mayormente en ese paciente.

0:00:48.708,0:00:51.625
Con él guiando, [br]pero Kristin liderando el camino.

0:00:52.875,0:00:56.542
Una vez está la próstata fuera

0:00:56.542,0:00:57.542
—y, sí, él permitió que[br]Kristen preservara los nervios—

0:00:57.542,0:00:58.768
él se arranca el uniforme.

0:00:58.792,0:01:00.167
Comienza a hacer el papeleo.

0:01:00.833,0:01:06.208
Kristen cierra al paciente a las 8:15,

0:01:06.583,0:01:09.018
con un residente junior[br]mirando por encima del hombro.

0:01:09.042,0:01:12.125
Y ella le permite llevar a cabo [br]la última línea de suturas.

0:01:12.833,0:01:15.875
Kristen se siente muy bien.

0:01:16.250,0:01:17.809
El paciente va a estar bien,

0:01:17.833,0:01:21.000
y no hay duda de que es [br]mejor cirujana que a las 6:30.

0:01:22.208,0:01:25.042
Este es un trabajo extremo.

0:01:25.417,0:01:29.250
Pero Kristin aprende a hacer su trabajo [br]como lo hacemos la mayoría de nosotros:

0:01:29.625,0:01:31.232
observando a un experto un rato,

0:01:31.232,0:01:34.468
Involucrarse en partes fáciles y [br]seguras del trabajo.

0:01:34.468,0:01:37.123
y progresando[br]hacia tareas más riesgosas y difíciles.

0:01:37.123,0:01:39.800
hasta que los guías[br]deciden que ella está preparada.

0:01:40.042,0:01:42.934
Toda mi vida me ha fascinado [br]este tipo de aprendizaje.

0:01:42.958,0:01:46.625
Parece elemental, [br]parte de lo que nos hace humanos.

0:01:47.750,0:01:53.167
Tiene diferentes nombres: aprendizaje, [br]entrenamiento, tutoría, capacitación.

0:01:53.542,0:01:56.833
En cirugía, se llama "ver uno, [br]hacer uno, enseñar uno".

0:01:56.945,0:01:59.819
Pero el proceso es el mismo,[br]y ha sido el camino principal

0:01:59.819,0:02:03.167
hacia las habilidades[br]en todo el mundo durante miles de años.

0:02:04.333,0:02:08.745
Ahora utilizamos la IA de manera [br]que bloquea ese camino.

0:02:08.745,0:02:12.315
Estamos sacrificando el aprendizaje[br]en nuestra búsqueda de productividad.

0:02:12.512,0:02:15.841
Encontré esto por primera vez [br]en cirugía mientras estaba en el MIT,

0:02:15.841,0:02:18.577
pero ahora tengo pruebas [br]de que está sucediendo en todo,

0:02:18.625,0:02:22.500
en industrias muy diferentes y [br]con diferentes tipos de IA.

0:02:23.083,0:02:28.934
Si no hacemos nada, millones nos daremos [br]de frente contra una pared de ladrillos

0:02:28.958,0:02:31.375
al intentar aprender a lidiar con la IA.

0:02:33.125,0:02:34.897
Volvamos a la cirugía para ver cómo.

0:02:35.708,0:02:37.643
Hago un avance rápido de seis meses.

0:02:37.667,0:02:43.143
Son las 6:30 am otra vez, y Kristen [br]está llevando a otro paciente de próstata,

0:02:43.167,0:02:46.333
Pero esta vez [br]a la sala de operaciones robótica.

0:02:47.667,0:02:49.351
El asistente trae

0:02:49.375,0:02:52.208
un robot de cuatro brazos y 500 kg [br]para el paciente.

0:02:52.750,0:02:55.184
Ambos se arrancan las batas,

0:02:55.208,0:02:58.333
se dirigen a las consolas de control [br]a 3 o 4 me de distancia,

0:02:59.167,0:03:02.917
y Kristen solo mira.

0:03:04.015,0:03:07.428
El robot permite al asistente realizar[br]todo el procedimiento solo,

0:03:07.452,0:03:09.035
así que básicamente lo hace.

0:03:09.917,0:03:12.018
Él sabe que ella necesita práctica.

0:03:12.042,0:03:13.625
Él quiere darle el control.

0:03:14.250,0:03:17.643
Pero también sabe que ella sería [br]más lenta y cometería más errores

0:03:17.667,0:03:19.167
y su paciente es lo primero.

0:03:20.250,0:03:24.875
Así Kristin no tiene esperanza de [br]acercarse a los nervios en esta operación.

0:03:25.417,0:03:29.792
Tendrá suerte si opera más de 15 minutos [br]durante un procedimiento de cuatro horas.

0:03:30.250,0:03:32.875
Y ella sabe que cuando ella resbala,

0:03:33.458,0:03:36.500
él tocará una pantalla táctil, [br]y ella estará mirando otra vez,

0:03:36.917,0:03:40.092
sintiéndome como un niño[br]en la esquina con un gorro de burro.

0:03:40.543,0:03:43.938
Como todos los estudios de robots y [br]trabajos que he realizado

0:03:43.938,0:03:47.226
en los últimos 8 años, lo comencé [br]con una gran pregunta abierta:

0:03:47.250,0:03:50.042
¿Cómo aprendemos a trabajar [br]con máquinas inteligentes?

0:03:50.792,0:03:53.625
Para averiguarlo, pasé 2.5 años [br]

0:03:53.625,0:03:56.625
observando a docenas [br]de residentes y cirujanos.

0:03:56.625,0:04:00.101
Haciendo cirugía tradicional [br]y robótica, entrevistándolos

0:04:00.125,0:04:03.463
y saliendo con los residentes [br]mientras intentaban aprender.

0:04:04.250,0:04:07.601
Cubrí 18 de los mejores hospitales [br]universitarios de EE. UU.

0:04:07.625,0:04:09.083
Y la historia era la misma.

0:04:09.875,0:04:12.987
La mayoría de los residentes[br]estaban en la situación de Kristen.

0:04:12.987,0:04:14.750
Llegaron a "ver uno" mucho,

0:04:15.583,0:04:17.875
pero el "hacer uno" [br]apenas estaba disponible.

0:04:18.333,0:04:20.861
Así que no pudieron luchar, [br]y no estaban aprendiendo.

0:04:21.291,0:04:25.101
Esta era importante para los cirujanos, [br]pero quería saber lo extendido estaba:

0:04:25.125,0:04:28.958
¿Dónde más se usaba la AI [br]bloqueando el aprendizaje en el trabajo?

0:04:30.208,0:04:34.182
Para averiguarlo, conecté [br]con grupo de jóvenes investigadores

0:04:34.182,0:04:37.660
un pequeño pero creciente que hecho [br]estudios sobre el trabajo con AI

0:04:37.660,0:04:41.246
en entornos muy diversos como [br]empresas de nueva creación, de vigilancia,

0:04:41.246,0:04:43.601
de banca de inversión y [br]educación en línea.

0:04:43.625,0:04:49.476
Como yo, pasaron al menos un año y [br]muchos cientos de horas observando,

0:04:49.500,0:04:53.417
entrevistando y, a menudo, trabajando [br]con las personas que estudiaron,

0:04:54.458,0:04:56.875
compartimos datos, y busqué patrones.

0:04:57.917,0:05:03.125
No importa la industria, el trabajo, [br]la IA, la historia era la misma.

0:05:04.042,0:05:07.684
Las organizaciones se esforzaban cada vez [br]más para obtener resultados de AI,

0:05:07.708,0:05:11.250
relegando a los aprendices [br]del trabajo experto que solían hacer.

0:05:12.333,0:05:15.208
Los gerentes de empresas[br]subcontraban a sus clientes.

0:05:15.433,0:05:18.365
Los policías tenían que aprender

0:05:18.365,0:05:21.315
a lidiar con pronósticos de delitos [br]sin apoyo de expertos.

0:05:21.315,0:05:24.885
Los banqueros jóvenes estaban siendo[br]eliminados de un análisis complejo,

0:05:24.885,0:05:28.123
y los profesores tenían que [br]montar cursos en línea sin ayuda.

0:05:29.125,0:05:32.351
Y el efecto de todo esto fue [br]el mismo que en la cirugía.

0:05:32.375,0:05:35.292
Aprender en el trabajo era [br]cada vez más difícil.

0:05:36.958,0:05:38.375
Esto no puede seguir así.

0:05:39.542,0:05:43.809
McKinsey estima que entre [br]500 y 1000 millones de nosotros

0:05:43.833,0:05:47.958
tendremos que adaptarnos a la IA [br]en nuestro trabajo diario para el 2030.

0:05:48.470,0:05:51.011
Y estamos asumiendo [br]que el aprendizaje en el trabajo

0:05:51.035,0:05:53.532
será posible ahí para nosotros [br]si lo intentamos.

0:05:53.532,0:05:57.768
La última encuesta de Accenture mostró que[br]la mayoría de los trabajadores aprendieron

0:05:57.792,0:06:00.823
habilidades clave en el trabajo, [br]no en entrenamiento formal.

0:06:01.292,0:06:04.809
Así que mientras hablamos mucho [br]sobre su posible impacto futuro,

0:06:04.833,0:06:08.518
el aspecto de la IA que puede [br]importar más en este momento

0:06:08.542,0:06:12.247
es que lo manejamos de una manera[br]que bloquea el aprendizaje en el trabajo

0:06:12.375,0:06:14.000
justo cuando más lo necesitamos.

0:06:15.458,0:06:21.500
En todos nuestros sitios, una pequeña[br]minoría encontró una manera de aprender.

0:06:23.625,0:06:26.667
Lo hicieron rompiendo [br]y doblegando las reglas.

0:06:27.083,0:06:31.726
Los métodos aprobados no funcionaban, [br]por lo que rompieron las reglas

0:06:31.750,0:06:33.966
para obtener prácticas[br]de verdad con expertos.

0:06:33.966,0:06:39.351
En mi entorno, los residentes [br]se involucraron en cirugía robótica

0:06:39.375,0:06:42.958
en la escuela de medicina [br]a expensas de su educación generalista.

0:06:44.417,0:06:50.268
Y pasaron cientos de horas extra [br]con simuladores y grabaciones de cirugía,

0:06:50.292,0:06:52.833
cuando se suponía que[br]iban a aprender en el quirófano.

0:06:53.375,0:06:56.851
Y tal vez lo más importante, [br]encontraron formas de luchar

0:06:56.875,0:07:00.625
en procedimientos en vivo [br]con supervisión limitada de expertos.

0:07:01.792,0:07:06.101
A todo esto lo llamo "aprendizaje [br]en la sombra", porque dobla las reglas

0:07:06.125,0:07:08.595
y el alumno lo hace[br]fuera de la luz pública.

0:07:09.542,0:07:13.643
Y todos hacen la vista gorda [br]porque obtiene resultados.

0:07:13.667,0:07:16.833
Recuerda, estos son [br]los alumnos estrella del grupo.

0:07:17.792,0:07:21.000
Obviamente, esto no está bien, [br]y no es sostenible.

0:07:21.458,0:07:23.893
Nadie debería correr el riesgo [br]de ser despedido

0:07:23.917,0:07:27.067
por aprender las habilidades necesarias[br]para hacer su trabajo.

0:07:27.067,0:07:29.258
Pero necesitamos [br]aprender de estas personas.

0:07:29.917,0:07:32.167
Tomaron serios riesgos para aprender.

0:07:32.792,0:07:37.143
Entendieron que debían proteger [br]la lucha y el desafío en su trabajo

0:07:37.167,0:07:40.059
para poder esforzarse [br]y enfrentar problemas difíciles

0:07:40.083,0:07:42.028
justo al borde de su capacidad.

0:07:42.028,0:07:44.674
También se aseguraron de que[br]hubiera un experto cerca

0:07:44.698,0:07:47.792
que ofreciera consejos y apoyo [br]contra la catástrofe.

0:07:48.875,0:07:52.333
Construyamos esta combinación [br]de lucha y apoyo experto

0:07:52.708,0:07:55.458
en cada implementación de AI.

0:07:56.375,0:07:59.803
Aquí hay un claro ejemplo de que [br]podría obtener de esto en el suelo.

0:08:00.125,0:08:01.351
Antes de los robots,

0:08:01.375,0:08:06.167
si uno era un neutralizador de bombas, [br]lidiaba con un IED caminando hacia él.

0:08:06.233,0:08:09.476
Un oficial subalterno estaba [br]a cientos de metros de distancia,

0:08:09.500,0:08:12.809
Así que solo podía ver y ayudar [br]si decidía que era seguro

0:08:12.833,0:08:14.250
y los guiaba en la actuación.

0:08:15.208,0:08:19.101
Ahora se sienta uno al lado del otro [br]en un camión a prueba de bombas.

0:08:19.125,0:08:20.934
Ambos ven el video.

0:08:20.958,0:08:25.268
Ellos controlan un robot distante, [br]y uno guía el trabajo en voz alta.

0:08:25.292,0:08:28.500
Los alumnos aprenden mejor [br]que antes que existieran robots.

0:08:29.125,0:08:33.058
Podemos escalar esto a [br]cirugías, empresas nuevas, vigilancia,

0:08:33.082,0:08:35.325
banca de inversión, [br]educación en línea, etc.

0:08:35.325,0:08:38.590
La buena noticia es que tenemos [br]nuevas herramientas para hacerlo.

0:08:38.590,0:08:43.832
Internet y la nube significan que no es [br]siempre necesario un experto por aprendiz,

0:08:44.167,0:08:47.092
no tienen que estar físicamente [br]uno cerca del otro

0:08:47.092,0:08:49.292
incluso siendo de la misma organización.

0:08:49.292,0:08:52.333
Y podemos construir AI para ayudar a:

0:08:53.167,0:08:58.226
entrenar a aprendices y [br]entrenar a expertos como expertos.

0:08:58.250,0:09:01.242
Y para conectar esos dos grupos [br]de manera inteligente.

0:09:03.375,0:09:05.917
Hay gente trabajando [br]en sistemas como este,

0:09:06.003,0:09:08.958
pero se han centrado principalmente [br]en la formación formal.

0:09:08.958,0:09:12.042
Y la crisis más profunda está [br]en el aprendizaje en el trabajo.

0:09:12.417,0:09:14.268
Debemos hacerlo mejor.

0:09:14.292,0:09:16.875
Los problemas de hoy exigen [br]que lo hagamos mejor.

0:09:17.375,0:09:22.250
para crear un trabajo que aproveche [br]al máximo las increíbles capacidades de AI

0:09:23.042,0:09:25.792
mientras mejoramos [br]nuestras habilidades al hacerlo.

0:09:26.333,0:09:29.083
Ese es el tipo de futuro que soñé de niño.

0:09:29.458,0:09:31.625
Y el momento de crearlo es ahora.

0:09:32.333,0:09:33.559
Gracias.

0:09:33.583,0:09:37.208
(Aplausos)