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Robótica 1 de 3 - Contenido educativo

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Subido el 17 de febrero de 2021 por Cf electricidad-electronicayaeronautica

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Soy Elizabeth López, soy la jefa técnica del Centro de Referencia Nacional de Máquinas Electromecánicas 00:00:10
y bueno, esta es la primera de las tres masterclass que se van a organizar este año dentro del Plan Nacional de Trabajo 2020 00:00:16
y es la primera que organizamos de manera virtual en el centro, lo cual nos llena de ilusión pero también de mucho respeto. 00:00:25
Así que espero que todo el trabajo y todo el esfuerzo que hay detrás de esta organización, de sus frutos, se os permita disfrutar de esta jornada. 00:00:33
La robótica está cada día más presente en nuestra vida. A mí se me ocurren varios ejemplos, seguro que a vosotros también, pero esto aplicado al mundo empresarial e industrial se le va de una manera exponencial. 00:00:44
Es un hecho y tenemos que aceptar que la transformación digital ha llegado para quedarse. 00:00:58
Bueno, pues por último me queda presentaros con una enorme satisfacción a nuestro ponente, a Jesús Herrera, que tiene una experiencia de más de 30 años en tecnologías industriales, es formador y ha sido consultor y es consultor de empresas como Festo, Nestlé, Navantia y además es director de la Academia Play Factory. 00:01:04
Yo tuve el placer de asistir a una masterclass que impartió en el centro el año pasado y fue una delicia. Así que os deseo que disfrutéis de la misma experiencia. Muchas gracias. Jesús, adelante. 00:01:25
Ok, pues gracias a vosotros por la paciencia porque, bueno, convivir con la robótica y convivir con internet a veces no es muy fácil. Así que gracias por estar aquí. Voy a intentar que esta conferencia, que esta masterclass, que lo que vais a hacer con nosotros sea de utilidad para vosotros. 00:01:36
por qué estamos aquí y para qué es esta charla y esta conferencia. 00:01:58
Mirad, la convivencia con la robótica empieza a ser algo más que normal en nuestro día a día. 00:02:05
Vamos a ver algunos ejemplos, seguro que vosotros tenéis muchas más cosas en la cabeza 00:02:13
y lo que estoy seguro es que estéis aquí por algún motivo. 00:02:17
Entonces, lo primero que os pediría es utilizar el chat para saber al menos 10, 15, 20 motivos por los que estáis en esta charla. 00:02:21
Vuestro tiempo es importantísimo y lo que quiero es trabajar para contestar a vuestras preguntas o contestar a vuestras expectativas. 00:02:34
Que esta formación sirva además para poder ayudaros a entender lo que viene, a comprender la situación que tenemos actualmente y a poder sacar partido de ella de una forma realista. 00:02:42
realista. Quiero agradecer 00:02:57
a la gente por la que estoy aquí 00:02:59
ahora mismo y, bueno, pues, por supuesto, 00:03:01
a Isabel, a vuestro centro de formación, 00:03:03
Lea Ness. Convivir 00:03:05
con la robótica es algo 00:03:07
que puede ser apasionante o puede ser 00:03:09
terrible. Depende para 00:03:11
quién y de qué manera. 00:03:13
La forma de poder hacerlo, 00:03:15
la forma de poder entender lo que tenemos 00:03:17
a nuestro alrededor, es lo que 00:03:19
quiero que 00:03:21
conseguir al final de esta charla. 00:03:22
Vamos a ir fuera del trabajo 00:03:25
y vamos a enfocar la previsión a un futuro. 00:03:27
Esto de hacer de futuro, no me he traído ni las gafas al revés, 00:03:30
ni me he traído ninguna túnica, ninguna bola. 00:03:35
Va a ser difícil adivinar el futuro. 00:03:38
De hecho, vais a ver algunas cosas que es curioso cuando hace años atrás 00:03:40
alguien adivinaba o presentaba lo que iba a ser el futuro, 00:03:44
cuando lo ves años después te das cuenta de lo equivocado que estamos. 00:03:49
Por lo cual, predecir el futuro, lo siento, pero no lo voy a poder hacer. Sí que voy a poder deciros algunas pautas que os puedan ayudar a convivir con estos sistemas robóticos que nos rodean por todos lados. 00:03:53
Para esto necesito hablaros de lo que es la revolución industrial que está encima, que es la que ya tenemos, la industria 4.0, la cuarta revolución industrial, pero entiendo que muchos de vosotros sabéis lo que es o sabéis cómo nos afecta, tal vez otros de vosotros no, si va a mejorar nuestra vida, si nos va a quitar el trabajo o nos quitará de trabajar. 00:04:05
esto último no me lo creo 00:04:32
si vamos a ser más ricos y más felices 00:04:34
si le vamos a cargar 00:04:37
los impuestos a los robots 00:04:39
esto es una cosa que estoy luchando como un loco 00:04:40
a ver si se lo cargan a ellos y me quitan en paz 00:04:43
con lo cual esto 00:04:45
todas estas dudas que aparecen 00:04:46
cuando hablamos de robótica y cuando hablamos sobre todo 00:04:49
de qué va a pasar con nuestra vida 00:04:51
con la robótica 00:04:53
he tenido la suerte de poder disponer 00:04:54
de una presentación 00:04:57
que lo va a hacer mucho mejor que yo 00:04:59
Es una presentación de Ecotec que habla sobre el empleo, sobre la clase media, sobre nuestro futuro. Y quiero que la oigáis para poder entender mejor cómo va esto. Vamos a ver si esto os hace pensar sobre las revoluciones industriales. 00:05:00
Bueno, creo que tal vez algunos esta película ya la habéis visto, ¿no? Wild Wild West. Esto es la primera revolución industrial. Un señor con caballo y un señor motorizado. 00:05:17
No sé si lo sabéis, pero el Far West era una empresa, al fin y al cabo, que se dedicaba a llevar, en aquella época, a llevar paquetes, llevar personas, traer gente, matar indios, caballos, bueno, muchísima gente trabajando, llevando cosas de un sitio a otro en los extensos Estados Unidos de la época. 00:06:31
Y de pronto llega algún loco y empieza a meter automóviles, empieza a meter el tren y claro, toda esta gente que se dedicaba a la paquetería tipo Amazon pero con caballos, pues desaparece su puesto de trabajo. Esto es la primera revolución industrial. Señores, todo el mundo al paro y se acaba lo que se daba. La forma de vivir que teníamos deja de existir. 00:06:53
Bueno, pues lo que en principio era o parecía que era una broma, que esto de llevar caballos, llevar trenes iba a durar poco. De hecho, había tractores que decían que esto nada, no podíamos tener a un sistema donde ya estaba funcionando, revolucionarlo de esta manera. 00:07:18
De hecho, había atentados, rompían vías de tren. Bueno, pues este rechazo a lo nuevo no es nada nuevo. Ahora nos enfrentamos a una cuarta revolución industrial. Bueno, pues como decía, estamos inmersos en una cuarta revolución industrial. Esto que estáis viendo lo explicaré al final porque es algo realmente interesante. Es tal vez el fin de esta presentación. 00:07:39
Bueno, la parte que nos toca ahora es entender lo que es esta cuarta revolución industrial, lo que nos viene ahora y lo que está pasando. 00:08:03
Como decía al principio, teníamos la primera industrial que fue el vapor, que fue este señor que dejó los caballos fuera, que mandó fuera todo lo que ahí se encontraba. 00:08:15
Después encontramos la industria, tal vez como empezamos a conocerla, con los productos en serie, 00:08:26
con los sistemas ya de facturación, de manufactura. 00:08:31
Llegaron los chips, llegaron los ordenadores y provocaron una tercera revolución industrial. 00:08:36
Y cada una de ellas ha ido llevando a gente al paro y creando cosas que no existían. 00:08:43
Esto ya lo sabéis. 00:08:50
Lo que estamos ahora es inmersos en una cuarta revolución industrial. 00:08:51
Y esto es una realidad, no guste o no, que va a generar también de nuevo un montón de diferencias sociales, de diferencias económicas y de oportunidades inmensas de trabajo que hasta ahora no existían. 00:08:54
Por lo cual, en esta industria 4.0, la robótica y convivir con ella es imprescindible y hay que entenderlo y hay que conocerlo bien. 00:09:10
Voy a presentaros ahora un proyecto que es el de Ecotech, como os he dicho, son un par de vídeos y son los que nos van a poner en la línea del objetivo que tenemos que conseguir todos. Así que con vuestro permiso os voy a presentar este vídeo. Son unos 15 minutos, son dos vídeos y pararemos un poquito para comentarlos. 00:09:16
Dos humanos entran en un bar. El más mayor dice, a los jóvenes de ahora os lo hemos dado todo hecho. 00:09:49
El joven dice, eso no es bueno necesariamente. 00:09:57
Perdón, aún no es muy bueno contando chistes. Una pregunta, ¿cómo crees que será el futuro? 00:10:07
O espera, más sencillo, ¿crees que el mundo va a mejor o a peor? 00:10:17
Por ejemplo, los que piensan que el mundo va peor, se imaginan que vamos a un mundo más desigual, mayor división entre norte y sur, que la parte de la humanidad sin sanidad o educación se mantiene igual o crece, que hay una gran cantidad de gente pobre y unos pocos ricos. 00:10:22
Los que piensan lo contrario suelen imaginar una división menos radical 00:10:38
Un mundo más igualado, digamos 00:10:43
Y muchos piensan que la pobreza extrema va a ser erradicada dentro de poco 00:10:45
Vamos a averiguar quién tiene razón 00:10:49
En 1960, el 60% de la población mundial vivía en situación de pobreza extrema 00:10:52
O sea, con menos de 2 dólares al día 00:10:58
¿Crees que en estos años se habrá reducido ese número? 00:11:00
¿Habrá crecido? 00:11:03
¿O se habrá mantenido igual? 00:11:05
Bueno, pues se ha reducido muchísimo 00:11:06
Hoy solo el 10% de la población mundial vive bajo pobreza extrema 00:11:09
De hecho, la riqueza mundial no está dividida entre una gran parte de la población pobre y una minoría rica 00:11:13
Eso fue hasta los años 60 00:11:22
Ahora la mayoría de la población tiende a agruparse hacia el centro 00:11:23
Educación 00:11:28
En los 60 solo tenía educación básica un poco más de la mitad de la humanidad 00:11:29
Hoy la tiene el 86% 00:11:33
Aquí también parece que hemos mejorado, ¿no? 00:11:35
En los 60 estar vacunado contra cosas como la difteria, la tosferina o el tétanos era muy raro. 00:11:38
Esto significaba cosas como que de cada 100 niños, 20 morían antes de los 5 años. 00:11:44
Hoy el 86% está vacunado. 00:11:50
Solo un 4% de los niños del mundo mueren antes de los 5 años. 00:11:52
Espera, entonces ¿por qué tenemos muchas veces la sensación de lo contrario? 00:11:56
¿De que el mundo va a peor? 00:12:00
En sus vídeos, el estadístico Hans Rosling... 00:12:02
Lo explica mejor que yo. Sufrimos de algo que podríamos llamar pesimismo social. Cuando no sabemos algo sobre el mundo, nuestro cerebro suele creer que estamos igual que ayer o que estamos peor. 00:12:05
Pero como has visto, solemos estar mucho mejor de lo que creemos. Es más, si retrocedemos, vemos lo espectacular que es el salto. El 94% de la humanidad vivía en extrema pobreza hace 200 años. 00:12:22
¿Cómo hemos conseguido avanzar tanto? Por muchas razones, claro. Pero hay una muy importante. Las revoluciones industriales. La primera aquí. Aquí se inventó el motor a vapor. Aquí comenzó a cambiar todo. La segunda aquí. Aquí llegó la electricidad. Y con ella el teléfono, el telégrafo, la radio, los coches. Sí, los primeros coches eran eléctricos. 00:12:35
Y aquí, justo antes de este petardazo, la tercera revolución industrial, los ordenadores. 00:13:00
Las revoluciones industriales trajeron cambios increíbles. 00:13:07
Primero, prácticamente se cargaron a los artesanos, la gente que hacía, por ejemplo, ropa o muebles. 00:13:11
Una persona se encargó del proceso, diseñar, fabricar, vender. 00:13:17
Ahora, para cada pequeña tarea, había trabajadores especializados, 00:13:21
especializados, que hacían el trabajo mucho más rápido con la ayuda de una máquina. Para entrenar 00:13:25
a esta nueva clase de trabajadores apareció el sistema educativo moderno, pero ya hablaremos de 00:13:31
eso más tarde. Era más fácil producir cosas, así que el precio de los productos básicos bajó. Como 00:13:35
los nuevos abonos y medicamentos se producían en grandes cantidades, agricultura y medicina 00:13:42
pegaron un petardazo y comenzamos a vivir mucho más tiempo. 00:13:48
Las revoluciones industriales también trajeron una idea, el círculo virtuoso. 00:13:53
La producción crecía, gracias a los avances tecnológicos y a la mano de obra más preparada, 00:13:59
subían los sueldos de esos trabajadores, aumentaba el consumo, 00:14:04
porque había muchos productos y gente con mejores sueldos, 00:14:08
las empresas obtenían más beneficios, así que se buscaba aumentar más la producción 00:14:11
a lo que se contrataba más gente, se seguían subiendo los sueldos, y así eternamente. 00:14:15
Este círculo virtuoso explica el nacimiento de la llamada clase media, 00:14:23
el grupo en que todos podrían permitirse una casa, un... 00:14:38
Jesús, has parado el vídeo, ¿eh? 00:14:52
Sí, se ha parado, ¿no? Vale. 00:14:54
Venga, le vuelvo a dar. 00:14:57
...un coche y una clases. 00:14:59
Mis padres me alejarían, pero no somos ni ricos ni pobres. 00:15:01
La mayoría de la gente está en el medio, ¿te acuerdas? 00:15:05
Ahora la mayoría de la población tiende a agruparse hacia el centro. 00:15:09
Además, la clase media formaba una especie de escalera por la cual podías subir desde empleos peor pagados hasta empleos directivos. 00:15:13
Todos hemos oído la historia de alguna persona que empezó como botones y acabó siendo el presidente de una compañía. 00:15:21
Pero mirando el círculo virtuoso, a alguien se le ocurrió otra manera de obtener beneficio sin tener que aumentar los sueldos de los trabajadores. 00:15:27
Deslocalizar, llevarse la localización de la fábrica a países donde los sueldos eran más bajos 00:15:34
Esto suena muy mal, pero también ha ayudado a que ocurra lo siguiente 00:15:41
Según la ONU, en 1991, en los países en desarrollo, casi la mitad de la población vivía en pobreza extrema 00:15:45
Apenas había un 5% de clase media 00:15:53
La escalera descendía 00:15:55
En la actualidad, la escalera se ha dado la vuelta 00:15:57
La clase media ha triplicado su tamaño 00:16:00
Y el mayor grupo ya no es la pobreza extrema, sino lo que la ONU llama clase media en desarrollo, 00:16:02
gente que está cerca de dar el salto a la clase media. 00:16:08
En el mundo desarrollado, el empleo perdido por la deslocalización se compensó porque coincidió con el boom de los servicios. 00:16:12
Privados como tiendas, comunicaciones, turismo, hostelería, bancos, pero también del Estado como la salud o el transporte público, 00:16:19
que contrataron a toda esa gente. 00:16:27
Bueno, vamos a resumir un poco. 00:16:28
entonces el mundo va a mejor y nos espera un futuro brillante clase media para todos si no 00:16:30
lo ves es por el pesimismo social que afecta a tu pobre cerebro es eso cierto lo era pero el 00:16:43
círculo virtuoso funcionó muy bien durante la segunda revolución industrial y ya no estamos 00:16:50
en la segunda tampoco en la tercera estamos comenzando la cuarta revolución industrial 00:16:54
Recordemos, las tres primeras revoluciones industriales crearon mucho trabajo especializado. 00:17:01
Esta persona solo fabrica las puertas del coche, esta solo hace volantes, 00:17:06
esta ensambla el chasis y esta se dedicaría a las ruedas. 00:17:10
Y repetitivo, que se realizaba con ayuda de máquinas. 00:17:14
Pero ahora, en la cuarta revolución industrial, 00:17:21
un tipo de máquina se ha hecho tan buena en ese trabajo especializado y repetitivo 00:17:24
que ya no nos necesitan. 00:17:29
Los ordenadores. 00:17:31
Las fábricas ya no son así. 00:17:34
Se están convirtiendo en esto. 00:17:39
Quizá piensas que esto no va contigo 00:17:44
porque donde vives hace tiempo que no hay fábricas. 00:17:45
Pero es que esto no ocurre solo en las fábricas. 00:17:48
Cada vez generamos más información al día. 00:17:50
Hoy tu móvil permite saber dónde estás, 00:17:52
qué has comprado, qué has leído, 00:17:54
con quién te has relacionado, 00:17:56
pero también los electrodomésticos, 00:17:57
Los vehículos o los robots de las propias fábricas envían datos a las compañías sobre su estado, cuánto se usan, cómo se usan, lo que llaman Internet de las cosas. 00:17:58
Hasta ahora, para procesar todos esos datos, hemos tenido enormes departamentos de contabilidad, administración, marketing, mantenimiento, millones de personas haciendo trabajo especializado, repetitivo y de datos. 00:18:08
Pero ahora tenemos a alguien al que le encanta el trabajo especializado, repetitivo, de datos, obedece ciegamente y no cobra un sueldo ni descansa. 00:18:21
Bingo, los ordenadores. 00:18:32
¿Cuánto trabajo especializado y repetitivo hay en nuestra sociedad? 00:18:34
Hay estudios como este de la Universidad de Oxford que dicen que en Estados Unidos un 47% del empleo es así, especializado y repetitivo. 00:18:39
En países como España, estudios como este, hablan de cifras en torno al 36%. 00:18:48
Estamos diciendo que cerca de la mitad de nuestro empleo podría ser realizado por ordenadores. 00:18:54
A esto lo llaman automatización del trabajo. 00:19:01
Ahora, atención. La mayoría de ese empleo repetitivo y especializado se paga con sueldos de tipo medio. 00:19:06
Ni de ricos ni de pobres. O sea, clase media de libro. 00:19:13
Al cargarnos el empleo repetitivo y especializado, estamos cargándonos la clase media. 00:19:20
Principalmente. 00:19:27
Realmente los ordenadores no distinguen entre ricos y pobres. 00:19:29
También se van a cargar empleo de clase alta. 00:19:32
En medicina hay ciertas especialidades en las que se dedica mucho tiempo a comparar grandes cantidades de información 00:19:34
de un paciente tras otro, tras otro, tras otro, repetición, especialización y datos. 00:19:39
Y ya sabes a quién le flipa esta mierda. 00:19:50
Vale, de esto va el vídeo. 00:19:55
De que los ordenadores, o robots, o algoritmos, o inteligencia artificial, o como los quieras llamar, 00:19:58
nos van a robar el trabajo. 00:20:04
No, no exactamente. 00:20:06
Como recordarás, ya en la primera revolución industrial, las máquinas acabaron con los artesanos. 00:20:08
Pero crearon cientos de nuevos puestos de trabajo para manejarlas. 00:20:14
Hay estudios como este que dicen que en los siguientes cuatro años, la automatización destruirá 75 millones de empleos. 00:20:18
La última gran crisis destruyó unos 30 millones. 00:20:25
Pero creará 133 millones de empleos. 00:20:28
En las fábricas desaparecen los trabajos rutinarios. 00:20:32
Pero se necesitará gente que supervise, programe o diseñe los robots 00:20:35
En el resto de empresas va a ser lo mismo 00:20:40
Un programa de ordenador puede acabar con miles de puestos de trabajo 00:20:42
Pero se necesitará gente para supervisar los programas y algoritmos 00:20:46
Y tomar las mejores decisiones 00:20:49
O sea, creamos nuevos puestos de trabajo 00:20:51
Y muy bien pagados 00:20:53
El problema es que requieren de un nivel de estudios tan bien alto 00:20:55
Y eso no se lo puede permitir todo el mundo 00:20:58
Pero no solo se necesita gente que dirija o supervise 00:21:00
En el otro extremo se está creando otro tipo de trabajo que los ordenadores aún no pueden hacer 00:21:04
A este trabajo puede acceder casi todo el mundo 00:21:10
Pero es trabajo de salarios bajos y extremadamente temporal 00:21:13
Piensa en los riders de comida rápida o en las apps donde la gente realiza tareas de todo tipo por 20 euros 00:21:17
Lo que el profesor de economía Guy Standing llama el precariado 00:21:24
De esto va el vídeo 00:21:28
La automatización está creando un mundo que tiene, sobre todo, trabajos de salarios altos y de salarios bajos. 00:21:29
Donde antes había una escalera que podías ir subiendo, aunque empezaras en un empleo de salario bajo, 00:21:38
ahora va a haber un muro. 00:21:44
De toda la gente que vaya quedándose fuera, los que puedan permitirse estudiar lo necesario para acceder a este tipo de trabajos, los conseguirán. 00:21:47
El resto caerán aquí sin posibilidad de ascender. 00:21:55
Esto se llama polarización. 00:21:59
Dividimos a la sociedad en dos polos opuestos. 00:22:01
Muchos estudios lo confirman. 00:22:05
Los puestos de trabajo con sueldos bajos o altos son los únicos que crecen, 00:22:06
mientras muchos de clase media están amenazados. 00:22:11
Esto está ocurriendo en Europa, en Estados Unidos y en todo el mundo. 00:22:14
Y la razón es que la mayoría de puestos de trabajo especializados y repetitivos, 00:22:22
muchos de ellos basados en manejar datos, 00:22:27
que están desapareciendo a causa de la automatización, están aquí. 00:22:29
En el medio, corremos el riesgo de volver a una sociedad más dividida, ricos y pobres, como la de antes de la revolución industrial. 00:22:33
Esto es una puta catástrofe. 00:22:44
¿Recuerdas el círculo virtuoso? 00:22:46
La clase media no solo sirve para comprar y que se produzca más, también sirve para pagar la mayoría de los impuestos con los que el país crea lo que se llama el estado del bienestar. 00:22:49
Un sistema de salud para todos, pensiones, escuela pública, una paga de supervivencia para los desempleados 00:22:57
Si destruimos la clase media, estamos dinamitando la sociedad 00:23:03
Pero tengo buenas noticias 00:23:08
Ah no, eso es después 00:23:10
No, tengo malas noticias 00:23:16
Quizás estás viendo este vídeo y no trabajas 00:23:17
Estás estudiando, preparándote para intentar conseguir un puesto de trabajo en ese futuro tan complicado 00:23:22
Para entrenar a esta nueva clase de trabajadores apareció el sistema educativo moderno 00:23:27
Pero ya hablaremos de eso más tarde. 00:23:31
El problema de ese sistema educativo es que se basa fundamentalmente en aprender datos de memoria, 00:23:33
realizar ejercicios repetitivos, especializarte en una cosa y cumplir órdenes. 00:23:38
¿Crees que exagero? 00:23:43
En 2017, en el test de acceso a la mejor universidad de Japón, 00:23:44
un robot ya obtuvo mejor nota que el 80% de los estudiantes. 00:23:49
La directora del proyecto dijo estar alarmada al ver que una máquina no inteligente lo hacía mejor que nuestros hijos. 00:23:54
Los ordenadores han superado todas nuestras expectativas en manejar datos rápidamente, realizar ejercicios repetitivos, especializarse en una cosa y cumplir órdenes. 00:24:00
Y van a seguir haciéndolo. 00:24:09
Cuando los creamos, pensamos que su potencia de cálculo crecería así. 00:24:10
En realidad, está creciendo así. 00:24:14
Hay quien dice que para 2030 superarán la capacidad de cálculo de un cerebro humano. 00:24:17
Mientras tanto, seguimos empeñados en educar a los jóvenes memorizando datos, realizando ejercicios repetitivos, pidiéndoles que se especialicen en una cosa y que cumplan órdenes, preparándoles para trabajos que están a punto de desaparecer. 00:24:21
A menos que formen parte de la sociedad, que así podrá permitirse la formación extra necesaria para estar aquí. 00:24:37
Repito, es imposible competir con los ordenadores en esto 00:24:42
El problema no es la tecnología 00:24:47
El problema somos nosotros 00:24:51
Nos hemos estado preparando durante siglos 00:24:54
Para ser una especie de inteligencia artificial cutre 00:24:56
Pero, sorpresa 00:24:59
Por fin ha llegado la auténtica inteligencia artificial 00:25:03
Entonces, ¿este es el mensaje del vídeo? 00:25:07
¿Que hasta ahora habíamos ido bien? 00:25:14
¿Pero que la cuarta revolución industrial nos lleva al desastre? 00:25:16
Prefiero que te esperes para sacar conclusiones 00:25:19
Todo lo que te he dicho 00:25:22
Tiene una cara oculta 00:25:23
Y necesito que la conozcas 00:25:25
Bueno, esta es la primera parte 00:25:27
De este documental 00:25:30
Creo que es bastante interesante 00:25:31
Y que nos da una perspectiva realista 00:25:32
De dónde estamos 00:25:34
De cuál es lo que hay a nuestro alrededor 00:25:36
Y qué es lo que está pasando ya 00:25:40
Este vídeo solamente tiene un año 00:25:41
De modo que es bastante actualizado 00:25:43
Y bastante, como digo 00:25:45
bastante enfocado a la realidad y deja una sensación amarga de ver que la mayor parte de estos puestos de trabajo 00:25:47
y el motivo por el que van a desaparecer, cada vez se ve más potente, cada vez vemos más gente con carreras 00:25:57
que están repartiendo visas y algo está fallando, algo no lo estamos haciendo bien. 00:26:06
Por lo tanto, la robótica no está precisamente ayudando en este sentido. No es algo que nos vaya a permitir crear una vida mejor o vivir de ellos o que nos paguen los impuestos. 00:26:12
No parece que esa era la idea. Pero, como bien dice el vídeo, hay una segunda parte que vamos a ver ahora y vamos a entender no solamente lo que ocurre, 00:26:23
sino cómo debe cambiar y cómo lo podemos hacer este cambio. 00:26:32
Y a partir de aquí vamos a seguir viendo más cosas muy interesantes acerca de la robótica. 00:26:36
Así es que vamos a intentar cargar el siguiente vídeo. 00:26:43
Nah, olvídalo. Yo me fío de que eres humano. 00:26:47
Vale, estábamos hablando de la cuarta revolución industrial, ¿verdad? 00:26:49
Si esto es verdad, estamos hablando de una bomba a punto de explotar. 00:27:16
¿Por qué no están todos los políticos hablando de ello? 00:27:20
La razón tiene hasta un nombre. Se llama la Ventana de Overton. 00:27:22
La Ventana de Overton es una teoría que dice que en cada época solo hay espacio, o ventana, para debatir una cierta cantidad de temas. 00:27:27
Todo lo que está fuera de esa ventana se considera peligroso, estúpido o una paja mental. 00:27:36
Por ejemplo, en la antigua Roma no había espacio para hablar de abolir la esclavitud. 00:27:42
Tenían una razón. Abolir la esclavitud implicaba destruir la economía romana. 00:27:46
Porque su base eran los esclavos 00:27:51
Hubo que esperar mil años para que la ventana se abriera 00:27:54
Y se pudiera hablar de abolir la puta esclavitud 00:27:57
Sí, la llegada de las máquinas ayudó bastante a dejar de esclavizar a personas 00:27:59
Hoy no hay ventana 00:28:04
Para hablar del empleo del futuro y los ordenadores 00:28:06
¿Por qué? 00:28:10
Porque este es un problema que aún se puede ignorar 00:28:11
¿Explotará en nuestra cara de aquí a los próximos 20 años? 00:28:13
¿30? 00:28:17
¿A quién va a afectar principalmente? 00:28:18
A la gente que ahora es más joven. Hasta los años 60 la mayoría de la población eran hombres y mujeres jóvenes, menores de 40. Había poca gente mayor. Esto es lo que se llama pirámide de población. La base de la sociedad era la gente joven. 00:28:20
Los partidos políticos se fijaban mucho en los problemas de la gente joven porque allí había muchos votantes. 00:28:37
Pero nuestras sociedades cada vez tienen menos jóvenes y más gente mayor. 00:28:43
Cada vez tenemos menos hijos y vivimos más. 00:28:47
Ahora la mayoría de la gente es mayor de 40 y eso no va a cambiar. 00:28:50
Para 2050 le habremos dado la vuelta a la pirámide. 00:28:55
La base no serán los jóvenes, serán los mayores. 00:28:58
Por eso hoy los políticos buscan el voto aquí, que es donde más gente hay, y prometen soluciones a sus problemas. 00:29:01
¿Por qué no hablan de algo que va a afectar a la gente que ahora es joven? 00:29:08
Porque hay muchos menos votantes de esa edad. 00:29:11
Por otra parte, no es tan malo que los políticos no hablen de estos temas. 00:29:14
Cuando un partido es el primero en hablar de un tema, suele politizarlo. 00:29:17
¿Qué puñetas significa esto? 00:29:21
Pues que la automatización del trabajo podría convertirse en algo de izquierdas, algo que se han inventado los comunistas. 00:29:23
o algo de derechas inventado por los neoliberales para no hablar de las 00:29:28
verdaderas causas del paro o peor aún que algún extremista lo convierta en 00:29:32
algo de los jóvenes contra los mayores eso aún no ha sucedido así que aún 00:29:37
puedes escuchar este vídeo seas de izquierdas o de derechas más joven o más 00:29:41
mayor y eso es una oportunidad vale notarás que en este vídeo me estoy 00:29:45
centrando demasiado en lo que las máquinas son capaces de hacer bien y lo 00:29:51
que nosotros somos capaces de hacer bien. En el siglo XIX, cuando apareció nuestro 00:29:55
sistema educativo, no podíamos responder a esa pregunta, porque no sabíamos bien cómo 00:29:59
funcionaba el cerebro. Ahora tampoco lo sabemos totalmente, pero sí lo entendemos mucho mejor. 00:30:04
Y sabemos que, uno, no podemos simplemente meter datos en el cerebro, o se nos olvidan 00:30:09
casi todos después de un examen. El cerebro necesita ayuda para tragarse los datos. Estímulos. 00:30:15
Dos. Los mejores estímulos son emociones. La sorpresa o la felicidad hacen aparecer en nuestro cerebro la dopamina, que nos ayuda a aprender y a relacionarnos con otros humanos. 00:30:22
Dos. Realizar ejercicios repetitivamente hasta que creamos un hábito no tiene por qué ser malo, pero las máquinas son mucho mejores que nosotros con lo repetitivo, lo predecible. 00:30:35
Sin embargo, algo que se les da de culo es manejar lo impredecible. 00:30:45
Para hacer su trabajo, un robot necesita que todo ocurra como se espera. 00:30:48
De lo contrario, no tendrá ni idea de qué hacer. 00:30:54
Un humano puede improvisar. 00:30:58
Se nos da bien. 00:31:02
Pasa lo mismo con la especialización. 00:31:05
No es mala de por sí. 00:31:08
Pero algo que de momento solo somos capaces de hacer los humanos es lo contrario. 00:31:10
Cruzar cosas diferentes. 00:31:18
Mucha de la gente que consideramos genios lo son no porque fueran los mejores en una cosa, 00:31:20
sino porque mezclaron cosas muy distintas entre sí. 00:31:26
La mayoría de los premios Nobel son muy buenos en esto, pero también tú. 00:31:37
¿No te ha ocurrido que has hecho algo genial en tu trabajo con una idea que has sacado de otro sitio? 00:31:41
¿De tus aficiones, por ejemplo? 00:31:46
4. Sobrecumplir órdenes. 00:31:52
A veces hay que hacer lo que toca hacer, si no, no funcionaría el mundo. 00:31:54
Sin embargo, nunca podremos ser mejores que una máquina en cumplir una orden. 00:32:00
Si la máquina tiene electricidad, siempre obedece. 00:32:05
Pero nosotros tenemos una cosa muy rara, el pensamiento crítico. 00:32:08
A veces, en lugar de hacer lo que se supone que debe hacerse, probamos otra cosa. 00:32:13
De ahí salen locuras. 00:32:18
Lo ha dicho Jesus. 00:32:20
Pero también avances increíbles. 00:32:21
¿Por qué no se nos entrena en usar el pensamiento crítico? 00:32:25
Un apunte más. 00:32:28
Nuestra educación es competitiva. 00:32:30
Da mucha importancia a las notas. 00:32:33
Convierte a los alumnos en unidades desconectadas que compiten entre sí para ver quién es mejor en esto. 00:32:35
Pero el psicólogo David Kolb dice que somos muy diferentes para ponernos a competir en clase. 00:32:41
Algunos son buenos con la teoría y los libros, sí. 00:32:46
Pero otros aprenderían mejor observando lo que ocurre a su alrededor. 00:32:48
Otros necesitarán más de emociones y creatividad. 00:32:51
Y otros aprenderán mejor haciendo cosas en el mundo real. 00:32:54
Cole descubrió algo increíble observando los distintos tipos de aprendizaje. 00:32:58
Nos complementamos. 00:33:02
Hay pruebas de que los equipos que incluyen a personas con distintos perfiles funcionan mejor. 00:33:05
Casi parece que estamos diseñados para ayudarnos. 00:33:10
Podrías ir jugando a los contrarios durante una hora, pero creo que se capta la idea. 00:33:13
Llevamos 200 años educándonos al revés de cómo nos funciona la cabeza. 00:33:17
Es natural que los ordenadores nos estén quitando las tareas que son de datos, repetitivas y especializadas 00:33:21
Son rasgos propios de una máquina 00:33:26
Y nosotros tenemos un límite natural en lo buenos que podemos ser aquí 00:33:28
Los ordenadores, no 00:33:32
Pero en esto, la inteligencia humana 00:33:34
No tenemos competencia 00:33:38
Y no sabemos ni cuál es el límite 00:33:40
Solo sabemos que todo lo que ha conseguido la humanidad hasta ahora 00:33:43
Y ojo, hemos conseguido cosas muy increíbles 00:33:46
ha sido sin entrenarnos para usar estas cosas. 00:33:49
Todo lo hemos conseguido haciendo de robots cutres. 00:33:54
¿Qué conseguiríamos si nos entrenasen en usar estos superpoderes? 00:33:57
Aparte, ¿tiene sentido seguir compitiendo con la máquina en cosas que ni siquiera se nos dan bien? 00:34:02
¿No sería mejor que nos liberasen de estas tareas y poder dedicarnos a ser mejores humanos? 00:34:07
Ojo, somos complementarios. 00:34:13
Dos humanos trabajando así no sumarían, se multiplicarían el uno al otro. 00:34:15
Estamos acojonados por entrar en la era de la máquina, pero ¿y si las máquinas fueran la clave para tirarnos de cabeza a la era de los humanos? 00:34:20
Repito, ¿qué conseguiríamos? 00:34:29
Pero volvamos a la automatización. 00:34:33
El trabajo que no es repetitivo y especializado, o sea, el trabajo que no les gusta a las máquinas, puede dividirse en su mayoría en dos. 00:34:36
Estos trabajos requieren habilidades que sólo podemos realizar los humanos, como entender muy bien a las personas, mezcladas con habilidades manuales 00:34:45
Ejemplos podrían ser camareros, trabajadores del hogar, cuidadores de niños o personas mayores de los que cada vez habrá más, o un peluquero 00:34:53
Mezclar lo físico y mental no es para las máquinas, que funcionan mejor especializándose en una cosa 00:35:00
Además, en ciertas de estas tareas preferís ver a humanos que a máquinas 00:35:07
El problema, como ya te dije, es que aunque estas tareas son bastante especiales 00:35:12
Solo podemos hacerlas nosotros 00:35:16
Las pagamos de culo 00:35:18
Los trabajos que pagamos bien son estos otros 00:35:19
Que además de capacidades del cerebro humano 00:35:22
Como saber liderar un equipo 00:35:24
Requieren un alto nivel de estudios 00:35:26
Aquí también hay menos riesgo de automatización 00:35:28
Porque el futuro son humanos apoyados por máquinas 00:35:31
Ejemplo, los cirujanos humanos 00:35:35
Además de saber mucho del cuerpo humano 00:35:37
Tienen capacidades tan importantes en una operación 00:35:39
como manejar lo imprevisible. Y si además usan brazos robóticos, pueden realizar operaciones 00:35:42
mucho más complicadas. Esto es interesante, no es sólo que las máquinas puedan liberarnos aquí, 00:35:48
también pueden hacernos llegar más lejos aquí. Bien, sabemos que una cantidad dramática de este 00:35:55
trabajo va a destruirse. De la gente que vaya quedándose fuera, algunas tendrán el nivel de 00:36:01
estudios necesario para pasar aquí, pero seguramente la mayoría iría a parar aquí. Para no dividir la 00:36:06
sociedad en dos y no perder la clase media que tanto nos ha costado conseguir, ¿qué hacemos? 00:36:11
¿Obligamos a pagar mejor estos trabajos ya que no hay ningún ordenador capaz de hacerlos? Hay 00:36:17
expertos que dicen que quizás sería necesario dar un sueldo básico a toda la sociedad para que si la 00:36:22
automatización te deja en la calle, no cojas el primer trabajo de mierda que encuentres y puedas 00:36:26
estudiar y reciclarte en algo mejor pagado. Sin embargo, ni esos expertos se ponen de acuerdo en 00:36:31
de dónde saldría el dinero para algo así. Hasta se ha llegado a proponer que los robots paguen 00:36:35
impuestos para sostener el estado de bienestar. Algo complicado, porque ¿qué es un robot? 00:36:40
¿Un brazo mecánico? ¿Programas de contabilidad? ¿Una app de música es un robot? La realidad 00:36:47
es que no acabar dividiendo la sociedad en dos es un reto muy difícil. Para acabar, 00:36:53
¿te acuerdas de esto? Este es otro de los mayores problemas de nuestro sistema educativo, 00:36:58
La empleabilidad. El sistema educativo está preparando a los jóvenes para el empleo que hay hoy. 00:37:06
Pero mientras estudian, el mundo cambia y quizá cuando salgan a trabajar, el empleo para el que los hemos preparado ya no existe. 00:37:12
Sin embargo, lo que sí habrá serán empleos que no existían cuando empezó a estudiar, como biohacker o policía meteorológico. 00:37:19
Hay tantas dudas sobre el empleo del futuro que se leen cosas como que el 65% de los empleos que ocuparán nuestros niños aún no se ha inventado. 00:37:27
Otros dicen que el 75% 00:37:34
En realidad, nadie tiene ni puta idea 00:37:36
Pero la pregunta es clara 00:37:39
¿Cómo vamos a prepararte hoy para algo que no aparecerá hasta dentro de 10 años? 00:37:40
Este estudio lo que ha hecho ha sido examinar las habilidades que te piden en más de 900 trabajos 00:37:46
Y han identificado las 10 que más están creciendo 00:37:51
¿Sabes cuáles son algunas de ellas? 00:37:53
1. Comprender las reacciones y emociones de los demás 00:37:55
2. Resolver problemas que no hayan ocurrido antes 00:37:58
3. La creatividad 00:38:01
o sea, ser capaz de generar ideas nuevas. 00:38:03
Cuatro, la capacidad de complementarse con personas que piensan distinto. 00:38:05
Y sorpresa, el pensamiento crítico, tal cual. 00:38:09
Y el estudio dice que el top 3 para 2020 será este. 00:38:13
¿Cómo están tan seguros? 00:38:17
Pues porque nadie sabe cómo serán los ordenadores del futuro, 00:38:19
pero sí sabemos cómo serán los humanos del futuro. 00:38:23
Así. 00:38:27
Estas habilidades nunca pasarán de moda. 00:38:28
¿Pero a ti te las han enseñado? 00:38:31
Porque a mí no. Vale. O sea que no solo estamos enseñando a la gente a ser robots cuando ya tenemos robots. 00:38:33
No solo no estamos enseñando las habilidades que se nos dan bien a los humanos. 00:38:40
Es que las únicas habilidades que sabemos seguro que se necesitarán en el futuro son esas. 00:38:44
Además, si te fijas, este vídeo son básicamente preguntas. 00:38:51
¿Cuánto tiempo tenemos para evitar esa sociedad polarizada? ¿Cuánto empleo se destruirá? ¿Cuánto se creará? 00:38:54
¿Será de calidad o de mierda? 00:39:00
¿Qué ocurrirá si se rompe el círculo virtuoso? 00:39:01
Pero a estas preguntas no podemos contestar solo con datos. 00:39:04
No son preguntas de lógica o matemática, 00:39:08
sino que tocan precisamente aquello que nos hace humanos. 00:39:10
¿Cómo protegeremos a la gente? 00:39:14
¿Qué consideras justo? 00:39:16
Se necesitan humanos para responder a ese tipo de preguntas. 00:39:18
¿Dónde están esos humanos? 00:39:21
Desperdiciados, programados para hacer de robots. 00:39:23
Encima, esta información puede ser peligrosa. 00:39:28
En malas manos puede convertirse en un discurso contra las máquinas. 00:39:30
Y no habríamos conseguido nada de esto sin máquinas. 00:39:35
Es evidente que un vídeo no puede responder a tantas preguntas. 00:39:42
Pero sí hay algo que puede hacer. 00:39:45
¿Recuerdas la ventana de Overton? 00:39:47
Mientras hablo, esa ventana sigue cerrada. 00:39:49
¿Recuerdas la pregunta inicial? 00:39:52
Era, ¿cómo crees que será el futuro? 00:39:54
En 1820, la mujer no podía votar. 00:39:58
la mayoría de los hombres tampoco. Existía la esclavitud, los niños trabajaban en fábricas, 00:40:00
las jornadas eran de 50 horas semanales, no existía la seguridad social, no todos tenían 00:40:06
fe en que esas cosas cambiaran, pero ocurrió lo impredecible. No sé si te has dado cuenta, 00:40:11
pero el círculo virtuoso tiene trampa. Cuando sube la producción en una empresa, los sueldos 00:40:24
no suben automáticamente porque sí, la gente tiene que unirse para pedirlo. Los economistas 00:40:29
que hablan del círculo virtuoso reconocen que 00:40:35
solo se puso en marcha porque llegaron a un 00:40:37
acuerdo de empresas, 00:40:39
Estado y trabajadores. 00:40:41
No debería estar 00:40:44
preguntando cómo crees que será el futuro 00:40:45
a un humano. 00:40:47
Una máquina quizá hasta puede predecir 00:40:49
lo mejor que tú. La pregunta es 00:40:51
¿cómo te gustaría 00:40:53
que fuera el futuro? 00:40:55
Porque eso 00:40:59
solo lo puede responder tú. 00:41:00
Bueno, creo que 00:41:02
No sé si conocíais este vídeo muchos de vosotros, si lo habíais visto, si es la primera vez que lo visualizáis. 00:41:04
Creo que es terriblemente interesante conocerlo, ya que en gran parte es lo que venimos a hablar aquí, de convivir con la robótica. 00:41:11
Hay mucho por hacer y ese mucho por hacer, sobre todo hay que tener, como siempre se hace en consultoría, tener una visión clara, documentada de la situación. 00:41:20
Creo que esta es la mejor documentación que podía recoger para poder explicar la situación que tenemos y, bueno, qué es lo que hay que hacer ahora. Es decir, la pregunta, como decía aquí el amigo, ¿cómo será el futuro? ¿Qué nos depara todo esto? ¿Hacia dónde vamos a ir? 00:41:30
Así que os voy a dar algunas pistas, espero que sean útiles para vosotros, puesto que, como decía en esta presentación final, ¿cómo te gustaría que fuera el futuro? No es tanto cómo vamos a convivir la robótica con nosotros, sería cambiarle también el título. 00:41:50
¿Cómo nos gustaría que conviviera la robótica con nosotros? ¿Para qué nos debería servir? 00:42:09
Bueno, lógicamente, como digo, hay un círculo vicioso dentro, bueno, círculo vicioso o círculo maravilloso, 00:42:15
que es la industria y cómo funcionamos hasta ahora. 00:42:23
Es decir, generamos bienes de consumo, esto da mano de obra y genera, lógicamente, la capacidad para poder comprar. 00:42:26
Al mismo tiempo sube la economía y podemos generar más bienes de consumo. Bueno, pues esto hasta hoy ha sido así. Creo que hay mucho más que discutir aquí. Esta charla podría dar para muchos más temas, aparte de la robótica. 00:42:37
La deslocalización, pues fantástica, ha hecho que las zonas donde más atrasada estaban puedan seguir hacia un camino de mejora y ha creado todo un mundo de servicios espectacular alrededor nuestro, del cual ahora pues estamos pasando, la crisis estamos pasando y es la que más dañada está. 00:42:50
La automatización, ¿qué va a crear? Pues va a crear, como bien sabéis, una diferenciación entre quién tiene una formación o quién tiene unos medios y quién no los tiene o no puede alcanzarlos, puesto que la parte de trabajo repetitivo y especializado está clarísima, que lo hace mucho mejor cualquier robot. 00:43:14
Cada vez hay más ejemplos, es brutal. Donde antes tenías a gente de carretilleros en una fábrica, cada vez tenemos más robots haciendo esos trabajos y ya no solamente esto. Podemos atacar a todo tipo de trabajo repetitivo y especializado. 00:43:35
Y esto es muy importante. Esta tabla de crecimiento, esta pirámide que ya no lo es y que va a cambiar, es lo que tal vez os servirá de guión para ver por dónde atacar, por dónde empezar a hacer algo. 00:43:53
puesto que no sé las edades que tenéis 00:44:11
imagino que aquí hablaba un poquito de todo 00:44:13
somos ya bastantes personas 00:44:15
en la presentación 00:44:16
y de una manera u otra a todos les toca 00:44:18
algo y una de las preguntas que también 00:44:21
quiero hacer después es precisamente esto 00:44:23
que en la edad que vosotros tenéis 00:44:25
que creéis que os va a tocar 00:44:27
como problema, como una 00:44:28
parte de la robótica y en qué 00:44:31
va a ayudar la robótica en cada una 00:44:33
de estas edades, en cada una de estas fases 00:44:35
pero es que hay muchísimos problemas 00:44:37
por resolver, con lo cual, como decía un amigo mío, hay una cantidad 00:44:39
de oportunidades bestial. Nos vamos a hartar 00:44:42
de oportunidades. Y claro, todo esto 00:44:45
venía, ¿por qué? Porque hay una tabla muy bien 00:44:48
explicada donde tenemos lo que realmente 00:44:51
nos dan las pistas. Las pistas de por dónde 00:44:54
debemos de ir. La robótica no es 00:44:57
algo que esté a nuestro favor 00:45:00
ni en contra. Es algo con lo que convivimos, con lo que debemos 00:45:03
de convivir y con lo que debemos de aprovechar de una forma 00:45:06
creativa. Esta es la 00:45:09
tela. No es 00:45:11
que tenga un robot que me haga 00:45:13
la limpieza de la casa, sino 00:45:15
que tenga un robot que me deja tiempo 00:45:17
para hacer cosas que no son 00:45:19
precisamente maravillosas. 00:45:21
A no ser que, oiga, a alguien le relaje 00:45:23
pasar la escoba. 00:45:25
Problemas. Hay 00:45:28
cantidad de problemas. Esto no lo van a resolver 00:45:29
las máquinas. Lo estamos resolviendo las personas. 00:45:31
Pero, lógicamente, la vacuna 00:45:34
que estamos deseosos todo de que aparezca 00:45:35
no ha aparecido solamente porque 00:45:37
tenemos fantásticos químicos y biólogos sino porque estos además tienen 00:45:39
herramientas para poder llegar a resultados 00:45:45
y el pensamiento crítico porque hacemos lo que hacemos si se puede hacer de la 00:45:49
manera porque quedarse con una idea fija cuando 00:45:54
el mismo problema se puede ver de diferentes formas de manera totalmente 00:45:59
diferentes si apoyamos este pensamiento crítico de datos de información pues es 00:46:04
un boom es una pasada lo que podemos conseguir y algo que me gusta mucho 00:46:11
dentro de esta presentación recordáis que había una última parte que estaba 00:46:16
fuera de esa presentación que era el concepto de la empleabilidad oye nos 00:46:20
formamos para ser empleables donde porque yo empecé estudiando robótica no 00:46:24
Empecé estudiando electricidad, me gustaba este mundo, pero ¿sabéis qué? Desde hace muchos años me di cuenta que a las máquinas no les pasa nada y me reconvertí. Tuve que pasar a ser un asesor, un consultor, porque a las máquinas, de verdad, y soy técnico en maquinaria, me encanta la máquina más que un tonto un lápiz, pero el problema no está en la máquina, el problema está en las organizaciones, en las personas, en los procesos. 00:46:32
Y eso es una parte donde la empleabilidad no está tan clara. Es decir, si tú estás estudiando para algo muy concreto, fantástico, fabuloso, pero eso no te certifica una empleabilidad. Aquí en la reunión esta hay varios profesores, muchos de vosotros sois profesores. 00:46:59
¿Cuántas veces nos han dicho, oye, ¿qué estudio yo para conseguir trabajo? 00:47:17
Ostras, macho, te digo antes lo que va a caer en la lotería de Navidad. 00:47:21
Yo qué sé. 00:47:26
¿Cómo voy a saber qué es lo que tienes que estudiar para encontrar trabajo? 00:47:28
No lo sabemos. 00:47:31
Porque esa empleabilidad no tiene tanto que ver con lo que estudias, sino con lo que te apasiona. 00:47:32
Podemos también hablar de esto un ratito. 00:47:37
Pero lo que sí tenemos claro es que estas habilidades que nos ha dicho el vídeo de las personas que son tan, tan, tan importantes son las que más debemos de potenciar y las que, por desgracia, todavía no estamos potenciando. 00:47:39
Seguimos haciendo exámenes en los institutos, en los colegios y dicen, hombre, habrá que hacer exámenes. Bueno, ¿y por qué no hacemos resultados? ¿Por qué no buscamos unos resultados diferentes? ¿Por qué no trabajamos de una forma diferente? Tal vez porque viene impuesto, ¿no? Ahora tenemos una nueva ley, mañana tendremos otra y otra. Al final, menos mal que la educación la sacan para adelante los profesores y no los políticos, pero eso es otro tema. 00:47:56
Al final, estas habilidades, esta capacidad de complementarse, no de competir, esto también es algo interesante. Nos ha enseñado a sacar la mejor nota. Bueno, no me voy a poner de ejemplo de notas porque os aseguro que no era el mejor de la clase ni de coña. 00:48:19
No era un tema de notas lo que se trata aquí. 00:48:40
Se trata de tener resultados y tener la capacidad de verlo. 00:48:43
Ese pensamiento crítico, como ha dicho antes. 00:48:48
Y quiero recalcaros una cosita. 00:48:51
Mirad, a mí me ha ayudado mucho y espero que a vosotros también. 00:48:54
Esto es los estilos de aprendizaje de David Cole. 00:48:57
Es una forma muy sencilla de decir que todos no aprendemos de la misma manera. 00:49:02
ni todos podemos tener 00:49:06
la misma forma 00:49:08
de interpretar lo que ocurre 00:49:10
todos tenemos 00:49:12
el que es buenísimo en matemáticas 00:49:14
el que es muy bueno pintando y el que es muy bueno 00:49:16
bailando 00:49:18
si lo que ocurre es que cada uno 00:49:19
somos buenos aprendiendo pero de forma diferente 00:49:22
por lo tanto hacer una formación 00:49:24
en la que todo el mundo 00:49:27
tenga que pasar por lo mismo 00:49:28
pues lógicamente no es 00:49:30
lo más apropiado 00:49:32
hay que cambiar muchas cosas 00:49:33
Pero estos estilos de aprendizaje de verdad vale la pena si queréis verlos separado porque os ayudaría muchísimo. No todos tenemos un solo estilo de aprendizaje, tenemos unos porcentajes en cada uno de estos cuatro baremos y conocerlos nos va a permitir ser mejores en lo que hacemos. 00:49:35
Y trabajar con gente que es diferente a ti en la forma de aprender y en la forma de ver, esta es la mejor de las maneras para poder crear cosas nuevas. Hay que tener paciencia porque, claro, siempre queremos llevar la verdad por delante, yo tengo mi opinión, muy bien, lo hacemos todo con opiniones. 00:49:55
Pero si conseguimos tener la paciencia y la habilidad y la inteligencia de entender la forma de ver de otras personas para lo mismo, entonces es cuando se generan ideas nuevas. Entonces es cuando realmente salen cosas que ningún ordenador todavía sabe hacer. Hablaremos de inteligencia artificial, pero va por otros derroteros. 00:50:14
Autor/es:
CRN de Máquinas Electromecánicas
Subido por:
Cf electricidad-electronicayaeronautica
Licencia:
Reconocimiento
Visualizaciones:
241
Fecha:
17 de febrero de 2021 - 23:41
Visibilidad:
Público
Centro:
CF CENTRO DE FORMACIÓN EN ELECTRICIDAD, ELECTRÓNICA Y AERONAÚTICA
Duración:
50′ 43″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
852x480 píxeles
Tamaño:
348.51 MBytes

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