Josep Maria Ganyet, etnógrafo digital: "Los humanos no somos tan buenos como un robot pero sabemos hacer más cosas; los robots son muy buenos en una sola cosa y nosotros somos razonablemente malos en muchas."

Navidad. Tiempo de parientes, de comidas inacabables y de móvil bajo la mesa. Algunos de ustedes harán una semana o diez días de vacaciones. Los privilegiados añadirán estos diez días a los otros diez que ya hicieron con motivo de los puentes con un resultado neto de sólo diez días trabajados en diciembre. Tiempo de ponernos al día en libros, revistas, suplementos, artículos web, vídeos del TED, listas de Spotify, juegos de Playstation y de series. La vida puede ser maravillosa, almenos por unos días.

¿Pero podríamos consegui rque la vida fuera maravillosa para siempre? Es decir, ¿podríamos decidir a qué dedicamos nuestro tiempo de ocio e incluso cuánto tiempo queremos dedicar a trabajar y cuánto al ocio? Parece que tarde o temprano eso será así, pero con matices.

El debate de si se acaba el trabajo, en el sentido de que no tendremos que trabajar más para vivir, viene de muy lejos. Hace mucha gracia saber que en la Grecia clásica, Herón de Alejandría ya conocía los principios básicos del motor de vapor y que lo llegó a utilizar para abrir las puertas de un templo. El invento no prosperó sencillamente porque la sociedad del siglo I dC no estaba preparada —de hecho no necesitaba— el vapor: mantener un fuego para convertir el vapor en trabajo es infinitamente más caro que hacerlo manualmente, especialmente si te lo hace un esclavo.

Tuvimos que esperar hasta el siglo XVIII al inicio de la segunda revolución industrial cuando Watt reinventó la máquina de vapor. Ned Ludd y sus amigos —los ludistas­ se opusieron a la mecanización del trabajo por miedo a que las máquinas robaran el trabajo a los humanos, como así fue. Lo que no sabían los antimaquinistas es que la industrialización acabaría creando más puestos de trabajo de los que destruiría. En general en cada revolución en el mundo del trabajo ha ido así.

Un caso paralelo es el de Charles Babbage y su máquina analítica de 1842, una máquina mecánica capaz de calcular cualquier problema que se le planteara. Babbage, como Llull, Pascal o Leibniz antes, habían construido mecanismos que pretendían ampliar nuestro intelecto de la misma manera que la máquina de vapor de Watt ampliaba nuestra fuerza.

Babbage se arruinó en varias ocasiones intentando construir la máquina que al final no vio la luz por las limitaciones de la tecnología de la época, pero su trabajo sirvió de referente para matemáticos e ingenieros que la tuvieron como objetivo. No fue hasta cien años después, cuando la tecnología electromecánica ya lo permitía, que Alan Turing conseguiría construir la primera máquina universal, el primer ordenador.

Y desde entonces todo ha ido tan rápido como ha permitido la ley de Moore —los ordenadores doblan su capacidad cada 18 meses—, con algunos efectos paradójicos. En las décadas de 1970 y 1980 en EE.UU. el crecimiento de la productividad se frenó coincidiendo con el despliegue de las tecnologías de la información, afectando más negativamente a los sectores que más se habían informatizado: “Puedes ver la era de los ordenadores por todas partes excepto en las estadísticas de productividad”, en palabras del economista Robert Solow.

El 1995, Jeremy Rifkin, en su libro The end of work, seguía las tesis de Solow y ya avisaba de las consecuencias devastadoras de las tecnologías de la información en millones de puestos de trabajo en todos los sectores. Sólo una élite altamente cualificada dedicada al trabajo intelectual se beneficiaría.

Hasta hoy que se han encontrado Watt y Babagge, la robótica y la inteligencia artificial. Tenemos algoritmos y robots que superan las capacidades humanas pero en campos del conocimiento muy específicos: un robot de Seat es más preciso que cualquier trabajador cualificado y el Deep Blue que ganó a Kaspàrov en el año 1997 juega mejor que cualquier gran maestro de ajedrez. Los humanos no somos tan buenos como un robot pero sabemos hacer más cosas; los robots son muy buenos en una sola cosa y nosotros somos razonablemente malos en muchas.

Amazon ha abierto un supermercado en Seattle donde no hay que pasar por caja a la hora de pagar. Sensores, cámaras y algoritmos de inteligencia artificial saben en todo momento qué llevamos en la bolsa y al salir por la puerta ya nos lo carga en la cuenta de Amazon. En McDonald’s ya hace años que estudian un sistema de cajas robotizadas que sustituiría “procesos sin valor añadido”, que es un eufemismo para decir que cuando el salario mínimo suba por encima del coste de mantenimiento de un robot, van todos a la calle. Una cosa similar les pasará a los taxistas con los coches sin conductor de Google, a los transportistas con los drones de Amazon— repartieron hace quince días en Cambridge el primer pedido—, a los soldados con los robots de Boston Dynamics y a los pilotos de caza con los drones de la CIA.

Viendo el panorama la pregunta no es si un robot o un algoritmo sustituirá nuestro trabajo, sino cuándo lo hará. Y es aquí donde discrepo con Rifkin de que una élite altamente cualificada se beneficiará porque la robotización sólo afectará a los trabajos poco cualificados. Nos afectará a todos y me atrevería a decir que, en algunos campos, mucho antes en los puestos cualificados que en el resto. Fijémonos en la enseñanza. Sitios web de e­learning como Coursera, Kahn Academy o TEDED están redefiniendo (¿sustituyendo?) al profesor. Si usted está leyendo este artículo y tiene alquilado su intelecto a su empresa, es muy probable que ya haya un algoritmo haciendo cola por su puesto de trabajo.

La robotización es en nuestra sociedad lo que el vapor era en la Grecia clásica, una curiosidad que todavía es demasiado cara para que sea productiva de manera generalizada, pero como en el caso del vapor llegará un día que será más rentable dejar que las máquinas trabajen por nosotros. Aquel día será Navidad todo el año y tendremos que escoger si pasamos la tarde jugando a la Play o leyendo un libro.

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