¿Una carrera contra las máquinas?

Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee popularizaron la expresión «carrera contra las máquinas» en su libro del año 2011, que llevaba igual título (en el original, en inglés, Race Against the Machine).

La obra de Brynjolfsson y McAfee contribuyó a un debate, abierto una década antes, sobre el futuro del trabajo. Esta expresión les servía para describir una realidad que se empezaba a materializarse en esos años y que, más de una década después, es una realidad incontestable en la actualidad: las llamadas máquinas inteligentes están presentes cada día más en cualquier faceta de nuestras vidas, realizando una multitud de tareas de una manera más fácil y cómoda, e incluso con menores riesgos para la seguridad y la salud de los trabajadores, pero al mismo tiempo reemplazando a esos mismos trabajadores.

En este artículo pasaremos revista primeramente al reparto de tareas que tiene lugar en el ámbito laboral entre el trabajo humano y las nuevas tecnologías digitales, enumerando aquellas tareas que están siendo automatizadas de manera más frecuente, y aquellas otras donde todavía la automatización conlleva dificultades.

Sin embargo, este tipo de descripción adolece de problemas para explicar cómo se está llevando a cabo la digitalización de las empresas. Por eso, en una segunda parte del artículo comentaré cuáles son los principales requerimientos que se dan en ellas para automatizar sus procesos, y por ende para sustituir el trabajo humano por máquinas inteligentes.

Obtenida de shutterstock

El enfoque de tareas para explicar la sustitución del trabajo

En el ámbito laboral, a medida que avanza el desarrollo de la inteligencia artificial y la robótica, las máquinas realizan tareas que antes hacíamos los humanos, lo que tiene como consecuencia que se altere no solo el contenido del trabajo (qué hacemos), sino también la forma en que trabajamos (cómo lo hacemos).

Los cambios que introducen las nuevas tecnologías digitales son de tal magnitud que solo son comparables con los cambios que se dieron con el nacimiento de las primeras fábricas en la Primera Revolución Industrial. No por casualidad, Brynjolfsson y McAfee definen esta etapa histórica como Segunda Era de las Máquinas, título de otra de sus obras más conocidas, publicada en 2014. Según estos autores:

• La primera era de las máquinas empezó con la máquina de vapor, mientras que la segunda tiene como protagonistas los ordenadores y el mundo digital.
• Mientras en la primera era los avances tecnológicos complementaban al hombre, que era quien mantenía la capacidad de decisión y el control del trabajo, en la segunda son las máquinas las que toman a menudo decisiones más eficientes, mientras que la parte humana ligada a la producción pierde importancia.

La incorporación de una nueva generación de tecnologías en las empresas tiende generalmente a eliminar, transformar o agregar tipos específicos de tareas, transformando por tanto el contenido de los empleos y ocupaciones. Se da, por tanto, un reparto de tareas entre las máquinas y los humanos por el que las empresas mejoran sus capacidades y posibilidades para producir bienes y servicios.

A la hora de analizar el impacto de la tecnología sobre las tareas, es muy frecuente utilizar la clasificación de David H. Autor. Según este autor, las tareas se distinguen por dos cuestiones:

• Por el grado de rutinización, es decir en qué medida la tarea se realiza en un ambiente controlado y se basa en movimientos predecibles, que responden a unas reglas claras y explicitas.
• Por el tipo de actividad que se realiza, clasificando a la tarea en manual (requiere de la manipulación de objetos) o cognitiva (supone esfuerzo mental).

De esta doble distinción obtenemos una tipología de tareas, compuesta por:

1. Tareas manuales rutinarias. Son tareas muy estandarizadas, que siguen un procedimiento definido, repetitivo, conocido de antemano. En este grupo están las tareas típicas del obrero de la fábrica taylorista (que caricaturizó Charles Chaplin en su película Tiempos Modernos): apretar un tornillo, empaquetar, embalar en cajas, cargar y transportar, etc
2. Tareas manuales no rutinarias. En ellas no existe la previsibilidad del trabajo rutinario. El trabajador tiene cierto control del proceso de trabajo, como pueden ser las tareas habituales en el área de los servicios.
3. Tareas cognitivas rutinarias. En ellas se da una manipulación de ideas y/o una interacción social con otros, pero están pautadas en un procedimiento previo definido. Por ejemplo, el control y supervisión de stocks en un almacén, las tareas de contabilidad, la atención telefónica de clientes, etc.
4. Tareas cognitivas no rutinarias. Son tareas donde el trabajador analiza y resuelve problemas sin que existan pautas o procesos definidos con antelación. No solo requieren de unos conocimientos previos por parte del trabajador, sino que además necesitan del uso creativo y eficaz de esos conocimientos y de la interacción con otros trabajadores, la movilización de su autonomía. Por ejemplo, un analista de datos, un técnico de laboratorio, un gerente, un formador, etc.

Tareas que hacen mejor las máquinas 

Los últimos avances tecnológicos son en gran parte debidos a los esfuerzos para convertir las tareas cognitivas no rutinarias en problemas bien definidos, facilitada por la reciente producción de grandes y complejos conjuntos de datos (big data). Además, la robótica móvil proporciona un medio de aprovechar directamente las tecnologías de Machine Learning (ML) para ayudar a la automatización de las tareas manuales.

Existen, como consecuencia, una serie de tareas en las que las máquinas vienen a mejorar nuestra capacidades y a obtener mejores resultados, tanto cuantitativa como cualitativamente.

En primer lugar están las tareas basadas en movimientos repetitivos, como poner un punto de soldadura en el lugar preciso de una placa electrónica, donde la máquinas no solo son más productivas, con menos errores e imperfecciones, sino que liberan a los trabajadores de estas tareas poco gratificantes en el trabajo.

Algo parecido ocurre con algunas actividades identificadas como tareas penosas y peligrosas. Los robots no tienes las limitaciones físicas o biológicas que tenemos los humanos. Por ejemplo, los robots pueden operar a grandes profundidades y desarrollar tareas de reparación en oleoductos submarinos, o pueden operar con temperaturas extremas que para nosotros supondrían riesgos para la salud.

El desarrollo de la inteligencia artificial, también, nos ha abierto la puerta a desarrollar nuevas tareas que requieren analizar gran cantidad de datos y nos permiten mejorar nuestra toma de decisiones en cualquier ámbito productivo.

Por último, tenemos un conjunto de tareas que requieren de una capacidades que no poseemos, bien porque requieren demasiado esfuerzo físico o requieren mucha precisión al manipular objetos. Esto desde luego no es una novedad, ya que la evolución del ser humano ha empleado desde su origen máquinas y herramientas que aumentan nuestras capacidades para transformar nuestro entorno. Por ejemplo, el uso cada vez más extendido de exoesqueletos en la industria y en la construcción permite a los trabajadores levantar y mover cargas que de otra manera no podrían sin verse en grave riesgo.

Tareas en las que los humanos (todavía) superamos a las máquinas 

 La automatización puede extenderse a cualquier tarea no rutinaria, menos en aquellos casos en que el estado actual de la investigación está en una situación de cuello de botella, y las tareas no pueden ser rutinizadas (convertidas en rutinas) mediante algoritmos o programas informáticos, o requieren de respuestas específicas a situaciones concretas que no están predefinidas.

Por ejemplo, aquellas tareas que requieren inteligencia social y emocional son específicas (todavía) de los seres humanos, ya que llevamos algunos milenios perfeccionando estas capacidades mediante la vida en pequeñas comunidades, primero, y luego en sociedades más complejas. La inteligencia social humana es importante en una amplia gama de tareas, tales como la negociación, la persuasión y la atención. Mientras que los algoritmos y los robots pueden ahora reproducir algunos aspectos de la interacción social, el reconocimiento en tiempo real de la emoción humana sigue siendo un problema difícil para las máquinas. Aunque están apareciendo los primeros robots que reproducen emociones y son capaces de interactuar socialmente en algunos ámbitos, como en los hoteles, la gama de habilidades sociales y emociones que muestran es muy limitada.

Un segundo tipo de actividad que aún sigue siendo exclusiva de los humanos son la creatividad, la intuición o la improvisación. Los procesos psicológicos subyacentes a la creatividad humana son difíciles de precisar. Un proceso de creación de ideas nuevas implica hacer combinaciones desconocidas de ideas familiares, requiriendo un rico acervo de conocimientos del que las máquinas aún no están dotadas.

Una visión crítica de este tipo de enfoques 

Una visión como la que acabamos de resumir no tiene en cuenta algunos aspectos de la automatización y digitalización que se está llevando a cabo en las empresas. Además adolece de cierto mecanicismo, ya que considera que si está disponible una tecnología (una máquina, un dispositivo o una técnica de fabricación) esta se emplea en las empresas, siempre y en cualquier circunstancia.

Estas carencias de la teoría chocan con la realidad de las empresas, donde una tarea que ejecuta un trabajador en su puesto de trabajo solo es automatizada si se cumplen dos requisitos.

• Primero, que exista la máquina o avance tecnológico (en la actualidad un robot, o Inteligencia Artificial, principalmente) que pueda desarrollar esta tarea de manera automática.
• Pero lo que hace que las empresas tomen la decisión de automatizar la tarea es que el coste relativo de usar la máquina o tecnología sea claramente inferior al coste que supone realizar la tarea por un trabajador.

Las innovaciones tecnológicas no se incorporan a las actividades productivas porque sean técnicamente viables. Sabine Pfeiffer pone el caso de la industria textil en Alemania: si solo se tratara de viabilidad técnica, Alemania tendría ahora una potente industria textil que habría modernizado progresivamente su tecnología de producción durante generaciones. Sin embargo, este no es el caso. Aparentemente, era más rentable para la mayoría de las empresas textiles alemanas utilizar métodos de baja tecnología en países con salarios bajos en lugar de métodos de alta tecnología en Alemania con salarios altos.

Además, se constata una heterogeneidad entre países en su mayor o menor digitalización de los sectores productivos que se relaciona con algunas variables que escapan de la mera viabilidad técnica, y que reflejan diferencias nacionales en la organización del trabajo y en las políticas de I+D, así como en el nivel educativo y la cualificación de la mano de obra.

En conclusión, esta visión de una carrera entre máquinas y humanos adolece de cierta simplicidad que oculta las circunstancias y las motivaciones que se dan en las empresas cuando deciden digitalizar y automatizar sus procesos productivos. Solo nos permite una foto fija, en un momento determinado de la investigación y la innovación tecnológica, sobre el alcance y grado que tiene la sustitución del trabajo humano por las máquinas.

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Para saber más:

David H. Autor, 2015. Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation.

E. Brynjolfsson y A. Mcafee, 2013. La carrera contra la máquina. Cómo la Revolución Digital está acelerando la innovación, aumentando la productividad y transformando irreversiblemente el empleo y la economía. Antoni Bosch.

Sabine Pfeiffer, 2016. Robots, Industry 4.0 and Humans, or Why Assembly Work Is More than Routine Work.