Robots y software, las dos fuerzas que determinarán los trabajos del futuro

“Este es su día, su celebración. Y este, los Estados Unidos de América, es su país”. Las palabras son del discurso de posesión de Donald Trump como presidente de un país que lo eligió, en buena parte, por su promesa de empoderar a la clase media. Además de prohibir la entrada de musulmanes o de erigir un gran muro en la frontera con México, y hacer que los mexicanos paguen por él.

Debajo del odio, el racismo, la ignorancia o las demás narrativas fáciles para explicar un asunto que no resulta fácil digerir, hay una razón económica de vieja data: la pérdida de trabajo de miles de norteamericanos que, como en muchos otros lugares del planeta, quedaron atrapados en el cambio generacional y laboral que ha implicado la globalización.

No es una cuestión sencilla, un asunto que se pueda analizar desde las esquinas de lo bueno y lo malo, lo blanco y lo negro. Endilgar la pérdida de empleos exclusivamente a tratados comerciales pareciera ignorar el hecho simple de que un cambio global en la forma de hacer comercio requiere, a su vez, cambios locales para ajustarse a nuevas realidades. Paul Krugman habla al respecto en un ensayo: “La política de comercio debe ser debatida en términos de su impacto en la eficiencia, no en términos de los números engañosos de creación o pérdida de empleo”.

Uno de los puntos vitales en esta discusión suele ser el nivel de preparación y elasticidad de una economía local a la hora de entrar a jugar en un escenario global. Al parecer, cuando la tarea no se hace bien en casa las cosas se salen de control. Por ejemplo, entre 1999 y 2011, la economía norteamericana perdió entre 2 y 2,4 millones de empleos, según cifras de un estudio de 2014 del Massachusetts Institute of Technology (MIT). La investigación concluye que esta pérdida está íntimamente relacionada con el auge de la producción industrial y el comercio con China.

“El surgimiento de China como una superpotencia económica ha introducido cambios en los patrones globales del comercio mundial. El ajuste en los mercados laborales locales es particularmente lento, mientras que las tasas de desempleo se mantienen altas por lo menos una década después de que estos cambios en el comercio empiezan”, según un documento de 2016 del Buró Nacional de Investigación de Económica de EE.UU.

Bajo una cierta perspectiva, entender los riesgos laborales asociados a la globalización presenta un escenario complejo, pleno en factores y variables relacionadas entre sí. Pero, para efectos electorales, esta visión también ofrece blancos fáciles. “Make America Great Again” tiene mucho que ver con esto, con los enemigos: China y las políticas liberales que parecieran favorecer la producción en Asia por encima del empleo local.

Para toda su novedad esta historia es harto conocida, el viejo cuento de una economía contra otra. Pero en el fondo, esta narrativa tiene un capítulo que pareciera más agresivo y peligroso, sólo que tiende a pasar más desapercibido porque resulta difícil de entender y manejar y porque, en últimas, no es tan efectivo a la hora de enardecer a las masas. Se trata de la automatización del trabajo.

Máquinas, robots, software

Para ser justos, la automatización per se no es un asunto nuevo, pues, llevado al extremo, el concepto implica facilitar una labor mecánica y repetitiva mediante la utilización de tecnología, bien sea un conjunto de poleas, la imprenta o el motor de vapor, sólo mencionar unas. 

La invención y utilización de una tecnología (la rueda, el motor de combustión interna) son dos de los factores que parecieran alterar más rápidamente las dinámicas de producción y consumo y, con ellas, el panorama laboral de un tiempo determinado. Nada nuevo.

Entonces, la automatización puede ser vista como una etapa natural en el desarrollo social y tecnológico de una comunidad en particular. Una etapa que introduce cambios, claro, pero que tiene beneficios evidentes.

Un reporte reciente del Instituto Global McKinsey señala, por ejemplo, que el incremento global en la producción derivada del empleo del motor de vapor fue de 0,3% entre 1850 y 1910. El documento señala que esta cifra fue de 0,4% para la utilización de la robótica entre 1993 y 2007; de 0,6% para las tecnologías de la información entre 1995 y 2005 y puede ser de 0,8% y 1,4% para la automatización del trabajo entre 2015 y 2065.

La predicción del Instituto se basa en la utilización de robots para la producción industrial, un asunto usual, pero que sigue en expansión, así como los avances en análisis de datos y procesamiento de lenguaje que han sido posibles gracias a la creciente capacidad de técnicas de inteligencia artificial conocidas como redes neuronales o aprendizaje profundo.

Estos avances en la forma como las máquinas aprenden nuevas tareas preocupan a personas como Stephen Hawking quien, en 2015, junto con cerca de 8.000 académicos, firmó una carta abierta pidiendo revisar las consecuencias sociales del despliegue y adopción de la inteligencia artificial.

Esta preocupación es similar a la que han expresado instituciones como el Banco Mundial, que ha advertido de los cambios y ajustes que se requieren ante los efectos de la llamada economía digital (que incluye altos niveles de automatización de labores humanas).

En el fondo del debate, lo que se discute es cuántos empleos pueden perderse a manos de los robots en las industrias, pero también los bots de atención al público en un call center o incluso las impresoras en 3D que pueden construir una casa, por ejemplo.

La cuestión del trabajo humano

En este universo, hablar de incrementos en la productividad suele significar, en cifras brutas, menos personas con trabajo (o al menos con sus trabajos de siempre). Cifras del Brookings Institute, en Washington, dan cuenta de cómo, entre 1980 y 2015, la producción de manufactura en EE.UU. aumentó 250%, mientras que la mano de obra en ese sector disminuyó 40%.

“Estimamos que, en el mundo, cerca de la mitad de las actividades por las cuales la gente recibe un pago pueden ser potencialmente automatizadas mediante la adaptación de tecnologías que ya existen. Esto significa US$16 billones en salarios”, dice el reporte del Instituto Global McKinsey.

El reporte se refiere especialmente a labores que requieren trabajos físicos en “entornos altamente estructurados y en ambientes predecibles, así como en los sectores de recolección y procesamiento de datos”.

Impresoras, call centers y máquinas que hablan

Más allá de ser juguetes para gente curiosa, gadgets para personas con tiempo libre, las impresoras 3D albergan la seria posibilidad de abaratar los procesos de producción de todo tipo de bienes.

Hoy, por ejemplo, su uso en el mundo científico permite maximizar los recursos en el trabajo de los investigadores, quienes imprimen piezas de laboratorio con una reducción de costos que puede oscilar entre 50% y 80%. Este es un modelo que se está poniendo a prueba en laboratorios de óptica en un proyecto en conjunto entre la Universidad de Los Andes, de Bogotá, y el Instituto de Ciencias Fotónicas, en Barcelona.

Algunos análisis estiman que, para 2020, el mercado de la impresión 3D representará US$5.200 millones en la economía mundial. En este mismo lapso, General Electric espera que al menos 10.000 partes de sus motores para aviación sean fabricadas mediante esta técnica. Y, tan sólo el año pasado, un hotel en Filipinas inauguró la primera estructura comercial de concreto hecha enteramente por una impresora 3D.

Estos avances llevan a preguntarse qué pasará cuando los procesos de producción con impresoras 3D sean la norma y no sólo la novedad: ¿qué pasará con los obreros que no contrató el hotel en Filipinas o la gran corporación que fabrica motores, entre otras cosas?

Una pregunta similar se podría desprender de los avances en procesamiento de lenguaje y reconocimiento del habla que hoy alimentan a los asistentes virtuales de Apple (Siri), Amazon (Alexa) o los bots de servicio presentes en Messenger de Facebook.

Todos estos productos se nutren de la aplicación de técnicas como aprendizaje profundo o redes neuronales en el campo de la inteligencia artificial, dos de los factores que hoy tienen a esta tecnología en el frente de la innovación en computación y no sólo en la mente de los autores de ciencia ficción.

A decir verdad, estos enfoques no son del todo novedosos, pues varios de los paradigmas que los gobiernan fueron propuestos hace varias décadas. Lo que sí ha resultado revolucionario es la mezcla entre el software y el hardware (como procesadores gráficos), además de la posibilidad de alimentar estos sistemas con una cantidad de información sin precedentes.

Todo esto ha permitido la creación de bots de atención al cliente: una especie de asistente virtual, de computador, que interactúa con un usuario que busca una habitación de hotel o una botella de vino.

Este tipo de bots son una presencia medianamente común en plataformas como Wechat, la aplicación de mensajería china que permite hacer transacciones además de chatear. Su despliegue masivo, actualmente en curso, viene a través de Messenger, el producto de mensajes de Facebook.

En Colombia, por ejemplo, la aplicación Nequi incorporó un bot de transacciones que funciona a través de Messenger. Es el primero de su tipo en Latinoamérica.

Al igual que con la impresión en 3D, vale preguntarse: ¿qué pasará con los representantes de servicio al cliente cuando una máquina pueda interactuar, sin fallas, con un usuario?

Evolución natural

Como ya se dijo, la automatización del trabajo propone cambios en la forma como se entiende el trabajo. Y esto implica transformaciones en la legislación laboral, las formas de organización colectiva de los trabajadores, la responsabilidad de las empresas y, claro, la educación de los individuos.

El escenario menos deseable aquí es, primero, la supresión de trabajadores y, segundo, la transformación de un humano en un mero supervisor de una máquina.

Quizá una de las formas más productivas para entender este momento es verlo como una evolución: un instante más en el que los medios tecnológicos proponen alteraciones sociales, sólo que en esta ocasión quizá suceden más rápido y en mayor escala que antes.

Ver todo el asunto como una evolución permite invocar el pasado para encontrar datos útiles, como que toda transformación tecnológica supone también la creación de nuevos saberes, nuevos campos del conocimiento; esto, a la larga, se puede traducir en oportunidades laborales que antes no existían.

Estas oportunidades están disponibles en la medida en la que todo el sistema que sostiene el mercado laboral cambie, de la misma forma que la tecnología cambia la propia definición de trabajo.

El reporte del Instituto Global McKinsey lo pone de esta forma. “El nivel de detalle correcto para analizar el impacto potencial de la automatización es el de las actividades individuales, en vez de mirar toda una ocupación. Toda ocupación incluye diferentes niveles de actividades, cada una tiene distintos requerimientos para automatizarse. Con la tecnología actual, pocas ocupaciones (menos de 5%) son susceptibles de ser automatizables a escala global”.

“Este es su día, su celebración. Y este, los Estados Unidos de América, es su país”. Las palabras son del discurso de posesión de Donald Trump como presidente de un país que lo eligió, en buena parte, por su promesa de empoderar a la clase media. Además de prohibir la entrada de musulmanes o de erigir un gran muro en la frontera con México, y hacer que los mexicanos paguen por él.

Debajo del odio, el racismo, la ignorancia o las demás narrativas fáciles para explicar un asunto que no resulta fácil digerir, hay una razón económica de vieja data: la pérdida de trabajo de miles de norteamericanos que, como en muchos otros lugares del planeta, quedaron atrapados en el cambio generacional y laboral que ha implicado la globalización.

No es una cuestión sencilla, un asunto que se pueda analizar desde las esquinas de lo bueno y lo malo, lo blanco y lo negro. Endilgar la pérdida de empleos exclusivamente a tratados comerciales pareciera ignorar el hecho simple de que un cambio global en la forma de hacer comercio requiere, a su vez, cambios locales para ajustarse a nuevas realidades. Paul Krugman habla al respecto en un ensayo: “La política de comercio debe ser debatida en términos de su impacto en la eficiencia, no en términos de los números engañosos de creación o pérdida de empleo”.

Uno de los puntos vitales en esta discusión suele ser el nivel de preparación y elasticidad de una economía local a la hora de entrar a jugar en un escenario global. Al parecer, cuando la tarea no se hace bien en casa las cosas se salen de control. Por ejemplo, entre 1999 y 2011, la economía norteamericana perdió entre 2 y 2,4 millones de empleos, según cifras de un estudio de 2014 del Massachusetts Institute of Technology (MIT). La investigación concluye que esta pérdida está íntimamente relacionada con el auge de la producción industrial y el comercio con China.

“El surgimiento de China como una superpotencia económica ha introducido cambios en los patrones globales del comercio mundial. El ajuste en los mercados laborales locales es particularmente lento, mientras que las tasas de desempleo se mantienen altas por lo menos una década después de que estos cambios en el comercio empiezan”, según un documento de 2016 del Buró Nacional de Investigación de Económica de EE.UU.

Bajo una cierta perspectiva, entender los riesgos laborales asociados a la globalización presenta un escenario complejo, pleno en factores y variables relacionadas entre sí. Pero, para efectos electorales, esta visión también ofrece blancos fáciles. “Make America Great Again” tiene mucho que ver con esto, con los enemigos: China y las políticas liberales que parecieran favorecer la producción en Asia por encima del empleo local.

Para toda su novedad esta historia es harto conocida, el viejo cuento de una economía contra otra. Pero en el fondo, esta narrativa tiene un capítulo que pareciera más agresivo y peligroso, sólo que tiende a pasar más desapercibido porque resulta difícil de entender y manejar y porque, en últimas, no es tan efectivo a la hora de enardecer a las masas. Se trata de la automatización del trabajo.

Máquinas, robots, software

Para ser justos, la automatización per se no es un asunto nuevo, pues, llevado al extremo, el concepto implica facilitar una labor mecánica y repetitiva mediante la utilización de tecnología, bien sea un conjunto de poleas, la imprenta o el motor de vapor, sólo mencionar unas. 

La invención y utilización de una tecnología (la rueda, el motor de combustión interna) son dos de los factores que parecieran alterar más rápidamente las dinámicas de producción y consumo y, con ellas, el panorama laboral de un tiempo determinado. Nada nuevo.

Entonces, la automatización puede ser vista como una etapa natural en el desarrollo social y tecnológico de una comunidad en particular. Una etapa que introduce cambios, claro, pero que tiene beneficios evidentes.

Un reporte reciente del Instituto Global McKinsey señala, por ejemplo, que el incremento global en la producción derivada del empleo del motor de vapor fue de 0,3% entre 1850 y 1910. El documento señala que esta cifra fue de 0,4% para la utilización de la robótica entre 1993 y 2007; de 0,6% para las tecnologías de la información entre 1995 y 2005 y puede ser de 0,8% y 1,4% para la automatización del trabajo entre 2015 y 2065.

La predicción del Instituto se basa en la utilización de robots para la producción industrial, un asunto usual, pero que sigue en expansión, así como los avances en análisis de datos y procesamiento de lenguaje que han sido posibles gracias a la creciente capacidad de técnicas de inteligencia artificial conocidas como redes neuronales o aprendizaje profundo.

Estos avances en la forma como las máquinas aprenden nuevas tareas preocupan a personas como Stephen Hawking quien, en 2015, junto con cerca de 8.000 académicos, firmó una carta abierta pidiendo revisar las consecuencias sociales del despliegue y adopción de la inteligencia artificial.

Esta preocupación es similar a la que han expresado instituciones como el Banco Mundial, que ha advertido de los cambios y ajustes que se requieren ante los efectos de la llamada economía digital (que incluye altos niveles de automatización de labores humanas).

En el fondo del debate, lo que se discute es cuántos empleos pueden perderse a manos de los robots en las industrias, pero también los bots de atención al público en un call center o incluso las impresoras en 3D que pueden construir una casa, por ejemplo.

La cuestión del trabajo humano

En este universo, hablar de incrementos en la productividad suele significar, en cifras brutas, menos personas con trabajo (o al menos con sus trabajos de siempre). Cifras del Brookings Institute, en Washington, dan cuenta de cómo, entre 1980 y 2015, la producción de manufactura en EE.UU. aumentó 250%, mientras que la mano de obra en ese sector disminuyó 40%.

“Estimamos que, en el mundo, cerca de la mitad de las actividades por las cuales la gente recibe un pago pueden ser potencialmente automatizadas mediante la adaptación de tecnologías que ya existen. Esto significa US$16 billones en salarios”, dice el reporte del Instituto Global McKinsey.

El reporte se refiere especialmente a labores que requieren trabajos físicos en “entornos altamente estructurados y en ambientes predecibles, así como en los sectores de recolección y procesamiento de datos”.

Impresoras, call centers y máquinas que hablan

Más allá de ser juguetes para gente curiosa, gadgets para personas con tiempo libre, las impresoras 3D albergan la seria posibilidad de abaratar los procesos de producción de todo tipo de bienes.

Hoy, por ejemplo, su uso en el mundo científico permite maximizar los recursos en el trabajo de los investigadores, quienes imprimen piezas de laboratorio con una reducción de costos que puede oscilar entre 50% y 80%. Este es un modelo que se está poniendo a prueba en laboratorios de óptica en un proyecto en conjunto entre la Universidad de Los Andes, de Bogotá, y el Instituto de Ciencias Fotónicas, en Barcelona.

Algunos análisis estiman que, para 2020, el mercado de la impresión 3D representará US$5.200 millones en la economía mundial. En este mismo lapso, General Electric espera que al menos 10.000 partes de sus motores para aviación sean fabricadas mediante esta técnica. Y, tan sólo el año pasado, un hotel en Filipinas inauguró la primera estructura comercial de concreto hecha enteramente por una impresora 3D.

Estos avances llevan a preguntarse qué pasará cuando los procesos de producción con impresoras 3D sean la norma y no sólo la novedad: ¿qué pasará con los obreros que no contrató el hotel en Filipinas o la gran corporación que fabrica motores, entre otras cosas?

Una pregunta similar se podría desprender de los avances en procesamiento de lenguaje y reconocimiento del habla que hoy alimentan a los asistentes virtuales de Apple (Siri), Amazon (Alexa) o los bots de servicio presentes en Messenger de Facebook.

Todos estos productos se nutren de la aplicación de técnicas como aprendizaje profundo o redes neuronales en el campo de la inteligencia artificial, dos de los factores que hoy tienen a esta tecnología en el frente de la innovación en computación y no sólo en la mente de los autores de ciencia ficción.

A decir verdad, estos enfoques no son del todo novedosos, pues varios de los paradigmas que los gobiernan fueron propuestos hace varias décadas. Lo que sí ha resultado revolucionario es la mezcla entre el software y el hardware (como procesadores gráficos), además de la posibilidad de alimentar estos sistemas con una cantidad de información sin precedentes.

Todo esto ha permitido la creación de bots de atención al cliente: una especie de asistente virtual, de computador, que interactúa con un usuario que busca una habitación de hotel o una botella de vino.

Este tipo de bots son una presencia medianamente común en plataformas como Wechat, la aplicación de mensajería china que permite hacer transacciones además de chatear. Su despliegue masivo, actualmente en curso, viene a través de Messenger, el producto de mensajes de Facebook.

En Colombia, por ejemplo, la aplicación Nequi incorporó un bot de transacciones que funciona a través de Messenger. Es el primero de su tipo en Latinoamérica.

Al igual que con la impresión en 3D, vale preguntarse: ¿qué pasará con los representantes de servicio al cliente cuando una máquina pueda interactuar, sin fallas, con un usuario?

Evolución natural

Como ya se dijo, la automatización del trabajo propone cambios en la forma como se entiende el trabajo. Y esto implica transformaciones en la legislación laboral, las formas de organización colectiva de los trabajadores, la responsabilidad de las empresas y, claro, la educación de los individuos.

El escenario menos deseable aquí es, primero, la supresión de trabajadores y, segundo, la transformación de un humano en un mero supervisor de una máquina.

Quizá una de las formas más productivas para entender este momento es verlo como una evolución: un instante más en el que los medios tecnológicos proponen alteraciones sociales, sólo que en esta ocasión quizá suceden más rápido y en mayor escala que antes.

Ver todo el asunto como una evolución permite invocar el pasado para encontrar datos útiles, como que toda transformación tecnológica supone también la creación de nuevos saberes, nuevos campos del conocimiento; esto, a la larga, se puede traducir en oportunidades laborales que antes no existían.

Estas oportunidades están disponibles en la medida en la que todo el sistema que sostiene el mercado laboral cambie, de la misma forma que la tecnología cambia la propia definición de trabajo.

El reporte del Instituto Global McKinsey lo pone de esta forma. “El nivel de detalle correcto para analizar el impacto potencial de la automatización es el de las actividades individuales, en vez de mirar toda una ocupación. Toda ocupación incluye diferentes niveles de actividades, cada una tiene distintos requerimientos para automatizarse. Con la tecnología actual, pocas ocupaciones (menos de 5%) son susceptibles de ser automatizables a escala global”.