A finales de 2016, la aseguradora Fukoku Mutual Life Insurance Co. (Japón) realizó un comunicado polémico para occidente. En él hablaba de una reducción de un 30% de los puestos de trabajo, que sería sustituida por una IA en enero. Una predicción asustó a bastantes personas.
Muchos países avanzados están teniendo despidos masivos debido a la robotización. Y aunque los robots aumentan la demanda de puestos especializados, parece haber una espada de Damocles sobre todos ellos. ¿Qué ocurrirá cuando los puestos especializados estén cubiertos con robots?
¿Qué quiere decir eso de puestos de trabajo “especializados”?
Durante muchas décadas ha habido una distinción por títulos en países avanzados. Titulitis, la llamábamos en España, y separaba claramente a titulados doctorados, universitarios, FP y bachillerato. Los sueldos y condiciones, aún hoy, reflejan una escalera decreciente.
Hasta ahora los técnicos, abogados, escritores, ingenieros, arquitectos o doctores –entre otras muchas profesiones– nos sentíamos a salvo. Teníamos un título, y eso aportaba relativa seguridad. A diferencia de trabajos repetitivos como el de poner un café, nuestros puestos de trabajo estaban asegurados.
Las IA, por tanto, nos dejarían en paz durante décadas. ¿Estábamos siendo demasiado arrogantes? Y, de ser así, ¿dónde está el límite de la especialización que impide la penetración en el mercado a las IA?
Este ingeniero mecánico no sabe la que le viene encima. Fuente: iStock/everythingpossible.
A fin de cuentas, no es lo mismo un trabajo de peón industrial que de ingeniero industrial… ¿O sí lo es? El mismo día en que nos preguntábamos si los periodistas podían ser sustituidos por inteligencias artificiales llegó la noticia de que los analistas de seguros lo eran.
Al menos en parte.
Como dice la compañía, «las decisiones finales las seguirán tomando los humanos». Pero a finales de marzo 34 personas serán puestas de patitas en la calle. Y no será porque su trabajo no valga, sino porque Watson lo hará más asequible. Lo que nos lleva a preguntarnos: ¿Qué (quién) es Watson?
Watson, la IA especializada
Imagina que tienes, seguimos en el caso de Fukoku Mutual Life Insurance Co, una plantilla de 131 empleados. Cuando llega el momento de cubrir a un damnificado, ellos analizan cada uno de los muchos documentos de sus archivos. Así resuelven si la persona tiene o no derecho a una indemnización.
Como norma general, aquellas personas con experiencia serán más rápidas que las que lleven poco en la compañía. Serán más eficientes por rapidez, aunque sus sueldos los harán menos eficaces.
Pero, ¿y si no fuese así? ¿Y si el becario que entra en la empresa supiese todo lo que sabía la gente que lleva 40 años en la empresa? Pues así es como funciona Watson, la IA de IBM:
Esta IA sustituirá probablemente a los otros 13 empleados con contratos por debajo de cinco años en la empresa. Es muy difícil competir con un programa que hace tu trabajo más rápido, que no descansa y que no cobra.
Usa para desarrollar su trabajo «tecnología cognitiva que puede pensar como un ser humano». Al menos a un nivel básico de análisis de datos.
Watson usa procesadores para hacer su trabajo, por lo que además puede ser reforzado llegado el caso. Si la empresa contrata un servicio cloud para computación –algo que ya tendrá– bastaría con pagar el excedente de cálculo.
La IA, del bachillerato al doctorado
Pero Watson no puede hacer de todo. Al menos no todavía. Necesita expertos en la materia y muchos casos (cuantos más ejemplos mejor) para dominar un puesto laboral. Esto hace que los especialistas sigan siendo necesarios.
Por un lado, son necesarios ejércitos de programadores. Por otro, tardaremos alguna década que otra en optimizar las IAs de cara a convertirlas en expertos en cada campo sin intervención humana.
Explicado de otro modo: se necesita profesionales que enseñen. Maestros que conozcan muy bien su trabajo y cuya tasa de error sea ínfima. Si alguien con fallos enseña a una IA, esta aprenderá a reproducir esos errores y no será capaz de diferenciarlos.
Es por eso que los robots han cubierto los puestos cuya especialización y conocimientos son bajos. Por ejemplo, han sustituido algunas de las funciones de las cadenas de montaje. Pero no todas. Los trabajos repetitivos que requerían de bachillerato o FP son los primeros en cubrirse con robots e IAs.
Repetitivos es la palabra clave para que una IA pueda sustituir un puesto laboral. En la tabla de arriba he colocado tan solo alguno de los puestos (para cada nivel de estudios) que han ocupado máquinas.
Muchas veces perdemos de vista que incluso puestos de trabajo de alta especialización han sido sustituidos por robots o IAs. Algunas desde hace muchos años. La problemática que trae tecnología como Watson es un aumento considerable de las tasas de paro a todos los niveles.
¿Cómo se sostiene un sistema en el que todo el mundo va al paro?
Dado que no hay nación que haya sido automatizada por completo (probablemente será Japón) tampoco existe una solución testada. Sin embargo se barajan varias opciones en el horizonte. Todas muy comprometidas.
La más conocida es la renta básica universal. Es una opción que no gusta a casi nadie y de la que todos tenemos dudas, pero que probablemente acabe por imponerse. Ya existe como beta en algunos países de nuestro entorno, y parece funcionar. Aunque nadie sabe cómo nos afectará a largo plazo.
Los bancos de tiempo pueden ser otra solución, aunque apenas sí están implantados. El trueque de la que muchos llaman única moneda viable y universal (las horas o minutos) puede acabar siendo una buena herramienta de intercambio y riqueza.
Algunas voces aprovechan el dilema de la falta de trabajo para mejorar nuestro mundo con una moneda de CO2. Con este modelo cada ciudadano partiría de un CO2 mensual o anual máximo a gastar, que perdería pasado un tiempo. Es una medida bastante inteligente que se aseguraría de que nadie contaminase en exceso y de conseguir un sistema igualitario. Al menos, de partida, dado que nadie podría decirte en qué gastas tu cuota de CO2 mensual.
Siempre quedará el sistema perfecto en el que los humanos nos tumbaremos a la bartola sin dar un palo al agua. Dejaremos que los robots nos traten como a ricos pero dejaremos trabajar al que lo desee. (Este sistema es bastante improbable).
Tendremos que ir tanteando distintas alternativas a lo largo de las próximas décadas. Nadie puede asegurar que una IA pueda hacer de todo, pero la posibilidad está ahí y hay que anticiparse a ella.
Por mi parte pondré en duda que la especialización vaya a salvarnos. Para muchos de esos trabajos «de baja especialización» sigue haciendo falta una sonrisa al público.
Imágenes | Watson ganando concurso, iStock/Aleutie, The Digital Way