Inteligencia artificial o humana
Mientras muchos están ocupados debatiendo si la inteligencia artificial es inteligencia o no, o es peor/equivalente/mejor que la humana para algunas cosas, o si la batalla del trabajo la ganarán las máquinas o las personas, tal vez lo más inteligente sea centrarnos en si podemos ser, simplemente, más inteligentes que el resto.
La teoría nos la sabemos
Después de esta primera frase trabalenguas, seguro que ya estamos todos despistados. Cuando una gacela (nosotros con nuestro puesto de trabajo actual) ve venir al león (la supuestamente todopoderosa IA comedora de puestos de trabajo tradicionales), no gasta energía debatiendo con el resto de gacelas cuál será la más rápida, sino que intenta ser más rápida que sus compañeras. Porque el león empezará comiéndose a otras gacelas más lentas y nos dará tiempo a ir a lugares donde el león no sea una amenaza (evolucionar nuestras empresas o buscar modelos de negocio donde la IA sea aliada o complemento pero no amenaza).
También vale la famosa frase de que nuestro trabajo no nos lo quitará una máquina sino otra persona que sepa usar las máquinas mejor que nosotros. Y también nos valdría esa definición de la inteligencia como la capacidad de adaptar el medio que nos rodea o bien, simplemente, de adaptarnos nosotros al medio.
Concretemos, ¿qué hay del futuro de nuestro trabajo actual?
Bien, una vez que hemos confirmado que todos conocemos la teoría y todas las frases redondas e ingeniosas de la autoayuda empresarial…, ¿cómo se traduce en nuestro día a día?, ¿qué es adaptarse al medio?, ¿qué es correr más que otras gacelas? ¿Cómo seríamos más inteligentes que otros pobres mortales que no ven más allá?
No hablemos de grandilocuentes planes estratégicos basados en N pilares que pueden resumirse con una palabra nemotécnica… no quiero que nos quedemos en abstracciones como diferenciación, competitividad, productividad, eficiencia…. Descartemos también palabras desgastadas como valor añadido, transformación, disrupción. Pero, sobre todo, intentemos evitar cuantificar el valor de un puesto de trabajo. En esta era que en que todos andamos obsesionados con los datos, intentamos traducir la realidad a dashboards, informes o KPIs (indicadores) que miden el incremento de productividad de las personas simplificando lo que hoy sabemos medir de su trabajo, y traduciendo todo a números de llamadas atendidas en un contact center, tickets o incidencias resueltas, líneas de código software producidas, expedientes completados, visitas realizadas… y todas esas cosas que se suponen son un medio y no un fin para el objetivo de nuestra empresa.
En lugar de ello, pensemos en lo que depende de cada uno de nosotros, en nuestro día a día, y cómo podemos ir evolucionando desde donde estamos, a donde nos gustaría estar. Cada uno de nosotros se ha construido, o ha heredado, un rol definido en la empresa en la que trabajamos. Como somos trabajadores del conocimiento, estamos entrenados en procesar información y es lógico que pensemos que es eso por lo que nos pagan nuestro sueldo y por lo que somos valiosos para la empresa. Y ahora llegan herramientas muy poderosas para procesar información de manera muy parecida a como lo hacemos los humanos. La duda que nos produce es si vienen a ayudarnos, a reemplazarnos o si “simplemente” nos obliga a reinventar nuestro trabajo. Veamos cómo solemos reaccionar.
Diferentes opciones/reacciones ante la llegada de las herramientas de IA a nuestro día a día
- Me la quedo
La primera reacción ante la llegada de las nuevas herramientas de la IA (o de las que trajo antes cualquier nueva tecnología), es hacer como que no pasa nada. En el mundo animal, sería como la gacela que se hace el muerto pensando que el león no la ve. Lo vemos a menudo alrededor: uso la IA para hacer lo que hacía antes, que es por lo que me pagan, y a mi empresa le da igual si consigo hacerlo más rápido o más cómodo. La empresa, mis compañeros o mis jefes, reciben de mí lo mismo de siempre. Soy yo quien consigue hacer mi trabajo más sencillo o más cómodo o en menos tiempo. A ellos, si cumplo con mis objetivos de siempre, ¿qué les importa si me lleva menos tiempo? Resumiendo: intento capturar la ventaja de la IA para mi beneficio pero no para el de la empresa o los clientes de la empresa. Como, además, estoy trabajando gran parte de mi tiempo en remoto, nadie sabe si he tardado más o menos, si me aburro, si me invento tareas, o si el 80% de mi tiempo es en autoformación de cosas que me podrían venir bien aunque realmente no las aplique en mi trabajo. Con que el viernes diga que lo mío está hecho, ¿a quién le importa si el lunes lo hice todo y de martes a jueves estuve aburrido?. Con aparecer en todas las ceremonias / liturgias que tenemos en la empresa para seguimiento de trabajo, todo irá bien. Es moderno que la empresa se mueva a trabajo por objetivos y yo mi objetivo de la semana lo cumplo siempre.
- Que se note, en mi trabajo de siempre
Una posible segunda reacción es la del incremento de productividad aparente. No sé cómo enlazar esto con la metáfora de la gacela pero podría ser algo así como que algunas gacelas pongan cara de velocidad para evitar que el león las persiga. Pero en realidad no van más rápidas que antes, ni superan a las demás… (y recordemos que el león elegirá su presa mirando a la gacela más lenta, sin importarle si tiene cara de velocidad o no).
Aquí tendríamos los ejemplos de personas que antes nos mandaban un mail por la mañana, escrito de mala manera desde el móvil, diciendo que, por ejemplo, hay tres problemas que requieren atención, y que ya nos lo cuentan en detalle cuando haga falta porque ahora está ocupado solucionando no sé que urgencia. Ahora con la IA esa misma persona, puede que te mande un documento de 20 páginas, o peor, unas slides o powerpoint con el contexto del problema, con imágenes y vídeos explicativos de los tres problemas que habría que resolver esta semana, todos los pasos teóricos u opciones para resolver el problema, algún anexo de comunicaciones previas con seguimiento e indicadores e incluso un glosario de términos y todo. Sólo le habría faltado escribirlo en Latex para que pudiera ser publicado como paper científico.
El problema es que bajo de esa cara de velocidad, o sobra tiempo o hay mucho postureo de haber hecho mucho trabajo que viene directo de los asistentes IA. La primera vez que recibes algo así piensas “qué manera más profesional de encauzar los problemas”… pero cuando pasado un tiempo todo el mundo te cuenta sus urgencias con documentos de 20 páginas… uno tiene que empezar a buscar cómo quedarse con la esencia de toda esa documentación inflacionaria. Y lo soluciona programando un agente que a partir de los informes de 20 páginas nos acabe enviando un mail resumen que nos diga “creo que hay problemas en la tienda X con el stock del producto Y, llama a almacén J para hablar o aclarar el problema con persona Z”. Habremos hecho un viaje largo, caro y complejo para volver a lo que antes nos mandaba nuestro compañero en un wasap mientras iba en taxi. En definitiva, que hemos hecho un pan con dos tortas.
En este ejemplo caricaturizado tendríamos a la persona que envía el informe y la que lo recibe con una aparente mejora en su productividad individual: una que genera un informe top en lugar de una frase o aviso; y otra que es capaz de procesar informes de muchas páginas a toda pastilla, gracias a herramientas que le ayudan a resumir y sacar lo importante. Sin embargo, toda esa aparente mejora de la productividad individual no ha generado nada de productividad empresarial efectiva… que sigue siendo la misma de siempre (misma velocidad) y sigue sin darnos ninguna ventaja competitiva (más velocidad que otras gacelas).
Así que, gacela con cara de velocidad, a la velocidad de siempre + león que se acerca = drama a la vista. Algún día alguien se preguntará qué pasaría si prescindimos de ese departamento que genera un montón de elaborada información, reportes con gráficos estupendos y lo sustituimos por un agente que mira toda la información, sin gráficos de por medio, y genera alertas o avisos cuando hay que actuar de alguna manera o simplemente pone en marcha medidas de corrección automáticas…. Y ese día alguien dirá que el león-IA ha llegado de sopetón y se ha comido 10 gacelas de golpe … con lo efectivos que eran todos los trabajadores de ese departamento y justo ahora que el departamento generaba con la misma gente más informes y gráficos que nunca.
- Qué más podemos hacer
Si no parece buena idea hacer lo de siempre con menos esfuerzo, y tampoco vale mucho vitaminar lo de siempre con más sofisticación…. (me viene fenomenal aquel chiste que terminaba con) “tú lo que quieres es que me coma el león”.
Pues sí hay una cosa que podemos hacer: algo nuevo que hasta ahora no se pudiera hacer, por demasiado caro, por demasiado pesado, por falta de tiempo, por falta de concentración, por falta de información…
Mientras vamos reduciendo el tiempo que necesitamos para hacer lo que era nuestro trabajo hasta ahora, podemos ir dedicando más tiempo a pensar y probar lo que ahora, gracias a la IA, sí que resulta posible hacer pero que hasta ahora nunca se había hecho porque, por los motivos anteriores, simplemente nadie se plantearía hacer.
Por poner un ejemplo fácil de visualizar. Si antes te asignaban a una persona junior (un becario) al que le podías pedir que en una mañana se mirase un documento técnico de 100 páginas y te respondiera a 5 preguntas,… ahora lo que empezamos a tener es a un millón de robot-becarios, sin apenas coste, a los que puedes pedir que sean documentos un millón de documentos de 1000 páginas y que en pocos segundos te pasen todos los documentos que cumplan afirmativamente a 5 preguntas/criterios…para seleccionar las opciones más prometedoras… Cambia la palabra documento por modelo matemático, por simulación de reacción química, por forma de una molécula candidata a medicamento… y lo que somos capaces de hacer no tiene nada que ver con lo que veníamos haciendo. El cambio de escala, simplemente, permite hacer cosas diferentes porque antes eran inviables en tiempo/coste/conocimiento..
Ejemplos de (3-qué más) en mi empresa (Sngular)
En Sngular, fundamentalmente, desarrollamos software para empresas, normalmente para empresas muy grandes con necesidades muy específicas y muy complejas. Poco a poco vamos haciendo lo de siempre pero: o más rápido, o más seguro, o más documentado, o más probado, o más barato. Y ahí competimos con todo el mundo que también hace lo mismo. Esto producirá una optimización general pero ninguna ventaja competitiva para las empresas que estábamos en esta actividad.
Pero a la vez, empezamos a ver posibles proyectos que ahora sí son planteables y que hasta hace poco eran simplemente inabordables. Es ahí, en esos nuevos territorios, donde podremos volver a tener ventaja sobre otros. Porque proyectos que hoy son prospectivos, mañana se convertirán, para quien se atreva con ellos en el tipo de proyectos y problemas habituales pero donde nosotros podamos llevar algunos años de ventaja.
Cada uno, con su knowhow sectorial, sus capacidades, o su iniciativa puede elegir nuevos nichos donde explorar nuevos proyectos que ahora empiezan a ser viables. Nosotros estamos en varios frentes::
- proyectos de deep tech sobre modelado y simulación. Han sido habilitados recientemente por la gran cantidad de datos procesables, por la capacidad de cómputo o por la nueva forma de proceso que permiten los modelos matemáticos de la IA generativa. Por ejemplo la química computacional o digital se puso en la agenda de muchas empresas cuando hace unos años se concedió el premio nobel de química a investigadores de Google Deepmind por el famoso proyecto de predicción de plegado de proteinas (Alphafold),
- proyectos de industrialización y automatización o escala. Por ejemplo en la industria del entretenimiento, la cultura, la generación de contenidos, se pueden generar muchos contenidos o activos digitales, hiperpersonalizados y adaptados a diferentes contextos. Algo que hasta ahora no era posible sin disparar los presupuestos de los proyectos.
- Meterle mano al “legacy”… Tenemos algunos proyectos que empiezan a analizar / documentar / desacoplar / virtualizar / actualizar…un montón de software heredado que se ha ido construyendo por muchas personas, hace muchos años, convertido en una gran maraña de software anticuado que hasta ahora nadie se atrevía a tocar. Cuanto más grande y antigua sea la empresa, más sufre de estos problemas heredados
Por supuesto, muchas empresas estamos metidas en proyectos de prueba/error para ver cómo es la mejor manera de aprovechar las herramientas generativas y los agentes de ia para simplificar, o para completar y robustecer, los proyectos empresariales de desarrollo de software. Como explicaba antes con la metáfora de los becarios, es como tener a nuestra disposición un ejército de personas junior virtuales que pueden probar, documentar, traducir, simular, en tiempo real lo que debería hacer el software que estamos construyendo, comparándolo con las especificaciones, encontrando errores, buscando soluciones similares en código disponible homologado por la empresa, ajustándolo a especificaciones de diseño establecidas, etc, etc… Sigue haciendo falta diseño, supervisión, criterio y expertise de los humanos que tienen que gestionar estos ejércitos de herramientas un poco tontas, pero muy eficientes, para que las soluciones que se construyan, además de tener buena pinta y que hacen más o menos lo que queremos… sigan siendo también fiables, seguras y, mantenibles en el largo plazo. Algo a lo que no prestamos demasiada importancia es que hay que “redondear” lo que ponemos en producción para ponérnoslo fácil de mantener con el tiempo. Aunque las propias herramientas nos ayuden a entender para modificar lo generado, dentro de un tiempo, estamos incrementando exponencialmente la cantidad de “legacy” que estamos generando ahora mismo con una misma persona en un solo día. Es decir, hay que tener cuidado con que el vibe-coding en el mundo empresarial no nos genere en el futuro un shadowIT gigantesco y con procedimientos automáticos que además puedan seguir funcionando “sin dueño”.
Pero todo esto, en neto, ¿destruye o genera empleo?
No os preocupéis de si va a haber o no trabajo para todos: lo va a haber, siempre.
Tengo esta misma opinión (documentada en cursillos y charlas) desde hace al menos 15 años y por ejemplo aquí lo explicaba hace 10 años en el prólogo de un libro para un amigo.
El resumen sería que, como siempre que la tecnología nos cambia algunas reglas de juego, tendremos desajustes temporales de personas adaptándose a nuevos roles pero en neto siempre tendremos/generaremos más y más trabajo. La duda será a qué llamaremos trabajo en cada momento y cuáles de ellos serán más valorados y cuáles menos (por su escasez y su disponibilidad) en los próximos años…
En toda la historia de la humanidad hemos ido llamando trabajo a lo que nuestros abuelos le habrían llamado hobbie. Antes era trabajo lo que requería un esfuerzo físico, hasta que las máquinas nos lo aliviaron. Progresivamente fuimos llamando trabajo a lo que requería no ya un esfuerzo físico sino también a lo que supusiera un esfuerzo mental (de concentración, de preocupación/responsabilidad, o de disponibilidad/no desconexión…). Y ahora también, afortunadamente, las máquinas nos aliviarán también en esa parte de los trabajos. Así que los nuevos trabajos quizá supongan menos esfuerzo físico o mental y vayan siendo más creativos, o más divertidos, o más ingeniosos, o más empáticos. Y de este modo, los trabajos se harán, progresivamente, más humanos.
Quizá nuestro abuelo ayudó a construir las calles de nuestro barrio, nuestro padre ayudó a llevar la fibra de internet a todas sus casas, y gracias a ello nosotros hemos podido trabajar desde casa participando en la construcción de un videojuego que se puede jugar online en comunidad. Puede que nuestros hijos se ganen la vida jugando bien a uno de esos videojuegos, enseñando a jugar a otros, o comentando cómo juegan otros para entretenerlos. Y tal vez nuestros nietos puedan ganarse la vida analizando y diseñando cómo los videojuegos pueden hacer más felices, más sociales, menos solitarias o menos dependientes a las personas que los jueguen.
Los trabajos del futuro tendrán nombres raros sobre los que no merece la pena especular, excepto que te gusten esos artículos con listados de trabajos del futuro que intentan llamar la atención combinando palabras tecno-sicodélicas que tienen poco sentido por separado y mucho menos juntas. Pero lo que sí podemos asegurar es que los trabajos evolucionarán cada vez más hacia servicios a personas, porque estos servicios tienen una demanda infinita de necesidades por satisfacer. Todos necesitamos sentirnos seguros, queridos, cuidados, amados, únicos, protegidos, entretenidos, sorprendidos… Todos querremos tener a nuestra disposición 24×7 al mejor médico del mundo para todas las especialidades posibles, al mejor abogado, contable, fiscalista, entrenador, estilista, cocinero, consejero, amante, amigo, experto de cualquier tema… Alguno de ellos, si pudiéramos permitírnoslo (porque será algo más escaso y caro), podría ser incluso un humano. Está casi todo por hacer… pero además es que está absolutamente todo para arreglar o mejorar.
Os dejo por hoy, que tengo que voy a ponerme un ratito a intentar hacer un trámite online con la administración pública ;-)




