De los algoritmos a los robots

En efecto, mientras el consenso solía estar en que los primeros trabajos a sustituir serían los llamados “de cuello azul” o de las 4 “D” por sus iniciales en inglés (Dull o aburridos, Dangerous o peligrosos, Dirty o sucios y Demeaning o deshumanizantes), la realidad actual tras la irrupción de Dall·E, ChatGPT y de todo un ejército de algoritmos de otros tipos parece apuntar más a la sustitución de trabajos administrativos o creativos, los llamados “de cuello blanco”.

Desde la irrupción de estos algoritmos, decenas de miles de personas se han ido a la calle en industrias como la tecnología, probablemente la primera en asumir el paradigma de la eficiencia, el que ahora se podía hacer más con menos, o que un trabajador auxiliado por un copiloto o asistente algorítmico podía hacer el trabajo que antes hacían varias personas, se dedicasen estas a supervisar, a gestionar datos, o a escribir líneas de código.

Visto así, podría tener hasta ciertos tintes de justicia social: los trabajadores con menor preparación y, por tanto, socialmente más vulnerables, son los que menos se ven amenazados por la irrupción de una tecnología que muchos consideran disruptiva , y en su lugar, los que sufren el impacto son sus colegas mejor formados y mejor pagados, los que no se manchan y se sientan cómodamente delante de pantallas de ordenador.

Sin embargo, esta sensación de falsa seguridad está empezando a revisarse: la última generación de los robots de almacén de Amazon, por ejemplo, se llama Proteus, y además de hacer lo que hacían los anteriores —básicamente cargar con estanterías y llevarlas al punto en el que un humano tomaba el artículo a enviar, lo metía en una caja, lo etiquetaba y lo depositaba en una cinta transportadora— han adquirido otra serie de habilidades muy interesantes y llamativas.

Desde la irrupción de estos algoritmos, decenas de miles de personas se han ido a la calle en industrias como la tecnología

Hasta ahora, un almacén gestionado robóticamente era un entorno la mar de distópico en el que las personas no entraban. Toda el área en la que se almacenaban los productos estaba completamente vedada a los humanos, que no podían entrar porque nunca sabían, por ejemplo, si se iban a encontrar, en el medio de un estrecho pasillo, a un robot viniendo de frente a ellos y ocupando todo el espacio.

Con Proteus, hemos avanzado mucho: ahora el robot no solo sabe si lo que tiene delante es un objeto inanimado o una persona, sino que incluso puede tomar decisiones como la de rodear el obstáculo o pedirle amablemente que se aparte de su camino. Esta sensorización abre el paso a que robots y personas convivan con seguridad y garantías en los mismos espacios, incluso antropomorfizando esos robots mediante gestos en su pantalla.

Anteriormente, el propio trabajo de recibir las estanterías, tomar el producto y empaquetarlo ya había sido objeto de la automatización mediante otro robot llamado Sparrow, básicamente un brazo articulado tridimensional. Y Amazon suele progresar de manera relativamente lenta y pragmática en su nivel de automatización: cuando un almacén, como es el caso del de San Fernando de Henares, funciona satisfactoriamente con operarios humanos, no lo automatiza, porque para ello, afirma, debería construirlo de nuevo desde cero. Pero en otros casos de compañías logísticas, como el de la china JD.com, ya tenemos casos de almacenes completamente robotizados, auténticas cajas negras en los que directamente no entra ninguna persona.

Y Amazon suele progresar de manera relativamente lenta y pragmática en su nivel de automatización

Que los trabajos denominados “de cuello azul” no hayan sufrido aún un impacto en su automatización comparable al que parecen traer consigo los algoritmos generativos no es ninguna cuestión de justicia social, sino una simple cuestión de tiempo. Que se lo digan, sino, a Elon Musk y a los planes que tiene para su robot Optimus, que no por muchas bromas que haya podido generar en sus presentaciones, está destinado a ser un asistente para todo tipo de trabajo manual capaz de plantear, mediante sensores y algoritmos, soluciones para prácticamente cualquier tarea manual.

Estamos presenciando el momento en el que la automatización convierte muchas tareas que antes considerábamos trabajos intrínsecamente humanos en algo que se puede hacer de manera mucho más ventajosa mediante una máquina, que además es más exacta y no se cansa casi nunca. Como humanos, no es en absoluto la primera vez que nos enfrentamos a algo así. Es el momento de replantearnos qué es un trabajo, cómo remunerarlo, y sobre todo, qué hacer con aquellas personas que no resulta necesario que sigan haciendo lo que hacían, porque plantearse que no hagan nada y no perciban nada es sencillamente poco realista.

Estamos ante un nuevo modelo de sociedad, y mejor será que lo entendamos antes de que llegue y se imponga con toda su fuerza por una simple consideración de costes o de calidad, sabiendo que lo que no va a ocurrir, con total seguridad, es que “desinventemos” nada. Y un nuevo modelo requiere nuevas soluciones. ¿Estamos dispuestos a considerarlas?

***Enrique Dans es Profesor de Innovación en IE University.