¿Me quitarán el trabajo los robots?

¿Le quitará el trabajo un robot? Se trata de una pregunta comprensible dado el bombo que se está dando a la robótica y la inteligencia artificial. Muchas personas se preguntan "¿se automatizará mi trabajo?" o "¿desaparecerá todo mi trabajo?" a medida que empresas e industrias se vuelven redundantes.

Podría preguntar, ¿me quitará un robot el puesto de redactor de este artículo?

Mi respuesta es no.

¿Nos quitarán el trabajo los robots? Es muy improbable que ocurra pronto, a menos que tengas un trabajo que sea en todos los aspectos un equivalente en el mundo real a jugar a un juego de ordenador. Se lo explicaré.

Son muchas las dinámicas que impulsan la actual narrativa en torno a los robots, chatbots para las empresas y la inteligencia artificial que ocupa puestos de trabajo. Una gran parte del debate no es más que una extensión de un antiguo y continuo debate económico sobre el impacto de la automatización y las mejoras de la productividad.

La pregunta más importante sobre los empleos que serán automatizados es si habrá nuevos empleos para sustituirlos. Esencialmente, los trabajadores se preguntan, en primer lugar, si su puesto de trabajo será sustituido y, en segundo lugar, si su puesto de trabajo es sustituido, si se crearán otros puestos de trabajo, preferiblemente mejores, que puedan desempeñar razonablemente. En el peor de los casos, la automatización da lugar a una clase de desempleados permanentes porque no se crean nuevos puestos de trabajo tras la automatización de los antiguos.

La realidad es que hasta que la inteligencia artificial sea tan inteligente como los humanos, va a cambiar los puestos de trabajo de la forma en que todas las tecnologías innovadoras cambian los puestos de trabajo, elimina algunas tareas pero añade nuevas tareas por hacer. Los trabajadores de un sector afectado tendrán que actualizar sus conocimientos, pero no se eliminarán sus puestos de trabajo. Como ocurre con todas las innovaciones, el mayor riesgo es que se necesiten menos personas para hacer el mismo trabajo (o lograr el mismo o mejor resultado), por lo que desde ese punto de vista el puesto de trabajo se elimina para algunas personas.

Desde la noche de los tiempos se han inventado herramientas, incluidas las máquinas, para aumentar la productividad humana. Esto ha supuesto que con el tiempo hayan desaparecido muchos puestos de trabajo, pero ha abierto la puerta a otros nuevos. También ha significado que la gente se ha enriquecido a medida que el coste de los antiguos productos y servicios esenciales ha descendido y se han inventado nuevos productos y servicios, algunos ahora esenciales.

Es economía básica, y la mayoría de la gente lo sabe. Una persona de clase media de hoy está mucho mejor en la mayoría de las dimensiones que un rey que viviera hace unos cientos de años. Cuando un director de un proyecto de construcción se jactaba de haber salvado puestos de trabajo haciendo que los hombres utilizaran palas y no máquinas, se le preguntaba "¿por qué no quitar las palas y dar a los trabajadores cucharas de té?". Es difícil sostener que obligar a la gente a ser menos productiva ayude a nadie, salvo a los directamente afectados por la innovación en cuestión (y sólo a corto plazo).

Por supuesto, hay quien sostiene que nos enfrentamos a una singularidad. Una vez que la inteligencia artificial (IA) alcance niveles humanos de capacidad en dimensiones importantes, no quedará trabajo para los humanos.

Hay mucha gente con un gran interés en exagerar esta perspectiva. Advertir sobre los peligros que se avecinan o hacer afirmaciones increíbles sobre la IA genera clics y likes, crea publicidad para particulares y empresas. Es un tema sobre el que la gente pagará por saber más, porque es al mismo tiempo fascinante y amenazador. Este tipo de ideas moonshot motivan a los empleados y generan ventas. Pero, ¿es una preocupación real?

La respuesta es sí y no. Si fuera cierto que fuéramos capaces de crear una inteligencia artificial general, entonces sí que sería preocupante. Y en este caso, la preocupación por el empleo sería menor que otras preocupaciones (como que la IA domine a la humanidad), ya que la productividad se dispararía y sería un mundo de abundancia.

Aunque la inteligencia general esté muy lejos (que es lo que yo creo), también es cierto que la gente tiene que entender las implicaciones de lo que hace con la IA para asegurarse de que no hay consecuencias imprevistas en la aplicación de la tecnología. Si se confía en los ordenadores para que escriban las reglas (es decir, si no se les programa explícitamente), hay que asegurarse de que si estas técnicas se aplican a cualquier sistema de misión crítica, la gente entienda y tenga en cuenta los riesgos (como debe ser el caso con cualquier tecnología utilizada para un sistema de misión crítica). Esto puede ser una justificación para exagerar la IA y la necesidad de regular aspectos de la IA, sin embargo, sin lograr una inteligencia general para la IA no hay una amenaza binaria para los puestos de trabajo. Más adelante hablaremos de ello.

Cabe señalar que la preocupación por la automatización del empleo y el temor al fin del trabajo se debe en parte a un previsible fallo de imaginación. Podemos ver los empleos que se pierden, pero no podemos imaginar qué podría sustituirlos. ¿Quién podía prever que la informática se convertiría en una categoría laboral importante antes de que se generalizara? ¿Quién podía prever todos los empleos relacionados con las redes sociales antes de que éstas se generalizaran?

Creer que los aumentos de productividad conducirán a una vida mejor para todos tiene algo de acto de fe, pero hay que entender que cualquier cambio afectará a diferentes grupos de personas, de modo que no todos estarán mejor después del cambio, pero sí la mayoría.

Nadie puede discutir que los ordenadores han creado más puestos de trabajo de los que han destruido y que todos estamos mejor por ello. Los ordenadores no han destruido puestos de trabajo, sino que los trabajadores han sido capaces de lograr más con el uso de ordenadores. Lo mismo ocurrirá con la IA, en función de cómo se programen los robots.

¿Cuándo tomarán el relevo los robots?

Sí, tenemos que considerar el caso especial de que la IA alcance niveles humanos de comprensión, pero ¿esto va a ocurrir pronto? Si la IA alcanza niveles humanos de comprensión, el impacto será enorme. Es cierto. Si la IA es simplemente una técnica de automatización mejorada, el impacto será mucho menor y conducirá a una gran prosperidad para todos. Debo mencionar que si la IA alcanzara niveles humanos de comprensión, podría llevarnos tanto a un futuro paradisíaco como a uno distópico.

Hay quien sostiene que alcanzará niveles humanos de comprensión en 2029, como Ray Kurzweil, que trabaja para Google. Hay otros que sostienen que nunca ocurrirá con la tecnología actual basada en el silicio, como George Gilder. Obviamente sabemos que la inteligencia y la consciencia son posibles, porque existen en los humanos, pero es probable que estemos subestimando la complejidad implicada, la novedad de nuestra inteligencia y la capacidad de nuestros sistemas y tecnología basados en el silicio para replicar procesos biológicos. Esto se aplica incluso si asumimos un progreso exponencial de los datos, los algoritmos y la capacidad de procesamiento. La respuesta a la pregunta de cuándo tomarán el relevo los robots es que no será pronto.

Si excluimos el caso en el que la IA alcance niveles humanos de inteligencia o, al menos, decimos que esto no ocurrirá en los próximos 20 años, podemos abordar la cuestión más acuciante de si una IA que utilice la tecnología actual, que avanza con rapidez, le robará su puesto de trabajo.

• El primer error es la formulación de la pregunta. La pregunta debería ser qué "tareas" realizará un robot en lugar de qué "trabajos" realizará un robot. Por supuesto, cuando hablamos aquí de robot nos referimos tanto al robot físico como al software de IA que puede proporcionar servicios basados en software.
• El segundo error es no preguntarse cómo cambiará la IA mi forma de hacer determinadas tareas. En muchos casos no sustituirá una tarea en su totalidad, sino que simplemente mejorará la forma de hacerla en colaboración con el humano.
• El tercer error es no preguntarse qué nuevas tareas o trabajos permitirá.

La verdadera pregunta aquí es cuál es la esencia del trabajo, y si las personas se enfrentan a fricciones innecesarias a la hora de realizar las tareas. La respuesta es indudablemente afirmativa. Imagina que pudieras decirle a una IA "prepara una presentación sobre X, que tenga 8 páginas y un gráfico sobre Y" y que ella la creara al instante por ti y tú le dijeras las modificaciones que quisieras. El proceso dura 5 minutos en lugar de 3 horas. Un ahorrador de tiempo aún mayor podría ser una IA que te ayudara a decidir qué tareas son importantes. ¿Cuánto tiempo se pierde dedicando tiempo y esfuerzo a hacer algo bien y descubriendo después que lo que hiciste no era necesario?

Los puntos anteriores se aplican a cualquier nueva ganancia de automatización, por supuesto. Para responder específicamente a las preguntas sobre qué tareas cambiarán y qué tareas se habilitarán en lo que respecta a la IA, tenemos que entender la forma en que funcionan los algoritmos de IA.

Esencialmente, los algoritmos de IA son formas de hacer que los ordenadores realicen determinadas tareas sin programarlos explícitamente para ello. Las IA están entrenadas para establecer la conexión entre las entradas y la salida requerida sin programar explícitamente cuál es la conexión (o programando parcialmente y haciendo que la IA extrapole a partir de ahí). Si se quiere que una IA identifique gatos en fotos, no es necesario programar manualmente las características de los gatos, como ojos en forma de elipse, orejas puntiagudas o bigotes, sino que basta con mostrar a la IA millones de fotos con y sin gatos para que descubra cómo identificarlos.

La forma en que lo hace, comparada con la inteligencia humana, no es muy "inteligente". Es un algoritmo de fuerza bruta que necesita muchos datos. Lo que hace es ponderar la importancia de los grupos de píxeles de la imagen entre sí para encontrar un patrón que identifique al gato. Probando iterativamente capas de estas ponderaciones (lo que se denomina una red neuronal) o utilizando otras técnicas similares, se puede crear un algoritmo calibrado capaz de identificar con precisión a los gatos, incluso los casos extremos de gatos en los que falta alguna característica importante. Esto es muy potente, ya que sería imposible (o llevaría muchísimo tiempo) intentar programar algo así manualmente. Con grandes cantidades de datos y mucha capacidad de procesamiento, es posible crear una especie de inteligencia de fuerza bruta.

Este tipo de algoritmos son muy útiles cuando se dispone de muchos datos (preferiblemente muy estructurados). Para entrenar los algoritmos también es necesario tener claro si una iteración dada del algoritmo mejoró o no el resultado frente a iteraciones anteriores. Si el nivel de éxito relativo no es fácil o instantáneamente mensurable (ambiguo) de una "suposición" a la siguiente, entonces este puede ser un problema difícil para la IA. Suele ser el caso de las tareas humanas en las que no hay una respuesta correcta.

Si los datos son escasos o la solución al problema está fuera de los datos, también son casos difíciles para una IA. Sin embargo, los problemas que una IA encuentra difíciles son exactamente los que los humanos saben resolver.

Por ejemplo, aunque hay muchos datos sobre la conversación humana, todo lo que dice un ser humano tiene un contexto potencialmente único en términos de la historia de la relación específica, la historia de la conversación y el contexto situacional. Cuanto más se profundiza en la historia, mayor es la dimensionalidad y más difícil resulta entrenar a la IA. Por eso, las soluciones de IA se centran mejor en un contexto situacional estrecho para chatbots (para aplicaciones que no sean respuestas superficiales puntuales). Imagínese que decide lo que va a decir a continuación basándose en el hecho de que las cinco cosas que dijo anteriormente son similares a cinco cosas que dijo consecutivamente en otra conversación hace dos años. Esto te da una cierta intuición del problema.

Para saber qué tareas están "en riesgo" hay que averiguar hasta qué punto pueden automatizarse con las técnicas descritas.

Lo que está claro es que, en la inmensa mayoría de los casos, la IA mejorará la productividad sobre todo como complemento de los humanos. La combinación de ser humano e IA será mucho más potente que el ser humano solo o la IA sola.

Es cierto que puede haber ciertas tareas, como la conducción de camiones o coches en determinadas rutas, que puedan automatizarse por completo, pero incluso en ese caso puede ser necesaria la presencia humana para casos imprevistos, como una avería, un accidente o un incidente de seguridad. Puede resultar que los camiones sin conductor y sin presencia humana sean extremadamente fáciles de robar.

Un fontanero puede tener una aplicación que le ayude a diagnosticar problemas, pero es probable que tenga que solucionarlos él mismo.

La automatización ya ha creado un mundo en el que se presta más atención a las experiencias y el entretenimiento que en el pasado, y es probable que esa tendencia continúe. La gente va a restaurantes, celebra bodas más grandes, vacaciones más exóticas y consume experiencias y entretenimiento más que en el pasado, y la IA perpetuará esta tendencia. Cada vez se crearán más puestos de trabajo en el sector de las "experiencias".

Aunque los efectos del aumento de la productividad son positivos, no cabe duda de que el incremento de la automatización y de la globalización tendrá como consecuencia que el ganador se lo lleve todo y aumentará la desigualdad en el mundo. La vida de los trabajadores no cualificados y semicualificados mejorará en algunos aspectos, pero es probable que sigan estando por detrás de los trabajadores altamente cualificados. Esto puede tener un impacto negativo en las comunidades y en la política, a menos que se aborden los problemas.

Acelerar la productividad mejora la vida de todos los habitantes del planeta, ya que incluso los que más se beneficiarán económicamente y se harán muy ricos con las nuevas innovaciones sólo podrán captar para sí un pequeño porcentaje del valor de lo creado para el conjunto de la sociedad.

Habrá que gestionar la transición a la nueva economía para garantizar que ningún grupo de personas experimente un descenso catastrófico de su nivel de vida a medida que se acelera la productividad.

Es importante señalar que todo lo dicho anteriormente se aplica a toda innovación, no sólo a la asociada a la IA. Toda innovación repercute en la mano de obra y requiere que los trabajadores reciban formación adicional para mantener su empleo. Las instituciones educativas tienen que adaptar los planes de estudios, incluidos los universitarios, a los requisitos cambiantes del mercado laboral. Hemos visto este proceso desarrollarse continuamente a medida que la automatización ha ido transformando el mundo, en particular en los últimos 200 años.

En un futuro previsible, la ciencia progresará y las máquinas seguirán complementando a los trabajadores humanos y haciéndolos más productivos. Una máquina no podrá replicar la inteligencia novedosa de los humanos para enfrentarse a situaciones únicas o idear soluciones sorprendentes. Las máquinas tampoco pueden sustituir el sentimiento de una conexión humana que es importante en muchas industrias, desde la sanidad hasta las industrias recreativas.

La IA será capaz de eliminar eficazmente el trabajo pesado y eliminar la fricción cuando se den las condiciones adecuadas (muchos datos apropiados). Al igual que las ganancias de productividad históricas, las ganancias de productividad de la IA seguirán mejorando la vida de todos los habitantes del mundo directa o indirectamente y crearán nuevos productos, servicios y puestos de trabajo aún no imaginados.