Por algún motivo, se piensa que es más fácil automatizar el trabajo manual que el realizado con la mente. Pero, si recordamos que, hace ya 15 años, una computadora apaleó al campeón mundial de ajedrez, tal vez debería extrañarnos menos la clara tendencia hacia la automatización del trabajo intelectual.
Esta tendencia se aprovecha del aumento exponencial en el poder de cómputo, el llamado “aprendizaje de máquinas” ( machine learning ), y de las nuevas (naturales) interfaces con el usuario. El poder de cómputo por dólar sigue duplicándose, más o menos, cada dos años. La computadora más poderosa del planeta, en 1975, costaba $5 millones y podía procesar menos transacciones por segundo que un teléfono inteligente de hoy. Ya existen, aunque todavía no son de consumo popular, computadoras capaces de procesar un número de operaciones por segundo, parecido al que procesa el cerebro humano.
‘Aprendizaje de máquinas’. “Aprendizaje de máquinas” se refiere, básicamente, al software capaz de aprender de los datos, es decir, puede cambiar sus algoritmos de acuerdo con los datos que va procesando (a partir de análisis predictivos, utilizando métodos estadísticos). Las nuevas interfaces con el usuario permiten procesar la voz del usuario, captar gestos y movimientos, etc. Siempre persiste el teclado (aunque sea dibujado en la pantalla), pero en la próxima década este podría desaparecer.
Las nuevas herramientas de automatización del trabajo intelectual podrían extender, durante los próximos años, el poder de los trabajadores, absorbiendo las tareas más tediosas y detallistas del quehacer intelectual, pero también podría automatizar totalmente la labor de muchos trabajadores del conocimiento.
Un informe de McKinsey Global Institute, del año pasado, estima que, para el 2025, las herramientas y sistemas de automatización del trabajo intelectual podrían realizar tareas cuyo resultado equivale a la labor de entre 110 millones y 140 millones de trabajadores del conocimiento a tiempo completo.
Ya existen herramientas que permiten automatizar una gran parte de las funciones de los operarios de call centers . Esto se puede ver como un reemplazo de trabajadores, o como la manera de aumentar sustancialmente la productividad de los operarios.
Existen herramientas capaces de corregir exámenes (la labor más ingrata de un educador) con igual destreza que los profesores. En el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, en Nueva York, están utilizando el sistema Watson de IBM para diagnosticar tratamientos de cáncer, aprovechando el conocimiento contenido en 600.000 informes de evidencia médica, 2 millones de páginas de texto de 42 publicaciones médicas, y 1,5 millones de expedientes de pacientes que han participado en investigación clínica oncológica.
Los trabajadores TI tampoco están exentos de la automatización, desde herramientas para automatizar las pruebas del software hasta la automatización de los centros de datos, pasando por la optimización de algoritmos y el manejo de librerías de código, control de versiones, etc..
La producción y entrega de servicios requiere grandes cantidades de trabajadores del conocimiento. En Costa Rica tenemos decenas de miles de jóvenes trabajadores del conocimiento que laboran en las zonas francas brindando servicios a empresas en el exterior. También tenemos un aparato estatal que, hace años, necesita reformarse, y que emplea a centenas de miles de trabajadores.
Amenaza y oportunidad. Es claro que la automatización del trabajo intelectual presenta tanto una amenaza como una oportunidad. La amenaza de desplazar empleos (bien pagados) es real e inminente. Podemos, atacar la tecnología y pelearnos con el futuro, o abrazar la tecnología para aumentar la productividad y buscar (de manera urgente) maneras de reentrenar a grandes cantidades de trabajadores en nuevas tareas de mayor valor agregado.
La oportunidad de utilizar la automatización del trabajo intelectual como piedra angular de la reforma del Estado es casi obvia. La automatización eliminaría la discrecionalidad, aumentaría las transparencia y redundaría en mejores servicios a un menor costo. No hacer nada es una manera segura de concretar la amenaza y desaprovechar la oportunidad.