EscucharMucho se ha dicho y escrito acerca de cómo cambiará la naturaleza del trabajo en el futuro. Se ha repetido, un sinnúmero de veces, que la mayoría de los niños recién nacidos trabajarán en puestos que aún no se han inventado.
Las nuevas tecnologías exponenciales están cambiando todo, la adopción de tecnologías inteligentes, como robótica e inteligencia artificial (IA), ya están produciendo grandes aumentos de eficiencia y productividad, pero, al parecer, lo más drástico está aún por venir. Los cambios vendrán muy pronto. En el 2017, según IDC, la inversión global en inteligencia artificial creció un 59 % respecto al 2016, llegando a $12.000 millones, y estiman que en el 2021 llegará a $57.000 millones.
La realización de que el mundo laboral está a punto de sufrir un cambio profundo la empecé a oír hace unos cuatro años, y hasta ahora los pronósticos han sido casi todos pesimistas. Las máquinas inteligentes automatizarán el trabajo que hoy realizan millones de trabajadores. Todos los analistas concuerdan que se crearán nuevos trabajos, pero no había escuchado propuestas de acciones que permitan reaccionar a una velocidad siquiera remotamente adecuada. Ante la disyuntiva del desfase entre la velocidad de educación, capacitación, entrenamiento y reentrenamiento, comparado con la velocidad del desarrollo de la tecnología, muchos analistas (y bombetas) se han limitado a proponer un ingreso básico universal, o sea, pagarle a la gente para que no trabaje, ya que las máquinas les quitaron el trabajo. Una propuesta totalmente insatisfactoria, desde mi punto de vista.
Posibles soluciones. Recientemente; sin embargo, tuve la oportunidad de leer dos informes de investigación de Accenture, con un tono muy diferente. Ellos proponen que las tecnologías inteligentes en los próximos cuatro años podrán aumentar los ingresos (no solo eficiencia) en un 38 % mientras aumenta el empleo en un 10 %, con obvias variaciones por industria y por país. El primer informe se titula Reworking the Revolution basado en entrevistas a 1.200 grandes jefes y otros altos ejecutivos que están en la actualidad utilizando IA en sus empresas, y 14.000 trabajadores de cuatro generaciones que representan todos los niveles de destrezas. El estudio cubrió 12 industrias en 11 países. Si bien entre los 11 países no hay ninguno pequeño en vías de desarrollo, y el estudio está hecho desde la óptica de la empresa privada, creo que contiene muchas ideas y percepciones (insights) aplicables a nuestra realidad. En este informe se plantean maneras de analizar el problema e insinúan posibles soluciones.
El segundo informe es un POV (punto de vista) y se titula It’s learning. Just not as we know it (Es aprendizaje. Solo no es como lo conocemos), este es basado en análisis de bibliografía y estudio de casos (de sus clientes). En él se detallan nuevas formas de educación, capacitación y entrenamiento, con velocidad y escala.
En el primer informe se destaca que el 74 % de los ejecutivos planean utilizar IA intensiva o muy intensivamente en los próximos tres años, y un 97 % indican que su intención es utilizar la IA para aumentar las capacidades de sus empleados, lo cual sugiere la creación de valor a partir de la colaboración de su gente con las máquinas inteligentes. Sin embargo, los líderes de negocios no parecen empatar este compromiso con acciones para transformar a su fuerza laboral. A pesar de que casi la mitad de los entrevistados identifican la escasez de destrezas como uno de los retos clave, solo 3 % dicen que sus organizaciones planean aumentar significativamente la inversión en programas de entrenamiento en los próximos tres años.
Los puestos de trabajo que requieren menos destrezas son los más propensos a ser automatizados totalmente, en los países estudiados, estos puestos son los menos, la gran mayoría de los puestos de trabajo serán aumentados por la tecnología, es decir la colaboración de los trabajadores con la tecnología es lo que produce los enormes aumentos de eficiencia y productividad.
En el informe hay numerosos ejemplos, uno que me llamó la atención es el ejemplo del patólogo que acierta al diagnosticar el 96 % de los casos de cáncer de mama a partir de una biopsia, mientras que un software de IA acierta el 92 % de las veces. Cuando el patólogo diagnostica asistido por la máquina, acierta el 99,5 % de las oportunidades.
Accenture propone analizar las tareas a realizar una vez que se aplique la IA y las destrezas que estas requerirán, de este análisis se extraen las necesidades de reentrenamiento y la definición de los nuevos roles. A mi gusto, todo el proceso propuesto está demasiado estructurado (como suelen hacer las grandes consultoras), pero me parce una guía valiosa.
Destrezas. En el segundo informe propone “cómo acelerar el desarrollo de destrezas en la era de las tecnologías inteligentes”. La necesidad de acelerar la adquisición de nuevas destrezas, ya sea para colaborar con la tecnología o para sobrevivir la automatización total, es bastante obvia. Accenture le pone números al problema. Estiman que solo en los países del G20, si la velocidad de construir destrezas no alcanza a la velocidad de desarrollo tecnológico, dejarán de percibir $11,5 millones de millones (lo llaman trillones) de crecimiento del PIB en los próximos 10 años, en promedio, más de 1 % de crecimiento anual.
Es importante notar que los altos ejecutivos parecen subestimar la disposición de sus empleados a someterse a entrenamientos y capacitación. Los ejecutivos estiman que solo el 26 % del personal está listo para la adopción de IA y uno de cada cuatro ejecutivos cita la resistencia de los empleados como un obstáculo clave a la adopción. Sin embargo, el 67 % de los trabajadores considera importante desarrollar sus destrezas para trabajar con sistemas inteligentes.
Adiós, estación. En resumen, tenemos una gran necesidad de introducir tecnologías inteligentes lo antes posible a los puestos de trabajo, y rápidamente reentrenar al personal, ya sea para que colaboren con las máquinas, o para que se puedan emplear en otro puesto. Es obvio, los requerimientos de nuevas destrezas no se distribuyen de manera uniforme entre industrias o países. Países e industrias que emplean hoy trabajadores menos capacitados son los más vulnerables y por lo tanto requieren atención prioritaria. Los sistemas de educación y capacitación corporativa actuales no están equipados para satisfacer estos requerimientos. Proponen, utilizar técnicas de aprendizaje basadas en experiencia (que ha demostrado un mucho mayor nivel de retención), variar el enfoque de las instituciones hacia los individuos y empoderar a los más vulnerables para que aprendan nuevas destrezas.
El aprendizaje basado en experiencia tiene más de cien años de practicarse en Suiza, pasantías o aprendizaje dual. Existe mucha evidencia de que aprender haciendo es, por mucho, mejor que aprender oyendo o leyendo. Para acelerar el proceso, y por motivos de seguridad, tradicionalmente se ha utilizado la simulación, hoy se utiliza la realidad virtual y la realidad aumentada de manera exitosa. Accenture reentrenó a 150.000 colaboradores en 18 meses.
Es muy probable que en vez de desaparecer unos trabajos y otros inventarse, el efecto mas importante de las tecnologías inteligentes será la redefinición de puestos existentes, por lo que el reentrenamiento será continuo y, muy probable, para siempre.
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Enfocar los esfuerzos de capacitación en el individuo, en lugar de las instituciones, es ahora posible gracias a las mismas tecnologías inteligentes, como también personalizar los planes de entrenamiento y variar de un individuo a otro la mezcla de destrezas.
Para empoderar a los más vulnerables a aprender se mencionan enfoques innovadores de financiamiento que están en práctica en Francia y Singapur. En Costa Rica, las empresas e instituciones deben apurarse a pasar de pruebas piloto y prototipos a la aplicación masiva de las tecnologías inteligentes y acompañar el esfuerzo con planes de capacitación que utilicen estas y otras tecnologías. Los atrasos nos van a salir muy caros, el tren del desarrollo ya dejó la estación.
El autor es ingeniero.
