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Automatización

“Me temo que estamos automatizando este trabajo sin entenderlo realmente”

Por Gretchen Gavett

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Harvard Business Review

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Resumen. La IA suele presentarse como una forma de gestionar el trabajo pesado para liberar a las personas de tareas importantes. Pero en la carrera por incorporar la automatización a prácticamente todos los trabajos, es raro que la gente se pregunte de qué exactamente se está liberando a las personas y qué tareas son realmente importantes. Esta entrevista con la socióloga Allison J. Pugh explora lo que ella llama “trabajo conectivo”, por qué está amenazado por la automatización, quiénes serán los más afectados y qué perderemos como humanos si desaparece.

A estas alturas, la IA ha llegado a prácticamente todos los lugares de trabajo y todos los empleos, en algún grado, desde la atención al cliente hasta la medicina, pasando por la pequeña ventana emergente automatizada que aparece cada vez que copio y pego algo en un documento. A veces esto puede ser útil, pero otras veces puede degradar lo que la socióloga de la Universidad Johns Hopkins, Allison J. Pugh, llama “trabajo conectivo” en su último libro, The Last Human Job (El último trabajo humano), Este tipo de trabajo implica “ver al otro y reflejar la comprensión”, una acción fundamental para “millones de empleos, incluidos los de personas que trabajan no solo en la atención médica, la asesoría o la educación, sino también en las industrias jurídica, publicitaria y del entretenimiento, en la administración, en el sector inmobiliario, en el turismo e incluso en la seguridad”.

La humanidad de este trabajo se ve amenazada cuando la automatización nos impide reconocer y estar realmente presentes con otras personas, o cuando tenemos que recopilar datos sobre cada interacción en lugar de centrarnos en el ser humano que tenemos delante. (El primer capítulo del libro presenta a una capellana de hospital que debe registrar sus interacciones con los pacientes “en no menos de tres sistemas de seguimiento diferentes”, recopilando información que probablemente ni siquiera sea necesaria para hacer su trabajo con éxito).

Los intentos de utilizar la tecnología para “resolver” nuestras ineficiencias percibidas, o supuestamente para liberarnos para realizar un trabajo significativo que importe, también plantean una pregunta más amplia. Parafraseando a Pugh, “¿quién va a ser liberado y qué cuenta como significativo?”

Hace poco le hice algunas preguntas a Pugh por correo electrónico para entender mejor su investigación sobre la prisa de la sociedad por automatizar el trabajo, lo que perderemos si vamos demasiado lejos (y quién se llevará la peor parte de estas pérdidas) y qué consejo tiene para los líderes que están considerando integrar la IA y otras tecnologías en sus organizaciones. Esta es una versión editada de nuestra conversación.

HBR: Un beneficio que se suele argumentar de incorporar elementos como la IA generativa a las tareas laborales es que se reducirá o eliminará el trabajo intenso frente a pantallas o dispositivos, lo que permitirá más conexiones humanas con colegas, clientes o pacientes. En otras palabras, la tecnología es beneficiosa en parte porque acercará a las personas, lo que a su vez las hará más felices y productivas.

En su investigación, ¿resulta cierto este razonamiento? Y, si no, ¿qué es lo que no se tiene en cuenta en este razonamiento?

Pugh: Ese tipo de cambio sería, sin duda, un gran beneficio. Somos tantos los que tenemos que hacer tareas que nos aburren en el trabajo que la idea de poder delegar algunas de ellas en las máquinas parece una utopía. Tal vez por eso la idea de que “la IA nos liberará para realizar trabajos significativos” es tan común, promulgada tanto por investigadores de IA como por analistas económicos, Sin embargo, este argumento se basa en cierta ingenuidad sobre el capitalismo, al menos tal como se practica actualmente en los Estados Unidos: si la IA nos quita trabajo de encima, ¿es probable que los empleadores busquen llenar nuestros días con tareas más significativas o que, en cambio, aprovechen la oportunidad para eliminar puestos de trabajo y reducir su fuerza laboral cuando puedan?

Me encanta la idea de que las personas estén más unidas, sean más felices y productivas, pero esa visión también se basa en la idea de que las conexiones humanas con colegas, clientes, pacientes o consumidores son muy valoradas, y me temo que eso no es evidente en la actualidad. Si se valoraran, tal vez los investigadores no encontrarían que cuanto más implica un trabajo la comunicación cara a cara con clientes o consumidores, menos se paga (teniendo en cuenta las habilidades y otras características). Si valoráramos la conexión humana, no pediríamos a las mismas personas que están a cargo de forjarla (los maestros, los médicos de atención primaria y otros) que dedicaran su tiempo a recopilar datos, haciendo las veces que puedan de complemento a su trabajo de conexión. En cambio, nuestras prácticas de gestión actuales sugieren que realmente no valoramos este trabajo, y si eso es cierto, entonces es poco probable que se implemente la IA para que podamos realizarlo mejor.

De hecho, escribí El último trabajo humano en parte para explicar en qué consiste este trabajo conectivo, cómo lo hace la gente y por qué es tan valioso. Me temo que estamos automatizando este trabajo sin comprenderlo realmente y, por lo tanto, sin entender lo que está en juego.

¿Cuáles son algunos ejemplos de cómo la tecnología (ya sea inteligencia artificial o cualquier otra cosa) promete crear conexiones o mejorar las experiencias de los trabajadores, pero en cambio hace lo contrario?

Hay muchos ejemplos de tecnología que ha fallado: por ejemplo, chatbots que responden a personas que confiesan su depresión con un “tal vez el clima te esté afectando” u ofrecen consejos para perder peso a pacientes con trastornos alimentarios, Algunas organizaciones se apresuran a adoptar la IA antes de que sea lo suficientemente confiable como para ponerla en contacto sin supervisión con personas.

Pero incluso cuando la tecnología funciona como promete, afecta las relaciones humanas. Hablé con una mujer que trabajaba como “coach” en una startup que ofrecía terapia cognitiva conductual en una aplicación para personas con ansiedad social. La empresa le prohibió expresamente hacer terapia y no le pagaba ni esperaba que fuera una consejera acreditada, pero los propios clientes terminaron tratándola como una terapia de conversación barata, y algunos trabajaron con ella durante meses seguidos. Me contó lo duro que fue escuchar sobre el trauma de sus clientes y que no había recibido capacitación sobre cómo manejarlo.

El impacto de la IA en su trabajo fue triple. En primer lugar, fue un ejemplo clásico de lo que Harry Braverman una vez llamó “ descualificación ”: cuando una empresa descompone los componentes de un trabajo en particular y luego contrata mano de obra más barata para completar gran parte del trabajo. Si bien Frederick Taylor podría haber hecho esto con los albañiles hace un siglo, la IA de hoy lo hace con el trabajo socioemocional: la startup había dividido el trabajo de un terapeuta en el software de la aplicación y un equipo de “entrenadores” sin capacitación ni credenciales. En segundo lugar, su trabajo se volvió invisible, ya que la empresa negó que sus encuentros regulares con los clientes contaran como cualquier tipo de asesoramiento. Este tipo de invisibilización es un hallazgo bastante común en otros ejemplos de “automatización” de la IA, donde ejércitos invisibles trabajan detrás de escena para entrenar modelos sobre si algo es un bagel o un perro, por ejemplo, pero resulta que también se aplica al trabajo de conexión “automatizado”. Finalmente, se enfrentó al problema existencial de tener que demostrar que era humana a clientes acostumbrados a trabajar con máquinas. La tecnología indudablemente moldeó su experiencia, haciéndola sentir de alguna manera automatizada.

¿Hay cosas que los ejecutivos y gerentes pueden hacer mejor al pensar en qué tecnologías quieren introducir en sus organizaciones y por qué? ¿Existen preguntas clave que deberían hacerse sobre la tecnología, lo que su organización realmente necesita y lo que sus empleados podrían experimentar o sentir al usarla?

La cuestión clave es que la tecnología no es una fuerza neutral que simplemente puede resolver un problema, sino que refleja la cultura de la empresa en la que se introduce. Y los líderes empresariales tienen mucha influencia en lo que es esa cultura, en particular en cómo puede o no fomentar las conexiones humanas entre los trabajadores y sus clientes. Analicé empresas en las que los trabajadores lograron forjar conexiones sólidas y otras en las que no. La diferencia no se reduce solo a factores materiales como el tiempo, el dinero y el espacio adecuados, aunque, por supuesto, esos factores son importantes. También importa si los líderes articulan una visión con el compromiso de la conexión humana, si fomentan la tutoría y las cajas de resonancia para que los trabajadores procesen lo que están escuchando, y si ayudan a implementar las normas y los rituales que priorizan las relaciones.

Cualquier líder que busque introducir nuevos usos tecnológicos en sus organizaciones debería preguntarse cómo afectaría la tecnología a esos factores. Podríamos llamarlo “criterio de conexión” (cómo afecta una tecnología determinada a la forma en que los seres humanos se relacionan entre sí), y su aplicación aclara el impacto potencial de introducir nueva tecnología no solo en los servicios básicos que se ofrecen a los pacientes o clientes, sino también en las interacciones entre los trabajadores de una empresa. A menos que su organización esté casi totalmente automatizada, esas interacciones son vitales para los procesos que producen lo que usted vende.

En mi investigación, conocí a líderes carismáticos (el director de una clínica, el director de una escuela independiente, el director de un programa de formación empresarial para reclusos) que lograron crear una cultura de conexión, dedicando tiempo y espacio para ello, articulando su valor y priorizándola para sus empleados. Algunos introdujeron nuevas tecnologías, pero las subordinaron a las relaciones que estos líderes valoraban.

Por último, los ejecutivos deben tener presente que la tecnología puede prometer una solución fácil a un problema compartimentado, pero con demasiada frecuencia termina no reduciendo tanto el trabajo como redefiniendo quién lo hace y cuán visible es ese trabajo. La introducción de robots en la industria manufacturera es, en realidad, un buen ejemplo: no es que los humanos queden “libres” para un trabajo más significativo necesariamente; en cambio, el trabajo humano pasa a ser ayudar a la máquina, solucionar problemas cuando se atasca, despejar el camino para que haga su trabajo. Un ingeniero dijo una vez que los humanos tendrán que elegir si ser las “ mascotas o el ganado ” de nuestros amos de la IA, pero es mucho más probable que se trate de una dinámica en la que los humanos actúen como ayudantes de cámara, y no solo en la industria manufacturera sino también en el trabajo de servicios socioemocionales. Huelga decir que, cuando el trabajo humano es asegurarse de que el agente de la IA pueda hacer lo mejor que pueda, está claro que las conexiones entre humanos no son la prioridad.

¿Cómo ve el desarrollo de la tecnología y la adopción de tecnologías en el lugar de trabajo durante los próximos cinco años? ¿En qué aspectos es optimista y pesimista? ¿Y cómo sería un futuro ideal?

Puedo ver tres futuros desarrollándose, en parte porque ya están aquí.

Un futuro es un “modelo de triaje”, en el que la IA se encarga de los casos “fáciles” y deja los más complejos para que los manejen los humanos. Podemos ver un ejemplo de esto cuando llamas a una aerolínea y te encuentras gritando “¡agente!” una y otra vez para que te atienda un ser humano.

Otro futuro es el “modelo de desigualdad”, en el que los ricos reciben atención humana de los trabajadores, que a su vez reciben el servicio de un robot. Una vez más, las semillas de esto se están plantando ahora mismo: sabemos que las ocupaciones que crecen más rápidamente son las que implican servicios personales a los ricos, mientras que hablé con muchos ingenieros de inteligencia artificial que están diseñando consejeros de pareja o enfermeras de alta con inteligencia artificial para personas desfavorecidas porque son “mejores que nada”.

Un tercer tipo de futuro al que nos enfrentamos es un “modelo binario”, que implica separar el pensamiento del sentimiento, y reservar el pensamiento para las máquinas. Esa distinción solía hacerse entre hombres y mujeres en la fuerza laboral, y condujo a importantes disparidades salariales de género.

A primera vista, este futuro parece el más esperanzador, en el que la empatía, la sensibilidad social, la capacidad de escuchar o el cuidado de los demás pasan de ser atributos asociados con la feminidad a ser atributos que transmiten lo que significa ser humano. Sin duda, sería un mundo mejor si esas habilidades fueran compartidas por todos los seres humanos, sin importar su condición. Sin embargo, la distinción entre pensar y sentir es falsa, como cualquier cuidador le dirá, y, de hecho, su interrelación es profundamente importante, por ejemplo, en situaciones de misericordia.

Una auxiliar de salud a domicilio con la que hablé era apreciada por su empleador por ser buena en los “casos difíciles”. Recién asignada a un cliente difícil, rápidamente se dio cuenta de por qué tantos de sus predecesores habían renunciado antes que ella, tranquilizó al cliente que se sentía ignorado y esencialmente restableció toda la dinámica. Lo hizo no solo sintiendo, sino descifrando las señales del cliente anciano y diagnosticando eficazmente la situación para poder cambiarla. El ejemplo es uno de los muchos de los que he oído hablar: el trabajo conectivo humano implica tanto pensar como sentir, pero los llamados trabajos pensantes (por ejemplo, el de los jueces ) también suelen implicar sentir. Y si confiamos el juicio analítico a las máquinas, tarde o temprano los humanos serán los que ofrezcan un falso consuelo a los abandonados.

En cambio, el futuro ideal es aquel en el que defendemos el trabajo conectivo humano de su automatización, y comenzamos por protegerlo de su degradación mediante la imposición de requisitos de recopilación de datos y campañas de eficiencia. El futuro ideal es aquel en el que damos la bienvenida a la IA y al desarrollo tecnológico en todo tipo de dominios, desde la invención de nuevos antibióticos hasta la decodificación del habla de los cachalotes o la predicción de terremotos. Pero en ese futuro, la acordonamos de la conexión humana, aplicando un “criterio de conexión” a su implementación. En este momento, nuestro entorno no regulado significa que la IA se está vendiendo como una herramienta adecuada para automatizar a maestros, médicos, terapeutas, abogados y una gran cantidad de otros trabajos conectivos. Cuando estamos inventando un nuevo martillo, debemos recordarnos que no todo es un clavo.

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Gretchen Gavett es editora senior de Harvard Business Review.