Los trabajadores pueden aprender a apreciar la inteligencia artificial

Los empleados aceptan las innovaciones cuando sienten que tienen control sobre las nuevas tecnologías. Varios estudios señalan que es erróneo predecir que los robots provocarán desempleo masivo.

A principios de este año, los investigadores de Uber, la firma de transporte privado, decidieron estudiar un tema fundamental: cómo es la verdadera interacción de los humanos con las computadoras.

Investigaron desde el punto de vista etnográfico las reacciones de los conductores de Uber ante un nuevo sistema computarizado activado por voz, observándolos en la vida real. Los resultados son reveladores.

Cuando a los choferes de Uber les gustaba el tono de la voz computarizada y, lo que es más importante aún, cuando podían pausar los comandos activados por voz a voluntad, aceptaban la tecnología y la eficiencia que producía. De lo contrario, la rechazaban.

"Tuvimos que asegurarnos de que los conductores pudieran interrumpir la voz y también que la voz no sonara sarcástica", señaló el investigador Jake Silva. Uber ahora está instalando un "botón de pausa".

Esto es simbólico. Hoy hay gran preocupación por las amenazas que representan los robots para la dignidad y el trabajo de la gente. Y no es de extrañar. Hace seis años, economistas de la Universidad de Oxford causaron revuelo cuando anticiparon que 47% de los empleos estadounidenses están "en riesgo, es decir que podrían ser automatizados relativamente pronto". Varios análisis posteriores repiten esos pronósticos. Además, como señalan estudios de la consultora McKinsey, este proceso afectará especialmente a las comunidades vulnerables.

Sin embargo, a menudo se ignora otro aspecto de esta historia: la innovación digital también creará puestos de trabajo. Según McKinsey, esta creación de empleo podría ser de tal magnitud que las predicciones de desempleo masivo son erróneas. Y los etnógrafos que investigan las tendencias laborales están descubriendo un patrón similarmente complejo.

Tomemos Google, por ejemplo. En el último año, la compañía desarrolló herramientas de inteligencia artificial para oficinistas llamadas productos "GSuite". Pero cuando los investigadores de Google realizaron hace poco una investigación etnográfica, notaron algo importante: los empleados administrativos modernos suelen hacer una distinción mental entre las tareas "centrales" con las que se identifican y las tareas "periféricas" que no les aportan éxito o felicidad.

Los oficinistas adoptan fácilmente la inteligencia artificial (IA) para sustituir las labores periféricas. Pero se resisten a hacer eso con las labores centrales.

La consultoría ReD Associates estudió recientemente cómo la IA desplaza las tareas en una consultoría de gestión y encontró un patrón semejante. Los etnógrafos de ReD también observaron el impacto de la IA y la digitalización en los trabajadores médicos franceses y los vendedores de seguros estadounidenses y descubrieron que los empleados están "tomando medidas para proteger el futuro de sus medios de vida" de maneras inesperadamente creativas. Los técnicos de aparatos médicos se hacen llamar proveedores terapéuticos de "atención al paciente"; los vendedores de seguros se están redefiniendo como "consultores de riesgo".

"Cuando se hacen predicciones sobre el desempleo futuro como resultado de la automatización, no es suficiente calcular simplemente el porcentaje de tareas cognitivas o manuales que podría realizar una computadora", concluye el equipo de ReD. "Dichas proyecciones no toman en cuenta el nuevo valor que los trabajadores están creando para seguir siendo competitivos".

Los investigadores del laboratorio de vehículos autónomos de Nissan coinciden con esto. "No deberíamos asociar la automatización sólo con el hecho de que los seres humanos quedarán fuera del circuito técnico", aseguraron. Mostraron cómo los ejecutivos de Nissan descubrieron que las "tecnologías automatizadas", como los autos sin conductor, "de hecho necesitan trabajadores humanos" para desarrollarlos, comercializarlos y monitorearlos.

Las autoridades que fijan políticas y los economistas deben enfocarse en ambas partes de esta ecuación. También deben fomentar la interacción entre los científicos computacionales que están desarrollando estas tecnologías y los científicos sociales que miden su impacto.

La verdadera lección del "botón de pausa" de Uber es que cuando los trabajadores sienten que tienen un mínimo de control, aceptan la innovación y la eficiencia que eso conlleva. Sin esa sensación de control, existe el riesgo de un rechazo. Los inversores en acciones tecnológicas deberían tomar nota de eso.

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