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Automatización, machine learning y las preguntas correctas




IMAGE: Intographics - Pixabay (CC0)

Un interesante artículo en Forbes, «The future of work: the upward thrust of workers who self automate their jobs«, me recuerda a otro que leí hace algunos meses, «The coders programming themselves out of a job«, y de hecho, tienen antecedentes y fuentes comunes: la entrada en la sección de ética del foro Web web articulate of enterprise en la que una persona se preguntaba si period ético no decir a la compañía en la que trabajaba que había automatizado su trabajo, o anteriormente, el caso, ampliamente comentado en Reddit y un tiempo después eliminado por su autor, en el que este confesaba que llevaba seis años en un puesto de trabajo al que, tras automatizar sus funciones completamente, había dedicado como mucho unas cincuenta horas.

En todos estos casos hablamos de programadores, de personas con conocimientos razonablemente avanzados de herramientas para plantearse automatizar determinadas funciones – o eventualmente, todas las funciones – de su trabajo diario. Personas que trabajan introduciendo datos en un sistema o gestionando determinadas tareas que pueden ser total o parcialmente automatizadas, y que, por tanto, podrían eventualmente reducir su carga de trabajo o incluso llegar a eliminar la necesidad de su presencia. Pero con el desarrollo del machine learning, con asistentes domésticos acercando la tarea de la automatización a usuarios de todo tipo, y con herramientas que nos permiten desarrollar esquemas de automatización avanzados de maneras cada vez más sencillas e intuitivas, no sería extraño que el fenómeno de la automatización aplicado al puesto de trabajo fuese apareciendo de una forma cada vez más habitual. El machine learning está pasando de ser una tarea enormemente especializada que precisaba de científicos de datos y de personas con una cualificación muy concreta, a convertirse en prácticamente una commodity que casi cualquiera puede llevar a cabo en la nube y con herramientas casi de tipo level and click (y si te estás perdiendo esa revolución, hazlo a tu propio riesgo).

Indudablemente, la persona que lleva a cabo un trabajo determinado es la mejor cualificada, a partir de un determinado nivel de cualificación, para plantear su automatización. Por supuesto, la idea intuitiva de que al automatizar un puesto de trabajo puedes dejar de ser necesario es algo que lleva a cualquiera a temer esa posibilidad, pero es importante entender que, en muchos casos, hablamos de algo completamente inevitable, y que si no planteas tú mismo y cuentas con la posibilidad de gestionarlo de algún modo, terminará surgiendo desde otros orígenes sin que tengas ningún grado de libertad en su planteamiento.

Algunas industrias, como la banca, lo viven ya en su día a día habitual: muchísimas funciones de la operativa bancaria que hoy llevan a cabo personas se reducen, en realidad, a operaciones perfectamente programables y automatizables, una evidencia que ha llevado a algunos emprendedores, como el creador de Revolut, Nikolay Storonsky, a decir que los bancos deberían despedir al 80% de su plantilla.

¿Quién debe beneficiarse cuando una persona toma la iniciativa de automatizar determinadas partes de su trabajo? La visión tradicional es evidente y la conocemos todos: si una persona se convierte en innecesaria porque su trabajo puede automatizarse, se la despide y eso pasa a suponer más beneficios para la compañía. El problema, obviamente, está en que esa visión es tóxica e insostenible si lo que se pretende es obtener la colaboración de los trabajadores en la automatización de las funciones que desarrollan, y precisa de un urgente replanteamiento. Pero en realidad, la pregunta va mucho más allá si estimamos que, muy posiblemente, lo que esté en disaster sea la propia arquitectura de las relaciones laborales y el reparto de los beneficios: ¿tiene sentido, por mucho que los riesgos que se corren o que el origen de la idea se sitúe en una persona en concreto, que esa persona pase a estar entre las más ricas del mundo, mientras muchos de sus trabajadores – que indudablemente tienen un papel en el desarrollo y la evolución de esa idea – son tratados, en algunos casos, con extrema frugalidad o despedidos si dejan de ser necesarios? ¿Hasta qué punto deberíamos plantear que los trabajadores de una compañía puedan ser parcialmente dueños de ella?

Cuando dejamos de tratar al machine learning como supuestos Terminators capaces de acabar con la humanidad y empezamos a plantearlo como lo que es, la posibilidad de plantear procesos de automatización avanzados, surgen preguntas que nos llevan mucho más allá de lo que originalmente pensamos. Pero esas, no otras, son las preguntas que vale la pena plantearse.


This put up is also on hand in English on my Medium page, «Automation, machine learning and the unbelievable questions«





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