La automatización nos hará replantearnos lo que realmente es un «trabajo»

A medida que las empresas se adentran en las aguas inexploradas de la inteligencia artificial, en la que las máquinas aprenden mediante la experiencia y mejoran su rendimiento con el tiempo, los investigadores intentan predecir su impacto en los puestos de trabajo y el trabajo. Optimistas sugieren que, al hacerse cargo de las tareas cognitivas pero que requieren mucha mano de obra, las máquinas inteligentes liberarán a los trabajadores humanos para que realicen más tareas «creativas» y que, al trabajar codo a codo con nosotros, impulsarán nuestra imaginación para lograr más. Experiencia con Automatización robótica de procesos (RPA) parece confirmar esta predicción. Pesimistas pronostican enormes niveles de desempleo, ya que casi la mitad de los puestos de trabajo existentes parecen propensos a la automatización y, por lo tanto, a la extinción.

Análisis más matizado apunta a un futuro menos distópico en el que un gran número de actividades dentro de los puestos de trabajo las llevarán a cabo sistemas inteligentes y no humanos. Este punto de vista, en efecto, exige volver a examinar qué es realmente un «trabajo»: cómo se estructura y cómo se debe reconfigurar, o quizás redefinir, en la era de la automatización inteligente. ¿Cómo deberían las empresas replantearse el valor de un trabajo, en términos de aumento del rendimiento a través de la inteligencia artificial? ¿En qué conjunto de habilidades deberían invertir las empresas? ¿Qué puestos deberían permanecer en la empresa y a cuáles se debería acceder a través de plataformas de talentos, o quizás compartirlos con sus compañeros o incluso con la competencia?

La sabiduría popular sugiere desde hace tiempo que, a medida que aumenta el rendimiento laboral, también lo hace el valor o la rentabilidad para la empresa. Este mito de una relación constante entre el desempeño laboral y el valor en todos los puestos de una empresa se ha desmentido desde entonces, más recientemente en Recursos humanos transformadores, lo que ilustra la variación en los roles en los que el gran talento marca la diferencia y en los que basta con lo suficientemente bueno.

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Sin embargo, dado que la tecnología, la digitalización y la inteligencia artificial aceleran los cambios en los puestos de trabajo, las relaciones entre el rendimiento y el valor se hacen aún más complejas y ofrecen oportunidades potencialmente exponenciales de creación de valor. Retorno de la mejora del rendimiento (ROIP), similar al retorno de la inversión, mide el valor de la mejora del desempeño en un puesto determinado (es decir, no solo el valor del desempeño promedio de un trabajo). Veamos un ejemplo con el que la mayoría de nosotros interactuamos directamente durante cientos, si no miles, de horas al año: la industria de las aerolíneas.

Los pilotos son una fuente fundamental de talentos para una aerolínea; debe haber una oferta suficiente con las habilidades adecuadas para operar la aerolínea. Pero este es un segmento en el que basta con «lo suficientemente bueno». Como se muestra en el siguiente cuadro, más allá de cierto estándar, tener pilotos de aerolíneas con un mejor desempeño no generará un valor empresarial adicional (definido como la lealtad de los clientes) para la organización, aunque tener un solo piloto «por debajo de los estándares mínimos» puede tener un impacto negativo significativo en el rendimiento y la reputación de la organización, además de comprometer la integridad del modelo de negocio.

Esta es la razón por la que las compañías aéreas invierten en trayectorias profesionales prolongadas para los pilotos. Por ejemplo, se necesitan 20 años para pasar del «asiento derecho» de un Embraer 175 en un vuelo de corta distancia al «asiento izquierdo» de un Boeing 747 que cruza el Océano Pacífico. También se están realizando importantes inversiones en tecnología de cabina, así como en formación y desarrollo (por ejemplo, se requieren horas mínimas de simulador), entre otras cosas, para dejar fuera de juego el lado izquierdo de la curva. Este es un clásico función de aptitud: aunque las habilidades son de alto nivel, más allá de cierto estándar, un mayor rendimiento no generará más valor.

Sin embargo, a medida que las compañías aéreas buscan cada vez más una ventaja competitiva diferenciando la experiencia del cliente, especialmente para los pasajeros premium, las azafatas se convierten en fundamental segmento de fuerza laboral. A menudo, solo son la «cara de la organización» para la mayoría de los pasajeros, lo que sugiere que los niveles más altos de rendimiento, especialmente cuando se trata de ofrecer una experiencia que realmente deleite al pasajero, pueden generar una lealtad significativamente mayor de los clientes, ya que el trabajo de la azafata pasa constantemente de lo transaccional a lo relacional. Este es un clásico papel fundamental : un rendimiento más alto genera más valor.

Con esta visión sobre la relación diferencial entre el rendimiento de los empleados y el valor para la empresa, ¿cómo podemos aplicar los rápidos avances de la inteligencia artificial para aumentar aún más el impacto de estas funciones? De hecho, ¿cómo podemos garantizar que la automatización de tareas no solo reduzca los costes laborales, sino que también aumente el rendimiento de los trabajadores humanos? Para responder a estas preguntas, tenemos que empezar desagregar el trabajo y entender cómo la automatización y la IA pueden gestionar de forma diferente varios aspectos del trabajo.

Volvamos a nuestras azafatas y pensemos específicamente en cómo la automatización cognitiva podría permitirles llevar la labor de ofrecer una experiencia de cliente óptima a un nivel completamente nuevo, en este caso con la realidad aumentada impulsada por la computación cognitiva para ofrecer un nivel de información sin precedentes. Si dividimos el puesto en las tres categorías definidas en el cuadro anterior, se aseguraría de que los elementos de trabajo exigidos por la ley y los mínimos de la aerolínea estuvieran altamente estandarizados y se realizaran según el estándar mínimo aceptable, al tiempo que capacitaría y permitiría a la azafata dar rienda suelta a todo su esfuerzo discrecional en un nivel de servicio altamente personalizado. Imagínese a las azafatas con una versión de Google Glass, a través de la cual pueden acceder a los datos de los clientes y a las preferencias personalizadas. A Charles no le sirvieron platos de frutos secos en 3 °C debido a su alergia, pero sí café negro y predisposición a embarcar en la tienda libre de impuestos. Comida temprana para Sarah en 2A para que se duerma rápido. Y así sucesivamente.

En un escenario como este, la inteligencia artificial superpuesta a la realidad aumentada aumenta aún más la inclinación de la curva para la parte discrecional del trabajo de esta función fundamental. Para la azafata que utiliza esta tecnología, una mejora unitaria en el rendimiento individual supone un aumento aún mayor del valor organizativo, ya que los pasajeros premium reciben un nivel de servicio personalizado cuando importa que, de otro modo, sería insondable.

Por el contrario, piense en cómo la automatización robótica de procesos puede cambiar el lado izquierdo de la curva para un piloto (es decir, el elemento exigido por la ley). En lugar de invertir los recursos antes mencionados para minimizar la posibilidad de errores humanos, la IA (en este caso, pilotos de robots o aviones autónomos) puede reemplazar los elementos rutinarios y repetitivos de la función de piloto, aplanando esa parte de la curva. Se podría hacer hincapié en que pilotos altamente cualificados actúen como supervisores a distancia durante varios vuelos, interviniendo cuando un imprevisto haga que el trabajo vaya más allá de la rutina. Esto permitiría a las compañías aéreas aprovechar la experiencia y el conocimiento de los pilotos expertos de una manera mucho más eficiente. El efecto neto es tanto una reducción del coste laboral (ya que se necesitan menos pilotos) como una reducción del riesgo de accidente.

Sin embargo, como hemos visto innumerables veces, la sola idea de que un robot cometa un error aterroriza a la humanidad. Tenga en cuenta la diferencia en la reacción del público ante la reciente noticia del Accidente con el piloto automático de Tesla frente a las estadísticas sobre las innumerables vidas que se pierden todos los días a causa de los conductores humanos enviar mensajes de texto mientras conduce. No importa que lo sepamos La tasa de éxito de IBM Watson en el diagnóstico del cáncer de pulmón se acerca al 90%, mientras que nuestros oncólogos humanos tienen una media del 50%. Confiamos en los humanos y esperamos que los robots sean infalibles. ¿Estaremos dispuestos, como sociedad, a permitir que los robots aprendan? ¿Cuánto tiempo tardará el público que vuela en sentirse cómodo poniendo sus vidas en manos de un robot?

Dados estos desafíos, estas son cinco medidas que recomendamos a las empresas que tomen para replantearse el trabajo a la luz de la automatización y la IA:

• Obtenga claridad sobre las funciones fundamentales y las de competencia en su organización
• Comprenda la naturaleza específica de la relación entre el rendimiento y el valor para sus funciones fundamentales y de competencia
• Desagregue las diferentes partes de la curva que se muestran en el gráfico de arriba y determine cómo la IA puede desempeñar un papel
• Determine las actividades específicas que estas diferentes formas de IA podrían transformar y las implicaciones de coste, capacidad y riesgo correspondientes
• Planifique la forma en que las partes interesadas puedan participar en la comprensión y la aceptación de los posibles cambios en el trabajo, reconociendo los sesgos y factores de resistencia antes mencionados

Reconocer cómo la tecnología y la IA pueden transformar la ecuación del rendimiento y el valor proporciona una ventaja competitiva significativa. Los líderes exitosos traducirán los puntos de inflexión en evolución de sus modelos de negocio en implicaciones específicas para el trabajo, mirarán más allá de los puestos de trabajo, y comprenderán el papel transformador que la IA puede desempeñar a la hora de redefinir la curva de rendimiento para el trabajo del futuro.