«Me temo que estamos automatizando este trabajo sin entenderlo realmente»

En este momento, la IA ha afectado a prácticamente todos los lugares de trabajo y todos los trabajos, hasta cierto punto, desde el servicio de atención al cliente hasta los medicamentos y la pequeña ventana emergente automática que aparece cada vez que corto y pego algo en un documento. Esto a veces puede resultar útil, pero otras veces puede degradar lo que Allison J. Pugh, socióloga de la Universidad John’s Hopkins, llama «trabajo conectivo» en su último libro, El último trabajo humano. Este tipo de trabajo implica «ver al otro y reflejar la comprensión», una acción fundamental para «millones de puestos de trabajo, incluidas las personas que trabajan no solo en la atención médica, el asesoramiento o la educación, sino también en las industrias legal, de la publicidad y del entretenimiento, en la administración, el sector inmobiliario, el turismo e incluso en la seguridad».

La humanidad de este trabajo se ve amenazada cuando la automatización nos impide reconocer a otras personas y estar realmente presentes con ellas, 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 capellán del 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 que pueda hacer su trabajo con éxito.)

Los intentos de utilizar la tecnología para «resolver» nuestras ineficiencias percibidas o, supuestamente, para liberarnos para un trabajo significativo que importa, también plantean una cuestión más amplia. Parafraseando a Pugh, «¿quién va a ser liberado y qué es lo que tiene sentido?»

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 sufrirá la peor parte de estas pérdidas) y qué consejos tiene para los líderes que están pensando en integrar la IA y otras tecnologías en sus organizaciones. Es una versión editada de nuestra conversación.

HBR: Una de las ventajas de incorporar cosas como la IA generativa en las tareas laborales es que el trabajo ajetreado frente a las pantallas o con los dispositivos se reduce o elimina, lo que permite más conexiones humanas con colegas, clientes, pacientes o clientes. En otras palabras, que la tecnología es beneficiosa en parte porque acercará a las personas y, a su vez, hará que las personas sean más felices y productivas.

En su investigación, ¿le parece cierto este razonamiento? Y si no, ¿qué echa de menos esta forma de pensar?

Pugh: Ese tipo de cambio sería, sin duda, una enorme ventaja. A muchos de nosotros nos obsesionan las tareas que nos adormecen la mente en nuestro trabajo que la idea de que podamos entregar algunas de ellas a las máquinas suena totalmente utópica. Tal vez por eso «la IA nos liberará para trabajar de manera significativa» es una idea tan común, promulgada por los investigadores de la IA y analistas económicos por igual. Sin embargo, este argumento se basa en cierta ingenuidad con respecto al capitalismo, creo, al menos tal como se practica actualmente en los Estados Unidos: si la IA nos quita el trabajo de las manos, ¿es probable que los empleadores traten entonces de 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 pueden?

Me encanta la visión de personas más unidas, felices y productivas. Pero esa visión también se basa en la idea de que las conexiones humanas con los colegas, los clientes, los pacientes o los clientes son muy valoradas, y me temo que eso no es evidente actualmente. Si fueran apreciados, quizás los investigadores no descubra que cuanto más implica un trabajo la comunicación cara a cara con los clientes o los clientes, menos se paga —controlando la habilidad y otras características. Si apreciáramos la conexión humana, no pediríamos a las mismas personas que se encargan de forjarla —los profesores, los médicos de atención primaria y otros— que dediquen su tiempo a recopilar datos, adaptando su trabajo de conexión lo más posible. En cambio, nuestras prácticas de gestión actuales sugieren que no valoramos realmente este trabajo y, si eso es cierto, es poco probable que la IA se despliegue para que podamos hacerlo mejor.

De hecho, escribí El último trabajo humano en parte para explicar qué es este trabajo conectivo, cómo lo hacen las personas y por qué es tan valioso. Me temo que estamos automatizando este trabajo sin entenderlo realmente y, por lo tanto, lo que está en juego.

¿Cuáles son algunos ejemplos de cómo la tecnología (ya sea la IA de la generación o algo más) promete crear conexiones o mejorar las experiencias de los trabajadores, pero en cambio hace lo contrario?

Hay muchos ejemplos de tecnología que ha salido mal: p. ej., chatbots que responden a la gente que confiesa su depresión con «tal vez el tiempo lo esté afectando» o ofrecer consejos para perder peso a los clientes de trastornos alimentarios. Algunas organizaciones se apresuran a adoptar la IA antes de que sea lo suficientemente fiable como para poner en contacto sin supervisión con la gente.

Pero incluso cuando la tecnología funciona según lo prometido, afecta a las relaciones humanas. Hablé con una mujer que trabajaba como «entrenadora» en una empresa emergente que ofrecía terapia cognitivo-conductual en una aplicación a personas con ansiedad social. La firma le prohibió expresamente hacer terapia y no le pagó ni esperaba que fuera una consejera acreditada, pero los propios clientes acabaron tratándolo como una cura conversacional barata, y algunos trabajaron con ella durante meses seguidos. Me contó lo difícil que era enterarse del trauma de sus clientes y que no había recibido formación sobre cómo gestionarlo.

El impacto de la IA en su trabajo se triplicó. En primer lugar, fue un ejemplo clásico de lo que Harry Braverman llamó una vez» descalificar»: cuando una empresa desglosa 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 la albañilería hace un siglo, la IA actual lo hace con el trabajo socioemocional: la startup dividió el trabajo de un terapeuta en el software de la aplicación y un equipo de «entrenadores» sin formación ni credenciales. En segundo lugar, su trabajo pasó a ser invisible, ya que la firma negó que sus encuentros regulares con los clientes contaran como algún tipo de asesoramiento. Este tipo de invisibilización es un hallazgo bastante común en otros ejemplos de «automatización» de la IA, en los que ejércitos invisibles trabajan entre bastidores para entrenar a modelos sobre si algo es un bagel o un perro, por ejemplo, pero resulta que también se aplica al trabajo de conexión «automatizado». Por último, se enfrentó al problema existencial de tener que demostrar que era humana para los clientes acostumbrados a trabajar con máquinas. La tecnología moldeó incontrovertiblemente su experiencia, haciendo que ella misma se sintiera un poco automatizada.

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

La cuestión clave es que la tecnología no es una fuerza neutral que podría simplemente 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, especialmente en la forma en que puede o no fomentar las conexiones humanas entre los trabajadores y sus clientes. Analicé empresas en las que los trabajadores lograban forjar conexiones sólidas y otras en las que no. La diferencia se debe no solo a los 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 con la conexión humana, si fomentan la tutoría y las cajas de resonancia para que los trabajadores procesen lo que escuchan y si ayudan a promulgar las normas y los rituales que priorizan las relaciones.

Cualquier líder que quiera introducir nuevos usos de la tecnología en sus organizaciones debería preguntarse cómo afectaría la tecnología a esos factores. Podríamos llamar a esto un «criterio de conexión» (cómo una tecnología determinada afecta a la forma en que los humanos se relacionan entre sí) y su aplicación aclara el posible impacto de la introducción de nuevas tecnologías no solo en los servicios principales 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 vende.

Durante mi investigación, conocí a líderes carismáticos (el director de una clínica, el director de un colegio independiente, el director de un programa que enseñaba a los reclusos habilidades empresariales) que lograron crear una cultura de conexión, dedicarle tiempo y espacio, articular su valor y priorizarlo para sus empleados. Algunos introdujeron nuevas tecnologías, pero las subordinaron a las relaciones que estos líderes valoraban.

Por último, los ejecutivos deben tener en cuenta que la tecnología puede prometer una solución fácil a un problema compartimentado, pero con demasiada frecuencia termina no reduciendo el trabajo sino remodelando quién lo hace y qué tan visible es ese trabajo. La introducción de los robots en la fabricación es, de hecho, un buen ejemplo: no es que los humanos estén «liberados» necesariamente para realizar un trabajo más significativo, sino que el trabajo humano pasa a ser ayudar a la máquina, solucionar los problemas cuando se queda atascada y allanar el camino para que haga su trabajo. Un ingeniero dijo una vez que los humanos tendrán que elegir si quieren ser los» mascotas o ganado» de nuestros maestros de la IA, pero es mucho más probable que sea una dinámica en la que los humanos actúen como aparcacoches, y no solo en la fabricación, sino también en el trabajo de servicio socioemocional. No hace falta decir que cuando el trabajo humano es garantizar que el agente de IA puede dar lo mejor de sí, está claro que las conexiones de persona a persona no son la prioridad.

¿Cómo ve que se desarrollarán los próximos cinco años de desarrollo tecnológico y adopción en el lugar de trabajo? ¿En qué es optimista y pesimista? ¿Y cómo sería un futuro ideal?

Me imagino que se están jugando tres futuros, en parte porque ya están aquí.

Un futuro es un «modelo de clasificación», en el que la IA se ocupe de los casos «fáciles» y deje los más complejos para que los humanos los gestionen. Podemos ver un ejemplo de esto cada vez que llame a una aerolínea y se encuentre gritando «¡agente!» una y otra vez para hablar por teléfono con un ser humano.

Otro futuro es el «modelo de desigualdad», en el que los ricos reciben la atención humana de los trabajadores, que a su vez son atendidos por un robot. De nuevo, las semillas de esto se están plantando ahora mismo: sabemos que las ocupaciones que más rápido crecen son las que implican servicios personales a los ricos, mientras que hablé con muchos ingenieros de IA que están diseñando consejeros de pareja o enfermeros de alta de IA 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, con el pensamiento reservado a las máquinas. Esa distinción se hacía entre hombres y mujeres en la fuerza laboral y generaba 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 pasen de los atributos asociados a la feminidad en aquellos que transmiten lo que significa ser humano. Seguro que sería un mundo mejor si esas habilidades se compartieran ampliamente entre seres humanos de todo tipo. Sin embargo, la distinción entre pensar y sentir es falsa, como le dirá cualquier cuidador y, de hecho, su entrelazamiento es muy importante, por ejemplo, en ocasiones de piedad.

Una asistente de salud domiciliaria con la que hablé era apreciada por su empleador por ser buena en los «casos difíciles». Recién asignada a un cliente difícil, descubrió rápidamente por qué tantos de sus predecesores habían dejado de fumar antes que ella, tranquilizó al cliente que se sentía ignorado y, básicamente, restableció toda la dinámica. Lo hizo no solo sintiéndose a su manera, sino decodificando las señales de la clienta mayor y diagnosticando eficazmente la situación para poder cambiarla. El ejemplo es uno de los muchos que he oído hablar (el trabajo conectivo humano implica pensar y sentir), pero los llamados trabajos pensantes (por ejemplo, el de jueces ) también suelen implicar sentimientos. Y si cedemos 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 defendamos la mano de obra humana conectada de su automatización y empecemos por protegerla de su degradación mediante la imposición de requisitos de recopilación de datos y campañas de eficiencia. El futuro ideal es aquel en el que demos 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 y la predicción de terremotos. Pero en ese futuro, lo acordonamos de la conexión humana y aplicamos un «criterio de conexión» a su despliegue. En este momento, nuestro entorno no regulado significa que la IA se vende como una herramienta adecuada para automatizar a los profesores, los médicos, los terapeutas, los abogados y muchos otros trabajos de conexión. Cuando inventamos un nuevo martillo, tenemos que recordar que no todo es un clavo.