IA: es hora de pensar en los trabajos

Los avances de la Inteligencia Artificial (IA) no dejan de sorprendernos. En los últimos meses han tomado estado público algunas aplicaciones que han mostrado la capacidad de esta tecnología para generar elementos digitales que creíamos reservados exclusivamente a la capacidad creadora de los seres humanos: arte digital, música, programas de computadora, y todo tipo de textos: contratos, poemas, artículos académicos. Una frase viene rápidamente a la cabeza: no se salva nadie. Parecería que nadie es irremplazable por una máquina. ¿Es realmente así?

Que los avances de la automatización están poniendo en riesgo los puestos de trabajo industriales es un dato bien conocido y estudiado. Las máquinas absorben las tareas más repetitivas, dejando las más creativas para las personas. Queda en discusión si son las mismas personas las que adquieren nuevas habilidades o si son otras, qué tan viable es esa reconversión en la práctica, etc. En los casos virtuosos, el aumento de la productividad que introduce la tecnología hace crecer a la empresa y eso genera nuevos puestos de trabajo “afuera de la fábrica”: ventas, marketing, atención al cliente, diseño de producto, etc. Esa era la versión con la que nos manejábamos hasta ahora. ¿Sigue siendo así?

Los últimos avances tecnológicos nos hacen pensar que si ese escenario alguna vez fue cierto, ya no lo es, y la clave está en una tecnología que ha mostrado un salto de maduración muy abrupto: los agentes conversacionales. Se trata de tecnología como la que utiliza ChatGPT, de la empresa OpenAI, que ha saltado a la fama recientemente. Su forma de uso más común es la de una aplicación donde los usuarios tipeamos un texto y el sistema responde entendiendo lo que le dijimos. Lo interpreta, a pesar de toda la ambigüedad con la que escribimos los humanos. Y no sólo responde a preguntas, sino que realiza tareas. Escribe cartas, correos electrónicos, contratos, poemas. La calidad de la comprensión sobre lo que pedimos es extremadamente alta. ¿Se equivoca? Un poco sí, y cuando se le realiza una corrección dentro del propio diálogo, aprende. ¿Se equivoca? Un poco sí, y los humanos también.

La forma de uso de los prototipos disponibles es bastante elemental: hay una app o página web donde se interactúa tipeando, y el sistema despliega ahí mismo un texto a modo de respuesta. Pero es un paso muy simple la integración de esta tecnología con otras para que atienda u origine llamados telefónicos, consultas por mensajería o correo electrónico, para que interactúe con el resto de los sistemas internos de cualquier empresa. Es decir, los prototipos disponibles sólo “conversan” con nosotros, pero nada impide que en breve se comercialicen versiones que realmente lleven a cabo tareas laborales, de punta a punta.

Ejemplifiquémoslo: que tomen un contacto de un cliente que ingresa por las redes sociales o por teléfono, analicen el pedido, determinen qué productos se le pueden ofrecer, respondan dudas sobre esos productos, insistan en la venta utilizando recursos como descuentos y promociones pero también técnicas de marketing (“la promo termina mañana y va a salir el doble si lo necesita después”), y una vez concretada la venta dispongan la orden de envío en un sistema interno de la compañía, generen la factura en otro, y si hay algún problema con el envío contacten al cliente para resolverlo. Lo escalofriante y preocupante es que esta tecnología de la que hablamos, ya está disponible, ya ha mostrado que puede hacer estas tareas que parecen de ficción. No es futurología, no es en cinco años, son herramientas disponibles hoy. Cualquiera puede crearse una cuenta gratuita en las múltiples plataformas disponibles (como herramienta de marketing de las respectivas compañías) y comprobarlo.

Interesa aquí hablar del impacto en el mundo laboral, por lo que debemos primero despejar dos objeciones frecuentes. Vamos con la primera. Cuestionar la habilidad de las máquinas para este tipo de tareas de mediana complejidad desde el punto de vista de la calidad de los resultados, de la eficacia en la realización de la tarea, es un camino fútil, no es el punto. Son eficaces y los problemas que aparezcan se resolverán para la gran mayoría de los casos. Quedarán algunos casos de borde donde algo no funcione, pero la enorme mayoría de ellos estará resuelta.

La segunda: ¿estas tecnologías pueden tener sesgos? Por supuesto, muchos y muy graves. En ocasiones reproducen racismo, expresiones de odio, discriminaciones contra mujeres, disidencias, minorías. Pero es un error pensar que con la promesa de ahorro que conllevan, en poco tiempo no podrán ser disimulados lo suficiente como para que su desempeño resulte “aceptable”. Por supuesto que estos sesgos son un problema, pero no impedirán el despliegue de productos basados en IA.

Retomando la preocupación inicial de este artículo, ¿qué puestos de trabajo peligran ahora? Los trabajos “de escritorio” de baja, mediana y mediana-alta complejidad. Lo explicamos: todos los trabajos en los que se procesa información, se interactúa de manera digital (incluso mediante la voz) con clientes, proveedores, prospectos de ventas, personas en general. Incluso aquellos donde la interacción es presencial, pero donde se puede poner una computadora en la oficina comercial, como por ejemplo, la enorme mayoría de los puestos laborales de la industria bancaria y de seguros.

También ciertos trabajos que podríamos caracterizar como creativos, donde el producto esperado no se caracterice por su unicidad, sino que sea “uno más del montón”. La IA no es capaz de tener creatividad, que es una propiedad única del pensamiento humano, pero sí la puede imitar suficientemente bien en tareas que la requieren “en baja dosis”. Entonces, no escribirá las notas de política de un diario, ni las principales de la sección deporte, pero sí los relatos de los partidos de fútbol menos importantes. No tendrá ni la idea muy original, ni escribirá el guión, ni actuará, ni grabará el jingle de la publicidad del verano de una gaseosa de primera línea, pero sí realizará todas esas tareas para la pyme que pauta unos segundos a la semana en una radio, y le resulta suficiente con una publicidad “a la moda” (es decir, una variación de las existentes, justo en lo que se especializa la IA). No generará el presupuesto anual de una empresa con 20 sucursales, pero sí las rendiciones contables de un pequeño comercio. No reemplazará a la conceptualización del sello de marca de una cadena de locales, pero sí podrá diseñar las piezas gráficas estándares y manejar las redes sociales a una pyme.

Paradójicamente, en los países del Sur parecen estar a salvo, por lo menos por ahora, los trabajos manuales de baja remuneración, como por ejemplo los de reparto de mercadería o despacho de productos, aquellos que requerirían de algún tipo de robot físico. No porque la tecnología no permita reemplazarlos sino porque la construcción de la parte electromecánica no se ha comoditizado lo suficiente como para que sus costos sean más bajos que lo que se paga en nuestros países por tales tareas. El ser humano reducido a su mera fisicalidad, que gracias a su remuneración paupérrima salva temporalmente su puesto de trabajo. Más triste no se consigue.

Entonces, ante este panorama, ¿qué se puede hacer? Lo primero es no renunciar a la aspiración de un presente y un futuro con puestos de trabajo para todos y todas. Esa enunciación lamentablemente ha dejado de ser una descripción certera de la realidad, por lo que corresponde transformarla en un programa de acciones concretas.

Pensando en el mediano y largo plazo, es necesario reforzar los sistemas educativos para que la mayor parte de la población pueda aspirar a los puestos de trabajo mejor remunerados, que están en mucho menor riesgo de desaparición y que requieren de un alto nivel educativo. A veces esta demanda se expresa en la necesidad de títulos y acreditaciones, otras en desarrollo de capacidades y saberes que demanda mucho esfuerzo incorporar si no se adquieren durante la escolaridad.

La Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), una organización en la que participa nuestro país junto a 28 otras naciones, incluido EEUU y la Unión Europea, en su reporte AI for Fair Work, de noviembre del año pasado, sugiere algunos caminos, basándose en la idea de que si hay poco trabajo para los seres humanos, trabajemos todos, pero menos: “La implementación justa de los sistemas de IA puede producir ganancias sustanciales en eficiencia y productividad. Sin embargo, si estas ganancias son monopolizadas por actores poderosos, los beneficios no se distribuirán entre toda la sociedad. Los gobiernos deberían investigar la plétora de posibles políticas que podrían garantizar la distribución equitativa de las ganancias relacionadas con la IA, que van desde una semana laboral de cuatro días sin pérdida de pago a los modelos de servicios básicos universales”.

El acceso a los servicios básicos es condición necesaria pero no suficiente para garantizar condiciones de vida dignas. Estas requieren también un ingreso que cubra el resto de las necesidades materiales, y un trabajo, que tiene la función no sólo de proveer ese ingreso, sino también de actuar como elemento ordenador de la vida personal, familiar, y social. Ahora bien, ante la imposibilidad en el corto plazo de sostener la cantidad de puestos de trabajo necesarios para toda la población, la alternativa del ingreso universal básico debería ser considerada. Se trata de una política donde toda la población tiene garantizado un ingreso básico, independientemente de que consiga o no trabajo. Este ingreso es aportado por el Estado, que a su vez lo financia con impuestos a aquellas empresas en las que se acumula la renta extraordinaria producto de la concentración que facilitan estas tecnologías.

El punto de la concentración es importante, porque las condiciones actuales de la tecnología no impiden que todos los servicios nodales de IA que el mundo pueda requerir sean brindados por una cantidad muy pequeña de empresas, estableciéndose a su vez una barrera de entrada muy alta, prácticamente imposible de sortear, para hipotéticos competidores. Esto obliga a repensar las normas antimonopólicas para fomentar la desconcentración, la libre competencia, y la participación de empresas locales en la provisión de estos servicios.

La humanidad tiene otras experiencias recientes de las que puede aprender mecanismos de protección cuando la tecnología habilita situaciones que ponen en peligro el tejido social. Preocupadas por el efecto que plataformas como Airbnb, de alquiler temporario de la vivienda con fines turísticos generaban, reduciendo drásticamente la cantidad de unidades disponibles para la ciudadanía y aumentando los precios de los alquileres, varias ciudades, como París, Barcelona, Amsterdam, Miami, Berlín, London, San Francisco, New York, entre otras, han instalado diversas regulaciones que ponen límite a la cantidad de departamentos que pueden alquilarse bajo esta modalidad en cada zona urbanizada, y multas, en algunos casos muy altas, para los incumplimientos.

¿Podemos pensar en un camino similar para los puestos de trabajo? ¿Alguna forma de límite máximo a la cantidad de labor automatizada? ¿Alguna proporción mínima de trabajadores y trabajadoras humanos que las organizaciones tengan que garantizar a partir de cierto volumen de facturación? ¿Por qué todo el trabajo que puede automatizarse debe ser automatizado? Debemos discutir cuánto de ese trabajo es ético automatizar, cuánto de ese trabajo es sustentable para nuestra especie y para nuestro país automatizar.

Al pensar en los avances de la inteligencia artificial, es imperativo y urgente, pensar en los puestos de trabajo.

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