Una de las cosas que más llama la atención de la disrupción que parece estar marcando el desarrollo de los algoritmos generativos y el machine learning con respecto al trabajo es la percepción de que esa disrupción va a afectar de una manera predominante a los trabajos considerados de cuello blanco, frente a la idea tradicionalmente asentada de que los puestos de trabajo más amenazados eran los de las llamadas 3D o 4D (Dirty, Dangerous, Dull and Demeaning) caracterizados como mas manuales o de cuello azul.

El efecto se deja sentir particularmente en las llamadas Big Tech, cuya reciente oleada de despidos masivos se enuncia como una búsqueda de la eficiencia, es decir, el intento de hacer más con menos, de llevar a cabo el mismo trabajo con muchas menos personas. En un caso, el de Meta, la compañía ha declarado el 2023 como «el año de la eficiencia» para encontrarse con una entusiasta acogida por parte de sus accionistas, y ha llevado a cabo dos oleadas de despidos que otros, como el mítico desarrollador de videojuegos John Carmack, han criticado hasta el punto de abandonar la compañía publicando un memorándum al respecto.

¿De qué estamos hablando? ¿Puede una compañía, en el estado actual de la tecnología de algoritmia generativa, plantearse una sustitución de directivos, administrativos y otro personal con funciones similares que le permita, realmente, «hacer más con menos»? En principio, lo que ha hecho el machine learning es evolucionar para pasar de ser la herramienta de automatización avanzada o sofisticada que hemos conocido durante la última década para, gracias al desarrollo de modelos con miles de millones de parámetros capaces de dominar el lenguaje humano, ser capaz de llevar a cabo tareas como, por ejemplo, generar un texto, una hoja de cálculo, una presentación, etc. razonablemente aparentes.

La cuestión, claro está, es si ese «razonablemente aparentes» se corresponde con un trabajo realmente útil. ¿Eran realmente las compañías tan ineficientes? ¿Qué ha cambiado? Ahora podemos pedirle a un algoritmo, por ejemplo, que nos resuma el típico hilo largo de correos electrónicos en unas cuantas frases, para seguidamente pedirle que conteste diciendo algo que expresamos en una frase corta y que lo desarrolle en forma de texto articulado para un contexto corporativo. Pero ¿tiene de verdad sentido que sea un algoritmo quien escribe tus correos electrónicos? En realidad, la persona o personas que están al otro lado y reciben ese correo podrían, como dice la viñeta, resumir ese texto en forma de una lista de puntos corta, lo que convierte la situación en prácticamente ridícula, y en una prueba de la inutilidad real de muchos puestos de trabajo en la escala corporativa.

¿Está realmente sobredimensionado el trabajo corporativo? Las Big Tech parecen pensar que si, y cuando eso, más allá de una opinión, pasa a ser una tendencia en la que decenas de miles de personas se van a la calle, es perfectamente posible que estemos hablando de un fenómeno que vaya a extenderse a otro tipo de compañías. Nunca he pensado que las Big Tech sean como tal un ejemplo de gestión – más bien he tenido numerosas experiencias que me demuestran lo contrario, que son compañías espantosamente mal gestionadas – pero hay muchas otras empresas y directivos que prácticamente mueren por reproducir las tendencias que ven en ellas.

¿Puede un desarrollador, ayudado por un algoritmo generativo de tipo Microsoft Copilot, Google Workspace o similar, llevar a cabo tareas que antes requerían la participación de varios desarrolladores? ¿Puede un directivo, como hipotetizan tanto Microsoft como Google, utilizar sus asistentes generativos para hacer lo que antes hacían tres o cuatro? En los años que llevo trabajando, he ido presenciando una inflación de puestos de trabajo y una hipertrofia de departamentos bastante elevada: cuando entré en la universidad en la que llevo décadas desarrollando mi actividad, tres personas podían, perfectamente, coordinar múltiples secciones de un programa con cuarenta personas cada una, y obtenían puntuaciones elevadas en cuanto a satisfacción. Ahora, esas mismas secciones las llevan equipos de muchas más personas, y las puntuaciones que reciben de los alumnos no han mejorado de forma significativa. ¿Podría reducirse ese headcount dotando a esas personas de las herramientas adecuadas? ¿Ocurre lo mismo en otras compañías?

En la práctica, no son pocos los directivos que miden su «poder» en función del número de empleados que dependen de ellos: ¿es eso una métrica adecuada? ¿No es una forma de invitar a la hipertrofia y al sobredimensionamiento? ¿Vamos ahora a vivir una era de recortes y de búsqueda de la eficiencia derivada de la incorporación de herramientas de este tipo?

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