Mi columna de esta semana en Invertia se titula «Cuando el futuro del trabajo se repite: ya hemos estado aquí antes», y trata sobre esa fascinante inclinación humana a sobrestimar los efectos inmediatos de cualquier nueva tecnología y, al mismo tiempo, infravalorar su impacto profundo a largo plazo.
Un fenómeno perfectamente descrito por la conocida ley de Roy Amara («nuestra tendencia es sobreestimar los efectos de una tecnología en el corto plazo y subestimar su efecto en el largo plazo»), y que vuelve a manifestarse con gran claridad ahora que la inteligencia artificial se ha convertido en el eje de todas las narrativas sobre el futuro laboral.
Los análisis que hablan de un inminente colapso del empleo o de una automatización radical suelen ignorar lo esencial: la adopción tecnológica no es lineal ni homogénea. Estudios recientes como «The productivity puzzle: AI, Technology Adoption and the Workforce« muestran que la supuesta «explosión de productividad» aún no existe: lo que sí existe es un ruido enorme, una cantidad extraordinaria de experimentación y un desfase entre potencial y realidad.
Cuando se habla de inteligencia artificial y empleo, la narrativa habitual es apocalíptica: millones de trabajos destruidos, corporaciones sin empleados, robots haciendo nuestra labor. Pero si miramos con detenimiento la evidencia más reciente, el panorama es muy distinto: es más moderado, más lento, más parecido a la evolución que a la revolución. Y en ese sentido, el resultado más probable es que dentro de diez años estemos trabajando de una manera muy parecida a la de hoy: con más herramientas de inteligencia artificial, sin duda, pero sin que la esencia del trabajo haya cambiado radicalmente. Como decía el futurista Roy Amara: solemos sobreestimar lo que la tecnología logrará en el corto plazo y subestimar lo que hará en el largo.
A raíz de artículos como el del Wall Street Journal, «How the internet rewired work — and what that tells us about AI’s likely impact«, podemos ver cómo la comparación entre la llegada de internet y la actual ola de inteligencia artificial es más apropiada de lo que parece: cuando la red comenzó a transformarlo todo, muchos imaginaron el fin inmediato de la oficina, del trabajo presencial y del empleo habitual. Se hablaba de economías sin empleo físico, de teletrabajo extremo, de trabajos nuevos que iban a surgir en masa. Sin embargo, aunque internet cambió muchas cosas, buena parte del trabajo siguió igual: reuniones, jerarquías, rutinas formales. Lo esencial permaneció. Con la inteligencia artificial estamos en una fase equivalente: grandes expectativas, adopciones experimentales, resultados modestos. Una investigación reciente del MIT Sloan señala que cuando las empresas adoptan inteligencia artificial a nivel industrial, frecuentemente experimentan una caída inicial de productividad antes de que aparezcan crecimientos más fuertes. Esto nos lleva a una curva en forma de «J»: primero el estancamiento, luego el despegue.
Esta idea de que el impacto real de una tecnología tarde en manifestarse tiene implicaciones profundas, que ya hemos visto anteriormente: si las empresas, los reguladores o los individuos esperan una reorganización inmediata del trabajo, pueden desilusionarse o actuar precipitadamente. Pero si aceptamos que el trabajo mutará lentamente bajo otra lógica, la de la complementariedad, la reorganización de flujos, la integración de humanos y máquinas, entonces podemos prepararnos de forma más adecuada. Estudios recientes han encontrado que gran parte del uso de inteligencia artificial en el lugar de trabajo está generando más tareas de supervisión, evaluación y corrección que una simple sustitución de mano de obra: la inteligencia artificial como asistente, no como reemplazo.
La consecuencia es que el empleo no desaparece: cambia su naturaleza. Las tareas rutinarias pueden reducirse, pero se crearán nuevas funciones que gestionan, supervisan o complementan la inteligencia artificial. Y esa transición no se da de un mes para otro. Por ejemplo, encuestas recientes muestran que un alto porcentaje de trabajadores considera que la inteligencia artificial ha aumentado su carga de trabajo o que no ha generado la mejora de productividad esperada. No estamos ante una era sin empleo, sino ante una era de ajuste.
Desde una perspectiva europea, este cambio gradual resulta más coherente. En lugar de apuestas rupturistas sobre desaparición del trabajo o sustitución masiva, lo que cabe es una apuesta por la formación permanente, la adaptabilidad, las competencias híbridas que combinen capacidad humana y tecnológica. Porque si el centro del trabajo sigue siendo la persona, aunque ahora esté apoyada por inteligencia artificial, debemos asegurar que la transición se gestione de forma justa, que no haya nuevas brechas y que el valor del trabajo siga vigente, aunque distinto.
Una mirada errónea sería pensar que la inteligencia artificial va a «liquidar» trabajos y que dentro de diez años estaremos todos desempleados o subcontratados por algoritmos. Esa narrativa hay que descartarla por poco realista. Pero también hay que evitar caer en el optimismo ingenuo de que nada va a cambiar. Lo hará, pero de forma continuada, inaudita por su acumulación, invisible por su ritmo. La tecnología que transformó el trabajo no lo hizo en un año, ni en una década, sino en varias. Y aún hoy seguimos viendo los efectos de internet, la nube, el móvil y los algoritmos en nuestra jornada laboral.
Por ello, el mensaje de esta columna es doble: primero, que estemos preparados para un cambio más lento del que se anuncia; segundo, que usemos ese tiempo para gestionar bien la transición. Porque si ponemos todas las expectativas en un salto inmediato, podemos ignorar los pasos intermedios que realmente transforman el trabajo: la reorganización de procesos, el diseño de tareas centradas en humanos y máquinas, la formación en nuevas competencias. Cuando eso se hace bien, el impacto puede ser considerable… pero llevará años.
En definitiva, la inteligencia artificial no será la espada que arrase con el trabajo tal como lo conocemos, sino la lente que nos permitirá verlo con otros matices. Dentro de diez años probablemente estemos en un trabajo reconocible, quizá con más asistentes de inteligencia artificial, nuevas tareas de supervisión o mayor automatización de rutinas, pero con la misma estructura básica: personas que trabajan, organizaciones que organizan y procesos que producen. Y eso no es un fracaso de la inteligencia artificial, es el patrón clásico de la tecnología: cambio lento, acumulativo, profundo a la larga, discreto al principio.
Si aceptamos eso, estaremos más preparados para liderar la transformación, en lugar de simplemente ser arrastrados por ella.
Nota: https://www.enriquedans.com/
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