Recientemente hablábamos de los términos “upskilling” y “reskilling” para poder sobrevivir en un mundo cada vez más automatizado, tanto, que durante esta década al menos el 50% de todos los trabajos podrán ser desempeñados por máquinas, o casi todos.
Dentro de los trabajos que serán desempeñados por acero con un número de serie, están los que son repetitivos y rutinarios. Y pueden ir desde un radiólogo hasta conducir camiones o surtir y acomodar almacenes, como hemos visto que hace el gigante americano Amazon. Muchos artículos se han escrito sobre esto; qué trabajos desaparecerán para siempre, cuánta gente tendrá que buscar un nuevo empleo, y cuál es el costo-beneficio de la automatización.
Pero, muy poco se ha explorado, estudiado o escrito sobre lo que sí nos queda y sí podemos hacer. Sobre las habilidades que no se pueden reemplazar por un robot o un autómata, o qué aspecto de esos trabajos son irreemplazables. Por ejemplo, tomemos el trabajo que desempeña un médico. Está clarísimo que, dentro del ramo de la medicina, las máquinas son un gran aliado, así como la automatización a nivel cirugía o inclusive a nivel diagnóstico con un margen de error mínimo. Y sabemos que la tecnología continúa con sus pasos agigantados en pos de nuestro bienestar, pero ¿una máquina puede hacer el mismo trabajo que una persona al darle el diagnóstico a una familia, a una persona, y ayudarlos a elegir el mejor tratamiento? No en el futuro inmediato, no con el nivel de humanidad que necesitamos.
Ahora, pongamos un ejemplo mucho más cercano: un barista en nuestro café favorito. Tanto en nuestro vecino del norte, Estados Unidos, como en los gigantes asiáticos, muchos cafés han reemplazado a los baristas con brazos robóticos que no solamente preparan y sirven el café, sino que además entretienen a los comensales. Pero, incluso estos lugares tan automatizados en la operación necesitan del ser humano. ¿Para qué? Para enseñarle a los nuevos clientes cómo utilizar la tecnología para ordenar, o para resolver problemas con los baristas robóticos, por si se derrama café, se atora una manguera o inician una revolución gracias a la exposición a la cafeína.
Después del barista, tenemos a nuestro barman de confianza. Tenemos las películas, los libros e incluso nuestra propia experiencia para saber que cuando alguien va a un bar o va por una bebida, no solamente busca nublarse el juicio con el elixir de su preferencia, busca también la socialización anónima con el barman. Así que aquí también podemos dividir su trabajo en dos: la rutina y repetición de preparar los tragos, y la social, la interacción, la escucha y la plática con los clientes.
Y así podríamos seguirnos con ejemplos que abarcan prácticamente todos los trabajos, concluyendo que hay dos tipos de trabajo fuera de la rutina que son al mismo tiempo comunes y difíciles de automatizar. El primero, es la emoción, que juega un papel importante en la comunicación e interacción humanas. Está críticamente involucrada en todas las formas de comunicación no verbal, y con la empatía. Pero más allá de eso, su función es ayudarnos a priorizar nuestras acciones, nuestras actividades y a decidir qué es lo que necesitamos hacer en este preciso momento y qué podemos dejar para después.
La emoción no nada más nos presenta con matices complejos, también interactúa directamente con nuestros procesos cognitivos. Aunque ha habido mucho progreso en el entendimiento de cómo funcionan las emociones y su relación con la cognición, aún no se ha logrado integrar a un sistema automatizado o autómata.
El segundo, es el contexto. Todos nosotros los humanos, tomamos en cuenta el contexto para absolutamente todo, sobre todo cuando se trata de tomar decisiones y de interactuar socialmente. Y es muy interesante, porque el contexto es algo abierto y fluido que cambia constantemente. Y si vamos más allá, los cambios dentro del contexto que vivimos cambia no solo la interacción entre factores o conceptos preconcebidos, sino que agrega nuevos, y reconfigura su organización. Y esto es un gran problema para el machine learning puesto que opera en datos pre configurados en un contexto diferente y ya establecido. Entonces, el tener en cuenta el contexto representa todo un reto para la automatización.
Nuestra habilidad para utilizar y controlar nuestras emociones, a la vez que tomamos en cuenta nuestro contexto, son elementos clave del pensamiento crítico, la resolución de problemas, el aprendizaje adaptativo, comunicación efectiva y en general, del sentido común y del buen juicio. E insisto, aunque ha habido avances gigantescos en la automatización y programación de inteligencia artificial, esto es algo que todavía se les dificulta programar y aún no sabemos si rendirá frutos en un futuro (seguramente sí, si le creemos a Terminator).
De cualquier manera, son precisamente estas habilidades consecuencia de la emoción y el contexto, las que las compañías a nivel mundial buscan en sus candidatos. Tanto que, en un estudio realizado en 2015 en Estados Unidos, reveló que el 93% de las compañías de mayor peso a las habilidades de pensamiento crítico, comunicación asertiva y solución de problemas, que al título universitario de sus colaboradores. Adicionalmente, también buscan habilidades como el liderazgo, el trabajo el equipo y la toma de decisiones, y que son consistentes con lo que los humanos pueden hacer, pero es difícil automatizar.
¿Y a qué llegamos con todo esto aparte de lo obvio? Que más allá de las habilidades que podamos desarrollar como profesionales, nuestros sistemas educativos no solamente deben enfocarse en la interacción con la tecnología, sino también en todo lo que la tecnología no va a poder hacer en un futuro. Y esto representa todo un nuevo acercamiento sobre la naturaleza de todas nuestras soft skills, que son las más difíciles de entender y de automatizar. Y al final, son lo que nos sigue dando la ventaja sobre la tecnología.