Llevo unos meses quitándole al día a día todo el tiempo que puedo para aprender y leer sobre cómo trabajar con inteligencia artificial. Un rato antes de la primera reunión, un trayecto, una hora de noche que debería ser para otra cosa. Es la única manera que he encontrado de estar realmente al día, y aun así se me escapan cosas.
Lo que más me sorprende es la velocidad a la que avanzan ChatGPT, Claude y Gemini. Lo que probé hace tres meses ya se queda corto, y cosas que descartaba hace medio año hoy las uso sin pensarlo. Es una madriguera; entras a mirar una cosa, sales tres horas después con diez pestañas abiertas y con la sensación de que mientras leías ha salido algo nuevo.
En una de esas bajadas llegué a un libro de Cory Doctorow, The Reverse Centaur’s Guide to Life After AI. De ahí saqué una “foto” que me ha servido para ordenar lo que venía viendo.
Un centauro, para él, es una persona a la que una herramienta hace más capaz. Un centauro invertido es una persona contratada para asistir a la máquina y que además tiene que seguir su ritmo: el repartidor que no puede parar, el operario de almacén sin tiempo para comer, el programador al que le piden revisar más código del que se puede revisar. Doctorow escribe con bastante rabia y apuesta a que todo esto acaba en burbuja. Esa apuesta ni la compro ni la descarto, porque nadie sabe todavía cómo termina. La imagen sí nos sirve.
Se habla mucho de si la IA nos va a quitar el trabajo. A mí me interesa más el que quede y en qué lugar de él va a estar cada uno. Lo que sigue es una hipótesis mía, no una verdad demostrada. Creo que la IA va a separar a la gente en dos grupos: los que recibirán órdenes de ella y la gente de procesos, que usa su ingenio, que se apoyará en ella. Y creo que la frontera no pasa por la inteligencia ni por la edad.
Antes de la revolución industrial, el valor estaba en la fuerza, agilidad y destrezas físicas. Hombres fuertes prosperaban, los débiles no. Con la llegada de las máquinas, adiós a ese poder del hombre. El valor pasó a estar en la inteligencia. Abogados, arquitectos, ingenieros, médicos… prosperaban, los menos dotados intelectualmente no. Con la llegada de la IA, adiós al poder de la inteligencia. El valor pasa ahora a estar en el ingenio, en la inventiva, en las ideas brillantes, en la información bien usada. La IA es una palanca creciente cada día. Quien la use la dominará, quien se limite a obedecerla quedará en el terreno condenado a la devaluación paulatina de su trabajo.
Dos personas con la misma herramienta no hacen el mismo trabajo
Imaginemos un par de equipos de atención al cliente. En uno, alguien configura el asistente, revisa las conversaciones que salen mal y decide qué casos no se le pueden pasar nunca. En otro, el asistente reparte los casos y mide lo que tarda cada agente, que contesta con una ficha delante y un cronómetro en una esquina. La herramienta es la misma y el trabajo no se parece en nada.
A los primeros podemos llamarlos gente de procesos. Entienden qué entra, qué sale, dónde suele romperse y a quién le duele cada error, y usan la IA como una pieza más: la prueban y, cuando hace falta, la quitan. Los segundos están al final de una cadena que diseñó otro, o que diseñó el propio sistema, y les llega la tarea ya masticada y con un tiempo asignado.
Esto último ya existe y tiene nombre, gestión algorítmica. En España lo vimos pronto con los repartidores y la Ley Rider de 2021 que obligó a las plataformas a informar a los representantes de los trabajadores sobre los algoritmos que les asignaban el trabajo. Y no se queda ahí. Un documento del Joint Research Centre de la Comisión Europea, relaciona las prácticas que deciden cómo y a qué ritmo se hace una tarea con menos margen para decidir y más intensidad de trabajo.
Un repartidor sabe quién le da las órdenes; un administrativo, muchas veces, ya no. Cuando la orden llega como un borrador, una propuesta de respuesta o un resumen listo para enviar, obedecer no se siente como obedecer.
Lo que separa a unos de otros va a pesar más allá del puesto
Lo que resulta preocupante es lo que arrastra ese reparto. Si se consolida, hablamos de dos perfiles de trabajadores. Unos con margen para decidir cómo se hace el trabajo y capacidad de moverse a otro sitio, con una potencia mayor que nunca; otros con el ritmo marcado y bastante menos que negociar, más sometidos. Y cuando algo falla, la cuenta no se reparte igual: Doctorow dice que el centauro invertido absorbe la fricción y se lleva la culpa, y tiene lógica, porque si decide el sistema y firma la persona, el error acaba siendo de la persona.
Lo más inquietante es el aprendizaje. Microsoft Research y Carnegie Mellon preguntaron a 319 profesionales que usaban IA generativa al menos una vez por semana. Cuanta más confianza tenían en la herramienta, menos pensamiento crítico aplicaban a lo que producía; cuanta más confianza tenían en su propio oficio, más lo contrastaban. Y en el experimento de Harvard, MIT, Wharton y Warwick con 758 consultores de Boston Consulting Group, quienes usaron GPT-4 fueron más de un 25 % más rápidos en las tareas que el modelo dominaba, pero en una que quedaba fuera de su terreno lo hicieron peor que quienes trabajaron sin él. Según el análisis de Tom Tunguz, además, los que partían de peor nivel fueron los que más mejoraron, un 43 % frente a un 17 % de los mejores. Está muy bien, pero son también los que menos criterio tienen para notar cuándo el modelo se ha salido de su terreno.
Los dos estudios apuntan a que supervisar exige saber más que lo que se supervisa. Quien solo ejecuta lo que le llega ejercita menos el criterio, y el criterio es justo lo que te coloca en el otro grupo.
Quien más se beneficia de la IA es quien peor puede juzgar si le ha beneficiado.
Brian Chesky, el CEO de Airbnb, dijo en un pódcast de este año que no darán el salto a la IA los gestores de personas puros y los que son rígidos y no quieren cambiar. Con lo primero estoy de acuerdo: un gestor que solo reparte tareas y mide ritmos ocupa justo el puesto que un sistema puede absorber. Con lo segundo no tanto, porque cargar todo el peso en la actitud de cada uno es muy cómodo cuando lo dice el dueño de la empresa. Hay gente muy dispuesta a cambiar que acabará al final de una cadena porque el proceso lo diseñó otro.
Yo vengo de programar, y lo primero que se aprende programando es que un sistema que no sabes explicar es un sistema que no controlas. En Gaiarooms automatizamos mucho, y ante cada automatización intento hacerme una pregunta: quién responde cuando falla.
Lo que estos datos no demuestran
Conviene aclarar que el estudio de BCG usó un modelo de 2023 que ya es historia, la encuesta de Microsoft recoge lo que los participantes creen que piensan y no los errores que detectan, y el informe del JRC habla de asociaciones, no de causas. Lo de las dos clases de trabajadores es una hipótesis mía; lo normal será un gradiente, con la misma persona de un lado por la mañana y del otro por la tarde, según el sistema con el que trabaje.
Ninguna empresa va a anunciar quién da las órdenes. Lo irá decidiendo cada vez que diseñe un proceso y ponga a alguien en un punto de él, casi siempre sin decirlo en voz alta.
¡Veremos! Me siento afortunado de vivir en los tiempos de esta nueva revolución. Tuve la suerte de vivir muy de cerca la revolución que supuso la aparición e implantación de Internet, y esa promete ser mucho más rápida e impactante.
Enrique.
Aquí os cuento cómo estamos construyendo Gaiarooms y por qué este modelo tiene sentido. Ahora prefiero que no lo leáis, que lo probéis. Para los lectores de esta newsletter, 10% de descuento en vuestra primera estancia con el código ENRIQUE (reservando desde nuestra web)