Capítulo 1
Un entorno líquido. ¿Qué tipo de sociedad
queremos para el futuro? ¿Qué lugar debe ocupar la tecnología en ella?
“En momentos de grandes cambios tecnológicos, las personas, empresas e instituciones se pueden sentir superadas por estos cambios por la ignorancia sobre sus efectos”.
Manuel Castells
Hasta finales del siglo XX nos sentíamos ciudadanos, pero pronto nos dimos cuenta de que éramos clientes. Clientes de servicios gratuitos. Y lo que hemos aprendido es que cuando algo es gratis el producto eres tú. Tras los casos que hemos conocido durante 2018 y 2019, e incluso anteriormente (como la filtración fraudulenta de los datos personales de 50 millones de usuarios de Facebook presuntamente utilizados de forma indebida para fines electorales), comenzamos a tomar conciencia de que somos materia prima que aportamos voluntariamente a las grandes corporaciones, que pueden comerciar con nuestros datos personales. Y esto, en mi opinión, no ha hecho más que empezar.
Los grandes volúmenes de datos son inútiles si no se sacan conclusiones fiables. Por ello, el punto de vista humano es totalmente necesario para descifrarlos correctamente y, sobre todo, para tomar las decisiones adecuadas. En este sentido, muchas empresas, organizaciones e instituciones se tendrán que poner al día, pues solamente si entienden el funcionamiento de estas herramientas podrán sacarles partido. Sin embargo, es algo en lo que todavía se debe avanzar. Solo estamos empezando.
Y la economía también está cambiando; todo es más líquido. Los intangibles ganan terreno a los conceptos tradicionales de la economía: el valor de la marca, la imagen que tienen de ti en el mercado… Y los datos. El valor de un bien depende cada vez más del software que lo rodea. El conocimiento que se necesita para diseñar cualquier cosa y la información que lo soporta es otro gran intangible; mucho más importante que cualquier elemento físico de los que antaño daban valor al capital de las empresas.
Y es aquí donde aparecen nuevas lecturas del capital. La IA hace que estemos redefiniendo este concepto tan denostado. Los programas de aprendizaje automático son una forma extraña de trabajo, entrenados con datos facilitados por personas para realizar las tareas que antes hacíamos nosotros. Sin embargo, pertenecen y están controlados por empresas, igual que una instalación o una máquina industrial.
Aquí es donde se puede ver un cambio de relación entre trabajo y capital. El capitalismo digital es muy diferente. Las máquinas, gracias a la robotización y la IA, se vuelven cada vez más autónomas, siendo mucho más productivas. Derivado de lo anterior, es muy razonable que el capital necesite cada vez menos trabajadores. En el pasado, en las otras revoluciones que se han vivido, se sustituían trabajadores, pero se incorporaban muchos otros. En la actualidad, lo disruptivo de la confluencia de tecnologías que estamos viviendo viene dado por la autonomía, por la sustitución casi total de personal para mantener la operación. El trabajo, tal y como lo conocemos, va a ir perdiendo influencia y, sobre todo, el poder demandar parte de la riqueza que generaba.
Los actuales trabajadores y las nuevas incorporaciones nos estamos dirigiendo hacia un nuevo horizonte laboral. Sirvan como ejemplo las plataformas digitales que, sin duda, tienen una enorme capacidad de cambio, y las nuevas tecnologías, unidas a la robótica y a la IA, que van a automatizar buena parte de los empleos y sus tareas. Con la aparición de las nuevas “fábricas” del siglo XXI, podemos estar hablando de un cambio sin precedentes.
Existe un imaginario hiperoptimista que ve un trabajo futuro donde pierden peso los horarios y donde se reivindica el tiempo libre como una condición básica de la libertad que puede venir dada por los robots. Desde esta visión ellos facilitarán que dispongamos de muchas más horas de ocio.
Pero por otro lado, aparecen nuevas realidades. Aumentan nuevas formas de empleo nada convencionales, como el nuevo “jornalero” colaborador de una plataforma uberizada. Las empresas cada día externalizan más actividades y surgen estructuras digitales que intermedian entre la oferta y la demanda de talento. Todo, además, en un mundo cada vez más globalizado donde las fronteras se hacen cada día más difusas.
Hay preguntas que conviene empezar a hacernos. ¿Cuál es el futuro del empleo? ¿Está sobrevalorado el concepto “empleo”? Empezamos a ver que cada vez es más sencillo automatizar trabajos y actividades intelectuales. Por otro lado, vemos también que muchos puestos del sector servicios tienen más dificultad a la hora de ser automatizados. Es posible —y de hecho comienza a ser ya una realidad— que sea más sencillo tener un robot trader, contable o incluso abogado. Ya hay muchos ejemplos de este tipo de actividades automatizadas. En cambio, vemos la dificultad de automatizar profesiones como la de camarero. Merece la pena dedicar unas líneas a clarificar esta afirmación, puesto que hay muchas experiencias de camareros robotizados y no me gustaría confundir al lector. Quienes afirman que este trabajo es susceptible de robotización y que ya hay muchos ejemplos de ello no aclaran desde qué ángulo se mira la profesión de camarero. Si la entendemos como un proceso completamente estandarizado y vemos al profesional como un simple portaplatos, entonces, evidentemente, lo podemos robotizar. Pero, en cambio, si entendemos la profesión como un proceso de interactuación donde la atención personalizada y las emociones se hacen mucho más palpables, entonces estamos hablando de otra cosa. En un país como España, donde la primera industria es el turismo, las mayores inversiones que se han realizado —y que deben seguir realizándose— pasan por reformas estructurales, pero también por una mayor orientación al cliente y clara apuesta por la calidad del servicio. Aquí la empatía y la inteligencia emocional del camarero son determinantes y, sin duda, son el mayor factor diferencial para ofrecer un servicio de calidad.
Por consiguiente, sí parece que el futuro del trabajo o no va a depender exclusivamente de las capacidades intelectuales. Por eso, tendremos que empezar a hacernos preguntas y, quizás, a replantearnos el concepto mismo del empleo. Y de lo que estoy seguro es que cualquier reflexión que hagamos sobre este deberá llevarse a cabo desde un enfoque ético y no, como hasta ahora, exclusivamente económico.
De momento, el trabajo sigue siendo esencial. No hay responsable de una empresa que se precie que no diga que lo más importante de su organización son las personas que la integran. Es un tópico, pero no por ello deja de ser cierto. Uno de los capitales intangibles y de mayor peso es la cultura de la organización, sus conocimientos y su forma de colaborar y de compartir. Una cultura fuerte y efectiva es una enorme ventaja competitiva. Sobre todo en las nuevas organizaciones, donde el conocimiento se convierte en crítico. Saber mantenerlo, en las empresas de la nueva economía, es el gran reto.
La diferencia radica en el resto de las empresas; en las más tradicionales, que son susceptibles de ser robotizadas con mayor facilidad. En ellas, el poder de negociación del trabajador comienza a ser muy cuestionable. Ya no sirven los mismos métodos. Y este problema se irá agravando en los próximos años. Los sistemas de IA que van a desplazar a millones de trabajadores son simplemente versiones artificiales de las acciones humanas. Su impacto es lo determinante.
Habrá, sin duda, estrategias para salvar de la pobreza a muchos trabajadores que queden al margen del sistema, ya sea por vía de salarios derivados de rentas básicas o similares. Pero lo que dejará de existir para ellos será el derecho a recibir una recompensa por su aportación de valor a la economía y, en definitiva, a la sociedad.
Eso sí, se podrá ser un desheredado del mercado laboral, pero se seguirá siendo un generador de datos, de información que aporte riqueza a otros. Por eso, quizás de lo que se trate es de ser recompensado por generar la riqueza que otros obtienen de tus datos. Recibir un dinero o salario a cambio de nuestros datos podría mitigar el posible desempleo masivo que se nos viene encima. Lo anterior puede tener muchas ventajas porque, entre otras, es muy posible que, si soy consciente de que mis datos pueden generarme un benefi...