En numerosas industrias a lo largo de las décadas, siempre ha existido un temor generalizado de que los robots se lleven nuestros trabajos. Si bien ha habido mucha evidencia de que la automatización finalmente saca a los trabajadores humanos de las líneas de producción, a menudo necesita la interacción humana para operar dentro de márgenes aceptables. Cuando pensamos en estos robots que nos quitan el trabajo y nos enojamos, nos aferramos a una visión anticuada del mundo que, con o sin nosotros, va a cambiar.

Cuando pensamos en robots que toman nuestros trabajos, nos superponemos a una visión de androides humanoides que, literalmente, hacen las tareas que estamos haciendo. Si bien hay mucha especulación sobre este tipo de usurpación, deberíamos pensar en una escala un poco menor. En un sentido físico (un brazo robótico o algo más tangible), la robótica y la inteligencia artificial ya se han tejido en industrias como la salud y el comercio minorista. Esto ha cambiado la fuerza laboral, ya que se ha desplazado en torno a la implementación de asistencia robótica.

Si bien la IA suele ser la tecnología a la que se hace referencia con mayor frecuencia en estos escenarios, blockchain también podría desempeñar un papel. Los contratos inteligentes están diseñados para facilitar la ejecución de un conjunto de términos entre dos sistemas. Por lo tanto, es razonable imaginar un mundo en el que blockchain y la la tecnología criptográfica reemplacen determinadas funciones de gestión o de recursos humanos en entornos de oficina. Las tareas repetitivas como, bueno, la asignación de tareas podrían manejarse en la cadena de bloques en un futuro próximo.

Eso es solo una parte de nuestro futuro robótico

Las aplicaciones de robótica a menor escala, como los centros de llamadas mejorados con IA, por ejemplo, son aquellas en las que la mayoría de nosotros estaremos operando. Dentro de estos centros de llamadas, por ejemplo, la IA servirá como chatbots, sistemas de enrutamiento de voz y servicios mejorados de servicio al cliente. Permitirá que los agentes de servicio al cliente sean humanos cuando sea necesario, mientras enrutan y analizan los datos para servir tanto al operador como al cliente. Sucederá lo mismo para muchas industrias que implementan sistemas de inteligencia artificial para manejar grandes conjuntos de datos y tareas tediosas que antes eran manejadas por equipos de humanos.

La pérdida de visibilidad directa del punto de contacto hacia esas tareas crea el temor de perder el trabajo. Esta mentalidad, o la falta de voluntad para adaptarse al cambio y cambiar la forma en que operamos en el lugar de trabajo, no es nada nuevo. Ha sido así desde que se introdujo la primera automatización en las líneas de montaje de automóviles. Sin embargo, los humanos son ágiles y siempre han encontrado formas de adaptarse. A medida que veamos más y más sistemas de inteligencia artificial implementados para manejar tareas complejas con rapidez, ayudando a las empresas en el crecimiento y la gestión de datos, veremos que más y más humanos se ven obligados a cambiar a nuevos roles que pueden no parecerse en nada a lo que han hecho.

Los economistas predicen que para 2030, los robots habrán asumido 20 millones de trabajos de trabajadores humanos. Teniendo en cuenta que Estados Unidos está operando en este momento con niveles récord de desempleo, esos son muchos empleos perdidos. Aquí es donde necesitamos ajustar nuestro pensamiento. Los robots pueden tener esos trabajos. Deberían tener esos trabajos. Sin ellos, no hay innovación, no hay cambio. Inventamos un proceso, perfeccionamos ese proceso y luego implementamos la automatización para agilizar ese proceso para que podamos pasar al siguiente.

Siempre hay algo después

Casi todos los procesos robóticos o la automatización crean un nuevo trabajo para un ser humano. La nueva normalidad exige no solo la supervisión humana para la implementación robótica, sino también roles complementarios que verán los trabajos humanos creados para trabajar en conjunto con estos llamados robots. La inteligencia artificial debe estar capacitada, los robots de entrega deben recibir mantenimiento, etc. Esto no quiere decir que los trabajos que tomarán los robots no valgan el esfuerzo de los humanos para mantenerlos durante el mayor tiempo posible.

Para transferir correctamente los trabajos funcionales y orientados a tareas a la automatización, deben estudiarse, practicarse y dividirse en bits singulares de información que luego podrían entrenarse programándose en un sistema de inteligencia artificial o robot físico. Con un sistema de IA, esa capacitación se convertiría en aprendizaje automático que debe ser monitoreado y documentado para futuros casos de uso y aplicaciones.

Tenemos que empezar a darnos cuenta de que, a la velocidad actual de la IA, ya que se está implementando en industrias grandes y pequeñas, habrá desgaste. Tiene que haber desgaste, ya que este es el único camino sólido hacia la innovación. Esto no quiere decir que el único camino hacia la innovación sea la pérdida del empleo de trabajadores humanos o que de alguna manera deberían convertir su desempleo en ideas innovadoras, aunque, inevitablemente, algunos lo harán. Por ejemplo, los robots nos obligarán a evolucionar en cómo operamos las cadenas de suministro y cómo nos comunicamos con las interfaces de computadora.

Esta evolución en los procesos comerciales se refiere a cosas como cómo nuestras máquinas inteligentes se comunican con otras máquinas inteligentes y cómo se pueden utilizar los sistemas de inteligencia artificial para habilitar la tecnología sostenible en sectores como la energía y la fabricación. Estos avances no existirían sin luchar contra la resistencia a que la automatización tome puestos de trabajo.

La idea de que los robots acepten trabajos siempre ha traído consigo una visión generalmente negativa de la imagen completa. La atención se centra a menudo en un trabajo o función singular que ha sido reemplazado por un robot en lugar de los trabajos creados por esa automatización.

El panorama más amplio es el del cambio, de una forma de pensar y hacer negocios en constante cambio. La IA trae consigo la capacidad de analizar conjuntos de datos inimaginables, automatizar procesos previamente inalcanzables y adelantar un futuro que, en última instancia, proporcionará puestos de trabajo para todos.

Los puntos de vista, pensamientos y opiniones expresados aquí pertenecen únicamente al autor y no reflejan ni representan necesariamente los puntos de vista y opiniones de Cointelegraph.

Dominik Schiener es cofundador de la Fundación Iota, una fundación sin fines de lucro con sede en Berlín. Supervisa las asociaciones y la realización general de la visión del proyecto. Iota es una tecnología de registro distribuido para Internet de las cosas y es una de las criptomonedas más grandes. Además, ganó el hackathon blockchain más grande de Shanghai. Durante los últimos dos años, se ha centrado en activar la economía de máquinas a través de Iota.

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