Los trabajos (todavía) humanos

No se agobien, pero manténganse atentos, y no precisamente a la pantalla. Lo más fácil de automatizar es lo que se hace pasando horas y horas frente a una Con frecuencia me preguntan cuáles son las ocupaciones que se automatizarán y cuáles permanecerán en manos –y cabezas– humanas. La primera clave para entender esta cuestión es que no se automatizan empleos completos, sino tareas específicas que los componen. La versatilidad y la inteligencia humanas siguen estando, en general, muy por encima de las capacidades actuales de las máquinas. Por eso, estas no pueden —al menos por ahora— realizar todo lo que hacemos en nuestros trabajos. Pensemos, por ejemplo, en el trabajo de una radióloga. Hoy día —o muy pronto— puede automatizarse la detección de anomalías en imágenes médicas como radiografías o TAC. Las máquinas son capaces, incluso con mayor precisión que los especialistas, de identificar fracturas, tumores o nódulos pulmonares. También pueden priorizar casos urgentes o generar informes preliminares. Sin embargo, otra cosa muy distinta es integrar esos hallazgos con la historia clínica, los síntomas del paciente u otras pruebas diagnósticas, o elaborar un diagnóstico completo. Esa capacidad de contextualización, juicio clínico y toma de decisiones integradas sigue siendo, por el momento, terreno humano. Tampoco resulta fácil que una máquina explique sus resultados con claridad, empatía y sentido clínico a los pacientes o que participe exitosamente en decisiones multidisciplinares. Lo que sí es evidente —y lo será aún más en los próximos años— es que muchas tareas, tanto manuales como cognitivas, ya pueden ser realizadas por sistemas automatizados. En las últimas décadas hemos presenciado cómo la automatización ha avanzado desde tareas físicas muy repetitivas —como las que ejecutan los robots industriales que pintan o sueldan— hacia actividades cognitivas estructuradas, basadas en reglas claras y procesos repetitivos. Más recientemente, hemos comenzado a ver cómo se automatizan tareas mucho menos pautadas, que ocurren en entornos dinámicos y complejos. Un ejemplo son los robots agrícolas que identifican malas hierbas o la fruta madura, o los sistemas que sintetizan grandes volúmenes de información para generar resúmenes o informes útiles. Hasta hace poco era difícil encontrar ejemplos de automatización de tareas cognitivas de alto nivel que no eran sistemáticas o previsibles. Hoy, con la irrupción de la inteligencia artificial generativa, los ejemplos se multiplican. Modelos de lenguaje como ChatGPT pueden redactar textos, escribir código, traducir artículos, resolver dudas o aportar ideas, a veces bastante originales. El abanico se ha ampliado con sorprendente rapidez. Llegados a este punto, podemos afirmar que no existe ocupación alguna que esté completamente a salvo de la automatización. Todas, en mayor o menor medida, contienen tareas que las máquinas pueden realizar hoy o que podrán hacerlo en los próximos años. La mía, como investigador y profesor, también. Sin ir más lejos, muchos de mis estudiantes ya no acuden a tutorías: resuelven sus dudas con ayuda de modelos de IA. La traducción de artículos científicos, que antes requería horas de trabajo o servicios profesionales, hoy puede hacerse en minutos y con resultados sorprendentes. Pero como no quiero eludir la pregunta, diré cuáles creo que son las ocupaciones que más resistirán la automatización, al menos durante bastante tiempo. Tal vez alguna vez les sorprenda. Podemos situar las ocupaciones en una escala que va desde las más hasta las menos automatizables, según el tipo de habilidades que principalmente se requieren para su realización: el saber, el saber hacer, el querer hacer y, finalmente, el querer y saber hacer colectivamente. A medida que ascendemos en esta escala, el componente emocional y social, más humano, se vuelve más relevante, y por tanto más difícil de replicar por las máquinas. En el primer grupo, más susceptible de automatización, se encuentran las tareas centradas en gestionar información de manera procedimental: procesar datos, elaborar informes más o menos rutinarios, realizar cálculos contables o verificar documentos. Muchas de estas actividades pueden ser realizadas por algoritmos con mayor rapidez y precisión que los humanos. El segundo grupo incluye ocupaciones orientadas a resolver problemas poco pautados o incluso impredecibles, ya sean manuales o cognitivos. Se trata de situaciones singulares, donde no hay dos casos exactamente iguales. Por ejemplo, un fontanero al que llamamos por una fuga de agua en casa o un negociador que interviene en una situación de crisis. Aquí, la improvisación, la experiencia y la capacidad de adaptación juegan un papel fundamental. En el tercer nivel, el del “querer hacer”, se encuentran las habilidades ejecutivas: motivación, perseverancia, liderazgo. Son esos “tónicos de la voluntad” a los que se refería Cajal. Por ejemplo, un líder no solo concibe ideas valiosas, sino que logra movilizar equipos de personas para llevarlas a cabo. También están aquellos docentes que, más allá de transmitir conocimiento, inspiran, motivan y conectan con sus alumnos. Por último, en la cúspide de esta escalada, están las ocupaciones centradas en nuestras capacidades emocionales y sociales. Son los trabajos cuyo buen desempeño depende de todo de la empatía, la compasión, la escucha activa y el acompañamiento humano. La atención a personas enfermas —como el personal de enfermería—, el cuidado de mayores o dependientes, o la ayuda a personas en situaciones traumáticas —como víctimas de violencia o desplazados forzosos— pertenecen a este grupo. Su valor no se limita a lo técnico, sino que reside, sobre todo, en el vínculo humano. Quizás muchos lectores no se vean reflejados en estos perfiles, pero no se alarmen. Si bien es cierto que ninguna ocupación está completamente a salvo de la automatización, también lo es que pocas pueden ser automatizadas en su totalidad. No se agobien, pero manténganse atentos, y no precisamente a la pantalla. Lo más fácil de automatizar es lo que se hace pasando horas y horas frente a una.