Alrededor de qué está organizado el trabajo hoy
En una fábrica de la era del vapor, todo estaba organizado alrededor del eje, y nadie pensó en cuestionarlo hasta mucho después. En la nueva era de la IA, las organizaciones están usando las nuevas herramientas para automatizar sus procesos existentes, y con ello automatizan la misma frustración y desconfianza que ya estaban allí.
En nuestro trabajo de consultoría hemos aprendido que el trabajo está organizado alrededor de algo menos visible: los compromisos que las personas asumen entre sí sobre quién entregará qué, a quién, para cuándo y con qué estándar. Eso es lo que una nueva herramienta perturba, a menudo sin que nadie le preste atención.
La electricidad eliminó un límite sobre dónde podían estar las máquinas. La IA está eliminando un límite sobre qué tan rápido puede producirse el trabajo. Cuando producir el trabajo deja de ser la parte lenta, la parte lenta pasa a ser todo aquello sobre lo que el trabajo descansa: acordar qué necesita el cliente, juzgar si el trabajo lo cumple, y mantener los compromisos que las personas asumen entre sí. Aquí termina el paralelo con la electricidad. El eje podía quitarse. La red de compromisos no, porque es la manera en que el trabajo se hace. La IA le pone más peso, no menos.
Lo vimos con un equipo de una gran empresa de energía de EE. UU. al que ayudamos a empezar a usar IA en su trabajo de desarrollo de software. Tras unas semanas de preparación, las herramientas los estaban ayudando a construir lo que el negocio había pedido. También sacaron a la luz problemas en código antiguo con los que el equipo llevaba mucho tiempo conviviendo. Esa fue la parte fácil. Lo que vino después fue más difícil: una conversación que nadie quería tener, sobre quién plantearía los hallazgos y cómo los recibiría su gerente. Esa conversación, no la herramienta, decidió si algo cambiaría. En nuestra experiencia, aquí es donde los hallazgos de la IA se estancan con más frecuencia en las grandes organizaciones: en el camino hacia arriba, no en la tecnología. Aquí no se estancaron. Acompañamos al equipo en cómo plantearlos, y esa misma semana los llevaron a la gerencia.
Gran parte del debate público sobre la IA gira en torno a mantener a un "humano en el circuito". En nuestra experiencia, eso significa más que alguien revisando el resultado. Si el trabajo es suficientemente bueno es siempre una decisión de alguien, tomada frente a lo que necesita un cliente particular y los estándares que un equipo comparte. Esas necesidades se acuerdan en conversación; no se encuentran en el resultado. Tomar esa decisión exige un criterio que viene de la práctica: saber cuándo el trabajo de la IA puede usarse, cuándo engaña, y cuándo algo necesita repararse. También exige a alguien a quien le importe cómo llega el trabajo, y que mantenga las promesas hechas a su alrededor. Donde nadie lo hace, las ganancias se quedan pequeñas y la exposición, ante los clientes y el negocio, crece.
Por eso también el retorno es lento. Ese criterio es una habilidad, y las personas lo construyen como cualquier habilidad: haciendo el trabajo, quedándose cortas y aprendiendo de quienes van más adelante. Cuando la IA hace el trabajo con el que el personal junior solía aprender, ese camino se estrecha. ¿De dónde saldrán tus próximos gerentes con experiencia? Esa es una pregunta de fuerza laboral y formación tanto como de tecnología, y las organizaciones que más ganen probablemente serán las que la respondan de manera deliberada.
Agradecemos al filósofo B. Scot Rousse la formulación más clara de este argumento que hemos visto. Rousse estudia la pericia, el trabajo calificado y lo que la IA significa para ambos. En un nuevo capítulo de The Oxford Handbook of the Philosophy of Work, sostiene que la IA solo tiene éxito donde las personas permanecen en el circuito "no solo como verificadores del resultado", sino como quienes se preocupan por los resultados y mantienen los compromisos de los que depende el negocio. "Las máquinas emiten palabras", escribe, "pero no pueden hacer promesas, sostener la confianza ni asumir responsabilidad". Las promesas, la confianza y la responsabilidad permanecen en tu gente, y son aquello sobre lo que descansa cualquier inversión en IA.
