En 2013 dos profesores de Oxford publicaron un documento en el que afirman que el 47% de los empleos en Estados Unidos tenían un alto riesgo de ser automatizados en los próximos 20 años. En el estudio se evalúan 702 ocupaciones profesionales, utilizando los datos del Departamento de Trabajo de EE.UU., y a cada una de ellas se le adjudica una probabilidad de automatización, calculada mediante un modelo construido con nueve variables. Las conclusiones dejan claro que los tradicionales trabajos de oficina están incluso más amenazados que los de manufactura. La amenaza sobre estos tipos de trabajo se debe, en gran parte, a la fácil disponibilidad y precios bajos de la capacidad de computación de la energía, así como el aumento de los algoritmos denominados “máquinas que aprenden”, los cuales recopilan y asimilan nueva información por su propia cuenta y criterio.

Las repercusiones de este trabajo fueron grandes. En varias ocasiones, los medios de comunicación masiva se limitaron a recoger sus conclusiones y adornarlas en forma de previsiones apocalípticas sobre el fin del trabajo y la sustitución de mano de obra humana por máquinas, algo que viene sucediendo de forma cíclica desde los inicios de la primera revolución industrial, sin que hasta la fecha ninguna de estas previsiones se haya visto cumplida. Sin embargo, aunque las máquinas y los algoritmos software tienen sus limitaciones; hoy sabemos que una adecuada combinación de equipos hombre-máquina, supervisándose y complementándose mutuamente, puede superar las limitaciones intrínsecas de ambos y multiplicar su productividad en la ejecución de un determinado conjunto de tareas, siendo así que los progresos en las áreas de robótica e inteligencia artificial han sido enormes en los últimos años. Hace 10 años apenas podíamos pensar en un vehículo autotripulado, que hoy es ya una posibilidad cada vez más cercana. En una línea similar, el debate no es si a futuro nos operará una persona o un robot, sino cuántos robots puede supervisar a la vez un médico cualificado, sin que se vea afectada la seguridad de sus pacientes y cómo este número va subiendo a medida que la tecnología mejora y se consolida. Por esta razón, pese a la gran dificultad que supone el contraste y desarrollo de modelos teóricos que soporten previsiones coherentes, el impacto de la automatización en el trabajo sigue de candente actualidad.

Por este motivo, la consultora de negocios Mckinsey, siguiendo en parte la metodología del estudio de 2013, evaluó (Harnessing automation for a future that works) en 2017 el impacto de las tecnologías consideradas comercialmente disponibles ya no sobre las profesiones, como en el estudio de 2013, sino sobre las tareas que deben ejecutarse para desempeñar éstas, derivando, así, en resultados más creíbles, puesto que la relación entre el desempeño alcanzado en una determinada tarea y la tecnología con la que ésta se ejecuta es más directa e intuitiva. Las conclusiones del trabajo son que, únicamente con las tecnologías actuales, se podría automatizar un 45% del trabajo por el cual se le paga a las personas y que un 60% de las ocupaciones son susceptibles de automatizar, como mínimo, un 30% de las tareas en las que se descomponen. El resumen ejecutivo de este estudio está disponible en español: Un futuro que funciona: automatización, empleo y productividad.

Estos estudios refuerzan la idea de que estamos de lleno en el comienzo de la revolución digital. La automatización es un proceso continuo, no se trata de si van a desaparecer profesiones como la de médico, abogado o contable, sino del cómo, en cada profesión, se puede combinar el trabajo de humanos y máquinas para obtener lo mejor de cada uno de ellos en la forma más productiva. Y esa combinación es también dinámica, varía a medida que lo hace la tecnología y se prueban nuevas formas de hacer y organizar el trabajo. En consecuencia, no sabemos con exactitud cuáles son, ni mucho menos, cuáles serán los límites a la automatización del trabajo. Por esta razón, se habla de la importancia que tiene en la actualidad la denominada “mentalidad digital”, es decir, la capacidad de las personas tanto para utilizar las herramientas digitales a su disposición como para desarrollar nuevas formas o nuevas herramientas con las que cambiar y mejorar la manera en la que se ejecutan y organizan las tareas que conforman un determinado producto o servicio.

La innovación comienza aquí analiza las consecuencias sociales de la automatización en el capítulo 4: Transformación digital.

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