Cómo se verá el trabajo de TI en el 2030

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Predecir el futuro del trabajo es un negocio notoriamente arriesgado, aunque solo sea porque una tecnología disruptiva sacuda la imagen. Mirar más allá de un año o dos es difícil, y sugerir qué ocurrirá dentro de una década es, en el mejor de los casos, incierto. Pero para aquellos que se ganan la vida prediciendo el futuro de las tendencias tecnológicas, comienzan a surgir algunos temas comunes y generales -empezando con el impacto de la inteligencia artificial (IA) y la automatización.

«Durante los próximos 10 a 15 años, la adopción de tecnologías de automatización e inteligencia artificial transformará el lugar de trabajo a medida que las personas interactúen crecientemente con máquinas cada vez más inteligentes”, informa un estudio de la consultora McKinsey & Co. titulado «Cambio de habilidades: automatización y el futuro de la fuerza laboral”. «La demanda de habilidades cognitivas superiores, como la creatividad, el pensamiento crítico, la toma de decisiones y el procesamiento complejo de información aumentarán hasta el 2030”.

A medida que los trabajadores se preocupan por lo que la automatización significará para sus carreras -y casi todos están de acuerdo en que los trabajos como el procesamiento y el ingreso de datos serán reemplazados por máquinas- los pronosticadores ofrecen una visión más optimista de los trabajos que los humanos les pasarán a las máquinas, pues afirman que estas pueden hacerse cargo de tareas básicas de toma de decisiones a través del algoritmos, pero no pueden igualar la inteligencia emocional humana, la resolución de problemas y el espíritu empresarial.

A continuación, se presenta una descripción de cómo los futuristas ven que la tecnología de TI evolucionará en la próxima década …

El auge de los equipos independientes ad-hoc
Entre los que presentan una visión del futuro de TI, la firma de investigación Gartner ha publicado varios informes sobre cómo evolucionará la tecnología de la información hacia el 2035. Una de sus principales conclusiones es que la mayor parte del trabajo será realizada por equipos independientes ad hoc, que se alejarán de un enfoque de arriba hacia abajo para el cumplimiento de los objetivos de negocio.

En su informe sobre el lugar de trabajo del 2028, la firma describe grupos autónomos formados por personalidades de alto rendimiento con habilidades diversificadas. Los analistas de Gartner consideran que estos grupos crecen y se reducen según se necesita, respondiendo a los cambios en la carga de trabajo, los plazos y las «intensas ráfagas de intercambio de información y coordinación”. Aún está por verse que este enfoque modular, «justo a tiempo” y escalable para los equipos de trabajo, se parecerá a la visión de las cargas de trabajo de TI operando como las cargas actuales del servidor en la nube; pero se hace hincapié en el cambio de TI hacia equipos multifuncionales como una fórmula para el éxito empresarial.

La caída de los directivos intermedios
Tal vez la predicción más sorprendente de Gartner, y una que esté vinculada a la visión de los equipos independientes, es una confianza futura en los algoritmos que reducirán drásticamente el número de mandos intermedios, dejando al resto con responsabilidades más limitadas.

«Principalmente, esto surgirá primero como una forma de impulsar la eficiencia y reducir costos en muchos entornos de trabajo”, señala Helen Poitevin, vicepresidenta de investigación de Gartner, enfocada en la gestión del capital humano. «Pienso en algunas partes del sector minorista donde el grado de automatización en logística, cadena de suministro y almacenamiento, ya ha llevado al gerente de línea a un tipo diferente de rol. Diría lo mismo para los sectores altamente creativos en los que el hecho de que los directivos intermedios desempeñen una función de supervisión demasiado estrecha impide, la creatividad de los equipos y la capacidad de aprovechar la experiencia multidisciplinaria en otras partes de la organización”.

La aceptación de los jefes de silicona
Si la idea de los administradores basados en máquinas parece descabellada, considere que millones de conductores de Uber y Lyft ya son administrados por algoritmos. En el 2015, un grupo de científicos informáticos que estudian la interacción hombre-máquina en Carnegie Mellon exploró cómo reaccionan los empleados cuando en lugar de gerentes intermedios, las computadoras asignan trabajo, establecen un precio y evalúan el desempeño.

Los investigadores se sorprendieron de la facilidad con que los trabajadores aceptaban la idea de seguir la orden de un algoritmo, y también de la rapidez con la que se adaptaban a trabajar con una máquina para que sus empleos fueran más manejables. Los conductores apagarían la aplicación para tener el control sobre cuándo y dónde trabajarían, por ejemplo, o para tomar un descanso después de un largo viaje.

Laura Dabbish, profesora asociada de ciencias de la computación en Carnegie Mellon y colaboradora de la investigación, dice que a los conductores no parece importarles una cierta falta de elección. No pudieron seleccionar algunos aspectos de su trabajo; por ejemplo, establecer una ubicación de recogida particular, o elegir la solicitud de recogida que preferían de una lista de lo que estaba disponible. «Esto podría ser porque la libertad que tienen compensa la falta de control”, explica Dabbish. «También podría ser porque algunos conductores carecen de experiencia con otros sistemas, como los despachadores humanos de taxis”.

A medida que los conductores adquirieron más experiencia con la aplicación, continuaron ajustando sus estrategias de trabajo. «Tenemos la percepción de que los algoritmos, y frecuentemente la tecnología en general, optimizarán el comportamiento humano, pero descuidarán la medida en que las personas ajustan y adaptan su comportamiento frente a la tecnología», comenta ella.

Asociarse con IA en las decisiones y la ejecución
Zorawar Biri Singh, inversionista y asesor con sede en Silicon Valley, dice que la próxima década de TI será una «era de cognición compartida», impulsada por la creciente adopción de tecnología cognitiva, las preocupaciones actuales sobre la escasez de atención humana y la necesidad de árbitros independientes de confianza, que aún no se han desarrollado.

«Nos encontramos en la siguiente fase, esencialmente donde los humanos van a asociarse con máquinas, algoritmos y sistemas, sistemas cognitivos, y compartir la cognición humana y los sistemas de entrenamiento para poder deshacerse de gran parte del trabajo», anota.

Singh escribió sobre lo que él considera las seis etapas de la evolución de TI, comenzando con mainframe; seguido de las PC y las redes; luego la web y los servidores; la virtualización; los dispositivos móviles y la nube; y ahora una combinación de inteligencia artificial, robótica, IoT y edge computing: una etapa que él cree que se desarrollará con mayor intensidad en la próxima década o más.

Un informe reciente de Forrester también hace hincapié en la fusión de los seres humanos y las computadoras en el trabajo durante la próxima década, en lugar de simplemente la reducción por la automatización.

«La forma en que hacemos el trabajo ya ha cambiado significativamente», según el informe. «En el futuro, la diferencia va a ser que los cambios medidos en décadas se medirán en años y meses. El trabajo dependerá de una relación simbiótica entre el hombre y la máquina. Esto no es una estructura man-led, machine-do; en cambio, las tareas de liderazgo, decisión y ejecución entre robots y seres humanos corresponderá a que brinden el mejor resultado deseado”.

Los valores únicos que los humanos seguirán proporcionando
Independientemente de si las computadoras eliminan amplias franjas de trabajo cognitivo bajo, como el procesamiento de datos rutinario y las funciones superficiales de directivos intermedios, parece haber un amplio acuerdo sobre qué tareas se dejarán a los trabajadores.

«Hay muchos aspectos administrativos que la inteligencia artificial aún no puede lograr,” asegura Dabbish de Carnegie Mellon. «Se requiere un aspecto emocional y relacional de la administración para relacionar los informes, motivarlos y enfrentar situaciones difíciles. Se necesita inteligencia emocional para hablar con un empleado y entender cómo le está yendo, qué le interesa y qué le entusiasma, y brindarle comentarios sobre su trabajo. La tecnología está mejorando mucho en la percepción del estado emocional humano, la comprensión del lenguaje humano natural y la realización de algún tipo de conversación; pero aún estamos lejos de reemplazar los aspectos más relacionales de la administración. Y las recompensas y los elogios de una aplicación no son tan significativos como una interacción humana más directa”.

Singh señala el trabajo cognitivo profundo como un lugar donde los humanos aún serán valorados en el futuro lugar de trabajo, independientemente de la potencia de cálculo de las máquinas. Y, además, afirma que la mayoría de las organizaciones no tendrán los recursos y los conjuntos de datos necesarios para eliminar la directiva intermedia.

«Todas las grandes empresas con las que he hablado en el último año y medio tienen grandes proyectos de data science para desarrollar sus propias capacidades de aprendizaje automático”, comenta Singh. «Las grandes plataformas: Google, Amazon, Facebook y Microsoft, que tienen acceso a clústeres de computación y datos masivos, han podido crearlo. Pero la empresa promedio no va a lidiar con ese nivel de datos en ningún futuro cercano. Existe un poco de melodrama, pues todos dicen: ‘Será mejor que me siente y comience a examinar lo que estoy haciendo en la directiva intermedia. Debería estar usando algoritmos, ¿verdad? ¿Por qué no estoy usando algoritmos?’”.

Dabbish señala elementos del trabajo que no se pueden cuantificar o medir. Reflexiona sobre los ejemplos de Uber y Lyft, donde una computadora puede administrar fácilmente un sistema de calificación, pero deja mucho que desear al evaluar cómo una persona maneja su trabajo.

«Estas métricas numéricas de la calidad del servicio no describen en qué elementos del trabajo es bueno un conductor, y no les proporcionan comentarios que les ayuden a mejorar con el tiempo», comenta Dabbish. «En nuestra investigación, los conductores sintieron una gran presión para mantener sus calificaciones de evaluación, y tuvieron una respuesta emocional negativa a una mala calificación que podría influir de manera desproporcionada en su puntaje general”.

«Como hemos visto muchas veces en el pasado, la tecnología es excelente para aumentar, pero no para reemplazar a los humanos», señala el CTO de Citrix, Christian Reilly. «Esta es una tendencia que seguiremos viendo mientras los robots de software asumen las tareas repetitivas de menor valor, liberando capital humano para trabajar en cosas que la IA de hoy no puede hacer bien, como el razonamiento profundo o el pensamiento estratégico. El concepto de trabajo se seguirá redefiniendo como la combinación de la disponibilidad de recursos informáticos, la disminución de los costos y la mercantilización del aprendizaje automático para impulsar nuevas eficiencias. La próxima generación de negocios globales se verá impulsada por los nuevos géneros de aplicaciones y sus datos asociados; y las organizaciones que puedan capturar e identificar las tendencias dentro de esos datos serán las que obtengan ventajas en el mercado”.

Estrés inducido por la tecnología
Otra de las predicciones de Gartner es que una mayor dependencia en la tecnología provocará estrés ilícito en los trabajadores que se sienten continuamente conectados con sus trabajos. Además, la firma sugiere que la tensión será el impulso constante para estar al tanto de la última tecnología: «Para alimentar nuestra capacidad superior y aceptar portafolios de asignaciones más grandes, trabajaremos hasta un punto donde sentiremos como si estuviéramos trabajando 24/7.”

El informe de Forrester señala que los trabajadores actuales ya están preocupados por el futuro de la automatización y la robótica en el lugar de trabajo, y sobre cómo crear un rol para ellos mismos que no será automatizado. «Así como las empresas deben convertirse en instituciones de aprendizaje, los empleados deben convertirse en aprendices: aprender habilidades básicas, adaptarse a nuevos modelos de trabajo, y comprender lo que significa estar listo y en forma para el futuro. Actualmente los empleados luchan con el cambio y la necesidad constante de reevaluar y desarrollar nuevas habilidades para mantenerse al día con el mercado”.

Según el informe de McKinsey, «hasta el 2030, el tiempo dedicado al uso de habilidades tecnológicas avanzadas aumentará en un 50% en los Estados Unidos y en un 41% en Europa. Se espera que el aumento más rápido sea en la necesidad de conocimientos avanzados de informática y programación, que podría aumentar hasta en un 90% entre el 2016 y el 2030. Las personas con estas habilidades serán inevitablemente una minoría. Sin embargo, también existe una gran necesidad de que todos desarrollen habilidades digitales básicas para la nueva era de la automatización”.

Entonces, ¿cómo responderemos a estas tensiones de conectividad y capacitación constante en función de la tecnología? Poitevin, de Gartner, sugiere que se debe llevar a cabo un análisis más amplio de las nuevas tecnologías para evaluar los impactos.

«Primero, enfóquese en la adaptabilidad”, señala Poitevin. «Los seres humanos son altamente adaptables como especie. Esta cualidad, y la capacidad de aprender, son importantes. En segundo lugar, se necesita ver el panorama general al evaluar el impacto de la tecnología. Debemos apuntar a diseñar casos de uso y formas de utilizar la tecnología que mejoren nuestras vidas en lugar de ponerlas en peligro. Por ejemplo, no todos los plásticos han sido malos en términos de ayudar a las personas: en el cuidado de la salud, las personas con discapacidades, en el acceso a los alimentos, etc. Pero no habíamos pensado lo suficiente en las implicaciones ambientales, ni establecido una infraestructura para el ciclo de vida completo del producto de plástico, incluida la reutilización. Esta es mi manera de decir que la automatización no se debe ver como un trabajo en contra de los humanos. Las personas prefieren la automatización para buscar nuevas formas de hacer las cosas. Y nosotros, como especie, lo hemos hecho durante milenios”.

Paul Heltzel, CIO.com