¿Es posible pensar una alianza entre las nuevas tecnologías y los trabajadores organizados? La irrupción de la Inteligencia Artificial en un futuro cercano requiere de nuevas habilidades para adaptarse a los cambios del mundo del trabajo. ¿Cuáles son los límites y posibilidades de los y las trabajadoras ante esta nueva realidad?
Gastón Berenstein, programador y creador de la plataforma SociosPlus pensada para organizaciones sindicales, observa que “el reemplazo del trabajo humano por máquinas “inteligentes” se viene dando desde hace bastante tiempo. Antes, el trabajo de computar era realizado por personas, en su mayoría mujeres, por eso se llamaban ‘computadoras’”.
Al respecto, Berenstein señala que “mientras esto sucede, también se crean trabajos nuevos, incluso en una medida mayor en la que desaparecen los trabajos del pasado. Lo más probable es que el trabajo del futuro sea un híbrido, en donde las personas utilicemos a las máquinas para potenciarnos y sacar lo mejor de cada una”.
Una de las principales limitaciones que observa Gastón Berenstein respecto de la tecnología es que “si bien la IA tiene una gran capacidad para realizar tareas rutinarias como las administrativas y tareas analíticas, aún no es óptima en actividades que requieran poner el cuerpo para manipular objetos o tener empatía con el prójimo”, sin embargo, según un estudio de la Universidad de Oxford, los trabajos con más probabilidades de desaparecer en el futuro son: telemarketers, recolectores de residuos, matemáticos, agentes de aseguradoras y lavaplatos.
Aprendizaje profundo:
Berenstein explica que “hace un tiempo los científicos vienen intentando crear computadoras inteligentes, que realicen procesos de forma automática e incluso posean un razonamiento cognitivo. Esto se fue logrando recién en los últimos años de manera realmente significativa al punto de generar un impacto en la sociedad, a través de la automatización de tareas. Pero la gran disrupción ocurrió con la aparición del concepto de deep learning, o aprendizaje profundo, lo cual cambió por completo las reglas del juego. Deep Learning significa, a grandes rasgos, que es posible darle a una computadora la capacidad de aprender por sí misma, para ir mejorando rápidamente, sin intervención humana”.
Un ejemplo reciente de esto ocurrió hace unos cuatro años atrás cuando se creó la computadora AlphaGo con esta tecnología, y le ganó al número 1 del mundo en el juego Go, un juego que se juega hace 3500 años en oriente y que es mucho más complejo que el ajedrez. “Esta computadora aniquiló a quien fue el campeón mundial durante 18 años seguidos. Si la mayoría de las computadoras son programadas para realizar una actividad, AlphaGo fue programada para aprender a jugar al Go. Con miles de partidas para que el algoritmo las analice y aprenda a jugar, luego fue puesta a jugar 10 millones de partidas de práctica contra sí misma. El resultado es una máquina con capacidad sobrehumana para realizar una tarea de gran complejidad, dejando que ella por su cuenta aprenda”.
“Todo el proceso desde que empezó a analizar partidas hasta que le ganó al campeón mundial se hizo en 40 días”, afirma Berenstein.
La redacción de textos en la web es otro ejemplo del uso de IA en el ámbito laboral: “Hay computadoras que están escribiendo artículos por sí mismas, y es prácticamente imposible darse cuenta de la diferencia. Otros ejemplos permiten diagnosticar quién va a sufrir un ataque cardíaco y prevenirlo mejor que un cardiólogo, o prevenir quién tendrá cáncer y diseñar un plan de salud antes de que este se manifieste. Otros están preparando una IA para ser abogados, quienes tendrán todas las leyes, fallos, apelaciones y toda la información jurídica disponible, lo cual pone en jaque la profesión misma”, asegura el creador de SociosPlus.
¿Qué hacer ante el avance imparable de estas nuevas tecnologías?
Para Berenstein, “tenemos que aceptar que nuestros trabajos actuales se verán afectados por los trabajos del futuro. Los trabajadores suelen realizar cursos y capacitaciones técnicas en su rubro, lo cual está bien, pero no es suficiente.
Es necesario que el trabajador, sin importar el rubro donde se desempeñe, desarrolle nuevas capacidades para hacer frente al desafío que propone la IA en los trabajos del futuro.
Por otra parte también son los sindicatos quienes pueden aprovechar el impulso tecnológico para hacer irrumpir en el conjunto de la sociedad el debate sobre la reducción de la jornada laboral, lo cual aumentaría el tiempo de ocio, pero también el desarrollo de otras actividades creativas.
En ese sentido afirma que: “Habilidades como la resiliencia, la comunicación y el trabajo en equipo son totalmente posibles de enseñar y fundamentales para cualquier trabajador en la actualidad, como así también las habilidades del futuro cercano, que tendrán que ver con la innovación, la creatividad y el aprendizaje continuo”.
Ante este contexto, Gastón Berenstein imaginó y creó un sistema de gestión para que los sindicatos exploren las posibilidades que les puede brindar la tecnología: “que los gremios puedan contar con información relevante sobre el funcionamiento de la institución y el sector que representa, para tomar decisiones inteligentes en base a dicha información”, fue una de los principales desafíos que abordó Berenstein.
“En una segunda instancia, es posible procesar analíticamente esta información para extraer datos que generen más valor a los trabajadores. Por ejemplo, es posible predecir, a través del análisis inteligente de los datos, cómo se sienten los trabajadores con respecto a un empleador, una región o un rango etario determinado. Algunas fuentes de estos datos pueden ser los mismos sistemas de gestión a través de los formularios de denuncias laborales, o del análisis de las redes sociales de los sindicatos. También, es posible crear algoritmos de chat inteligentes para resolver problemas y consultas de los trabajadores de forma ágil y segura (por ejemplo sobre el convenio colectivo de trabajo o dudas sobre su recibo de sueldo), sin necesidad de que éstos tengan que esperar a que sus consultas sean resueltas por una persona. Algo similar se puede implementar en las obras sociales sindicales para sacar el máximo provecho de la IA aplicada a los sistemas de turnos. Con respecto a las negociaciones salariales colectivas, resulta interesante la aplicación de la IA con el fin de conocer cuáles son los trabajadores que están en mayores condiciones de vulnerabilidad, para establecer prioridades más asertivas”.
Un nuevo rol: el secretario de tecnología
Berenstein propone que “Así como en el gobierno existe el Ministerio de Ciencia y Tecnología, es momento de empezar a pensar en la creación de un rol similar dentro de los sindicatos y federaciones. Este rol debe permitir la transformación digital del sindicato y acompañar las iniciativas relacionadas con la tecnología para el sector o geografía que representa el gremio. Debe ser un facilitador de todas las demás secretarías, analizando continuamente qué pasos se pueden dar para seguir avanzando en la transformación digital y el aprovechamiento de la IA”.
