En la era de la revolución digital, donde las innovaciones son mucho mayores, más veloces y de mayor calado que en las anteriores transformaciones, la pregunta resuena de forma mucho más angustiosa y desconcertada en la voz de muchos trabajadores. Incluso existe abundante bibliografía, como el célebre libro dedicado en exclusiva a este asunto Qué haremos cuando las maquinas lo hagan todo, de Malcolm Frank, Paul Roehrig, y Ben Pring.

La respuesta a esta pregunta puede ser otra pregunta: ¿hay algo negativo en que las máquinas realicen actividades potencialmente mortales para los humanos? ¿Es malo que las máquinas resten trabajo mecánico y tedioso a los hombres y que esto permita que puedan concentrar su talento en tareas que requieren creatividad, criterio o inteligencia emocional? ¿Si una máquina es capaz de detectar una enfermedad grave con un mínimo porcentaje de error, sería justo que los médicos renunciaran a emplearla por miedo a perder su trabajo? No, lo es. No es ni justo ni sensato. De hecho, no lo hacen: por supuesto utilizan toda la tecnología a su alcance. Y además, no han perdido en absoluto su trabajo, sino que han ganado tiempo para realizar mejor las tareas que son genuinamente humanas.

Desde hace algunos años nos hemos familiarizado con la existencia de robots especialistas en la desactivación de explosivos. Nadie en su sano juicio puede pensar que esto supone un agravio contra los tradicionales policías expertos en esta tarea. Si algo sale mal, será el robot el que salte por los aires y el policía habrá salvado la vida. Pero a su vez, ese policía sigue siendo necesario para dirigir la desactivación, para indagar en la investigación, o para comunicarse y empatizar con las personas afectadas por una situación de emergencia como la mencionada.

La polémica –aunque cada vez haya menos polémica y más consenso al respecto- se ha ido situando en el siguiente paso que han dado las máquinas: gracias al machine learning y a la inteligencia artificial ahora podemos enseñar a las máquinas a salvarnos la vida. La tecnología permite que no solo se limiten a ejercer acciones mecánicos o teledirigidas por humanos o simplemente procesar información en base a unos datos estáticos. Hoy las máquinas pueden aprender de experiencias anteriores, pueden comparar miles de expedientes de pacientes con síntomas o enfermedades similares estadísticamente conectadas por algún punto, y pueden facilitar al médico la tarea de tratar a esos enfermos velozmente si la ocasión lo requiere, a menudo salvándole la vida.

Resulta ilustrativo el caso de Associated Press, aunque no se trate de un ejemplo de vida o muerte. AP está implementando un sistema de automatización de la redacción para realizar noticias o reportajes sobre ganancias corporativas. La noticia suscitó ciertas suspicacias entre el gremio periodístico, pero solo al principio. Tan pronto como se ha ido poniendo en marcha el sistema, todos hemos podido descubrir el verdadero propósito de la agencia: en adelante la empresa podrá llegar a cubrir los movimientos de 44 000 empresas, en vez de las 300 que alcanzaba antes de introducir esta tecnología.

AP ha logrado llegar mucho más allá de lo que lo hacía y sin necesidad de contratar mano de obra para un trabajo que resulta tedioso y monótono para el periodista –con una elevada posibilidad de errores- y a cambio, puede destinar a sus reporteros –lo está haciendo- a la tareas más ingeniosas y talentosas, haciendo crecer el valor de su redacción. Dicho de otro modo: AP ha contratado máquinas para realizar mayor de procesamientos de datos y ha reubicado a los periodistas en el lugar que siempre han debido ocupar, es decir, haciendo periodismo.

De este modo podemos afirmar que, a la hora de analizar el impacto laboral de la inteligencia artificial y del machine learning, no hay duda de que las máquinas vienen para ser colaboradoras de los trabajadores, no para sustituirlos.