¿Estáis preparados para el cambio?

La educación ha sido históricamente una variable clave para que los miembros más jóvenes de una sociedad se adapten a su entorno y consigan aportar valor, siendo gratificados económicamente a cambio del tiempo y el empeño dedicado a una función concreta.

Son numerosos los estudios que han encontrado una correlación entre un nivel de educación más alto y una mejor remuneración. Es lógico pensar que cuánto más difícil sea conseguir una habilidad, menos personas la conseguirán, menos competencia laboral habrá, y por lo tanto la remuneración será más alta. Entre otras razones, esta es una variable clave para que un cirujano, con unas habilidades y conocimientos específicos y difíciles de adquirir, tenga un salario más alto que un camarero, que necesita unas habilidades generales al alcance de la mayoría de la población. Este marco mental, en el cuál todos hemos crecido y nos hemos desarrollado, podría estar a punto de cambiar. Y el cambio podría ser tan drástico como el acontecido hace dos cientos años con la Revolución Industrial, cuando se pasó de una economía rural basada en la agricultura a una economía urbana e industrializada.

Según un estudio de Carl Benedikt Frey y Michael A. Osborne, de la Universidad de Oxford, este cambio podría llegar a destruir el 47% de los puestos de trabajo de Estados Unidos en un periodo estimado de entre diez y veinte años. Y, como puede observarse en la Figura 1, afectaría prácticamente todas las áreas de conocimiento.

Figura 1: Probabilidad de destrucción de empleo por área de conocimiento.

Antes de exponer las causas y consecuencias de dicho cambio, así como de apuntar cómo adaptarse lo mejor posible al reto, es necesario entender un concepto que nos ayudará a enmarcar el problema y a proponer una posible solución: el cisne negro.

El cisne negro

Un cisne negro es un elemento altamente improbable que tiene un gran impacto para un grupo, o para el conjunto, de la población. Aunque el concepto de cisne negro, acuñado por Nassim Taleb, es mucho más restrictivo, lo voy a utilizar a lo largo de esta discusión de manera generosa y amplia, para que sean más comprensibles los puntos que voy a desarrollar a continuación.

Las decisiones, tanto desde un punto de vista empresarial como humano, se apoyan, consciente o inconscientemente, sobre el concepto de probabilidad, que nos ayuda a operar en nuestra vida diaria. Esto crea una curva de normalidad, una campana de Gauss, donde la inmensa mayoría de los sucesos discurren en el centro de la campana. Esto nos ayuda a seguir tomando decisiones, el resultado de las cuales vuelven a ocupar el centro de la campana. La realidad, por lo tanto, está creada en base a un sistema de normalidad colectiva, muy estable y segura. Esta realidad es nuestro cisne blanco. De cada cien mil cisnes que veamos, noventa y nueve mil novecientos noventa y nueve serán blancos. Pero la realidad es compleja y sigue tirando los dados día tras día. Y un día, sin que nadie se lo espere, aparece el cisne negro. Como puede observarse en la Figura 2, el cisne negro se sitúa en el extremo de la campana, ya que es un hecho altamente improbable. Debemos tener en cuenta, por lo tanto, que un amplio porcentaje de la población no está preparada para ver el cisne negro, ya que su marco mental ha sido moldeado solamente para ver cisnes blancos. Este hecho transformará su manera de ver la realidad y, si no está preparada para ello, puede afectar de una forma muy negativa su adaptación al nuevo entorno.

Figura 2: Probabilidades relacionadas con el cisne negro

Desde mi punto de vista, y aunque estoy haciendo una adaptación libre del concepto, hay dos tipos de apariciones de cisnes negros: la abrupta (esta sería la más fiel al concepto purista) y la que, aunque tiene los mismos efectos, penetra en la sociedad de una forma un poco más lenta. Independientemente de la modalidad, la mayoría de cisnes negros, una vez avistados, desplazan la campana de Gauss creando una nueva realidad a la que nos tenemos que adaptar. Y evidentemente, los que se adaptan más rápidamente son los que consiguen la mayor parte del nuevo valor a explotar. Encontramos muchos ejemplos de cisnes negros que han entrado en nuestras vidas y que ahora consideramos como parte de la realidad. La revolución industrial cambió radicalmente el concepto establecido de la economía y creación de valor, el derrumbe de las torres gemelas nuestro concepto de seguridad, los antibióticos nuestro concepto de enfermedad, la aparición de internet nuestra manera de consumir, el colapso inmobiliario nuestra manera de evaluar las inversiones, los teléfonos móviles nuestra manera de comunicarnos, etc. Todos estos cambios han destruido y creado nuevas realidades.

El filósofo David Hume, indirectamente, planteó el dilema del cisne negro al apuntar el caso del “pavo de Russell”:

“El pavo comprobó que todas las mañanas le daban de comer y, tras varios meses de observaciones, concluyó que existía una ley universal: “Estos humanos tan amables me deben de querer mucho, puesto que todos los días me dan de comer generosamente”. Cuando llegó el día de Acción de Gracias, resulta que los “amables humanos” afilaron el cuchillo y demostraron que la ley formulada por el pavo valía bien poco”.

Queda claro que para el pavo el día de acción de gracias era su cisne negro. Todos tenemos el nuestro.

A continuación voy a utilizar el concepto de cisne negro y el desplazamiento de la campana de Gauss para exponer el reto al que nos enfrentamos en un futuro cercano.

Pero antes de hablar del reto en sí mismo, voy a hablar de las condiciones que, como personas, debemos tener para afrontarlo.

¿Qué nos da el éxito?

Durante la mayor parte del S.XIX y principios del S.XX se creyó que lo que diferenciaba a las personas exitosas de las que no lo eran era su coeficiente intelectual. Según esta visión las personas inteligentes son las que encuentran buenos trabajos y son capaces de desarrollarse profesionalmente y las que no lo son no pueden competir con ellas.

Esta visión ha dado un vuelco esta última década con los estudios, principalmente, de Angela Duckworth, de la Universidad de Pennsylvania y de otros académicos que han seguido su línea de investigación. Éstos estudiaron la discriminación entre grupos de éxito y de fracaso en distintas profesiones consideradas altamente competitivas: consultoras estratégicas, estudios de doctorado, academias militares, altas finanzas, auditorías, etc.

En todas estas profesiones se observó una variable que incrementaba de una manera muy significativa las probabilidades de éxito. Y no era el coeficiente intelectual. Tampoco era la belleza, la salud o el nivel adquisitivo de los padres.

La variable clave en todos estos estudios ha sido, aplicando el término en inglés, el “grit”. Es decir, que un punto crucial para tener éxito en cualquier proyecto que emprendamos es tener valor. Tener una actitud “gritty” es ponerse objetivos a largo plazo, tener suficiente firmeza para no desfallecer y suficiente aguante para afrontar las situaciones adversas. Es tomarse la vida como si fuera una maratón, no como si fuera un sprint.

Otros estudios no sólo han sido consistentes con estas conclusiones, sino que han ido marginando el coeficiente intelectual como variable de éxito. En el entorno actual, características como el entusiasmo, la curiosidad, la motivación, el auto control o el optimismo son mucho más predictivas para tener éxito laboral que el coeficiente intelectual.

Por lo tanto, sea lo que sea que nos traiga el futuro sería una buena idea que nos encontrase con estas actitudes interiorizadas. Y más teniendo en cuenta que la persona con la que pasaremos más tiempo en esta vida es con nosotros mismos. Es mejor que nos soportemos.

Sabiendo cómo debemos ser para poder afrontar los retos de futuro, vamos a hablar ahora de por qué se destruirán puestos de trabajo y de por qué es importante que durante este año académico transforméis el modo en que habitualmente vemos la realidad.

El futuro

Hay dos líneas de investigación que han avanzado en paralelo unos años y que al cruzarse están creando las condiciones para que haya un cisne negro en el mercado laboral. Por un lado, tenemos la inteligencia artificial, donde se ha conseguido crear computadoras, algunas de ellas robotizadas, que evolucionan y aprenden por ellas mismas mediante algoritmos, sin ser explícitamente programadas para ello. Esta invención no sería una amenaza por sí sola, ya que las computadoras, para aprender, necesitan datos. Y aquí es donde entra la segunda variable: el big data y la digitalización de la información. Ahora mismo, todos nosotros nos hemos convertido en máquinas de crear, experimentar y difundir datos cada vez que buscamos una información en Google, compramos en Amazon, utilizamos el teléfono móvil o colgamos información en las redes sociales. Adicionalmente, mucha de la información en papel ha sido digitalizada (facturas, currículums, expedientes clínicos, cuentas bancarias…) cosa que la hace susceptible de ser procesada y analizada.

Estas dos líneas de investigación han creado las condiciones perfectas para la automatización de gran parte del trabajo laboral. Y esto hace que un escenario altamente improbable hace unos años en estos momentos lo sea mucho menos.

Vamos a ver unos pocos ejemplos para ilustrar esta premisa:

1- McKinsey, una de las consultoras estratégicas más importantes del mundo, recibe centenares de miles de currículums al año de candidatos que esperan poder trabajar para ellos. El año pasado, pusieron a prueba la inteligencia artificial para poder determinar la fiabilidad de las máquinas para seleccionar los mejores currículums. El proceso fue el siguiente: después de volcar todos los resultados históricos, cogieron 10.000 currículums recibidos en una oficina de Norte América y pusieron a trabajar en paralelo y sin comunicación entre los dos grupos a hombres y a máquinas, con el objetivo de seleccionar a los mejores candidatos. Se encontraron que el algoritmo utilizado por las máquinas coincidió en más de un 90% con los resultados humanos… con la diferencia que las computadoras lo hicieron solamente en unos minutos, mientras que los humanos tardaron semanas en cribar los currículums y en seleccionar a los mejores candidatos. Al analizar las diferencias entre ambos procesos se observó que surgían por el hecho que la máquina no había discriminado en función de sexo, raza y edad, que son variables que pueden ser susceptibles de sesgo por parte de seres humanos.El hecho de introducir la inteligencia artificial en el proceso de recruiting podría hacer ahorrar millones a una compañía como McKinsey, a costa de profesionales altamente preparados para ello que hasta ahora se encargaban del proceso. ¿Qué les va a impedir volcar directamente los currículums de LinkedIn para pasar de 100.000 candidatos potenciales a 500? Y, una vez este proceso se haya instaurado con éxito, ¿qué van a hacer sus competidores para no perder rentabilidad? Y la pregunta más importante: ¿Qué va a ser de las empresas y profesionales que hasta ahora hacían las primeras cribas, dedicando tiempo y recursos a ello?
2- Deloitte, en alianza con Kira Systems, ha creado una herramienta, “Argus”, que es capaz de extraer la información contable de cualquier documento (facturas, albaranes, contratos de leasing, préstamos, etc.), procesarla y analizarla. El siguiente paso natural para Kira Systems será desarrollar un programa que directamente contabilice esta información en el sistema. En este caso, el ahorro de costes potencial para las empresas sería tremendamente significativo. Y, sí, es posible que los contables no estén muy satisfechos con ello.
3- Más: KPMG, una de las Big 4, se ha aliado recientemente con IBM para aplicar inteligencia artificial a la auditoría de cuentas, con el objetivo de automatizar algunas de sus tareas diarias. Esto ayudaría a ampliar la muestra de análisis (en muchos casos no habrá muestra, sino que se tratarán el 100% de los casos), incrementar la velocidad de la auditoría y reducir sus costes, incrementando la rentabilidad del trabajo.
4- Y otro más: Analicemos ahora el sector salud. Está previsto que las computadoras tengan acceso a millones de historiales clínicos. Las computadoras procesarán la información para determinar la enfermedad del paciente, el medicamento más efectivo y su probabilidad de supervivencia. En estos momentos empresas como Kaggle, después de volcar en el sistema miles de historiales clínicos, ya han conseguido igualar e incluso mejorar el acierto humano en el diagnóstico de enfermedades. La diferencia es que nuestro sistema sanitario tarda semanas, incluso meses, en generar el diagnóstico definitivo, involucrando especialistas de distintas disciplinas y consumiendo recursos del sistema y tiempo del paciente. Un oftalmólogo puede ver 50.000 ojos a lo largo de su vida profesional. Una computadora puede analizar millones de ojos en unos minutos. Y su eficacia crece a medida que obtiene más y más datos. La buena noticia es que el gasto sanitario es la partida principal en cualquier estado del bienestar y la inteligencia artificial tiene un potencial de ahorro de costes inmenso en este campo. Pero, otra vez, nos podríamos preguntar en qué trabajarán estos profesionales sanitarios una vez las máquinas hayan conseguido mejorar y generalizar su rendimiento.

Bien, después de oír los ejemplos anteriores espero que no se os ocurra retirar la matrícula del Master. Sería una mala idea.

La situación a la que nos enfrentaremos es la siguiente: No podremos competir con las máquinas en aquellas tareas frecuentes y de alto volumen. Pensad en la contabilización de facturas, el análisis de insolvencias en un banco o el volumen de incidencias que gestionan las grandes empresas de seguros. La inmensa mayoría de estas operaciones se encuentran en una campana de Gauss muy marcada y son muy repetitivas. Al tener mucho volumen se dispone de muchos datos para volcar a la computadora. Además, al ser repetitivas, consumen recursos, y por lo tanto es rentable invertir en tecnología para ahorrar costes.

Uno de los puntos más interesantes de este proceso de transformación es analizar la novedad que nos ofrece este escenario futuro: Las computadoras no diferenciarán entre tareas altamente cualificadas y tareas de baja cualificación. Simplemente automatizarán tareas con mucho volumen y extremadamente repetitivas.

Pero, en cambio, la buena noticia es que hay muchas tareas donde las máquinas no pueden competir con nosotros. Las computadoras, mediante la inteligencia artificial, no han hecho ningún progreso significativo en hacer frente a situaciones nuevas, que no hayan ocurrido con anterioridad. Las máquinas no pueden hacer frente a escenarios que no hayan visto muchas veces en el pasado. El peaje de la inteligencia artificial es que antes de tomar una decisión se tienen que procesar millones de datos. En cambio, los humanos somos intuitivos, podemos hacer frente a situaciones nuevas y somos buenos uniendo los puntos para crear e interpretar nuevas realidades.

Y, por lo tanto, se seguirán necesitando contables, médicos y auditores. Se seguirán necesitando financieros y jefes de recursos humanos. Y es probable que estos sean mucho más productivos que ahora, al tener el soporte de las computadoras.

Pero, por otro lado, éstos deberán diferenciarse de las máquinas, siendo especialistas en temas concretos, siendo creativos y estando en contacto con nuevas situaciones y con la evolución del estado del arte en su materia de especialización. Es decir, la vanguardia de la profesión, aquella que esté en contacto con los avances y la ciencia, puede verse favorecida con la eliminación de las tareas repetitivas consumidoras de recursos.

Serán humanos los que diseñarán el business plan. Serán los humanos los que conseguirán nuevos clientes de auditoría, diseñarán el mapa de riesgos, analizarán los resultados y decidirán si introducir o no una salvedad. Serán humanos los que planearán una adquisición de una empresa, los que inventarán estrategias para incrementar los márgenes y los que decidirán como crear valor añadido para el accionista.

Por lo tanto, si queréis proteger vuestro futuro, sed humanos. Cread y pensad.

No se trata de hacer un Máster para tener algo (un diploma o una línea más en el currículum) sino para ser algo. Debéis prepararos personalmente y académicamente para hacer frente a este escenario de futuro.

Y la buena noticia es que estáis en el sitio adecuado para conseguirlo.