Tony lleva casi dos décadas trabajando en la misma planta automovilística del noroeste de Ohio, Estados Unidos. Durante ese tiempo, pasó de ser un operario de línea a tiempo parcial en el turno de noche a supervisor de línea, y ahora está a cargo de 35 trabajadores de montaje general. De vez en cuando, uno de sus trabajadores se acerca con un artículo sobre una planta cercana de Indiana que planea automatizarse por completo y le pregunta a Tony si los robots también les quitarán el trabajo.
Por suerte, Tony conoce las cifras. La Federación Internacional de Robótica calcula que cada año se instalarán en todo el mundo unos 250.000 robots industriales. Los economistas de la Oficina Nacional de Investigación Económica estiman que cada robot desplaza 5,6 puestos de trabajo. Eso suma 1,5 millones de empleos perdidos a causa de los robots en todo el mundo. Cada año.
Y sería una cifra alarmante si no fuera porque Tony conoce los datos que aparecen mucho menos en los titulares: según la Oficina de Estadísticas Laborales, hay al menos 345 millones de personas empleadas en plantas de producción de todo el mundo (de las cuales 13 millones están en Estados Unidos). La tasa anual de desplazamiento es inferior al 0,5 %.
Más allá de las cifras, Tony también conoce la realidad de la planta de producción. A lo largo de los años, ha visto avances esporádicos en la tecnología robótica, en particular el lento desarrollo de «efectores finales» capaces de acercarse a la flexibilidad y destreza de la mano humana, y la falta de entornos potentes de programación de movimientos robóticos que permitan enseñar más rápido a los robots a hacer aquello para lo que son realmente buenos. Ha trabajado en líneas con robots y conoce sus puntos débiles: no pueden pensar, adaptarse, reaccionar ni modificar su comportamiento como las personas. Sobre todo en un momento en que la personalización y la adaptación masivas son las principales expectativas del mercado de consumo.
En una fábrica llena de robots, cambiar de producto puede llevar meses, ya que hacen falta especialistas en robótica, muy caros y difíciles de encontrar, para reprogramar cada máquina, incluso si se ha utilizado un paquete de simulación para generar posibles trayectorias. En cambio, los operarios de línea pueden cambiar de tarea con poca formación, de modo que el cambio de producto puede hacerse de un día para otro. Y en este mercado se demanda una mayor variedad de productos y cambios más frecuentes y rápidos.
Las máquinas son excelentes para tareas sencillas, muy repetitivas y con poca variabilidad. Son especialmente adecuadas para funciones que, de otro modo, pondrían en peligro la seguridad de las personas. Pero en la mayoría de los puestos de fábrica, las personas siguen haciendo el mejor trabajo. Así que Tony puede asegurarles a los trabajadores de su línea que sus empleos en montaje general están a salvo hasta que los robots puedan pensar, actuar y adaptarse por sí solos, algo que no ocurrirá en nuestras vidas.
Cuando los bits se encuentran con los átomos
La idea de que la automatización les quita el trabajo a las personas es un tema recurrente en los medios desde mucho antes de que Terminator se sumergiera en metal fundido para impedir la llegada de Skynet. Y en algunos casos, la automatización sí desplazará empleos: es relativamente fácil automatizar trabajos en los que unos bits se encuentran con otros. Por ejemplo, los asistentes jurídicos buscan información en internet, le añaden contexto y la resumen para que un abogado la evalúe. Tanto la entrada como la salida son electrónicas, por lo que ese puesto es más fácil de automatizar que cuando un bit se encuentra con un átomo —algo físico—, como ocurre en la fabricación.
Por eso la fabricación está tan preparada para la inteligencia artificial: ofrece la oportunidad de implementar nuevas tecnologías de manera que complementen los empleos en lugar de sustituirlos. Al hacerlo, sigue uno de los principios clave de la fabricación ajustada, una práctica probada que permite aumentar la productividad y mejorar la calidad en la fábrica: el respeto por las personas. Porque, como afirma la filosofía del Sistema de Producción de Toyota, sin las personas las empresas no tendrán éxito.
¿Por qué centrarse en las máquinas en vez de en las personas?
Es sencillo: porque las máquinas son mucho más fáciles de medir. Generan datos y se comunican entre sí de forma eficiente. Por ejemplo, es relativamente fácil obtener datos sobre eficiencia, exactitud y precisión de una impresora industrial 3D. También se pueden consultar fácilmente las mediciones de la eficacia global de los equipos en las distintas máquinas de la planta de producción.
Intenta hacer lo mismo con las personas. Los datos que permitirían entender qué tan bien se desempeñan las personas simplemente no existen. Lo mejor con lo que cuentan los fabricantes es una pequeña muestra, recopilada con un cronómetro y un portapapeles mientras se observa una línea en la planta. Demasiados ingenieros industriales cualificados, formados y preparados para tomar decisiones operativas clave que mejoren los indicadores de la planta, dedican su tiempo a recopilar estos datos.
En colaboración con otro socio del Foro Económico Mundial, A.T. Kearney, descubrimos que estos ingenieros dedican más de un tercio de su jornada laboral a estudios de tiempos y movimientos, que son ineficientes, imprecisos, sesgados y, francamente, aburridos. Los ingenieros industriales no se apuntaron para vigilar a los demás; quieren introducir mejoras e influir en los resultados de las empresas.
La tecnología puede mejorar el rendimiento humano
Al principio de mi carrera en General Motors, dirigí el equipo de GM que desarrolló los primeros robots colaborativos del mundo (o cobots). Desde entonces, se han incorporado a las fábricas en cantidades cada vez mayores, no porque sustituyan a las personas, sino porque son excelentes compañeros de trabajo. Cuando se trabaja con cobots, la persona aporta la capacidad cognitiva y la máquina, la fuerza física. Con soluciones de inteligencia artificial como Drishti, los papeles se invierten: la persona aporta la fuerza física al realizar la tarea y la máquina aporta la capacidad cognitiva adicional. En ambos casos, tanto la persona como la máquina son cruciales para llevar a cabo la tarea.
En nuestra vida diaria hay muchos ejemplos de cómo la tecnología complementa las capacidades humanas. Pensemos en Waze, la aplicación de navegación. A menudo me distraigo cuando conduzco y a veces me paso de largo en un giro. Por suerte, Waze me ayuda a retomar el rumbo recalculando la ruta y guiándome hacia mi destino. No hace el trabajo por mí: Waze no conduce el coche y yo puedo seguir ignorando sus recomendaciones. Pero, cuando trabajamos juntos, llego a mi destino mucho mejor que si dependiera solo de mí.
Lo mismo ocurre con un ejemplo temprano de máquinas que complementan a las personas: el corrector ortográfico. Escribo muchos correos electrónicos y a menudo cometo errores ortográficos. ¡Los jesuitas que me enseñaron se enfadarían! Pero, por suerte, el corrector ortográfico me cubre las espaldas. La línea roja ondulada me avisa: «Ejem, quizá quieras revisar esta palabra». No la corrige por mí, pero me da la oportunidad de enmendar el error antes de pulsar «Enviar». ¡Nadie tiene por qué saber que no soy perfecto con la ortografía!
Impulsar un cambio cultural
La necesidad de que las personas y las máquinas trabajen juntas está clara. Eso no significa que el constante bombo mediático sobre el dominio de los robots no tenga repercusiones: los trabajadores que oyen continuamente que las máquinas desplazarán sus empleos pueden seguir teniendo reservas sobre trabajar con ellas.
Por eso, los fabricantes deben propiciar un cambio cultural hacia una mentalidad de «personas + máquinas». Las organizaciones pueden impulsar este cambio de varias maneras, en beneficio de sus trabajadores:
● Educación: Las máquinas introducen cambios. En algunos casos, generan datos nuevos y en mayor volumen del que los trabajadores están acostumbrados a manejar. Para que las acepten, es crucial enseñarles a interpretar y aplicar esos datos en su trabajo.
● Formación: En otros casos, las máquinas contribuyen a mejorar los empleos existentes. En el ejemplo anterior de los ingenieros industriales, soluciones como Drishti devuelven a los trabajadores más de un 30 % de su jornada. Ayudarles a dedicar ese tiempo a actividades de mayor valor elimina el temor a disponer de tiempo sobrante y lo convierte en una oportunidad de crecimiento.
● Reconocimiento: Las mejores máquinas no sirven de mucho sin contexto, y las personas aportan a la ecuación lo que las máquinas no pueden: experiencia, contexto y un conocimiento profundo del ámbito. Reconocer la importancia y la necesidad de estas habilidades ayuda a aliviar las inquietudes de quienes llevan mucho tiempo en el puesto.
● Enfoque: Los empleados están más dispuestos a aceptar los cambios cuando ven que la tecnología se centra en resolver problemas de los procesos, en lugar de señalarles cada error. Si se cambia la conversación de «¿Cómo podemos hacer que Jim trabaje más rápido?» a «¿Cómo podemos mejorar esta estación para que toda la línea funcione con más eficiencia?», los trabajadores sienten que forman parte de la solución y que no se les señala como el problema. Sobre todo cuando ven que mejorar la eficiencia de la línea ayuda a proteger sus empleos.
Es fácil quedarse atrapado en la idea de que dentro de unos años todos estaremos en paro y las máquinas gobernarán el planeta. En particular, en la fabricación, todo el bombo apunta a despidos masivos como consecuencia de la automatización.
Pero la realidad no está a la altura de la ficción: en verdad, las máquinas ayudan a las personas al ampliar su potencial natural. Hacen que las personas sean más eficientes, precisas y propensas a cometer menos errores que nunca. La fórmula ganadora para el futuro previsible es personas + máquinas.
