A última hora de la mañana del 28 de enero de 1986, el transbordador espacial Challenger despegó de Cabo Cañaveral, Florida, pero se desintegró en el aire en menos de dos minutos y se precipitó al océano Atlántico. Murieron los siete tripulantes. El proyecto multimillonario salió trágica y desastrosamente mal debido a una junta tórica de goma de bajo costo, que había fallado debido a la temperatura inusualmente baja de ese día.
En el relato del accidente del Challenger, el economista Michael Kremer vio una poderosa metáfora para describir la naturaleza del trabajo. Observó que la mayoría de los procesos de producción requieren una secuencia de tareas y actividades para crear con éxito un producto final. Un solo error en una sola tarea puede reducir drásticamente el valor del producto final. Un transbordador espacial repleto de tecnología de vanguardia, ensamblado y probado meticulosamente por los principales expertos del mundo, se convirtió en un fracaso catastrófico debido a la debilidad de una simple junta tórica.
Ampliando esta idea, el economista David Autor observó que la mayoría de los empleos son empleos de junta tórica y que su importancia puede aumentar enormemente cuando quienes los desempeñan cuentan con el apoyo de colaboradores de alto rendimiento potenciados por la IA.
En otras palabras, las tareas individuales son fundamentales para completar un trabajo de mayor envergadura, junto con las tareas que realizan otras personas. Como la mayoría de los empleos requieren trabajo en equipo y una estrecha colaboración, el eslabón más débil puede reducir a cero la eficacia del grupo en su conjunto. Además, la calidad y el valor de cada contribución dependen de las de las demás. Si trabajas en un sistema donde la mayoría de tus colegas rinden mal, el producto final tendrá poco valor, independientemente de que cometas errores o no.
Si el transbordador hubiera estado mal diseñado y construido, el fallo de la junta tórica habría sido irrelevante. Sin embargo, en una nave diseñada y construida conforme a los más altos estándares, la calidad de la junta tórica fue, en última instancia, fundamental. Por tanto, en cuanto aumentan la fiabilidad y la calidad de cada tarea que realizan los demás, también aumenta la importancia de la tuya. Si trabajamos en una organización que busca constantemente “elevar el listón” y mejorar la calidad de los servicios y productos que ofrece, debemos prestar atención a la junta tórica.
A medida que la Cuarta Revolución Industrial —una ola de disrupción propia de la era digital— transforma radicalmente los sistemas de producción y la naturaleza del trabajo, es importante tener presente la lección de la junta tórica.
Sustitución de tareas y empleos en evolución
A medida que las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el lugar de trabajo se vuelven más eficaces y eficientes, a las personas les preocupa cada vez más quedarse sin empleo. No tiene por qué ser así. Según un estudio de McKinsey, alrededor del 45% de las actividades que realizan las personas en el trabajo pueden automatizarse sin dificultad; es decir, pueden llevarse a cabo con tecnologías existentes y probadas que no requieren intervención humana. Sin embargo, menos del 5% de los empleos pueden automatizarse por completo. En cambio, la mayoría de los empleos se redefinirán y transformarán a medida que algunas de sus actividades habituales se automaticen. En el proceso, estos empleos serán cada vez más decisivos para el éxito general, al igual que la junta tórica.
Dos informes recientes del Foro Económico Mundial examinan más a fondo esta cuestión. El primero sugiere cómo los trabajadores cuyos empleos tienen muchas probabilidades de automatizarse podrían pasar a nuevas ocupaciones bien remuneradas y estables.
El segundo analiza ocho escenarios posibles para el futuro del trabajo y explica cómo prepararse para cada uno.
Ambos coinciden en que la recualificación es fundamental para prepararse para los tipos de empleos de junta tórica que definen la Cuarta Revolución Industrial. La recualificación va acompañada de otro imperativo. Con una esperanza de vida cada vez mayor, no podemos permitirnos dejar de aprender a los veintitantos. Con aproximadamente 40 a 50 años de vida profesional activa por delante, debemos convertirnos en máquinas de aprender para “ganar” frente al aprendizaje automático.
Tres retos de liderazgo que pasan desapercibidos
Estos cambios plantean tres retos concretos que los líderes deben abordar explícitamente en un futuro próximo para mantener a sus trabajadores sanos, comprometidos y productivos.
Hacer que los trabajadores sean ágiles. Las ocupaciones en evolución exigen que las personas adquieran rápidamente nuevas habilidades y competencias, y aprendan a realizar tareas distintas de las que requieren sus ocupaciones actuales. El ritmo acelerado de los cambios de la Cuarta Revolución Industrial vuelve obsoletas las habilidades con rapidez y, por tanto, genera una presión constante para mejorar y renovar las competencias. Por ello, las organizaciones deben poner en marcha planes de aprendizaje sólidos para sus empleados y ofrecerles oportunidades valiosas para ampliar sus habilidades y competencias mediante, por ejemplo, planes de movilidad, proyectos, nuevas iniciativas, formación, asignaciones de desarrollo y mentoría. Si tu organización no invierte al menos el 3% del costo total de los salarios del personal en aprendizaje y actualización de habilidades, podría quedar obsoleta en un plazo de tres a cinco años.
Ayudar a los trabajadores a cumplir estándares exigentes. A medida que los dispositivos potenciados por la IA realizan de forma constante y fiable hasta el 45% de las tareas laborales, aumentará la importancia de las personas, al igual que la de las juntas tóricas. Los mayores estándares de desempeño necesarios para igualar a los robots y los algoritmos —que dependen de habilidades recién adquiridas y para las que los trabajadores aún no han acumulado mucha experiencia— y la amenaza de errores que provoquen fallos críticos ejercerán una presión cada vez mayor sobre las personas.
Gestionar equipos nuevos y mixtos. Los nuevos sistemas potenciados por la IA ya no son solo herramientas bajo el control de las personas. Las máquinas que aprenden actúan como pares cuando realizan las mismas tareas que las personas —o, al menos, las partes previsiblemente repetitivas de esas tareas— e incluso como gerentes cuando asignan tareas a las personas para optimizar su rendimiento. Trabajar junto a un colega artificial o recibir órdenes de un gerente artificial presiona a las personas para que se adapten a nuevos estilos de comunicación y colaboración.
De hecho, el reto de liderazgo fundamental de la Cuarta Revolución Industrial consiste en garantizar que grupos interconectados de personas y sistemas artificiales cooperen para lograr colectivamente lo que ninguno de ellos podría lograr por separado, en un contexto competitivo y social que evoluciona a un ritmo cada vez mayor. Por último, debemos recordar que, independientemente de quién realice la tarea —un robot o una persona—, debemos mantener nuestra brújula moral basada en nuestros valores y en aquello que defendemos. Esta es una tarea que no se puede delegar ni encomendar a la IA.
