Es hora de dejar atrás la retórica alarmista sobre la automatización en el lugar de trabajo y considerar cómo la colaboración entre personas y máquinas puede elevar la productividad. La pregunta no es cuántos empleos reemplazarán la inteligencia artificial (IA) y la robótica, sino cómo se puede reorganizar el trabajo para lograr la integración óptima del talento y las máquinas.
El siguiente enfoque de cuatro pasos puede ayudar a las organizaciones que afrontan este desafío:
1. Empezar por el trabajo, no por el empleo
La digitalización del lugar de trabajo ofrece a las organizaciones nuevas opciones para realizar el trabajo. Los empleos tradicionales pueden desglosarse en tareas independientes que pueden llevarse a cabo en cualquier lugar del mundo por empleados, profesionales de plataformas como Upwork o Topcoder, trabajadores autónomos, socios de alianzas y, sí, mediante la automatización.
Por consiguiente, al decidir cómo integrar mejor a las personas y las máquinas, la atención debe centrarse en el trabajo, no en los empleos. A partir de ahí, las organizaciones pueden empezar a separar el trabajo rutinario, que se realiza mejor mediante la automatización, del trabajo más variable e interactivo, que requiere habilidades humanas como la empatía y la creatividad.
Pero ¿qué tareas se prestan más a la automatización y cómo pueden las organizaciones elegir las mejores herramientas para cada tarea?
2. Comprender las oportunidades de automatización
Es fundamental conocer las tres tecnologías clave de automatización y el tipo de trabajo para el que cada una resulta más adecuada, como muestra este gráfico.
Automatización robótica de procesos (RPA): La más madura de las tres tecnologías, la automatización robótica de procesos (RPA), automatiza procesos empresariales rutinarios de gran volumen y baja complejidad. Algunos ejemplos son actualizar los datos de contacto y nómina de los empleados o transferir datos de un programa informático a otro, por ejemplo, de una hoja de cálculo a un sistema CRM.
La RPA puede mejorar la velocidad y la precisión de estos procesos. Pensemos en un analista de crédito que realiza numerosos análisis y síntesis de datos, entre ellos examinar información de registros bancarios, agencias de calificación crediticia, declaraciones de impuestos, etc. Un bot —una aplicación que ejecuta scripts automatizados— puede realizar estas tareas más rápido que una persona y sin errores, lo que permite al analista tramitar más rápido las solicitudes de préstamo y, por tanto, mejorar el servicio al cliente.
Automatización cognitiva: La automatización cognitiva, que incluye la IA y el aprendizaje automático, suele utilizarse para ampliar o sustituir las capacidades humanas en tareas complejas y no rutinarias. Como los sistemas cognitivos pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos y también aprender, su experiencia en distintas áreas mejora con el tiempo y amplía la base de conocimientos de una organización.
Por ejemplo, el centro de atención telefónica de un banco podría utilizar agentes virtuales cognitivos para responder preguntas habituales sobre transacciones, liberando tiempo de los agentes humanos para que se centren en asuntos que requieren empatía y un trato personal, como atender a clientes que se plantean cambiar de banco.
Robótica social: La robótica social combina equipos físicos, IA, sensores y movilidad, dando lugar a máquinas que interactúan con las personas en el entorno físico.
Para ver un ejemplo de robótica social, basta con fijarse en los robots Kiva de Amazon, que trabajan junto a los empleados en sus almacenes. Gracias a estos robots, Amazon ha eliminado la peligrosa y lenta tarea de que los trabajadores recorran el almacén para recoger artículos. En su lugar, los robots recogen los artículos y se los llevan a los trabajadores, que luego preparan los paquetes destinados a los clientes de Amazon.
3. Identificar las combinaciones óptimas de opciones de trabajo
Desglosar los empleos en tareas permite a las organizaciones determinar con mayor facilidad dónde conviene utilizar la automatización y dónde los trabajadores humanos pueden aportar más valor. Por ejemplo, las tareas de análisis de mercado podrían separarse del trabajo de un gerente de marketing y realizarse mediante un sistema cognitivo a un coste marginal. Este enfoque permite al gerente de marketing dedicar más tiempo a actividades de mayor valor que requieren empatía y creatividad, como fortalecer las relaciones con los clientes a través de las redes sociales o mejorar la participación del equipo.
4. Replantear las expectativas sobre el liderazgo
El éxito en el nuevo mundo laboral exige capacidad para liderar, a menudo sin autoridad formal, en organizaciones en red, donde abundan las fuentes de trabajo y también las relaciones laborales. Los líderes necesitarán visión y nuevas habilidades para coordinar este nuevo ecosistema laboral.
Nuestro análisis revela que, en todos los sectores, las empresas que desglosan los empleos y distribuyen el trabajo utilizando las combinaciones más eficientes y eficaces de personas y automatización pueden lograr ahorros de entre el 60% y el 80%. A menudo, esto puede ir acompañado de mejoras significativas en el tiempo que tarda la organización en desarrollar capacidades y en su perfil de riesgo.
Aunque en algunos casos la automatización puede eliminar empleos, en muchos otros ayudará a los trabajadores humanos a aportar más valor al ampliar sus capacidades y crear nuevos trabajos, a menudo más satisfactorios.
