Después de oír hablar de un estudio de la Universidad de Oxford (Reino Unido) sobre el avance de la automatización y su potencial para sustituir a los trabajadores, Yuh-Mei Hutt de Tallahassee (Florida, EEUU), escribió, "La idea de que la mitad de los empleos de hoy podrían desaparecer ha cambiado mi percepción del futuro de mis hijos". Hutt no sólo reaccionaba como madre; también dirige un negocio y escribe de manera ocasional sobre tecnologías emergentes. Conocedora de las ventajas de la informatización, las desventajas de revelaban como una larga sombra, "¿Cómo competirán [sus hijos] contra la inteligencia artificial (IA)?", se preguntaba. "¿Cómo competirán contra una fuerza de trabajo con más años y experiencia que compite por conseguir menos puestos?".

Parece que de repente personas de todos los ámbitos de la sociedad se están preocupando por el avance de la automatización. Y deben hacerlo. A menos que encontremos tantas tareas que asignar a los humanos como las que perderán, todos los problemas sociales y mentales asociados con la falta de trabajo, desde la recesión económica, el desempleo juvenil y las crisis de identidad. Será todavía más grave ahora que la automatización, en forma de inteligencia artificial, llega a los trabajos de la llamada sociedad del conocimiento. El trabajo del conocimiento –aquel que se considera más mental que manual, implica la toma de decisiones y normalmente ha requerido una titulación universitaria– supone una gran parte de los puestos de trabajo en las economías avanzadas actuales. Es el terreno a cubierto en el cual se ha refugiado la humanidad a medida que las máquinas han ido asumiendo trabajos menos exigentes mentalmente. Sin embargo, en un futuro muy previsible y como señala el analista de  Gartner Nigel Rayner, "muchas de las cosas que hoy hacen los ejecutivos serán automatizadas".

El impacto de la automatización y cómo seguir teniendo trabajo_Harvard Business Review en español_HBR's Must Reads 2017

¿Y si enfocamos la situación de otra manera? ¿Y si, en lugar de plantear la pregunta tradicional -¿Qué trabajos realizados por humanos los llevarán pronto a cabo máquinas más rápido y por menos dinero?- planteamos otra pregunta? Esta: ¿Qué nuevos éxitos podrían lograr los humanos si contasen con la ayuda de mejores máquinas inteligentes? En lugar de considerar el trabajo como un juego de suma cero en el que las máquinas asumen una proporción cada vez mayor del trabajo disponible, podemos encontrar nuevas oportunidades para el empleo. Podríamos repensar la amenaza de la automatización como una oportunidad de aumentación.

Los dos autores de este artículo hemos estudiado casos en los que los trabajadores del conocimiento colaboran con máquinas para hacer cosas que ninguna de las dos partes podría hacer bien sin la ayuda de la otra. Y, a medida que la automatización se hace patente en más y más espacios de trabajo, estas personas responden a su vez con un repertorio cada vez mayor de acciones y soluciones. La creencia popular dicta que mientras las máquinas amenacen el porvenir de los humanos, éstos necesitan invertir cada vez más en educación reglada de alto nivel para conservar su ventaja. Sin embargo, y como explicaremos a lo largo de este artículo, las personas más inteligentes están apostando por cinco formas o aproximaciones para hacer las paces con las máquinas inteligentes.

¿Qué es la aumentación?

Según el economista del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU) David Autor, quien estudia los efectos de la automatización sobre el mercado de trabajo, "los periodistas y analistas expertos exageran el alcance de la sustitución de la mano de obra humana con máquinas". Autor opina que estos expertos "ignoran el valor complementario de estos avances que aumentan la productividad, mejoran los salarios y aumentan la demanda de mano de obra cualificada". El economista del MIT destaca en el reto enorme que supone utilizar máquinas para cualquier tarea que requiere flexibilidad, juicios de valor y sentido común para después insistir en su argumento: "Las tareas que no se pueden sustituir por la automatización y la informática en general se complementan con ella. Este punto es tan fundamental como tanto se suele ignorar".

La búsqueda de las complementariedades a las que se refiere Autor se encuentra en el centro de lo que denominamos una estrategia de aumentación. La aumentación contrasta claramente con las estrategias de automatización en pro de la eficiencia que las compañías han perseguido en el pasado. El punto de partida de la automatización es lo que la gente realiza en un trabajo determinado. Entonces, y a partir de ahí, empieza a quedarse con las tareas. Aprovecha los ordenadores para eliminar las tareas que llevan a cabo los humanos tan pronto como el trabajo se pueda codificar. Perseguir un expansión de la automatización promete grandes ahorros, pero nos limita a pensar en ella dentro de los parámetros del trabajo actual.

Las máquinas inteligentes pueden ser nuestros socios y colaboradores en la resolución creativa de problemas

La aumentación, por el contrario, significar empezar por la que ya hacen hoy los humanos y averiguar cómo podría profundizarse en ello en lugar de eliminarlo gracias a la incorporación de las máquinas. Algunos trabajadores del conocimiento más reflexivos lo ven claro. Por ejemplo, la CEO de Gongos, Camille Nicita, dirige una empresa de Detroir (EEUU) dedicada a ayudar a sus clientes a tener una imagen más clara sobre las demandas de los consumidores. Es un trabajo que, según algunos, está cada vez más amenazada a medida que el big data revela todo lo referente a los patrones de compra de las personas. Nicita admite que las técnicas de análisis de datos cada vez más sofisticadas ofrecerán más y mejores perspectivas. Sin embargo, opina, esa capacidad también le ofrecerá a su equipo la oportunidad de profundizar más en sus análisis y ofrecer a sus clientes el "contexto, la humanidad y el 'por qué' detrás del big data". Su organización "irá más allá del análisis y traducirá los datos de una manera que mejores las decisiones empresariales gracias  la síntesis y el poder de una buena historia". Afortunadamente, los ordenadores todavía no son muy buenos en ello.

Nicita cree que las máquinas inteligentes –y este el valor fundamental de una estrategia de aumentación– no expulsan a las personas, ni mucho menos las relegan a seguir las órdenes de unos amos supremos en forma de ordenador. En algunos casos, estas máquinas nos permitirán asumir desde tareas que se nos escapan –más complejas, más gratificantes, mejor adaptadas a nuestros puntos fuertes– hasta cualquier cosa a la que hayamos renunciado. En otros casos, el tipo de trabajo simplemente será distinto a cualquier cosa que un ordenador pueda hacer bien. En casi todas las situaciones, sin embargo, se tratará de trabajos menos estructurados y codificables. Si lo fuera, los ordenadores ya los habrían absorbido.

Proponemos un cambio de mentalidad, tanto por parte de los trabajadores como de quien ofrece un trabajo, que dé paso a resultados diferentes: pasar de perseguir la automatización a promover la aumentación. Este cambio aparentemente sencillo en la forma de pensar la tecnología tendrá profundas implicaciones para la forma en que se gestionan las empresas y cómo se esfuerzan las personas para triunfar en ellas. Los trabajadores del conocimiento llegarán a ver las máquinas inteligentes como socios y colaboradores en la resolución creativa de problemas.

Esta nueva mentalidad podría cambiar el futuro.

Cinco pasos a tener en cuenta

Demos por hecho que los ordenadores van a dejar su marca en su área de trabajo. De hecho, supongamos que el software pronto se encargará de la mayor parte del trabajo cognitivo más duro que se hace en su empresa y, en lo que al funcionamiento diario de la empresa, tomará decisiones tan buenas (y probablemente mejores) como las que toma el 90 % de la gente. ¿Cuál debería ser su estrategia para seguir teniendo un trabajo remunerado? Desde una perspectiva de la aumentación, la gente podría renegociar su relación con las máquinas y realinear su aportación de cinco maneras.

Progresar

Su mejor estrategia podría ser dirigirse hacia un terreno todavía más elevado, hacia un área fuera del alcance de las máquinas. Siempre habrá trabajo para las personas capaces de pensar de manera más estratégica y a un mayor nivel de abstracción de lo que pueden los ordenadores. En esencia, este es el mismo consejo que siempre se ha dado a medida que la automatización invadía el espacio del trabajo humano: dejar que la máquina se encargue del trabajo por debajo de la capacidad humana y aprovechar la oportunidad de colaborar en proyectos e iniciativas de mayor calado.

El investigador del cáncer Niven Narain es un gran ejemplo. En 2005, cofundó Berg, una start-up radicada en Framingham, Massachusetts (EEUU), para aplicar la inteligencia artificial al descubrimiento de fármacos nuevos. Las instalaciones de Berg tienen espectrómetros de masa de alto rendimiento que funciona de manera ininterrumpida y generan billones de puntos de datos a partir de análisis de la sangre y los tejidos con los que unos potentes ordenadores buscan patrones que sugieran posibles moléculas eficaces como medicación. "Lo último que quieres hacer ahora", contó Narain a un periodista en marzo de 2015, "es disponer de cien bioquímicos […] que rastrean estos datos y dicen, 'Ah, me gusta un poco esto de aquí'". Sin embargo, Narain también cuenta con cien bioquímicos en su plantilla. La diferencia es que su objetivo no es procesar todos esos números para formular una hipótesis sobre el potencial de una molécula determinada. En su lugar, sus bioquímicos empiezan donde acaban las matemáticas, cuando la máquina ya ha generado una hipótesis y comienza la investigación de su viabilidad.

Narain mejoró su apuesta al apreciar una oportunidad para desarrollar fármacos de una manera nueva. Eso implica mucha experiencia, conocimiento y la capacidad de entender con rapidez cómo cambia el mundo. Del mismo, una interpretación del éxito de los banqueros ultraricos de Wall Street de hoy es que han llevado su trabajo a un nivel por encima de las transacciones automatizadas y los sistemas de gestión de cartera de activos.

Beyond automation_Harvard Business Review en español_HBR's Must Reads 2017

Si opta por esta estrategia, seguramente necesite una educación exigente. Un máster o doctorado le valdrán de cara a pedir un trabajo. Una vez entre en una organización o empresa, su objetivo tiene que ser seguir siempre informado de su área de conocimiento además de ser lo suficientemente creativo para sumarse a una estrategia de innovación continua. En una situación ideal, usted aspirará a un alto puesto ejecutivo y por tanto podrá aprovechar las oportunidades que identifique. Escuche al CEO de Orbitz, Barney Harford, una empresa que ha hecho más que cualquiera para acabar con los trabajadores del conocimiento. Para ocupar los puestos que aún requieren personas, Harford busca individuos "con forma de T". Según su CEO, Orbitz necesita "gente realmente capaz de profundizar en su área de conocmiento y experiencia [además de poder] moverse con facilidad de manera transversal". Par Harford, esto significa tener "curiosidad sobre cómo funciona la empresa en general el encaje de su pedazo de la tarta particular". Es un buen consejo para cualquier trabajador del conocimiento que quiere progresar: empezar a pensar de manera más sintética, en el antiguo sentido del término. Encuentre la forma de apoyarse en las máquinas para realizar su trabajo sin perder de vista cómo lo hacen. Harford lo ha hecho al aplicar aprendizaje de máquinas a la generación de algoritmos que asocien clientes determinados con la experiencia de viaje que desean.

Apartarse

Apartarse podría ser una opción solo válida para una pequeña minoría de los trabajadores. Pero gran parte del trabajo intelectual será igual de valioso que ahora y no puede codificarse. Apartarse significa utilizar fortalezas mentales que no traten únicamente de la cognición racional, sino que se apoyen en lo que el psicólogo Howard Gardner ha denominado "inteligencias múltiples". Podría centrarse en las inteligencias "interpersonal" e "intrapersonal", en saber trabajar bien con otras personas y entender sus intereses, objetivos y fortalezas.

El legendario entrenador de caballos de pura sangre D. Wayne Lukas no puede explicar claramente cómo consigue apreciar el potencial de un potro. Simplemente lo hace. El respetado diseñador de Apple Jonathan Ive no puede descargar su gusto en un ordenador. Ricky Gervais hace reír a otras personas de formas que un ordenador ni soñaría. ¿Todos utilizan ordenadores en su día a día profesional? Sin duda. Pero su genio ha consistido en descubrir las fortalezas inefables que poseen y dedicar el máximo tiempo posible a ponerlas en práctica. Las máquinas pueden ejecutar tareas auxiliares que de otra manera limitarían la capacidad de estos profesionales para dedicarse a hacer lo que mejor hacen.

No queremos dar la impresión de que apartarse sea únicamente una opción para artistas. Los abogados experimentados, por ejemplo, están versados con meticulosidad en la ley, pero rara vez son expertos de todas y cada una de sus posibilidades e interpretaciones. Dedican gran parte de su energía a conseguir nuevos clientes (normalmente la principal razón por la que son ascendidos) a los que asesoran. Con máquinas que procesan mucho más rápido documentos legales y sugieren procedimientos y alegatos, los abogados de alto nivel tendrán más posibilidades de hacer mejor el resto de su trabajo. Lo mismo ocurre en muchas otras profesiones, como la contabilidad, la arquitectura, la banca de inversión y la consultoría.

Piense por ejemplo en el ámbito de la geriatría y el cuidado de personas ancianas en el que los fabricantes de robótica aprecian un gran potencial para la automatización. El cuidado de ancianos normalmente no se considera un trabajo especialmente intelectual. Nos sorprendió, por tanto, un ensayo de la profesora, coach y bloguera Heather Plett en el que escribió sobre la persona que dispensaba cuidados paliativos a su madre: "Ella custodiaba el espacio para nosotros". Plett desarrollaba la idea a continuación: "¿Qué significa custodiar el espacio para otra persona? Significa que estamos dispuestos a caminar junto a otra persona en cualquier viaje en el que se encuentre sin juzgarla, hacerla sentir inadecuada, intentar arreglarla ni influir en el resultado. Cuando custodiamos el espacio para otras personas, abrimos nuestros corazones, ofrecemos un apoyo incondicional y renunciamos a juzgarlas y controlarlas".

Aunque es cierto que los cuidados paliativos son un ejemplo extremo de situación que necesita contar con un toque humano, la empatía es valiosa en cualquier entorno con clientes, compañeros de trabajo y propietarios.

Si apartarse es su estrategia, necesita centrar su atención en sus fortalezas no programable. Debe descubrirlas y entonces trabajar en ellas con diligencia para reforzarlas. En el proceso, también debería identificar otros maestros del negocio tácito que pretende y encontrar la forma de trabajar con ellos, ya sea como colaborador o aprendiz. Quizá necesita desarrollar un mayor respeto por las inteligencias de las que dispone más allá de su coeficiente intelectual y que décadas de educación reglada podrían haber devaluado. Estas inteligencias también se pueden perfeccionar de manera deliberada. Ninguna es más o menos un don como podría serlo su capacidad para realizar cálculos avanzados.

Intervenir

Allá por 1967 y tras haber sido testigo de los primeros intentos para automatizar el trabajo del conocimiento, Peter Drucker dijo a propósito del ordenador: "Es idiota total". Hoy es mucho menos idiota, pero su lógica implacable tan sólo llega en ocasiones a tomar decisiones cuya mejora no necesitará la intervención humana.

Tal vez haya leído un artículo del New York Times de 2014 sobre un hombre que acaba de cambiar de trabajo y solicita refinanciar su hipoteca. Aunque había tenido un trabajo en el gobierno durante ocho años y antes un trabajo estable como profesor durante más de 20 años, su solicitud fue denegada. El sistema automatizado que estudió su petición reconocía que los pagos previstos eran perfectamente asumibles con sus ingresos, pero fue lo suficientemente listo como identificar un marcador de riesgo: su nueva carrera incluiría mucha más variación e incertidumbre en sus ingresos.

O tal vez ese sistema no fuese tan inteligente. El hombre era Ben Bernanke, el antiguo director de la Reserva Federal de Estados Unidos, y acababa de firmar un contrato para escribir un libro a cambio de más de un millón de dólares (unos 940.000 euros) además de prepararse para una lucrativa temporada como ponente en eventos y encuentros. Este es un ejemplo perfecto de por qué, cuando los ordenadores toman decisiones, siempre necesitaremos a personas que puedan intervenir y salvarnos de sus peores tendencias.

Gran parte del trabajo intelectual –incluida la empatía– no se puede programar

La gente que es capaz de intervenir sabe cómo monitorizar y configurar el trabajo de los ordenadores. Las declaraciones fiscales las realizarán cada vez más los ordenadores, pero los asesores fiscales y contables más despiertos buscan los errores que a menudo cometen los programas automatizados y los usuarios humanos de éstos. La compra de publicidad en el marketing digital está automatizada casi por completo, pero solo las personas pueden definir cuándo una compra "automatizada" podría llegar a dañar una marca y cómo refinar la lógica detrás del algoritmo.

Quizá se pregunte quién aumenta a quién (o el qué) en esta situación. Es un buen momento para enfatizar que en un entorno de aumentación, el apoyo es mutuo. El humano se asegura de que el ordenador esté haciendo un buen trabajo y lo esté mejorando. Este es el argumento de todas esas personas que abogan por proporcionar más educación CTIM (de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Imaginan un mercado de trabajo formado en gran medida por puestos de intervención. No obstante, si esta es su estrategia frente a la automatización, también necesitará desarrollar su capacidad de observación, traducción y conexión humana.

Centrarse en un área de especialidad

Este enfoque supone encontrar una especialidad dentro de su profesión que no resultaría rentable automatizar. En Boston (EEUU), cerca de la sede central de Dunkin´ Donuts, un periodista echó un vistazo al "mundo secreto de los reyes de las franquicias de Dunkin´ Donuts". Uno de ellos, Gary Joyal, se gana bien la vida (si su Rolls Royce sirve como prueba) al poner en contacto compradores y vendedores de franquicias de Dunkin´ Donuts. Como dijo el Boston Globe, Joyal "utiliza su conocimiento enciclopédico sobre los franquiciados –y a menudo sobre sus situaciones familiares, portfolios de ingresos y planes testamentarios– para convertirse en un actor indispensable para compradores y vendedores por igual". Hasta ahora, ha ayudado a cerrar tratos por un valor total de 500.000 millones de dólares (unos 470.000 euros).

¿Podrían programarse el conocimiento enciclopédico de Joyal en un programa informático? Probablemente. Pero a nadie le daría tanto dinero como para meter un Rolls Royce en su garaje. Es un mercado demasiado pequeño. Ocurre lo mismo con el trabajo de Claire Bustarret. Según la revista Johns Hopkins, Bustarret "ha hecho carrera gracias a conocer el papel igual que otros franceses conocen el vino". Su capacidad de determinar a partir de la textura de un folio, el tacto y sus fibras dónde y cuándo se fabricó resulta de un valor enorme para historiadores y amantes del arte. Seguramente lo que sabe se podría introducir en una base de datos y automatizar sus técnicas de análisis, pero mientras tanto ella ya habría aprendido más.

Las personas que especializan en un ámbito muy específico encuentras estos nichos de trabajo y se atrincheran dentro de ellos. Se convierten en erizos frente a los forros que buscan más. Aunque la mayoría cuenta con las ventajas de una educación formal, la experiencia que alimenta su fuente de ingresos surge de la experiencia laboral, la disciplina y la concentración. Si esta es su estrategia, empiece a forjarse un nombre como la persona que profundiza un kilómetro en un tema de un centímetro. Eso no significará que carezca de otros intereses, pero eso le dará una marca profesional muy distintiva.  ¿Cómo podrían aumentar su función entonces las máquinas? Usted construirá sus propias bases de datos y rutinas para mantenerse al día, y se conectará con sistemas que sumen su trabajo muy especializado al de otros.

Dar un paso al frente

Por último, dar un paso al frente significa desarrollar la próxima generación de herramientas de computación e inteligencia artificial. Todavía es cierto que detrás de cada gran máquina hay una persona; de hecho, muchas personas. Alguien decide que el Optimizador de Franquicias de Dunkin´ Donuts es una mala inversión, o que el uso de IA para el descubrimiento de fármacos para el cáncer es buena. Alguien tendrá que elaborar la próxima gran solución automatizada para contratar seguros. Alguien intuye la necesidad humana de un sistema mejor; alguien identifica la parte de él que puede programarse, alguien escribe el código, y alguien decide las condiciones en las que podrá utilizarse.

Está claro que este es un ámbito en el que los trabajadores del conocimiento necesitan competencias avanzadas de informática, inteligencia artificial y analítica. En su libro Data-ism, Steve Lohr ofrece anécdotas de algunas de las personas que llevan a cabo este tipo de trabajos. Por ejemplo, en la bodega E. & J. Gallo, un ejecutivo llamado Nick Dokoozlian cuenta con la colaboración de Hendrik Hamann, un miembro del equipo de investigación de IBM para encontrar una forma de aprovechar los datos necesarios para la "agricultura de precisión" a gran escala. En otras palabras, quieren automatizar el laborioso arte de aportar a cada viña la atención y los nutrientes necesarios para florecer. No es la hora de los aficionados. Hamann es un físico con un conocimiento exhaustivo de una aplicación anterior de IBM con sensores en red. Dokoozlian obtuvo su doctorado en fisiología vegetal, en lo que Lohr define como el "MIT de la ciencia del vino" –la Universidad de California en Davis (EEUU)– y donde también dio clase durante 15 años. Estamos tentados de decir que este equipo conoce el vino como algunos franceses conocen el papel.

Dar un paso al frente significa propiciar el próximo nivel de intrusión, pero incluye trabajo que ya de por sí está en gran medida aumentado por la informática. Un vistazo al perfil de LinkedIn de Hamann basta para comprobar esta observación: su perfil está validado por sus contactos expertos en el uso de simulaciones, algoritmos, aprendizaje de máquinas, modelos matemáticos y más. Pero identificar la próxima oportunidad adecuada para la automatización exige mucho más que habilidades técnicas. Si esta es su estrategia frente a la automatización, alcanzará la cumbre de su campo si también es capaz de pensar con originalidad, detectar dónde se quedan cortos los ordenadores actuales e imaginar las herramientas que aún no existen. Algún día, tal vez, incluso el desarrollo de software se automatice, pero, como apuntó recientemente Bill Gates, la programación "está a salvo por ahora".

Por qué a los empleadores les encanta (o debería encantarles) la aumentación  

Nuestras conversaciones hasta la fecha con profesionales de un amplio abanico de campos –radiología, asesoría financiera, educación, arquitectura, periodismo, abogacía, contabilidad, publicidad y muchos otros– sugieren que sea cual sea el campo del que se trate, cualquiera de los cinco pasos que hemos descrito es posible. No todos serán apropiados para un individuo determinado, pero si puede averiguar cuál es el correcto para usted se encontrará en el camino de su estrategia hacia la aumentación.

No obstante, podría no llegar demasiado lejos si los empleadores de su campo no adoptan la aumentación. El mundo sufre en la actualidad de una obsesión por la automatización. Después de todo, son las propias empresas las que la han generado. Los mánagers siempre son sumamente conscientes de las desventajas que suponen los trabajadores humanos; o, para usar el disfemismo preferido de los tecnólogos, el "wetware" (término en inglés con el que se alude al cerebro humano en el ámbito de la programación o el usuario humano). Otra opción es la famosa frase de Henry Ford: "¿Por qué cada vez que pido un par de manos vienen conectadas a un cerebro?".

Para que la aumentación funcione, los empleadores tienen que estar convencidos de que la suma de humanos y ordenadores es preferible a que cualquiera de los dos trabaje por su cuenta sin la ayuda del otro. La idea calará a medida que sea más obvio que una empresa depende mucho más de la innovación continua que de la eficiencia de costes. Los empleadores han tendido a considerar las máquinas y las personas como recursos sustitutorios: si uno de los dos resulta más caro, tiene sentido cambiarlo por el otro. Sin embargo, hacerlo solo tiene sentido en condiciones estáticas, cuando podemos suponer con seguridad que las tareas de mañana serán las mismas de hoy.

Yuh-Mei Hutt nos contó que en su pequeño negocio (un fabricante de apliques domésticos llamado Golden Lighting), la automatización ha aumentado mucho la eficiencia de las operaciones. Pero eso significa que la rentabilidad depende más que nunca de la creatividad de su gente. Sus diseñadores han de conocer las tendencias del mundo del diseño de interiores y de las tecnologías de iluminación además de saber encontrar una forma original de unir unas con otras. Los comerciales de la empresa dependen de software CRM para la administración de las relaciones con clientes, pero su ventaja competitiva surge de lo bien que conectan con las personas dentro de sus clientes minoristas.

En una era de innovación, el énfasis debe hacerse sobre las ventajas de las personas. Siempre serán la fuente de las ideas de próxima generación y el elemento de operaciones más difícil de replicar por la competencia. (Si cree que los trabajadores de hoy carecen de lealtad, no se ha fijado en lo rápido que la competencia adopta el software). Sí, la gente es variable e impredecible; capaz del egoísmo, del aburrimiento y del engaño; es difícil de enseñar y se cansa con rapidez, algo que no afecta a los robots. Pero con aumentación adecuada,  se puede sacar lo mejor de las cualidades positivas sobre las que también tienen el monopolio. Si la automatización convierte todo lo que se puede programar en una apuesta mínima, esas serán las únicas cualidades que le harán destacar.

Ganar un tipo de carrera diferente

Sin duda, muchas de las tareas que llevan a cabo los trabajadores del conocimiento pronto se automatizarán. Por ejemplo, el rol futuro de los humanos en la asesoría financiera no está del todo claro, pero es improbable que los que se mantengan en el campo sigan teniendo como papel principal recomendar una cartera óptima de acciones y bonos. En una conversación reciente, un asesor financiero parecía preocupado: "Nuestro consejo para los clientes aún no está totalmente automatizado", dijo. "Sin embargo parece cada vez más robótico. Mis comentarios para los clientes tienen que seguir cada vez más un guion y se nos incita claramente a dirigir los clientes hacia el uso de estas herramientas en línea". El asesor expresó su mayor preocupación directamente: "pienso que con el tiempo nos sustituirán por completo".  Pero las próximas palabras en salir de su boca también dieron unas buenas pistas sobre su salvación: "Leer guiones obviamente es algo que puede hacer un ordenador; convencer a un cliente de que invierta más dinero requiere más capacidades. Ya ejerzo más de psiquiatra que de corredor de bolsa".

No se trata de una pérdida de categoría. Es como mínimo un paso al lado y probablemente un ascenso. El consejero y su empresa solo necesitan verlo de este modo y entonces construir a partir de ahí. En un futuro a corto plazo, apoyar a los ahorradores e inversores a tomar decisiones financieras más acertadas no será una tarea automatizada.

La estrategia que funcionará a largo plazo, tanto para empleadores como trabajadores, consiste en considerar las máquinas inteligentes como nuestros socios y colaboradores en la sociedad del conocimiento.  Al hacer hincapié en la aumentación, podemos eliminar la amenaza de la automatización y convertir la carrera contra las máquinas en una carrera de relevos en lugar de un esprint. Los que son capaces de realizar una limpia transferencia del testigo a y desde un ordenador serán los ganadores.

Una versión de este artículo apareció en la edición de junio de (pp.58–65) de Harvard Business Review.

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