La pregunta equivocada sobre la IA que muchos líderes siguen haciéndose

La semana pasada, en una conversación con el equipo directivo de una empresa que se encuentra en rápido crecimiento, alguien lo preguntó de nuevo (por tercera vez ese mes). “¿Qué porcentaje de mi trabajo va a poder hacer la IA?2

Es una pregunta razonable. La hace todo el mundo. Y está mal planteada.

Entiendo que la planteen, porque debajo se encuentra el miedo. Si la máquina hace el sesenta por ciento de lo que yo hago, ¿qué queda de m trabajo? Pero esa aritmética, la de repartir tu trabajo en un trozo que se queda la máquina y un trozo que te quedas tú, parte de una idea falsa: que la cantidad de trabajo es fija.

No lo es.

Hay un patrón viejo que se llama la paradoja de Jevons. Cuando algo se vuelve mucho más barato de producir, no se produce menos. Se produce más. Mucho más.

Piensa en un análisis financiero que antes ocupaba a una persona una semana entera. Hoy, con las herramientas adecuadas, ese mismo análisis sale en treinta segundos. La lectura fácil es que necesitamos menos analistas. La lectura real, la que se ve al cabo de un año, es la contraria. Cuando un análisis cuesta treinta segundos, no haces uno. Haces cincuenta. Analizas cosas que antes ni te planteabas porque no salían a cuenta. La empresa no acaba con menos análisis y los mismos analistas. Se llena de análisis, y necesita gente que sepa qué preguntar y qué hacer con las respuestas.

Benedict Evans propone cambiar la pregunta. En lugar de cuánto de tu trabajo es automatizable, pregúntate si lo tuyo es una tarea o un trabajo. Las tareas se automatizan. Los trabajos se recomponen.

Si tu día son tareas, cadenas de pasos repetibles que alguien podría escribir en un manual, entonces sí, tienes motivo para preocuparte. Pero casi nadie tiene un trabajo que sea solo eso. La mayoría tenemos un trabajo que es un montón de tareas más el criterio para saber cuál hacer, en qué orden, y cuándo saltarse el plan. Ese pegamento no se automatiza. Se recoloca alrededor de las herramientas nuevas.

Hay un ejemplo que me gusta. A principios de los 2000, nadie que pensara en el futuro del taxi vio venir que lo que iba a cambiar el oficio no era el coche ni la centralita. Era el GPS. De un día para otro, veinte años de conocerte las calles de una ciudad como nadie, ese saber que hacía bueno a un taxista, dejó de ser una ventaja. Cualquiera con un móvil llegaba igual de bien.

Con la IA pasa lo mismo. La conversación se va toda al efecto directo: esta herramienta hace esta tarea. Y el cambio de verdad, el que reordena quién sobra y quién hace falta, está una capa más abajo. En qué se vuelve barato, y por tanto en qué se vuelve valioso lo que antes nadie tenía tiempo de hacer.

Así que la pregunta del porcentaje, con la que llegan los directivos, lleva a un sitio que no sirve. Te deja mirando lo que la máquina te quita, cuando lo que decide tu año que viene es otra cosa. Qué haces con el tiempo que se libera.

Hay quien va a usar ese tiempo para seguir haciendo, un poco más rápido, las mismas tareas que la máquina ya hace mejor. Y hay quien lo va a usar para hacer cosas que antes no cabían en la semana. Esa diferencia no la marca la herramienta. La marcas tú.

Mira tu propia semana. ¿Qué parte es tarea, de esa que un buen sistema podría llevarse mañana? ¿Y qué parte es trabajo del que decide, y no solo ejecuta?

Por si te lo perdiste: hace unas semanas conté por qué uso IA para escribir esto que lees, y dónde pongo yo la línea que la herramienta no cruza. Va en la misma dirección que esto de hoy.

P.D. Si estás en un equipo que ya usa IA y no tienes claro dónde acaba la tarea y empieza tu criterio, ese es justo el trabajo que hago. Escríbeme

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