IMAGE: Geralt - Pixabay (CC0 Creative Commons)La transformación digital, en muchas compañías, supone una obsesión por la sustitución de personas, que trabajan teóricamente ocho horas al día como máximo, se equivocan, se ponen enfermas o piden vacaciones de vez en cuando, y hasta, en algunos casos, van y se sindican; con máquinas, que trabajan continuamente sin quejarse ni cansarse, minimizan los errores, solo se detienen para un periódico mantenimiento, y no se sindican ni piden vacaciones jamás. Una visión reduccionista, dominada por el ahorro de costes, que es lo que muchas escuelas de negocio se han preocupado de inculcar a sus pupilos durante décadas: la diferenciación es, en esa visión, cosa de ricos, e incluso si eres capaz de obtenerla, lo que seas capaz de recortar en costes irá directo a la cuenta de resultados y, consecuentemente, redundará en un mejor bonus directivo.

El problema de las visiones reduccionistas es precisamente ese: que simplifican la realidad hasta convertirla, en muchos casos, en una caricatura de sí misma. En la práctica, las compañías que emprenden proyectos de transformación digital tienden a reducir la importancia que dan a la reducción de costes a medida que avanzan, y a dar mucho más protagonismo a factores como el servicio y la experiencia del cliente, o la fidelización.

Así, cuando Amazon presenta su tienda sin cajeros, Amazon Go, lo que domina las conversaciones es “y ahora nos ahorramos el sueldo de X cajeros que había en la línea de cajas”. Sin embargo, lo que domina la experiencia cuando te acercas a ella no es la ausencia de cajas, que suponían un obstáculo a la usabilidad y al flujo lógico de personas y mercancías en una tienda (por mucho que lo hayamos hecho así durante décadas), sino la presencia de empleados de Amazon ayudando a los usuarios, solucionando sus dudas, preparando su comida o, en general, tratando de asegurar una buena experiencia de cliente. Y sobre todo, la sensación de que estás dentro de lo que va a ser la experiencia del futuro, la que define cómo serán todas las tiendas dentro de no mucho tiempo, y una estrategia imparable.

Ahora, Amazon Go se expande a más ciudades, mientras Microsoft se une al movimiento con su propia tecnología, y muchos competidores y actores importantes en la distribución se embarcan en una loca carrera por imitar a Amazon, en lo que ya parece definir un futuro caracterizado por el llamado checkout-free retail. Y contrariamente a la idea del pionero, Amazon, es más que posible que veamos compañías obsesionadas por la eliminación del personal, enfocadas únicamente a costes, y proporcionando al usuario experiencias que, muy posiblemente, se separen bastante de lo que consideraríamos como óptimo.

Mientras, Amazon continúa su proceso de transformación digital incorporando más y más máquinas. Sus almacenes son ya un prodigio de automatización, su ejército de robots continúa creciendo, aunque los humanos siguen considerándose esenciales en el proceso con enorme eficiencia: un minuto de trabajo humano por paquete. Y ahora, un nuevo paso, interesantísimo: sus inteligentes máquinas comienzan a saltar desde los almacenes hacia las oficinas. Del trabajo llamado “de cuello azul”, a las tareas directivas “de cuello blanco”. La automatización puede comenzar por las famosas 4D – Dull, Dirty, Demeaning o Dangerous, o trabajos considerados aburridos, sucios, deshumanizantes o que dañan la dignidad, o peligrosos – pero, sin duda, continúa su avance desde ahí hacia otros estamentos de la fuerza laboral. Ahora, los directivos con sueldos de seis cifras que negociaban acuerdos multimillonarios con las principales marcas están comenzando a ser reemplazados por algoritmos capaces de predecir qué artículos quieren los compradores, y cuánto debe la compañía cobrar por ello.

Amazon continúa reclutando trabajadores como si no hubiera un mañana, a pesar de tener cada vez más robots. Sin embargo, el total de puestos de trabajo en la industria se ha reducido, lo que indica que otras compañías están, básicamente, perdiendo lo que Amazon gana. O sencillamente, desapareciendo. La visión correcta no es la de la sustitución: la historia demuestra que la automatización elimina determinados trabajos, pero genera otros, diferentes y posiblemente inimaginables en el momento en que esta tiene lugar. La automatización, el machine learning y la algoritmia eliminará muchos de los puestos de trabajo que conocemos, y lo hará de manera inexorable, incorporando ganancias en eficiencia cuya adopción diferenciará a ganadores de perdedores, a las compañías que seguiremos viendo en el futuro frente a aquellas que desaparecerán. No se trata de vestir con cuello azul o con cuello blanco: se trata de lógica, de eficiencia y de tratar de adquirir las habilidades adecuadas para seguir aportando valor en ese mundo redefinido, y de aprender a entender esos procesos, a reimaginar los anteriores y a repensarlos desde la nueva óptica, antes de que lo hagan otros.

Los procesos de sustitución de trabajadores en Amazon, en el seno de una compañía convertida en una de las más valiosas del mundo, son un impresionante experimento que permite entender muchos de los procesos que vamos a vivir en un futuro ya nada lejano. Invertir en entender su mecánica es invertir en entender el futuro.

 

IMAGE: Guérin Nicolas (CC BY SA)Si hace pocos días hablábamos de robots diseñados para su uso en tareas agrícolas que permitían reducir el coste y el impacto del uso de pesticidas o herbicidas aplicándolos de manera local en lugar de extensiva, hoy podemos ver otra curiosa aplicación de la robótica a la agricultura, seguramente más sorprendente aún: el uso de robots para facilitar la polinización de las plantas, en una época en la que algunos polinizadores naturales como las abejas sufren crecientes dificultades debido al llamado colapso de colonias, o Colony Collapse Disorder (CCD).

Las metodologías para polinizar cultivos cuando los polinizadores naturales escasean son múltiples: en primer lugar, el método más inmediato, que lleva años utilizándose en invernaderos para cultivos como el tomate, es suministrar esos polinizadores, tales como los abejorros, de manera artificial, alquilándolos a empresas especializadas y liberándolos para que lleven a cabo su labor. Sin embargo, también comienzan a existir alternativas robóticas que podrían recordar a algún episodio de Black Mirror, desde diversos tipos de drones que algunas compañías, como Walmart, se afanan en patentar intentando buscar un control total sobre su cadena de suministro, hasta grandes robots que se mueven entre las plantas y agitan las flores que localizan mediante visión computerizada utilizando un brazo articulado.

En este vídeo se ve una primera fase del desarrollo de este tipo de robots, aún incapaces de reconocer las flores mediante visión computerizada, pero trabajando con códigos QR en un recorrido a través de un invernadero.

Los mecanismos de la polinización varían enormemente según las especies de plantas, y existen numerosos mecanismos de adaptación que han llevado tanto a unos como a otros a coevolucionar a lo largo del tiempo, incluyendo casos de máxima especialización como los de algunas orquídeas. En el caso de las moras o las frambuesas, por ejemplo, cuyas flores se autopolinizan, el robot se limita a localizar esas flores y hacerlas vibrar suavemente, lo que provoca que el polen se desprenda de los estambres y alcance los pistilos. En otros casos, es preciso que los robots se acerquen a una flor, extraigan el polen utilizando un gel con carga electrostática que lo atrae, y visiten posteriormente otras flores para depositarlo, una tarea más compleja que, entre otras cosas, exige llevar a cabo una cartografía de las flores que permita mantener un orden. Por otro lado, el uso de robots permite, por ejemplo, eliminar las flores inviables, con malformaciones o que serían susceptibles de producir frutos con escasa viabilidad comercial.

El uso de robots, en cualquier caso, plantea la evidencia de que, dada la inmensa variabilidad de mecanismos existentes en la naturaleza, la polinización mediante mecanismos naturales resulta no solo más eficiente, sino inmensamente más barata. Existen muchísimas especies de insectos especializados en la polinización de diversas especies, y llevan millones de años llevándola a cabo de manera eficiente: la perspectiva de que un robot pueda hacerlo mejor resulta ilusoria. Los mecanismos que funcionan en un entorno controlado y con condiciones de suelo liso como un invernadero no tienen nada que ver con la idea, por ejemplo, de polinizar un cultivo extensivo de árboles como, por ejemplo, almendros. Por mucho que fuésemos capaces de obtener dichos robots y adaptarlos a todos los casos en los que los necesitamos, la mejor alternativa seguiría siendo, sin duda, luchar contra la desaparición de los organismos que llevan a cabo esa polinización de manera natural.

 

IMAGE: EcoRobotixUna interesante nota en MIT Technology Review, Weed-killing robots are threatening giant chemical companies’ business models, muestra la preocupación de las grandes empresas químicas por el previsible descenso en el uso masivo de herbicidas en cultivos, debido sobre todo a la aparición de robots relativamente sencillos capaces de recorrer las zonas de cultivo, localizar malas hierbas mediante algoritmos de visión computerizada, y administrar esos herbicidas de manera localizada, exclusivamente sobre la planta que se pretende eliminar, en lugar de hacerlo de manera extensiva e indiscriminada, con el consiguiente ahorro de costes y alivio en las consecuencias ecológicas de ese uso masivo de productos químicos.

El uso de estos robots me recuerda poderosamente a un proyecto a una escala infinitamente menor que vi hace algún tiempo y que me encantó, llamado FarmBot: un montaje relativamente sencillo y gestionado mediante un Raspberry Pi, el ordenador de 30 euros, que convierte un huerto pequeño en un sistema de coordenadas en el que se mueve un cabezal con elementos intercambiables que administra la cantidad de agua adecuada para cada planta, y que además, destruye las malas hierbas simplemente golpeándolas y enterrándolas, sin siquiera recurrir al uso de herbicidas. Una preciosidad de proyecto para huertos pequeños, que permite entender las posibilidades de la robotización en entornos que tradicionalmente consideramos relativamente alejados del progreso tecnológico, aunque la realidad indique que, a lo largo del tiempo, se ha producido una auténtica revolución en el uso de tecnología, en la productividad y en el rendimiento de muchas instalaciones agrícolas.

Mecanismos alimentados por energía solar, recorriendo los campos, y llevando a cabo un trabajo relativamente mecánico como la localización de plagas y malas hierbas, que proceden además a tratar de manera inmediata: el equivalente a tener una persona recorriendo y supervisando permanentemente una extensión de terreno, pero llevado a cabo de una manera mucho más eficiente tanto en rendimiento, como en el uso de recursos, como previsiblemente en calidad y reducción de errores.

Las consecuencias son evidentes: compañías de maquinaria agrícola como John Deere adquiriendo empresas líderes en la aplicación de machine learning a este entorno para dotarse de capacidades que les permitan ofrecer esas capacidades en el futuro, al tiempo que incorporan, no sin cierta polémica en torno a cuestiones como la propiedad del software, cada vez más tecnología para automatizar total o parcialmente el uso de su maquinaria. Un entorno interesantísimo, con fuertes consecuencias en la productividad, y que generalmente tendemos a considerar tradicional, aunque como vemos, cada vez lo es menos.

 

IMAGES: Uber and Miso Robotics

Flippy, un robots diseñado por Miso Robotics para la manipulación de hamburguesas en cocinas de restaurantes, es “contratado” por una primera cadena de comida rápida, Caliburger, para dar la vuelta a sus hamburguesas en la parrilla. El robot, con visión térmica y tridimensional, es capaz de identificar cuándo las hamburguesas están hechas, de darles la vuelta mediante un brazo articulado, de sustituir la espátula utilizada para carne cruda por la de carne cocinada, e incluso de limpiar regularmente las espátulas y la parrilla, además de perfeccionar progresivamente sus lecturas e identificar mejor el punto de cocción a medida que trabaja.

Al día siguiente, las noticias dan cuenta de cómo Uber ha puesto en marcha ya su visión sobre el futuro del transporte de mercancías, basada en la adquisición de Otto, y cómo sus camiones autónomos están ya transportando carga de manera comercial en carreteras de Arizona.

Lo sé: las noticias hay que leerlas en su integridad. Si dejase mi entrada aquí, en cuanto le diese a publicar, los comentarios se llenarían de “aguafiestas” hablando de las limitaciones de esas tecnologías, del camino que les queda para ser verdaderamente interesantes, y de cómo de complicado resulta justificar la inversión necesaria para algo que, en realidad, es casi visto como anecdótico, como una demostración incompleta. En realidad, el robot que da vuelta a las hamburguesas puede hacer muchas cosas, pero lo tienen simplemente haciendo eso, dando vuelta a las hamburguesas. No es una sustitución del cocinero: este sigue ahí, llevando a cabo de manera perfectamente manual tareas como poner la loncha de queso sobre cada hamburguesa, depositarlas sobre el pan y añadir los condimentos. Lo que hace el robot es ayudarle en la tarea de voltear las hamburguesas, una tarea definida por la compañía como hot, greasy and dirty”, mientras asegura que sus planes no son sustituir a las personas, sino contribuir a mejorar sus condiciones de trabajo. El camión de Uber, en realidad, solo hace de manera autónoma la parte del trayecto que transcurre por autopista, lleva un conductor de seguridad supuestamente preparado para tomar los mandos en cualquier momento en caso de emergencia, y afirma que en realidad, genera un aumento de los puestos de trabajo necesarios, dado que los conductores siguen llevan sus camiones a un centro logístico de la compañía, intercambiando sus remolques para unirlos a las cabezas tractoras autónomas, y conduciendo en los trayectos hasta y desde la autopista, además de llevando a cabo tareas como la carga y la descarga. 

No, lo que cuentan las noticias no es en absoluto una sustitución. Es perfectamente posible que, en este momento, hacer las cosas de esta manera termine siendo sensiblemente menos eficiente en costes que hacerlo de la manera tradicional, o que las compañías que lo estén poniendo en práctica lo hagan mucho más por un interés de ganar visibilidad o imagen que por la esperanza de terminar ahorrándose una serie de costes. En los procesos de transformación digital, poner el foco en los costes es característico de compañías que carecen de una visión madura en el tema. Lo correcto no es poner el foco en los costes, sino hacerlo en cuestiones como el bienestar de los trabajadores, la mejora del producto o del servicio a los clientes, la mayor flexibilidad que puede permitir mejorar la propuesta de valor, etc. Muchos, cuando vean este tipo de noticias, les quitarán importancia, les parecerán absurdas y sin sentido, o las criticarán por su escasa ambición. Sin embargo, esta es la manera en la que los cambios tienen lugar: progresivamente, etapa por etapa, conquistando pequeños terrenos en cada movimiento, con cada desarrollo, con motivaciones que no siempre llegan hasta el final y que a muchos pueden parecerles limitadas.

No, la visión de un directivo no debería ser “esto no está maduro, le falta mucho, y en su estado actual no nos interesa por un criterio de costes”, sino “esto ya apunta maneras, y marca un camino que hay que explorar”. Mostrando este tipo de ejemplos a tus directivos puedes rápidamente descubrir cuáles son susceptibles de diseñar y liderar procesos de transformación digital, y quienes no poseen la mentalidad adecuada para ello, o precisan de más formación para poder hacerlo con la visión adecuada. Pon a un directivo que no crea en ello a liderar un proceso de transformación digital, y obtendrás un fracaso garantizado, porque la transformación digital no es tecnología, es liderazgo, son personas, es legitimidad y es gestión del cambio.

Uber con sus camiones y Flippy con sus hamburguesas no representan aún procesos de automatización completos, pero eso no representa en absoluto un fracaso o un problema. Es, simplemente, una fase de exploración, que como tal, proporcionará ventajas a las compañías que se atrevan a experimentar en ella, a ganar experiencia, a replantear sus procesos. O también, como no, a ofrecer una imagen moderna, que también es un objetivo válido. El camino a la robotización o a la transformación digital no pasa de cero a cien en menos de tres segundos ni tiene como finalidad sustituir a todos los humanos, enviarlos al paro y mejorar los costes hasta el límite. Si las ideas que te vienen a la cabeza cuando ves ejemplos de robotización son esas… vuelve a revisarlas.

 

IMAGE: Tero Vesalainen - 123RFLa industria textil es, sin duda, una de las industrias que más ha crecido y evolucionado a lo largo de los años, fundamentalmente debido a la disponibilidad de mano de obra barata para unos procesos fundamentalmente manuales. El fenómeno del fast fashion, apoyado en costes de producción unitarios muy bajos, redujo los ciclos de producción y cambió la industria como la conocemos: a lo largo del tiempo, hemos visto cómo las marcas europeas y norteamericanas desplazaban su producción a Asia y desarrollaban la economía de países con abundancia de mano de obra barata, que a su vez iban elevando progresivamente sus costes de producción.

Desde países como Taiwán y Corea del Sur, pasamos a Tailandia y China, y finalmente, cuando esos países también vieron elevarse sus costes, a Bangladesh, una enorme economía de 165 millones de habitantes con rentas per capita medias muy bajas. Entre los años 2000 y 2010, la exportaciones de productos textiles terminados de Bangladesh se triplicaron, y la industria contribuyó a una fuerte disminución del número de personas viviendo en condiciones de pobreza extrema. Hoy, la industria supone, solo en Bangladesh, más de tres millones de puestos de trabajo y un 81% de las exportaciones del país. 

El momento actual, sin embargo, está viendo la aparición de dos tendencias: por un lado, compañías como Crystal Group, que fabrica para marcas como H&M, Gap, Uniqlo o Victoria’s Secret, que afirma no apostar por la automatización, y seguir optando por la mano de obra barata en lugar de la robotización. Por otro, empresas como Mohammadi Group, un gigante que ha ido diversificando su actividad y adquiriendo maquinaria cada vez más sofisticada, y que progresivamente está incorporando robotización y automatización. Los nuevos robots de producción textil son cada vez más capaces de hacerse cargo de tareas que, hasta hace muy poco, eran consideradas intrínsecamente humanas. Compañías como Softwear afirman ser capaces de fabricar una camiseta en 2.5 minutos, eliminando el trabajo humano en un 90% y obteniendo el doble de productividad por turno, con tecnologías cada vez más optimizadas. 

¿Cuáles son las consecuencias de la progresiva automatización de un trabajo como la producción textil? A medida que la tecnología mejora e incrementa sus posibilidades, nos disponemos a ver un desplazamiento en los hábitos de la industria, habitualmente criticada por su recurso a la mano de obra barata, pero que, por otro lado, ha contribuido de manera fundamental al desarrollo económico de los países en los que tenía lugar. Los analistas estiman que la economía de Bangladesh precisa de la creación de unos dos millones de puestos de trabajo si quiere mantener su ritmo, y que la industria textil es, desde hace tiempo, el principal motor económico susceptible de generar esos empleos. Sin embargo, según datos del Banco Mundial, el ritmo de creación de puestos de trabajo ha caído desde los aproximadamente 300,000 al año que se creaban entre 2003 y 2010, hasta situarse en torno a los 60,000. El desfase, sin duda, es fruto del crecimiento de la automatización: entre 2013 y 2016, las exportaciones se incrementaron en casi un 20%, pero el crecimiento del empleo no fue lineal, sino que creció tan solo en un 4.5% en ese mismo período. Al tiempo, esos procesos de automatización sirvieron para que los trabajadores viesen disminuidas sus posibilidades de reclamar mejoras en sus condiciones: cuando la conflictividad se ve incrementada, los fabricantes simplemente optan por automatizar. Según algunos analistas, si la economía del país no es capaz de ofrecer posibilidades laborales a los jóvenes, la presión social podría crecer notablemente y convertirse en insostenible. 

Por otro lado, al disminuir la necesidad de mano de obra barata, las marcas textiles podrían evolucionar hacia modelos de repatriación de la producción en países desarrollados, posiblemente e sus propios países de origen, haciendo frente así a demandas sociales que posiblemente verían con buenos ojos una creación de valor más sofisticada y más centrada en la proximidad, al tiempo que podrían plantearse modelos logísticos más optimizados. La reciente adquisición de Body Labs por parte de Amazon podría marcar la posibilidad de que, cada vez más, los sistemas de tallaje evolucionasen para reflejar las dimensiones reales del cuerpo de los usuarios, y llegásemos a un momento en que prendas de ropa con un precio relativamente barato pudiesen ser fabricadas completamente a medida y con un nivel de dependencia de procesos manuales cada vez más reducido.

La industria textil podría estar convirtiéndose en un laboratorio de tendencias de cara a un futuro cada vez más dominado por máquinas que se hacen cargo de la producción en procesos que, hasta hace muy poco, nadie parecía querer invertir en automatizar. Pronto, empezaremos a ver marcas incorporando este tipo de estrategias en sus planes de producción, en su comunicación o en sus prácticas de responsabilidad social corporativa, con todo lo que ello conlleva: un espacio que no ha estado en absoluto exento de cambios a lo largo de las últimas décadas, que ha visto surgir enormes imperios económicos, y que podría experimentar una enorme evolución en el futuro, con consecuencias que llegarían al ámbito de la geopolítica y la economía global. ¿Cuánto van a cambiar las etiquetas de las prendas que adquirimos? ¿Será eso bueno o malo, y para quién? No cabe duda: nos queda mucho por ver.