IMAGE: Nito500 - 123RFUna nota de prensa publicada ayer encendía todas las alarmas en la industria de la salud norteamericana: tres grandes empresas, Amazon, JPMorgan Chase y Berkshire Hathaway, con un total de más de un millón de empleados, planteaban una iniciativa conjunta para mejorar el cuidado de la salud de sus empleados y familiares, incrementar su satisfacción y tranquilidad en este sentido, y reducir los costes implicados.

La noticia, que explica algunos movimientos anteriores de Amazon en este sentido, se plantea como la disrupción del cuidado de la salud, y provocaba una caída en bolsa inmediata de todas las compañías relacionadas con el ámbito de los seguros de salud: el principal cambio planteado por la iniciativa es el de intentar obtener costes más razonables actuando como una empresa sin ánimo de lucro, cuyo fin no es ganar dinero sino plantear un servicio mejor, que elimine la ansiedad y los problemas que genera la situación actual a los trabajadores. En este cambio se encuentra la principal diferencia: pasar de una situación en la que todo se supedita a mantener el margen operativo de las compañías, a una en la que la principal motivación es preservar la salud del trabajador y su capacidad para generar valor a la compañía. ¿Qué consecuencias podría tener algo así de cara a la privacidad o a la sostenibilidad de la relación entre un trabajador y una compañía dispuesta a intentar proporcionarle no solo servicios que cuiden de su salud, sino también de su tranquilidad? ¿Tiene sentido que sea la compañía para la que trabajas la que se preocupe del cuidado de tu salud y la de tu familia? ¿Aceptaríamos compartir nuestra información médica, habitualmente sometida a los máximos niveles de privacidad, con nuestra compañía si eso pudiese redundar en un cuidado de la salud más eficiente y mejor planteado?

Los costes relacionados con el cuidado de la salud son una de las principales preocupaciones de los trabajadores en los Estados Unidos. Una industria que genera un gasto equivalente al 17.9% del PIB, que eleva su gasto de manera continua (4.3% en 2016 hasta alcanzar los $3.3 billones, o $10,348 por persona), y que provoca una enorme ansiedad: ante cualquier enfermedad mínimamente grave que pueda requerir una hospitalización, un procedimiento quirúrgico o una medicación determinada, los norteamericanos entran en modo pánico, se dirigen a unas aseguradoras convertidas prácticamente en imprescindibles para todo aquel que puede plantearse pagarlas, y tratan de entender qué porcentaje del tratamiento va a ser cubierta por la compañía y hasta qué punto pueden hacer frente a lo que no está incluido. El intento de Donald Trump de eliminar la reforma planteada por Obama de cara a disminuir el coste de los seguros médicos e incrementar el porcentaje de la población asegurada no hace sino generar más incertidumbre al respecto. 

¿Qué pueden plantear estas compañías en este sentido? Las ideas que se apuntan en el anuncio tienen que ver con el uso de la tecnología para proveer un cuidado de la salud simplificado, de alta calidad, transparente y a un coste razonable, lo que parece sugerir un enfoque más hacia la monitorización y la prevención que podría abrir oportunidades para competidores en el segmento healthtech. Según algunos analistas, la solución planteada por las tres compañías, sin embargo, no es tan radical como podría parecer, y se dirige más a trabajar con las partes existentes de la cadena de valor de la industria que funcionan y reemplazar o mejorar las que no lo hacen. Las ideas son múltiples: ofrecer diagnósticos en casa a través de Amazon Echo, utilizar los recursos de Whole Foods para soporte nutricional, dietas personalizadas o cuidados primarios, dispensar medicinas y tratamientos a través de la logística de Amazon, o simplemente utilizar dispositivos posiblemente con menor nivel de precisión pero ampliamente disponibles (y tradicionalmente rechazados por los prestadores de salud tradicionales) como una forma de mejorar la prevención. Con un simple dispositivo del tamaño de una tarjeta de crédito puedo obtener un electrocardiograma completo y notablemente preciso tantas veces como quiera a lo largo del día, una prueba diagnóstica por la que una aseguradora pretendería facturarme un coste considerable, y lo mismo ocurre cada vez más con mediciones como la temperatura, la presión arterial, el nivel de azúcar en sangre o la medición de la actividad física. En todo lo que supone la creciente digitalización de la medicina en base a herramientas cada vez más simples y ampliamente disponibles, los competidores tradicionales han sido notablemente lentos e ineficientes. ¿Podría el enfoque de una compañía tecnológica plantear mejoras en ese sentido? 

¿Puede una iniciativa así suponer una mejora para los empleados de estas compañías y sus familiares? Sin duda, el simple hecho de plantear una situación en la que el objetivo no son los beneficios sino únicamente la sostenibilidad económica de la iniciativa – porque los beneficios se obtienen de una mayor tranquilidad y una mejor salud de los trabajadores – ya aporta un componente importante. En la situación actual, las compañías aseguradoras gestionan una cartera de recursos médicos a los que ofrecen un pago menor a cambio de mayor volumen, y cobran al asegurado un precio calculado en función de características como la edad, el sexo, los hábitos de vida, etc. La esencia del negocio, esa coordinación de recursos, podría ser sin duda llevada a cabo de una manera más eficiente si la finalidad es incrementar la satisfacción del trabajador frente a obtener un beneficio. Sin duda, esto incrementaría la capacidad de estas compañías para atraer y retener talento, y sería muy posiblemente una iniciativa a imitar por compañías similares. Desde un punto de vista económico, hablamos de una integración y desintermediación: en lugar de negociar un seguro de salud para tus empleados con una aseguradora, plantearte ser tú mismo la aseguradora, absorbiendo su margen y disminuyendo sus ineficiencias.

Al sector salud, sin duda, le hacen falta muchas reformas. Plantearlas de esta manera crearía un segmento de trabajadores privilegiados, con acceso al cuidado de la salud en unas condiciones indudablemente ventajosas, pero podría alinearse bien con la idea de tener trabajadores más productivos, más sanos y más comprometidos con unas compañías que perciben como importantes a la hora de gestionar algo tan delicado como su salud y la de sus familias. Según la ambición de este movimiento, podemos estar hablando simplemente de beneficios marginales para un colectivo privilegiado, o del inicio de la disrupción en el cuidado de la salud.

 

IMAGE: Illustratorovich - 123RFSi alguien tenía alguna duda sobre la magnitud del desarrollo del machine learning y la inteligencia artificial, el CEO de Google, Sundar Pichai, se encargó hace un par de semanas de despejarlas, comparando su impacto con el de tecnologías tan importantes en la historia de la humanidad como la electricidad o el fuego. Sundar Pichai no es en absoluto una persona dada a las hipérboles: todo lo contrario, su reputación es la de ser una persona pragmática, de carácter calmado y realista. Muchos lo consideramos no solo una persona dotada de una gran inteligencia, sino además, con el privilegio de estar situado en una posición que le permite una visión sumamente completa de la realidad actual.

Sin embargo, vivimos una curiosa paradoja: a pesar de que cada vez existen menos dudas sobre la enorme importancia de estas tecnologías y de su capacidad para generar avances y valor añadido, el desfase entre ambición y ejecución en las compañías en este terreno es sumamente elevado: según una encuesta llevada a cabo por el MIT, si bien el 85% de los directivos considera la inteligencia artificial como una tecnología importante que permitirá a su compañía entrar en nuevos negocios y obtener o sostener una ventaja competitiva, solo una de cada cinco empresas ha incorporado algún tipo de tecnologías de inteligencia artificial en sus ofertas o procesos. Tan solo una de cada 20 la ha incorporado de una forma que pueda considerarse exhaustiva, y menos del 39% de todas las empresas tiene algún tipo de estrategia con respecto a ella. Las empresas más grandes, con más de 100.000 empleados, son las que tienen más probabilidades de haber desarrollado una estrategia que mencione la inteligencia artificial, pero tan solo la mitad tiene una como tal.

¿A qué se debe esta aparente ausencia de prisas con respecto a una tecnología que, sin duda, va a tener una enorme influencia en el futuro? Básicamente, al desconocimiento y a la presencia de graves errores de concepto. Cuando pensamos en inteligencia artificial, la magnitud de sus posibilidades es tan elevada, que el común de los directivos es sencillamente incapaz de abarcarlo, y esa orientación a proyectar hasta las últimas consecuencias dificulta el planteamiento de iniciativas mínimamente realistas. Lo que predominan son visiones apocalípticas, tremendistas: ante un artículo que menciona la presencia de un robot en un consejo de administración capaz de cualificar las estrategias o escenarios planteados por directivos, lo que el directivo medio imagina de manera inmediata no son las ventajas de un consejo así y la mejora en la calidad de la toma de decisiones de alto nivel, sino el peligro de sustitución de su puesto de trabajo, o cuando menos, la generación de escenarios de inseguridad.

¿Qué impide el planteamiento de proyectos realistas que exploren la inteligencia artificial? Twitter, por ejemplo, acaba de presentar una tecnología capaz de recortar las imágenes que los usuarios suben a la plataforma de una manera que preserve la parte interesante, en lugar de recortar siempre según una norma fija y, en muchas ocasiones, privando a la imagen de sentido hasta que es visualizada en su integridad. ¿Es una tecnología que cambie el mundo? No, en absoluto: es lo que llamamos un quick win: la compañía contaba con un enorme archivo de imágenes junto con textos que las acompañaban y que podían ser utilizados para entender qué parte de las mismas era la que debía ser destacada. Adiestrar una red neuronal para que entienda qué parte de una fotografía es la más interesante y, por tanto, debe permanecer a la vista tras el recorte es algo que simplemente genera una pequeña mejora del servicio, pero posibilita que la compañía empiece a ser consciente de las posibilidades de este tipo de tecnologías de una manera realista. Otro algoritmo, en Canadá, examina perfiles en redes sociales e intenta prevenir posibles suicidios, la segunda causa de muerte en el país entre los 10 y los 19 años.

Pensar en las últimas consecuencias del desarrollo tecnológico es, por supuesto, interesante: a qué tipo de sociedad nos encaminamos a medida que las máquinas son capaces de llevar a cabo más tareas, si esto incrementará la desigualdad o será necesario plantear medidas que lo corrijan, cómo se llevarán a a cabo esas dinámicas de sustitución de personas por algoritmos y robots y si serán o no una buena cosa, si se puede ser optimista sobre ello o qué respuestas tiene la política ante ello, según la consideración de los diferentes países y sus circunstancias.

Pero además de las grandes cuestiones, indudablemente interesantes y fundamentales, falta algo en el entorno de la inteligencia artificial y el machine learning: directivos y compañías capaces de entender lo suficiente como para plantear proyectos realistas, que generen beneficios tangibles, y que lleven a la organización a plantearse más, a explorar más, a desarrollarse más en ese ámbito. Las compañías que no inviertan en machine learning e inteligencia artificial perderán oportunidades para ser más competitivas, para incrementar su facturación, para diferenciarse de sus competidores, y para atraer y retener un talento que aún no resulta fácil de encontrar.

Mientras algunos se plantean ambiciosas reflexiones filosóficas sobre el futuro de la humanidad para las que nadie tiene aún respuesta, otros se dedican a extraerle partido y rendimiento, y a aprender a desarrollar proyectos tangibles en un ámbito que cobra cada día más importancia. Los principios no son sencillos, los proyectos tienen una “travesía del desierto” importante en términos de definición de objetivos, recolección y transformación de datos e ingeniería de procesos y, cuando quieras darte cuenta, tendrás un retraso acumulado importante y habrás desperdiciado un tiempo precioso a la hora de desarrollar las posibilidades de una de las tecnologías más importantes en la historia de la humanidad.

 

IMAGE: Mathawee Songpracone - 123RF

No se puede negar que la idea resulta, como mínimo, intrigante: que el futuro esté no en trabajar más, sino menos. Mientras algunas investigaciones recientes nos recuerdan los peores tiempos de la Revolución Industrial y afirman que algunos trabajadores de logística de Amazon en el Reino Unido se ven obligados a trabajar jornadas de más de once horas para cumplir sus objetivos y terminan el día completamente exhaustos, un reportaje de la BBC, The compelling case for working a lot less, desarrolla la idea de la productividad en función de las horas de trabajo, llega a la conclusión de que la jornada de ocho horas de trabajo resulta absurda, y que el ideal sería trabajar bastante menos, o incluso hacer que el trabajo – y el sueldo – fuese independiente del número de horas o de la hora de entrada y salida, calculado en función de la productividad y el cumplimiento de objetivos.

Todo indica que nos dirigimos a un un escenario en el que las máquinas tomarán una buena parte de los trabajos que hoy desempeñan las personas. El desarrollo del vehículo autónomo, en marcha ya en ciudades como Phoenix (con Waymo), en Boston (gestionado por Lyft y con vehículos de NuTonomy), y hasta en 45 ciudades más en todo el mundo, amenazan con dejar sin trabajo a todo aquel que viva de conducir un vehículo, aunque posiblemente podamos plantearnos que generen también otros puestos de trabajo relacionados. Si “te gusta conducir”, vete planteándote que si quieres acceder a precios más económicos en tu seguro, tendrás que resignarte a dejar conducir a tu vehículo el mayor tiempo posible, sencillamente porque lo hace mucho mejor que tú. Y esto es solo el principio: en el futuro, conducir manualmente tu propio vehículo será caro, muy caro. Posiblemente ningún gobierno te lo vaya a prohibir como tal, pero tendrá entre poco y ningún sentido.

Si en lugar de vivir de conducir, vives de hacer hamburguesas o pizzas en un local de comida rápida, tampoco las tienes todas contigo: cada vez más, los robots van haciéndose cargo de más tareas de ese tipo, y aunque puedan generarse algunos trabajos nuevos relacionados, eliminarán la gran mayoría de los que resultaban repetitivos, aquellos en los que la interacción humana no aportaba un especial valor. En todas las industrias y a todos los niveles vemos puestos de trabajo que amenazan con perder su sentido, y sobre todo, de convertirse en poco competitivos frente a su alternativa robótica.

La tendencia parece clara: incluso en aquellas compañías que siguen generando empleo de manera consistente, como Amazon, parece claro que la totalidad de la industria sí pierde puestos de trabajo, avanzando hacia un futuro en el que la idea de un trabajo para cada persona parece alejarse, al menos si seguimos entendiendo el trabajo como lo hemos entendido toda la vida. Pero… ¿y si entendiésemos trabajo de otra manera? ¿Y si la idea de un trabajo de ocho horas y con una definición determinada diese paso a otro tipo de trabajo, en el que una persona aporta cosas que un robot no es capaz de aportar – al menos, por el momento – o no resulta interesante que aporte por la razón que sea? ¿Y si esa idea de productividad vinculada a horas, que de hecho siempre ha estado en cuestión, diese paso a otro tipo de aportación cuantificada en función de otros criterios, y eso llevase a que el trabajo se definiese de otra manera? Por un lado, podríamos repartir los puestos de trabajo de manera más equitativa entre un número mayor de personas. Y, por otro, generar situaciones y circunstancias indudablemente más saludables, en los que muchos de los elementos del balance entre vida profesional y vida personal podrían a su vez redefinirse bajo parámetros más flexibles. Después de todo… ¿por qué ocho horas? ¿Quién – y hace cuánto – definió que esa era la métrica adecuada, y para qué? En realidad, la jornada de ocho horas fue una conquista de los trabajadores para protegerse de las largas jornadas anteriores, un compromiso negociado a la baja sobre una situación que involucraba a trabajos por lo general de tipo físico, no intelectual. En un mundo en el que los trabajos más físicos tienden a ser cada vez más llevados a cabo por máquinas, ¿no tendría sentido plantearse una revisión de estos principios generales? En ningún caso hablamos de verdades absolutas o universales: experimentos en Suecia con jornadas de trabajo de seis horas parecen apuntar a productividades mayores y a un mejor estado de salud general.

En mi vida profesional he tenido épocas de trabajar muchas horas, pero realmente, jamás las he medido como tales. Simplemente, trabajo lo que necesito trabajar, y nunca nadie me ha pedido cuentas sobre mi hora de entrada o de salida. Tiendo a trabajar muchas horas porque me gusta lo que hago, pero no porque nadie me obligue a ello: mientras los resultados de mi trabajo sean adecuados, mi compañía no tiene problemas con el número de horas que trabajo o desde dónde las trabajo, una circunstancia que no deja de ser percibida como un lujo, y una derivada de la ecuación de horas que tengo que dedicar a la preparación de una clase frente a las horas que paso frente al alumno, pero que creo que seguramente podría aplicarse a muchos más trabajos que se me ocurren.

¿Qué ocurriría si comenzásemos a pensar menos en las horas trabajadas y más en la productividad obtenida? ¿Podrían generarse nuevos modelos de productividad más flexibles, mas equitativos y más saludables? ¿Cuál sería la reacción de patronal, sindicatos o administración ante un hipotético escenario de este tipo? ¿Por qué nos aferramos a la jornada de ocho horas como elemento fundamental de la ecuación, si parece claro que no responde ya a ningún elemento que no sea la mera tradición?

 

IMAGE: lkeskinen - 123RFGoogle, acosada por las marcas que planteaban retirar su publicidad de YouTube debido a los escándalos que rodeaban los vídeos de contenido supuestamente infantil, anuncia que se dispone a llevar a cabo un nivel de moderación mucho más agresivo para evitar que malos actores se aprovechen de la apertura de su plataforma, y que contratará hasta diez mil personas durante 2018 para llevar a cabo procesos de inspección manual de contenidos.

En las pasadas semanas, YouTube ha suspendido 270 cuentas y ha eliminado unos 150,000 vídeos considerados ofensivos o desaconsejables para niños, en un esfuerzo por normalizar y reconducir la situación. Además, la compañía planea seguir utilizando machine learning para ayudar a esos supervisores a eliminar casi cinco veces más videos de los que serían capaces de revisar de manera puramente manual. Según los datos manejados por YouTube, los contenidos revisados e identificados de manera algorítmica habrían requerido la supervisión de 180,000 personas trabajando 40 horas a la semana. Además de llevar a cabo la citada supervisión, la compañía difundirá un reporte regular sobre los avances en la ejecución de este plan, y adoptará un nuevo enfoque en publicidad con criterios más estrictos y más procesos de curación manual. 

Los esfuerzos de YouTube evocan los de otra compañía de su misma industria, Facebook, que el pasado mayo anunció la contratación de tres mil personas más para unirlas a las 4,500 que ya tiene en todo el mundo trabajando en supervisión de contenidos, y que en octubre, coincidiendo con la revelación de las inversiones de capital ruso en campañas publicitarias destinadas a sesgar la campaña electoral de las pasadas elecciones presidenciales, anunció la contratación de mil personas más para la supervisión de esos anuncios.

¿Cuántas personas en el mundo trabajarán en un futuro en la supervisión de contenidos? ¿Estamos hablando de una de esas “nuevas profesiones” que podrían definir las sociedades del futuro, o de un trabajo de los de la llamada gig economy, desempeñado a tiempo parcial y que termina por generar empleo de baja calidad que lleva a los que lo desempeñan a no sentirse humanos? Según algunos estudios, la carga psicológica que supone pasarse horas inspeccionando contenidos entre los que aparecen todo lo peor del ser humano puede generar problemas psicológicos de diversos tipos y síndrome de estrés post-traumático, lo que lleva a que la necesidad de adiestrar algoritmos para una supervisión precisa y adecuada que libre a los trabajadores humanos de los contenidos de naturaleza más gruesa sea todavía más acuciante.

¿De qué estamos hablando? Las compañías que ahora anuncian importantes contrataciones de miles de personas para esta función parecen asumir que, en el futuro, esos trabajos serán desempeñados por algoritmos, no por personas, y que esas contrataciones, por tanto, tendrán únicamente una naturaleza temporal. Esas personas están siendo contratadas porque las máquinas no llevan aún a cabo ese trabajo con el nivel adecuado, pero a su vez, sus acciones están siendo empleadas para adiestrarlas y que lo hagan mejor en el futuro, eliminando la necesidad de esos empleos humanos. La paradoja persiste: por mucho que Amazon contrate a muchísimas personas, se convierta en uno de los generadores de empleo más importantes de los Estados Unidos, y sus trabajadores se reciclen en otras funciones a medida que su trabajo es llevado a cabo por robots, la realidad es que a medida que el ejército de robots crece, el empleo total generado por la industria disminuye, y que en el futuro, hay muchos trabajos que nos resultará raro imaginar desempeñados por personas.

¿Se limita la sustitución a los trabajos de las denominadas 4D, Dull (aburridos), Demeaning (degradantes), Dirty (sucios) o Dangerous (peligrosos), o hablamos de un proceso sensiblemente más complicado y con más matices? ¿Veremos en el futuro a miles de personas contratadas como “content inspectors”, supervisores de contenido y sometidos a enfermedades laborales derivadas de ello, o hablamos de empleos temporales hasta que un algoritmo sea capaz de llevar a cabo esa tarea al nivel adecuado? ¿Tiene sentido tener a un ser humano corriendo en un almacén mientras recibe órdenes por un pinganillo, sentado en una línea de cajas moviendo y escaneando artículos, conduciendo en medio del infernal tráfico de una gran ciudad o enfrentándose a horas de contenidos que reflejan lo peor del ser humano? Y tenga o no sentido, ¿qué pasa con las personas que hoy viven de llevar a cabo esos trabajos?

Cada día que pasa, surgen nuevos trabajos temporales de escasa calidad en logística, conduciendo, en tareas repetitivas o en otras que escasamente podrían considerarse enriquecedoras o esencialmente adecuadas para las habilidades de un ser humano… ¿hablamos de un fenómeno de ajuste, o de una perversión de un capitalismo que va eliminando los controles y los logros que llevó muchos años conseguir? ¿Cuál es el futuro de la relación del reparto de tareas entre máquinas y hombres?

 

Este hombre te encontrará tu próximo trabajo - El Mundo PapelRegina Navarro me llamó por teléfono para hablar sobre LinkedIn, y hoy publica en El Mundo una entrevista con Allen Blue, cofundador de la compañía, que titula como “Este hombre te encontrará tu próximo trabajo” (pdf) en la que cita algunos de mis comentarios.

El modelo de LinkedIn ha ido evolucionando claramente desde su idea original, la de ser un simple archivo donde almacenamos nuestro curriculum y nuestra red de contactos profesionales, hasta convertirse, a través de sucesivos reenfoques y adquisiciones, en un entorno completo y envolvente para el desarrollo de la actividad profesional, incluyendo desde la búsqueda de trabajo a simplemente mantenerse informado, pasando por la formación o el desarrollo de la marca personal.

Durante su historia, LinkedIn ha desarrollado un modelo de evolución tranquila, sin sobresaltos, sin cambios bruscos y sin adquisiciones escandalosas: un número relativamente escaso de operaciones comparado con otras empresas de su entorno, destinadas en general al desarrollo de nuevas funciones, como SlideShare para reforzar la presentación del portfolio personal de trabajos en los perfiles de los usuarios, Pulse para crear el servicio que los abastece de noticias filtradas en función de su red e intereses, o Lynda.com para generar una oferta de cursos de formación. En todo ese proceso evolutivo, la compañía no solo ha ido creciendo en facturación y número de usuarios, sino que además, ha salido a bolsa y se ha consolidado no como un lugar de paso esporádico para hacer una modificación en el curriculum, consultar el contacto de una persona o buscar un profesional, sino como una página destino en la que consumir contenido relevante, participar en grupos o exponer nuestra marca profesional. En mi caso, como creador de contenidos con una connotación marcadamente profesional, LinkedIn se ha convertido en una de las redes más relevantes, con casi 70,000 followers, muy buenas estadísticas de consumo para mi contenido en inglés, y flujos de tráfico significativos tanto hacia esta página como hacia Medium.

Pero más allá de esa evolución de la propia LinkedIn, creo que es interesante, como comenta su cofundador en la entrevista, encuadrar esa evolución dentro de un marco más amplio: la transformación progresiva de las relaciones laborales. Un cambio que posiblemente sea más lento en España que en otros países, pero que sin duda está teniendo lugar. De una época en la que casi podía estar mal visto que un profesional actualizase puntualmente su presencia en LinkedIn – ¿está buscando otro trabajo? ¿Quiere irse? – a otra en la que lo que genera un mal efecto es precisamente lo contrario, una ficha desactualizada, incompleta, o una participación nula. Relaciones profesionales menos vinculadas al “trabajo de por vida”, y más a un mercado en el que se cotiza en función de una formación, unas habilidades, unos contenidos, unas relaciones, etc. Esa es, sin duda, la idea que los creadores de LinkedIn mantienen de cara a su evolución futura: convertirse en ese mercado en el que discurren muchas de nuestras relaciones profesionales. Y no me parece que vayan nada mal encaminados.