IMAGE: RangerBot - Queensland University of Technology

Si el titular no te ha generado una curiosidad genuina, pocas cosas lo harán. Pero es específicamente eso, un dron submarino de bajo coste capaz de bucear en la zona de la Gran Barrera de Coral, el mayor arrecife de coral del mundo, con 2,900 arrecifes individuales y 900 islas a lo largo de una extensión de más de 2,300 kilómetros, y localizar mediante un sistema de visión computerizada una estrella de mar específica de la especie Acanthaster planci, la llamada corona de espinas o COT, un predador del coral cuya proliferación excesiva está poniendo en peligro la supervivencia de la Gran Barrera. 

El dron subacuático, RangerBot, es el resultado de un proyecto de la Great Barrier Reef Foundation en asociación con dos profesores de robótica de la Queensland University of Technology, Matthew Dunbabin y Feras Dayoub, que además lograron, en 2016, entrar en el Google Impact Challenge y obtener una financiación de 750,000 dólares. El diseño en intencionadamente de bajo coste, es manejado desde una simple tableta tras únicamente quince minutos de instrucción, y es capaz de identificar las COT mediante un sistema de visión computerizada procesado localmente en el robot, con un 99.4% de precisión. Una vez la estrella es localizada, el robot puede administrarle una inyección letal con un tóxico específico. 

Previamente, esa tarea se llevaba a cabo mediante buceadores, que además de localizar a las estrellas, tenían que manipularlas en entornos muchas veces intrincados y complejos, considerando además las espinas venenosas que poseen. Con buceadores, únicamente era posible mantener bajo control determinadas áreas de la barrera, pero no se dispone de suficientes personas como para provocar un cambio real sobre el ecosistema. Además, los robots, que pueden permanecer bajo el agua en torno al triple del tiempo que un buceador, pueden ser utilizados mientras para monitorizar otras variables importantes, tales como parámetros de calidad del agua, impacto de la contaminación, o la extensión del daño provocado por el blanqueamiento del coral, otro de los grandes enemigos de los arrecifes, provocado por el calentamiento global. Se estima que la Gran Barrera de Coral, considerada una de las grandes maravillas naturales del mundo y fundamental en la economía australiana, ha sufrido daños que afectan a la mitad de su población de pólipos a lo largo de las últimas tres décadas.

Existen varias hipótesis sobre el origen de la superpoblación de la COT, un problema sin duda complejo desde el punto de vista ecológico. Poblaciones normales de COT se consideran importantes en el balance ecológico de los arrecifes, pero el impacto de factores como la sobrepesca de sus predadores naturales o las temperaturas más cálidas en el agua, que favorecen el desarrollo de sus larvas, son indudablemente de origen humano. Ser capaces de plantear el desarrollo de una tecnología que aspire a poner bajo control ese problema es un proyecto que me parece, desde un punto de vista biológico, completamente fascinante.

 

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.

 

IMAGE: DavidRockDesign / CC0 Creative CommonsLa presentación de una tecnología experimental, Google Duplex en la conferencia de apertura del Google I/O 2018 parece no haber dejado indiferente a nadie. Inmediatamente tras la demostración de dos llamadas para hacer reservas, una en una peluquería y otra en un restaurante, llevadas a cabo por un asistente con dos voces distintas que resultado completamente imposible identificar como no humanas, ha surgido una fuerte corriente de rechazo que considera a la compañía “insensible”, “inquietante” o incluso “horripilante (…) éticamente perdida, sin timón e incapaz de aprender de sus errores“.

La reacción es tristemente primaria: ante una conversación entre una máquina y una persona, el observador humano asume inmediatamente una identificación con el participante humano, y rápidamente pasa a pensar que el hecho de que esté hablando con una máquina sin saberlo es algún tipo de ofensa, un  insulto a su capacidad de discernimiento, o incluso algún tipo de abuso… cuando en realidad, lo que quiere el humano al otro lado del hilo es vender, y lo que hará en cuanto le sea posible será poner a su vez a otro agente automatizado al otro lado. Vamos a ver: ¿alguna vez han tenido algún tipo de problema las empresas en engañar a sus clientes y hacerles pensar que hay un humano al otro lado cuando no lo hay? No, jamás. El rosario de torpes intentos de hacer pasar interacciones como humanas va desde las robocalls automatizadas hasta los mail merge, pasando por lo que se nos ocurra. Si una compañía puede ahorrarse costes – porque ni siquiera, en la mayor parte de las ocasiones, se han planteado hacerlo para mejorar la experiencia del cliente o para incrementar su fidelidad – haciendo pasar a un robot por un humano, no lo dudemos: lo hará, sin plantearse ningún tipo de dilema ético. En gestión empresarial, los costes lo justifican todo, y pocas veces nos escandalizamos por ello.

Lo que más me puede preocupar de Google Duplex es, precisamente, su uso empresarial: su posible aplicación al telemarketing por parte de empresas irresponsables (el perfecto empleado al que no le importa repetir la llamada cien veces, no se desmotiva cuando lo rechazas y tiene un argumentario infinito ideado mediante machine learning a partir de millones de llamadas) y la evidencia de que siempre hay una empresa con un directivo suficientemente imbécil como para hacer lo que nadie con un mínimo de sentido común o inteligencia haría. Y sin embargo, lo que nos encontramos inmediatamente es a un puñado de usuarios bienpensantes que se preocupan por la ética de que el empleado de una compañía no sepa si está hablando con un posible cliente o con su asistente robótico…

Ante la corriente de críticas y las peticiones de hacer obligatorio que los robots se identifiquen como tales en sus conversaciones, la compañía ha asegurado que hará precisamente eso: incluirá un disclosure en el asistente, algún tipo de advertencia inicial que deje claro a quien esté al otro lado que está hablando con un asistente robótico. Quien sabe, a lo mejor tendremos que pasar un captcha o un test de Turing para demostrar que somos humanos antes de empezar una llamada. Algo que, muy posiblemente, hará que funcione peor y se convertirá en una excusa para que, conociendo la habitual estupidez humana, las peticiones que hagamos a través de nuestros asistentes sean consideradas como “de segunda”, reciban un peor trato, o incluso se utilicen como pretexto cuando haya un error… que por supuesto, vendrá invariablemente de la parte humana (¿o no llevamos años “echando la culpa al ordenador” cuando nos da la gana para justificar lo injustificable?) Es, sencillamente, es-tú-pi-do, así, com todas sus sílabas: se crea una tecnología para hacernos la vida más sencilla y llevar a cabo esas interacciones que tanto nos molesta hacer a nosotros mismos, pero vamos nosotros y nos preocupamos por los derechos del humano al que le toca levantar el teléfono, pobrecito, que ahora no va a saber si está hablando con otro humano o con una máquina…

Repito: lo que quiere el humano que levanta el teléfono es VENDER. De la manera más rápida y eficiente posible. Si hablar con un asistente, dado que es más eficiente y comete menos errores que el torpe de su amo, hace que surjan menos problemas y que la transacción tenga lugar con menos fricción, mejor aún. El dilema ético de si el empleado sabe si habla con una máquina o no es un dilema ético de andar por casa, un problema inventado y absurdo, y de hecho, la compañía sustituirá a ese empleado por un asistente robótico en cuanto tenga la mínima oportunidad, y no se preocupará lo más mínimo de si el que llama sabe o no que habla con un robot – salvo si vende menos. No, al empleado no le va a pasar nada: no va a tener problemas psicológicos, no va a experimentar efectos secundarios y no se va a enamorar de la voz que le llama (y si lo hace, peor para él). Estamos magnificando un problema que no existe. Si acaso, habrá que plantearnos, y más pos curiosidad sociológica que porque haya ningún problema, cómo evolucionarán las normas y protocolos sociales en un mundo en el que la voz de las máquinas es indiscernible de la de las personas, o si es sostenible que muchos humanos a la vez utilicen a su incansable asistente para peticiones sobredimensionadas, exhaustivas o que jamás tendría sentido que se plantease hacer una persona.

Ante una tecnología en su fase experimental, saltar y rasgarse las vestiduras con la violación de los supuestos derechos de una persona porque, pobrecita, no sabe que está hablando con una máquina es, en mi opinión, una soberana estupidez. Desarrollemos la tecnología sin cortapisas, veamos qué problemas emergen de su uso, e intentemos corregirlos introduciendo mejoras de manera paulatina mediante ensayo y error. Así funciona el progreso, no con mentes bienpensantes que saltan histéricas a la mínima pretendiendo que “es inmoral” que nos llame una máquina “porque no sabemos que lo es”. Si no te gusta el asistente robótico de Google, no lo uses. Pero déjanos en paz y no plantees absurdos dilemas morales a los que le estamos deseando sacarle partido, por favor.