El trabajo de Julie Shah consiste en probar que la suma de humanos y máquinas da un resultado mejor que el de cada uno por separado. No quiere que la automatización desplace a los trabajadores sino que la combinación de ambos logre que el trabajo sea más eficiente y seguro
Los compañeros de trabajo robóticos y los asistentes de inteligencia artificial (IA) están a punto de llegar a alguna oficina cerca de usted.
Pero en lugar de preocuparse por que los robots se queden con el empleo de las personas, Julie Shah lo ve como una oportunidad. Esta profesora asociada del MIT (EE. UU.), que en 2014 fue una de las ganadoras de nuestro concurso Innovadores menores de 35 globales, investiga las mejores estrategias de colaboración entre humanos y robots para que el trabajo sea más seguro y eficiente. Su meta la ha llevado a fábricas y hospitales llenos de gente donde trata de descubrir cómo usar la automatización para que los humanos sean más productivos. Nos hemos sentado a hablar con ella sobre lo que podríamos encontrarnos cuando empecemos a trabajar codo con codo con robots, algo que muchos de nosotros ya estamos haciendo.
Foto: El trabajo de Shah en plantas de fabricación consiste en introducir robots móviles en las líneas de montaje en movimiento. Crédito: Cortesía de BMW.
¿Cuál es el error más común en el concepto de los robots trabajadores?
La gente suele creer que la inteligencia artificial es una capacidad general y poderosa que está buscando su camino a través de todos estos trabajos. Pero la IA que tenemos ahora mismo no funciona así. Actualmente, cada sistema de inteligencia artificial debe estar diseñado para realizar una tarea muy concreta. Se necesita mucha ingeniería. Y aunque las máquinas son capaces de abordar cada vez más tareas, no tenemos esa "inteligencia artificial general" que se podría encargar de grandes partes del trabajo humano. A medida que gana habilidades consigue hacer nuevas tareas muy pequeñas en diferentes campos.
¿Cuál es la diferencia entre implementar robots en una fábrica y un hospital?
Cuando se habla de robots que acceden a nuevos sectores de servicios, hospitales y edificios de oficinas, su entorno está mucho menos estructurado. Los robots necesitan aprenderse el contexto: preferencias personales, cuándo el ambiente está ajetreadas, qué día de la semana es. Es muy difícil codificar todo eso.
Hemos estado desarrollando técnicas que nos permitan ver a los expertos mientras realizan su trabajo. Observamos cómo los enfermeros deciden qué pacientes asignar a cada habitación. Observar a humanos expertos permite entrenar a los robots.
Foto: Los hospitales pueden acudir a este robot para que lo ayude con cosas como asignar enfermeras, procedimientos y habitaciones a los pacientes. Crédito: Cortesía de los investigadores | Asistencia Robótica para coordinar el cuidado del paciente
¿Ha identificado alguna industria en la que las personas acepten mejor la automatización?
Los cuidados de la salud no tienen un historial que pudiera generar rechazo hacia los robots. Pero en fabricación si hay una sensibilidad cultural hacia los robots que se quedan con los trabajos de las personas. En ese sector suele haber más escepticismo. Tenemos mucha presión para demostrar que los robots mejorarán el trabajo humano sin desplazar a los trabajadores.
En el hospital estudiamos a los enfermeros que desempeñaban el rol de gerente de enfermería, ya que controlan parte del horario de la sala de operaciones: a qué salas se asignan los pacientes y a qué enfermeras se les asigna qué pacientes. Su trabajo es matemáticamente más difícil que el de un controlador aéreo, y sin embargo carecen de herramientas que les ayuden a tomar decisiones. Los enfermeros tienen la sensación de que aportan un valor añadido a su trabajo, saben que sus tareas son difíciles y aunque sean los mejores haciéndolas, sienten que aún hay un margen de mejora.
¿En qué deberían cambiar las conversaciones sobre inteligencia artificial y trabajo?
Creo que algo que a veces falta en la discusión y es que la inteligencia artificial no es una tecnología que esté fuera de nuestro control. Nosotros diseñamos la inteligencia artificial, y nuestra forma de enfocar el problema es lo que cambiará los resultados que la IA nos dé