La incapacidad de los algoritmos para interpretar el pensamiento complejo ajeno a la lógica del lenguaje explica por qué, por ejemplo, no hay máquinas que entiendan metáforas (ni escriban poesía).

Otra capacidad humana cada vez más importante en un mundo que automatiza lo que se ajusta a patrones y deja el resto -de momento- a las personas: las habilidades sociales.

A medida que mejoran los algoritmos, incluso la -tan recomendada- especialización técnica pierde peso, mientras importan más nuestros valores e intereses: campos como la filosofía se aproximan a la física y, de manera similar, nuestros intereses y conocimiento humanístico influirá sobre la dirección de nuevos proyectos y metas.

Temiendo a Dr Robot antes de que llegue

Las máquinas, recuerda The Economist en su artículo de acertado título Professor Dr Robot QC, avanzan incluso entre las profesiones liberales, al asumir incluso las dos labores consideradas hasta ahora “especiales”:

• la capacidad para avanzar en nuevas fronteras del conocimiento analizando datos;
• y la licencia para aplicar su experiencia bajo demanda.

The Economist cita KnIT (acrónimo en inglés de “herramientas de conocimiento integrado”), una aplicación médica desarrollada por IBM y el Bayor College of Medicine; KnIT revisa literatura médica a partir de la cual genera nuevas hipótesis y problemas de investigación.

O un algoritmo creado en la Universidad de Tel Aviv que aplica tecnología de reconocimiento facial para ordenar hasta 300,000 fragmentos de manuscritos en el contexto original.

O, de manera similar, software que mejora la apreciación de los mejores expertos legales a la hora de predecir las sentencias de disputas sobre patentes en la Corte Suprema de Estados Unidos. Un ordenador puede ganarnos al ajedrez, o analizar (de acuerdo con la teoría de juegos) intrincados casos administrativos.

Lo que no puede hacer un algoritmo

Lo que no puede hacer un algoritmo, por muy sofisticado que sea, es “ser consciente” de estar haciéndolo, ni bromear sobre ello, ni extraer de sus labores un sentido figurado que es incapaz de comprender.

Mejores algoritmos suplen las limitaciones humanas para cálculos tediosos y específicos, lo que implica, a la larga, más tiempo libre y frescura mental para la empatía y el trato personalizado, así como el cultivo personal.

A medida que nos adentramos en un futuro en que la profesión deja de ser rígida y nos define menos, nuestra personalidad e intereses asumen el peso de nuestro perfil público y profesional, cada vez más visible debido a Internet y a las herramientas sociales.

El patio de mi escuela

La educación aumenta, si cabe, su importancia, pero los expertos no coinciden sobre qué tipo de educación es preferible. Algunos estudios aportan ciertas pistas y alertan sobre comportamientos y actitudes sociales que familias, pedagogos y sociedad en general deberían tener en cuenta.

Aumentaría la importancia educativa en los dos extremos de la pedagogía tradicional: la educación en el primer tramo de vida (preescolar e infantil), así como la educación superior, repercuten -en el caso de la primera- sobre la personalidad y habilidades a largo plazo, así como sobre la orientación profesional en el caso de la segunda.

Claire Cain Miller argumenta en The New York Times que nuestras habilidades empáticas y autoconfianza dependen en gran medida de la experiencia durante los primeros años de escolarización: jugar bien con los otros, como en preescolar, es lo que seguiremos haciendo en la educación superior y durante la carrera laboral.

Leyendas urbanas sobre algoritmos: 1) alienación

Un gráfico acompaña el artículo de Claire Cain Miller, titulado Matemáticas y ciencia no son suficientes, con el subtítulo “Los empleos que han crecido con mayor consistencia en las últimas dos décadas han sido los que requieren altas habilidades matemáticas y sociales”.

El artículo de The New York Times parte de un estudio de David Deming, profesor de educación y economía en Harvard. Sus conclusiones también aparecen en Harvard Business Review: la tecnología aumenta, no reduce, la importancia de las habilidades sociales.

En el otro extremo del espectro educativo, la educación superior, se acentúa la especialización y la tendencia utilitarista que desecha conocimientos en humanidades que, paradójicamente, podrían aumentar su importancia en el futuro, tales como la filosofía y la antropología (tan próximas, por ejemplo, a la física y a la inteligencia artificial, demuestran estudios multidisciplinares tales como la ciencia cognitiva -donde conviven psicología, filosofía, lingüística, antropología, neurociencia e inteligencia artificial-).

Negligencia en humanidades, mala especialización

Mientras se pierden nociones filosóficas clave para comprender la situación de la física o las tecnologías del futuro, la educación secundaria insiste en educar nichos y aplicaciones que pierden su actualidad antes de que el programa lectivo haya salido de imprenta.

Ello ocurre cuando los estudios muestran el avance de los algoritmos en nichos técnicos, liberando a profesionales y trabajadores de las labores más tediosas y repetitivas. Estos trabajadores necesitan conocimientos multidisciplinares, si quieren que su carrera permanezca relevante, abierta a oportunidades y exploraciones.

¿Se adapta la escuela actual a la realidad social y laboral? En caso negativo, ¿debería hacerlo? ¿Cómo lograrlo? 

Lejos de encaminarse hacia un modelo que favorezca las habilidades sociales y cognitivas, hay síntomas preocupantes de agotamiento tanto en la educación preescolar y primaria como en la educación superior. 

¿Y si primero exploráramos lo circundante?

Por un lado, el sistema educativo actual se empecina en aplicar el modelo lectivo de la enseñanza secundaria en la enseñanza infantil y preescolar: horas de actividades mentales sentados en el aula, olvidando ejercicios de comunicación, psicomotricidad, cultivo de la confianza y de la exploración tanto interior como exterior a través de los sentidos; sentar las bases para lo que Howard Gardner llama inteligencias múltiples.

Hemos olvidado, expone Erika Christakis en un reportaje para The Atlantic (sobre la educación infantil en Estados Unidos, aunque sus reflexiones son extrapolables al resto de países), que las clases magistrales no son un canon irrenunciable, ni mucho menos una ley irrenunciable de la naturaleza.

La insistencia en extrapolar rutinas lectivas pensadas -en el mejor de los casos- para adolescentes y adultos entre los más pequeños les hace trabajar más que nunca, aprendiendo quizá menos… En detrimento de las habilidades sociales, sensoriales y psicomotrices que, nos dicen los estudios, se imponen en el nuevo mundo laboral tecnificado.

Las consecuencias de la sobreprotección 

Paralelamente, se impone otro fenómeno: el de la sobreprotección en escuelas y universidades: padres y maestros tratan, en países como Estados Unidos, de evitar ideas, palabras y comportamientos con los que no están de acuerdo o que pudieran -supuestamente- dañar a los niños.

Con su actitud sobreprotectora, que exponen Greg Lukianoff y Jonathan Haidt en otro reportaje para The Atlantic, padres y maestros estarían logrando lo contrario de lo que pretenden: malograr la educación y salud mental de los adultos de mañana.

El mundo que parece dar tanto miedo a los padres y actores sociales actuales no se adaptará a sus exigencias de sobreprotección. La más básica teoría psicológica sostiene que ayudar a personas (sobre todo en edad de formación) a evitar por completo las cosas que temen es contraproductivo.

Auge del neoludismo

Pese a sus limitaciones en creatividad y pensamiento abstracto, máquinas y algoritmos avanzan en todos los sectores. No es el momento de fomentar entre los jóvenes una hipersensibilidad y malestar ante todo lo que no se adapte a sus prerrogativas.

A diferencia de lo que destacan ensayos, artículos y memes sobre el avance de los algoritmos (desde los análisis serios a las diatribas luditas), más automatización no implica siempre menos trabajo, y no deberíamos educar con un espíritu catastrofista que tema lo tecnológico y exponga que las máquinas están acabando con la sociedad, añadiendo un componente más al espíritu neomalthusiano del momento.

Esta es al menos la conclusión de estudios como el de James Bessen (Universidad de Boston), que sigue el impacto de la automatización en 317 ocupaciones en un período suficientemente extenso (1980-2013). Su conclusión: el empleo crece mucho más rápido en las ocupaciones que usan más algoritmos.

Más allá de los mensajes ideológicos

¿Podría deberse a que los trabajos que requieren más computación son los más dinámicos y, por tanto, capaces de contratar? ¿O acaso son los empleos más dinámicos e inventivos del momento los que lideran siempre la contratación?

Steve Lohr explica en The New York Times la hipótesis de James Bessen sobre la correlación histórica entre automatización y creación de empleo, contraria -faltaría más- a la creencia generalizada.

“Hace más de 80 años -dice Lohr- el renombrado economista inglés John Maynard Keynes alertó sobre la ‘nueva lacra’ del ‘desempleo tecnológico’”.

Constatación familiar y de actualidad perenne, la del inspirador de economistas como Thomas Piketty y Yanis Varoufakis (a quienes Prospect coloca como primero y segundo, respectivamente, entre los intelectuales más influyentes de 2015). 

Adaptación

Quienes creen que tendencia actual a la automatización pone en riesgo a nuestra propia civilización, Calum Chace, autor del ensayo sobre Inteligencia Artificial Pandora’s Brain, recuerda que, “en 1900, el 40% de la fuerza laboral en Estados Unidos trabajaba en agricultura. En 1960, la figura era marginal. Y sin embargo la gente tuvo trabajo; la naturaleza del trabajo había cambiado”.

“Pero una vez más -prosigue el autor en una entrevista para The Guardian-, había 21 millones de caballos en Estados Unidos en 1900. En 1960, quedaban sólo 3 millones. La diferencia es que los humanos tenemos habilidades cognitivas -podemos aprender a hacer nuevas cosas”.

La popularidad de la tesis que relaciona automatización y pérdida de empleo no supera el escrutinio de un estudio serio, dice James Bessen: “La idea de que la automatización elimina puestos de trabajo no es cierta históricamente, y su uno escruta los últimos 30 años, tampoco lo es”.

Antifragilidad

“Hoy en día, lo mejor que le puede ocurrir a uno es lograr algo de automatización para hacer mejor su trabajo”. Las conclusiones del estudio de James Bessen son compatibles con la desaparición de empleos obsoletos o que no requieren interpretación humana.

El economista Tyler Cowen explica el papel de los algoritmos como herramienta humana, y no como su sustituto puro, en su ensayo Average Is Over: “Si tú y tus capacidades son un complemento del ordenador, tus perspectivas salariales y laborales son más halagüeñas. Si tus aptitudes no complementan la computadora, quizá quieras suplir esta carencia”.

Se trate del mencionado ensayo de Cowen o de otros con información complementaria sobre el impacto de la robotización en nuestra vida y empleo (por ejemplo, The Second Machine Age, de Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson), hay empleos, sectores e ideas que soportarán mejor el auge de los algoritmos.

Riesgos de la moda por “especializarse”

Más que a perder el trabajo, la automatización y el perfeccionamiento de robots y algoritmos obligan a adaptarse, con un impacto ya visible en empleos fáciles de mecanizar con escasa o nula necesidad de apreciación/supervisión humana, pero que afecta a todos los sectores y trabajos.

Sarah Murray explora en un artículo reciente para el Financial Times el impacto de la automatización, patente incluso en los empleos cualificados que requerían mayor especialización hasta el momento, tales como especialidades médicas.

En el artículo, la profesora de Harvard Business School Regina Herzlinger, especializada en investigación médica, explica hasta qué punto las nuevas herramientas y algoritmos invaden las competencias de los médicos especialistas: a menudo, esas tecnologías “se apropian de la experiencia de un tipo de especialista y la ofrecen a una categoría más amplia de doctor”.

Redefinición (no fin) del trabajo 

Es el caso de incluso dolencias como la insuficiencia cardíaca congestiva, “hasta ahora, del dominio de especialistas que se han autoproclamado expertos en esta compleja enfermedad. Pero una vez el [nuevo, efectivo y económico] sensor haga su trabajo, muchos cardiólogos podrían también entrar en este campo”.

Más que la pérdida de empleo cualificado, se produce una redefinición de disciplinas y especialidades, ya que herramientas efectivas y económicas (en el sector médico, por ejemplo, un sensor asociado a una aplicación operada desde un dispositivo móvil, o un algoritmo compartido entre varios terminales y supervisado de manera remota).

Como consecuencia, argumenta la consultora McKinsey en un informe sobre automatización, a medida que las tecnologías se adentran en todos los ámbitos de nuestra vida y trabajo, se producirá una redefinición -más que un desplazamiento- del trabajo.

Menos tarea mecánica, mayor supervisión y pensamiento abstracto

La proliferación mejores y más baratas herramientas implica, al menos en potencia, mejores resultados en menos tiempo y con menos recursos, lo que eventualmente repercutiría sobre una mayor productividad: empleo más adecuado y efectivo, así como remunerado (idealmente) en función de su efectividad.

McKinsey estima que menos del 5% del trabajo puede ser totalmente automatizado usando la tecnología actual. Eso sí, “alrededor del 60% de las ocupaciones podrían tener al menos el 30% de sus tareas constituyentes automatizadas”.

La automatización transformará una amplia mayoría de ocupaciones como mínimo en ciertos aspectos, “lo que requerirá una significativa redefinición y transformación”.

En empleos administrativos, por ejemplo, recopilar y revisar documentación requerirá menos tiempo, y el esfuerzo laboral se trasladará a, por ejemplo, revisar excepciones y explorar ideas.

Segunda era de las máquinas

La consultora coincide a grandes rasgos con Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson, cuando destacan en su último ensayo que los beneficios de la automatización se extenderán mucho más allá de los ahorros laborales.

Eso sí, McKinsey cree que serán las ocupaciones más demandadas y dependientes de la creatividad o capacidad de interpretación y decisión del trabajador las que más se beneficiarán de mejores algoritmos.

Abogados, consultores, creativos, diseñadores industriales, investigadores o ingenieros de computación, entre otros, supervisarán menos tareas tediosas y tendrán más tiempo para depositar su atención en lo que realmente importa.

Omnivorismo cultural y “nuevas élites”

Si, como señala The Economist, nos encaminamos hacia un futuro en que nuestra profesión pierda peso para definirnos, ganándolo nuestros intereses, el mejor modo de adaptarse es empezar por la educación.

El profesor de sociología en la Universidad de Columbia Shamus Khan escribía que, en un mundo de abundancia material y acceso universal a bienes y servicios asequibles, la educación y la capacidad de adaptación se convierten en el principal rasgo de distinción social.

Las nuevas élites se distinguen -escribía Shamus Khan- no con las mejores casas o la mejor posición en la ópera o el club deportivo más selecto, sino por su omnivorismo cultural y capacidad de influencia.

Potencial vs. homogeneización

Quizá un modo de garantizar el acceso a este omnivorismo cultural consista en fomentar una educación preescolar menos obsesionada con modelos y reglas y más con el desarrollo social, sensorial y psicomotriz. 

En el otro extremo, la educación superior no debería olvidar, en su obsesiva búsqueda de la especialización, que lo más próximo a la alta computación y a la física más cercana a la ciencia ficción -aquella que se plantea de qué está hecha la realidad- es la maltratada filosofía. 

Esa disciplina complementaria en el mejor de los escenarios, que se resbala de los programas de docencia sin que nadie eche de menos lo que hacía ya tiempo que había dejado de importar.

No está de más repasar las alternativas históricas a la educación magistral y memorística, más preocupada en el papel homogeneizador y “socializador” de los entornos dominados por la disciplina que en explorar y fomentar el potencial individual de cada alumno.

El valor de experimentar

La enseñanza clásica, con una caja de herramientas básica y consistente (diálogo socrático, lógica, matemáticas, filosofía, retórica -empatía-), recuerda lo esencial.

Las sociedades tradicionales también aportan hallazgos antropológicos útiles para quienes no se conformen con lo servido y opten por indagar en alternativas.

Sin ser una solución per se, la desescolarización bien entendida enriquece la conversación, al poner el acento educativo en una educación llena de interacciones con otras personas y el entorno, priorizando las aventuras durante la primera etapa de desarrollo.

Cuando la clase de preescolar es el bosque

Una amiga nos envía a Kirsten y a mí un artículo de The New York Times firmado por Lillian Mongeau, en el que se describe la experiencia de los alumnos de preescolar de una escuela al aire libre, que ha convertido los árboles del jardín botánico de la Universidad de Washington (Seattle), en un cobijo lectivo basado en el desarrollo comunicativo, psicomotriz y en pleno contacto con la naturaleza.

Sigamos la evolución de iniciativas como la de esta pequeña escuela de Seattle, Fiddleheads Forest School, cobijada por un bosque en el que, por cierto, llueve a menudo. Aunque la lluvia se convierte, más que en un estorbo, en una oportunidad para aprender en la que participan todos los sentidos.

Una lona por techumbre evita que el agua caiga sobre la mesa improvisada, mientras los niños experimentan la evolución de los elementos en el bosque y comparten tanto sus dudas como sus hallazgos.