En un reciente artículo publicado en el medio inglés New Statesman, @willydunn desafió a su audiencia con esta interrogante. En una mirada de largo plazo, a medida que las empresas se comprometen a una mayor automatización de muchos roles dentro de la organización, es pertinente preguntarse si una empresa va a necesitar un CEO.
Automatizar tiene riesgos, especialmente si involucra decidir en tiempo real frente a terceros. Pero eso no es lo que hace un CEO. Su principal trabajo es diseñar hipótesis sobre el futuro y sustentar en ellas las decisiones estratégicas de alto nivel. Estas decisiones rara vez se toman en tiempo real. Por lo general, son debatidas antes de ponerlas en práctica, a menos que, y esta sería otra razón para automatizarlos, los empleados sientan que no pueden hablar por temor a incomodar al CEO. El resultado del trabajo de los CEO -proponer decisiones estratégicas- es sometido a un riguroso escrutinio por otros estamentos organizacionales, lo que hace perfectamente posible imaginar un conjunto de algoritmos que analicen las variables del entorno y propongan potenciales decisiones estratégicas jerarquizadas para que estos mismos estamentos las analicen y escojan entre aquellas que resultan más atractivas.
Ya sea que su rol es, precisamente, el de un CEO o no, esta visión futurista debería preocuparle, porque los robots vienen por usted, ya no para matarlo con rayos láser, ni para derrotarlo jugando al GO o al ajedrez; tampoco para darle un paseo en un auto sin conductor. Vienen a parear órdenes de compra con facturas y pagos, descontar lo vendido del inventario, registrar cada interacción con un cliente en su bitácora personal, conciliar cuentas, escoger dónde depositar el excedente de caja a corto plazo… entre otras actividades unitarias. Estos micro algoritmos no forman parte de célebres piezas de software, ni de grandes plataformas transaccionales. Tampoco calan hondo en las preferencias de los clientes para aumentar el volumen de ventas. Son programas de software sin fama, desarrollados como microservicios y que, pandemia mediante, se están convirtiendo en los empleados‑estrella de muchas empresas o servicios públicos y que en la jerga técnica se los llama unitariamente «bots» y como proceso, «RPA» (Robotic Process Automation).
El impulso al proceso de automatización robótica ha sido una externalidad de la pandemia del Covid19. Con el confinamiento en sus hogares, muchos de los procesos que se realizaban en la oficina debieron automatizarse, pero sin el tiempo para hacer grandes innovaciones tecnológicas. Esto le dio a RPA una oportunidad de mostrar su aporte. El fenómeno se ha masificado de tal manera que explica cómo UiPath, una desconocida empresa de software de Rumania logró el 20 de abril recaudar USD 1.300 millones en una oferta pública inicial (IPO) en la Bolsa de Nueva York. Esto la valoró inicialmente en alrededor de USD 30 mil millones. En la primera jornada de transacciones su valor aumentó en un 23%.
La hipótesis que sustenta este valor es que un ejército digital de «bots» tome el control de tareas repetitivas que hoy ocupan gran parte de la jornada de uno o más trabajadores y también asuman la conexión (integración) entre diferentes sistemas existentes. Uno de los inversionistas iniciales en UiPath declaró en el IPO que las empresas han digitalizado cada vez más sus operaciones, pero en silos. La eficiencia real se materializa al conectar automatizadamente esas islas digitales. De la mano de estas capacidades tecnológicas, las organizaciones adquieren crecientes capacidades de automatizar mediante micro robotización como una actividad táctica, no estratégica.
El foco de la preocupación es que hasta antes de la pandemia era aceptado como verdad revelada que los trabajos con mayor contenido cognitivo eran inmunes a la robotización. Esta capa de trabajo, basada en conocimiento o experiencia, ha sido espectadora de la automatización del trabajo manual, aislada por la cubierta de conocimiento previo necesario para realizar sus tareas, privilegio de los humanos que lo poseen y cuya difusión está fuertemente controlada por certificaciones académicas o profesionales. No importa que después de obtenido el conocimiento o certificación las actividades sean repetitivas y predecibles; sin acreditación no es posible realizarlas.
Como muchas otras verdades reveladas, esta también se ha demostrado falsa. Las iniciativas RPA han ingresado en el ámbito de control ejercido por los trabajadores del conocimiento y también en los procesos burocráticos. El dique de protección lo perforaron los mismos poseedores de las certificaciones profesionales. Cada vez que uno de ellos hizo una fórmula o una macro (en Excel, como ejemplo), trasladaba a un autómata su trabajo y su conocimiento. Bastaba juntar una cantidad suficiente de estos traslados para obtener un algoritmo que realice gran parte de ese mismo trabajo que, hasta ese día, era un coto privado de los humanos.
La novedad vino cuando, con el apoyo de herramientas de machine learning, fue posible inferir esas fórmulas y esas macros mediante la observación sistemática del trabajo que los humanos hacían manualmente o apoyados por sus calculadoras y computadores personales. Así se originó la disciplina de la robotización automatizada, conocida como RPA.
Con la instalación de un autómata observador (logger) en los dispositivos utilizados por los humanos, para que registre, correlacione y modele –machine learning mediante- las acciones ejecutadas manualmente, fue posible, aplicando un marginal esfuerzo humano adicional, identificar patrones de comportamiento que son factibles de automatizar e incorporar al dominio de los bots RPA.
De acuerdo con estudios de Forrester Research, el atractivo de los bots RPA es que son baratos, fáciles de usar y compatibles con los actuales sistemas en uso, sin importar su antigüedad. Producen ganancias a corto plazo, acumulables, que permiten postergar actualizaciones tecnológicas transversales, las que habitualmente tienen un payback que se mide en años. Por su bajo costo, son considerados como desarrollos desechables en caso de una actualización o cambio de escenarios operacionales.
La pandemia del Covid19 aportó que la automatización sea cada vez más aceptable, incluso deseable. El pronóstico de Gartner es que las ventas de software de automatización RPA aumenten al menos un 20 por ciento este año, después de haber aumentado un 12 por ciento el año pasado. Por otra parte, la consultora McKinsey predijo, antes de la pandemia, que 37 millones de trabajadores estadounidenses serían desplazados por la automatización para 2030. A raíz del efecto Covid19, recientemente aumentó su proyección a 45 millones. Aunque estas proyecciones se realizan modelando el trabajo en otros mercados, este fenómeno igualmente va a tener efectos espejo en nuestro país.
Una gran parte del trabajo llamado «profesional» consiste en procesamiento rutinario de datos más un componente de juicio y decisión, dice David Autor -economista del MIT- al promocionar su libro The Work of the Future: Building Better Jobs in an Age of Intelligent Machines que saldrá a la venta en noviembre de este año. Agrega que ahí es donde los algoritmos siempre se han quedado cortos. Pero con la adición de machine learning y RPA, ese tipo de trabajo está entrando aceleradamente en la senda de la automatización.