Existe una neurosis latente en estos momentos de transformación acelerada por la inteligencia artificial, y sus consecuentes incertidumbres económicas y sociales. Hablo de esa idea de que la automatización es un juego de suma cero. Una narrativa -si me lo permiten- algo perezosa, alimentada por titulares catastrofistas, que asume que cada tarea delegada a un algoritmo es un paso más hacia la irrelevancia humana. ¡Viva el neoludismo!

Empero, el reciente working paper del NBER, “O-Ring Automation”, firmado por Joshua S. Gans y Avi Goldfarb, dinamita de base esa lógica de sustitución lineal.

Para entender el calado de su tesis, hay que salir del marco mental de la fábrica fordista y entrar en la lógica de la “tecnología O-Ring”. El concepto, prestado de la ingeniería de sistemas críticos, asume que, en procesos de alta complejidad (desde una cirugía neurovascular hasta el desarrollo de software de misión crítica), la calidad no se suma, se multiplica. Si un sólo eslabón de la cadena falla, el valor del producto final colapsa a cero.

Gans y Goldfarb utilizan esta premisa para demostrar que la automatización en estos entornos no sirve para reducir personal, sino para liberar el activo más escaso y volátil de la economía moderna: la atención humana.

El modelo propone un giro radical frente al pensamiento convencionalmente aceptado. Así pues, asumimos de forma natural que si una IA ejecuta el 40% de mis tareas, la empresa necesita un 40% menos de "mí”. He ahí el grave error, puesto que la realidad es harto complicada para diagnósticos tan sencillos. Lo que dicen los investigadores es que, en un entorno O-Ring, ese tiempo liberado no es excedente, sino un valor por explotar.

Pongamos el ejemplo: un trabajador apoyado por IA no se va a casa; en todo caso redirige ese 40% de ancho de banda cognitivo hacia el 60% de tareas manuales restantes que la máquina aún no puede tocar. Aquí es donde entra en juego lo que los autores denominan el “mecanismo de enfoque”. En otras palabras, al concentrar toda la capacidad humana en menos puntos de decisión, la calidad de esos eslabones críticos se dispara, elevando exponencialmente el valor del resultado final.

Más allá de esa nueva premisa, que ya es bastante, los autores arrojan una advertencia severa contra el “gradualismo” tecnológico que tanto gusta a los directores financieros adversos al riesgo. No es algo baladí: su modelo matemático revela que la rentabilidad de la automatización en estos escenarios complejos únicamente se materializa mediante bundling (paquetización masiva).

Por lo que automatizar una tarea aislada apenas mueve la aguja; pero automatizar diez tareas de golpe libera el tiempo suficiente para que el “efecto enfoque” compense la inversión. De este modo, las empresas que intentan digitalizarse “poquito a poco” se encontrarán con una estructura de costes rota, mientras que aquellas que apuesten por una automatización estructural capturarán todo el margen. La realidad que vemos en el tejido productivo es, de hecho, diametralmente la opuesta: muchas pruebas piloto y pocas implementaciones a escala.

En cualquier caso, lo más contraintuitivo del estudio, y lo que seguramente escocerá a los profetas del apocalipsis laboral, es su conclusión sobre los salarios. Lejos de deprimir las nóminas, la automatización parcial en cadenas O-Ring tiende a inflarlas. La razón es pura teoría de juegos: al eliminar la fricción de las tareas rutinarias, el capital (la tecnología) apalanca brutalmente el impacto de las tareas manuales remanentes.

El profesional se convierte en el guardián de los únicos puntos de fallo posibles. Su criterio, su supervisión y su “toque” final son ahora el único techo para la calidad del producto. Y en un mercado donde la mediocridad es una commodity y la excelencia es logarítmica, el mercado paga una prima agresiva por ese control de calidad.

Esto deja en evidencia la inutilidad de los actuales “índices de exposición a la IA” que circulan por muchos despachos y consultoras. Calcular qué porcentaje de un trabajo es automatizable es un ejercicio de aritmética estéril si no se entiende la interdependencia de las tareas. Un cirujano que delega el diagnóstico y la sutura a un robot no es un cirujano desempleado; es un cirujano que puede dedicar el 100% de su intelecto a la toma de decisiones críticas durante la intervención, reduciendo la tasa de error a niveles que ningún humano fatigado podría alcanzar.

Así que quizás, y sólo quizás, deberíamos centrar las miradas en si nuestra profesión es suficientemente crítica como para formar parte de esta ola. Y es obvio que para economías basadas en turismo y construcción, como España, seguramente sí haya motivos para preocuparnos, pero la causa última no es -ni de lejos- la inteligencia artificial.