Software

En informática, la palabra hardware se refiere a aquello que cuando no funciona puede ser golpeado, como la pantalla, el ratón o el teléfono, mientras que el término software hace referencia a aquello que cuando deja de funcionar solo puede ser maldecido (programas como el navegador web o el procesador de textos de turno).

Al principio, el negocio estaba en el hardware. IBM, Hewlett-Packard, DEC y otras compañías por el estilo fabricaban distintos tipos de ordenadores que proveían con un sistema operativo básico para poder ser utilizados. La clave del éxito de Microsoft fue, se supone, pensar que el negocio estaba en realidad en el software. En su trato con IBM a principios de la década de 1980, Microsoft retuvo la propiedad de su sistema operativo, vendiendo en su lugar licencias para su uso. A los directivos de IBM aquello no les importó porque sus ingresos venían de vender máquinas, no sistemas operativos o programas. La trayectoria de ambas compañías desde entonces es de sobra conocida.

Originalmente, el software era diseñado como un complemento al hardware y, en consecuencia, era definido por este último, teniendo que adaptarse el primero al segundo. Con los años la relación se invirtió y ahora es el software el que define al hardware. Quizá se entienda mejor con un ejemplo sencillo. En el modelo de los 80, para poder tener WhatsApp uno debe comprar un teléfono concreto. En el modelo actual, si en un teléfono no se puede instalar WhatsApp dicho producto está condenado.

Imagen de Kovah

Las empresas que nacieron durante la burbuja de las puntocom aún tenían que invertir necesariamente en hardware para ofrecer sus servicios, esto es, comprar servidores. Actualmente, eso ya no es necesario. Desde que Amazon lanzara sus servicios de infraestructura como servicio (y otras muchas empresas como Google se lanzaran a ese mismo mercado) es posible alquilar ordenadores virtuales con distintas capacidades a unos pocos céntimos por minuto. Sobre esa infraestructura virtual se han ido desarrollando nuevos modelos de negocio basados en nuevas abstracciones hasta llegar hasta un servicio como este, Blogger, un software-as-a-service (SaaS) que nos permite hacerlo todo (en este caso, publicar un blog) sin gastar más dinero que el necesario para comprarnos un ordenador desde el que trabajar.

«El software se está comiendo el mundo», escribió el ingeniero e inversor de Silicon Valley Marc Andreessen en el verano de 2011. Se refería al hecho de que empresas principalmente fabricantes de hardware como HP y Motorola estaban languideciendo mientras que firmas cuyo núcleo de negocio era el software (Google, Facebook) iban en ascenso. Según él, este segundo tipo de empresas se irá apropiando de un sector cada vez mayor de la economía:

My own theory is that we are in the middle of a dramatic and broad technological and economic shift in which software companies are poised to take over large swathes of the economy.
More and more major businesses and industries are being run on software and delivered as online services—from movies to agriculture to national defense. Many of the winners are Silicon Valley-style entrepreneurial technology companies that are invading and overturning established industry structures. Over QuickHoney QuickHoney the next 10 years, I expect many more industries to be disrupted by software, with new world-beating Silicon Valley companies doing the disruption in more cases than not.

Allí donde algo que se hace mediante hardware se puede cambiar para ser hecho mediante software se obtienen grandes beneficios en cuanto a flexibilidad, velocidad y gestión. Consideremos la red de telefonía. En sus inicios, para conectar los teléfonos entre sí era necesario conectar físicamente los circuitos; esa era la función de las operadoras. Hoy día, la voz se transmite en forma de paquetes de datos, a veces por esos mismos circuitos, a veces por otros nuevos y más modernos. Lo importante es que ya no es necesario operar en el mundo físico: basta con utilizar un software al uso para poner en contacto a los interlocutores, registrar sus llamadas y hacerles llegar la factura a fin de mes automáticamente. Flexible, rápido, escalable y más rentable.

La infraestructura como servicio de Amazon que he mencionado antes es otro ejemplo de un software reemplazando tareas en el mundo físico. Hace veinte años, montar un servidor web implicaba comprar un ordenador, enchufarlo y conectarlo a internet mediante un módem. Montar dos servidores conllevaba el doble de coste y de trabajo, y conectarlos entre sí suponía tener que comprar más cacharros para ello (y otros tantos para tener cierta protección ante ataques informáticos). Ahora, por el contrario, con los servicios de computación en la nube conectar varios servidores entre ellos y a internet es tan fácil como hacer unos pocos clics en una interfaz web.

Esta flexibilidad, unida a su bajo coste, es lo que ha permitido a empresas como Uber, Airbnb y otras por el estilo su éxito. Los servidores virtuales son la base sobre las que las estas aplicaciones para móviles ofrecen unos servicios que no eran posibles hasta que el software ha empezado a devorar el mundo. El auge de estas nuevas compañías basadas en software y la paulatina desaparición de los modelos tradicionales implica que el ciclo se alimenta a sí mismo.

Desde hace unos años existe un movimiento en el sector tecnológico que equipara la programación (esto es, la creación de software) a la alfabetización, y propone que todo el mundo aprenda a programar. Personalmente, dudo que la propuesta tenga éxito a la larga, de la misma forma que no todos hemos acabado siendo mecánicos (salvo nuestros cuñados) a pesar de estar rodeados de vehículos. Téngase en cuenta, además, que actualmente el software hay que escribirlo (literalmente) y las máquinas son muy exquisitas con la sintaxis; sospecho que alguien habituado a una gramática del tipo «ola k ase» difícilmente puede llegar a ser un programador productivo.

Algunas personalidades del mundo de la programación, como Jeff Atwood, se han opuesto desde el principio a esta propuesta llamada «programación para todos». De todos sus argumentos quiero resaltar el siguiente: el software no es un objetivo en sí mismo. Los programas existen para solucionar problemas, no porque tengan valor intrínseco. De hecho, a pesar de la enorme importancia que tiene el código informático en el mundo moderno, su valor de mercado no ha dejado de devaluarse:

This is the Software Paradox: the most powerful disruptor we have ever seen and the creator of multibillion-dollar net new markets is being commercially devalued, daily. Just as the technology industry was firmly convinced in 1981 that the money was in hardware, not software, the industry today is largely built on the assumption that the real revenue is in software. The evidence, however, suggests that software is less valuable –in the commercial sense–than many are aware, and becoming less so by the day.

Esto ocurre porque el software en sí es cada vez más un facilitador de ciertos modelos de negocio como la economía de la suscripción de la que ya hablamos y cada vez menos un producto.

El código informático es una herramienta muy poderosa y, como suele ocurrir, sus virtudes también hacen de él una herramienta peligrosa. Permite, verbigracia, a las empresas controlarnos y manipularnos constantemente y a gran escala. Los gobiernos pueden, además de vigilarnos y extender su propaganda, aplicar cómodamente un surtido florilegio de comportamientos autoritarios, desde la censura hasta el robo. Y lo que es peor: en ocasiones pueden hacerlo sin que los ciudadanos se den cuenta siquiera. Actualmente unas pocas líneas de código pueden bastar para hacer añicos derechos que llevó siglos adquirir. Cuantos más aspectos de nuestra vida pasan a estar controlados por programas informáticos, mayores son los riesgos en este sentido.

Existen también otros peligros que no tienen que ver con nuestra naturaleza y el uso que hacemos de la tecnología, sino que son intrínsecos a la herramienta. Como ya argumenté en su día, la manera en la que hacemos software aún no es suficientemente madura, lo que hace que el producto final esté lleno de problemas de seguridad y errores de fiabilidad. Los millones de programas existentes se comunican entre sí dando lugar a complicados sistemas cuya complejidad se nos escapa, lo que hace imposible predecir su comportamiento en cada situación y, en consecuencia, valorar adecuadamente el riesgo.

Por tanto, la cuestión quizá sea ahora cuándo parar. En algún momento deberíamos darnos cuenta de que no hace falta gestionar absolutamente todo desde nuestro teléfono móvil o que no es necesario conectar nuestras ollas de cocina a internet. No poner límites podría suponer acabar devorados por el software de la misma forma que el espacio urbano acabó siendo devorado por nuestros coches, con la diferencia de que el código informático puede tener el control de muchísimas más áreas de nuestra vida.

La brecha

Para un periodista, algo que le sucede a un conocido es una tendencia, y si ese algo le sucede a un segundo conocido entonces se convierte en una tendencia confirmada. Hoy quiero hablarles de una tendencia confirmada según estos estándares que he detectado recientemente. Desconozco si se trata de un fenómeno real o una ilusión producto de la pequeña lente a través de la cual observo el mundo. Dos son mis fuentes de información en este caso. En primer lugar, la alta rotación de personal que hay en la empresa para la que trabajo. En segundo lugar, el hecho de que por sucesos imprevistos me he visto en la posición de entrevistador por primera vez en mi vida.

Imagen de Sawtooth

Quizá hayan oído en las noticias que faltan trabajadores cualificados en el sector de tecnologías de la información. Desde luego, mucho se ha escrito sobre ello. Las empresas aseguran que no encuentran personal preparado para cubrir los puestos vacantes mientras que los empleados sostienen que las compañías buscan «unicornios» o no están dispuestas a pagar por lo que demandan. Si están más interesados en este asunto la empresa TEKsystems es autora de unos interesantes informes e infografías al respecto. Sin embargo, la brecha a la que yo me refiero no es aquella entre lo que las empresas piden y lo que los empleados ofrecen, sino la que atañe al diferente nivel técnico que los trabajadores de este sector parecen exhibir.

Mi experiencia me dice que la distribución de capacidades técnicas en esto de «la informática» sigue una distribución bimodal, es decir, hay un grueso de trabajadores que andan justos de conocimientos y destreza, y otro grupo menos numeroso de verdaderos cracks. He buscado un poco por internet y he visto que no soy el único que piensa así:

I believe this is almost trivially true: developing ordered sequences of events to carry out specific tasks--algorithm development--is a completely unnatural activity that many people are really bad at. The average person is mediocre at following instructions. Actually creating them is much more difficult. And our evolutionary history does not suggest that the ability to create ordered sequences of instructions to carry out specific tasks has ever been strongly selected for, so we'd expect it--like any weakly selected trait--to have a pretty broad distribution in the population.
The model demonstrates that a broad distribution of ability when applied against a skill that has a highly non-linear contribution to success will result in a bimodal distribution of results of the kind observed in introductory computing (CS1). This does not mean that there is a "gene for programming" any more than there is a "gene for height", but that one or a small number of skills that must be above a given threshold to succeed in CS1 can easily explain the data.

Quizá sea cierto que no todo el mundo está capacitado para trabajar en el sector de TI. Cuando decidí dejar la fisioterapia y dedicarme a los ordenadores lo primero que hube de hacer es buscar un sitio donde formarme. Acudí a una academia privada donde nada más recibirme me dieron una batería de tests psicotécnicos bajo la premisa de que para dedicarse a esto «hay que tener la cabeza amueblada de cierta manera». Completé los ejercicios y la chica que me atendió me dijo que yo valía para este sector. Cuando finalmente entré en la formación reglada noté que en aquella clase había dos tipos de estudiantes: aquellos que sacaban sobresaliente en todo y aquellos otros que aprobaban a duras penas o suspendían, siendo el primer grupo mucho menor que el segundo.

He encontrado lo mismo en el mundo laboral. Como les decía, en mi empresa entra y sale gente a buen ritmo. Muchos son estudiantes sin experiencia pero también se contrata a gente ya curtida. Obviamente, eso significa que la gente de personal hace muchas entrevistas, habiendo yo colaborado en algunas de ellas. En ambos casos observo la misma brecha: la mayor parte de quienes se dedican a esto andan muy justos de talento y ganas, mientras que una pequeña parte son gente apasionada de gran capacidad. La brecha se nota también a nivel mundial: hay compañías cuya nacionalidad ya te adelanta que va a ser muy duro trabajar con ellos y otras cuya procedencia es sinónimo de calidad y exigencia. No creo que me equivoque si digo que los mejores ingenieros de este mundillo se hallan mayormente en Estados Unidos y en Irlanda, sede europea de las grandes empresas del sector (Google, Apple, Linkedin, Facebook, Twitter y demás).

Es un fenómeno que me inquieta, y no solo porque yo me halle en el vagón de cola del talento, lo que hace que me pregunte si seguiré encontrando trabajo en el futuro. Me inquieta porque las grandes empresas luchan entre ellas por lo más granado del sector (los gigantes) ofreciéndoles buenos salarios, beneficios sociales, planes de carrera y un largo etcétera. Además lideran la innovación, ya que su tamaño les hace enfrentarse a problemas radicalmente nuevos (por ejemplo: reconocimiento de voz, texto e imágenes, velocidad en las comunicaciones u optimización del uso de energía eléctrica). Por tanto, es lógico que la gente quiera trabajar, digamos, en Google. ¿Y qué pasa cuando a alguien lo contratan en una de las grandes del sector? Que recibe la mejor formación, que sus compañeros son los mejores y que lleva a cabo proyectos de gran alcance y complejidad. Los mejores se hacen así aún mejores.

Por su parte, las empresas más modestas solo pueden permitirse peces del Mar Muerto, así que no tienen otro remedio que cubrir sus posiciones con empleados mediocres, lo cual hace que sea aún más difícil luchar con las grandes firmas, máxime si tenemos en cuenta que estos negocios tienden a invertir lo mínimo posible en su fuerza de trabajo. Sus asalariados apenas reciben formación (si es que llegan a recibir alguna) y el único plan de carrera disponible es llegar a ser mando intermedio. Los trabajadores se ven obligados a pasar de un empleo a otro sin relación con el anterior para poder ganar algo más de dinero, desperdiciando así su capital de carrera.

Todo esto lleva a un ecosistema en el que las grandes compañías crecen monopolizando el talento, las startups aparecen con la misma velocidad con la que desaparecen, y los empleados se mueven de un lado para otro sin cesar (ya sea por voluntad propia u obligados) como si fueran todos iguales, cual peones en un tablero de ajedrez.

No voy a molestarme en tratar de averiguar las causas de este fenómeno que se retroalimenta. Obviamente, el sistema educativo de cada país tiene mucho que ver, así como la vocación individual. En cualquier caso, mi mayor preocupación es saber cómo seguir siendo relevante en este entorno. Yo no soy lo suficientemente bueno como para trabajar en sitios como Netflix, Intel o Microsoft pero tengo amigos que sí. Sus historias me hacen darme cuenta de que existe un «primer mundo» y un «tercer mundo» laboral en este sector, separados por un abismo que cada vez se hace mayor.

Economía 4.0

Creo que nada estimula tanto el espíritu emprendedor como trabajar en tecnologías de la información. Y no lo digo por Silicon Valley y el ecosistema de las startups, sino porque este sector quema tanto que pocos son los trabajadores que no sueñan con dedicarse a otra cosa y vivir lo más alejados posible de los ordenadores. Sirva como muestra el caso de un compañero que nos ha dejado recientemente cuyo plan de vida alternativo consistía en un negocio de alquiler de bicicletas eléctricas. Estas bicicletas son relativamente prácticas para moverse por la ciudad pero los costes de adquisición y mantenimiento, amén del espacio que ocupan, no son desdeñables. A nuestro colega se le ocurrió que quizá podría ganar dinero haciéndole la competencia al BiciMAD.

De momento dicha compañía es solo una idea pero, de materializarse, vendrá a unirse a la pléyade de empresarios que viven de arrendar productos. El alquiler de películas, música y libros se ha modernizado y reencarnado en compañías como Netflix, Spotify y Kindle Unlimited. Ahora también podemos alquilar un coche con Uber para desplazarnos a una habitación que alguien nos ha cedido a través de Airbnb. Y así siguiendo.

Foto de Ken Teegardin

Tengo la impresión de que el sector cuaternario de la economía parece estar derivando en una cultura del alquiler. Es verdad que ninguna de las compañías mencionadas son realmente algo nuevo, pues desde hace mucho tiempo hemos tenido videoclubs, bibliotecas, taxis y hoteles. Sin embargo, hay algunas diferencias que vale la pena resaltar. Para empezar, todo ello es hoy más ubicuo y accesible gracias a internet y los dispositivos móviles. Ya no hay que desplazarse físicamente para tomar en préstamo una película o un libro. Eso hace más fácil buscar el mejor precio, hasta el punto de que los comparadores de precios se han convertido en un sector en sí mismo. Además, los catálogos de entretenimiento son ahora más amplios, pues el formato digital nos libera de las constricciones impuestas por el tamaño físico del inventario. A consecuencia de ello es posible satisfacer a ese conjunto de consumidores cuyos gustos se alejan de lo habitual pero cuya demanda agregada iguala o supera la del consumidor medio, un fenómeno bautizado hace más de una década como economía long tail.

Más importante que todo lo anterior es que hoy día es posible para casi cualquier persona publicar su propias creaciones en Amazon o YouTube y hacerse publicidad en Twitter y Facebook. No solo podemos ganar dinero con eso, sino que además es posible emplear nuestro coche o parte de nuestra vivienda para generar beneficios adicionales, otro hecho con nombre propio: sharing economy.

Las tecnologías de la información hacen muy fácil poner a disposición de otras personas nuestras propiedades. Esto añade un matiz importante al modelo económico tradicional: ahora cualquiera de nosotros, amén de consumidor, puede ser un capitalista, pues somos dueños del medio de producción (por ejemplo, el coche). Dirk Helbing llama a esto prosumers, abreviatura de co-producing consumers. La ventaja de este sistema es que no necesitamos de una empresa que nos provea de los medios para producir un producto o servicio valioso. No obstante, tiene la desventaja asociada de que ahora es el propio trabajador quien carga con los gastos de depreciación de la maquinaria:

Revenue is produced by workers utilizing capital to provide something of value. Capital may be thought of abstractly as large quantities of money that can be transformed into physical objects which are used to produce more money, or it can be thought of as the objects that produce money themselves. Traditionally, capital might be a piece of factory equipment, and the owners of capital are the business owners. Capital may depreciate in value as it is utilized to produce revenue. Eventually, the capital may need to be revitalized or replaced.

In the traditional model, normal workers don’t own the capital that they utilize to produce revenue. The worker is paid a fraction of the revenue of the company– most of the revenue of any given company is used to maintain its capital and its workforce. It is the responsibility of the owner of the capital to provide wages to the worker who utilizes said capital to produce revenue. What remains after maintenance of capital and wages is called profit. The profit may be used to purchase more capital, put in the bank, or paid out to workers or owners. The key takeaway here is that workers traditionally do not have any financial responsibility toward the capital which they utilize. The role of the worker is to utilize the capital in order to collect wages.

Para cryoshon, el autor del artículo de donde están sacadas estas palabras, esta diferencia es crítica y deriva en una economía que perjudica a los trabajadores (énfasis en el original):

The sharing economy turns the traditional capital-and-revenue equation on its head. Instead of capital being owned by a company and utilizing workers to gain revenue from that capital, a company merely rents capital owned by the worker as part of the worker’s wages, offloading the up-front cost of capital and discharging the costs of capital maintenance to the worker. Revenues no longer flow toward the owner of the capital, but rather to the renter of the capital. After that, things function normally: workers are paid their static amount of the revenue, which is low despite bringing capital to the table.

[...] Workers accept high risk to their capital from constant heavy utilization, and are not rewarded for it. Capital depreciation is likely, and is not compensated for by wages. Total losses of capital are not compensated for whatsoever. Instead, workers put a lot on the line in exchange for average wages whose rate does not increase despite large profits. Should the worker lose their capital, they are out in the cold.

La nueva economía también puede tener consecuencias novedosas para los consumidores. Parece que nos movemos, como he dicho más arriba, hacia una economía de la suscripción. Pagas diez euros al mes y tienes una gran selección de películas. Por otros diez euros tienes acceso miles de canciones. Diez euros más y obtienes barra libre de libros. Con diez euros adicionales consigues decenas de canales de televisión. Otros diez euros y puedes jugar a videojuegos con tus amigos por internet. Si seguimos aportando dinero podremos guardar nuestros documentos en la nube, gestionar proyectos, utilizar servidores para montar nuestro propio servicio web, buscar pareja, encontrar trabajo, registrar nuestra dieta o sesiones de ejercicio, y un larguísimo etcétera que es imposible enumerar aquí por falta de espacio.

El hecho relevante es que la cultura de la suscripción nos priva del producto en sí. En Estados Unidos el fabricante de maquinaria agrícola John Deere ha llegado a asegurar que los agricultores no son dueños de sus tractores:

It’s official: John Deere and General Motors want to eviscerate the notion of ownership. Sure, we pay for their vehicles. But we don’t own them. Not according to their corporate lawyers, anyway.

In a particularly spectacular display of corporate delusion, John Deere—the world’s largest agricultural machinery maker —told the Copyright Office that farmers don’t own their tractors. Because computer code snakes through the DNA of modern tractors, farmers receive “an implied license for the life of the vehicle to operate the vehicle.”

It’s John Deere’s tractor, folks. You’re just driving it.

Me pregunto qué clase de consecuencias puede tener esto. Actualmente pagamos por muchas cosas que no llegamos a poseer. Eso implica que, desde el mismo momento en que no podemos seguir abonando las cuotas mensuales, nos quedamos sin nada. Durante la crisis he visto a muchas personas en paro aliviar su falta de ingresos vendiendo parte de sus cosas (tales como libros, ordenadores, muebles o material de deporte). Obtener todo en forma de suministro ahondaría en la herida que supone perder nuestra fuente de ingresos.


Hoy se dice que Uber, la mayor compañía de taxis del mundo, no es propietaria de ningún vehículo. Facebook, la mayor compañía de medios para el gran público, no crea contenido. Alibaba, el retailer más valorado, no tiene inventario. Y Airbnb, el mayor proveedor mundial de alojamiento, no tiene propiedades inmobiliarias. Como dice Tom Goodwin, gracias a las nuevas tecnologías estas empresas se aprovechan de las grandes cadenas de distribución existentes (allí donde están los gastos) para acceder a un gran número de personas (que es donde está el dinero), con la ventaja de no tener que asumir los costes de depreciación del capital.

Por otro lado, igual que estas empresas se alejan de los medios de producción, que pasan a ser aportados por los propios trabajadores, los consumidores nos vemos poco a poco separados del producto final, al que accedemos en modo alquiler previo pago de una suscripción. El caso de los videojuegos es un ejemplo muy ilustrativo. Los niños de mi generación se dejaban la paga en los salones recreativos. Después vinieron las consolas y, con ellas, la posibilidad de jugar todas las partidas que quisiéramos con un único pago. Ahora, los juegos para móviles vuelven a la época anterior y demandan pequeños desembolsos para conseguir vidas extra, desbloquear pantallas o no tener que esperar para jugar la siguiente pantalla.

Agua, electricidad, gas, combustible... todas esas necesidades básicas se proporcionan como suministro, pues no puede ser de otra manera. También hemos de pagar una cuota mensual por nuestra línea telefónica y el acceso a internet, y otras tantas cuotas anuales para diferentes tipos de seguro. Lo que está ocurriendo ahora es que las empresas parecen haberse dado cuenta de que también los productos y servicios no esenciales pueden venderse de la misma manera. Esto permite a las compañías asegurarse un flujo de ingresos continuo más predecible que el que depende del número de ventas por unidades. Por su parte, los consumidores obtienen mayor variedad, comodidad y más espacio libre en casa, siempre a cambio de no ser dueños de nada.

A todo lo anterior hay que añadir un sector en auge de la economía en el que los medios de producción son de nuevo propiedad del trabajador, el cual, aún así, sigue cobrando un salario de subsistencia. En este sistema consumimos fuerza de trabajo sin generar ningún valor adicional y los beneficios van a parar a unos empresarios cuya única función es crear un espacio virtual en el que emparejar a productores y consumidores. Me pregunto qué pensaría Karl Marx de todo esto.

Rage against the machine

Mark Court es uno de los trabajadores más especializados del planeta. Su trabajo consiste en una sola tarea: dibujar una línea horizontal a mano. Eso es todo. Así es como se gana la vida, dibujando una línea tras otra, cada una igual a la anterior, una y otra vez. El único inconveniente es que la línea ha de ser perfecta. Un error suyo le puede costar a la compañía más de trescientos mil euros.

Court es el encargado de dibujar la línea horizontal (coach line) que decora los laterales de los coches de la marca Rolls-Royce. Este artista emplea alrededor de tres horas en pintar la línea en cuestión, de seis metros de largo a cada lado. Como digo, no puede equivocarse. Le llevó cinco años aprender su labor.

Supe de la existencia de Mark Court gracias a un documental que vi por casualidad sobre la fabricación de los lujosos coches de la célebre marca británica. Casi todo el proceso de ensamblado se hace a mano, lo que explica buena parte del elevado precio de estos automóviles. De todos los pasos el que más me llamó la atención fue este del dibujado de la línea pues pienso (como otras personas con las que comenté el documental) que un robot podría hacerlo mejor y más rápido. Los robots no se cansan, no les tiembla el pulso y pueden tener una precisión mucho mayor que cualquier humano, razones todas ellas por las que algunos procedimientos quirúrgicos han dejado de hacerse a mano.

El mismo dibujo puede tener dos interpretaciones distintas según su creador. Si es obra de Mark Court, hablamos de arte. Si es fruto de un proceso de fabricación automatizado, es una recta más, sin nada de especial. A la hora de elegir, son muchos los que prefieren lo «hecho a mano», lo artesanal, lo «natural». De acuerdo con Daniel Kahneman, este sesgo es una de las razones que explica nuestra hostilidad hacia los algoritmos:

Cuando un ser humano compite con una máquina, sea John Henry con el martillo de vapor en la montaña o el genio del ajedrez Garry Kaspárov enfrentado a la computadora Deep Blue, nuestras simpatías están con nuestro semejante. La aversión a los algoritmos que toman decisiones que afectan a los seres humanos está arraigada en la clara preferencia que muchas personas tienen por lo natural frente a lo sintético o artificial. Si se les preguntara si comerían antes una manzana cultivada con abono orgánico que otra cultivada con fertilizantes artificiales, la mayoría de ellas preferirían la manzana «cien por cien natural». Incluso después de informarles de que las dos manzanas tienen el mismo sabor y el mismo valor nutritivo, y son iguales de sanas, la mayoría preferirían la manzana natural.

Parece que no solo nos importa el producto final, sino cómo ha sido fabricado. De igual manera, cuando se cometen errores la causa de los mismos se nos antoja relevante. ¿Acaso no habría diferentes reacciones en la opinión pública si un paciente muriese por no haber recibido tratamiento, según si dicha decisión fuera obra de un médico o de un algoritmo? Esta es la segunda razón por las que muchos son reacios a utilizar métodos estadísticos cuando se trata de tomar decisiones transcendentales que afectan a las personas (ibídem Kahneman):

El prejuicio contra los algoritmos aumenta cuando las decisiones son trascendentales. Meehl comentó: «No sé cómo atenuar el horror que algunos clínicos parecen experimentar cuando prevén que se vaya a negar el tratamiento a un caso tratable porque una ecuación “ciega y mecánica” lo desclasifique». [...] [P]ara la mayoría de las personas, la causa de un error es importante. El caso de un niño que muera porque un algoritmo ha cometido un error es más penoso que el de la misma tragedia producida a consecuencia de un error humano, y la diferencia de intensidad emocional es traducida enseguida a preferencia moral.

Sin embargo, tal como arguyen los partidarios de los algoritmos, si disponemos de un método que comete menos errores que los expertos ¿no estamos moralmente obligados a usarlo? Como tantos otros argumentos racionales, este se enfrenta a realidades psicológicas pertinaces que inclinan la balanza a favor de la irracionalidad.

Los Rolls-Royce no son los únicos coches que se fabrican a mano total o parcialmente. Según este artículo, BMW, Porsche, Ford y Volkswagen confían en las manos y los ojos de sus empleados para ciertas tareas. Escribe el autor del artículo:

[P]ara los coches de más valor los fabricantes confían en las manos de sus trabajadores. A pesar de la proliferación de los robots, una persona es la que debe controlar la máquina y controlar los procesos de calidad en la cadena.

Esa es una idea que analizamos someramente en el pasado artículo, la del humano controlando a la máquina. Vimos que las pruebas apuntan a que, si queremos obtener las mejores decisiones o predicciones, lo mejor es dejar sola a la máquina. No obstante, para muchos es inconcebible someterse a una inteligencia artificial sin tener la opción de desactivarla u omitirla a discreción. Por desgracia, tener esa opción puede causarnos verdaderos problemas, pues nos pasamos de listos con demasiada frecuencia. Ian Ayres, autor de Super Crunchers, cuenta la historia de un comité de libertad condicional que decidió liberar a un recluso ignorando su puntuación en un sistema que el tribunal utilizaba para calcular el riesgo de reincidencia llamado RRASOR (Rapid Risk Assessment for Sexual Offender Recidivism). El delincuente en cuestión, Paul Herman Clouston, había sido condenado –entre otras cosas– por agresión sexual con agravante, secuestro y asaltos a menores. Tan pronto como fue liberado, huyó, convirtiéndose en uno de los hombres más buscados del estado de Virginia. Su riesgo de reincidencia según el sistema RRASOR era de cuatro sobre cinco, lo que significaba que tenía más del cincuenta y cinco por ciento de probabilidades de cometer otro crimen sexual en los diez años siguientes a su liberación. Fue capturado en 2010. No he podido averiguar si cometió algún crimen durante el tiempo que estuvo fugado.

En mi opinión, el mayor escollo al que se enfrenta la adopción de los algoritmos tiene que ver con nuestra experiencia diaria de la tecnología y de la inteligencia artificial. Nuestros ordenadores y teléfonos «inteligentes» se bloquean, nos obligan a reiniciarlos y hacen cosas raras, como perder la conexión a internet sin venir a cuento. Intentar seleccionar texto en un dispositivo móvil es capaz de hacer aflorar lo peor de cada persona. Yo trabajo con ordenadores a diario y a menudo tengo ganas de estampar el portátil contra la pared, un sentimiento que, a juzgar por los gritos de mis compañeros y los golpes furibundos a la tecla «Intro», es bastante común. No es raro que la ira hacia las máquinas se manifieste físicamente.

Además de los fallos en el funcionamiento diario, a menudo nos encontramos con que la inteligencia artificial no es nada inteligente, como ese algoritmo que no distinguía un leopardo de un sofá, o Siri, el asistente virtual de Apple, que hace cosas como esta:

Fuente: Reddit

Mientras la tecnología no sea perfecta siempre tendremos nuestras reservas. Por tanto, mucho me temo que dichas reservas nunca desaparecerán. Los algoritmos pueden darnos soluciones pero, incluso aunque sean perfectos en sus aciertos, plantean nuevos problemas y riesgos. Por ejemplo, cuando nos enfrentamos a un problema para el que hay pocos precedentes o ninguno, las soluciones basadas en estadísticas son inútiles. También pueden ser de poca ayuda si no podemos registrar los datos pertinentes (es relativamente fácil llevar un registro de cada clic hecho por los visitantes de nuestra tienda virtual pero no lo es tanto registrar síntomas físicos o sensaciones subjetivas). Cuando se trata de hacer predicciones, es posible que los algoritmos sean totalmente inútiles en sistemas reflexivos como la economía, donde las predicciones sobre el devenir de los acontecimientos influyen en los eventos futuros.

Asimismo, puede ocurrir que la rígida dependencia de los algoritmos mine nuestra creatividad. Nuestros sesgos y puntos ciegos se replicarán en nuestros programas. Habrá ocasiones en que no podremos distinguir un error del programa de una genialidad, como ocurría con Deep Blue. Puede darse el caso de que el modelo sea muy bueno pero no sepamos cómo toma las decisiones que toma. Y siempre habrá dilemas morales a los que enfrentarse, como los suscitados por aquel padre que se enteró de que su hija estaba embarazada cuando la empresa Target le mandó ofertas especiales para futuras madres a su hija; los algoritmos de análisis de Target detectaron cambios en los hábitos de compra de la adolescente y predijeron correctamente que había quedado encinta. La tecnología también abre la puerta a la realización de viejos experimentos mentales filosóficos. Por ejemplo, ¿debe un coche autónomo sacrificar a su pasajero en un accidente si con ello salva la vida de cinco ocupantes de otro vehículo de la carretera?

Nate Silver observa en su obra (de donde he tomado el título para esta entrada) que nosotros mismos somos la mayor limitación a la tecnología. El ritmo de la evolución natural queda muy por detrás en comparación con el de la evolución tecnológica y nuestro cerebro no está preparado para trabajar en un mundo inundado de datos: vemos patrones donde solo hay ruido y damos demasiada importancia a correlaciones espurias. Al igual que este autor, creo que debemos ver la tecnología como lo que siempre ha sido: una herramienta para mejorar la condición humana. Por un lado, no debemos profesarle culto como a un dios ni someternos a ella sin pensar. Pienso que debemos mostrar cierto escepticismo ante la idea promulgada por autores como Matt Ridley de que la tecnología resolverá todos nuestros problemas. Por otra parte, también creo que no debemos luchar contra la misma como si fuera el mismo diablo, negando sus ventajas por principio y asumiendo que una tarea la hacemos mejor nosotros por el mero hecho de ser humanos. Y, por supuesto, no tiene por qué asustarnos el adjetivo «artificial». Como dice Silver: «computers are themselves a reflection of human progress and human ingenuity: it is not really “artificial” intelligence if a human designed the artifice».

¿Qué quieres ser de mayor?

Faltaban pocos meses para las pruebas de acceso a la universidad cuando nos llevaron de visita por las facultades a las charlas que cada año se organizaban para futuros estudiantes. Allí nos juntamos con otros tantos alumnos del resto de institutos de la ciudad a oír a los profesores contar lo que cada una de sus respectivas escuelas ofrecía, tanto en términos educativos como en lo referente a perspectivas profesionales. Háganse cargo de la situación: teníamos dieciocho años, no sabíamos nada de la vida, nuestro cerebro aún sufría los efectos secundarios de la adolescencia y no teníamos prácticamente experiencia en tomar decisiones importantes bajo condiciones de incertidumbre. En esas circunstancias nos hacían elegir a qué dedicar el resto de la vida.

Foto de Lauren Macdonald

Ante aquella encrucijada cada uno aplicaba su propia heurística. Algunos los tenían muy claro, bien porque iban a seguir la carrera de sus padres (como Jesús, que en lugar de licenciarse iba a convertirse en policía) o porque estos le habían impuesto prácticamente su sugerencia (el caso de Maru, quien ya sabía mucho antes de terminar el bachillerato que estudiaría ingeniería industrial). Otros optaron por lo que parecía que tenía más demanda en el mercado laboral en aquel entonces, y que no recuerdo qué era. Estaban los que, como Anita, eran reticentes a dejarse guiar por su pasión (la biología en este caso) cuando esta tenía altas probabilidades de resultar en ser profesor. Finalmente, había un grupo numeroso de compañeros que escogerían entre aquello que su nota les permitiera y que aterrizarían en Estadística, Informática y otras carreras que acabarían abandonando.

No hay que ser muy listo para darse cuenta de la cantidad de problemas que supone el sistema actual. Aún somos ignorantes cuando se nos obliga a decidir nuestra profesión y, para más inri, no se nos proporciona información adecuada sobre lo que significa optar por cada vía. Es como si se nos forzara a contratar una hipoteca para comprar una casa de la que hemos visto únicamente el anuncio en un portal inmobiliario (y sin fotos). Creo que en la mayoría de los casos uno no sabe si de verdad le gusta ser médico, ingeniero o profesor hasta que ha vivido el día a día de la profesión, pero para entonces ya es demasiado tarde y ya se está atrapado en cierta medida en lo que ha elegido. No es de extrañar que muchos se equivoquen y quieran cambiar de ocupación más adelante.

Por desgracia, en la era de la superespecialización cambiar de carrera es sumamente complicado. Para empezar, como todo hijo de vecino sabe es más difícil encontrar trabajo cuando no se tiene experiencia en el sector, lo que da lugar a esa situación del tipo «pescadilla que se muerde la cola» en la que a uno no le contratan porque no tiene experiencia pero no puede adquirir dicha experiencia porque nadie le contrata, precisamente por no tener experiencia. A esta primera limitación se le une la edad, tanto en forma de prejuicio como en realidades prácticas. Cuando aún se está estudiando es posible optar a una beca, pero esa es una baza que personas de treinta o más años tienen complicado jugar. Por un lado está, como digo, el prejuicio («¿becario con treinta años?») pero también el hecho de no poder alimentar a tu prole con un sueldo de becario.

No obstante supongamos, por mor del argumento, que con la educación formal adecuada cualquier persona pudiera cambiar de profesión. Ocurre que la mayoría de titulaciones exige un esfuerzo a tiempo completo, como bien se encargó de recordarnos nuestro profesor el primer día de universidad («olvídense de sacarse esta carrera mientras trabajan», nos dijo). Incluso los cursos de las escuelas de negocios, especializadas en dar formación a trabajadores sénior, suponen una carga de trabajo irreconciliable con una familia y un trabajo de cuarenta horas a la semana. El MBA es un bien cuyo acceso está restringido a los privilegiados con dinero para costeárselo y que además pueden tomarse un año sabático para sacarlo adelante.

Es por todo lo anterior que una decisión tomada a corta edad se convierte a menudo en un molesto corsé para toda la vida. Para los trabajadores del conocimiento, hacer esa «T» de la que nos hablaba Invisible Kid es casi imposible en la práctica (a menos, claro está, que no se dependa del sueldo para vivir). Como escribe el economista Raghuram G. Rajam:

In the United States, life expectancy has increased by about 30 years since 1900, almost the span of an entire working career. Although more people today acquire advanced degrees, most still stop their formal education early in life, much as they did a hundred years ago. Education is still geared toward the first job, even though technological change, competition, and greater job mobility means that for most people, that first job, or even that first career, will not be the last. A system of formal education that terminates when one is twenty-five probably provides too much information related to the first few years of one’s career and too little knowledge for the half-century that follows. Would it not make more sense to deemphasize early specialization and offer more doses of formal education later on, so that individuals can cope with changes in environment and preferences?

Mis compañeros de instituto y yo tuvimos la suerte de contar con multitud de opciones, lo cual es estupendo y mucho más de lo que otros muchos tienen al alcance de la mano, pero no es suficiente. No es suficiente cuando solo puedes elegir entre todas esas alternativas una sola vez en la vida y, en caso de equivocarte, has de cargar con las consecuencias durante tres, cuatro o cinco décadas. No es suficiente cuando existe la posibilidad de que tu valor como trabajador se reduzca a cero según cambian las necesidades de la economía y avanza la automatización, y eso suponga acabar condenado al desempleo perpetuo. En palabras de Hayek:

Todos conocemos la trágica situación de los hombres muy especializados, cuya destreza, de difícil aprendizaje, ha perdido repentinamente su valor por causa de algún invento que beneficia grandemente al resto de la sociedad. La historia de los últimos cien años está llena de hechos de esta clase, algunos de los cuales afectaron a la vez a cientos de miles de personas.

En una época en la que no existe el trabajo para todo la vida y en la que a los empleadores se les llena la boca con palabras como «movilidad» o «flexibilidad» se requiere un sistema que permita a los ciudadanos hacer frente a la creciente incertidumbre en su vida como trabajadores. Es absurdo estar constreñidos por una única decisión tomada en la juventud, como si el mercado laboral, la sociedad o nosotros mismos no cambiáramos. Lo habitual es que haya una asimetría cognitiva y epistémica entre el yo adolescente y el yo actual, una diferencia importante entre lo que creíamos que íbamos a querer y lo que ha resultado que queremos, que genera tensiones muy difíciles de reconciliar si no es con un cambio. Por tanto, es importante, como ya decía el economista austríaco a mediados del siglo pasado, tener libertad para cambiar de empleo (ibídem Hayek):

Pocas gentes han dispuesto jamás de abundantes opciones en cuanto a ocupación. Pero lo que importa es contar con alguna opción; es que no estemos absolutamente atados a un determinado empleo elegido para nosotros o que elegimos en el pasado, y que si una situación se nos hace verdaderamente intolerable, o ponemos nuestro amor en otra, haya casi siempre un camino para el capacitado, que al precio de algún sacrificio le permita lograr su objetivo.

Conforme avanza la especialización y aumentan los años de vida laboral más necesarias se hacen a mi entender medidas que permitan a los trabajadores desarrollar nuevas capacidades o actualizar las que ya tienen, de manera que su pericia siga siendo relevante y puedan afrontar las crisis del mercado de trabajo. Un gran problema para ello es, obviamente, que las empresas tienen pocos incentivos para formar a sus trabajadores en algo que no sea la tarea que ya desempeñan, tarea que, a menudo, además de ser altamente especializada está tan circunscrita al contexto de la empresa que las capacidades cultivadas son irrelevantes fuera de ella. Mi experiencia me dice que muy pocas empresas ofrecen oportunidades serias de desarrollo profesional. Lo normal es que busquen a trabajadores que vengan estudiados de casa, que se mantengan al día por su cuenta y que no demanden cierta flexibilidad en el horario para acomodar su formación. Algunas empresas, como aquella en la que trabajo, llegan al punto de denegar explícitamente a su plantilla cursos para el desarrollo de competencias que exige continuamente, como los idiomas. Por pedir que no quede.

Una de las ideas que Rajam propone en su libro con el fin de tratar estos problemas que conlleva la especialización son años sabáticos pagados por el Estado para que los trabajadores se reciclen:

[A]s the length of working lives increases and as technology changes rapidly, more and more workers, especially in knowledge-based industries, are likely to find themselves with outdated and excessively specialized human capital. Academics typically get a sabbatical year once every seven years to renew their knowledge. (University of Chicago faculty are an exception: there is a presumption that we could not possibly learn more anywhere else on earth, so we don’t have sabbaticals.) As more workers come to resemble academics, perhaps employee sabbaticals should become more widespread. As the government could well benefit from the renewal of worker human capital, it could contemplate offering tax credits for workers who have worked for a number of years and decide to take a break to study or retool. Such a move would also put pressure on employers to allow such sabbaticals.

Personalmente, me encantaría poder contar con un año libre para aprender otras cosas sin que ello suponga menoscabar mi probabilidad de ser contratado, pero no cuento con que algo así llegue a ser realidad algún día.

Hace no mucho una compañera se unía al club de las lamentaciones formado por quienes descubren a los treinta que aquello que estudiaron no les gusta ni les interesa. Como ella, todos estamos controlados por la mano muerta del pasado, en este caso la mano de un adolescente que, con su pinta estrafalaria (era la moda de entonces, nos decimos) y su comportamiento a menudo vergonzoso, eligió cierto camino como mejor le pareció en nombre de un fantasma del futuro, un extraño con el que compartía nombre pero cuyos deseos en realidad desconocía.

La muerte del webmaster

Hubo una época, allá por el cambio del siglo, en la que crear una página web era sinónimo de hombre orquesta. Por aquel entonces uno solía construir su propio ordenador al gusto, instalar su sistema operativo favorito, configurar la conexión a internet, montar el software de su servidor web, picar el código HTML, registrar su dominio y, finalmente, ponerlo a disposición del público. De principio a fin, aquel que tenía los conocimientos necesarios (no eran muchos) se lo guisaba y se lo comía. Hablo de aquel tiempo en el que a los estudiantes universitarios de informática se les sacaba de la facultad para trabajar por suculentos salarios, la era de las puntocom, el periodo en el que proliferaron aquellas páginas que rezaban «bienvenido a mi página web», lucían un contador de visitas y mostraban los gifs de «en construcción».

Foto de anyjazz65

Quince años después la cosa es bastante diferente, claro. Hoy ni siquiera hace falta tener ordenador para tener presencia en la world wide web, basta con una tablet o un smartphone. La conexión a internet en el mundo desarrollado se ha vuelto tan habitual como el agua potable que sale del grifo y las páginas personales han dado paso a los perfiles en redes sociales. Aquellos que aún quieren tener un sitio propio cuentan con cientos de servicios (Blogger, Wordpress, Tumblr, etcétera) que les permiten poner su proyecto en marcha sin necesidad de saber nada de código gracias a sus editores estilo Microsoft Word. El coste de entrada a eso del internet se ha reducido sustancialmente en apenas una década.

Antes, como digo, una sola persona podía hacerlo todo. Se era a la vez administrador de sistemas, programador, diseñador y publicista. Conforme la tecnología fue avanzando la complejidad aumentó, haciendo que cada vez fuera más complicado para un solo individuo cargar con todo el trabajo. En pocos años el desarrollo web entró en lo que Atul Gawande llama la fase B-17 (el énfasis es mío):

Una pequeña multitud de mandamases militares y ejecutivos de la industria contemplaba cómo el avión de prueba Model 299 rodaba por la pista de despegue. [...] El avión rugió sobre el asfalto, despegó con suavidad y ascendió abruptamente hasta alcanzar los noventa metros de altura. Después entró en pérdida, giró sobre un costado, se estrelló y explotó en llamas. Dos de los cinco miembros de la tripulación murieron [...].
La investigación posterior puso de manifiesto que no se había producido ninguna avería mecánica. El accidente se debió a un «error del piloto», decía el informe. El nuevo avión, mucho más complicado que aparatos anteriores, exigía que el piloto prestase atención a los cuatro motores [...], al tren de aterrizaje retráctil, a los alerones, al compensador [...] y a las hélices de velocidad constante [...]. El modelo Boeing fue considerado, en palabras de un periódico, «mucho avión para que lo pilotara un solo hombre».
[...] Finalmente, el ejército compró casi trece mil de aquellos aparatos, a los que apodó el B-17. Y, dado que entonces ya era posible pilotar aquel mastodonte, durante la Segunda Guerra Mundial el ejército contó con una superioridad aérea decisiva que posibilitó su devastadora campaña de bombardeo a lo largo y ancho de toda la Alemania nazi.
Gran parte de nuestro trabajo ha entrado en la acutalidad en su propia fase B-17. El trabajo de los diseñadores de software, los agentes financieros, bomberos, policías, abogados y, desde luego, los médicos, es ahora demasiado complejo para llevarlo a cabo confiando únicamente en la memoria. Una pléyade de profesiones, en otras palabras, se ha convertido en «demasiado avión para que lo pilote una sola persona».

Cuando la faena es demasiada carga para una sola persona no queda otra opción, mal que le pese a las empresas, que dividirla entre varios. Esto tiene como resultado que se añaden nuevos puestos de trabajo a la economía (el énfasis es mío):

In 1980 there was no Internet or cell phone network, most people did not travel by air, most of the advanced medical technologies in common use today did not yet exist, and only a minority attended college. In the areas of communication, transportation, health, and education, the changes have been profound. These changes have also had a powerful impact on the structure of employment: when output per head increases by 35 to 50 percent in thirty years, that means that a very large fraction—between a quarter and a third—of what is produced today, and therefore between a quarter and a third of occupations and jobs, did not exist thirty years ago.

Así, hoy día la creación y mantenimiento de sitios webs de cierta enjundia se reparte entre administradores de sistemas (montan la infraestructura de servidores), ingenieros de redes (encargados de las comunicaciones), programadores de backend (lidian con tareas en el lado del servidor), programadores de frontend (responsables de lo que ve el visitante de la página), diseñadores (logos, esquemas de colores, etc.) y community managers (los que se pasan todo el día en Twitter y Facebook) entre muchos otros. Cuanto mayor sea la empresa de la que hablamos, mayor es la especialización. A escala Google, Amazon o Facebook los roles se cuentan por cientos (se suman seguridad, almacenamiento, análisis de datos y, sobre todo, muchos mandos intermedios). Esta división del trabajo tiene la ventaja principal, como seguramente les enseñaron en la escuela a través del ejemplo de las fábricas de Henry Ford o el fabricante de agujas de Adam Smith, de aumentar la productividad (salvo en el caso de los jefes), lo cual teóricamente es estupendo para el consumidor, que obtiene más por menos dinero, y para el dueño de la empresa, que gana más. Sin embargo, como veremos a continuación es terrible para el trabajador.

Vivimos en la era del superespecialista, un periodo de la historia en el que muchos profesionales sabemos cada vez más sobre cada vez menos. «El especialista», escribía Ortega y Gasset a principios del siglo XX, «"sabe" muy bien su mínimo rincón de universo; pero ignora de raíz todo el resto»:

No es sabio, porque ignora formalmente cuanto no entra en su especialidad; pero tampoco es un ignorante, porque es "un hombre de ciencia" y conoce muy bien su porciúncula de universo». Habremos de decir que es un sabio-ignorante, cosa sobremanera grave, pues significa que es un señor el cual se comportará en todas las cuestiones que ignora no como un ignorante, sino con toda la petulancia de quien en su cuestión especial es un sabio.

Convertirse en el típico cuñado enteradillo que todo lo sabe y salmodia contra quienes no comparten su punto de vista es bastante malo de por sí, pero hay otros muchos efectos perniciosos de la especialización. Los empleos creados, por ejemplo, no duran para siempre. Conforme el trabajo se divide en pequeños conjuntos de tareas cada vez más acotadas, más se abre la puerta a la automatización. Es cuestión de tiempo que muchas de las labores de las que les he hablado acaben siendo hechas enteramente por máquinas.

La división del trabajo tiene también su coste humano en forma de cargas psicológicas. El empleado ha de lidiar con el aburrimiento de enfrentarse siempre a los mismos problemas y con la alienación señalada por Karl Marx ya en 1844. En su momento nos referimos a ella cuando bosquejamos la dificultad que algunos tenemos para encontrar significado en lo que hacemos al estar enfocados en un cometido muy concreto y carecer de una visión de conjunto. Son relevantes a este respecto las observaciones del psicólogo e investigador Dan Ariely:

Opino que la división del trabajo es uno de los peligros de los trabajos que dependen de las tecnologías. La infraestructura moderna de las tecnologías de la información nos permite dividir los proyectos en partes ínfimas, muy diferenciadas, y asignarle a cada persona sólo una de las partes. Al hacerlo, las empresas corren el riesgo de menoscabar el sentido de conjunto, la comprensión de los objetivos y el sentido de los logros de los empleados. El trabajo muy especializado podría ser eficiente si las personas fueran autómatas, pero dada la repercusión de la motivación y el sentido personales en nuestros quehaceres y nuestra productividad, esta opción puede ser desastrosa. A falta de sentido, los trabajadores especializados pueden sentirse como el personaje de Charlie Chaplin en Tiempos modernos que, como estaba condenado a los engranajes y los piñones de una fábrica, era incapaz de entregarse en cuerpo y alma a su trabajo.

No obstante, después de una década dando el tajo el hecho que encuentro más oneroso es la trampa vital que a menudo supone el trabajo especializado, algo de lo que hablaremos en un próximo artículo.