Tenemos nuevos dioses y no sabemos cómo funciona el rayo (el reto de hacer la ‘nueva’ industria atractiva para el empleo)

Converso con los responsables de Hydnum Steel, el proyecto de planta de acero verde de Puertollano (Ciudad Real) para la que se acaba de autorizar una ayuda de 60 millones de euros procedentes del PERTE de Descarbonización Industrial. Interesante el equilibrio entre  precios y márgenes comerciales que deben lograr para que todas las partes implicadas en este juego de fotovoltaicas, hidrógeno y siderurgia queden satisfechas. Su conclusión es que, aunque parezca paradójico, la única forma de escalar el modelo consiste en concentrarlo territorialmente y aprovechar las excitantes sinergias entre sectores y tecnologías por entre cuyos huecos de luz se cuela la rentabilidad.

Curiosamente, uno de los grandes problemas que afronta el proyecto, comentan, es la disponibilidad de mano de obra dispuesta a vivir en Puertollano y trabajar en la industria. Han recorrido plantas siderúrgicas de Estados Unidos, ubicadas en zonas alejadas de las grandes ciudades y los centros tecnológicos de referencia, y el mensaje que se han traído es que buena parte de la innovación en la industria en el futuro se va a tener que dedicar a hacerla atractiva para que las generaciones jóvenes quieran trabajar en ella. Mientras no se encuentre un gancho, la alternativa es el salario: se están pagando sueldos de 110.000 dólares en factorías norteamericanas para retener talento.

Saben bien las empresas que están introduciendo la inteligencia artificial (IA) en los procesos industriales que una de las fuentes de demanda más poderosa ahora mismo es precisamente la jubilación de empleados con experiencia en planta. Ese PLC en marcha desde finales de los 70 en una fábrica que sólo sabe programar un operario retirado desde hace 15 años… casos como este llevan de cabeza a los directivos obligados a adoptar estrategias de modernización. ¿Cómo debe cambiar la tecnología para que la industria sea atractiva para el talento? Quizás la IA también tenga en esto la clave.

¿Ganarías un pulso a Arnold Schwarzenegger? Quizás hoy no, pero con la preparación suficiente y contando con que a sus 77 años ya no tiene la plenitud de otros tiempos, es un reto que quizás podrías alcanzar en el futuro. ¿Podrías vencer a un brazo robótico? Parece mucho más complicado: su actividad no se altera y con el paso del tiempo no sólo no pierde facultades, sino que se vuelve cada vez más inteligente, porque no deja de actualizarse.

Así comenzaba su intervención en el AI With Purpose Summit de Siemens en Múnich el profesor de liderazgo y psicología organizacional de la Kühne Logistics University (KLU) de Hamburgo, Niels Van Quaquebeke. Su visión es que, “en el mundo hacia el que vamos, las respuestas se van a convertir en una commodity”. Las personas extraeremos todo el potencial de la IA decidiendo qué preguntas son significativas y cuáles no. Para eso, debemos tener claro qué es lo que realmente «queremos saber», eludiendo las perspectivas autolimitantes. Menos lioso de lo que parece.

No se trata de saber lo que quieres “porque te mueves en un espacio que conoces, porque te quedas dentro de los límites de lo que sabes”, que es precisamente “la limitación de muchos de los modelos de IA”, según Van Quaquebeke. “Necesitamos ir más allá y eso significa no autocensurarnos, no autolimitarnos. Muchas de nuestras preguntas van a ser idiotas, como de niños, sin sentido. Pero en el proceso, vamos a aprender y, en última instancia, una pregunta aparentemente idiota podría cambiar por completo nuestra perspectiva del mundo”. Deja que de la eficiencia se ocupe la IA.

La solución no es necesariamente que nos convirtamos en “pensadores críticos que podamos verificar dos veces las respuestas, o que tengamos suficiente experiencia en el dominio para, al menos, hacer alguna validación aproximada de las respuestas”. El profesor de la KLU cree, de hecho, que “en algún momento podría dejar de importar si se entiende la respuesta. Si funciona, funciona. Y lo vamos a implementar de esa manera”, sostiene. “Tenemos nuevos dioses frente a nosotros y ya no sabemos cómo funciona el rayo. Es un nuevo tipo de razonamiento que ya no entendemos completamente”.

Los psicoterapeutas son una de las pocas profesiones que empeoran con la experiencia. “Hay investigaciones que sostienen que los principiantes son los que más se benefician de la IA porque pueden explorar de forma ingenua un terreno donde los expertos ya están atrapados en su propia realidad”, dice Van Quaquebeke. Pero “hay otras investigaciones que demuestran lo contrario: los expertos pueden usar mejor los modelos porque saben qué preguntar y qué sugerir, y pueden interpretar mejor el resultado”. La solución a este dilema probablemente consista en buscar buenos “moderadores” y “recompensar las mejores preguntas”.

Me encuentro también en Múnich con el mexicano Armando Solar-Lezama, director asociado y COO del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT. Su investigación se centra en esos momentos en los que los modelos actuales de IA llegan a su límite de eficacia y no consiguen proporcionar una respuesta. Por ejemplo, si trabajan para una empresa del sector financiero, reciben dos órdenes simultáneas diferentes y no disponen de referencias para dar el siguiente paso.

El equipo de López-Lezama trabaja en algoritmos que permitan resolver ese problema que siempre va a existir con los LLM. Su consejo a las empresas que quieran abordar este asunto es que cuiden la lista de requerimientos previos que debe tener en consideración el algoritmo. Ser demasiado exhaustivos en los límites hace tan compleja la toma de decisiones que muchas veces se convierte en un cepo. El pragmatismo de van Quaquebeke tiene más adeptos.

En definitiva, quizás la mayor aportación de la tecnología para hacer atractivo el empleo industrial sea en el futuro diseñar los mecanismos para que las personas y la inteligencia artificial trabajen juntos. Nos tendremos que acostumbrar a moderar la experiencia y la ingenuidad, claves ambas para la ingeniería creativa que viene, y tendremos que aceptar que la eficiencia no depende de nuestra capacidad para establecer límites y requisitos. Tenemos que renunciar a una parte de nuestra libertad, ve preparándote, si queremos dejar espacio para la IA.