La crisis del empleo de la que nadie habla

Todo el mundo debate si la IA nos quitará el trabajo. Creo que se están haciendo la pregunta equivocada.

La pregunta no es si las máquinas reemplazarán el trabajo humano. Lo harán en muchas áreas, y más rápido de lo que sugieren la mayoría de las predicciones. La pregunta es qué pasa con la autonomía humana cuando los sistemas que dirigen nuestras vidas pertenecen a un puñado de empresas que no tienen ninguna obligación con las comunidades a las que sirven.

Llevo más de dos décadas construyendo software. Sistemas empresariales, plataformas nacionales y herramientas de las que dependen millones de personas a diario. Y el patrón que veo repetirse no es la automatización reemplazando a los trabajadores. Es algo más silencioso y más peligroso: la transferencia lenta del conocimiento de las comunidades a una infraestructura corporativa a la que las comunidades no pueden acceder, que no pueden modificar y que no pueden abandonar.

Déjame explicarte a qué me refiero.

Una ciudad pequeña tiene un organismo de vivienda. Durante décadas, las personas que trabajaban allí entendieron las reglas locales, las excepciones, los juicios humanos que hacían funcionar el sistema. ¿Quién tiene derecho a recibir ayuda? ¿Cómo tratar los casos límite? ¿Qué pasa cuando la demanda supera la oferta? Ese conocimiento vivía en las personas.

Entonces la ciudad compró una plataforma de software. El proveedor codificó esas reglas en código. Los empleados que entendían el sistema anterior se jubilaron. Los nuevos aprendieron la plataforma, no la política. Y ahora el conocimiento vive en un sistema que la ciudad no posee, que no puede modificar sin pagarle al proveedor y que no puede llevarse consigo si el proveedor sube los precios o cierra.

Esto pasa en todas partes. En la salud. En la educación. En los servicios públicos. En la agricultura. En cada sector, la experiencia local se va absorbiendo en silencio dentro de plataformas centralizadas.

La IA acelera esto. No porque sea maliciosa, sino porque la economía de la centralización es abrumadora. Es más barato construir un modelo de IA que sirva a diez mil organizaciones que construir diez mil sistemas que reflejen cada uno la realidad local. El resultado es un software que funciona para el caso promedio y le falla a todos los demás. Las comunidades no reciben herramientas moldeadas por su conocimiento. Reciben herramientas moldeadas por datos agregados, entrenadas con la realidad de otros.

La crisis del empleo no es que la gente vaya a perder su trabajo a manos de los robots. Es que va a perder su relevancia. Cuando el conocimiento que te hacía valioso, tu comprensión de cómo funcionan realmente las cosas en tu comunidad, en tu industria, en tu rincón del mundo, se absorbe en un sistema sobre el que no puedes influir, pasas a ser un usuario en lugar de un participante. Operas la plataforma. No la moldeas.

Cuando hablamos del futuro del trabajo, solemos hablar de reciclaje profesional. Aprende a programar. Aprende a escribir prompts. Adáptate a las nuevas herramientas. Pero ese planteamiento acepta una premisa que creo que no deberíamos aceptar: que los humanos deben remodelarse para servir a las máquinas, en lugar de exigir que las máquinas se remodelen para servir a los humanos.

¿Y si la pregunta no fuera «cómo me vuelvo útil para la máquina», sino «cómo se vuelve la máquina útil para mi comunidad»?

Hay caminos por delante. El software de código abierto es uno, aunque por sí solo el código abierto no resuelve el problema del conocimiento si la lógica sigue siendo ilegible para quienes no son desarrolladores. Los modelos de propiedad cooperativa son otro, en los que las comunidades que dependen del software lo poseen y lo gobiernan colectivamente. Los movimientos por la soberanía de los datos empujan en la dirección correcta, al insistir en que las comunidades conserven el control de la información que las describe.

Lo que falta es algo más fundamental: un lenguaje compartido para expresar cómo funcionan las cosas. No el código, que solo pueden leer los desarrolladores. No el lenguaje natural, demasiado ambiguo para que las máquinas lo ejecuten con fiabilidad. Algo intermedio. Descripciones estructuradas de hechos, reglas y eventos que tanto humanos como máquinas puedan entender, verificar y modificar.

Imagina que las reglas que rigen el derecho a una vivienda no estuvieran ocultas dentro del código de un proveedor, sino expresadas en un formato que un experto en políticas pudiera leer, una junta comunitaria pudiera revisar y una máquina pudiera ejecutar. Imagina que cambiar de sistema de software no significara perder el conocimiento institucional codificado en el anterior, porque ese conocimiento existiera en un formato portátil y legible, independiente de cualquier proveedor.

Esto no es una fantasía. Los componentes existen. Los lenguajes de especificación formal, los sistemas declarativos de reglas y los estándares de datos abiertos llevan décadas con nosotros. Lo nuevo es que la IA los vuelve accesibles. Un agente de IA que ayuda a un experto del área a traducir su conocimiento a una especificación estructurada es mucho más poderoso y mucho más equitativo que un agente de IA que absorbe su conocimiento en una caja negra.

Lo difícil no es la tecnología. Lo difícil es convencer a la gente de que merece ser dueña de sus propias herramientas. De que el conocimiento local importa. De que la persona que entiende cómo funciona de verdad la coordinación de voluntarios en su pueblo vale más que la plataforma que dice resolver la coordinación de voluntarios para todos los pueblos.

No sé exactamente cómo será el futuro del trabajo. Nadie lo sabe. Pero sé cómo no debería ser: miles de millones de personas operando sistemas que no entienden, construidos por empresas sobre las que no pueden influir, que codifican un conocimiento que antes era suyo.

La verdadera crisis del empleo no tiene que ver con los trabajos. Tiene que ver con la autonomía humana. Y la solución no es reciclar a las personas para que sirvan a las máquinas. Es construir máquinas que sirvan a las personas.

Osamah Alghanmi es cofundador de Almadar, un estudio de software con sede en Liubliana, Eslovenia, que trabaja en herramientas para software de propiedad comunitaria. Pasó más de dos décadas construyendo sistemas empresariales, incluidas plataformas a escala nacional en Arabia Saudita, y escribe sobre tecnología, autonomía humana y la pregunta de a quién debería servir la IA.