Hoy, nuestro invitado es Ravin Jesuthasan. Es autor y director gerente de Willis Towers Watson y esto es Work Minus Tedium. Hola, Ravin. ¿Cómo estás?
Bien, Neil. ¿Cómo estás?
Haciendo excelente. Quería entrar en este tema del tedio. Hablaremos de IA, hablaremos de robots, muchas cosas diferentes. Pero primero, brinde a las personas un poco de información sobre quién es usted.
Seguro. Entonces, soy coautor de tres libros sobre trabajo y capital humano, nuestro libro más reciente es “ Reinventar trabajos: un enfoque de 4 pasos para aplicar la automatización al trabajo ” que fue publicado por Harvard Business Review. También soy miembro del comité directivo de trabajo y empleo del Foro Económico Mundial. Y soy un participante habitual en virtud de esa relación en las reuniones anuales en Davos.
Entonces, ese es un papel muy prestigioso. Cuéntanos cómo llegaste a eso. Obviamente, es algo en lo que confiamos mucho para obtener buenas estadísticas, buenas estadísticas sobre el trabajo. Entonces, cuéntenos más sobre ese Foro Económico Mundial.
Mi empleador, Willis Towers Watson, es uno de los socios estratégicos del foro. Y a través de esa relación, he tenido el gran privilegio de trabajar en una serie de proyectos con el Foro Económico Mundial, el más reciente con el que estamos en el proceso de este año es HR 4.0, que exige la revisión de todos aspectos relacionados con la forma en que el talento se relaciona con la empresa.
Fantástico. Entonces, eso está muy en línea con lo que queremos hablar, cómo podemos reinventar las cosas, realinear las cosas. Hoy hablamos de Trabajo menos tedio. Entonces, cuéntanos cómo defines tedio.
La forma en que pienso sobre el tedio son las cosas que son muy repetitivas, basadas en reglas, que requieren muy poco pensamiento independiente y un enfoque más rutinario de ejecución. Hay muchos cuerpos de trabajo, probablemente en partes de su trabajo y partes de mi trabajo, que se ajustan a esa descripción. Y son las cosas que si casi se remonta a la historia a cómo organizamos el trabajo, muchos dirían que en la segunda revolución industrial, casi deshumanizamos el trabajo porque llevamos el trabajo que se hacía de forma independiente a las líneas y procesos de montaje. Y la búsqueda de la eficiencia es lo que realmente llevó a gran parte de la organización del trabajo a casi aumentar la prima de tedio, por así decirlo.
Entonces, originalmente, dijiste que la mayor parte de nuestro trabajo era humano, y luego con la revolución industrial se deshumanizó. Y ahora, ¿cómo describiría lo que estamos haciendo ahora? ¿Estamos intentando automatizar? ¿Estamos tratando de devolver todas esas tediosas tareas a las máquinas?
En muchos aspectos, sí. Entonces, una de las razones por las que mi coautor, John Boudreau, y yo escribimos este último libro, “ Reinventar los trabajos ”, fue porque gran parte de la narrativa en torno a la automatización y el trabajo es, con toda sinceridad, defectuosa porque se denomina en términos de trabajos. Y la realidad, como saben muchos de los grandes pensadores, es que la automatización afecta las tareas. Y les afecta de tres formas. O sustituye, se diría, las tediosas tareas humanas, aumenta muchas otras capacidades humanas, pero también crea demanda de nuevos tipos de trabajo humano. Y el marco que armamos realmente comienza a deconstruir el trabajo y hacer la pregunta de, identifiquemos todas las cosas que caen en esas tres categorías y el tipo relevante de automatización, ya sea para sustituir, aumentar o crear nuevos trabajo humano.
Entonces, cuéntenos sobre su propio trabajo. ¿Cuáles son algunas de las tareas que hace que le gustaría o que ya está sustituyendo por la automatización?
Gran pregunta. De hecho, me considero realmente bendecido en el sentido de que tengo un rol que me da mucha libertad. Tengo la oportunidad de innovar y crear. Creo que probablemente las tareas que son más tediosas, por así decirlo, y, de nuevo, me siento bendecido de tener un gran equipo a mi alrededor, colegas que se encargan de algunas de estas cosas, colegas que mueven algunas de estas cosas a diferentes áreas. plataformas de automatización, pero son las cosas relacionadas con la facturación de los clientes, por así decirlo, que hacemos un proyecto con un cliente, tenemos que enviarle una factura, alguien tiene que documentar todo el trabajo que se hizo. Y afortunadamente, tenemos una gran tecnología en nuestra firma que nos permite automatizar gran parte de eso para que el papel de un ser humano, o en este caso, yo, sea realmente tener sentido que al cliente se le esté facturando apropiadamente por el trabajo correcto. etc.
Me gusta el término que dijiste que el papel del ser humano es darle sentido. Muchas veces siento que ese elemento humano es solo mirar lo que produce la automatización o el robot y decir, ¿es esto razonable? ¿Te parece correcto? ¿Es eso lo que ves en un papel que los humanos pueden desempeñar?
Creo que cada vez más, sí. Es donde todavía estamos enseñando a la máquina en lo que se refiere a dónde está sustituyendo el trabajo que estamos haciendo, es casi como tener a ese humano siendo el control de los sentidos para ser el reforzador del aprendizaje. Y hoy hay mucho trabajo que implica eso. Ves eso en todo el mundo donde, a medida que aplicamos más IA, necesitamos humanos para asegurarnos de que no haya sesgos en la decisión que se toma, necesitamos humanos para asegurarse de que la decisión que se toma sea lógica, y creo que cada vez más , uno que sea empático. Puede que sea la decisión correcta tomada por la máquina, pero quizás la decisión incorrecta desde el punto de vista de la empatía humana.
Me gusta esta discusión hacia dónde vamos. Hablemos de aumentar. Entonces, hablamos de sustituir. Lo siguiente es cómo la inteligencia artificial y la automatización aumentarán a los humanos. Entonces, danos un ejemplo de eso.
Uno de los estudios de caso del libro, que me encanta, es el de una organización del Reino Unido que es una gran organización minorista. Tienen grandes operaciones de centro de llamadas. Y utilizan IA para categorizar las emociones en la voz de las personas que llaman. Entonces, dentro de unos 8 a 10 segundos de su llamada, el algoritmo, es un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural, puede categorizar la emoción en función de una matriz de dos por dos de gravedad y naturaleza. Y así, si cae en el cuadro rojo brillante en la esquina superior derecha, su llamada se acelera a través de las otras ocho indicaciones a su mejor persona de atención al cliente. Y este es alguien que ha sido contratado por su inteligencia emocional, su capacidad para comunicarse con empatía, su capacidad para conectarse verdaderamente con los clientes a nivel humano, y eso, no solo su capacidad, sino también el deseo de tener esas conexiones humanas. . Pero el algoritmo no se detiene ahí. También le dice a esta persona las palabras que debe usar y las que no debe usar según la naturaleza y la gravedad de la emoción, así como la idea del guión. Para mí, es un gran ejemplo del uso de la IA para aumentar lo verdaderamente humano en nosotros.
Ese es un ejemplo realmente fascinante. Nunca había oído hablar de eso, para poder aprovechar casi lo mejor de lo que pueden hacer los humanos. Porque si pones a un humano para que escuche todas esas cosas, a ciertas personas les iría mejor que a otras para poder descubrir la gravedad de ese tipo de cosas. Pero poder enseñar algún tipo de inteligencia artificial para poder hacer eso y luego aumentar eso, es un ejemplo realmente fascinante. Me encanta eso. Entonces, sigamos con la creación. ¿Cuáles son algunas de las formas en que la IA crea nuevas oportunidades que no existían antes?
Oh, sí, absolutamente. Y esa es el área que, para mí, es la más intrigante porque nosotros, como especie, y supongo que todas las especies, vemos lo que está inmediatamente frente a nosotros, vemos lo que tenemos hoy y estamos más enfocados en donde pensamos que lo que tenemos hoy se está quitando, frente a nuestra capacidad de imaginar lo que vendrá después, y ver y aprovechar algunas de esas conexiones. Y hemos visto esto en los últimos 200 años impares de revoluciones industriales donde, desde los tejedores de Calton de la década de 1700 que se levantaron, la población se levantó y apedreó a los tejedores y las máquinas porque el telar eléctrico estaba transformando la industria textil de nuevo. luego. Un par de ejemplos de dónde se está creando un nuevo trabajo como resultado de la automatización y los avances en IA, les daré un ejemplo, escribimos un caso de HBR sobre esto. Es una organización, una compañía de petróleo y gas muy grande que estaba introduciendo la automatización para sustituir el trabajo altamente repetitivo, sucio y peligroso, sucio, aburrido y peligroso son las tres siglas que usamos a menudo cuando pensamos en una obra de sustitución. Pero estaban introduciendo esta automatización con el objetivo de sustituir las cosas que harían que las personas perdieran los dedos de las manos y los pies, las cosas que reducirían su vida laboral. Pero en el proceso, la presencia de la automatización, si bien podría haber sustituido muchas de esas tareas humanas, también creó nuevos tipos de trabajo.
Y específicamente, los tres tipos de trabajo creados en virtud de estos robots, uno es el trabajo de operar realmente los robots. Entonces, necesitaba un humano para maniobrar el robot y hacerlo funcionar, etc. Necesitaba que alguien calibrara ese equipo en particular porque las plataformas petrolíferas se moverían, necesitaría calibrar ese equipo para asegurarse de que funcionara correctamente. Y luego, el tercer cuerpo de trabajo fue en realidad el mantenimiento de ese equipo porque las máquinas se descomponen y se necesita a alguien que esté lo suficientemente capacitado y capacitado para poder realizar tanto el mantenimiento preventivo como el correctivo. Sin embargo, creo que lo importante es que cuando se crean estas nuevas habilidades que funcionan, la brecha entre las habilidades que se sustituyeron y las que se crearon a menudo puede ser significativa. Y ahí es donde creo que muchas organizaciones tienen una opción. En este caso, la organización tomó la decisión correcta, en mi opinión, vamos a volver a capacitar a todas las personas donde un porcentaje significativo de sus tareas han sido sustituidas para poder realizar realmente estas nuevas tareas que se han creado.
Entonces, dijiste que tomaron la decisión correcta, con lo que estoy totalmente de acuerdo. ¿Cuáles son algunos ejemplos de empresas que toman la decisión incorrecta?
Me quedaré con la misma industria. En el lado de la minería de los recursos naturales, hay mucha tecnología que se ha incorporado. Y así, en el pasado, donde podría haber tenido una mina que empleara tal vez de 300 a 400 personas, hoy en día lo que ve cada vez más son minas con camiones autónomos autónomos minas con equipo de voladura por control remoto, y quizás control remoto en equipo de perforación. Y así, cada vez más, no necesita 300, 400 personas. Lo que tiene son cuatro o cinco supervisores, que están allí para intervenir si el equipo se descompone o si hay un problema. Y entonces, creo que ese es un ejemplo de donde quizás pienso que la consecuencia de esa decisión podría tener un impacto negativo enorme en las sociedades y comunidades en las que operan esas organizaciones.
Entonces, volvamos. En su libro, dice que no es correcto saltar directamente a la pregunta de qué automatización es posible. Creo que muchas veces, cuando hablamos de este tema, la gente dice que permítanme ver todo lo que hago y ver qué es posible incorporar a la automatización. Pero, ¿por qué no es ese el mejor punto de partida?
Esa es una gran pregunta. La forma en que la automatización llega a las organizaciones es de dos maneras. Uno es donde los líderes lideran con la tecnología. Entonces, salen y dicen, estoy realmente intrigado por la automatización de procesos robóticos. Estoy realmente intrigado por el procesamiento del lenguaje natural o la robótica social, como hablamos en el libro. Y es casi como si tuviera un martillo. Déjame ir a ver cuántos clavos puedo encontrar. Y creo que esto se va a convertir en una disciplina realmente fundamental para los líderes en el futuro: continuamente se preguntan qué flujos de trabajo o trabajos puedo transformar. ¿Cómo puedo deconstruirlos e identificar dónde estos diferentes tipos de automatización tienen un papel fundamental que desempeñar? ¿Dónde estamos sustituyendo el juicio humano donde lo que estamos tratando de hacer es minimizar los errores y las variantes? ¿Dónde puedo aumentar las habilidades de un ser humano para que pueda lograr ese gran avance en el desempeño con la forma correcta de IA? ¿Y qué nuevo trabajo humano puedo crear que realmente aproveche al máximo esa innovación y empatía humanas? Y ese suele ser el enfoque más sostenible. Está comenzando con el trabajo en lugar de liderar con la tecnología.
Me gusta mucho eso. Usó el término automatización de procesos robóticos. Creo que es algo nuevo para la mayoría de nuestros oyentes. ¿Puede describir qué es eso?
Entonces, en el libro, analizamos los tres tipos críticos dominantes de automatización, automatización de procesos robóticos, RPA, automatización cognitiva o IA, y robótica social, que es la combinación de equipos, equipos físicos con movilidad y sensores e IA. Entonces, es un equipo que puede funcionar junto con los humanos. RPA es probablemente el más maduro de esos tres. Ha existido durante mucho tiempo. No hay «inteligencia» dentro de él. Realmente es automatización de procesos. Entonces, déjame darte un ejemplo. Digamos que solicita una hipoteca en un banco. Hay un analista de cumplimiento en ese banco que tomará sus datos. Él o ella compararán esa información con la información del banco. Van a obtener sus datos del IRS para validar sus ingresos y todo eso, van a hacer un escaneo de las redes sociales para asegurarse de que no va a utilizar el préstamo para financiar algunas actividades indeseables. . Van a extraer datos de las agencias de crédito como Equifax y TransUnion, etc., para validar su historial. Todo eso hoy, ese cuerpo de trabajo, se puede hacer en gran parte mediante alguna forma de RPA, que esencialmente integra datos de múltiples conjuntos de datos en la capa de presentación. Entonces, lo que hace en ese caso, libera al individuo, para que no vaya a extraer datos y gaste mucho tiempo en el trabajo tedioso, que además, el trabajo tedioso también es donde ocurren los errores porque es tedioso, ¿verdad? Los humanos no somos infalibles. Hacemos errores. Nos cansamos. Pero es un gran lugar para que intervenga RPA porque puede realizar el procesamiento mucho más rápido y puede realizar el procesamiento sin errores.
Entonces, cuando piensa en la situación típica de la oficina, dijo que RPA es una tecnología que existe desde hace un tiempo, en términos de automatización de procesos. ¿Cuáles son algunas de las cosas nuevas que la gente puede empezar a pensar y aplicar en cualquier situación de oficina habitual?
Creo que las aplicaciones más interesantes son la combinación de RPA con IA, lo que muchos llamarían automatización inteligente o automatización inteligente de procesos. Y creo que ahí es donde realmente estamos viendo esto en una gran cantidad de trabajo de cuello blanco. Estamos viendo cómo se desarrolla en el trabajo que a menudo se basa en el conocimiento, como el trabajo de un contador o un abogado, donde pueden recopilar una gran cantidad de datos y luego aplicar un conjunto de reglas para hacer un análisis y el futuro. con algunas conclusiones. Bueno, hoy en día, alguna forma de automatización inteligente puede hacer todo eso porque tienes la pieza de síntesis que está realizando RPA y luego la pieza de análisis que se realiza mediante alguna forma de inteligencia artificial o aprendizaje automático.
Entonces, estás hablando de trabajo de cuello blanco. Quiero saber de usted, desde este sentido de hacia dónde se dirigen las tareas, hacia dónde se dirige la automatización, ¿cuáles son algunos de los trabajos probablemente manuales que probablemente se quedarán durante mucho tiempo y no se automatizarán pronto?
Es interesante. Creo que vamos a empezar a ver la combinación de lo que pensamos de cuello blanco tradicional y cuello azul tradicional porque creo que he visto la frase cuello gris o cuello beige. Lo que es un trabajo que combina tanto el conocimiento como la experiencia y comprensión del ámbito físico, como fábricas, almacenes, etc., con la capacidad de aplicar alguna capacidad cognitiva a ese trabajo. Por lo tanto, estamos viendo que hay mucha más de esta combinación, ya que las empresas están utilizando la robótica social, como mencioné hace un segundo. Entonces, en lugar de hacer que el producto se mueva de manera lineal a lo largo de una línea de ensamblaje, lo que tiene son robots que pululan alrededor de ese producto. Y así, dentro de ese entorno de fabricación o almacén, lo que tiene son personas que pueden trabajar con esos robots, pueden calibrarlos. Tienes mucha más capacidad de análisis de datos porque, al igual que con los robots, tienes el potencial de que esos robots escupen muchos más datos, en términos de la distancia que viajan, la cantidad de piezas que mueven. Por lo tanto, tiene la capacidad de armonizar y aumentar continuamente la productividad de esos robots porque tiene muchos más datos. Y puede identificar los puntos débiles en el diseño de su fábrica, puede identificar los puntos débiles en sus procesos y puede observar las diferencias entre los robots. Entonces, esa capacidad o habilidad de análisis de datos es algo que estamos viendo que sucede con frecuencia, que se requiere mucho más en la fabricación y otros entornos físicos como ese.
¿Qué pasa con los trabajos comerciales? Tuvimos un invitado, Byron Reese , quien habló sobre que sentía que los plomeros serían uno de los trabajos con menos probabilidades de ser automatizados solo porque cada situación era nueva. Fue muy difícil programar algo para poder manejar ese tipo de cosas. Estas habilidades como electricistas, plomeros, soldadores y tipos de cosas, ¿sientes que eso también, al menos a corto plazo, no es algo que pueda automatizarse? ¿O cree que también se subsumirá?
Creo que he aprendido a lo largo de mis más de 30 años de carrera laboral, sobre todo en los últimos tiempos, a no decir nunca nunca. Pero sí creo que esas cosas están mucho, mucho más alejadas de lo que pensamos. Y en gran parte, si vuelves a nuestro marco, Neil, es porque, sí, podrías pensar que son repetitivos, pero en realidad son increíblemente variables porque el contexto y el entorno son tan únicos de un hogar a otro. de una circunstancia a otra. Y es la misma razón por la que creo que va a ser fascinante ver cómo se desarrolla esta narrativa sobre los conductores de camiones, el transporte por camión de larga distancia es probablemente ideal porque la cantidad de variables es mucho menor. Pero cuando se trata de escasez, ya sea dentro de una ciudad, particularmente dentro de las áreas metropolitanas, creo que se vuelve increíblemente complejo porque hay muchas más partes móviles, hay muchos más matices. Y donde el aprendizaje automático funciona bien es donde tiene modularidad en los datos, y puede entrenar los datos y puede obtener un resultado predecible cada vez. Entonces, creo que la aplicación de la automatización en el ámbito físico será mucho más matizada de lo que muchos de nosotros pensamos.
Como alguien que trabaja con muchos humanos y con muchos robots, ¿cuáles son algunos de los roles, algunos de los trabajos que estarás muy triste de ver pasar a los robots, que realmente quieres que se queden con los humanos? en términos de un toque humano o algún tipo de conexión que hagas? ¿Qué hay en tu lista de cosas que realmente esperas que los humanos conserven durante mucho tiempo?
Vaya, esa es una gran pregunta. Creo que cada uno de nosotros probablemente pueda identificar la actividad repetitiva transaccional en la que nos gusta la conexión humana. Estaba viendo una cosa en McDonald’s donde han automatizado, creo, la fritura de nuggets de pollo, algo así. Entonces, conduces y dices lo que quieres y la máquina inmediatamente si dices nuggets de pollo, comienza a cocinarlos, etc. Entonces, casi han eliminado a los humanos de ese proceso. Clasificaría mi respuesta de dos maneras. Una es que puedo apreciar completamente desde una perspectiva micro, desde una perspectiva organizacional individual, y tal vez incluso desde la perspectiva del consumidor, por qué eso tiene sentido porque impulsa más eficiencia, reduce errores, y es ese paso dos de nuestro marco donde lo que queremos Intentar resolver es minimizar los errores y minimizar la variación con un producto estandarizado. Y así, lo entiendo totalmente. Creo que lo que más me preocupa es la rápida mercantilización del trabajo, que luego conduce a la rápida automatización de ese trabajo y las implicaciones sociales de eso. Y si piensa en el papel de algunos de esos trabajos, a menudo están en la escalera para que las personas adquieran habilidades de lo que es estar en un entorno laboral, es para que los jóvenes tengan la oportunidad de adquirir conocimientos, de aprender a trabajar con otros, aprender a colaborar, aprender a trabajar con equipos, aprender a recibir órdenes del gerente o supervisor. Realmente me preocupan las consecuencias sociales de algunas de esas decisiones porque lo que hace es que crea lo que algunos han llamado vaciamiento. No crea los caminos y las experiencias que las personas necesitan para, con el tiempo, volverse productivas en la sociedad.
Resueno totalmente con lo que estás diciendo porque, por un lado, no me importa quién haga mis nuggets de pollo. Quiero que esa persona tenga un trabajo, quiero que esté bien, pero si es una máquina o no, no me importa. Pero aprecio esa actitud que adquieres cuando aprendes a trabajar en una línea como esa, cómo aprendes sobre eficiencia. Incluso en mi propia experiencia, realmente valoro el tiempo que he pasado trabajando en la configuración de fábrica y entendiendo ese tipo de cosas. Entonces, ese es un punto realmente bueno que no había escuchado antes. Entonces, Ravin, cuéntenos más sobre cómo podemos mantenernos en contacto con usted y el trabajo que está haciendo.
Estoy en Twitter y en LinkedIn . Y hago, en promedio, una charla una vez a la semana sobre el futuro del trabajo. Y viajo por todo el mundo por algunas de estas cosas. De hecho, hice cuatro presentaciones de este tipo la semana pasada, incluidas tres en Copenhague. y publico muchos de mis materiales tanto en LinkedIn como en Twitter. Entonces, me encantaría que sus oyentes me siguieran en ambas plataformas.
Si absolutamente. Y hay muchas cosas con las que interactuar, muchas cosas. ¿Va a salir algún libro nuevo?
Estamos pensando en uno en el futuro, pero nada en el futuro previsible. Pero muchos artículos. Tenemos alrededor de 10 en el sitio web de Harvard Business Review que, si sus oyentes están interesados, obviamente son más que bienvenidos a usarlos. Es hbr.org .
Fantástico. Ravin, muchas gracias por estar en el programa. Realmente apreciamos que comparta sus ideas y esperamos aprender más de usted.
Gracias, Neil. Fue un placer.
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