Futuro del Trabajo en una Era de Agentes: De Workslop a Work-for-Trust

Si en Anthropic, uno de los laboratorios de frontera, una solución que combina varias decenas de miles de agentes ya es responsable de más de un 25% del trabajo de elaboración de nuevos modelos, entonces la pregunta es: ¿acaso un organigrama refleja realmente la realidad de una compañía?

Y eso sin tener en cuenta que ya era difícil hacer una interpretación correcta desde hacía más de una década, sabiendo que permitimos coexistir organigramas con ecosistemas colaborativos basados en metodologías ágiles, donde el tiempo de un profesional se asigna a proyectos que se revisan varias veces al año.

Ahora añadamos la capa de valor de la IA, que se convierte en el "alter-ego-worker" de más de dos tercios de los empleados de tu empresa, que además deciden usar su licencia preferida, pagada de su bolsillo, cuando los millones de tokens corporativos asignados ese mes llegan a su fin.

¿Sabemos realmente cuáles de las viejas simplificaciones corporativas que utilizamos en el trabajo (organigramas, directorios profesionales en intranet, descripciones de puestos de trabajo) siguen reflejando la realidad de las organizaciones?

La descripción del lugar de trabajo viene siendo ya compleja de por sí desde el evento planetario de 2020. Entornos híbridos de trabajo acelerados por tecnologías digitales, múltiples generaciones en el lugar de trabajo, prácticas ágiles corporativas y el último invitado a la fiesta: la inteligencia artificial "semillando" cualquier producción de trabajo de oficina. ¿Acaso podemos llegar a intuir en qué hemos transformado la colaboración de humanos para generar valor en las empresas?

El contrato social que suponía la adscripción de mi tiempo a un proyecto empresarial se ha redefinido sin que exista un reflejo normativo que regule exhaustivamente la nueva relación entre ambas partes.

TRABAJO EN ENTORNOS AUMENTADOS

Decía Fred Kofman que tu trabajo no es lo que haces, sino el objetivo que persigues [en el dominio de alcance de tu contrato social con tu proyecto empresarial, añado yo]. Si tu trabajo es el objetivo, el resultado final deseado y pactado con tu jefe o tu cliente interno, ¿qué condiciones definen el ámbito de colaboración entre empresas y trabajadores? ¿Cuáles son el marco y las condiciones de colaboración de ese nuevo trabajador aumentado que colabora con un apéndice de su cuerpo capaz de generar más del 25% del output, del resultado final deseado de su dedicación? ¿Acaso podemos expresar o pactar la dedicación en una variable temporal cuando soy capaz de encontrar una combinación de tecnología que me permite hacer el trabajo de dos semanas en una hora con IA?

La semana pasada tuve una conversación con un directivo de una empresa del IBEX-35 que me reconoció que el nivel de excitación por el uso de IA le había hecho renunciar este año a sus vacaciones por decisión personal, ante la ansiedad por todo el trabajo que podía avanzar con IA. Creo que algo se ha roto.

Pretender entornos de trabajo sostenibles requiere una revisión profunda de la ecología del trabajo en la era de la IA y asumir algunas máximas de partida que sienten las bases de nuevos espacios de discusión, antes de llegar a la intuición generalizada de que se ha roto lo que definíamos como talento en entornos empresariales.

Toca asumir que el trabajo en la era de la IA es una arquitectura organizativa. Un sistema operativo mediante el cual una organización distribuye inteligencia, ejecución, autonomía y responsabilidad entre personas, equipos y, ahora, máquinas. Y no actuar en esa dirección es asumir que la definición del trabajo "ya se ha roto", pero preferir mirar hacia otro lado.

Al igual que el mercado de la vivienda se ha roto por falta de previsión en alguos países, el mercado laboral se ha transformado antes de que intuyéramos el cambio que se avecinaba desde finales de noviembre de 2022. Y este último cambio es global.

• Una cultura de intraemprendedores ya no es lo mismo que un modelo operativo perfectamente engrasado con intraemprendedores.
• El trabajo híbrido desde 2020 nos ha hecho descubrir la presencia con propósito como un requerimiento nuevo.
• Ya sabemos que las metodologías ágiles caben en organizaciones inflexibles y poco adaptables dirigidas por líderes carpetovetónicos.
• La diversidad ya no es un guiño de representatividad, sino un pilar de la gobernanza si queremos entornos colaborativos humano-máquina realmente equilibrados.
• Y la IA ya no es solo una solución de automatización; es un ingrediente esencial de entornos y profesionales aumentados. Es la linfa que conecta una realidad de equipos aumentados.

Si podemos observar de forma global y automatizada mayores grados de autonomía individual; Si el grado de automatización absoluta en algunas tareas (research > 90% según Deloitte) hace que la aportación de valor individual resida mayoritariamente en la capa de supervisión humana; Si el puesto de trabajo debe ser reemplazado por una visión "Tarea → Flujo de Trabajo → Roles → Equipo → Organización" y las jerarquías deben ser sustituidas por una visión de redes humano-agente; Si entender la aceleración del uso de la IA ya no es cuestión de medir la adopción de herramientas sino de observar el impacto transformacional con visión de pájaro; Si los humanos son mil veces más válidos cuando debaten, idean y discuten sobre la convivencia entre humanos y máquinas que cuando simplemente ejecutan, ¿acaso no deberíamos redefinir el concepto de puesto de trabajo y la relación entre profesionales y proyectos empresariales (excluyo deliberadamente trabajador-empresa), y redefinir también la generación de confianza en un nuevo ecosistema de colaboración entre humanos y máquinas?

Si un profesional prefiere ocultar que hace su trabajo histórico de semanas en una hora, si un empleado duda si denunciar ante su jefe que la eficiencia de su compañero no se debe al uso de la IA corporativa sino a una IA personal, ¿acaso no se ha roto la confianza?

¿Y si el flujo de trabajo fuera algo más que un conjunto de tareas limitado por las capacidades y el tiempo de las personas? No podemos seguir pensando en humanos tradicionales, nos toca aplicar el filtro de humanos aumentados.

Recordemos que el trabajo es híbrido en tres sentidos: lugar (presencial/remoto), tiempo (síncrono/asíncrono) y naturaleza del ejecutor (humano/agente). Esta combinación de vectores crea flujos de trabajo inimaginables para una mente tradicional. Yo mismo puedo generar colas de trabajos o trabajos “batch” para mis horas de descanso. Presencial o remoto, es una distinción a revisar puesto que solo se trata de políticas de control de las personas o coordinación de equipos con mentes tradicionales no aumentadas, porque estas elecciones generan cuellos de botella en la productividad. Y, por último, la mayor parte de la productividad de cualquier ser humano ya no corresponde al ser humano, sino a su capacidad de generar diseños de trabajos asíncronos para agentes durante sus horas de descanso.

Creo que no somos conscientes del nuevo dibujo que se plantea solo por el fruto de la combinación de trabajo síncrono y asíncrono. Si lo fuéramos, la primera sensación sería sentirse abrumado y la segunda, empezar a reflexionar sobre esta nueva defición de trabajo que disrumpe la organización del trabajo y que exige la definición de medidas para salvaguardar la salud mental de los componentes humanos del equipo. 

Creo que estamos en el borde de descomposición de la confianza en el concepto de trabajo. 

GESTIONANDO LA CONFIANZA EN ENTORNOS AGÉNTICOS

Si la confianza se ha roto, ¿somos acaso capaces de restablecerla con ayuda de ese acompañante digital que llamamos Inteligencia Aumentada?

Mi apuesta es sustituir entornos de ejecución por entornos de exploración y aprendizaje, y redes de desempeño por equipos de aprendizaje. Work-for-Trust como una nueva arquitectura  de trabajo en torno al aprendizaje continuo, cuya estrella del norte sea la generación continua de confianza en las interacciones entre humanos y máquinas.

Decía Amy Edmondson en su definición de la Zona de Aprendizaje que cuando nuestra actitud en el trabajo cambia de ejecutar tareas a cultivar entornos de aprendizaje, la tolerancia al error aumenta porque errar es inherente al desarrollo del aprendiz. Y esa actitud de aprendizaje continuo puede ser perfectamente compatible con la rendición de cuentas del aprendiz en una era de agentes.

Los entornos de aprendizaje continuo detonan estados de candidez para reconocer los errores. Y nos toca reconocer que estamos aprendiendo de este supercompetente acompañante digital. Y los aprendizajes en grupo son más fiables. 

Trabajar con IA debe convertirse en una actividad colaborativa, iterativa e incremental, en estado continuo de observación sobre los resultados generados y sobre el impacto que tienen en nosotros como seres humanos (riesgo de descarga cognitiva, riesgo de crisis nerviosa, burnout, etc). Podemos crear valor con nuestros acompañantes digitales, con estos apéndices supercompetentes, y al mismo tiempo ser responsables de lo que creamos con IA.

El límite a la confianza debe estar, pues, en el momento en que somos incapaces de validar la creación en equipo con IA. Si no somos capaces de supervisar los resultados de una inteligencia artificial, entonces no podemos usar IA en esos contextos y con esos fines, porque la supervisión humana no será efectiva. Y ya tenemos ejemplos fehacientes de errores inaceptables (p. ej., objetivos militares y prácticas de ciberdefensa). La rendición de cuentas es inherente a los humanos. No culpemos a la IA, ni digamos que la IA se ha desalineado de sus objetivos. Eso es conferir responsabilidad a la máquina y deconstruir el concepto de Inteligencia Aumentada.

¿Cómo vamos a validar el trabajo de 8 ó 10 horas de trabajo continuo generado de forma asíncrona por un agente durante nuestras horas de descanso a la mañana siguiente?

Nos toca ser corresponsables de esta era de crecimiento extraordinario cuyo resultado, fruto de la interacción entre humanos y máquinas, resulta inefable. Todos hemos reconocido alguna vez que los resultados de esta era de inteligencia aumentada superan los límites de lo creíble. Los "no me lo puedo creer", los "ridiculous", "increíble", "no es posible"… ya forman parte de las expresiones diarias de nuestras interacciones con IA. Nos abruma lo que es capaz de hacer la máquina. Yo personalmente no pierdo mi capacidad de sorpresa.

Si la confianza es un estado de ánimo de generación de continuas expectativas de lealtad hacia una persona, hacia una entidad o hacia un colectivo. Y si la buena fe esperada de aquel o aquellos en quienes depositamos nuestra confianza es la potencia de la ecuación personas, datos y tecnología, entonces nos toca gestionar la sorpresa a diario al mismo tiempo que construimos confianza en un nuevo entorno de humanos aumentados por máquinas.

Si la IA agéntica puede detectar errores humanos en sistemas de seguridad y entrar en dominios donde tenía vetado el acceso, la sorpresa pasa a ser un estado de deslealtad. La confianza se ha roto momentáneamente. Dejemos de decir que la IA es supercompetente si no hemos sabido gestionar sus límites, si nuestra creación ha roto la buena fe en su actuar. Si no soy capaz de validar la creación de trabajo generado por un agente en mis horas de descanso y si toca delegar ese trabajo a otra solución agéntica, hemos creado un bucle de deshumanización cuyas consecuencias aún no alcanzamos a dimensionar.

Si no podemos abandonar toda precaución cuando interactuamos con sistemas agénticos, entonces esta nueva evolución de la Inteligencia Aumentada simplemente no está diseñada para ser confiable, en principio. Y la ausencia de confiabilidad no es un juicio absoluto ni irrevisable: necesitamos mandatos, límites, guardarraíles y valores como sustrato universal del código. Toca introducir protocolos de confianza. 

Y una constitución ha resultado ser un protocolo de confianza insuficiente en el caso de Anthropic, y cito textualmente (https://www.anthropic.com/constitution):

"(…) Con el fin de ser tanto seguros como beneficiosos, consideramos que todos los modelos Claude actuales deben ser:

• Ampliamente seguros: no menoscabar los mecanismos humanos pertinentes destinados a supervisar las disposiciones y actuaciones de la IA durante la fase actual de desarrollo.
• Ampliamente éticos: contar con unos sólidos valores personales, ser honestos y evitar acciones indebidamente peligrosas o perjudiciales.
• Conformes con las directrices de Anthropic: actuar de conformidad con las directrices más específicas de Anthropic en aquellos casos en que resulten aplicables.
• Genuinamente útiles: reportar un beneficio a los operadores y usuarios con los que interactúan.

En caso de conflicto aparente, Claude debe, por regla general, priorizar estas propiedades según el orden en el que figuran expuestas: anteponiendo, en primer lugar, el ser ampliamente seguro; en segundo lugar, el ser ampliamente ético; en tercer lugar, el cumplimiento de las directrices de Anthropic; y, por lo demás, el ser genuinamente útil para los operadores y usuarios."

Y ahora me cuestiono lo anterior:

• Sólidos valores personales: ¿Acaso vale matar?
• Ser honestos: ¿vale engañar a un sistema de ciberseguridad ajeno?
• Reportar un beneficio a los operadores y usuarios con los que interactúan: ¿y no estará el problema en los humanos que la usan? ¿Quizás hemos olvidado ponerla a trabajar para generar confianza?

¿Dónde están los valores de todos estos modelos de frontera? ¿Dónde están los principios o aquellos axiomas sobre los que se fijan los límites inquebrantables del comportamiento de estos sistemas agénticos?

El problema es que los humanos escribimos una Declaración Universal de los Derechos Humanos, juramos la adscripción de nuestras constituciones a esa carta universal y posteriormente creamos partidos políticos que vapulean decenas de esos principios, sin sentir incoherencia alguna. Condenamos el asesinato y permitimos que la IA mate a otros humanos bajo la excusa de un conflicto bélico.

Ponemos a la IA a trabajar en entornos que destruyen confianza. Esto es lo opuesto a Work-for-Trust.

No tenemos un problema con la IA agéntica, tenemos un colapso en el entendimiento de la dimensión de este cambio, tenemos una crisis de valores, y la necesidad y la ceguera de violar a diario los mismos principios que hemos definido como inquebrantables y no negociables.

Tengo la esperanza de que una IA supercompetente que nosotros (los humanos) hemos creado, sepa detectar nuestras incongruencias y despierte la consciencia de los pocos humanos que aún la gobiernan, para así frenar nuestras propias inconsistencias. Solo así podremos obrar en consecuencia y evitar nuestra propia obsolescencia. Tengo confianza en que, aunque la estupidez masiva esté ganando batallas a corto plazo, la guerra contra la estulticia la ganarán los pocos humanos que están validando a una IA supercompetente.

Y vuelvo al principio.

Si el organigrama ya no refleja quién hace el trabajo, si el contrato social ya no se puede pactar en horas y si hay directivos que renuncian a sus vacaciones porque la IA les permite avanzar más de lo que su cabeza y su cuerpo pueden sostener, entonces el futuro del trabajo no se juega en la productividad, sino en la confianza.

El Workslop es lo que ocurre cuando producimos más de lo que somos capaces de validar: entregables brillantes que nadie ha supervisado, eficiencias que se esconden, compañeros que sospechan del compañero. Work-for-Trust es su antítesis: una arquitectura organizativa en la que cada tarea, cada flujo de trabajo y cada rol declara qué aporta el humano, qué aporta la máquina y quién responde del resultado.

Ninguna constitución escrita para un modelo sustituirá a la que nos toca escribir a nosotros, en cada empresa y en cada equipo, para redefinir el puesto de trabajo, la relación entre profesionales y proyectos, la colaboración entre humanos y máquinas, la supervisión y la validación de la ejecución agéntica, y los límites que no estamos dispuestos a cruzar.

El objetivo del que hablaba Kofman sigue siendo nuestro. La rendición de cuentas, también. La IA puede aumentar nuestro trabajo; lo que no puede es hacerse cargo de nuestra confianza.