No tenemos idea alguna de cómo será el mercado laboral en 2050. Por lo general, se está de acuerdo en que el aprendizaje automático cambiará casi todos los tipos de trabajo, desde la producción de yogures hasta la enseñanza del yoga. Sin embargo, hay opiniones contradictorias acerca de la naturaleza del cambio y de su inminencia. Algunos creen que apenas dentro de una o dos décadas miles de millones de personas se volverán innecesarias desde el punto de vista económico. Otros creen que, incluso a largo plazo, la automatización seguirá generando nuevos empleos y mayor prosperidad para todos.

Así pues, ¿nos hallamos a las puertas de un período convulso y terrible, o tales predicciones son solo otro ejemplo de histeria ludita infundada? Es difícil decirlo. Los temores de que la automatización genere un desempleo masivo se remontan al siglo XIX, y hasta ahora nunca se han materializado. Desde el inicio de la revolución industrial, para cada empleo que se perdía debido a una máquina se creó al menos uno nuevo, y el nivel de vida medio ha aumentado de manera espectacular. Pero hay buenas razones para pensar que esta vez será diferente y que el aprendizaje automático conllevará un cambio real en las reglas del juego.

Los humanos tienen dos tipos de capacidades: la física y la cognitiva. En el pasado, las máquinas competían con los humanos principalmente en las capacidades físicas en bruto, mientras que estos tenían una enorme ventaja sobre las máquinas en cuanto a cognición. De ahí que cuando los trabajos manuales en la agricultura y la industria se automatizaron, aparecieron nuevos empleos de servicios que requerían capacidades cognitivas que solo los humanos poseían: aprender, analizar, comunicar y, por encima de todo, comprender las emociones humanas. Sin embargo, la IA está empezando ahora a superar a los humanos cada vez en más de estas capacidades, entre ellas la comprensión de las emociones humanas. No conocemos un tercer campo de actividad (más allá del físico y el cognitivo) en el que los humanos se hallen siempre en situación de ventaja.

Es fundamental darse cuenta de que la revolución de la IA no tiene que ver solo con que los ordenadores sean cada vez más rápidos y listos. Está impulsada asimismo por descubrimientos en las ciencias de la vida y las ciencias sociales. Cuanto mejor comprendamos los mecanismos bioquímicos que subyacen a las emociones, los deseos y las elecciones humanas, mejores serán los ordenadores a la hora de analizar el comportamiento humano, de predecir las decisiones de los humanos y de sustituir a los conductores, banqueros y abogados humanos.

En las últimas décadas, la investigación en áreas tales como la neurociencia y la economía conductual ha permitido a los científicos acceder a los humanos, y en particular comprender mucho mejor cómo toman las decisiones. Se ha descubierto que todas las elecciones que hacemos, escoger desde la comida hasta la pareja, son resultado no de algún misterioso libre albedrío, sino del trabajo de miles de millones de neuronas que calculan probabilidades en una fracción de segundo. La tan cacareada «intuición humana» es en realidad «reconocimiento de patrones». Los buenos

conductores, banqueros y abogados no tienen intuiciones mágicas acerca del tráfico, la inversión o la negociación; lo que ocurre es que, al reconocer patrones recurrentes, divisan e intentan evitar a peatones despistados, a prestatarios ineptos y a delincuentes deshonestos. También se ha visto que los algoritmos bioquímicos del cerebro humano están lejos de ser perfectos. Se basan en el ensayo y el error, atajos y circuitos anticuados adaptados a la sabana africana y no a la jungla urbana. No es extraño que incluso los buenos conductores, banqueros y abogados cometan a veces errores tontos.

Esto significa que la IA puede superar a los humanos incluso en tareas que en teoría exigen «intuición». Si el lector cree que la IA debe competir con el alma humana en términos de corazonadas místicas, eso parece imposible. Pero si la IA debe competir con redes neurales en el cálculo de probabilidades y el reconocimiento de patrones, eso parece mucho menos abrumador.

En particular, la IA puede ser mejor en tareas que requieren intuiciones acerca de otras personas. Muchos tipos de trabajo, como conducir un vehículo en una calle atestada de peatones, prestar dinero a desconocidos o negociar un acuerdo comercial, exigen la capacidad de evaluar correctamente las emociones y los deseos de otras personas. ¿Está ese chico a punto de saltar a la carretera? ¿Acaso ese hombre del traje intenta quitarme el dinero y desaparecer? ¿Actuará ese abogado según las amenazas que profiere, o solo va de farol? Cuando se creía que tales emociones y deseos los generaba un espíritu inmaterial, parecía evidente que los ordenadores nunca serían capaces de sustituir a los conductores, banqueros y abogados humanos. Porque ¿cómo va a ser capaz un ordenador de comprender el espíritu humano, creado divinamente? Pero si tales emociones y deseos son en realidad poca cosa más que algoritmos bioquímicos, no hay razón alguna por la que los ordenadores no puedan descifrar dichos algoritmos y hacerlo mucho mejor que cualquier

Homo sapiens.

Un conductor que predice las intenciones de un peatón, un banquero que evalúa la credibilidad de un prestatario potencial y un abogado que calibra el estado de ánimo en la mesa de negociación no hacen uso de la brujería. Por el contrario, y aunque no lo sepan, el cerebro de cada uno de ellos reconoce patrones bioquímicos al analizar expresiones faciales, tonos de voz, gestos de las manos e incluso olores corporales. Una IA equipada con los sensores adecuados podría hacer todo eso de manera mucho más precisa y fiable que un humano.

De ahí que la amenaza de pérdida de puestos de trabajo no sea simplemente el resultado del auge de la infotecnología. Es el resultado de la confluencia de la infotecnología con la biotecnología. El camino que va de la imagen por resonancia magnética funcional al mercado laboral es largo y tortuoso, pero todavía puede recorrerse en cuestión de pocas décadas. Lo que los científicos están descubriendo en la actualidad acerca de la amígdala y el cerebelo podría llevar a que los ordenadores superaran a los psiquiatras y guardaespaldas en 2050.

La IA no solo está a punto de suplantar a los humanos y de superarlos en lo que hasta ahora eran habilidades únicamente humanas. También posee capacidades exclusivamente no humanas, lo que hace que la diferencia entre una IA y un trabajador humano sea también de tipo, no simplemente de grado. Dos capacidades no humanas importantes de la IA son la conectividad y la capacidad de actualización.

Puesto que los humanos somos individuos, es difícil conectarnos entre nosotros para garantizar que todos nos mantengamos actualizados. En cambio, los ordenadores no son individuos, y resulta fácil integrarlos en una única red flexible. De ahí que a lo que nos enfrentamos no sea a la sustitución de millones de trabajadores humanos individuales por millones de robots y

ordenadores individuales. Más bien es probable que los individuos humanos seamos sustituidos por una red integrada. Por tanto, cuando se piensa en la automatización, es erróneo comparar las capacidades de un único conductor humano con las de un único coche autónomo sin conductor, o las de un único médico humano con las de una única IA médica. Deberíamos comparar las capacidades de un conjunto de individuos humanos con las capacidades de una red integrada.

Por ejemplo, muchos conductores no están familiarizados con todas las normas de tráfico cambiantes y a menudo las incumplen. Además, dado que cada vehículo es una entidad autónoma, cuando dos vehículos se acercan al mismo cruce al mismo tiempo, los conductores podrían comunicar erróneamente sus intenciones y chocar. En cambio, todos los coches sin conductor pueden estar conectados entre sí. Cuando dos de esos vehículos se acercan al mismo cruce, no son en realidad dos entidades separadas: forman parte de un único algoritmo. Por ello las probabilidades de que se comuniquen mal y colisionen son mucho menores. Y si el Ministerio de Transporte decide modificar alguna norma de tráfico, todos los vehículos sin conductor podrán ponerse fácilmente al día justo en el mismo instante y, a menos que el programa esté afectado por algún virus, todos cumplirán la misma norma al pie de la letra.

De forma parecida, si la Organización Mundial de la Salud identifica una nueva enfermedad o si un laboratorio produce un nuevo medicamento, es casi imposible que todos los médicos humanos del mundo se pongan al día acerca de esas novedades. En cambio, aunque tengamos 10.000 millones de IA médicas en el mundo y cada una de ellas supervise la salud de un único humano, aún es posible actualizarlas todas en una fracción de segundo, y todas pueden comunicarse entre sí sus impresiones acerca de la nueva enfermedad o el nuevo medicamento. Estas ventajas potenciales de la

conectividad y de la capacidad de actualización son tan enormes que al menos en algunas profesiones podría tener sentido sustituir a todos los humanos por ordenadores, aunque de forma individual algunos humanos todavía hagan una tarea mejor que las máquinas.

El lector puede objetar que al pasar de los humanos individuales a una red de ordenadores perderemos las ventajas de la individualidad. Por ejemplo, si un médico humano comete un error en su diagnóstico, no mata a todos los pacientes del mundo, ni bloquea en su totalidad el desarrollo de todos los nuevos medicamentos. En cambio, si todos los médicos son realmente un único sistema y dicho sistema comete un error, los resultados podrían ser catastróficos. Sin embargo, lo cierto es que un sistema de ordenadores integrado es capaz de maximizar las ventajas de la conectividad sin perder los beneficios de la individualidad. Es posible ejecutar muchos algoritmos alternativos en la misma red, de modo que una paciente en una remota aldea de la jungla pueda acceder a través de su teléfono inteligente no solo a un único médico acreditado, sino en realidad a cien IA médicas diferentes, cuyo desempeño relativo se está comparando constantemente. ¿No le gusta lo que el médico de IBM le dijo? No pasa nada. Aunque se encuentre usted inmovilizado en algún lugar de las laderas del Kilimanjaro, podrá contactar fácilmente con el médico de Baidu, el motor de búsqueda chino, para tener una segunda opinión.

Es probable que los beneficios para la sociedad humana sean inmensos. Las IA médicas podrían proporcionar una atención sanitaria mucho mejor y más barata a miles de millones de personas, en particular a las que normalmente no reciben ningún tipo de atención sanitaria. Gracias a algoritmos de aprendizaje y a sensores biométricos, un campesino pobre de un país subdesarrollado podría llegar a gozar de una atención sanitaria mucho mejor mediante su teléfono inteligente que la que la persona más rica del mundo obtiene en la actualidad del hospital urbano más avanzado.

De forma similar, los coches autónomos pueden proporcionar a las personas unos servicios de transporte mucho mejores, y en concreto reducir la mortalidad causada por accidentes de automóvil. Hoy en día, cerca de 1,25 millones de personas mueren al año en accidentes de tráfico (el doble de las que mueren por guerras, crímenes y terrorismo sumados). Más del 90 por ciento de estos accidentes se deben a errores muy humanos: alguien que bebe alcohol y conduce, alguien que escribe un mensaje mientras conduce, alguien que se queda dormido al volante, alguien que sueña despierto en lugar de estar atento a la carretera. En 2012, la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras de Estados Unidos estimó que el 31 por ciento de los choques fatales en el país estaba relacionado con el abuso de alcohol, el 30 por ciento con la velocidad excesiva y el 21 por ciento con la distracción de los conductores. Los vehículos autónomos nunca harán ninguna de estas cosas. Aunque tienen sus propios problemas y limitaciones, y aunque algunos accidentes son inevitables, se espera que sustituir a todos los conductores humanos por ordenadores reduzca las muertes y las lesiones en carretera en aproximadamente un 90 por ciento. En otras palabras, es probable que pasar a los vehículos autónomos salve la vida de un millón de personas al año.

De ahí que sea una locura la idea de bloquear la automatización en campos tales como el transporte y la atención sanitaria con el único fin de salvaguardar los empleos humanos. Después de todo, lo que deberíamos proteger en último término es a los humanos, no los puestos de trabajo. Los conductores y médicos que sean innecesarios tendrán que encontrar otra cosa que hacer.

MOZART EN LA MÁQUINA

Al menos a corto plazo, es improbable que la IA y la robótica acaben con industrias enteras. Los empleos que requieran especialización en una estrecha gama de actividades rutinizadas se automatizarán. Pero será mucho más difícil sustituir a los humanos por máquinas en tareas menos rutinarias que exijan el uso simultáneo de un amplio espectro de habilidades, y que impliquen tener que afrontar situaciones imprevistas. Pensemos en la atención sanitaria, por ejemplo. Muchos médicos se ocupan de manera casi exclusiva a procesar información: recaban datos médicos, los analizan y emiten un diagnóstico. Las enfermeras, en cambio, necesitan también buenas habilidades motrices y emocionales a fin de administrar una inyección dolorosa, cambiar un vendaje o contener a un paciente agresivo. De ahí que quizá tengamos una IA médico de cabecera en nuestro teléfono inteligente décadas antes de que tengamos un robot enfermera fiable. Es probable que la industria de los cuidados a personas (que se ocupa de los enfermos, los niños y los ancianos) siga siendo un bastión humano durante mucho tiempo. De hecho, dado que las personas viven más y tienen menos hijos, el cuidado de los ancianos será probablemente uno de los sectores del mercado de trabajo humano que más deprisa crezcan.

Junto con el cuidado a las personas, la creatividad plantea también obstáculos particularmente difíciles para la automatización. Ya no necesitamos a humanos que nos vendan música: podemos bajarla directamente del almacén de iTunes; pero los compositores, músicos, cantantes y DJ son todavía de carne y hueso. Recurrimos a su creatividad no solo para crear música completamente nueva, sino también para elegir entre una gama alucinante de posibilidades a nuestra disposición.

No obstante, a la larga ningún puesto de trabajo se librará por completo de la automatización. Incluso los artistas deben estar prevenidos. En el mundo moderno, el arte suele asociarse a las emociones humanas. Tendemos a pensar que los artistas canalizan fuerzas psicológicas internas, y que el objetivo general del arte es conectarnos con nuestras emociones o inspirar en nosotros algún sentimiento nuevo. En consecuencia, cuando nos decidimos a evaluar el arte, tendemos a juzgarlo por el impacto emocional que genera en la audiencia. Pero si el arte se define por las emociones humanas, ¿qué podría ocurrir una vez que algoritmos externos sean capaces de comprender y manipular las emociones humanas mejor que Shakespeare, Frida Kahlo o Beyoncé?

Al fin y al cabo, las emociones no son un fenómeno místico: son el resultado de un proceso bioquímico. De ahí que, en un futuro no muy lejano, un algoritmo de aprendizaje automático quizá analice los datos biométricos que surjan de sensores situados sobre y dentro de nuestro cuerpo, determine nuestro tipo de personalidad y nuestros humores cambiantes y calcule el impacto emocional que es probable que una canción concreta (incluso un tono musical determinado) pueda tener en nosotros.

De todas las formas de arte, la música probablemente sea la más susceptible al análisis de macrodatos, porque tanto las entradas como las salidas se prestan a una caracterización matemática precisa. Las entradas son los patrones matemáticos de las ondas sonoras, y las salidas, los patrones electroquímicos de las tormentas neurales. En pocas décadas, un algoritmo que analice millones de experiencias musicales podría aprender a predecir de qué manera determinadas entradas producen determinadas salidas.

Supongamos que acabamos de tener una desagradable discusión con nuestro novio. El algoritmo encargado de nuestro sistema de sonido discernirá de inmediato nuestra confusión emocional interna y, sobre la base de lo que conoce de nosotros personalmente y de la psicología humana en general, reproducirá canciones a medida para que resuenen con nuestra tristeza y se hagan eco de nuestra aflicción. Quizá tales canciones no funcionen bien con otros individuos, pero son perfectas para nuestra personalidad. Después de ayudarnos a entrar en contacto con las profundidades de nuestra tristeza, a continuación el algoritmo reproduciría la única canción del mundo que es probable que nos levante el ánimo, quizá porque nuestro subconsciente la relaciona con un recuerdo feliz de la infancia del que ni siquiera somos conscientes. Ningún DJ humano puede esperar igualar las habilidades de semejante IA.

El lector puede objetar que de esta manera la IA acabaría con la serendipia y nos encerraría en un estrecho capullo musical, tejido por nuestras preferencias y aversiones previas. ¿Y qué hay de explorar nuevos gustos y estilos musicales? Ningún problema. Podríamos ajustar con facilidad el algoritmo para que hiciera sus selecciones completamente al azar, de manera que nos emitiera de forma inesperada una grabación de un conjunto indonesio de gamelán, una ópera de Rossini o el último éxito de K-pop. Con el tiempo, al repasar nuestras reacciones, la IA podría determinar incluso el nivel ideal de aleatoriedad que optimizara la búsqueda al tiempo que evitara el fastidio, quizá reduciendo su nivel de serendipia al 3 por ciento o aumentándolo al 8 por ciento.

Otra posible objeción es que no está claro cómo pueda establecer el algoritmo su objetivo emocional. Si solo nos peleamos con nuestro novio, ¿debería pretender el algoritmo ponernos tristes o alegres? ¿Debería seguir a ciegas una rígida escala de emociones «buenas» y «malas»? ¿Quizá haya momentos en la vida en los que sea bueno sentirse triste? Desde luego, la misma pregunta podría formularse a músicos y DJ humanos. Pero en el caso de un algoritmo hay muchas soluciones interesantes a este acertijo.

Una opción es dejarlo sin más a la libre elección del cliente. Podemos evaluar nuestras emociones como queramos, y el algoritmo seguirá nuestros dictados. Ya deseemos regodearnos en la autocompasión o bien saltar de alegría, el algoritmo seguirá servilmente nuestro ejemplo. De hecho, podrá aprender a reconocer nuestros deseos incluso sin que seamos conscientes de ellos de forma explícita.

Alternativamente, si no confiamos en nosotros, podemos instruir al algoritmo para que siga las recomendaciones de cualquier psicólogo eminente en el que confiemos. Si nuestro novio acaba por dejarnos plantados, el algoritmo podrá llevarnos a pasar por las cinco fases del duelo, primero ayudándonos a negar lo que ocurrió reproduciendo la canción de Bobby McFerrin «Don’t Worry, Be Happy», después avivando nuestro enfado con «You Oughta Know», de Alanis Morissette, luego animándonos a negociar con «Ne me quitte pas», de Jacques Brel, y «Come Back and Stay», de Paul Young, después dejándonos caer en el pozo de la depresión con «Someone Like You» y «Hello», de Adele, y, por último, ayudándonos a aceptar la situación con «I Will Survive», de Gloria Gaynor.

El paso siguiente es que el algoritmo empiece a trastear con las propias canciones y melodías, cambiándolas un poco para que se ajusten a nuestras peculiaridades. Quizá nos desagrada un pasaje concreto en una canción, por otro lado excelente. El algoritmo lo sabe porque nuestro corazón omite un latido y nuestros niveles de oxitocina descienden ligeramente siempre que oímos esa parte que no nos gusta. El algoritmo podría reescribir o eliminar las notas irritantes.

A la larga, los algoritmos quizá aprendan a componer canciones enteras, jugando con las emociones humanas como si estas fueran el teclado de un piano. Utilizando nuestros datos biométricos, podrían producir incluso melodías personalizadas que solo nosotros, en todo el universo, apreciaríamos.

A menudo se dice que las personas conectan con el arte porque se encuentran en él. Esto podría llevar a resultados sorprendentes y algo siniestros en el caso de que, por ejemplo, Facebook empezara a crear arte personalizado basado en cuanto sabe de nosotros. Si nuestro novio nos abandona, Facebook nos agasajará con una canción personalizada sobre ese cabrón concreto en lugar de sobre la persona desconocida que rompió el corazón de Adele o de Alanis Morissette. La canción nos recordará incidentes reales de nuestra relación, que nadie más en el mundo conoce.

Desde luego, podría ocurrir que el arte personalizado jamás arraigara, porque la gente continúe prefiriendo éxitos comunes que gustan a todo el mundo. ¿Cómo puede uno cantar una canción o bailar a su son si nadie más que nosotros la conoce? Pero tal vez los algoritmos podrían ser incluso más propensos a producir éxitos globales que rarezas personalizadas. Utilizando bases de datos biométricos masivos obtenidos de millones de personas, el algoritmo podría saber qué botones bioquímicos pulsar a fin de producir un éxito global que hiciera que todos se lanzaran como locos a las pistas de baile. Si el arte trata en verdad de inspirar (o manipular) las emociones humanas, pocos músicos humanos, o ninguno, tendrían la posibilidad de competir con un algoritmo de este tipo, porque no serían capaces de igualarlo a la hora de comprender el principal instrumento con el que están operando: el sistema bioquímico humano.

¿Resultará todo esto en un arte excepcional? Eso depende de la definición de arte. Si la belleza está verdaderamente en los oídos del oyente, y si el cliente siempre tiene razón, entonces los algoritmos biométricos disponen de la oportunidad de producir el mejor arte de la historia. Si el arte es algo más profundo que las emociones humanas y debe expresar una verdad más allá de nuestras vibraciones bioquímicas, los algoritmos biométricos no serán muy buenos artistas. Pero tampoco lo son la mayoría de los humanos. Para entrar

en el mercado del arte y desplazar a muchos compositores y músicos humanos, los algoritmos no tendrán que empezar superando directamente a Chaikovski: bastará con que lo hagan mejor que Britney Spears.

¿NUEVOS EMPLEOS?

La pérdida de muchos puestos de trabajo en todos los ámbitos, desde el arte a la atención sanitaria, se verá compensada en parte por la creación de nuevos empleos humanos. Los médicos de cabecera que se ocupan de diagnosticar enfermedades conocidas y de administrar tratamientos comunes serán sustituidos probablemente por IA médicas. Pero justo por eso, habrá mucho más dinero para pagar a médicos humanos y a ayudantes de laboratorio a fin de que realicen investigaciones punteras y desarrollen nuevos medicamentos o procedimientos quirúrgicos.

La IA podrá colaborar en la creación de empleos humanos de otra manera. En lugar de que los humanos compitan con la IA, podrían centrarse en su mantenimiento y en su uso. Por ejemplo, la sustitución de pilotos humanos por drones ha acabado con algunos empleos, pero ha creado muchos puestos en mantenimiento, control remoto, análisis de datos y ciberseguridad. Las fuerzas armadas de Estados Unidos necesitan a treinta personas para operar cada dron Predator o Reaper no tripulado que sobrevuela Siria, mientras que analizar la cantidad de información resultante ocupa al menos a ochenta personas más. En 2015, la aviación de Estados Unidos carecía de suficientes humanos adiestrados para ocupar todos estos puestos de trabajo y, por tanto, irónicamente se enfrentó a una crisis cuando tuvo que a dedicar personal a sus vehículos aéreos no tripulados.

Si es así, bien podría ocurrir que el mercado laboral de 2050 estuviera  caracterizado por la cooperación humano-IA en lugar de por la competición entre uno y otra. En ámbitos que van desde la vigilancia hasta las operaciones bancarias, equipos de humanos-más-IA tal vez superen tanto a los humanos como a los ordenadores. Después de que el programa de ajedrez Deep Blue de IBM derrotara a Garri Kaspárov en 1997, los humanos no dejaron de jugar al ajedrez. En cambio, gracias a IA entrenadoras, los maestros de ajedrez humanos se hicieron mejores que nunca, y, al menos durante un tiempo, equipos de humanos-IA conocidos como «centauros» ganaron tanto a humanos como a ordenadores al ajedrez. De manera parecida, la IA podría ayudar a preparar a los mejores detectives, banqueros y soldados de la historia.

Sin embargo, el problema de estos nuevos empleos es que probablemente exigirán un gran nivel de pericia y, por tanto, no resolverán los problemas de los trabajadores no cualificados sin empleo. Crear nuevos trabajos humanos podría resultar más fácil que volver a adiestrar a humanos para que ocuparan realmente dichos puestos. Durante los períodos de automatización anteriores, por lo general las personas podían pasar de un empleo rutinario que exigía poca pericia a otro. En 1920, un obrero agrícola al que echaban a raíz de la mecanización de la agricultura podía encontrar un nuevo empleo en una fábrica de tractores. En 1980, un obrero de una fábrica que se quedara en el paro podía empezar trabajando como cajero en un supermercado. Estos cambios ocupacionales eran posibles porque el paso de la granja a la fábrica y de la fábrica al supermercado solo requería un readiestramiento limitado.

Sin embargo, en 2050 podría ser difícil que un cajero o un obrero del sector textil que perdiera su trabajo debido a un robot empezara a trabajar como investigador del cáncer, como operador de drones o como parte de un equipo de banca humano-IA. No dispondrán de la pericia necesaria. En la Primera Guerra Mundial tenía sentido enviar a millones de reclutas bisoños a que cargaran con ametralladoras y murieran por millares. Sus habilidades individuales importaban poco. Hoy en día, a pesar de la escasez de operadores de drones, en las fuerzas aéreas de Estados Unidos son reacios a ocupar los puestos vacantes con personas despedidas de Walmart. A nadie le gustaría que un recluta sin experiencia confundiera una fiesta de boda afgana con una reunión de talibanes de alto rango.

En consecuencia, a pesar de la posibilidad de que aparecieran muchos nuevos empleos humanos, quizá presenciaríamos el surgimiento de una nueva clase «inútil». De hecho, podríamos tener lo peor de ambos mundos, y padecer a la vez unas tasas de desempleo elevadas y escasez de mano de obra especializada. Muchas personas no compartirían el destino de los conductores de carros del siglo XIX, que pasaron a conducir taxis, sino el de los caballos del siglo XIX, a los que se apartó poco a poco del mercado laboral hasta que desaparecieron de él por completo.

Además, ningún empleo humano que quede estará jamás a salvo de la amenaza de la automatización futura, porque el aprendizaje automático y la robótica continuarán mejorando. Una cajera de Walmart de cuarenta años que se quede sin empleo y que con esfuerzos sobrehumanos consiga reinventarse como piloto de drones podría tener que reinventarse de nuevo diez años después, porque entonces quizá el vuelo de los drones también se habrá automatizado. Semejante inestabilidad hará asimismo que sea más difícil organizar sindicatos o conseguir derechos laborales. Ya en la actualidad, muchos empleos nuevos en economías avanzadas implican trabajo temporal no protegido, trabajadores autónomos y trabajo ocasional. ¿Cómo se sindicaliza una profesión que surge de pronto y desaparece al cabo de una década?

De manera parecida, es probable que los equipos centauros de humanos y ordenadores se caractericen por un tira y afloja constante entre unos y otros, en lugar de establecerse como una empresa para toda la vida. Los equipos constituidos solo por humanos (como Sherlock Holmes y el doctor Watson) suelen desarrollar jerarquías y rutinas permanentes que duran décadas. Pero un detective humano que haga equipo con el sistema informático Watson de IBM (que se hizo famoso después de ganar el concurso televisivo estadounidense Jeopardy! en 2011) se topará con que cada rutina es una invitación a la interrupción, y cada jerarquía, una invitación a la revolución. El compinche de ayer podría transformarse en el comisario de mañana, y todos los protocolos y manuales tendrán que reescribirse anualmente.

Una mirada más atenta al mundo del ajedrez podría indicar hacia dónde irán las cosas a largo plazo. Es cierto que durante varios años después de que Deep Blue venciera a Kaspárov, la cooperación humano-ordenador floreció en el ajedrez. Pero en los últimos años, los ordenadores son tan buenos jugadores de ajedrez que sus colaboradores humanos han perdido su valor, y pronto podrían ser de todo punto irrelevantes.

El 7 de diciembre de 2017 se alcanzó un hito crítico no cuando un ordenador ganó a un humano al ajedrez (esto ya no es noticia), sino cuando el programa AlphaZero de Google derrotó al programa Stockfish 8. Stockfish 8 fue el campeón mundial de ajedrez en 2016. Tenía acceso a siglos de experiencia humana acumulada en ajedrez, así como a décadas de experiencia de ordenador. Podía calcular 70 millones de posiciones en el tablero por segundo. En cambio, AlphaZero solo realizaba 80.000 de tales cálculos por segundo, y sus creadores humanos nunca le enseñaron ninguna estrategia ajedrecística, ni siquiera aperturas estándar. En cambio, AlphaZero se sirvió de los últimos principios de aprendizaje automático para autoenseñarse ajedrez al jugar contra sí mismo. No obstante, de cien partidas que el novicio AlphaZero jugó contra Stockfish, AlphaZero ganó veintiocho y quedaron en tablas en setenta y dos. No perdió ni una sola vez. Puesto que AlphaZero no aprendió nada de ningún humano, muchos de sus movimientos y estrategias vencedoras parecían poco convencionales a los ojos humanos. Bien pudiera considerárselos creativos, si no geniales.

¿Adivina el lector cuánto tiempo le llevó a AlphaZero aprender ajedrez, prepararse para las partidas contra Stockfish y desarrollar sus intuiciones geniales? Cuatro horas. No se trata de ninguna errata. Durante siglos se ha considerado el ajedrez uno de los mayores logros de la inteligencia humana. AlphaZero pasó de la ignorancia más absoluta a la maestría creativa en cuatro horas, sin ayuda de ningún guía humano.

AlphaZero no es el único programa imaginativo que existe. Hoy en día, muchos programas superan de manera rutinaria a jugadores humanos de ajedrez, no solo en cálculos simples, sino incluso en «creatividad». En los campeonatos de ajedrez exclusivos para humanos, los árbitros están vigilando en todo momento por si hay jugadores que intentan hacer trampa sirviéndose secretamente de la ayuda de ordenadores. Una de las maneras de descubrir a los que hacen trampas es supervisar el nivel de originalidad que muestran los jugadores. Si efectúan un movimiento excepcionalmente creativo, los árbitros sospecharán a menudo que no puede tratarse de un movimiento humano: ha de ser de ordenador. Al menos en el ajedrez, ¡la creatividad ya es propia de los ordenadores y no de los humanos! Así pues, si el ajedrez es nuestro canario en la mina, ya estamos bien avisados de que el canario se está muriendo. Lo que ahora ocurre a los equipos de ajedrez humanos-IA puede ocurrirles también a los equipos de humanos-IA en vigilancia, medicina y operaciones bancarias.

En consecuencia, crear nuevos empleos y volver a formar a personas para que los ocupen no será el único esfuerzo. La revolución de IA no será un único punto de inflexión crucial después del cual el mercado laboral alcanzará un nuevo equilibrio. Más bien será una cascada de disrupciones

cada vez mayores. Hoy ya son pocos los empleados que esperan ocupar el mismo empleo toda la vida. En 2050, no solo la idea de «un trabajo para toda la vida», sino también la idea misma de «una profesión para toda la vida» podrían parecer antediluvianas.

Incluso si fuéramos capaces de inventar constantemente empleos nuevos y de volver a formar la fuerza laboral, ¿tendría el humano medio la resistencia emocional necesaria para llevar una vida de tantos y tan incesantes trastornos? El cambio es siempre estresante, y el mundo frenético de principios del siglo XXI ha producido una epidemia global de estrés. A medida que aumente la volatilidad del mercado laboral y de las carreras individuales, ¿será capaz la gente de sobrellevarlo? Probablemente necesitaremos técnicas de reducción del estrés más efectivas (desde los fármacos a la meditación, pasando por la neurorretroalimentación) para impedir que la mente de los sapiens se quiebre. Hacia 2050 podría surgir una clase «inútil» debido no simplemente a una falta absoluta de trabajo o a una falta de educación pertinente, sino también a una resistencia mental insuficiente.

Como es evidente, la mayor parte de lo dicho son solo especulaciones. En el momento de escribir esto (principios de 2018), la automatización ha perturbado muchas industrias, pero no ha desembocado en un desempleo masivo. En realidad, en muchos países, como Estados Unidos, el paro se encuentra en un nivel bajo histórico. Nadie puede saber con seguridad qué tipo de impacto tendrán el aprendizaje automático y la automatización en las diferentes profesiones del futuro, y es muy difícil evaluar el calendario de los acontecimientos relevantes, sobre todo porque dependen tanto de decisiones políticas y de tradiciones culturales como de descubrimientos puramente tecnológicos. Así, incluso después de que los vehículos autónomos demuestren ser más seguros y baratos que los conductores humanos, los políticos y consumidores podrían no obstante impedir el cambio durante años, quizá décadas.

Sin embargo, no podemos permitirnos darnos por satisfechos. Es peligroso suponer simplemente que surgirán empleos nuevos suficientes para compensar las pérdidas. El hecho de que esto haya ocurrido en períodos anteriores de automatización no es en absoluto garantía de que ocurra de nuevo en las condiciones muy diferentes del siglo XXI. Las disrupciones sociales y políticas potenciales son tan alarmantes que incluso si la probabilidad de desempleo sistémico y masivo es baja, estamos obligados a tomárnosla muy en serio.

En el siglo XIX, la revolución industrial generó nuevas condiciones y problemas que ninguno de los modelos sociales, económicos y políticos existentes podía resolver. El feudalismo, la monarquía y las religiones tradicionales no estaban preparados para gestionar las metrópolis industriales, a los millones de obreros desarraigados o la naturaleza siempre cambiante de la economía moderna. En consecuencia, la humanidad tuvo que desarrollar modelos del todo nuevos (democracias liberales, dictaduras comunistas y regímenes fascistas), e hizo falta más de un siglo de guerras y revoluciones terribles para probar estos modelos, separar el grano de la paja y poner en marcha las mejores soluciones. El trabajo infantil en las minas de carbón dickensianas, la Primera Guerra Mundial y la Gran Hambruna ucraniana de 19323 solo fueron una pequeña parte de la cuota de matrícula que la humanidad pagó.

El reto que la infotecnología y la biotecnología plantean a la humanidad en el siglo XXI es sin duda alguna mucho mayor que el que en épocas anteriores supusieron las máquinas de vapor, los ferrocarriles y la electricidad. Y dado el inmenso poder destructor de nuestra civilización, no podemos permitirnos más modelos fallidos, guerras mundiales ni revoluciones sangrientas. Esta vez, los modelos fallidos podrían acabar en guerras nucleares, monstruosidades diseñadas genéticamente y un colapso completo de la biosfera. En consecuencia, tenemos que hacerlo mejor de lo que lo hicimos cuando nos enfrentamos a la revolución industrial.

DE LA EXPLOTACIÓN A LA IRRELEVANCIA

Las soluciones posibles corresponden a tres categorías principales: qué hacer para evitar que se pierdan empleos, qué hacer para crear suficientes puestos de trabajo nuevos, y qué hacer si, a pesar de todos nuestros esfuerzos, la pérdida de empleo supera con mucho la creación.

Evitar la pérdida general de puestos de trabajo es una estrategia poco interesante y probablemente insostenible, porque supone abandonar el inmenso potencial positivo de la IA y la robótica. No obstante, tal vez los gobiernos reduzcan de manera deliberada el ritmo de la automatización, a fin de reducir los impactos que se deriven de aquella y dar tiempo a los reajustes. La tecnología nunca es determinista, y el hecho de que algo pueda hacerse no significa que tenga que hacerse. Las normativas gubernamentales pueden cerrar efectivamente el paso a las nuevas tecnologías aunque sean viables desde el punto de vista comercial y lucrativas desde el económico. Por ejemplo, durante décadas hemos dispuesto de la tecnología para crear un mercado de órganos humanos completo con «granjas de cuerpos» humanos en países subdesarrollados y una demanda casi insaciable de compradores ricos y desesperados. Tales granjas de cuerpos bien pudieran valer cientos de miles de millones de dólares. Pero las leyes han impedido el libre comercio de partes del cuerpo humano, y aunque existe un mercado negro de dichos órganos, es mucho menor y se halla más circunscrito de lo que cabría esperar.

Reducir el ritmo del cambio quizá nos proporcionaría tiempo para crear suficientes puestos de trabajo que sustituyeran a la mayoría de los que se perderán. Pero, como se ha dicho, el espíritu emprendedor económico tendrá que ir acompañado de una revolución en la educación y la psicología. Suponiendo que los nuevos empleos no sean solo sinecuras gubernamentales, probablemente exigirán una gran pericia, y a medida que la IA continúe mejorando, los empleados humanos deberán aprender sin parar nuevas habilidades y cambiar de profesión. Los gobiernos tendrán que intervenir, tanto para subsidiar un sector educativo durante toda la vida como para proporcionar una red de seguridad durante los inevitables períodos de transición. Si una expiloto de drones de cuarenta años necesita tres para reinventarse como diseñadora de mundos virtuales, es muy probable que precise de mucha ayuda gubernamental para mantenerse y mantener a su familia durante dicho tiempo. (En la actualidad, este tipo de proyectos está empezando a ponerse en marcha en Escandinavia, donde los gobiernos siguen el lema «proteger a los obreros, no los empleos».)

Pero incluso si se dispone de ayuda suficiente del gobierno, ni mucho menos se da por descontado que miles de millones de personas sean capaces de reinventarse una y otra vez sin poner en riesgo su equilibrio mental. De ahí que, si a pesar de todos nuestros esfuerzos, hay un porcentaje significativo de la humanidad que resulta expulsada del mercado laboral, tendremos que buscar nuevos modelos para las sociedades, las economías y las políticas poslaborales. El primer paso es reconocer con honestidad que los modelos sociales, económicos y políticos que hemos heredado del pasado son inadecuados para afrontar este reto.

Pensemos, por ejemplo, en el comunismo. A medida que la automatización amenace con sacudir el sistema capitalista hasta sus cimientos, cabría suponer que el comunismo podría reaparecer. Pero el comunismo no se generó para explotar este tipo de crisis. El comunismo del siglo XX daba por sentado que la clase obrera era vital para la economía, y los pensadores comunistas intentaron enseñar al proletariado cómo convertir su inmenso poder económico en influencia política. El plan político comunista exigía una revolución de la clase trabajadora. ¿Cuán relevantes serán estas enseñanzas si las masas pierden su valor económico y, por tanto, necesitan luchar contra la irrelevancia en lugar de hacerlo contra la explotación? ¿Cómo se inicia una revolución de la clase obrera sin una clase obrera?

Algunos podrían aducir que los humanos nunca llegarán a ser irrelevantes desde el punto de vista económico, porque aun cuando no puedan competir con la IA en el puesto de trabajo siempre se los necesitará como consumidores. Sin embargo, no está en absoluto asegurado que la economía futura nos necesite siquiera como consumidores. Las máquinas y los ordenadores podrían serlo también. En teoría, podría existir una economía en la que una compañía minera produzca y venda hierro a una compañía robótica, la compañía robótica produzca y venda robots a la compañía minera, que de ese modo extraerá más hierro, que se usará para producir más robots, y así sucesivamente. Estas compañías podrían crecer y expandirse hasta los confines más remotos de la galaxia, y cuanto necesitarán será robots y ordenadores: no requerirán humanos ni siquiera para comprar sus productos.

De hecho, ya hoy en día ordenadores y algoritmos están empezando a funcionar como clientes además de como productores. En la Bolsa de valores, por ejemplo, los algoritmos se están convirtiendo en los compradores más importantes de bonos, acciones y mercancías. De forma parecida, en el negocio de la publicidad el cliente más importante de todos es un algoritmo: el algoritmo de búsqueda de Google. Cuando la gente diseña páginas web, a

menudo satisface el gusto del algoritmo de búsqueda de Google en lugar del gusto de un ser humano.

Evidentemente, los algoritmos no tienen conciencia, de modo que, a diferencia de los consumidores humanos, no pueden disfrutar de lo que compran, y sus decisiones no están condicionadas por sensaciones y emociones. El algoritmo de búsqueda de Google no puede saborear los helados. Sin embargo, los algoritmos seleccionan cosas a partir de sus cálculos internos y de sus preferencias incorporadas, y dichas preferencias modelan nuestro mundo de manera creciente. El algoritmo de búsqueda de Google tiene un gusto muy refinado cuando se trata de ordenar las páginas web de vendedores de helados, y entre estos, los que más éxito tienen en el mundo son los que el algoritmo de Google sitúa en los primeros puestos, no los que hacen los helados más deliciosos.

Esto lo sé por experiencia propia. Cuando publico un libro, los editores me piden que escriba una descripción breve, que usan para la publicidad en línea. Pero cuentan con un experto especial, que adapta lo que yo escribo al gusto del algoritmo de Google. El experto lee mi texto y dice: «No uses esta palabra; usa esta otra en su lugar. De esta manera, el algoritmo de Google nos prestará más atención». Sabemos que si somos capaces de captar la atención del algoritmo, podemos dar por sentado que captaremos la de los humanos.

De modo que si los humanos no se necesitan como productores ni como consumidores, ¿qué amparará su supervivencia física y su bienestar psicológico? No debemos esperar a que la crisis irrumpa con toda su fuerza para ponernos a buscar respuestas. Entonces ya sería demasiado tarde. A fin de enfrentarnos a las disrupciones tecnológicas y económicas del siglo XXI, necesitamos desarrollar nuevos modelos sociales y económicos tan pronto como sea posible. Dichos modelos deberían guiarse por el principio de proteger a los humanos y no los empleos. Muchos trabajos resultan fastidiosos y aburridos, y no vale la pena conservarlos. Nadie sueña con convertirse en un cajero. En lo que tenemos que centrarnos es en satisfacer las necesidades básicas de la gente y en proteger su nivel social y su autoestima.

Un nuevo modelo, que despierta cada vez más interés, es la renta básica universal. La RBU propone que los gobiernos graven a los multimillonarios y a las empresas que controlan los algoritmos y los robots, y que utilicen el dinero para pagar a cada persona un salario generoso que cubra sus necesidades básicas. Esto atenuaría la pérdida de empleo de los pobres y sus problemas económicos, al tiempo que protegería a los ricos de la ira popular.

Una idea relacionada propone ampliar la gama de actividades humanas que se consideran «empleos». En la actualidad, miles de millones de progenitores cuidan de sus hijos, los vecinos se ayudan mutuamente y los ciudadanos organizan comunidades, sin que ninguna de estas actividades valiosas se considere un empleo. Quizá sea necesario que accionemos un interruptor en nuestra mente y nos demos cuenta de que cuidar de un niño es, sin duda, la tarea más importante y exigente del mundo. Si es así, no habrá escasez de trabajo aunque los ordenadores y los robots sustituyan a todos los conductores, banqueros y abogados. La pregunta, desde luego, es: ¿quién evaluará y pagará estos empleos acabados de reconocer? Dando por hecho que los bebés de seis meses no pagarán un salario a sus mamás, probablemente el gobierno tenga que encargarse de ello. Dando por hecho, también, que querremos que dichos salarios cubran todas las necesidades básicas de una familia, acabaremos en algo que no diferirá mucho de la renta básica universal.

Alternativamente, los gobiernos podrían subvencionar servicios básicos universales en lugar de salarios. En lugar de dar dinero a las personas, que después comprarán todo lo que quieran, podrían subvencionar la educación gratuita, la atención sanitaria gratuita, el transporte gratuito, etcétera. En realidad, esta es la visión utópica del comunismo. Aunque el proyecto comunista de iniciar una revolución de la clase obrera podría estar ya anticuado, quizá todavía seríamos capaces de alcanzar el objetivo comunista por otros medios.

Es discutible si es mejor proporcionar a las personas una renta básica universal (el paraíso capitalista) o servicios básicos universales (el paraíso comunista). Ambas opciones tienen ventajas e inconvenientes. Pero, con independencia del paraíso que escojamos, el problema real es definir qué significan en realidad «universal» y «básico».

¿QUÉ ES UNIVERSAL?

Cuando la gente habla de una ayuda básica universal (ya sea en forma de renta o de servicios), generalmente se refiere a una ayuda básica nacional. Hasta la fecha, todas las iniciativas de RBU han sido estrictamente nacionales o municipales. En enero de 2017, Finlandia inició un experimento de dos años proporcionando a 2.000 finlandeses desempleados 560 euros al mes, con independencia de si encontraban trabajo o no. Experimentos similares están en marcha en la provincia canadiense de Ontario, en la ciudad italiana de Livorno y en varias ciudades holandesas. (En 2016, Suiza celebró un referéndum sobre si se instituía un plan de renta básica nacional, pero los votantes rechazaron la idea.)

Sin embargo, el problema de estos planes nacionales y municipales es que las principales víctimas de la automatización quizá no vivan en Finlandia, Ontario, Livorno o Amsterdam. Debido a la globalización, la población de un  país depende por completo de mercados de otros países, pero la automatización podría desenredar grandes partes de esta red comercial global con consecuencias desastrosas para los eslabones más débiles. En el siglo XX, los países en vías de desarrollo que carecían de recursos naturales progresaron en el plano económico sobre todo vendiendo el trabajo barato de sus obreros no cualificados. Hoy en día, millones de bangladesíes se ganan la vida fabricando camisas y vendiéndolas a clientes de Estados Unidos, mientras que en Bangalore lo hacen en los servicios telefónicos de atención al cliente que tramitan las quejas de los clientes norteamericanos.

Pero con el auge de la IA, los robots y las impresoras 3-D, el trabajo barato y no cualificado será mucho menos importante. En lugar de fabricar una camisa en Daca y enviarla a Estados Unidos, podremos comprar en línea en Amazon el código de la camisa e imprimirla en Nueva York. Las tiendas de Zara y Prada de la Quinta Avenida podrían ser sustituidas por centros de impresión 3-D en Brooklyn, y algunas personas incluso podrían tener una impresora en casa. Al mismo tiempo, en lugar de llamar al servicio de atención al cliente de Bangalore para quejarnos de nuestra impresora, tal vez habláramos con un representante de la IA en la nube de Google (cuyo acento y tono estarán ajustados a nuestras preferencias). Los obreros y operadores de los centros de atención al cliente que perderán su empleo en Daca y Bangalore carecen de la educación necesaria para ponerse a diseñar camisas de moda o programas informáticos; así pues, ¿cómo sobrevivirán?

Si la IA y las impresoras 3-D acaban relevando a bangladesíes y bangaloreses, los ingresos que antes fluían hacia el Sudeste Asiático llenarán las arcas de unos pocos gigantes tecnológicos en California. En lugar de que el crecimiento económico mejore las condiciones en todo el mundo, habrá riquezas nuevas e inmensas creadas en los centros de alta tecnología, como Silicon Valley, mientras que muchos países en vías de desarrollo se desmoronarán.

Desde luego, algunas economías emergentes (entre ellas, la India y Bangladesh) podrían avanzar lo bastante deprisa para incorporarse al equipo ganador. Si se les da el tiempo suficiente, los hijos o los nietos de los obreros textiles y de los operadores de los centros de atención al cliente podrían muy bien convertirse en los ingenieros y emprendedores que construyan y posean los ordenadores y las impresoras 3-D. Pero el tiempo para efectuar dicha transición se acaba. En el pasado, el trabajo barato y no cualificado ha servido de puente seguro para salvar la brecha económica global, e incluso si un país avanzaba despacio, podía esperar alcanzar finalmente la seguridad. Dar los pasos adecuados era más importante que hacer avances rápidos. Pero ahora el puente se tambalea, y podría derrumbarse pronto. Quienes ya lo han cruzado (progresando del trabajo barato a las industrias de alta especialización) estarán probablemente bien. Pero los que se demoren podrían encontrarse inmovilizados en el lado equivocado de la brecha, sin posibilidad alguna de cruzarla. ¿Qué hace uno cuando nadie necesita a sus obreros baratos y no cualificados, y carece de los recursos para construir un buen sistema de educación y enseñarles nuevas capacidades?

¿Cuál será entonces la suerte de los rezagados? Cabe la posibilidad de que los votantes norteamericanos acordaran que los impuestos que pagan Amazon y Google por sus negocios en Estados Unidos se usaran para proporcionar salarios o servicios gratuitos a los mineros desempleados de Pensilvania y a los taxistas en paro de Nueva York. Sin embargo, ¿estarían también de acuerdo los votantes norteamericanos en que esos impuestos se enviaran para sostener a las personas desempleadas en lugares que el presidente Trump definió como «países de mierda»? Si el lector lo cree, para el caso también podría creer que Santa Claus y el Conejito de Pascua resolverán el problema.

¿QUÉ ES BÁSICO?

La ayuda básica universal pretende satisfacer necesidades humanas básicas, pero no hay una definición aceptada al respecto. Desde una perspectiva puramente biológica, un sapiens necesita solo 1.500-2.500 calorías diarias para sobrevivir. Lo que pase de esta cantidad es lujo. Pero, además de este límite de pobreza biológica, todas las culturas en la historia han definido necesidades adicionales como «básicas». En la Europa medieval, el acceso a los servicios religiosos se consideraba incluso más importante que el alimento, porque cuidaban de nuestra alma eterna y no de nuestro cuerpo efímero. En la Europa actual se considera que unos servicios decentes de educación y de asistencia sanitaria son necesidades humanas básicas, y algunos aducen que incluso el acceso a internet es ahora esencial para todo hombre, mujer y niño. Si en 2050 el Gobierno Mundial Unido acuerda cobrar impuestos a Google, Amazon, Baidu y Tencent a fin de proporcionar el sustento básico a todos los seres humanos de la Tierra (tanto en Daca como en Detroit), ¿cómo definirá «básico»?

Por ejemplo, ¿qué incluye la educación básica: solo leer y escribir, o también diseñar programas informáticos y tocar el violín? ¿Solo seis años de escuela elemental, o lo necesario hasta obtener un doctorado? ¿Y qué hay de la asistencia sanitaria? Si hacia 2050 los avances médicos hacen posible demorar los procesos de envejecimiento y alargar de manera significativa la duración de la vida, ¿estarán los nuevos tratamientos disponibles para los

10.000 millones de humanos del planeta, o solo para algunos multimillonarios? Si la biotecnología permite que los padres mejoren a sus hijos, ¿se considerará esto una necesidad humana básica, o veremos que la humanidad se divide en diferentes castas biológicas, con superhumanos ricos que gozarán de capacidades que sobrepasarán con mucho las de los Homo sapiens pobres?

Sea cual sea la manera en que se definan las «necesidades humanas básicas», una vez que se proporcionen a todo el mundo libres de cargos, se darán por supuestas, y entonces las duras competiciones sociales y las luchas políticas se centrarán en lujos no básicos, ya sean los vehículos autónomos de moda, el acceso a los parques de realidad virtual o el cuerpo mejorado mediante bioingeniería. Pero si las masas de desempleados no obtienen recursos económicos, es difícil pensar de qué manera pueden esperar disfrutar de tales lujos. En consecuencia, la brecha entre ricos (los gestores de Tencent y los accionistas de Google) y pobres (los que dependan de la renta básica universal) puede hacerse no simplemente mayor, sino en verdad infranqueable.

De ahí que aun cuando algún plan universal de ayuda proporcionara a los pobres en 2050 una atención sanitaria y una educación mucho mejores que en la actualidad, podrían seguir muy enfadados por la desigualdad global y por la falta de movilidad social. La gente sentirá que el sistema está manipulado en su contra, que el gobierno sirve solo a los superricos y que el futuro será todavía peor para ellos y sus hijos.

Homo sapiens no está hecho para la satisfacción. La felicidad humana depende menos de condiciones objetivas que de nuestras propias expectativas. Sin embargo, las expectativas tienden a adaptarse a las condiciones, incluidas las condiciones de otras personas. Cuando las cosas mejoran, las expectativas aumentan, y en consecuencia incluso mejoras espectaculares en las condiciones pueden dejarnos tan insatisfechos como antes. Si la ayuda básica universal se enfoca a mejorar las condiciones objetivas de una persona media en 2050, tiene una buena probabilidad de lograr éxito. Pero si pretende que la gente esté subjetivamente más satisfecha con lo que tiene y evitar el descontento social, es probable que fracase.

Para conseguir realmente sus objetivos, la ayuda básica universal tendrá que llevar el complemento de algunas actividades plenas, que vayan de los deportes a la religión. Quizá el experimento que más éxito haya tenido hasta la fecha sobre cómo llevar una vida satisfactoria en un mundo postrabajo se haya realizado en Israel. Allí, alrededor del 50 por ciento de los hombres judíos ultraortodoxos no trabajan. Dedican su vida a estudiar las sagradas escrituras y a cumplir con rituales religiosos. Ellos y sus familias no pasan hambre debido en parte a que sus esposas suelen trabajar, y en parte a que el gobierno les proporciona subsidios generosos y servicios gratuitos, lo que cubre las necesidades básicas de la vida. Esto es una ayuda básica universal avant la lettre.

A pesar de que son pobres y están sin empleo, en todas las encuestas estos hombres judíos ultraortodoxos dan cuenta de niveles de satisfacción superiores a los de cualquier otro sector de la sociedad israelí. Ello se debe a la fuerza de sus vínculos con la comunidad, así como a la profunda realización que hallan en el estudio de las escrituras y en el cumplimiento de los rituales. Una pequeña sala llena de hombres judíos que debaten el Talmud podría muy bien generar más alegría, compromiso y entendimiento que una enorme fábrica textil llena de obreros que realizan un trabajo duro. En las encuestas globales de satisfacción vital, Israel suele situarse en alguno de los primeros lugares, gracias en parte a estas personas pobres y sin trabajo.

Los israelíes seglares suelen quejarse amargamente de que los ultraortodoxos no contribuyen lo suficiente a la sociedad y viven aislados del duro trabajo de las otras personas. Los israelíes seglares también suelen argumentar que el modo de vida ultraortodoxo es insostenible, en especial porque las familias ultraortodoxas tienen un promedio de siete hijos.

Tarde o temprano, el Estado ya no podrá sustentar a tantas personas sin empleo, y los ultraortodoxos se verán obligados a trabajar. Pero podría muy bien ocurrir lo contrario. A medida que los robots y la IA vayan echando a los humanos del mercado laboral, los judíos ultraortodoxos quizá sean considerados el modelo del futuro en lugar de fósiles del pasado. No es que todo el mundo vaya a convertirse en judíos ultraortodoxos y se encierren en las yeshivás a estudiar el Talmud. Pero en la vida de todas las personas, la búsqueda de plenitud y de comunidad podría eclipsar la búsqueda de un puesto de trabajo.

Si conseguimos combinar una red de seguridad económica universal con comunidades fuertes y la búsqueda de una vida plena, perder nuestros puestos de trabajo frente a los algoritmos podría ser en verdad una bendición. Sin embargo, perder el control de nuestra existencia es una situación hipotética mucho más temible. A pesar del peligro del desempleo masivo, aquello que debería preocuparnos mucho más es el paso de la autoridad de los humanos a la de los algoritmos, lo que podría acabar con la poca fe que queda en el relato liberal y abrir el camino a la aparición de dictaduras digitales.