No más "liderazgo", por favor.

Es muy habitual leer periódicamente artículos en distintos ámbitos, incluyendo foros profesionales como LinkedIn, acerca de las características de un “buen lider” o del “liderazgo”. Ya entrado el S.XXI, ¿No es esto muy “medieval”? ¿No suena a los consejos para ser “buen rey”? o más aún ¿No suena a recomendaciones para ser “macho alfa”?. 

 

Las sociedades más avanzadas y prósperas se caracterizan principalmente por tener una buena organización y legislación (social, laboral, educativa, sanitaria, etc.), no buenos reyes (o presidentes). ¿No debería ser igual el modelo para las empresas? ¿No debe basarse en la normativa (legislación) interna? ¿No debe “gobernar” un buen gestor por medio de la creación de normas y organización del trabajo y no tomando decisiones puntuales? ¿Quién conoce a los líderes de países situados en los primeros puestos mundiales en cuanto educación, calidad de vida o servicios sociales? (como suele asociarse tradicionalmente a los países nórdicos)

Sin entrar a valorar estas características defendidas asociadas a los "líderes", que en muchos casos son interesantes y ayudan al desempeño y funcionamiento de la empresa, quería reflexionar sobre el retraso y la falta de eficiencia que ese modelo arrastra.

¿Admitiríamos que el Ministro de Hacienda personalmente decidiera para cada contribuyente en concreto qué porcentaje de ingresos debe paga en concepto de impuestos?

No, evidentemente se exige una ley que especifique ese porcentaje en función de los ingresos, así como una serie de desgravaciones y consideraciones igualmente fijadas, para que no pueda definirse discrecionalmente.

Similarmente, ¿Podría funcionar un país en que no estuviera reglado, por ejemplo, la relación entre ayuntamientos y estado o qué nivel del estado (Central, autonómico, municipal) es responsable de la Sanidad?

Sin embargo, el funcionamiento de muchas empresas, especialmente en el área de servicios, y más aún en las de TI, sigue un modelo muy “medieval” donde la discrecionalidad es muy alta en todos los aspectos y los diversos niveles. No me refiero a los aspectos laborales que están reglamentados por leyes o convenios generales (aunque hay elementos como las horas extras o la flexibilidad horaria que cuyo respeto es muy discutible), sino a las funciones y organización interna.

Rsc src / CC BY-SA (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0)

 

Creo que son escasísimas las empresas en que cada persona/categoría tiene por escrito cuales son funciones o cada departamento sus funciones y la relación con otros departamentos.

Por supuesto se puede alegar que cuando se contrata a una persona, se le contrata para un puesto. Sin embargo, eso significa muy poco por varios motivos:

1. En muchos casos la empresa tiene unas pocas categorías dentro de las cuales caben muchísimas personas. Ser contratado como “Consultor Senior” o “Analista” no explicita claramente las funciones.

2. En muchas ocasiones, se asigna a las personas en una categoría por su sueldo y no por sus funciones.

3. El significado de cada categoría o puesto varía mucho entre empresas (e incluso entre departamentos).

4. Además de las promociones, puede haber movilidad interna y asignación a otros puestos.

Así, podemos ser “Administradores de Sistemas” pero eso no indica si debo instalar TODOS los sistemas o por ejemplo solo Linux, o, siendo “Administrador de Bases de Datos” no implica si además debe instalarse y configurarse el sistema operativo sobre el que se instalará la base de datos o eso lo hará un “Administrador de Sistemas”.

Con los departamentos y áreas ocurre lo mismo. Por supuesto cuando hay reorganizaciones suele publicarse un organigrama (aunque conozco muchos casos en que brillan por su ausencia y como mucho hay una lista de directores), donde aparece, por ejemplo “Área de Ventas”, “Área de Consultoría” o “Área de Sistemas” con sus responsables correspondientes. Sin embargo, al margen de unas descripciones breves de las funciones (que básicamente explican lo que se deduce del nombre) no suele detallarse realmente las funciones ni las relaciones.

Así, por ejemplo, si el Área de Ventas necesita acudir con un técnico del Área de Consultoría para una labor de preventa para un posible cliente ¿Debe solicitarlo al área de consultoría? ¿Se le cobrará internamente? ¿Qué ocurre si hay colisiones entre las dos áreas?

Toda esta indefinición provoca, por una parte, mucha ineficiencia y falta de productividad, ya que en cada caso hay que analizar qué hacer, o no se hace ya que se espera que otra persona/equipo lo haga o en el peor de los casos se hace mal y hay que repetirlo.

Además, obliga a mucha microgestión, es decir a que cada responsable tenga que estar dirigiendo continuamente al nivel inferior, o peor aún, a varios niveles por debajo, ante la falta de reglas claras que permitan tomar decisiones sin consultar o pedir permiso. Este problema, además de en las escuelas de negocio, se ha comentado bastante en el ámbito de los juegos de estrategia en ordenador, donde se ha evolucionado desde los juegos más primitivos, que obligaban a tener que indicar continuamente a cada pieza del juego qué hacer (moverse de un punto a otro, realizar una actividad concreta, ...), hasta poder dar criterios generales (“busca recursos”, “vigilar toda esta zona”,..).

 

Four Blair Services Pvt. Ltd. / CC BY-SA (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)

Por otra parte, esa falta de definición provoca desafección y “quema” a los profesionales. Al igual que se crea descontento ciudadano si las leyes no están claras y alguien puede ser penalizado sin que exista un motivo claro, los empleados tratados como “súbditos”, que no conocen las normas y las “leyes” a seguir y dependen de la discrecionalidad y buen (o mal) hacer de su responsable, en lugar de ser autosuficientes y tener MUY claro su trabajo, lo más probable es que acaben “emigrando”.

Además esta discrecionalidad en cuanto a tareas asignadas, funciones, etc. acaba provocando mal ambiente y sensación de “enchufe” o “persecución” al no estar claramente definido el marco de juego. Incluso aunque el responsable se comporte de forma justa y sistemática, se acaban provocando problemas y sospechas de subjetividad, difíciles de romper ya que no hay “reglas del juego” claras.

Al igual que todas las jerarquías del estado (desde un primer ministro a un alcalde) gobiernan promulgando leyes y disposiciones de diverso rango, ¿no deberían los distintos responsables “gobernar” por medio de normas, es decir definiendo los procedimientos y responsabilidades de cada área y de cada grupo profesional (grupo no desde un punto de vista laboral o de cobro de nóminas sino de funciones reales)?

Dr ian mitchell / CC0

 

No estoy planteando un modelo autogestionario o plano, que por otra parte, hasta cierto punto es básico de las metodologías agiles, el modelo más moderno y en boga de desarrollo de aplicaciones, así que tampoco es una opción a desdeñar, sino simplemente resalto la importancia de definir una organización clara y documentada (tal como hacía hincapié en un artículo anterior).

Esto es, por otra parte, el corazón de todos los sistemas de calidad (como dice la definición tradicional de calidad: “Haz todo lo que escribes y escribe todo lo que hagas”) y evita depender de la mayor o menor habilidad de todos los intervinientes (incluidos todos los escalones jerárquicos de la empresa). Si todo el mundo trabaja tal como indican los procedimientos, hay menos incertidumbre, mayor calidad y mayor rendimiento ( o competitividad, es decir producto o servicio producido por coste, independientemente de que hablemos de una empresa privada o de una institución pública).

Sin quitar importancia al valor que aporta cada persona, y a las características que un buen gestor puede aportar a cualquier equipo (no todo puede estar reglamentado, las relaciones humanas son importantes, un mal ambiente puede hundir a cualquier grupo de trabajo, etc,) pensemos en que cualquier empresa es una estructura muy compleja y la única forma de que funcione eficientemente es una buena y clara organización, conocida por todos los empleados y departamentos y documentada.

Durante esta pandemia, en que un porcentaje importante de la población, de distintos sectores y categorías profesionales, ha estado teletrabajando, y por tanto sin sus responsables respectivos "encima", hay estudios que han detectado mejoras de productividad. Al no estar en contacto continuo, probablemente ha sido necesario dar "criterios generales" para que los empleados realicen su trabajo. Esto parece confirmar que no se trata de "liderazgo" sino de organización.

En el siglo XXI lo importante no son los reyes sino los estados.....

La "barrera del sonido"

Recuerdo haber oído esta expresión a dos empleados de recursos humanos tomando un café, hace muchos años en una consultora en que trabajaba. Se referían a un candidato que había “traspasado la barrera del sonido”, es decir, había superado cierta edad (desconozco si podían ser 40 o 50 años), lo que prácticamente lo descalificaba para el puesto.

Aunque el tema de la edad laboral se ha tratado en numerosas ocasiones por especialistas, y aunque parece ridículo tener que argumentar sobre algo tan evidente, especialmente en el ámbito de las Tecnologías de la Información que es el que mejor conozco, creo que no está de más volver a reflexionar sobre el alto coste económico que tiene para una empresa de Tecnologías de  la INFORMACIÓN el “tirar a la basura” toda esa INFORMACIÓN y experiencia que albergan empleados a los que se prejubila o que tienen esos candidatos a los que no se contrata.

Quizá lo primero a destacar que es creo que este modelo es principalmente aplicable a España. Los datos de que dispongo, tanto obtenidos desde Internet como directamente de otros profesionales (compañeros o proveedores) que trabajan en otros países, muestran que no ocurre, o no con tanta frecuencia, en otros países.

By Internet Archive Book Images, via Wikimedia Commons

Escenarios de “derroche”

Creo que en las empresas de TI hay tres formas en que se desperdicia el capital humano por la edad:

• Estructura de la carrera profesional
• Prejubilaciones y despidos
• No contratación por edad

 

Estructura de la carrera profesional

En la mayoría de las empresas de TI no existe REALMENTE una carrera profesional PROLONGADA que permita a un buen técnico seguir evolucionando en su carrera aumentando el RECONOCIMIENTO profesional y el SUELDO.
En gran parte de las empresas de tecnología la evolución implicar dejar de ser técnico y convertirse en gestor (si se desea que el sueldo y el reconocimiento aumenten). Esto provoca que, en ocasiones, la empresa pierda un buen técnico y adquiera un mal gestor (según el clásico Principio de Incompetencia de Peter ).
Por supuesto no quiere decir que todos los jefes de proyecto deban proceder carreras de gestión (es habitual ver resultados desastrosos cuando alguien que no conoce las singularidades y características del desarrollo de software intenta gestionar o dirigir el trabajo, por lo que es recomendable que la gestión la realicen personas con experiencia en tecnología), sino que la evolución debe ser por convencimiento e interés y no de forma “forzada” para no quedarse estancado.
El resultado es que esa experiencia y conocimientos se pierden y la empresa, que posiblemente ha sustituido en  su “pool” de técnicos un perfil “caro” por uno “barato”, en lugar de aumentar su beneficio, pierde en eficiencia (produce más barato pero probablemente  más lento y con peor calidad) y posiblemente pueda tener más errores o retrasos, con los costes asociados.

Esto desde luego no ocurre, o no de forma tan acusada, en otros países (basta comparar las bandas salariales o las ofertas de empleo habituales en España y otros países). Esto se evitaría si, como ocurre en otros países, puedes encontrar un programador con 60 años al que todo el mundo consulta y respeta  al que se encarga los proyectos difíciles y pide asesoramiento.

Prejubilaciones y despidos

A lo anterior hay que sumar los despidos o prejubilaciones a partir de una edad. El argumento, que en algunos casos puntuales es cierto, de dificultad o incapacidad para reciclarse, en la mayoría de los casos no tiene ningún soporte objetivo.
El mundo de las TI ha cambiado radicalmente cada pocos años y la mayoría de los profesionales han tenido que aprender nuevas herramientas y sobre todo nuevos paradigmas y tecnologías.

El despido de esos profesionales que conocen los proyectos y herramientas de la empresa, dado que muchas veces la documentación es incompleta, o incluso no existe, hace que se pierda mucho valor y mucha productividad.

En el mejor de los casos, se perderán varios meses hasta que una nueva persona, sin experiencia, aprenda todos los detalles, por lo que el ahorro en salarios debe minorarse restando todos esos meses improductivos.

En el peor, no habrá nadie capaz de asumir la tarea, o quien la asuma lo hará con errores que tiene un coste.
Y ese coste puede ser muy grande (indemnizaciones a clientes, perdida de muchas horas de trabajo de empleados,..).
Lamentablemente no se suele imputar esos errores o pérdidas al departamento que “ha ahorrado” sino que en ocasiones parece atribuirse a “una conjunción de astros” o a “lo complicada que es la informática” por lo que no hay forma de comparar el impacto real de esos “ahorros”.
Una imputación real de lo que cuesta esos “ahorros” sustituyendo a profesionales avezados por becarios posiblemente mostrara cifras mucho peores y probablemente costes mayores.

Nadie responsable plantea usar tornillos de mala calidad para utilizarlos en piezas estructurales y sin embargo sí se considera “normal” prejubilar a profesionales “de calidad” y sustituirlos por profesionales sin experiencia. La diferencia es que cuando un tornillo se rompe y la empresa tiene que pagar indemnizaciones, las responsabilidades y la causa suele ser más clara, mientras que si un desarrollo falla y la empresa tiene que asumir indemnizaciones, la causa no siempre se plantea de forma tan clara.

Por último, como ejemplo claro del absurdo a que se llega, conozco al menos dos casos de empresas que prejubilaron a técnicos (con su indemnización correspondiente) y tras descubrir que nadie conocía cómo hacer su trabajo, tuvieron que contratarles de nuevo como consultores externos (con sus costes extras).

No contratación por edad

Los casos anteriores se producen con empleados dentro de la empresa, pero un porcentaje importante de los casos se produce por la no contratación de profesionales que han superado cierta edad.
Desde luego en este caso no aplica la obsolescencia de conocimientos o imposibilidad de reciclar, ya que si no conocen la tecnología o disciplina para la que se les requiere, no hay por qué contratarles, independientemente de su edad.

Por tanto el único motivo puede ser la edad, y en ocasiones, su banda salarial, que puede ser más alta que la de un recién licenciado. Como en el caso anterior, parece claro que la productividad y calidad compensan (en gran parte de los casos) el coste sobre un recién licenciado.

Lamentablemente, parece que estas “manías” (no he encontrado en mi vida nadie que sea capaz de dar una argumentación coherente a este tema, por lo que solo puede tacharse de “moda” o “manía”)  se extienden a algunas empresas que mantenían un criterio coherente: https://www.elconfidencial.com/alma-corazon-vida/2018-05-04/empresas-trabajar-discriminacion-edad_1558692/

0 A.D. game Wildfire games (CC)

Es curioso, que ahora que está tan de moda la gamificación, y que además hace tiempo que se considera que los juegos permiten aprender técnicas y estrategias luego aplicables a la vida empresarial, no se recuerda algo que cualquier jugador de juegos de estrategia conoce:

En la mayoría de juegos de estrategia, la táctica ganadora pasa siempre por tener pocos soldados muy bien equipados y con mucha experiencia  (“caros”) y no en tener muchos  “baratos”. 

Y eso se lleva aplicando desde hace siglos al juego de estrategia por antonomasia, el ajedrez. Ningún jugador cambiaría una reina por dos o tres peones.

By User:Mutante [CC], from Wikimedia Commons

Como en otros casos, esperemos que una revisión crítica de los costes e impacto real de los “ahorros” en personal, al igual que he comentado respecto al material de trabajo  reconduzca la situación.

Por qué Bigdata no es para todo el mundo.

En estos últimos años ha “subido como la espuma” el interés por Bigdata. Parece que no hay empresa que no considere que debe invertir en Bigdata ni profesional que no considere que es un sector de futuro. Sin embargo, como indica el título de esta entrada, creo que Bigdata “no es para todos”, por su propia esencia.

By Magnai17 (Own work) [CC], via Wikimedia Commons

 

Repasando Bigdata.

Como es sabido, Bigdata (llamado en ocasiones Macrodatos en castellano) es un concepto que hace referencia a enormes volúmenes de datos, que no pueden ser tratados con las bases de datos tradicionales.
Los proyectos de Bigdata no solo se caracterizan por la cantidad de datos; tradicionalmente se ha definido que tienen tres características, las 3 V: Volumen, Velocidad, y Variedad.

• Volumen hace referencia a la cantidad de los datos. Cuando se habla de Bigdata, estamos hablando de volúmenes MUY  grandes, de las decenas de TERAS en adelante, es decir hablamos de almacenar un mínimo de 10.000.000.000.000 caracteres. Los expertos en Bigdata suelen recomendar otras tecnologías para volúmenes inferiores, aunque sean “muy grandes”.  Para hacerse una idea de lo que implica, si pensamos que una llamada de teléfono se puede almacenar usando 11 dígitos del “llamante”+11 dígitos del llamado+5 de la duración+12 de la fecha hora, es decir 40 dígitos (realmente sería la mitad en base de datos, pero obviamos eso de momento) y dividimos 10Teras/40/50 Millones de habitantes, eso nos da que estaríamos hablando de 5.000 llamadas de cada habitante de España. Otra comparación podría ser el pensar en movimientos bancarios. Si contamos 50 caracteres por movimiento y pensando en un banco que tenga 10M de cuentas, nos da 20.000 movimientos (transferencias, entradas, etc.) de cada cuenta/cliente.

• Velocidad hace referencia a la cantidad de datos que deben incorporarse por unidad de tiempo. Se trata de sistemas donde se puede generar cientos de miles de entrada por hora. Lógicamente, para alcanzar esos volúmenes no puede alimentarse con unos pocos registros cada hora, ya que se tardaría años en rellenarla la información.

• Variedad hace referencia a la variedad de datos a manejar INCLUSO para la misma tabla/entidad. Es decir, no se trata de manejar 10 millones de asientos contables todos iguales sino de intentar manejar “juntos” elementos caracterizados por distintos metadatos.

Estos requerimientos han provocado que se utilicen tipos de herramientas distintas a los gestores de bases de datos tradicionales. Generalmente se utilizan Bases de Datos NoSQL como MongoDB , Cassandra o HBase  que utilizan un modelo no relacional .

El hecho de prescindir de la normalización de la base de datos  y de recursos habituales en las bases de datos “tradicionales” como transacciones (es decir poder agrupar las operaciones en paquetes de operaciones coherentes, de forma que se haga todo o nada), claves únicas (es decir asegurar que no se introduzca dos veces el mismo valor) o claves ajenas (que asegura que no se referencia una entrada que se borra por otra operación) elimina muchas de las sobrecargas sobre los sistemas  tradicionales, permitiendo velocidades de ingestión de los datos mucho mayores (al no tener que realizar comprobaciones de los valores), y una escalabilidad muy grande (al poder distribuirse la carga entre muchos nodos que no deben mantener la coherencia).

En cualquier caso, aunque no sean bases de datos “tradicionales” que tengan un modelo totalmente normalizado hasta la 3ª o 5º forma normal, siguen siendo bases de datos, es decir tiene una estructura de información, la diferencia es que podemos tener, por ejemplo, una factura con todos sus ítem en una “tabla”, algo que en un modelo normalizado requeriría dos o tres tablas.

En ocasiones surge cierta confusión en cuanto al uso, asumiendo que, por ejemplo, pueden utilizarse para clasificar textos, área para la que están mucho más preparadas herramientas como las herramientas de NLP (Natural Language Processing: Procesamiento del lenguaje natural), Machine Learning,  o Content Analytics. Ese sería otro ámbito de trabajo con otras características.

Courtesy NASA/JPL-Caltech [Attribution or Public domain], via Wikimedia Commons

Por qué no es para todas las empresas o instituciones.

La variedad de datos se da en muchos ámbitos y modelos que puedan realizarse de actividades humanas, sin embargo,

 ¿Cuántas actividades humanas generan esa cantidad de datos?

Y lo más importante

¿Cuántas empresas e instituciones tienen acceso, generan o reciben esa cantidad de información?

Como puede verse por las cifras, no es muy habitual manejar esa cantidad de información.
Y si se trata de cifras inferiores, NO es Bigdata, o NO es adecuado tratarlo con herramientas de Bigdata.
Debe además descontarse los escenarios donde se manejan millones de datos pero son texto (por lo que aplicarían las herramientas de manejo de textos antes citadas).

Por último un detalle menor.
Aunque después de frases famosas como la atribuida (incorrectamente ) a Bill Gates acerca de que “640K deben ser suficientes”  o la del presidente de IBM  Thomas J. Watson en 1948 de “Creo que habrá mercado mundial para cinco computadores” es muy “arriesgado” hacer previsiones, y aunque los costes de almacenamiento e infraestructura de ordenadores han bajado mucho y siguen bajando, a día de hoy manejar toda esa información de forma rápida y eficiente sigue siendo caro y complejo.

En cualquier caso es un obstáculo menor, que perderá cada vez más peso frente al problema principal de cualquier empresa o institución: ¿De dónde obtengo información que justifique el uso de Bigdata?

By Magnai17 (Own work) [CC], via Wikimedia Commons

Por qué no es para todos los profesionales.

En ocasiones se leen opiniones de profesionales que manejan otros tipo de información (contenidos, documentación, etc.) acerca de lo cercano o adecuado que es su perfil para volcarse en el mundo de Bigdata. Sin embargo, aunque sea un nuevo sector, no hay que olvidar que se trata de manejar bases/volúmenes de datos. No seguirán un modelo relacional, pero siguen un modelo, con sus columnas, conjuntos de metadatos, sus relaciones, su integridad mayor o menor, incluso sus transacciones (recientemente MongoDB ha cubierto esa carencia  ).
Quien no haya manejado esos conceptos, reflexionado sobre como optimizar un modelo de datos, crear índices o resolver problemas de rendimiento en una base de datos con 20 millones de registros, posiblemente no pueda sacar rendimiento de un proyecto de Bigdata.
Al igual que no es lo mismo un pintor que tras dominar el arte figurativo evoluciona hacia el abstracto que alguien que no sabe pintar y hace cuadros “abstractos”, no es lo mismo alguien que domina las bases de datos y evoluciona a Bigdata que  alguien que nunca ha trabajado con bases de datos.
Por supuesto todos podemos reciclarnos, formarnos y aprender nuevas disciplinas, al igual que puede haber expertos en bases de datos que se queden anclados y no sepan dar el paso a Bigdata (como puede ocurrir a un pintor que no sepa dar el paso a arte abstracto), solo quiero resaltar que, en principio, por su  experiencia y bagaje técnico, los profesionales especializados actualmente en bases de datos (administradores de bases de datos, diseñadores de bases de datos, expertos en data DataWarehouse, etc.), así como los expertos en análisis de datos y estadística son los que tendrán más facilidad para poder enfrentarse con proyectos de Bigdata.

Conclusión

Para no dejarse arrastrar por la ola de entusiasmo, creo que lo más recomendable para las empresas e instituciones, antes de plantearse iniciar un proyecto de Bigdata, sería reflexionar sobre:

1. ¿Tengo en mis procesos y sistemas de información esos volúmenes de datos?
2. Si se trata de información que no puede/debe tratarse con un modelo relacional ¿no bastaría plantearse el uso de una base de datos NoSQL con un modelo no normalizado?

Y para los profesionales que se plantean acercarse a ese mundo:

1. ¿Pretendo CONOCER Bigdata (una disciplina nueva e interesante) o TRABAJAR en Bigdata?
2. Si pretendo trabajar, ¿Mis conocimientos y los cursos que estoy evaluando son suficientemente profundos y adecuados?

Automatización y Robots (Firma Invitada)

Por su extensión y elaboración incluyo como nueva entrada una serie de reflexiones sobre la entrada anterior ( http://pensamientocriticoti.blogspot.com.es/2017/05/es-posible-cobrar-impuestos-los-robots.html ) recibidas del profesor de la Facultad de Ciencias de la Documentación de la UCM. Manuel Blazquez Ochando:

Es un asunto muy polémico querido amigo.

Es un hecho que podemos dar por sentado, que en un futuro la automatización tiende a informatizar y robotizar todo tipo de procesos, para los que actualmente se necesita una persona. Uno de los personajes que ha defendido ésta postura es Bill Gates (http://www.expansion.com/economia-digital/protagonistas/2017/02/18/58a89ca3e5fdeafa0c8b4587.html). Inherente al pensamiento aritmético que lo caracteriza, propone una solución fiscal que evite el desastre que puede producir la pérdida masiva de empleos, en lo que ya se conoce como 4ª Revolución Industrial. Por poner un ejemplo, el desarrollo de vehículos autónomos y en concreto camiones (https://www.xataka.com/vehiculos/el-camion-electrico-de-tesla-sera-presentado-en-septiembre), puede revolucionar el sector del transporte, a favor de las grandes empresas logísticas y en detrimento de los trabajadores que verán desaparecer su forma de vida. Pero para responder adecuadamente a un asunto tan complejo como espinoso, habría que retroceder en el tiempo y recordar para qué se creó la informática y la robótica. Fundamentalmente para descargar a las personas de tareas repetitivas, pesadas, difíciles, o que requirieran de un esfuerzo físico importante…
En resumen, la informática y la robótica se desarrollaron para ayudar al ser humano y no para sustituirlo. Sin embargo, el avance de la ciencia en estos sectores ha superado o va a superar al avance del ser humano en economía, política, finanzas y gobernanza.

Bundesarchiv, B 145 Bild-F078958-0021 / CC-BY-SA 3.0 [Wikimedia Commons]

Lancemos esta pregunta… ¿qué ocurre si se desarrollan robots y software para hacer casi todas las tareas? 
Ocurrirían varias cosas:

1. Las profesiones más demandas serían las ingenierías, informática y robótica principalmente. 
2. De forma gradual se perderían empleos y obligaría a una reconversión formativa, de caracter forzoso, de las personas afectadas, creando un panorama de crisis social y exclusión. 
3. Los beneficios se maximizarían para las empresas. 
4. No necesariamente los gobiernos aplicarían impuestos (Aunque sería deseable) ya que dependen de esas empresas que invierten en el país. 
5. Como resultado de la pérdida de empleo y una menor recaudación fiscal, sería probable un empobrecimiento de la población y una mayor brecha social (Este es el riesgo que todos tememos). 

De este panorama más trágico que favorecedor, podrían sucederse fenómenos de oportunidad. Normalmente el ser humano se caracteriza por su capacidad de adaptación. Quizás esto implicaría un cambio en la forma de pensar, en relación al emprendimiento. No sería descartable que las personas afectadas, intentaran emprender con ideas originales para tratar de competir con el fenómeno de automatización, incluso sirviéndose de sus frutos. Aunque ello conllevaría a que la competencia aumentara considerablemente, provocando una lucha por la supervivencia. Para ello se necesitaría un bien fundamental, el dinero, la financiación, los fondos y el mercado disponible.
No logro imaginar hasta cuánto tiempo será posible mantener este modelo. Lo que sí entiendo es que no todos lograrán mejorar su nivel de vida, si no se producen cambios profundos en el esquema de valores y de gestión a nivel mundial. Algunas ideas de las que se vienen hablando derivan en el salario universal (https://www.xataka.com/empresas-y-economia/finlandia-y-holanda-empezaran-a-experimentar-con-un-sueldo-minimo-universal-espana-se-plantea-implantarlo).
También se habla de la desaparición del dinero “Físico” (http://aristeguinoticias.com/0807/kiosko/preven-la-desaparicion-del-dinero-fisico-en-todo-el-mundo/) y del miedo de los bancos a las monedas virtuales (https://www.oroyfinanzas.com/2016/03/por-que-bancos-tienen-miedo-blockchain-bitcoin/).

Por Satoshi Nakamoto (maybe a nickname), Gavin Andresen, Amir Taaki, Luke Dashjr, Pieter Wuille, Nils Schneider, Jeff Garzik, Wladimir J. van der Laan, Gregory Maxwell, and others. (JimNelin (screenshot taker)) [MIT (http://opensource.org/licenses/mit-license.php)]

Queda patente que los grandes conglomerados y esferas de decisión tienen en cuenta todos estos parámetros, el avance de la automatización en todos los campos, la sustitución de las personas por robots, las crisis sociales que se producirán, las amenazas que representan los cambios de modelo financiero, la pérdida de control sobre el dinero. Creo que estos asuntos conforman la unidad de lo que está por venir. De hecho, todo ello desemboca en la idea de “Gobierno Global” (https://www.xataka.com/robotica-e-ia/un-gobierno-mundial-la-idea-de-stephen-hawking-para-que-el-avance-tecnologico-no-acabe-destruyendo-la-especie-humana)

Al final, en este tema de debate cabrían más preguntas que respuestas.

¿La automatización y el avance de la inteligencia artificial, la informática y la robótica, forzarán un cambio en el paradigma económico, financiero y gobernativo?
¿Se adaptará el actual modelo, basado en el capital, y logrará sortear la amenaza, aplicando impuestos a la automatización?
¿En caso de hacerlo, se proporcionará el margen de beneficios suficiente para las empresas?
¿Qué impacto tendrá en la sociedad, será fácil de controlar o surgirán efectos colaterales no esperados?
¿Se refundará el modelo de capital y de retribuciones salariales para salvaguardar la paz social?
¿Es el gobierno global la solución?
¿Cómo se organizará el trabajo en el futuro?

Y muchas más…


Manuel Blazquez Ochando
http://mblazquez.es/

¿Es posible cobrar impuestos a los robots?

Últimamente se viene hablando mucho de “cobrar impuestos por los robots” (http://economia.elpais.com/economia/2016/10/16/actualidad/1476612103_361082.html, http://www.elmundo.es/tecnologia/2017/02/20/58aab904ca4741657a8b45dd.html, http://www.ciat.org/index.php/blog/item/354-%C2%BFimpuestos-sobre-los-robots , ..) como forma de contrarrestar  la sustitución en los puestos de trabajo de personas por robots. Según esos planteamientos, se trataría, por ejemplo, de declarar/registrar el número de robots que tiene una empresa y en base a ello cobrar una serie de tasas o impuestos.

Sin embargo, creo que es una medida prácticamente imposible por diversos motivos, el principal de ellos, la dificultad de definir qué es un robot, dónde “empieza” y dónde “acaba”. 

Robot Humanoide (By Chris 73 / Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0)

 

¿Que es un robot?

Según Wikipedia ( https://es.wikipedia.org/wiki/Robot ) “Un robot es una entidad virtual o mecánica artificial. En la práctica, esto es por lo general un sistema electromecánico que normalmente es conducido por un programa de una computadora o por un circuito eléctrico”

Tendemos a pensar en “robot” como una máquina humanoide (con piernas, brazos, cabeza y proporciones similares a una persona) de propósito general, es decir, que puede sustituir a una persona en cualquier función (conducir, atornillar, recoger,..) , pero el robot humanoide es un caso muy particular de robot, de los muchos que puede haber, y ni siquiera tiene por qué ser el más adecuado para una tarea, el más rentable o el que más personas puede sustituir.
 

Cadena de Montaje (By Ford Motor Company - http://www.flickr.com/photos/fordmotorcompany/2553781422/in/set-72157605431224378/, CC BY 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=5297002)

Las cadenas de montaje de muchas industrias, especialmente en automoción,  llevan años robotizadas utilizando brazos articulados que realizan operaciones más o menos automáticas (cada vez más automáticas al irse añadiendo sensores de diverso tipo que permiten reconocer el entorno y tomar decisiones “inteligentes”). Es decir nos podemos olvidar de que, en muchos casos, veamos una “persona metálica” en el puesto de una persona, ya que los procesos y procedimientos de todo tipo puede mejorarse para ser más eficientes (creando “brazos muy largos”, cuerpos casi inexistentes, “manos con ojos ”, etc.).

Desde luego, el incluir que se “traslade” no es significativo, ya que podemos tener sistemas muy sofisticados y dotados de inteligencia (como cadenas de montaje) que no se mueven de su sitio, y por otra parte hay sistemas como los llamados “robots aspiradores” que se mueven de forma autónoma aspirando por toda la casa, pero que desde luego no tienen apenas inteligencia y no merecen el apelativo real de robots.

Si no se puede contar “máquinas humanoides” ni  contar “sistemas que se desplacen”...

¿Se puede plantear contar al menos  “brazos”?  

El problema es que muchos sistemas pueden no tener “brazos”, sino rampas, compuertas, incluso aunque lo tengan, no siempre tendrán forma de “brazo”, y aunque tengan forma de brazo pueden no tener “inteligencia”. Puede ser un brazo controlado por un humano para manejar cargas pesadas o peligrosas (como en instalaciones nucleares). Además, ¿Cuantos brazos determinan  UN robot? Un robot puede tener 1, 2 3 o n brazos controlados por un solo “cerebro”. O utilizar las “piernas” como “brazos”. ¿Pagaría lo mismo un “robot” con 1 brazo que con 3?. Y si el brazo tiene 4 manos productivas? 

Robot para cirugía (By Nimur at the English language Wikipedia, CC BY-SA 3.0)

Y por supuesto, no podemos olvidar los “coches autónomos”. Un coche autónomo requiere una gran “inteligencia” para poder tomar decisiones rápidamente, gran cantidad de sensores (sentidos) y es una tecnología que seguramente reemplazará muchos empleos actuales (taxistas, conductores de autobús y camión, ..), sin embargo no es muy probable que veamos una máquina humanoide sentada al volante. En los coches autónomos, todo el coche es un “robot”, con la inteligencia, los sensores y todos los mecanismos embebidos en la estructura.

Coche autónomo (De Mariordo (Mario Roberto Durán Ortiz) - Trabajo propio, CC BY-SA 4.0 )

El plantear un inventario desde el punto de vista de la “inteligencia”, independientemente de su forma tiene varios problemas. Por una parte, potencialmente cualquier ordenador o incluso móvil que maneje algún elemento mecánico entraría en esa categoría (ya hemos descartado la movilidad o el aspecto humanoide) , ya que  cuenta con un procesador y elementos que interactúan. Incluso una Raspberry ( https://es.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi ) o una impresora 3D (https://es.wikipedia.org/wiki/Impresora_3D) podría entrar en esa categoría. Ello sin contar con que podría “quitarse y ponerse” los elementos mecánicos, y entonces tendríamos un ordenador “normal”, sobre los cuales no existe actualmente “impuesto robot”, por lo que la contabilización sería difícil. 
El otro problema es ¿cómo contar “cabezas”? Los procesadores tienen múltiples núcleos que pueden realizar procesos diferentes. Además, un mismo ordenador físico puede estar simulando varios ordenadores virtuales, o un ordenador virtual puede estar desplegado “en la nube”. Y desde luego, un ordenador (virtual o no), según su potencia podría estar controlando cientos de mecanismos simultáneamente.

Mini robots. Swarn Robots (By Farshadarvin - Own work, CC BY-SA 4.0)

Para acabar de complicar las cosas hay muchos proyectos e iniciativas de construcción de múltiples mini-robots” con una inteligencia “colectiva” capaces de trabajar en equipo para conseguir tareas complejas. (http://www.bbc.com/mundo/noticias/2014/08/140815_tecnologia_enjambre_robots_kilobots_ch , https://en.wikipedia.org/wiki/Swarm_robotic_platforms ) ¿Se deben considerar un único robot? ¿varios? ¿un robot cada docena de mini-robots?.

Posiblemente los robot humanoides se verían más en usos no productivos (Ej.: ayudas a domicilio para personas con limitaciones de movimiento) donde sí interesa una figura humanoide que se mueva por entornos muy variables y maneje los mismos objetos que una persona y para pymes cuyo volumen no justifica tener robots especializados (Ej.: un robot conduce un vehículo, carga paquetes, pinta y sierra) sino utilizar un robot de propósito general.

Entonces, ¿sobre qué cobrar impuestos?

Por tanto, debemos descartar el contar “máquinas humanoides que se traslade de forma autónoma y cuentan con cerebro/inteligencia y sentidos para percibir el entorno” por unas instalaciones para poder aplicarles un impuesto.

 El plantearse como medida los puestos de trabajo a los que DIRECTAMENTE  reemplaza llevaría por extensión a plantearse que cualquier ordenador, un tractor o una cosechadora han reemplazado directamente puestos de trabajo, ya que una sola persona, con la ayuda de esos elementos, hace el trabajo que antes hacían 5 o 10. De hecho, el Metro de Madrid acaba de anunciar el plazo de cierre para 2018 de las últimas taquillas, sustituidas por las máquinas expendedoras de billetes, máquinas que no pueden considerarse robots ¿o sí?. 
Un ejemplo de futura sustitución son las pruebas de impresoras 3D de construcción, que IMPRIMEN una casa completa (http://www.expansion.com/economia-digital/innovacion/2016/12/05/58416f92468aeb59758b4591.html , http://www.ticbeat.com/tecnologias/imprimen-una-casa-integramente-en-3d-sobre-el-terreno-en-solo-24-horas/ ,  http://www.youtube.com/watch?v=OYqBxEAtXZA ), que evidentemente puede sustituir a una cuadrilla completa.

La imposibilidad de acotar o cuantificar, salvo excepciones que serían un agravio comparativo, qué es un robot creo que justifica plantear una medida indirecta, y esa podría ser una ponderación de los impuestos de empresa (Sociedades, IVA,..) “per cápita”, es decir por empleado. 

Esta ponderación reflejaría el grado de robotización/automatización general de la empresa, lo que abarcaría los distintos tipos de grados de máquinas y robots, y premiaría bonificando a las empresas que, a igualdad de beneficios,  empleen más personal, consideradas “socialmente más responsables” al crear más empleo.

Esta medida, aplicada directamente, perjudicaría a las empresas que gracias a la organización y procedimientos, no a la sustitución de personas por máquinas o robots, obtienen más beneficios. Para ello debería ponderarse igualmente lo invertido en maquinaria (activos, material mobiliario, etc.) de forma negativa, es decir, a igualdad de beneficios y personal una empresa con más maquinaria tendría una carga impositiva mayor. Esto además en principio primaría a las empresas más “medioambientalmente responsables”, ya que requiere menos maquinaria que hay que producir y finalmente hay que reciclar, utilizando recursos naturales.

Un efecto colateral de este modelo es que penalizaría las empresas puramente especulativas o intermediarias, que con muy poco personal obtienen grandes beneficios.

En cualquier caso, el  tema es muy complejo y obligará durante mucho tiempo a reflexionar y debatir sobre él.