¿Qué trabajos no están en riesgo debido a la automatización?

La automatización de procesos en la industria lleva muchos años entre nosotros. Los robots, de hecho, forman parte de las cadenas de montaje desde hace décadas y hemos convivido con ellos durante largo tiempo. Algunos de los trabajos de los operarios se perdieron por el camino, pero la gran mayoría se trasformaron y se adaptaron a ese progreso en la forma de robots.
Hoy, los robots y la inteligencia artificial parecen amenazar de nuevo la estabilidad de los trabajos, pero igual que sucedió ayer, habrá puestos de trabajo que se transformarán, otros nuevos que surgirán, y algunos que desaparecerán. ¿Cuáles son los trabajos que no están en riesgo de desaparición?
Según un estudio de McKinsey, uno de cada tres estadounidenses verá cómo parte de sus tareas, o su trabajo completo, será asumido por los robots u otras entidades de inteligencia artificial de algún tipo en 2030. Las razones principales son que, cada vez más, utilizamos los ordenadores para realizar tareas automáticas o repetitivas; por otro lado, la inteligencia artificial se ha desarrollado mucho en los últimos años, lo que significa que cada vez hay aplicaciones más capaces de realizar tareas como contestar llamadas o proporcionar atención al cliente básica.
Además, el coste de las máquinas frente a la mano de obra humana es, por lo general, reducido y se ahorran otros costes como los derivados del error humano. Por ese motivo, nos puede parecer que a corto plazo las máquinas se quedarán con todos los empleos y se producirá una situación global de desempleo que nos llevará al caos. Afortunadamente, todas esas teorías pesimistas no son ciertas porque hay trabajos y tareas que prevalecerán ante la llegada de las máquinas.
Esto es cierto en áreas en las que las máquinas, aplicaciones y software, en general y por mucha inteligencia artificial que incorporen, no pueden replicar el comportamiento humano. Un sistema digital avanzado no podrá mostrar empatía, ni sentimientos, y la interacción con los humanos siempre será más limitada de lo que es entre personas. Sí, pronto habrá chatbots que no podrás diferenciar de una persona, pero la perfección es poco probable.
En trabajos que involucren el cuidado de personas están bastante a salvo de la automatización por esos motivos. Por tanto, podemos contar con puestos de enfermería, con psicólogos, maestros, trabajadores sociales como parte de esos empleos sin riesgo de desaparición. Sí que habrá tareas que podrán realizar las máquinas, sobre todo en cuanto a la administración de medicamentos y cosas similares, pero podemos afirmar que siempre habrá una persona al cargo de todo.
Siguiendo por ese camino, los puestos de trabajo que impliquen la gestión directa de personas esquivarán las peores consecuencias de la automatización, ya que las máquinas actuales carecen de inteligencia emocional y las habilidades que se necesitan para supervisar trabajadores humanos. Pasa lo mismo con los trabajos de tipo creativo, desde los escritores hasta los diseñadores gráficos o los compositores.
Los trabajos en entornos impredecibles son también resistentes a la automatización, totalmente al contrario que los trabajos repetitivos y monótonos que son muy predecibles. Trabajos al aire libre como la jardinería o similares serán difícilmente automatizables a corto plazo por la complejidad que requieren, y los que estén relacionados con el cuidado de niños pequeños tampoco podrán ser desempeñados por los robots, por ejemplo en guarderías o jardines de infancia y en las primeras etapas de la escolarización.
Para concluir, los trabajos que necesiten de una amplia experiencia y educación son poco susceptibles de automatización. Los robots, de momento, no acumulan experiencia de la misma manera que los humanos y, aunque la inteligencia artificial está evolucionando rápidamente, la mente humana y los comportamientos sociales son extremadamente complejos como para ser replicados por un sistema artificial. Los robots podrán empezar siendo asistentes, por ejemplo, de los médicos: las máquinas pueden usarse cada vez más para leer radiografías y diagnosticar pacientes a partir de los datos que reciban del doctor.