¿Son los aprendices una especie en peligro de extinción?

Mucho antes de que liderara la Rebelión y chocara sables de luz con Darth Vader, Luke Skywalker era un simple aprendiz que se entrenaba con su maestro Yoda a cuestas en los pantanos de Dagobah.

La realidad de los aprendices y los pasantes en el entorno laboral no es muy distinta de la de Luke. Tomemos, por ejemplo, al abogado junior que se ahoga en un mar de papeleo, o al pasante que les sirve el café a los gerentes de la empresa, o a los aspirantes a chef que pasan el día abriendo ostras. Por penoso que parezca, este ingrato trabajo se considera un mal necesario porque es la única forma en que muchos aprendices pueden compensar a sus maestros por capacitarlos.

«Su “maestro” les dice: “De acuerdo, te adiestraré. Pero, a cambio, vas a trabajar para mí durante un tiempo, y te voy a pagar menos de lo que yo gano con lo que tú produces”», dice Luis Rayo, profesor de estrategia en la Kellogg School of Management y experto en teoría de contratos y economía organizacional.

Sin embargo, el reciente auge de la IA ha complicado esta dinámica tan arraigada. Los grandes modelos de lenguaje, como Claude y Gemini, están realizando cada vez mejor muchas de las tareas habituales de un aprendiz, a menudo con mucha mayor eficiencia que el aprendiz medio. De hecho, una investigación reciente ya pone de manifiesto un descenso en la contratación de trabajadores sin experiencia —pero no de los que ya cuentan con ella— en las profesiones más expuestas a la IA generativa.

«En las economías, los distintos tipos de aprendizaje son una solución muy común para el difícil problema de transferir capital humano de una generación a otra —dice Rayo—. La IA amenaza con desmantelar ese sistema y entonces la pregunta es: ¿quién va a capacitar a la próxima generación de expertos?»

Para entender mejor si es posible que eso ocurra, Rayo colaboró con Luis Garicano, de la London School of Economics, para modelar matemáticamente lo que sucede cuando la IA irrumpe en la relación aprendiz-maestro.

Los investigadores descubrieron que, cuantas más tareas asume la IA en lugar del aprendiz, menos viables resultan los sistemas de aprendizaje. Sin embargo, también observaron que la IA podría ayudar a elevar el nivel máximo de capacidad y productividad de los aprendices de nivel avanzado, lo que podría aumentar el valor de los aprendices y dar a los maestros más incentivos para contratarlos.

«Así que se trata de una pugna entre ambos [efectos de la IA] —afirma Rayo—. Uno reduce los beneficios, el otro los aumenta, y el que impere determinará si este modelo de formación resulta rentable».

La irrupción de la IA

El interés de Rayo por este tema surge de una investigación previa, en la que él y sus coautores modelaron la relación tradicional entre aprendiz y maestro. El modelo parte de dos supuestos: el aprendiz no tiene dinero suficiente para pagar al maestro por la formación y no puede limitarse a prometer que le pagará más adelante. Por lo tanto, el maestro quiere alargar el período de capacitación para obtener el máximo valor del aprendiz mientras se lleva a cabo la formación.

Rayo y Garicano, ambos investigadores del Centre for Economic Policy Research, detectaron dos efectos principales tras la introducción de la IA en este modelo.

Por un lado, la IA eleva el nivel mínimo del trabajo que los aprendices deben hacer para ser valiosos. Dado que las herramientas de IA pueden realizar muchas de las tareas básicas del aprendiz casi sin ayuda alguna, este ya no es necesario para los trabajos rutinarios. Como resultado, el aprendiz es menos valioso para el «maestro».

«Ahora que la IA hace ese [trabajo] prácticamente gratis, la moneda que están usando los aprendices para comprar los conocimientos está perdiendo todo su valor», afirma Rayo.

Por otro lado, la IA eleva el potencial máximo de lo que un aprendiz avanzado puede aportar. Las herramientas de IA pueden complementar algunas de las tareas de mayor complejidad que realizan los aprendices, lo que aumenta el valor de su trabajo y, al mismo tiempo, les ofrece muchas más oportunidades de aprender.

«Por lo tanto, para los aprendices con conocimientos suficientemente avanzados, la IA es buena. Complementa sus destrezas y los hace más productivos —dice Rayo—. Y si su potencial de desarrollo aumenta enormemente, su productividad sigue pudiendo crecer mucho más».

Una carrera histórica

Los economistas usan el ejemplo de un bufete de abogados para ilustrar lo que podría suceder en la vida real. Gracias a la IA, un asociado junior —el aprendiz— ya no precisa realizar tantas tareas rutinarias, por lo que se lo capacita para realizar trabajos más avanzados, por los que se factura más. En otras palabras, el nivel de partida es más alto. Pero como estos asociados junior comienzan haciendo trabajos más avanzados, son capaces de terminar su formación mucho más rápido que antes. De modo que, a pesar del elevado valor que aportan al principio, en última instancia, la mayor brevedad del aprendizaje reduce el valor a largo plazo que aportan a los socios del bufete. Por lo tanto, cuanto más pueda hacer la IA, menos incentivos tendrá un bufete para asumir los costes de contratación y formación de asociados junior.

Al mismo tiempo, la IA también ayuda no solo a los socios principales, sino también a los asociados junior altamente capacitados a trabajar de manera más eficiente y a facturar más que antes. También los asociados junior pueden asimilar y hacer mucho más que antes. Si esto aumenta su rentabilidad lo suficiente como para cubrir el coste de su contratación y formación, se vuelven aún más atractivos para la empresa.

«La pregunta es cuál de los dos aumenta más rápido: el umbral mínimo exigido o el potencial máximo que pueden alcanzar», dice Rayo.

Para responder a esa pregunta en el caso de un sistema de aprendizaje concreto, una empresa necesitaría realizar un seguimiento del valor que produce una persona altamente capacitada con la ayuda de la IA en comparación con el valor que la IA crea por sí sola. Según el modelo, un sistema de aprendizaje tiene garantizada su rentabilidad si ese coeficiente es superior al número «e» de Euler (2,71828), la famosa constante matemática ampliamente utilizada en el mundo de las finanzas.

¿Un futuro brillante?

Cuanto mayor sea la brecha entre el umbral mínimo exigido al aprendiz y su potencial máximo de desarrollo, más valioso será el proceso de aprendizaje. Cuanto menor sea la diferencia, menos valor tendrá.

Pero si la distancia entre ambos se reduce demasiado, no solo en el caso de un único puesto de aprendiz, sino en el conjunto de la población activa, la sociedad podría enfrentarse a graves consecuencias.

«El conocimiento humano empezaría a desaparecer y entonces los robots simplemente harán lo que sean capaces de hacer por sí mismos, sin el beneficio añadido del conocimiento humano avanzado —afirma Rayo—. Lo que va a suceder es que, en lugar de acumular conocimientos como sociedad, empezaremos a perderlos».

Para evitar el peor de los casos y preservar estos sistemas de formación profesional, las empresas podrían exigir a los aprendices y pasantes que retribuyan a la empresa cuando terminen su formación aceptando trabajar por un sueldo inferior durante un periodo prolongado. O el Gobierno podría subvencionar los aprendizajes a través de subsidios o préstamos. Pero ambas opciones tienen un costo importante, o bien para el aprendiz o para la sociedad.

Un planteamiento más sensato podría ser adaptar y mejorar el sistema educativo. Las universidades, por ejemplo, podrían contribuir a que los futuros aprendices y pasantes se integren en la fuerza laboral con un nivel de preparación que les permita aportar un valor inmediato superior al que una IA puede ofrecer por sí sola.

Para que eso se logre, Rayo cree que el sistema educativo tendría que enseñar a sus alumnos conocimientos sumamente valiosos, sobre todo principios generales que sean ampliamente aplicables a muchos tipos de trabajo.

Ese es el tipo de información que «brinda a las personas la capacidad de realizar tareas que la IA no puede hacer por sí sola —afirma—. Cuantos más principios fundamentales de diferentes disciplinas se aprendan, mejor posicionado se estará para dirigir la IA y juzgar la calidad de sus resultados».

Sin embargo, estas estrategias podrían ser menos necesarias si la IA amplía la distancia entre lo que se exige de los aprendices desde el principio y lo que puedan llegar a lograr mediante el aprendizaje en general. En ese caso, los aprendices automáticamente comenzarían realizando trabajos que requieren un nivel de cualificación más elevado. Y aún tendrían mucho que aprender y aportar debido al enorme aumento de su productividad y a la ampliación del alcance de su trabajo que permitiría la IA. Con una educación adecuada, por ejemplo, un joven padawan como Luke podría haber comenzado su aprendizaje con mucho más control sobre sus emociones y la Fuerza, y haber terminado desarrollando un mayor nivel de poder.

«Dedicaríamos más tiempo a tareas avanzadas, y nuestro nivel final de productividad —el límite que alcanzaríamos una vez que estuviésemos completamente capacitados— seguiría aumentando —dice Rayo—. Eso sería un futuro brillante con niveles altísimos de productividad y transmisión de conocimientos de una generación a otra».