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Amazon presenta su nuevo robot de almacén Amazon Sparrow, diseñado para sustituir la función de los llamados packers, personas que toman los artículos habitualmente traídos por los pickers – en los almacenes de diseño más reciente, ya sustituidos por robots que acercan las estanterías que los contienen a la posición correspondiente en la periferia del almacén – y se encargan de manipularlos para empaquetarlos, protegerlos cuando corresponde con elementos como cartón o plástico de burbujas, cerrar la caja, pegar la etiqueta y depositarla en un carrito o en una cinta transportadora.

Sparrow representa la posibilidad de automatización de las dos funciones más importantes en un almacén: la de mover productos, y la de manipularlos y empaquetarlos para su salida hacia la distribución. Y si bien el movimiento de productos lleva ya tiempo siendo llevado a cabo mediante robots que levantan estanterías y las transportan, creando entornos futuristas en los que los humanos no pueden entrar porque los pasillos tienen el ancho justo para el tránsito de las mercancías sin desperdiciar espacio de almacenaje, la manipulación y empaquetado era, en principio, mucho más compleja, porque requiere unas capacidades de adaptación para manejar objetos de una variedad amplísima de dimensiones, materiales, etc. con formas igualmente variadas.

¿Cómo diseñar un brazo robótico para que lleve a cabo una tarea que requiere tantos elementos de lo que en un humano llamaríamos psicomotricidad fina? La respuesta solo puede ser una: mediante el uso de machine learning. Algoritmos capaces de reconocer un objeto de entre un catálogo descomunal con las referencias de todos los productos en el almacén, y según las características del mismo, manipularlo con las copas de succión, los elementos y la fuerza adecuados para cada caso.

Con el uso de machine learning, la robótica está alcanzando unas cotas de aplicabilidad desconocidas hasta el momento. Pero al tiempo, pone en peligro millones de puestos de trabajo en todo el mundo, lo que podría dar lugar a un fortísimo desequilibrio en las estadísticas de ocupación. ¿Qué opinión tiene Amazon al respecto? Simplemente, que no hay que preocuparse por ello, dado que a lo largo de toda su historia, ha ido incorporando cada vez más robots a su fuerza de trabajo hasta constituir un enorme ejército mecanizado, y sin embargo, no ha parado de incrementar la contratación de personas salvo en momentos coyunturales, como ocurrió tras una pandemia que había obligado a un fortísimo sobredimensionamiento. Por otro lado hablamos de la mecanización de tareas que demandan un tipo de trabajo que los humanos se encuentran cada vez menos a gusto llevando a cabo, y que de hecho, tienden a generar empleados insatisfechos y que incrementan sus niveles de protesta.

Estudios recientes afirman que la amenaza que supone la robotización para los puestos de trabajo no es preocupante, y que de hecho, puede verse compensada con la necesidad de otros tipos de trabajos con más valor añadido para un ser humano. En la práctica, estamos entrando en lo que desde la propia Amazon definen como «la era de la robótica aplicada»: robots que no se limitan a hacer una tarea repetitiva, sino que pueden escoger entre una amplia gama de posibilidades y dar lugar a una automatización mucho más avanzada.

¿Veremos cada vez más fábricas que emplean robots para todo aquello que un humano no debería de hacer – trabajos sucios, pesados, repetitivos, degradantes, aburridos, etc. – y que sigue precisando de seres humanos para muchos otros? ¿Significará la automatización avanzada una dignificación del trabajo en entornos industriales? ¿O redundará en una pérdida de muchos puestos de trabajo y en unos niveles de desigualdad cada vez más pronunciados? La respuesta a la pregunta, en realidad, es completamente irrelevante: la automatización avanzada que combina robótica y machine learning generará, sin ningún tipo de dudas, empresas más competitivas. Y por tanto, se adoptará por necesidad, cualesquiera que sean sus consecuencias. Por tanto, cuanto antes exploremos y entendamos sus posibilidades, mejor.

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