La tragedia de la industria militar y el software: ¿se ha perdido el conocimiento, pero hay esperanza para el futuro?

Señores, se dice que la industria manufacturera occidental está entrando en un proceso de declive, pero que los sectores de la industria armamentística y la informática aún logran mantener las apariencias. Sin embargo, quién iba a imaginar que incluso estos dos «parches» ya no brillan con el mismo esplendor. El artículo señala que el problema fundamental radica en la falta de sucesores para los conocimientos técnicos: ya nadie sabe fabricar cosas, ni sabe cómo transmitir esos conocimientos. Las nefastas consecuencias de la optimización excesiva han convertido al sector militar estadounidense en un hazmerreír. Tras la Guerra Fría, Estados Unidos obtuvo unos beneficios de paz sin precedentes, por lo que los gigantes del sector militar comenzaron a reducir plantilla y se fusionaron en cinco grandes grupos. La plantilla se redujo drásticamente de 3,2 millones a 1,1 millones de empleados, en un proceso de racionalización y reducción de personal destinado a minimizar los costes. Sin embargo, este proceso destruyó por completo los oficios tradicionales. En caso de guerra, las empresas del sector solo podrían reorganizarse a toda prisa, llegando incluso a tener que recurrir a maestros artesanos septuagenarios para que torcieran a mano la punta de los misiles. El ejemplo más emblemático es el de la empresa Raytheon: los pedidos de hace cuatro años no podrán entregarse hasta el 30 de junio, ya que, tras casi veinte años de inactividad, las fábricas han desaparecido y los planos se han perdido, por lo que no queda más remedio que volver a contratar a los antiguos artesanos para que, con planos de hace cuarenta años, enseñen paso a paso a los jóvenes. Y eso no es lo peor: los misiles antitanque Javelin, los proyectiles de 155 milímetros y la explosiva TNT no aguantan el desgaste del campo de batalla. Lo mismo ocurre en Europa: se comprometieron a suministrar un millón de proyectiles a Ucrania en un año, pero solo la mitad se entregó a tiempo; los restantes tardaron nueve meses en completarse. Esto pone de manifiesto que tanto la industria armamentística europea como la estadounidense adolecen de una escala reducida y numerosos cuellos de botella; el sistema en su conjunto no ha tenido en cuenta el margen de capacidad, y el bajo nivel de demanda a largo plazo ha provocado que el mercado carezca de señales de demanda, por lo que la optimización de la cadena de suministro se ha traducido en mantener únicamente la capacidad de producción mínima. La reanudación de la producción en serie supondrá inevitablemente un largo período de recuperación. Pero eso no es lo peor; lo más preocupante es el problema humano: nadie sabe ya cómo fabricarlas. Es lo que se conoce como «malos hábitos arraigados» y «desconocimiento de las técnicas militares». No es la primera vez que Estados Unidos se da cuenta de este problema; ya se encontró con dificultades similares en el año 2000, cuando renovó su arsenal nuclear. En 2001, Estados Unidos publicó un nuevo estudio según el cual, para prolongar la vida útil de las ojivas nucleares, era necesario sustituir un material secreto llamado «Fogbank». La producción de este material se había interrumpido en 1989 y todos los antiguos empleados se habían marchado. Estados Unidos tardó cinco años en volver a dar con la fórmula; cuando lo fabricaron, vieron que funcionaba, pero tenían la sensación de que algo no encajaba: resultaba que en el proceso original no se eliminaba cierta impureza. Y ni siquiera los veteranos de aquella época sabían a ciencia cierta qué era esa impureza. Las personas tienen una dependencia inconsciente de los procesos originales; ese conocimiento ni siquiera había llegado a consolidarse como tal cuando ya había desaparecido. Pero eso no es lo más grave: tanto el ejército estadounidense como el sector del software se dieron cuenta de que la optimización excesiva puede provocar la pérdida de conocimientos. La RAND Corporation descubrió que, en las empresas del sector militar, el periodo de aprendizaje para los recién incorporados dura entre dos y cuatro años, y el de los supervisores, entre cinco y ocho. El diseño de submarinos requiere 10 años de experiencia tras obtener el doctorado. Lo mismo ocurre en el sector del software: un programador novel tarda entre 3 y 5 años en convertirse en ingeniero de software experto, entre 5 y 8 años en llegar a ingeniero superior, y se necesitan más de 10 años para alcanzar el puesto de jefe de equipo o arquitecto. Las empresas no tienen atajos que tomar; la optimización a ciegas conlleva, con gran probabilidad, un agotamiento del talento. Salesforce dejó de contratar ingenieros de software el año pasado, y el número de matriculados en las facultades de informática de EE. UU. está descendiendo en un 62 %. En muchas empresas de software, la función de las personas se reduce a revisar el código escrito por máquinas. La solución propuesta por los directivos consiste en que las máquinas revisen a otras máquinas, sin que se detecte ningún rastro humano, todo ello mediante inteligencia artificial. Esto provoca un rápido aumento de la dependencia de las personas respecto a la IA, lo que les impide cuestionar los errores que las máquinas cometen con total seguridad. METR llevó a cabo un experimento y descubrió que, en tareas reales de código abierto, el uso de herramientas de IA por parte de desarrolladores experimentados reducía su eficiencia en un 19 %, mientras que se esperaba que la IA la aumentara en un 24 %, lo que supone una diferencia de 43 puntos porcentuales. Las personas ya han aprendido a engañarse a sí mismas: incluso cuando observan que los resultados no son los esperados, siguen creyendo que la IA les ha ayudado a mejorar su eficiencia en un 20 %. Una vez que se empiezan a utilizar herramientas de IA, resulta muy difícil dejarlas. Los ingenieros noveles solo saben guiar a la IA, sin tener siquiera la capacidad de cuestionar su habilidad para modificar el código; al carecer de una comprensión global del sistema y del repositorio de código, no pueden acumular conocimientos especializados implícitos, por lo que, dentro de diez años, no podrán convertirse en ingenieros sénior. Por lo tanto, ¿dependeremos en el futuro de que la IA se haga cargo de todo? Quizás, pero no hay que olvidar que los fabricantes de armas también pensaban así en su día, creyendo que el desarrollo pacífico sería siempre la tónica dominante. La realidad no fue así. Puede que la IA siga avanzando y llegue a ser sumamente inteligente, pero el problema de la transmisión del conocimiento no se resolverá fácilmente.