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Empleados de Sillicon Valley.
(Getty Images)
Al sector 'tech' le ha surgido una nueva preocupación: las empresas se han enterado de que muchos de sus trabajadores no dan un palo al agua y fingen estar "muy ocupados" o trabajando en algo "muy importante"
Vagos hay en todos lados. Pero el concepto del “vago de Silicon Valley” se hizo popular a raíz de una famosa sitcom. En Silicon Valley, de HBO, el personaje Nelson "Big Head" Bighetti, interpretado por Josh Brener, es ascendido en su empresa. Sin embargo, no le asignan a ningún proyecto y se acaba uniendo a un grupo de procrastinadores que se pasan la jornada en la azotea de la oficina de risas, bebiendo o jugando a las cartas. Hacen referencia a un concepto inventado: Rest and vest, algo así como ‘descansa y recoge dividendos’. La industria se tomó aquello en broma. Pero ahora la realidad podría estar superando a la ficción.
La semana pasada, una investigación del analista de Stanford, Yegor Denisov-Blanch, llegó hasta el último rincón de Silicon Valley y de la industria tecnológica en general. “Tenemos datos sobre el desempeño de más de 50.000 ingenieros de cientos de empresas”, tuiteó. "Casi el 10% de ellos no hacen prácticamente nada y reciben una generosa compensación por ello". A estos trabajadores que no dan un palo al agua se les ha denominado "ingenieros fantasma". Según su análisis, se trata de un perfil de empleado con un rendimiento muy inferior, que apenas produce en su día a día y finge estar "muy ocupado" o trabajando en algo "muy importante".
Los ingenieros de software se han convertido en los nuevos reyes de la industria tecnológica. Su labor, a grandes rasgos, pasa por el diseño, desarrollo y mantenimiento de programas informáticos a través de la creación y revisión de código fuente. Son las personas que hay detrás de la mayoría de aplicaciones que usas en tu día a día. Y, actualmente, muy codiciados en la industria. "El problema es que la ingeniería de software es una caja negra. Nadie sabe cómo medir el desempeño de esta profesión y las herramientas existentes no son fiables porque califican el mismo trabajo de manera diferente. No es justo que alguien que hace un cambio muy complejo, pero que es solo una línea de código, no reciba el mismo mérito que la persona que hace un cambio simple, pero que son 1.000 líneas", explican los autores.
Para medirlo y llegar a estas conclusiones, Denisov-Blanch y sus colegas de Stanford desarrollaron un modelo algorítmico que ha estado durante dos años revisando el código elaborado por miles de ingenieros, evaluando así su productividad. Este modelo, aunque no ha sido revisado por pares, es capaz de estimar el tiempo de trabajo de cada empleado con un alto grado de precisión. Todos esos datos analizados han sido aportados por las propias empresas, que se han mantenido anónimas, pero que han dado a los investigadores acceso a sus repositorios internos de código.
Surge la duda de si el algoritmo ha seleccionado a personas cuyas contribuciones laborales en realidad no se pueden medir únicamente por la producción de código, pero el equipo asegura que han tenido eso en cuenta. Las empresas incluso llegaron a elaborar listas de trabajadores específicos que deberían ser excluidos del análisis porque sus responsabilidades van más allá de esa función. "Han llevado a cabo investigaciones internas muy discretas y, de vez en cuando, nos dicen "ese trabajador se lo está currando, podéis excluirlo". Otras veces se sorprenden mucho", señala Denisov-Blanch.
Que este informe haya visto la luz ha hecho que parte de la industria se lamente. Y, según los investigadores de Stanford, ha tenido tanto eco en el sector que muchas empresas se han puesto en contacto con ellos para inscribirse en el programa. Con estos datos sobre la mesa, decenas de miles de ingenieros de software de todo el mundo podrían ser despedidos próximamente, reportando un ahorro de 90.000 millones de dólares. “Esta práctica sobrecarga injustamente a los equipos, desperdicia recursos de la empresa, bloquea puestos de trabajo para otros y limita el progreso de la humanidad. Tiene que terminar”, concluyen los autores.
El hecho de que se esté realizando este tipo de experimentos muestra hasta qué punto las empresas tech están obsesionadas con la idea del “sobreempleo”, una tendencia creciente en la que los empleados trabajan en múltiples compañías sin que sus jefes se enteren. Eso podría explicar también que la prevalencia de "ingenieros fantasma" entre los trabajadores en remoto sea más del doble que entre los trabajadores presenciales.
En los últimos años, acabar con los que rinden poco se ha convertido en una especie de cruzada entre algunos empresarios, con Elon Musk en primera fila. En el pasado se ha vanagloriado de haber despedido al 80% de los empleados de Twitter tras comprar la empresa en 2022. Según él, la plataforma no pareció experimentar interrupciones del servicio tras la reducción de personal. "¿Hubo muchos errores en el camino? Por supuesto. Pero todo va bien, si acaba bien", decía. Ahora pretende aplicar esa estrategia en el gobierno de EEUU como copresidente de un nuevo Departamento de Eficiencia Gubernamental, con el que se ha comprometido a recortar la dotación de personal federal, incluso poniendo fin al teletrabajo para estimular las renuncias.
En un contexto de despidos masivos en el sector y un mercado laboral cada vez más voraz, ya no es tan plausible que los ingenieros se marchen o sean despedidos y consigan un trabajo nuevo ganando lo mismo. "En el pasado, los ingenieros tenían mucho poder en las empresas. Si los perdías o desmotivabas al equipo, los directivos se asustaban muchísimo. Tanto, que las compañías consideraban que tener entre un 10% y un 15% de ingenieros improductivos era el coste de hacer negocios".
Recuerda a la Ley de Price, que se aplica en diversas industrias y campos, incluyendo el desarrollo de software. Este principio señala que, en cualquier equipo, aproximadamente el 50% del trabajo es realizado por la raíz cuadrada del número total de personas en el grupo. Es decir, que en un grupo de 100 personas, solo 10 individuos son responsables del 50% de la producción.
La idea de estos estudios, así como la investigación reciente de Stanford, ha sido apoyada por algunos miembros reconocidos de la industria. Deedy Das, inversor de Menlo Ventures y exingeniero de software en Google, relataba cómo los trabajadores de las principales empresas de Silicon Valley como Meta, Google o Apple logran salirse con la suya con un rendimiento inferior al esperado mientras continúan recibiendo salarios altos. "Todos piensan que esto es una exageración, pero conozco personalmente a decenas de ingenieros que literalmente trabajan 5 horas al mes: hacen aproximadamente dos cambios de código, mandan unos pocos correos electrónicos, y tienen unas cuantas reuniones. Luego cobran más de 300.000 dólares".
En la misma línea se posiciona el cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy: “Cambié de opinión cuando varios a los que conocí en una ocasión se mofaban abiertamente de ello. Decían: ‘Sí, no hemos hecho nada durante meses, nuestro gerente trabaja a distancia y ni le importa’. Es un secreto compartido".
Un estudio reciente de Asana sugería que una parte significativa de los trabajadores participan en lo que se conoce como "teatro de la productividad", mediante el cual realizan tareas para dar la ilusión de parecer productivos. Eso ha llevado a cientos de empresas a invertir cada vez más en herramientas de vigilancia. En el subreddit r/overemployed son muchos los empleados que se pasan información para no ser descubiertos. Uno habla de un programa oculto que manda a los jefes una notificación si tu escritorio permanece inactivo durante "más de 30 a 60 segundos" y crea un gráfico de productividad basado en el comportamiento del ordenador.
Ahora, con herramientas de IA como Cursor, GitHub Copilot y Claude Sonnet preparándose para automatizar tareas de programación, muchos de estos "ingenieros fantasma" van a tener que defender sus puestos de trabajo con uñas y dientes. Estos asistentes logran aumentar la productividad en alrededor del 15% y se espera que la cifra se dispare al 50% en el próximo año. ¿Reemplazará la IA a los ingenieros con un rendimiento bajo? El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, lo tiene claro: “La programación quedará obsoleta, pero este cambio se producirá de forma exponencial”.
