¿Cuál es el impacto de la Inteligencia Artificial en los puestos de trabajo?

Una de las cuestiones me suelen preguntar en las conferencias y en los cursos de Inteligencia Artificial (IA) que imparto es, ¿cuál será el impacto de la IA, en los puestos de trabajo? Con toda la suerte de estudios y noticias que han salido en los medios de comunicación acerca de este tema en los últimos años, casi todos ellos en el sentido de anunciar pérdidas muy importantes de puestos de trabajo, es normal que cualquier persona razonable esté preocupada, al menos hasta cierto punto, por este tema.

El propósito de esta nueva serie de artículos es tratar de arrojar un poco de luz y racionalidad sobre el tema desde varios puntos de vista y, de paso, fomentar el espíritu crítico de los lectores sobre este tema tan delicado, cada vez que aparezcan más noticias en relación con los efectos de la automatización derivada de la introducción de la IA en las empresas (que van a seguir apareciendo).

En este primer artículo me voy a centrar en los estudios existentes sobre los efectos de la automatización de los puestos de trabajo en las empresas. Aunque existen muchos, realizados con diferentes grados de rigor, prestaremos especial atención a tres por su especial significación. Voy a tratar de ir un poco más allá de lo que suelen recoger los medios de comunicación en sus informaciones, de manera que el lector pueda tener una opinión informada, sin necesidad de entender todos los detalles metodológicos de los estudios.

El estudio de Fry y Osborne de la Universidad de Oxford

El primero de ellos es el estudio «Tecnología en el puesto de trabajo: ¿cómo de propensos son los empleos a la automatización?»  de Fry y Osborne de la Universidad de Oxford (2013). Este fue probablemente el primer estudio que trató de cuantificar el probable impacto que la «computerización» iba a tener sobre el futuro del empleo. Donde por computerización se entiende la automatización controlada por un ordenador o, de forma más precisa por algún tipo de Inteligencia Artificial. Para ello se hicieron uso en el estudio de las más recientes capacidades que la Inteligencia Artificial está proporcionando en términos de aprendizaje automático y robótica.

En primer lugar se determinaron los problemas que los ingenieros tenían aún que resolver  para automatizar los diferentes puestos  de trabajo, que básicamente se encuadran en las categorías de: percepción y manipulación; inteligencia creativa e inteligencia social. Destacando estos problemas, su dificultad y con qué puestos de trabajo se relacionaban, en función de las variables de la base de datos utilizada (del Departamento de Trabajo de los EEUU) como la destreza con los dedos, la destreza manual, la destreza en posiciones incómodas, la originalidad, las artes plásticas, la perceptividad social, la negociación, la persuasión y la asistencia y cuidado de otros. Después se categorizaron  los trabajos de acuerdo con su susceptibilidad a la automatización.

Las características de estos problemas se emparejaron con las características de los diferentes puestos de trabajo, lo que permitió a los investigadores examinar no sólo la tendencia de los cambios tecnológicos en términos de la composición del mercado de trabajo, sino también el número de puestos de trabajo en riesgo que estas tecnologías podrían materializar.

La otra característica interesante de este estudio, es que utilizaron técnicas de aprendizaje automático (en concreto un clasificador probabilístico gaussiano) entrenados a partir de 70 puestos de trabajos clasificados manualmente. Con ellos, una vez entrenado el clasificador  se  usó  para determinar cuáles de los otros 632 puestos de trabajo analizados tenían realmente un riesgo alto de automatización, es decir, aplicaron la máxima del enfoque de toma de decisiones  dirigida por los datos, de dejar que sean los datos los que hablen.

Como conclusiones del estudio, la automatización no sólo es evidente que afecta a tareas rutinarias basadas en un conjunto de reglas explícitas que requieren baja cualificación y por tanto, baja remuneración, sino que gracias a los avances en big data y reconocimiento de patrones, pueden sustituir una amplia variedad de tareas cognitivas no rutinarias. Además gracias a los avances en robótica, en concreto en la mejora de los sensores y la destreza de los robots, permiten realizar un  conjunto de tareas manuales cada vez más amplio.

El estudio también encontraba, de forma más sorprendente, un potencial creciente de automatización de empleos del sector servicios, donde más incremento del empleo ha habido en las últimas décadas. Así se ha encontrado que el 51% de la profesiones en España (47% en EEUU), son profesiones en riesgo, entendiendo como tales aquellas en las cuales la automatización tendrá lugar en una o dos décadas y su probabilidad de automatización es mayor del 70%. El modelo resultante del estudio predice que son profesiones de riesgo muchas del sector del transporte y la logística, junto con el grueso de trabajadores de soporte y administración y también en la producción (fábricas).

La conclusión final del estudio es que los trabajadores menos cualificados deberán reciclarse hacia tareas no susceptibles de automatización, es decir, aquellas que requieren inteligencia social y creativa, por lo que la formación profesional deberá dirigirse a adquirir estas destrezas.

Naturalmente, este estudio causó un gran revuelto en los medios de comunicación de todo el mundo y produjo un impacto importante en la Sociedad, muchas de cuyas personas entendieron que a la vuelta de unos pocos años, la mitad de los puestos de trabajo serían sustituidos por robots.

La respuesta de la OCDE

Ante este clima de «histerismo» y «desesperación» que se instaló en una parte significativa de la Sociedad, los gobiernos tardaron un tanto en reaccionar (como suele ser habitual por otra parte). Así, en 2016, la OCDE (la Organización para el Desarrollo y la Cooperación Económica) publicó un estudio denominado «el riesgo de automatización de los trabajos en la OCDE» (¡ojo!, enlace en inglés) donde se daba una imagen mucho más tranquilizadora y se atacaban las deficiencias del estudio de Fry y Osborne.

En concreto este estudio cifraba en aproximadamente un 12% los puestos de trabajo que se perdería como consecuencia de la automatización (España: 11,7%).

La principal diferencia entre este estudio y el de Fry y Osborne era que en este estudio se utilizaba un modelo de automatización de tareas, frente a la automatización del puesto de trabajo entero que se hacía en aquel. De esta manera se tenía en cuenta la heterogeneidad de las tareas dentro de un mismo puesto de trabajo.

Para ilustrar las diferencias entre ambas el puesto de trabajo de «contabilidad y Auditoría» tienen según el estudio de Fry y Osborne (FO) una automatización potencial del 98%. Sin embargo sólo el 24% de los empleados con esta ocupación pueden realizar este trabajo sin trabajar en grupo ni cara a cara. Por otro lado, según FO las personas trabajando en el puesto de trabajo «vendedor al pormenor», tienen una automatización potencial del 92%. A pesar de esto, sólo el 4% de estos vendedores al pormenor pueden realizar su trabajo sin estar en grupo ni cara a cara.

Esto es así, razona el estudio, por que la utilización de nuevas tecnologías es un proceso lento, por lo que, debido a obstáculos económicos, legales y sociales, la sustitución tecnológica frecuentemente no tiene lugar de la manera esperada. En segundo lugar  -continúa el estudio- porque incluso  cuando se introducen nuevas tecnologías, los trabajadores pueden adaptarse a los cambios tecnológicos, cambiando de tareas, evitando el desempleo «tecnológico». Y en tercer lugar – finaliza el estudio -, porque el cambio tecnológico genera empleos nuevos por la demanda de nuevas tecnologías y a través de un mayor competitividad.

La conclusión final de este estudio es que la automatización y digitalización no es probable que destruyan una gran cantidad de puestos de trabajo. Sin embargo, en lo que coincide con el primer estudio es que los puestos de trabajo de menor cualificación son los que van a pagar el grueso de esta automatización por lo que resulta fundamental el reentrenamiento de estos trabajadores, para asegurar que no aumenta la desigualdad.

El estudio de McKinsey

En enero de 2017 la consultora McKinsey, publicó un estudio sobre  automatización, empleo y productividad. Este estudio incorpora más variables de análisis que los anteriores y, puede considerarse uno de los más completos hasta la fecha.

En particular se hace uso de una metodología de análisis que sus autores denominan » de micro-a-macro”, que examina las tendencias microeconómicas  de la industria para entender mejor las grandes fuerzas macroeconómicas que afectan las estrategias de las empresas y las políticas públicas.  De esta manera analizan el potencial de automatización de la economía global, los factores que determinarán la velocidad y extensión de la adopción en los lugares de trabajo y el impacto económico asociado con su potencial.

La primera conclusión como puede observarse en la figura anterior es que el 62% tienen por lo menos el 30% de sus actividades automatizables, mientras que menos del 5% de las profesiones son completamente automatizables. Por comparar con el estudio de FO,el 26% de las profesiones tendría un potencial de automatización mayor del 70%, sensiblemente menor que el 47% (en EEUU) del estudio de FO pero lejos del 9%(EEUU) del estudio de la OCDE.

Los elementos más destacable de este estudio son,  por un lado, la cuantificación en cinco factores que afectan al ritmo y alcance de la adopción de la automatización: el primero es la viabilidad técnica, dado que es necesario inventar, integrar y adaptar la tecnología a las soluciones que automaticen actividades específicas. El segundo es el costo de desarrollar e implementar las soluciones, lo que afecta el caso de negocios para la adopción. Las dinámicas del mercado laboral son el tercer factor, e incluyen la oferta, la demanda y el costo de mano de obra humana como una alternativa a la automatización. El cuarto son los beneficios económicos dentro de los que se incluyen una mayor producción y mejor calidad, así como ahorros en costos de mano de obra. Por último, la reputación y aceptación social pueden afectar la tasa de adopción aun cuando la implementación tenga sentido comercial.

Por otro lado, se destaca en el estudio el crecimiento de la productividad global y del empleo como consecuencia de la automatización.

Estudio McKinsey (2017) factores que influyen en la automatización real e impacto en el PIB. El análisis sugiere que durante los próximos 40 años la mayoría de los trabajos cambiarán, o en el peor de los casos irán a menos, pero no desaparecerán.

El informe argumenta que para recoger los beneficios económicos de la automatización, los humanos tendrán que trabajar mano a mano con los robots durante bastante tiempo. La empresa cree que la mejora de la eficiencia que supondría una mano de obra robótica apoyada por la IA podría impulsar la productividad mundial hasta un 0,8 %, pero sólo si los humanos siguen trabajando.

Conclusiones de los estudios

Vemos que los modelos se han ido perfeccionando, pasando de puestos de trabajo  a tareas dentro de un puesto de trabajo y teniendo cada vez más variables en cuenta a la hora de estimar la curva de adopción real de las automatizaciones en los distintos puestos de trabajo. Las diferencias entre ellos son  importantes, pero lo más significativo aquí no es lo que dice individualmente cada uno de ellos sino las tendencias que se adivinan en el conjunto de ellos.

Todo ellos coinciden en que los puestos poco cualificados y repetitivos son los que van a llevarse la peor parte en la destrucción de los empleos y que es necesaria una reeducación de estos colectivos hacia tareas más interactivas y creativas.

Todos ellos señalan, así mismo, que el número de puestos de trabajo susceptibles de cierto grado de automatización es elevado y con tendencia creciente conforme aumentan las capacidades de la robótica y la IA.

Donde hay más diferencias es, precisamente, en cuantificar si la pérdida cierta de estos puestos de trabajo será compensada con la creación de nuevos puestos de trabajo de los que aún no sabemos ni el nombre.

¿Sucederá como en las revoluciones industriales anteriores y se compensarán los puestos perdidos con los nuevos puestos aún sin nombre?, hay, por el contrario, elementos diferenciales en esta nueva revolución industrial – conocida como industria 4.0– que romperán esta tendencia? ¿Cómo debemos abordar la automatización en las empresas? ¿tenemos como prescriptores de tecnología una responsabilidad social en los procesos de transformación digital de nuestras empresas?  En el próximo artículo intentaré contestar a estas y otras interesantes cuestiones.

¡Hasta la próxima!