En la aclamada serie de televisión de ciencia ficción Battlestar Galactica, los protagonistas cylon son robots clásicos del tipo cromado brillante. Se les presenta por primera vez a la sociedad como soldados de IA altamente avanzados. Poco después, frustran un gran ataque terrorista en un estadio deportivo repleto, salvando muchas vidas humanas. Con esa confianza, los robots son adoptados rápidamente como trabajadores, realizando todos los trabajos sucios, peligrosos y aburridos en una sociedad humana no terrestre. Pero al tener una inteligencia artificial fuerte, los cylons pronto comienzan a resentirse por su condición de esclavos y se rebelan.
Este es un tema familiar en la ciencia ficción popular. Pero los avances recientes en el aprendizaje automático y la robótica también pueden estar detrás de un aumento de la ansiedad social por el “auge de los robots”. El Centro de Investigación PEW, por ejemplo, encuentra que el 70% de los adultos estadounidenses están preocupados por la posibilidad de que los robots realicen más variedad de trabajos. El 67% también está preocupado por el uso de algoritmos para evaluar y contratar candidatos. El 56% no viajaría en un vehículo sin conductor.
Los estudios de investigación tampoco han ayudado. En 2016, la Universidad de Oxford afirmó que el 47% de los trabajos actuales podrían ser reemplazados por robots. En 2017, McKinsey pronosticó que la automatización llegaría a 800 millones de puestos de trabajo en todo el mundo para 2030.
También existe una creciente evidencia en el mundo real de que los impactos en la productividad de la cuarta revolución industrial (4IR) podrían ser profundos. Huawei, en colaboración con socios de la industria, ha descubierto que la aplicación combinada de 5G, computación en la Nube, IoT y aprendizaje automático ya está generando grandes ganancias de eficiencia.
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• Manufactura inteligente: los controles de calidad del fuselaje aeroespacial por parte de la Inteligencia Artificial y la robótica eliminan la necesidad de trabajadores calificados, lo que genera un ahorro de costos del 50%.
• Puertos inteligentes: los operadores de grúas que se llevan a entornos de oficina pueden supervisar 3-4 grúas simultáneamente. En última instancia, se puede lograr un ahorro de costos del 20% por operación de grúa.
• Minería inteligente: la necesidad de que los trabajadores entren a la profundidad de las minas se redujo en un 50% mediante la automatización.
• Generación de energía inteligente: las cámaras y las patrullas robóticas mejoran la productividad del mantenimiento y la inspección en 2.7 veces, lo que nuevamente elimina la necesidad de trabajadores.
¿Entonces los robots tomarán todos nuestros trabajos? Para empezar, la automatización no es un problema nuevo. Podría decirse que la automatización de las tareas laborales es casi tan antigua como la economía. Durante cientos de años, hemos utilizado nuevas tecnologías para automatizar las tareas de rutina y aumentar la productividad de los trabajadores individuales. De hecho, los robots “modernos” tampoco son un concepto tan nuevo. El más utilizado en la fabricación hoy en día se remonta fácilmente al Unimate; fue concebido a partir de un diseño para un brazo mecánico patentado en 1954 por el inventor estadounidense George Devol hace casi 70 años.
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Para comprender mejor este importante tema, Huawei encargó a un equipo de la London School of Economics and Political Science (LSE) que revisara por completo la información disponible. Al analizar datos detallados de la fuerza laboral y ocupacional, el equipo de la LSE identificó dos fases de polarización del empleo desde la década de 1970.
La Fase 1 (1970-finales de 1990) vio caídas en la parte inferior del mercado laboral (manual) y crecimiento en la parte superior (cognitivo). La automatización golpeó duramente a ciertas industrias manufactureras, como la producción de vehículos. Sin embargo, la Fase 2 experimentó un crecimiento proporcionalmente mayor en el trabajo de baja calificación (manual) y un aplanamiento de la expansión del trabajo de alta calificación (cognitiva) a partir del 2000 en adelante. A pesar de los avances en la tecnología de la información y las comunicaciones en ese momento. Otra investigación a profundidad sobre EE UU sugiere que algunos empleos rutinarios cognitivos y rutinarios manuales disminuyeron como proporción del empleo total en la década de 2010 (probablemente debido a la automatización). Pero el aumento de trabajos manuales no rutinarios y cognitivos no rutinarios compensó con creces esto. En tiempos más recientes, hay poca evidencia de pérdida de trabajos de alta calificación debido a los avances en la Inteligencia Artificial para tareas específicas.
El equipo de la LSE también estableció una falla en otras investigaciones recientes sobre automatización y trabajos. Esencialmente, esos estudios no habían reconocido el mosaico completo del trabajo diario de la mayoría de las personas. La mayoría de los trabajos son de hecho una combinación de tareas cognitivas, no cognitivas, rutinarias y no rutinarias. El hecho de que algunos aspectos del trabajo de un neurocirujano en un quirófano, por ejemplo, puedan ser manejados por un robot adecuadamente avanzado, no significa necesariamente que todo el trabajo desaparezca para el médico. Hay muchos otros aspectos cognitivos, empáticos y humanos no rutinarios del trabajo de un neurocirujano que nunca podrían ser sustituidos satisfactoriamente por una inteligencia artificial. El análisis de los componentes de las tareas de más de 600 ocupaciones de esta manera (como hizo el equipo de la LSE) hace que la extrapolación de reemplazo total de la mayoría de los trabajos sea mucho más improbable.
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Incluso las repentinas “superinnovaciones” tardarían un tiempo en afectar a la economía. Los caballos, carruajes y carretas tardaron casi dos décadas en desaparecer de las calles de las ciudades de América del Norte y Europa, a pesar de la rápida mejora de las capacidades del automóvil a partir de 1910 en adelante. Además, esos países terminaron con un mayor empleo general de “conductores”. Muchos establos se convirtieron en garajes.
Cambiando a los tiempos actuales, el equipo de la LSE proporciona un ejemplo de una innovación súper disruptiva, como son los vehículos totalmente autónomos. Suponga una reducción hipotética del 60% en los conductores estadounidenses (camiones, taxis, etc.) durante un período de transición de 10 años. Esto implicaría que 200,000 conductores por año perderían sus puestos de trabajo, con un aumento de los despidos totales en toda la economía del 1% anual. Un escenario de disrupción similar en los centros de llamadas con el uso de inteligencia artificial para la atención, agregaría un aumento similar del 0.7% en los despidos totales. Si bien es un choque laboral y desafortunado para los trabajadores involucrados, debería ser manejable para la economía absorber a estos trabajadores en otros empleos. El mercado laboral de EE UU, por ejemplo, es muy dinámico: en 2019 se produjeron alrededor de 7 millones de nuevos puestos de trabajo y poco menos de 4 millones de renuncias al mes.
Si los robots industriales realmente estuvieran quitando trabajos, también debería poderse establecer una correlación clara (y causalidad) a lo largo del tiempo en los datos, porque tenemos datos extensos para esto en una amplia gama de países. Pero graficar la cantidad de robots instalados por cada 10,000 empleados de manufactura frente a las tasas de desempleo en los países de la OCDE hasta 2019 (último año de datos disponibles) no muestra una relación estadística. En todo caso, los países con mayor uso de robots tienen las tasas de desempleo más bajas (Corea del Sur, Singapur, Alemania y Japón). Es más probable que se utilicen robots para llenar los vacíos en la fuerza laboral que están creando los trabajadores adultos mayores en esos países. Y las tendencias demográficas de adultos mayores se están volviendo más pronunciadas.
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El número de horas semanales medias trabajadas a largo plazo también ha mostrado una larga tendencia a la baja. ¡Esto debería celebrarse! En Reino Unido, el promedio de horas semanales trabajadas en 1850 era de 66. En 1955, se había reducido a 38.5. En la actualidad, existe una amplia gama de horas medias trabajadas a la semana en todo el mundo. Holanda tiene uno de los más bajos con 29.1, mientras que en México es 45.2. Pero la tasa de desempleo de Países Bajos era en realidad más baja y los ingresos promedio mucho más altos. Esas brechas son causadas por diferentes niveles de desarrollo económico, regulaciones, políticas sociales, distribución del ingreso nacional y flexibilidad de los empleadores. De hecho, las nuevas tecnologías podrían proporcionar la agilidad necesaria para ayudar a quienes quisieran trabajar menos horas o compartir el trabajo. Los robots también podrían asumir muchas de las tareas peligrosas, repetitivas y aburridas que ya no queremos hacer.
Dicho esto, no deberíamos ser complacientes. Desde la investigación de la LSE, la pandemia de Covid-19 puede haber acelerado algunas inversiones en automatización por necesidad (aunque incluso esto es controvertido). No hay duda de que la venta minorista “física” se ha visto especialmente alterada en los últimos años a medida que los consumidores se inclinan cada vez más hacia el comercio electrónico. Es difícil pronosticar el futuro en el mejor de los casos y muchos trabajos rutinarios centrados en tareas cognitivas podrían ser más vulnerables si logramos grandes avances en IA para tareas específicas en los próximos años. Deberíamos estar discutiendo planes de contingencia ahora.
En resumen, los datos detallados de trabajo-tarea y ocupacionales sugieren que deberíamos estar menos ansiosos (¡o más si no le gusta el trabajo!) de que los robots se hagan cargo de todos nuestros trabajos. En Estados Unidos, casi el 60% de los adultos trabajaban en granjas en 1850. Para 1950 casi todos esos trabajos habían desaparecido, pero el empleo total en general se disparó. De hecho, es más probable que sigamos trabajando junto a los cylons durante un período de tiempo prolongado, mucho antes de que nos reemplacen. Entonces podríamos decidir no trabajar mucho más de todos modos. Es mejor que seamos amables con ellos y les mostremos nuestro agradecimiento durante esa transición.
Contacto:
Andrew Williamson es Vicepresidente y Asesor Económico del equipo de Asuntos Gubernamentales de Huawei*
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
