En el último tiempo, ha aparecido una serie de informes y publicaciones que plantean que estamos viviendo una nueva revolución industrial. Estas transformaciones, que están sucediendo a una gran velocidad, ya están presentes en la forma en que producimos, trabajamos, nos organizamos, nos relacionamos y vivimos (Schwab, 2016).
Una preocupación que ha acompañado a este fenómeno es su potencial para afectar de manera significativa el mercado del trabajo, al hacer factible, desde una perspectiva técnica, la sustitución de la labor humana por máquinas. La pregunta más concreta es si el avance en la inteligencia artificial generará desempleo tecnológico estructural. Esta preocupación no es nueva.
Análisis del Impacto de la Automatización
Entre las investigaciones recientes que han estudiado cómo la inteligencia artificial afectará el mercado laboral hay dos líneas gruesas de trabajo. Una de ellas intenta contestar la pregunta sobre los efectos probables, en una o dos décadas, de la automatización sobre las ocupaciones y trabajos actuales.
Estudio de Frey y Osborne
El estudio de Frey y Osborne estima la capacidad técnica (no económica) de la sustitución por parte de máquinas de ciertas tareas que desarrollan personas. Los autores usaron en su estudio 702 ocupaciones de la versión 2010 de O*NET, un servicio online desarrollado por el Departamento del Trabajo de los Estados Unidos. La base de datos contiene características claves de una labor calculada a través de un conjunto de variables medibles y estandarizadas, y también provee descripciones abiertas de tareas específicas de cada ocupación.
Para hacer la clasificación se entrevistó a un grupo de investigadores quienes escogieron 70 ocupaciones de acuerdo a si son automatizables o no, basados en la estructura de tareas determinada para cada puesto. La categorización de las restantes 632 fue hecha por los autores usando un modelo probabilístico. El 47% del empleo total en Estados Unidos está en la categoría de alto riesgo.
El trabajo de Frey y Osborne fue replicado en países en desarrollo a través del World Development Report (WDR), de 2016 (un informe del Banco Mundial). Según esta metodología, el promedio de la OCDE sería de 57%, mientras que en países como China tendrían en riesgo el 77% del empleo y en India un 69%.
Informe McKinsey Global Institute
Otro estudio que ha recibido mucha atención es el Informe McKinsey Global Institute (2017). Este difiere de los anteriores al considerar las diversas actividades que contiene una ocupación, cada una de las cuales puede tener un diferente potencial técnico de automatización. Sin embargo, casi todas se verán afectadas por la automatización. Se calcula que un 60% de ellas tendrán un 30% de actividades automatizables técnicamente.
Otro resultado interesante es que, si bien existe una correlación negativa entre los salarios y el potencial técnico de automatización, hay una variación muy grande. Por ahora, este elemento no resulta ser un buen predictor del potencial de automatización técnica.
Estimaciones de la OCDE
La OECD, en su Informe Employment Outlook 2017 también presenta su propia estimación de los riesgos de automatización que enfrentarán sus naciones, en una o dos décadas. Usando una metodología distinta a la de Frey y Osborne, basada en las tareas que tiene cada ocupación, obtiene riesgos de automatización significativamente menores que los mostrados por los autores anteriores. Para los países de la OECD, el riesgo estimado por el Employment Outlook también es de 9%, contrastando con el 57% que señala el WDR de 2016. Las mediciones de la OECD provienen de las investigaciones de Arntz y otros (2016, 2017).
Limitaciones de los Estudios
Un problema fundamental con esta línea de literatura es que se centra en la factibilidad técnica, no económica, de la sustitución del trabajo humano por parte de la tecnología, considerando su estado actual de desarrollo y su probable evolución futura. Para predecir las consecuencias de la automatización sobre el empleo, hay que revisar el costo de sustituir el trabajo por máquinas y cómo este proceso incidirá sobre el costo del trabajo.
Impacto en Salarios y Empleo
Los autores encuentran un efecto negativo sobre las remuneraciones y el trabajo al elevar el número de robots en la economía. Sin embargo, al mismo tiempo, hay un efecto positivo por una ganancia en productividad. El análisis concluye que las consecuencias negativas se encuentran en todas las labores, menos en las administrativas. Además, los mayores efectos ocurren en los trabajos de obrero que tienen operaciones manuales rutinarias de montaje, transporte y maquinaria. Los anterior es preocupante puesto que muestra una limitada capacidad de crecimiento de trabajos en otras industrias.
Ejemplos de Automatización
Zippedi el Reponedor
Después de tres años de investigación, un grupo de científicos y alumnos de postgrado de ingeniería de la UC creó el primer robot chileno dotado de inteligencia artificial destinado a verificar el correcto funcionamiento de las góndolas de supermercados. Álvaro Soto, el académico que lideró el proyecto, afirma que Zippedi no busca reemplazar a los operadores de los supermercados, sino realizar labores complementarias.
Conducción Automática
Con gran expectación debutaron en Santiago a fines de 2017 los trenes de la línea 6 del Metro de Santiago. Estos son pilotados desde un centro de control en Ñuñoa. El objetivo de la empresa es optimizar los tiempos de viaje.
Referencias
- Acemoglu, D. y Restrepo, P., 2017.
- Arntz, M., Gregory T. and Zierahn U., 2016. “The risk of automation for jobs in OECD countries: A comparative analysis”, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No.
- Arntz, M., Gregory T. and Zierahn U., 2017. “Revisiting the risk of automation”, Economic Letters 159, p.
- Frey, Carl Benedikt and Osborne, Michael A., 2013. “The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?”. Publicado en Technological Forecasting & Social Change 114 (2017), p.
- McKinsey Global Institute, January 2017.
- OECD, Employment Outlook 2017, p.
- Schwab, Klaus, January 2016.
- UK Economic Outlook, PWC, 2017. “Will robots steal our jobs?
- World Development Report: “Digital dividends”. World Bank, 2016.
