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La automatización, a cámara lenta

La automatización, a cámara lenta

La automatización –aprendizaje automático, robots, vehículos autónomos, bots de oficina, exoesqueletos, y muchos otros- está cambiando nuestra forma de trabajar. El libro 'Silicon Collar: An Optimistic Perspective on Humans, Machines, and Jobs' analiza cómo se trabaja en cincuenta entornos de lo más variopinto, y ha llegado  a la conclusión de que la vieja división entre obreros –lo que en inglés se llama blue collar workers- y trabajadores de cuello y corbata –o white collar workers-, se ha quedado obsoleta.  Hoy, por mor de la tecnología, todos somos ‘silicon collar workers’.

En términos generales, la irrupción de la tecnología en el mercado laboral es una buena noticia para los trabajadores. Hace que este sea más rápido, más listo, o que esté más seguro. Pero, aunque la mayoría de trabajadores ven con buenos ojos todos estos adelantos, muchos analistas, economistas o académicos no lo ven exactamente igual.

Dos investigadores de Oxford –Carl Benedikt y Michael Osborne- llegaron  a la conclusión de que un 47% de los puestos de trabajo de Estados Unidos podrían estar en peligro como consecuencia de la automatización. En 2014, Gartner predijo que, en 2025, uno de cada tres empleos será absorbido por software, robots o máquinas inteligentes. Estos temores son amplificados por los políticos, que suelen dar crédito a la idea de que los robots van a robarnos todo el trabajo y extienden el pesimismo. De hecho, ya se están proponiendo algunas soluciones un tanto extremas. En Suiza, por ejemplo, se celebró un referéndum hace unos meses en el que los votantes debían elegir si querían establecer una renta básica para toda la población -independientemente de su estado laboral- en anticipo de una futura pérdida de empleo provocada por la automatización.

Hay indicios para pensar que la automatización y la robotización no van a sustituir al trabajo, tal y como lo conocemos hoy, tan rápido como podría parecer. Existen algunos factores que lo condicionan

Pero esos miedos podrían estar infundados. Si miramos atrás y analizamos cómo se han abierto paso otras tecnologías disruptivas en el pasado, veremos que hay razones para pensar que también a la automatización le podría costar su tiempo desplazar al trabajo humano, tal y como lo entendemos hoy en día.  Y es que la sociedad asimila o digiere estos avances a un ritmo mucho más lento que el de la propia evolución tecnológica. ¿Cómo? Por el efecto de cortocircuitos que retrasan o modifican la trayectoria natural de la automatización. Algunos de los cuáles explicamos a continuación: 

  • Los ‘excesos de expectativas’ en tecnología (o por qué casi todo termina siendo un bluff): La automatización no se desarrollará tan rápido como espera la gente, porque la gente siempre espera demasiado de la novedad, y más si esta novedad es un producto tecnológico. Un gran ejemplo de esto es, precisamente, el del desarrollo de la Inteligencia Artificial –IA-. En 1950, el matemático británico Alan Turing diseñó un test muy famoso que medía la capacidad de las máquinas para imitar a la inteligencia de los humanos. En 1959, el mundo de la ciencia asistía exultante a la aparición del Solucionador General de Problemas de Allen Newell. En el 68, Kubrick nos dejó con la boca abierta con HAL, el ordenador de a bordo de la nave de 2001, una odisea en el espacio. En 1997 volvimos a aplaudir con entusiasmo cuando el ordenador Deep Blue, de IBM, le hizo jaque mate al maestro Garry Kasparov. Solo cuatro años después, la misma empresa desarrollaba Watson, un ordenador que fue capaz de derrotar, ante el asombro general, a un grupo de cracks en un concurso de televisión. Hoy en día, la capacidad del asistente personal de Amazon, Echo, para reconocer la voz humana ha llevado a sus entusiastas a anunciar que, por fin, una máquina ha pasado el test de Turing. ¡Solo ha tardado 70 años! “A pesar de los increíbles avances, estamos todavía muy lejos de que las máquinas sean tan inteligentes como los humanos, o incluso que las ratas. De hecho, solo hemos visto un 5% de lo que puede hacer la IA”, explica el director de investigación en IA de Facebook, Yann LeCun.
  • La curva de adopción es lenta. Al contrario de lo que podría pensarse, los consumidores son reacios a aceptar la automatización en su día a día. Una de las empresas más innovadoras del mundo, 3M, creó una métrica –la New Product Vitality Index- para medir el éxito de ventas proveniente de los productos lanzados en los cinco últimos años. En 2015, 3M hizo público su NVPI; era de sólo de un 33,3%. Otro caso paradigmático es el de las sucursales bancarias. En 1960, el inventor Luther Simjian convenció a algunos bancos de Nueva York para que probaran su Bankograph. El invento resultó ser el predecesor de los omnipresentes cajeros que conocemos hoy. Casi seis décadas después, y a pesar del despegue de la banca móvil, las calles siguen llenas de sucursales bancarias atendidas por personas. Según el centro Bureau of Labour Statistics, en 2014, estas sucursales empleaban a más de 520.000 personas en EE.UU y, para la próxima década, se espera que desaparezcan 40.000 de estos puestos.
  • Las víctimas, contraatacan. El esfuerzo de aquellos que se ven directamente afectados por la llegada de la automatización es el tercer cortocircuito de la lista. Muchos expertos creen que porque un producto o un proceso funcione será adoptado inmediatamente. Pero se olvidan de la reacción de aquellos que se ven directamente afectados. La llegada de los coches autónomos, por ejemplo, es inevitable. Pero muchos fabricantes querrán seguir sacando provecho de los coches tradicionales. Entre estos están las aseguradoras o los que se dedican al mercado de repuestos –valorado en más de 300.000 millones de dólares anuales en EEUU-. A medida que los fabricantes del vehículo autónomo avancen, estos y otros grupos afectados contraatacarán con regulación, lobby o nuevas leyes, retrasando su llegada.
  • Consecuencias inesperadas. Es el más impredecible de todos. La historia de la economía está repleta de casos de inventos con repercusiones imprevistas. Paradójicamente, la automatización podría acabar provocando la creación de empleo en áreas donde, en principio, iba a hacerlo desaparecer. Un caso de este tipo se dio con la introducción de los códigos de barras en las tiendas, a mediados de los 70. Esta mejora redundó en un mayor control del inventario y un aumento de las ventas. Pero también dio lugar a un incremento exponencial de los cajeros. Igualmente, el email o el e-commerce han reducido la demanda de envío de cartas, pero no han acabado con el servicio postal, y de hecho, han introducido una nueva y boyante categoría relacionada con los envíos Siguiendo la misma lógica, serán necesarias muchísimas personas para producir, operar y reparar los robots o los drones, o para escribir su código de algoritmos.

    La presencia de estos cortocircuitos no debería llevarnos a minimizar los retos que plantea la automatización. Millones de personas van a verse afectadas por la entrada de máquinas y robots en el mercado laboral. Pero, a corto plazo, deberíamos invertir más tiempo en ver las máquinas como aliadas a la hora de trabajar y menos en preocuparnos por una posible sociedad futura sin trabajos humanos. Como hemos visto, incluso en una era de cambios vertiginosos como esta vamos a tener tiempo de sobra para digerir la automatización poco a poco.

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