Automatización avanzada, empleo y educación

Álvaro López López
Coordinador Cátedra de Industria Conectada, ICAI.

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La Inteligencia Artificial (IA) está llamada a cambiar cualitativamente la economía, y la sociedad en general, durante el siglo XXI. La adopción adecuada de las tecnologías de IA redundará en procesos de automatización avanzada, en este caso en combinación con los distintos tipos de robótica (industrial, colaborativa, lógica, móvil, etc.), que nos permitirán a los humanos centrarnos en las tareas de más valor y más alineadas con nuestra naturaleza. Además, se espera que la IA permita, a partir de un determinado punto, dominar la complejidad de muchos de los problemas con los que nos enfrentamos, abriendo la puerta a una economía “de la abundancia” derivada del desarrollo de tecnologías exponenciales. Si el lector está interesado en las proyecciones que se hacen hoy sobre este escenario, puede informarse sobre la conocida como “singularidad”.

A día de hoy, y a pesar de que las dinámicas de desarrollo de estas tecnologías pueden tender a ser exponenciales, todo indica que todavía nos encontramos lejos de la singularidad. Sin embargo, estamos en una etapa de importantes cambios en los que la automatización avanzada va a transformar (o a hacer desaparecer) un elevado porcentaje de las tareas realizadas por la fuerza de trabajo humana. Si bien el número exacto es incierto, hay estudios como el de la OCDE sobre automatización, habilidades y formación de 2018 que estiman que el 46% de los empleos en la actualidad presentan un riesgo de ser automatizados mayor que el 50%, con un 14% (unos 66 millones de empleos en los 32 países del estudio) en alto riesgo (mayor que el 70%). Además, es importante reseñar que los trabajos más expuestos a la automatización son aquellos que se corresponden con los niveles de formación bajos y medios.

Por supuesto, el efecto transformador y de incremento de la productividad asociado con la automatización creará nuevos trabajos, pero estos emergerán en sectores y lugares diferentes a los que se habrán visto antes afectados por la misma. Nos encontramos pues ante dos efectos contrapuestos, uno destructor y otro creador de empleo, y es importante diseñar la transición hacia la nueva economía de manera que el segundo predomine desde las primeras etapas de transformación. A fecha de 2018, un estudio sobre la robotización en Europa defiende que la adopción de 1 robot por cada 1000 trabajadores en el sector manufacturero europeo produciría una contracción del número total de empleados a nivel agregado de entre el 0.16 y el 2%, por lo que parece que, de momento, domina el efecto de destrucción de empleo.

Si ponemos el foco en el ritmo con el que se espera que se automaticen las tareas susceptibles de serlo, hay que tener en cuenta que las inversiones en robótica y en IA estarán fuertemente influenciadas por su factibilidad económica. En este sentido, el umbral para acometer inversiones se desplazará tanto por el abaratamiento de la tecnología como por el incremento de los salarios, quedando por tanto los empleos desarrollados por personas con nivel formativo medio, mejor remunerados pero todavía automatizables, expuestos a una mayor presión de automatización si miramos a un país con una economía desarrollada como España. Sería conveniente reflexionar sobre las consecuencias de la desaparición de este tipo de empleo, ya que podría conllevar una fuerte polarización de la fuerza de trabajo, acentuando la desigualdad en la sociedad. En el escenario internacional, cabe esperar que los países emergentes o en vías de desarrollo, con costes salariales bajos, muestren un ritmo algo más lento de adopción de estas tecnologías. Esta dinámica puede tener un efecto demográfico y social estabilizador a nivel global en el periodo transitorio de automatización de la economía. Sin embargo, en un escenario de adopción rápida de la IA en países emergentes podrían darse situaciones de gran presión migratoria sobre las economías avanzadas.

Con lo expuesto hasta ahora, parece claro que en el medio o largo plazo, la industria y la economía serán muy diferentes a las actuales. Habrá probablemente una mayor oferta laboral, con empleos aún por definir en los que las personas desarrollarán su creatividad, su capacidad de pensamiento abstracto y de resolución de problemas y, en definitiva, esas habilidades que las hacen humanas. Para que estos puestos puedan cubrirse de manera adecuada, se hace necesaria una profunda reestructuración de los sistemas educativos de todo el mundo. Es de gran importancia que se trabajen las habilidades antes citadas, y que los sistemas preparen a los futuros trabajadores para acometer varios cambios de gran calado en su carrera profesional. También puede ser conveniente implementar un diseño modular y flexible de los sistemas educativos que permita a los estudiantes combinar distintas disciplinas para optimizar su acceso al mercado laboral, así como elegir el momento en el que den comienzo a su carrera, cambiar con agilidad de itinerario si perciben que necesitan reorientar su formación (por ejemplo, con pasarelas ágiles y efectivas de Formación Profesional a la Universidad), y, por supuesto, seguir accediendo a formación durante toda su carrera (el afamado lifelong learning) en un modelo de transacciones bidireccionales de conocimiento. En esta línea, son interesantes las reflexiones y las sugerencias de la Universidad de Stanford recogidas en su iniciativa de Open Loop University.

Este sistema de educación y entrenamiento descrito también tendrá que afrontar el periodo transitorio hasta el escenario “estable” futuro. En el proceso de adopción de las tecnologías de automatización avanzada, cabe esperar que haya un gran número de trabajadores que pierdan su empleo y no tengan la capacidad y flexibilidad necesarias para encontrar otro por sí solos. Para evitar que estas situaciones se conviertan en un problema estructural, es urgente que los estados definan planes decididos de transición, cambiando el actual enfoque reactivo de los sistemas públicos de empleo por otro más proactivo y predictivo, que se adelante a estas situaciones gracias a la personalización del asesoramiento laboral que, por otro lado, es una de las grandes posibilidades que ofrece la nueva economía de la información.

Terminamos poniendo énfasis en la importancia de diseñar planes específicos y ambiciosos para la adopción y el impulso de las tecnologías de IA. En este sentido, si analizamos las estrategias respecto a IA de distintos actores relevantes en la escena mundial, vemos primero que EEUU y China lideran el panorama con enormes inversiones. EEUU, en su estrategia para la IA anunciada en 2018, puso el foco en evitar que una excesiva regulación suponga un freno para el desarrollo de la IA que los haga perder el liderazgo mundial (además de en cuestiones de educación y militares). China se ha marcado como objetivo ser líder mundial en IA en 2030, para lo que ha asignado a sus compañías tecnológicas más punteras (Baidu, Alibaba, Tencent, iFlytek y SenseTime) el liderazgo de 5 líneas estratégicas para el desarrollo de la IA (conducción autónoma, Smart City, Salud, reconocimiento de voz y visión artificial, respectivamente).

Después de EEUU y China, encontramos un grupo de países que encuentran que no pueden competir con estos en cuanto a inversión y están optando por enfocarse en cuestiones particulares o aplicadas. Por ejemplo, Francia ha puesto el énfasis en impulsar el cuidado del medio ambiente con la IA, Alemania en aplicarla a la industria, mientras que Reino Unido ha apostado por el desarrollo del marco ético que garantice una adopción segura y armoniosa de la IA. Incluso un país de poco peso relativo como Estonia ha diseñado un plan con el que pretende ser líder en la gobernanza digital del sector público. Todavía estamos a tiempo, pero en este escenario mundial parece apremiante que España, junto con Europa, encuentre su hueco y diseñe una estrategia ambiciosa que nos permita posicionarnos adecuadamente.