En 2004, los economistas Levy y Murnane escribieron “Porqué el hombre todavía importa”, obra en la que ponían de relieve que el hombre era insustituible aún en ciertas tareas, como por ejemplo la conducción de un coche. La dificultad de replicar la percepción necesaria para automatizar el giro de un coche en una calle congestionada era entonces impensable debido a la multitud de factores que afectan. El conjunto de reglas necesarias para describir dicho movimiento era, según Levy y Murnane, prácticamente imposible de cerrar. Solo seis años después, Google anunciaba la modificación satisfactoria de seis Toyota Prius, los cuales pasaron a ser plenamente autónomos.
Los investigadores llevan décadas preguntándose qué consecuencias tendrá el desarrollo tecnológico sobre el futuro del empleo, pero las respuestas son por ahora elusivas. La mecanización lleva produciéndose de forma imparable desde hace dos siglos, pero ello no ha dado lugar a una reducción del empleo, sino al contrario: el porcentaje de la población adulta que se encuentra trabajando es hoy, en la mayoría de las sociedades, mayor que nunca. La mecanización ha ido sustituyendo inexorablemente trabajo humano, pero el hombre ha encontrado continuamente nuevas formas de ocupación, hasta el punto de que el ritmo de creación de nuevas ocupaciones ha excedido al de trabajos realizados por las máquinas. Sin embargo, ¿puede estar cambiando alguna relación fundamental? Aunque una mayor mecanización no equivalga a una mayor tasa de paro, ¿cuáles serán las siguientes ocupaciones destruidas por una máquina?
Así, uno de los mejores consejos laborales para la vida moderna es intentar prever con antelación qué tipo de trabajos serán realizados en un futuro por las máquinas. Y un buen punto de partida es el clasificar los posibles trabajos en dos dimensiones: por un lado, aquellos que requieren tareas manuales frente a los que requieren habilidades cognitivas; por otro, aquellos que requieren tareas rutinarias frente a las no rutinarias. Hasta la fecha, los empleos en los que la carga cognitiva es más elevada y en los que las tareas no son rutinarias son aquellos con menor riesgo de que un ordenador o robot sustituya a una persona. Sin embargo, como permite entrever el ejemplo de Google y la conducción automática, el desarrollo de los campos de análisis masivo de datos, la estadística computacional y la inteligencia artificial hacen pensar que incluso las tareas no rutinarias e incluso con altos requisitos cognitivos puedan ser, en el futuro, realizadas directamente por robots. De ahí la pregunta ¿qué trabajos son susceptibles de ser automatizados y por tanto realizados por robots?
Esta es la pregunta que se han planteado tres investigadores del departamento de Ingeniería de la Universidad de Oxford en su estudio “El Futuro del Empleo: cómo de susceptibles son nuestros trabajos a la computerización” (Benedikt y Osborne, Septiembre de 2013). Sus conclusiones son realmente asombrosas: de unas 700 ocupaciones estudiadas para la economía estadounidense, un total del 47% corren el riesgo de desaparecer por culpa del avance de la tecnología. En palabras de los autores, “según se aproxima la carrera tecnológica, los trabajadores con baja cualificación se desplazarán a tareas que no son susceptibles de computerización, porque requieren creatividad e inteligencia social”. De hecho, la conclusión principal de la investigación es que “para que los humanos ganen la carrera tecnológica, deberán adquirir dotes creativas y habilidades sociales”.
Quizás la tecnología no llegue a destruir empleo en términos absolutos, pero un amplio número de tareas y trabajos corren riesgo de desaparecer, aunque otros nuevos aparecerán también gracias a la tecnología. Y he aquí el problema inicial a la hora de debatir el impacto de la tecnología en el empleo: el trabajo destruido es conocido hoy, pero el potencial nuevo creado no es observable hasta el futuro. Se trata del proceso denominado “destrucción creativa” (Schumpeter 1962): procesos de cambio tecnológico que implican el cierre de empresas que pasan a ser obsoletas a cambio de un mayor potencial de expansión para la economía en su conjunto, lo cual conducirá en el futuro a nuevas oportunidades laborales, en tareas y sectores hasta la fecha desconocidos.
La peculiaridad de la “destrucción creativa” es que su análisis coste-beneficio conlleva un inevitable sesgo de percepción, ya que el coste es presente y conocido (el desplazamiento que la tecnología hará en el sector laboral actual), mientras que su beneficio es incierto y futuro. Un análisis correcto del problema consistiría en “descontar” el futuro beneficio derivado de la tecnología y enfrentarlo contra el coste presente.
Los economistas están de acuerdo en que una invención que sustituye a trabajadores por máquinas tendrá efectos sobre el resto de mercados de productos finales e intermedios. El incremento en la eficiencia de la producción de un bien reduce su precio e incrementará la renta real y por tanto la demanda de otros bienes. Por tanto, el cambio tecnológico se debe analizar como el resultado de dos fuerzas contrapuestas: primero un efecto destrucción, en que los trabajadores se ven obligados a cambiar de sector, y luego un efecto capitalización, en el que las nuevas empresas entran en sectores en los que la productividad es mayor, elevando el empleo.
El miedo a la tecnología no es ni mucho menos novedoso. En 1589, el clérigo británico William Lee inventó una máquina para tejer medias de lana y seda, la cual sustituiría a las tejedoras manuales. Buscando una patente de su invento, viajó a Londres y alquiló un edificio para instalar su máquina y mostrarla a la Reina Isabel I. Para su sorpresa, la Reina se preocupó por el impacto que dicha máquina podría tener en el empleo de su país y le denegó la patente. Temía que sus pobres ciudadanos acabaran en la ruina y acabaran como esclavos de las máquinas. La oposición al trabajo de Lee fue tan fuerte que tuvo que abandonar Inglaterra.
El propio Keynes (1933) argumentaba que hasta la fecha el factor humano había predominado sobre el capital por la capacidad de las personas de adquirir más rápidamente nuevas habilidades mediante la educación. Sin embargo, hoy vivimos un reto nuevo: a medida que las máquinas entran a competir en el campo de las tareas cognitivas los humanos lo tendrán cada vez más difícil para competir. ¿Veremos un repunte en la tasa de desempleo natural por culpa de la tecnología?
La carrera por el empleo
Históricamente, la mecanización comenzó sucediendo en las tareas más rutinarias. Sin embargo, las máquinas están aprendiendo tareas no rutinarias en las que no basta con un conjunto de reglas para determinar de manera cerrada las funciones a realizar. Las herramientas de análisis inteligente de datos tienen buena culpa de esto, y el resultado es que hoy quedan menos parcelas en las que el hombre cuenta con ventaja sobre la máquina.
La clave del reciente avance de las máquinas se encuentra en la capacidad de recolección de datos. La disponibilidad de datos hace posible descomponer tareas no rutinarias en pequeñas partes que la máquina es capaz de anticipar. Las máquinas son hoy, por ejemplo, capaces de reproducir mediante algoritmos la escritura manual: el ordenador puede, con la simple ayuda de nuevos datos, replicar cualquier estilo caligráfico. No obstante, los proveedores únicos de datos contrastados siguen siendo las personas, ya que las máquinas están muy lejos de saber juzgar qué información es válida para aprender y automatizar una idea. Duolingo, la herramienta de traducción del investigador Luis von Ahn, es capaz de traducir más rápido que un grupo de expertos aprendiendo de los textos que miles alumnos teclean en su propio curso online de idiomas. Es decir, las máquinas organizan, aceleran y depuran la capacidad de traducción de miles de humanos desorganizados.
Otro buen ejemplo de la importancia del ser humano cooperando con los ordenadores es el ajedrez. La realidad actual es que mientras que los mejores ordenadores pueden batir a los mejores humanos, éstos pueden ser batidos por humanos ayudados por ordenadores.
¿Cómo podemos calcular qué trabajos desaparecerán?
Los autores del estudio identifican tres habilidades que serían cuellos de botella para la hipotética conquista de la tecnología: (1) percepción y manipulación, (2) inteligencia creativa e (3) inteligencia social.
Tras re-organizar más de 700 tareas en las que una economía como la americana se puede desagregar, estiman cómo evolucionará la tecnología a través de dichos cuellos de botella, llegando a la conclusión de que, según la importancia de estas habilidades en cada trabajo, existe mayor o menor probabilidad de que una máquina sustituya en el mismo a una persona. El resumen de resultados para una selección de trabajos es el siguiente:
Así, más de un 47% de la fuerza laboral de EEUU está en riesgo de perder su empleo (definido como probabilidad mayor al 70%) en un periodo de una o dos décadas debido al cambio tecnológico. Y las tres habilidades que limitan el avance de las máquinas sobre los humanos (la creatividad, la inteligencia social y la percepción) pueden resumirse con bastante precisión en una palabra: intuición. Un claro ejemplo de este tipo de intuición es el de Sebastian Thrun, antiguo profesor de la Universidad de Stanford y actual director del área de Google encargada de la construcción del coche autónomo, el cual comenzó a trabajar en dicha idea del coche incluso antes de existir Google Maps. Antes de disponer de los datos, la infraestructura y del sistema de mapas necesarios para construir los algoritmos que conducirían un coche sin conductor, una persona intuyó que este cambio era posible.
El estudio de Benedikt y Osborne intenta identificar el proceso de “destrucción creativa” que está teniendo lugar en la economía, es decir, qué trabajos serán destruidos. Pero el miedo a la mecanización de actividades no debe hacernos olvidar las nuevas oportunidades que nacerán con el avance tecnológico (fase de capitalización). Aunque hoy no las conozcamos, alguna mente humana creativa está ahora mismo haciendo una lista de los nuevos empleos que los humanos realizarán con la ayuda de las máquinas en el futuro.
