La visión binaria sobre qué ocurrirá con el mercado laboral por los avances tecnológicos, es cuestionada por quienes advierten que el tema no debe analizarse de forma simplista

Algunos botones de muestra: «Goodbye accountants!» (¡Adiós contadores!) tituló TechCrunch dos semanas atrás una nota sobre los avances en automatización de tareas contables; en mayo Ross, el primer abogado-robot, fue contratado por un bufete neoyorquino y The Economist, el semanario británico, no para de burlarse de la fragilidad del trabajo notarial en el nuevo contexto: semanas atrás ilustró una nota sobre el tema con un grabado del siglo XVII de un notario rubricando un documento con fina caligrafía, y en el epígrafe lo identificaba como «un escribano haciendo el mismo trabajo que en la actualidad».

Esta visión binaria del futuro del empleo (qué profesiones desaparecerán y cuáles no) es la que abunda en el debate por el futuro del mercado laboral, con rankings de trabajos que quedarán pronto en el pasado y otros de nuevos puestos emergentes. Para Michael Chui, un experto en Ciencias Computacionales y Cognitivas, y socio en la oficina de San Francisco de la consultora McKinsey & Company, se trata de un enfoque simplista y erróneo. «Vemos a diario avances a nivel micro en automatización de empleos, pero de ahí a que el fenómeno tenga peso macroeconómico pueden pasar muchos años», cuenta Chui en una entrevista con LA NACION. Por ejemplo, una historia sobre un hotel en Japón que incorpora robots-camareros es interpretada por medios y especialistas como el principio del fin del empleo humano en hoteles, y eso no es necesariamente así.

Chui viene investigando la agenda de la disrupción laboral desde hace cuatro años, y está desarrollando un estudio en detalle que terminará en 2017 sobre las posibilidades de automatización de más de 2000 tipos de ocupaciones. Y aunque sus conclusiones preliminares le dan que el 45% de las tareas pagas que realizan los trabajadores en EE.UU. son automatizables, eso no significa que el 45% de los empleos vaya a desaparecer, porque hay muy pocas ocupaciones que sean reemplazables al 100%. Por caso, un vendedor de una tienda tiene entre sus tareas acomodar ítems y clasificarlos (algo que puede hacer una máquina), pero también interactúa en un entorno impredecible con clientes, algo más difícil de sustituir.

Además, remarca Chui, el hecho de que una tecnología esté disponible es apenas una condición necesaria, pero no suficiente para que avance un proceso de automatización. La fuerza laboral humana puede ser más barata, la calidad del output (producto o servicio) puede ser distinta y hay cuestiones regulatorias, culturales y de agenda pública. Estas variables, cuando interactúan, pueden dar resultados contraintuitivos. El experto de McKinsey cita el caso de la introducción masiva de las lectoras de códigos de barras en comercios de EE.UU. en los 80, que por entonces generó pronósticos sobre el fin de los puestos de cajeros, una ocupación que desde entonces crece a un saludable 3% anual. Lo mismo sucedió -suele remarcar en sus estudios el economista David Autor- con los cajeros ATM, que terminaron incrementando el empleo de los bancos con personal que pasó a dedicar menos tiempo a tareas rutinarias de pagos y cobros y más a interactuar con los clientes.

Además, cuenta Chui, hay un factor central que a menudo se pasa por alto en las estimaciones de los tiempos necesarios para la automatización: a todos los factores mencionados hay que agregar la evolución del modelo de negocios empresario para poder captar los beneficios de la automatización. «Con una perspectiva histórica sabemos que estos cambios pueden demorar varios años», explica.

Los distintos trade off y juegos de costos y beneficios determinarán las velocidades de mutaciones en el mercado laboral. Por ejemplo, la factibilidad de sustitución de empleados en una cocina, en términos estrictamente tecnológicos, es alta (de más del 60%), pero los robots son caros y la mano de obra muy barata. En cambio, resalta el investigador, en tareas rutinarias contables el reemplazo es más barato (software) y el costo más elevado de la mano de obra hará que la sustitución sea más acelerada.

Los sectores con ocupaciones más difíciles de reemplazar, por su alto porcentaje de interacción con seres humanos en entornos no predecibles, son la salud y la educación, según el estudio de Chui en conjunto con otros dos socios de la consultora, James Manyika y Mehdi Miremadi. En el corto plazo corren riesgo en EE.UU. los 1,5 millones de puestos de conductores de vehículos, por el avance exponencial de la tecnología para autos y camiones automanejados.

Chui es optimista. Cree que son muy pocos los empleos que desaparecerán por completo, y con el proceso de envejecimiento de sociedades de países desarrollados (Japón, Europa, EE.UU., China), la automatización será un motor para aumentar la productividad en economía con menor fuerza laboral y mayor proporción de adultos mayores para mantener.

Algo similar sostuvieron semanas atrás los académicos Andrew McAfee y Erik Btynjolfsson, autores de La segunda era de las máquinas, en la publicación Foreign Affairs: criticaron los planes de ingreso universal, que ponen al Estado defendiendo una narrativa de fin del empleo que probablemente no es inminente, en lugar de focalizar la energía en dar herramientas para fomentar la transformación laboral.

«Creo que ser optimista es el combustible para fomentar el cambio, y que la idea de que «los robots vienen por todo» nos deja en un lugar de muy pobre autoconsideración como seres humanos», opina el emprendedor Carlos Miceli, que sigue esta agenda de cerca. Miceli, dedicado a su proyecto de Escuela de Nuevos Aliados, que brinda opciones de reinvención laboral en la era de la conectividad y ya tiene inscriptos de 14 países, piensa, al igual que Chui, que la visión de fin del empleo peca de un exceso de simplificación y de desvalorización de la naturaleza humana.

La investigación de McKinsey incluye datos para países de América latina, pero aún no hay conclusiones procesadas. En un nivel conceptual general, a Chui le sorprendió que, más allá de que las naciones tienen estructuras económicas muy diversas (con más o menos peso de sectores de servicios, primarios, etcétera), la conclusión más amplia es válida a nivel general: hay muy pocos empleos que sean 100% automatizables, y casi todos los trabajos tienen una proporción de sus componentes que serán reemplazados por máquinas. En una era de hibridez, esto aleja en el tiempo la posibilidad de extinción masiva de algunas ocupaciones, y también el surgimiento de «especies laborales» 100% nuevas, el enfoque maniqueo que más se ve en el «relato» de la disrupción. Como hubieran dicho los panelistas de 6, 7, 8: «Es más complejo».

Sebastian Campanario – La Nacion

http://www.lanacion.com.ar/1921068-parcialmente-automatizable-mitos-sobre-el-futuro-del-empleo

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