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El factor humano y la automatización a nivel global

Cada país deberá buscar formas de responder a los efectos de la nueva era digital, lo cual será especialmente crítico para las naciones en desarrollo, que serán las más afectadas y tendrán la menor cantidad de recursos para amortiguar los golpes.


Mit Sloan 21 Jul 2020
El factor humano y la automatización a nivel global

Mucho se ha escrito sobre el auge de la automatización. Los economistas han estado ocupados, creando modelos que buscan cuantificar el probable impacto de la automatización en el empleo.[i] Sin embargo, se ha escrito menos sobre los posibles efectos sobre el trabajo en los países en desarrollo. Esto es sorprendente, dado que la automatización puede ser especialmente problemática para las economías desarrolladas.

Sabemos que el crecimiento trae cambios significativos hacia ocupaciones más calificadas y que las economías de muchos países en desarrollo dependen, en gran medida, del trabajo manual y el trabajo de fabricación rutinario. Debido a que algunos tipos de trabajo manual y rutinario pueden ser fácilmente desarrollados por computadoras, maquinaria e Inteligencia Artificial, está claro que la automatización, a gran escala, podría tener efectos significativos y de gran alcance en los trabajadores de los países en desarrollo.

Queríamos obtener una comprensión más detallada de cómo la automatización afectaría a las economías en desarrollo, en comparación con las del mundo desarrollado. Para hacer esto, examinamos una base de datos de más de 13,000 trabajadores de 10 naciones que contenía las descripciones de los trabajadores de las tareas que completaron en sus trabajos y en sus hogares.[ii] Combinamos estos datos con una evaluación a nivel de ocupación de qué trabajos probablemente serían automatizados, a fin de cuantificar el riesgo de desplazamiento.[iii]

Un enfoque orientado en tareas

Nuestros hallazgos fueron dramáticos y sorprendentes. En los países que estudiamos, el porcentaje de empleos susceptibles a la automatización osciló entre un mínimo del 11% (Armenia) y un máximo del 42% (Ghana). A modo de comparación, según un estudio de 2016, el número promedio de empleos en riesgo de automatización entre los países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico fue del 9%, con un rango del 6% (Corea del Sur) al 12% (Austria)[iv].

También comparamos categorías ocupacionales para ver cuáles eran las más altamente automatizables. Se asume ampliamente que algunos trabajos (por ejemplo, conducir autobuses y camiones) eventualmente se automatizarán, pero otros (como la enseñanza en escuelas secundarias y el diseño gráfico) son menos vulnerables. Sin embargo, una idea clave de nuestro estudio, y que tiene amplias implicaciones tanto para las economías en desarrollo como para las desarrolladas, es que separar los trabajos en sus componentes proporciona una forma mucho más rica de ver los trabajos que estimar los efectos de la automatización por categoría de ocupación.

Adoptar un enfoque más orientado a los componentes ayuda a los economistas y funcionarios del gobierno a comprender los cambios económicos recientes, y les permite comprender las fuerzas que actúan en todas las economías. Aunado a lo anterior, les permite pronosticar las tareas en que consistirán los trabajos futuros, y ayudar a la fuerza laboral a desarrollar el conocimiento y las habilidades necesarias para sobresalir en estas condiciones.

Considere el trabajo de procesamiento de alimentos. Dependiendo de dónde se encuentren los trabajos, el contenido de lo que hacen los trabajadores puede ser muy diferente. En una economía avanzada como Estados Unidos, los trabajos de procesamiento de alimentos podrían centrarse en llenar vasos de refresco o usar máquinas automáticas para cocinar hamburguesas. Sin embargo, en una economía en desarrollo como Ghana, el trabajo puede ser más como el papel de un cocinero casero. Aunque algunas de las tareas en sí mismas podrían ser similares en todas las economías, el papel del trabajador en la sociedad está fuertemente vinculado a los valores culturales y la disponibilidad de recursos.

Los países que enfrentan el mayor riesgo de automatización son aquellos que tienen economías laborales, en las que muchos trabajos involucran tareas manuales o rutinarias, como la clasificación, el levantamiento y el seguimiento, que pueden automatizarse fácilmente. Los principales ejemplos son Ghana y Sri Lanka, donde el 42% y el 35% de los empleos, respectivamente, tienen una probabilidad de automatización estimada superior al 70%.[v] En contraste, en Armenia y en la provincia china de Yunnan, la automatización amenaza relativamente pocos empleos.[vi]

Ver la automatización a través de esta lente resalta la importancia de no solamente modernizar las industrias dentro de los países en desarrollo, sino también garantizar que las tareas específicas que realizan los trabajadores en esas industrias se modernicen. Actualizar las tareas es importante por razones obvias: las ocupaciones avanzadas consisten en diferentes tareas que requieren mayores niveles de conocimiento y habilidad. Los trabajos que requieren habilidades interpersonales y creativas son relativamente fáciles para los humanos, pero son difíciles, si no imposibles, para las computadoras, que son más adecuadas para tareas analíticas bien definidas. En general, las ocupaciones que comprenden tareas críticas que pueden automatizarse estarán más en riesgo a medida que avanza la tecnología.

Los gobiernos deberían alentar a los trabajadores a desarrollar habilidades y experiencia que les permitan asumir tareas más desafiantes que son menos automatizables. A medida que las personas adquieren más conocimiento y experiencia (ya sea a través de cursos académicos o experiencia), pueden volverse menos susceptibles a la automatización.

Se necesitará más investigación y monitoreo para rastrear los efectos de la automatización en las economías en desarrollo. Las naciones deberán seguir diferentes estrategias para determinar la mejor manera de abordar la automatización de diversas ocupaciones y tareas laborales, basándose en parte en factores como la calidad de la infraestructura local. Por ejemplo, cuanto más avanzadas sean las carreteras, la electricidad, Internet y otros tipos de infraestructura de un país, más rápido y más probable es que ocurra la automatización. Sin embargo, la automatización requiere inversiones de capital, que pueden ser limitadas para las empresas en los países en desarrollo. En otras palabras, la falta de una infraestructura adecuada puede proteger a los trabajadores poco calificados, reduciendo el impacto negativo en el mercado laboral a corto plazo, pero en muchos casos comprometiendo la productividad general de una economía en desarrollo.

Es crítico que las compañías extranjeras que piensan en el trabajo de outsourcing para los países en desarrollo, comparen los costos de personal con los costos de automatización. Pero hasta que sepamos cuánto están dispuestas o pueden gastar las empresas en cualquier área, es difícil hacer predicciones sobre la tasa de reemplazo de humanos por máquinas en el mundo en desarrollo. Uno de nuestros hallazgos más significativos fue que analizar las ocupaciones de acuerdo con sus tareas individuales puede ser extremadamente útil para prepararse para el futuro. Un seguimiento útil de nuestro análisis sería mapear los cambios en un subconjunto de trabajos, identificando qué tareas son fundamentales para la ocupación, y cuáles pueden o han sido automatizadas. Del mismo modo, el seguimiento de la creación de empleo, ya sea como resultado de la demanda de organizaciones locales o de la subcontratación de empresas en países desarrollados, sería útil para comprender los impactos anteriores y continuos de la automatización.

También tenemos que mirar más allá de los efectos de la automatización en las tareas y trabajos más obvios, e investigar el futuro de ocupaciones que parecen menos propensas a ser automatizadas. Comprender lo que está sucediendo en las áreas “seguras” permitirá a la industria, las organizaciones no gubernamentales y los líderes políticos pensar más a largo plazo. Aunque es importante que cada país busque formas de responder a los efectos de la automatización, es especialmente crítico para las naciones en desarrollo, que serán las más afectadas y tendrán la menor cantidad de recursos para amortiguar los golpes.

Versión al español: Armando Cintra Benítez

A partir de:

https://sloanreview.mit.edu/article/the-future-of-work-in-developing-economies/

[i] Véase, por ejemplo, C.B. Frey and M.A. Osborne, “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?” Technological Forecasting and Social Change 114, issue C (January 2017): 254-280; and M. Arntz, T. Gregory, and U. Zierahn, “The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries,” working paper 189, OECD Publishing, Paris, June 2016.

[ii] Los países que integran nuestra muestra son Armenia, Bolivia, China (la provincia de Yunnan), Georgia, Ghana, Kenia, Laos, Macedonia del Norte, Sri Lanka y Vietnam

[iii] P. Egaña del Sol, “The Future of Work in Developing Economies: What Can We Learn From the South?” SSRN, Dec. 3, 2019, https://ssrn.com.

[iv]  Arntz, Gregory, and Zierahn, “The Risk of Automation.”

[v] En la literatura, los trabajadores que enfrentan un riesgo de automatización superior al 70% están etiquetados como “alto riesgo”. Véase, por ejemplo, Arntz, Gregory, and Zierahn, “The Risk of Automation”; or L. Nedelkoska and G. Quintini, “Automation, Skills Use and Training”, OECD Publishing, Paris, March 2018

[vi] Es importante tener en cuenta que las tecnologías actuales también pueden automatizar tareas cognitivas no rutinarias, y esto se incorporó a nuestro análisis. Utilizamos datos de “El futuro del empleo” de Frey y Osborne, que incorporaron la probabilidad de automatización en una variedad de ocupaciones que dependen de tareas cognitivas no rutinarias. Como argumentan estos autores, las ocupaciones que involucran tareas analíticas o interpersonales no rutinarias en gran medida (como asesoramiento financiero, enseñanza o diagnóstico en el sector de la atención médica) también enfrentan un alto riesgo de automatización.