No sos bot, soy yo: qué sabemos y qué es "humo"en el avance de los robots sobre los empleos
El Banco Mundial advierte que en la Argentina predominan las tareas del tipo rutinario que están más desafiadas por la automatización, pero destaca la capacidad de adaptación de los jóvenes a las nuevas demandas
Además de ser haber sido el campeón mundial de ajedrez más joven de todos los tiempos y de ser un acérrimo opositor del líder ruso Vladimir Putin, Garry Kasparov personifica como nadie la competencia entre humanos y máquinas por el cetro de la mayor inteligencia, pero también simboliza su infinito potencial de interacción. Semanas atrás se cumplieron 20 años del match en el que Deep Blue, la computadora de IBM que analizaba 200 millones de posiciones por segundo, le ganó por primera vez al mejor jugador del planeta. En una reciente charla TED, Kasparov rememoró la experiencia y las lecciones que aprendió.
"Muchos decían por entonces que la gente iba a dejar de jugar ajedrez, que ya no tendría gracia, y hoy cualquier celular barato tiene una aplicación más poderosa que Deep Blue. Eso no sucedió: el ajedrez hoy tiene más aficionados que nunca en la historia", contó Kasparov en su charla, titulada "No les temas a las máquinas inteligentes. Trabaja con ellas". Para él, las predicciones más catastrofistas sobre el reemplazo de empleos por algoritmos no se van a concretar, y lo dice sobre la base de una experiencia personal fuerte y de las estadísticas más recientes del mercado de trabajo.
En lo que va de 2017, la discusión por los efectos de la automatización del trabajo entró en una suerte de "fase 2". A nivel global, el debate dejó de estar acotado a círculos de tecnólogos e ingresó de plano en la corriente principal de la discusión pública y de los medios: tanto en Estados Unidos como en Europa se convirtió en un eje central de las polémicas entre ministros de Economía, jefes de bancos centrales y principales economistas. Se pasó de un foco en las especulaciones a futuro (que van en un rango de destrucción de empleos del 9% al 60%, según lo supuestos que se tomen) a tratar de entender mejor lo que ya está sucediendo.
En la Argentina, aunque con un rezago de unos meses, hay una tendencia similar. La automatización fue ganando protagonismo mediático con algunos casos resonantes, como la protesta de los camioneros y carteros cuando el BCRA intentó disponer que los resúmenes bancarios llegaran por mail. Y los ministerios de Trabajo, Ciencia y Tecnología y Educación están avanzando para lanzar nuevas estadísticas que permitan saber mejor lo que está sucediendo con el mercado de trabajo en la Argentina.
Un trabajo del Banco Mundial anticipado en exclusiva a LA NACION muestra que los cambios que se produjeron en las últimas dos décadas entre las ocupaciones son sustanciales. "No hay que irse a especulaciones a 10 o 20 años. Las modificaciones estructurales están sucediendo ahora. Y entenderlas mejor nos va a ayudar a diseñar políticas de empleo y educativas superadoras", explica el economista del BM Ignacio Apella, quien junto con Gonzalo Zunino escribió Cambio tecnológico y el mercado de trabajo en la Argentina y Uruguay. Un enfoque de tareas, que se presenta hoy en Montevideo.
Quienes le quitan importancia a la entidad del cambio tecnológico suelen argumentar que el número agregado de desempleo o de generación de empleo no viene cambiando mucho en la última década, con lo cual la hipótesis de que "los robots vienen por todo" pierde sustento. Pero aunque la superficie del mar parezca calma, bajo la capa agregada las aguas están más convulsionadas que nunca.
Cambio de tareas
¿Qué dice la investigación del BM, la primera a nivel local que intenta hacer un mapa del impacto tecnológico sobre las ocupaciones humanas? Que durante los últimos 20 años las poblaciones de la Argentina y Uruguay redujeron su ocupación en trabajos "manuales" y aumentaron las de tipo "cognitivo". Pero al contrario de la evolución que se dio en EE.UU. y Europa, donde el crecimiento fuerte se dio en la categoría "cognitiva no rutinaria", aquí, en cambio, se verificó en la parte "cognitiva rutinaria". Es decir, una composición mucho más frágil y eventualmente reemplazable frente al avance de la inteligencia artificial y de otras tecnologías.
El trabajo del BM tomó una metodología de David Autor, una autoridad académica mundial en estos temas, que suele postular la hipótesis de la "polarización del empleo": la automatización pega más en medio de la distribución de habilidades y no tanto entre los trabajadores más calificados (difíciles de reemplazar por software) y menos calificados (el factor trabajo sigue siendo mucho más barato). De acuerdo con esta caracterización, la Argentina tiene una composición particularmente vulnerable, de mucho trabajo administrativo de "secundario completo", muy voluminoso en el centro de la distribución, suele remarcar el economista y director de la Escuela de Gobierno de la UTDT Eduardo Levy Yeyati.
Apella y Zunino trabajaron con la gigantesca base de datos de O NET (Occupational Information Network), que releva en detalle qué tipo de tareas requiere cada ocupación, y luego la trasladaron a la base de empleo de la Argentina. "No es una traducción exacta, porque las tareas de cada empleo no son las mismas en los EE.UU que en la Argentina, pero es una aproximación que sirve para abrir la discusión", sostiene Rafael Rofman, del BM. Uno de los proyectos estadísticos del Gobierno para atacar esta agenda pasa justamente por desarrollar una O NET local. Saber qué tipo de tareas o habilidades específicas son las que están en alza -más allá de las ocupaciones, que representan un trazo grueso- permitirá planificar mejores currículas educativas, apunta Rofman.
Otro resultado interesante de la investigación es que los cambios mayores de tareas manuales a cognitivas se dieron entre los más jóvenes: allí es donde se está observando, según los economistas del BM, el mayor dinamismo en el cambio de la estructura de trabajo. "Es posible plantear que son las generaciones más jóvenes las que tienen mayor capacidad de adaptar el cambio tecnológico, desarrollando de manera más intensiva tareas cognitivas que resulten complementarias con las nuevas tecnologías", sostienen Apella y Zunino.
De Frankenstein al algoritmo
Un relevamiento muy completo de toda esta discusión, firmado por Diego Amador en el blog Foco Económico, rastrea el miedo a que una creación humana nos termine destruyendo hasta la novela Frankenstein, de Mary Shelly, publicada en 1818, considerado el primer libro de ciencia ficción, que apareció no casualmente en la cuna de la Revolución Industrial (Inglaterra), en un período de transición y pérdida de empleos del pasado.
Por lejos el trabajo más citado en este campo es el de los economistas de Oxford Carl Frey y Michael Osborne, de fines de 2013, que estableció que un 47% de los empleos están en riesgo de desaparecer en los próximos 20 años. Con el ascenso de este paper al estrellato comenzaron los ataques a su metodología. Un trabajo publicado en mayo por el economista argentino Ariel Coremberg, "Cómo medir la economía creativa. Haciendo visible lo invisible" (BID-Intal), marca debilidades en el estudio de los economistas de Oxford.
Posteriores estimaciones situaron la proporción de empleos desafiados entre el 9% y el 57%. Un trabajo sobre los "dividendos digitales" del BM que extrapolaba la metodología de Frey y Osborne a la Argentina situó en un 60% la cantidad de empleos locales reemplazables por nuevas tecnologías (lo cual obviamente no quiere decir que se vayan a reemplazar: hay barreras regulatorias, culturales, de costos, etc., más allá de la disponibilidad tecnológica).
Dos meses atrás, Daron Acemoglu y Pascual Restrepo decidieron preguntarse, al igual que Apella y Zunino, qué es lo que ya está pasando con la introducción de máquinas más sofisticadas en el mercado de trabajo.
En los EE.UU. hay un censo preciso de la cantidad de robots, con su aumento y distribución geográfica, lo que les permitió a Acemoglu y Restrepo estimar que la introducción de un robot extra por cada 1000 trabajadores reduce la tasa de empleo entre un 0,18% y 0,34% y los salarios, entre 0,25% y 0,50%. En un escenario agresivo en el que los robots se cuadruplicarán de aquí a 2025, el desempleo adicional debería ser de algo menos del 2 por ciento.
Sin embargo, los propios autores reconocen que la definición que se toma de robot es estrecha (la Federación Internacional de Robótica los describe como "máquinas autónomas, reprogramables, que se usan para múltiples propósitos"). No entran aquí ni el software ni la inteligencia artificial, con lo cual el impacto sería mucho mayor.
Todo a la interface
Más allá de la escasez de estadísticas y de las discusiones metodológicas, los empresarios y funcionarios en la Argentina suelen remarcar que la automatización está avanzando a pasos acelerados. "Es un proceso muy heterogéneo", marcó la semana pasada Martín Etchegoyen, el secretario de Industria, en un panel organizado por el Centro Argentino de Ingenieros, "es muy fuerte por ejemplo en la industria automotriz. Pero allí por ejemplo el margen de crecimiento es enorme: en la Argentina se venden 600.000 autos y deberían venderse un millón sólo para que el parque no envejezca. Con lo cual hay mucho margen para ganancia de productividad vía incorporación de máquinas y también crecimiento complementario a este proceso", dijo.
Un artículo reciente de Greg Ip, columnista de The Wall Street Journal y ex The Economist, titulado provocativamente "Los robots no están destruyendo la suficiente cantidad de empleos", se argumenta que el problema es justamente el inverso al planteado en la opinión pública: hay demasiada fricción para la incorporación de tecnología, eso reduce el bienestar general y en los sectores donde se introduce (como la medicina) se crean empleos complementarios de muy alta calidad. "Lo de la destrucción de empleos es un mito. La cantidad de tareas relevadas en el PBI que los robots pueden reemplazar son mucho menos que las que generalmente se piensa", dice Dietrich Vollrath, un economista especializado en crecimiento de la Universidad de Houston.
Años después de perder su partida contra Deep Blue, Kasparov tuvo una idea genial: inventó una competencia que combinaba equipos compuestos por un ser humano y una computadora. "Mi idea fue combinar la estrategia, la intuición y la experiencia de las personas con la memoria, la táctica y el cálculo de un programa de software"..El resultado fue fascinante. Por un lado, contó el gran maestro ruso, se produjeron partidas mucho más complejas -y hasta más bellas a nivel estético- que en las combinaciones puramente humanas, puramente artificiales o de competencia de unos contra otros.
Pero lo más interesante es que la magia de este resultado superador "híbrido" no radicó ni en la inteligencia humana ni en la de las máquinas. La clave, sostuvo en su charla TED, estuvo en la interfaz, en el código de comunicación. "Jugadores amateurs sin una computadora tan poderosa, pero con una mejor complementación, les ganaron a grandes maestros con máquinas más potentes." Y ese resultado es una gran lección para el trabajo del futuro.
Trabajadores versus máquinas
Cómo impacta la automatización en el país
En la mira
La automatización pega más en el segmento medio de la distribución de habilidades y no tanto entre los empleados más calificados o los trabajadores de los niveles más bajos
Vulnerables
La Argentina presenta una situación más frágil porque el mayor crecimiento en el empleo se dio en la categoría definida como "cognitiva rutinaria", que es la más expuesta a la automatización
Capacidad de reacción
Los jóvenes se están adaptando mejor a los cambios en el mercado laboral, desarrollando tareas cognitivas que son complementarias con las nuevas tecnologías
En ascenso
Los especialistas destacan que la automatización está avanzando a pasos acelerados en el mercado local, pero con un nivel de desarrollo muy heterogéneo, según la industria o el sector
Primer pelotón
La industria automotriz argentina es uno de los rubros en los que la robotización crece más rápido, aunque en el sector advierten que el margen para ganar en productividad es muy alto para poner en peligro el nivel de empleo