Los avances recientes en el aprendizaje automático y la robótica también pueden estar detrás de un aumento de la ansiedad social por el “auge de los robots”. El Centro de Investigación PEW, por ejemplo, encuentra que el 70% de los adultos estadounidenses están preocupados por la posibilidad de que los robots realicen más variedad de trabajos. El 67% también está preocupado por el uso de algoritmos para evaluar y contratar candidatos. El 56% no viajaría en un vehículo sin conductor.
Los estudios de investigación tampoco ayudaron. En 2016, la Universidad de Oxford afirmó que el 47% de los trabajos actuales podrían ser reemplazados por robots. En 2017, McKinsey pronosticó que la automatización llegaría a 800 millones de puestos de trabajo en todo el mundo para 2030.
También existe una creciente evidencia en el mundo real de que los impactos en la productividad de la cuarta revolución industrial (4IR) podrían ser profundos. Huawei, en colaboración con socios de la industria, descubrió que la aplicación combinada de 5G, computación en la Nube, IoT y aprendizaje automático ya está generando grandes ganancias de eficiencia.
? Manufactura inteligente: los controles de calidad del fuselaje aeroespacial por parte de la Inteligencia Artificial y la robótica eliminan la necesidad de trabajadores calificados, lo que genera un ahorro de costos del 50%.
? Puertos inteligentes: los operadores de grúas que se llevan a entornos de oficina pueden supervisar 3-4 grúas simultáneamente. En última instancia, se puede lograr un ahorro de costos del 20% por operación de grúa.
? Minería inteligente: la necesidad de que los trabajadores entren a la profundidad de las minas se redujo en un 50% mediante la automatización.
? Generación de energía inteligente: las cámaras y las patrullas robóticas mejoran la productividad del mantenimiento y la inspección en 2.7 veces, lo que nuevamente elimina la necesidad de trabajadores.
¿Los robots tomarán nuestros trabajos?
Si los robots industriales realmente estuvieran quitando trabajos, también debería poderse establecer una correlación clara (y causalidad) a lo largo del tiempo en los datos, porque tenemos datos extensos para esto en una amplia gama de países.
Pero graficar la cantidad de robots instalados por cada 10.000 empleados de manufactura frente a las tasas de desempleo en los países de la OCDE hasta 2019 (último año de datos disponibles) no muestra una relación estadística. En todo caso, los países con mayor uso de robots tienen las tasas de desempleo más bajas (Corea del Sur, Singapur, Alemania y Japón). Es más probable que se utilicen robots para llenar los vacíos en la fuerza laboral que están creando los trabajadores adultos mayores en esos países. Y las tendencias demográficas de adultos mayores se están volviendo más pronunciadas.
El número de horas semanales medias trabajadas a largo plazo también mostró una larga tendencia a la baja. En Reino Unido, el promedio de horas semanales trabajadas en 1850 era de 66. En 1955, se había reducido a 38.5. En la actualidad, existe una amplia gama de horas medias trabajadas a la semana en todo el mundo. Holanda tiene uno de los más bajos con 29.1, mientras que en México es 45.2. Pero la tasa de desempleo de Países Bajos era en realidad más baja y los ingresos promedio mucho más altos.
Esas brechas son causadas por diferentes niveles de desarrollo económico, regulaciones, políticas sociales, distribución del ingreso nacional y flexibilidad de los empleadores. De hecho, las nuevas tecnologías podrían proporcionar la agilidad necesaria para ayudar a quienes quisieran trabajar menos horas o compartir el trabajo. Los robots también podrían asumir muchas de las tareas peligrosas, repetitivas y aburridas que ya no queremos hacer.
Dicho esto, no deberíamos ser complacientes. La pandemia de Covid-19 puede haber acelerado algunas inversiones en automatización por necesidad (aunque incluso esto es controvertido). No hay duda de que la venta minorista “física” se vio especialmente alterada en los últimos años a medida que los consumidores se inclinan cada vez más hacia el comercio electrónico. Es difícil pronosticar el futuro en el mejor de los casos y muchos trabajos rutinarios centrados en tareas cognitivas podrían ser más vulnerables si logramos grandes avances en IA para tareas específicas en los próximos años. Deberíamos estar discutiendo planes de contingencia ahora.
Con información de Forbes México.