En el clásico de Edward Bellamy “Looking Backward”, el protagonista Julian West se despierta de un sueño de 113 años y descubre que Estados Unidos en el 2000 ha cambiado dramáticamente desde 1887. Las personas dejan de trabajar a la edad de cuarenta y cinco y dedican sus vidas a ser mentores de otras personas e interesadas en trabajo voluntario que beneficia a la comunidad en general. Hay cortas semanas de trabajo para los empleados, y todos reciben beneficios completos, alimentos y vivienda.
La razón es que las nuevas tecnologías del período han permitido que las personas sean muy productivas mientras trabajan a tiempo parcial. Las empresas no necesitan grandes cantidades de empleados, por lo que los individuos pueden dedicar la mayor parte de sus horas de vigilia a pasatiempos, voluntariado y servicio comunitario. Junto con períodos de trabajo periódicos, tienen tiempo para buscar nuevas habilidades e identidades personales que son independientes de sus trabajos.
En la era actual, los países desarrollados pueden estar a punto de una transición similar. La robótica y el aprendizaje automático han mejorado la productividad y mejorado las economías de muchas naciones. La inteligencia artificial (IA) ha avanzado en finanzas, transporte, defensa y gestión energética.
El Internet de las cosas (IoT) es facilitado por redes de alta velocidad y sensores remotos para conectar a las personas y las empresas. En todo esto, existe la posibilidad de una nueva era que podría mejorar las vidas de muchas personas.
Sin embargo, en medio de estos posibles beneficios, existe un temor generalizado de que los robots y la inteligencia artificial tomen empleos y arrojen a millones de personas a la pobreza.
El estudio del Centro de Investigación Pew preguntó a 1.896 expertos sobre el impacto de las tecnologías emergentes y descubrió que:
“La mitad de estos expertos (48 por ciento) imaginan un futuro en el que los robots y los agentes digitales habrán desplazado a un número significativo de obreros y oficinistas y muchos expresan su preocupación de que esto generará grandes aumentos en la desigualdad de ingresos. Masas de personas que efectivamente no pueden ser empleadas, y quiebres en el orden social”.
Estos temores se han visto reflejados en análisis detallados que muestran desde un 14 hasta un 54 por ciento de impacto de la automatización en los empleos. Por ejemplo, un análisis de Bruegel encontró que “el 54% de los empleos en la UE están en riesgo de informatización”. Utilizando datos europeos, argumentan que la pérdida de empleos probablemente sea significativa y las personas deberían prepararse para un efecto a gran escala.
Mientras tanto, los investigadores Carl Frey y Michael Osborne de la Universidad de Oxford afirman que la tecnología transformará muchos sectores de la vida. Ellos estudiaron 702 grupos ocupacionales y descubrieron que “el 47 por ciento de los trabajadores estadounidenses tienen una alta probabilidad de ver sus trabajos automatizados en los próximos 20 años”.
Un análisis del McKinsey Global Institute de 750 puestos de trabajo concluyó que “el 45% de las actividades remuneradas podrían automatizarse utilizando ”tecnologías actualmente demostradas” y que “el 60% de las ocupaciones podría tener el 30% o más de sus procesos automatizados”.
Un informe más reciente de McKinsey, “Trabajos perdidos, trabajos ganados”, encontró que el 30 por ciento de las actividades laborales podrían automatizarse para el 2030 y hasta 375 millones de trabajadores en todo el mundo podrían verse afectados por las tecnologías emergentes.
Los investigadores de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) se centraron en “tareas” en lugar de “trabajos” y encontraron menos pérdidas de empleos. Utilizando datos relacionados con tareas de 32 países de la OCDE, estimaron que el 14 por ciento de los trabajos son altamente automatizables y otros 32 tienen un riesgo significativo de automatización.
Aunque sus proyecciones de pérdida de empleo son inferiores a las de otros expertos, concluyeron que “es probable que los trabajadores poco calificados soporten el peso de los ajustes, ya que la automatización de sus trabajos es mayor en comparación con los trabajadores altamente calificados”.
Fuente: Brookings
