Miércoles, 18.09.2019 - 01:41 h
Money on my mind

El cambio que nunca llega

Las grandes predicciones tienen algo de especial, nos cautivan tal y cómo lo hacen las grandes historias y las epopeyas. Es curioso cómo nos sentimos atraídos por estas afirmaciones de futuribles escenarios, hasta cuando predicen un terrible desenlace.

Hoy en día, la implantación generalizada de robots y programas basados en la inteligencia artificial en el entorno laboral se nos presenta como la mayor de las amenazas para nuestra tranquila existencia. Cuando se le aplica algo de perspectiva, este hipotético futuro resulta uno de los más inverosímiles de todos los que han acechado a la humanidad las últimas décadas.

Los conceptos que acompañan estas predicciones suelen ser poco claros, lo que facilita que se extiendan sin que se pongan demasiado en duda, y en este caso no es diferente. Empecemos con la inteligencia artificial, la tan renombrada IA, tiene mucho de artificial y poco de inteligente e incluso los expertos admiten que es más un concepto aspiracional que una realidad, pero veamos por qué.

Que un código informático sea capaz de derrotar a los grandes maestros del ajedrez no lo convierte en inteligente. Mientras que el humano derrotado podrá levantarse de la mesa y jugar una partida de backgammon o aplicar los conocimientos aprendidos para comprender la teoría de juegos, el robot se quedará ahí, quieto, esperando sin más a jugar la siguiente partida. Y aunque el concepto de inteligencia sea uno de los más cambiantes y actualmente discutidos, podemos afirmar que un robot no es inteligente. Se trata de un automatismo extremadamente avanzado y especializado para un fin concreto, pero incapaz de entender y conectar conceptos entre distintas disciplinas y situaciones. Por contraste, nosotros sí disfrutamos de esta capacidad, lo que nos convierte en inteligentes en el sentido cognitivo del término.

Actualmente los algoritmos más avanzados son capaces de aprender de sus propios errores de forma automática y son utilizados en el diagnóstico de enfermedades o como motor generador de recomendaciones en Amazon. Uno de los campos de mayor avance reciente es el de reconocimiento de imágenes. En este campo, en 2016 se consiguió un algoritmo con una tasa de error menor a la de un humano. Por impresionantes que puedan parecer estos logros, estos programas son incapaces de mostrar utilidad alguna fuera de su campo de especialización.

Por otra parte, la automatización del trabajo lleva ocurriendo en el mundo prácticamente desde los inicios de la civilización, y de una forma más generalizada desde finales del siglo XVIII. Este proceso afecta al empleo de dos formas distintas, desplazando a los trabajadores (efecto negativo) e incrementando la demanda de trabajo en otras industrias (efecto positivo). Existen múltiplos ejemplos históricos que demuestran los beneficios de la automatización. Algunos de ellos, como el de la industria textil, fueron recogidos por The Economist en un informe especial publicado en julio de 2016:

“Durante el siglo XIX en Estados Unidos, la cantidad de tela que un solo tejedor producía en una hora se multiplicó por 50, la cantidad de mano de obra requerida por yarda de tela cayó un 98%. Sin embargo, la demanda de tela aumentó y el número de tejedores se cuadruplicó entre 1830 y el año 1900.”

Existe además evidencia, más allá de casos concretos, que demuestra que los efectos positivos de la automatización superan ampliamente los negativos. Según datos oficiales del USDA y del BLS, el peso del empleo del sector agrícola respecto del total en Estados Unidos cayó del 90% al 2,6% entre los años 1790 y 2000. Una tendencia similar se dió en el sector industrial americano cuyo peso sobre el total cayó del 31% en enero de 1939 a casi el 9% en marzo de 2010. Aún siendo los sectores que más empleo generaban en cada época, las caídas no llevaron al país hacia el desempleo estructural. Adicionalmente, disponemos de suficiente perspectiva histórica para afirmar que la implantación de tecnologías como la informática o internet no han tenido impactos negativos en los niveles de empleo, más bien lo contrario.

No se trata sólo de que se hayan exagerado o malinterpretado ciertos fenómenos, también se tiende a exagerar la rapidez a la que se cree que se implementaran estos cambios: Algunos estudios apuntan que para 2025 el 40% del empleo actual estará automatizado. A parte de no tener en cuenta la creación del empleo en las industrias complementarias, nadie apunta que, aún cuando exista una viabilidad técnica de cualquier innovación, lo primordial es su viabilidad económica.

Una forma de testear ciertas predicciones es aplicarlas en aquellos países donde es más probable que ocurran. El sector con una mayor automatización, el manufacturero, en el país europeo con mayor número de robots por empleado, Alemania, presenta una tasa de un robot cada treinta y tres trabajadores. Sí el número de robots llegase a igualar al de trabajadores del sector manufacturero alemán, desplazando, digamos, a la mitad de ellos, el número total de robots debería multiplicarse por más de quince. Siendo este proceso tremendamente costoso, sólo podrá llevarse a cabo en caso de un abaratamiento generalizado de la tecnología utilizada, y aún así es probable que no se realice en el plazo estimado por los expertos y que el aumento de la demanda en las industrias dependientes y en la fabricación de miles de robots compense a medio plazo el efecto desplazo.

La creciente influencia de los algoritmos y la automatización del trabajo no es nada nuevo ni mucho menos algo problemático. Lejos de sustituirnos, la tecnología ha sido siempre nuestro mayor aliado en la búsqueda de una mayor productividad, y nada justifica que esta vez vaya a ser diferente. Siendo clara la tendencia que nos espera para los próximos años, es muy probable que los cambios no se sucedan ni a la vertiginosa velocidad vaticinada ni en la magnitud o forma esperadas.

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