La automatización de los procesos productivos: ¿panacea o amenaza?

23 Abril 2018

El fenómeno de la automatización de la producción que se encuentra en curso hace décadas arroja más dudas que certezas. Si bien las innovaciones tecnológicas están penetrando con gran velocidad en los ámbitos productivos y de consumo, y alterando la forma en que las personas y las máquinas se relacionan, aún se encuentra en debate el alcance, el ritmo y la distribución que dicha automatización adquiere entre los países y los sectores productivos. Como viene sucediendo desde hace varios siglos, la tecnología aparece nuevamente con ese rostro ambiguo que, por un lado, parece anunciar un porvenir próspero para la humanidad y, por otro, amenaza con recrudecer las amenazas más sombrías, como el aumento del desempleo y la pobreza.

 

A partir de la década del 1980, el mercado de trabajo se ha transformado profundamente y junto a ello se ha dado una nueva ola de automatización.En las últimas décadas, el mercado de trabajo en los países desarrollados ha experimentado una desregulación importante, generando un aumento del desempleo en ciertos países (España, Portugal, Grecia), el incremento de los empleos de tiempo parcial y temporal (como en el Reino Unido) y una extensión bastante generalizada de la precariedad, principalmente en los segmentos más vulnerables como el de los jóvenes, las mujeres y los migrantes. En Estados Unidos, se destaca la reducción del nivel de empleo en los sectores medios del mercado de trabajo (white collar) y el aumento de las desigualdades en los ingresos. Una fuente de precarización y desregulación ha sido el crecimiento de la economía de servicios, donde predominan formas flexibles de trabajo en pequeños establecimientos donde no hay sindicatos. Los fenómenos señalados se han propagado también con las tendencias hacia la subcontratación y el offshoring hacia países con bajos salarios como India, Filipinas e incluso México. Más recientemente, se advierten nuevas formas de flexibilidad y privación de garantías laborales en los sectores asociados a plataformas como Uber y otras que, en conjunto, configuran lo que se ha denominado la gig economy – es decir, un ambiente en el que los puestos de trabajo temporales son moneda corriente y las organizaciones contratan trabajadores independientes para “compromisos” de corto plazo.

 

En países como México, el mercado de trabajo está atravesado por fenómenos de precarización muy generalizados y especialmente agudos en las zonas rurales donde los niveles de pobreza afectan a un gran porcentaje de sus habitantes. Sin embargo, los mercados urbanos– tampoco están exentos de problemas como el subempleo y la informalidad, que corresponde a un 56% de la población económicamente activa.

 

Otro fenómeno para tomar en cuenta en la mayor parte de los países es la debilidad de los sindicatos – u otros interlocutores representantes de los trabajadores – a la hora de defender los intereses de sus representados, particularmente en tiempos de transformaciones profundas. Esto hace difícil imaginar un escenario en que la incorporación de los procesos de automatización ocurra en forma consensuada, excepto en países con instituciones sindicales fuertes y tradiciones de compromiso sólidas (como Alemania) y en sectores como el automotriz.

 

No son sólo robots

 

Cuando se piensa en las nuevas tecnologías, la imagen más popular y extendida es la de los robots, esos humanoides que alivian a los humanos de tareas engorrosas y pesadas y que sorprenden por su “inteligencia”. Sin embargo, los robots son la materialización de otras tecnologías y saberes que pueden ser clasificados de distintas maneras. De una manera general, el fenómeno de automatización más importante es el que se encuentra atrás de la “digitalización de casi todo”[1]. Algunos ejemplos de estas nuevas tecnologías son:

 

- flujos inteligentes (smart workflow): un software de administración de procesos que integra tareas que llevan a cabo grupos de humanos y máquinas. Esto permite a los usuarios iniciar y monitorear el estatus de un proceso en tiempo real;

 

- máquinas que aprenden o analíticas avanzadas: algoritmos que identifican patrones en datos estructurados, como datos de desempeño diario a través del aprendizaje “supervisado” y “no supervisado”; y

 

- generación de “lenguaje natural”: motores de software que crean interacciones fluidas entre humanos y tecnología, traduciendo observaciones de datos a texto.

 

Este tipo de tecnologías han mostrado capacidades sorprendentes en la interacción con humanos, contribuyendo a construir una imagen de omnipotencia respecto a sus capacidades y, sobre todo, sus potencialidades. Asimismo, dichas tecnologías han posibilitado que surjan temores sobre los estragos que pudieran causar en los mercados de trabajo a escala global. Estas sensaciones se agudizan aún más cuando se advierte que no sólo las tareas rutinarias son susceptibles de automatización: también lo son aquellas actividades que requieren conocimiento tácito o algún tipo de experiencia[2].

 

Distintas mediciones revelan una incorporación creciente de nuevas tecnologías a los procesos productivos. Se calcula que, entre 2011 y 2016, la venta de robots en el mundo se incrementó a un promedio del 12% anual, con 212.000 unidades vendidas. Estas cifras suponen un incremento del 84% comparado con las ventas alcanzadas entre 2002 y 2008. Asia es el mercado de mayor crecimiento, aunque el 74% de las ventas globales de robots se concentraron en 5 países en 2016: Alemania, China, Corea, Estados Unidos y Japón. Otros mercados importantes fueron España, Francia, Tailandia y Taiwán. El informe destaca que México se ha convertido en un mercado emergente importante, registrándose un nuevo record de ventas en el país con 5.900 robots vendidos en 2016[3].

 

Otro de los avances tecnológicos notables son las impresoras tridimensionales. Más de dos tercios de las empresas de manufactura en Estados Unidos ya las han adoptado, sea para experimentar o para desarrollar prototipos o productos de uso final. Además, el 35% de dichas empresas están usando y recopilando datos generados por sensores inteligentes para fortalecer los procesos de manufactura, y alrededor del 40% de ellas incorporan sensores en productos que posibilitan a los usuarios recopilar datos generados por sensores[4].

 

Hasta ahora hemos mencionado al sector manufacturero como destinatario principal de los procesos de automatización – enfocándonos en los sectores automotriz, electrónico, agroindustrial, construcción y plástico. Ahora bien, los sectores potencialmente afectados no se limitan a la industria. En el sector de servicios, la ola de automatización es y será visible, entre otros, en los servicios médicos, contables, financieros y en los servicios a distancia. En el caso de los servicios financieros, por ejemplo, la automatización está impulsada por las nuevas capacidades tecnológicas para recopilar y clasificar datos[5].

 

Sin embargo, lo que nos espera no está claro. Analizando una base de datos de 702 ocupaciones, Frey y Osborne han llegado a la conclusión de que el 47% de los empleos en Estados Unidos desaparecerán en los próximos años[6]. Un informe publicado por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE)[7] plantea otro tipo de conclusiones. Diferenciando empleos y tareas, y observando que la mayor parte de los empleos demanda tareas rutinarias y no rutinarias, los autores del informe analizan las tareas más fácilmente automatizables. Así, estiman que sólo el 9% de los empleos actuales podrían automatizarse en los países de la OCDE. Asimismo, el reporte estima el riesgo de automatización es mayor en Alemania, Austria y España. En contraste, Corea, Estonia y Finlandia son aquellos países con menores riesgos. El objetivo del informe al medir tareas y no empleos es señalar que son los trabajos en donde predominan las tareas rutinarias y los trabajos manuales los que se pueden automatizar más fácilmente, mientras que las tareas en ambientes inciertos y que poseen un mayor contenido intelectual no son tan fácilmente automatizables. Por lo anterior, se deduce también que los trabajadores con menores niveles educativos son los que están más expuestos a perder sus empleos.

 

Se pueden distinguir dos amplias categorías que agrupan tareas resistentes a la computarización[8]. Una incluye tareas que requieren capacidades para resolver problemas, así como intuición, creatividad y persuasión. Estas tareas “abstractas” caracterizan a las ocupaciones profesionales, técnicas y de administración, emplean a trabajadores con altos niveles educativos y capacidad analítica y premian el razonamiento inductivo, la habilidad comunicativa y el dominio experto. El segundo conjunto de ocupaciones comprende tareas que requieren adaptabilidad situacional, reconocimiento visual e interacciones personales, ocupaciones que denominamos “manuales”. Las tareas manuales son características de ocupaciones de preparación y servicio de comida, trabajos de limpieza, mantenimiento, asistencia personal y numerosos trabajos en servicios de protección y seguridad. Estas ocupaciones tienden a emplear trabajadores que son físicamente aptos y capaces de comunicarse fluidamente en lenguaje hablado.

 

De todos modos, para entender más cabalmente los procesos de automatización, hay que considerar que no todos los artefactos tecnológicos sustituyen necesariamente a los trabajadores; más bien, con los conocimientos adecuados, éstos pueden llevar a cabo tareas complementarias en el manejo de los robots y otros procesos automáticos. Desde una perspectiva económica de tipo neoclásico, se sostiene que el aumento de la productividad y de la demanda agregada permitirá crear nuevos empleos, de manera que las pérdidas ocasionadas por la automatización en algunos sectores quedarán compensadas por la creación de empleos en otros. Sin embargo, este tipo de “ajustes” virtuosos no están garantizados porque no existe una elasticidad perfecta. Los desplazamientos de trabajadores entre sectores de actividad siempre tienen costos – por ejemplo, de capacitación – y a veces estos trabajadores no pueden acceder a determinados empleos debido a las segmentaciones de ciertos mercados de trabajo en función de la edad, el género o la raza. A escala microeconómica, la introducción de sistemas automáticos obliga a realizar cambios organizativos que también requieren un aprendizaje en sus distintos niveles y producen desplazamientos jerárquicos que benefician a los trabajadores de manera desigual, originando a veces tensiones y conflictos. El objetivo es lograr que el trabajo de los robots sea complementario al de los humanos. En el caso de operaciones quirúrgicas, la introducción de robots no significa la desaparición de los cirujanos, sino que cirujanos y robots llevan a cabo tareas complementarias[9].

 

Los análisis que únicamente se basan en el factor tecnológico también son sesgados. Se sabe, por ejemplo, que la automatización será más lenta en los países con costos salariales más bajos, y que determinadas empresas pequeñas no podrán adquirir ciertas tecnologías debido a su precio de mercado. Asimismo, estos análisis deben incorporar el rol de los posibles movimientos de resistencia o rechazo a las nuevas tecnologías, y otros aspectos polémicos: ¿hasta qué punto las máquinas deben tomar decisiones donde hay implicados aspectos éticos? Asimismo, deben sopesar si determinados artefactos causan daños a la salud de los trabajadores o a la seguridad de las operaciones.

 

Finalmente, aunque no menos importante, es necesario asumir que tanto los gobiernos como las empresas o los profesionales pueden orientar en determinado sentido la implantación de tecnologías automáticas. Las empresas lo hacen seleccionando algunas y desechando otras. Los gobiernos, al diseñar políticas para capacitar a determinados grupos de trabajadores o al “preparar” a las nuevas generaciones para los cambios que se vislumbran, también lo hacen, con el objetivo de obtener los máximos beneficios y minimizar los problemas sociales que pueden causar. Todo esto depende de los objetivos estratégicos de los actores y de las relaciones de poder existentes entre ellos. Sin duda, aunque las nuevas tecnologías son un poderoso factor de transformación, el futuro no está escrito.

 

* Alfredo Hualde Alfaro es profesor del Departamento de Estudios Sociales, Colegio de la Frontera Norte (México).




[1] Véase: Brynjolfsson, E.; McAffee A. The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. New York: W. W. Norton & Company, 2014.

[2] Véase: Berruti, F.; Nixon, G.; Taglioni, G.; Whiteman, R. Intelligent process automation: The engine at the core of the next-generation operating mode. Digital McKinsey, marzo de 2017. Disponible en: <https://goo.gl/AEpqbK>.

[3] Datos disponibles en: https://goo.gl/OM4N9g.

[4] Véase: Araya, D.; Sulavik, C. Disrupting manufacturing: Innovation and the future of skilled labor. Brown Center Chalkboard, 6 de mayo 2016. Disponible en: <https://goo.gl/llctiS>.

[5] Véase: Manyika, J.; Chui, M.; Miremadi, M.; Bughin, J.; George, K.; Willmott, P.; Dewhurst, M. A future that works: automation, employment, and productivity. McKinsey Global Institute, 2017.

[6] Véase: Frey, C.; Osborne, M. The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerization? Oxford Martin School, 2013. Disponible en: <https://bit.ly/2htpskc>. Los autores se basan en trabajos como los de Autor (2015) o los de Brynjolfsson y McAffee (2014), que documentan tanto los cambios tecnológicos como las transformaciones en los mercados de trabajo. Véase: Autor, D. Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. In: Journal of Economic Perspectives, Vol. 29, No. 3, 2015, pp. 3-30.

[7] Véase: Arntz, M.; Gregory, T.; Zierahn, U. The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. In: OECD Social, Employment and Migration Working Papers,           No.                  189. Paris:                 OECD, 2016. Disponible en: <https://bit.ly/2vhDqfj>.

[8] Véase: Autor (2015, p. 12).

[9] Véase: Moniz, António; Krings, B. J. Robots Working with Humans or Humans Working with Robots? Searching for Social Dimensions in New Human-Robot Interaction in Industry. In: Societies, Vol. 6, No. 3, 2016, pp. 1-21.

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