En ese mismo estudio se describe cómo la situación más probable, al menos a corto plazo, es que los algoritmos no sirvan para automatizar la totalidad de las tareas implicadas en un puesto de trabajo, pero que sí sean capaces de automatizar una parte significativa de esas tareas, lo cual podría liberar a las personas que ocupan esos puestos de trabajo para que lleven a cabo otras tareas.

El estudio en cuestión es un ejemplo claro de lo que yo suelo llamar “análisis estático”, es decir, interpretar conclusiones sin tener en cuenta el contexto del hecho tecnológico y su evolución. Es un problema importante, porque la mayoría de las personas que hacen esos estudios tratan de obtener sus conclusiones únicamente de los hechos reflejados en ello, cuando la realidad es siempre más compleja y el estudio longitudinal de los efectos de la tecnología a lo largo de la historia es siempre susceptible de ofrecer conclusiones infinitamente más ricas.

Pongamos las conclusiones del estudio en mentalidad empresarial: obviamente, el tiempo liberado por el uso de esos algoritmos que ofrecen una automatización parcial no va a ser graciosamente ofrecido a los trabajadores por parte del empresario para que descansen o se relajen en sus puestos de trabajo.

Por tanto, el empresario se encuentra con varias tesituras: la primera de ellas, evidente, es que no puede dejar de incorporar esos algoritmos, porque eso lo haría menos competitivo con respecto a los que sí los incorporan, y eso le llevaría a ofrecer productos peores o más caros. Primera conclusión: la tecnología no es opcional.

La tecnología no es opcional

En segundo lugar, si la tecnología, en forma de automatización todavía parcial, le permite hacer más con menos, eso es precisamente lo que hará: o bien utilizar menos personas, o bien pedir a esas personas que hagan más cosas, por tanto desplazando a las personas que las hacían antes. Que la tecnología va a generar desempleo no es una hipótesis, sino una certeza.

Y si alguien cree que ese desempleo se verá compensado por los trabajos que se generen desarrollando la tecnología, que abandone la ingenuidad: la asimetría lleva a que por cada nuevo trabajo en ingeniería que se genere en una compañía tecnológica, se pierdan cientos o miles de trabajos al final de la cadena, entre los trabajadores, sean administrativos o de otros tipos.

Tercero: la aritmética propuesta por Naciones Unidas tiene en cuenta la tecnología de hoy, no la que sin ningún lugar a dudas veremos muy pronto. De la algoritmia generativa pasamos a su incorporación a la robótica, y de ahí, a la automatización de infinitas tareas manuales. La tecnología de hoy puede amenazar los trabajos administrativos, pero la de mañana, sin duda, amenaza a todos los trabajos de cuello azul.

El World Economic Forum pone cifras a esas expectativas afirmando que la tecnología va a eliminar en torno a 85 millones de trabajos entre 2020 y 2025, pero que creará 97 millones de nuevas responsabilidades o tareas. Esa diferencia entre trabajos (jobs) y tareas (job roles) es absolutamente fundamental, y suele perderse en la traducción. Una persona suele, por lo general, tener un solo trabajo, pero ese trabajo suele conllevar múltiples responsabilidades o tareas. Pues bien: muchas de esas tareas van a cambiar radicalmente en su desarrollo, de manera que muchos de los empleados que antes las llevaban a cabo necesitarán aprender nuevas habilidades (reskilling) para poder seguir haciendo su trabajo.

Otro estudio, este de IBM, afirma que como resultado del desarrollo de la algoritmia generativa y la IA, una brecha global de habilidades que implica que el 40% de su fuerza laboral necesitará capacitarse como resultado de la implementación de la IA y la automatización durante los próximos tres años.

Que la tecnología va a generar desempleo no es una hipótesis, sino una certeza

Para las universidades y escuelas de negocio, toda una señal: o incorporan a toda velocidad estas tecnologías a su metodología educativa y aseguran que sus graduados estarán perfectamente preparados para utilizarlas con total destreza, o caerán en la obsolescencia. Para los alumnos, también una constatación evidente: si detectas que la institución en la que estudias está más preocupada porque “copies” usando ChatGPT que por enseñarte a utilizarlo, sal corriendo de ahí y matricúlate en otro sitio, porque estás tirando tu dinero y perdiendo miserablemente el tiempo.

Para las compañías, otra evidencia: deberán buscar trabajadores “aumentados”, es decir, que sean capaces de utilizar la tecnología de manera prácticamente “natural”, como opción lógica e inmediata, sea cualificando a los trabajadores que ya tienen o incorporándolos de nuevas. Si no lo hacen, estarán perdiendo competitividad y convirtiéndose en obsoletos. O se aseguran de que sus directivos entienden esa dinámica, o tendrán un problema. No es tiempo para la complacencia ni para el “eso se ha hecho siempre así”.

La aritmética del trabajo es sencilla: una automatización progresivamente más sofisticada permite hacer más con menos. A partir de ahí, llamémoslo como queramos, pero la sociedad y el concepto de trabajo van a tener que cambiar. Lo demás es no saber sumar dos y dos. Vayamos extrayendo nuestras conclusiones.

***Enrique Dans es Profesor de Innovación en IE University.