Históricamente, el bienestar generado por el desarrollo tecnológico en el largo plazo supera las turbulencias de corto plazo.
Por Felipe Rodríguez (*)
A fines de marzo, la Fundación Future of Life firmó una petición —que contó con las firmas de referentes de la innovación como Elon Musk, Steve Wozniak y cerca de mil expertos más— para frenar el desarrollo de la inteligencia artificial por seis meses hasta que existan garantías de su uso seguro y se pueda preparar a la humanidad para su divulgación.
Aunque el cambio tecnológico ha sido un gran dinamizador del crecimiento económico y el desarrollo, la adopción de tecnologías disruptivas —como la inteligencia artificial— suele generar preocupación. Lo mismo ha ocurrido con otras innovaciones a lo largo de la historia y, sin embargo, no han hecho más que aumentar el bienestar. ¿Qué tiene de particular esta nueva ola de automatización y por qué genera este nivel de incertidumbre?
Automatización y desempleo tecnológico
La automatización de procesos productivos generalmente sigue un patrón común: si bien a corto plazo puede producir desempleo tecnológico en ciertos sectores, en el largo plazo los resultantes aumentos de productividad y eficiencia han acortado las jornadas laborales, redujeron significativamente la pobreza extrema y aumentaron la esperanza de vida mundial. El problema recae en que la transición al nuevo equilibrio puede ser brusca para el sector desplazado, que luego deberá reconvertirse para volver al mercado laboral.
Por otro lado, a pesar de que existe una destrucción inicial de empleos, tras un período de ajuste, se ve una demanda aún mayor de puestos de trabajo —tanto directos como indirectos— como resultado de los aumentos de eficiencia. En el siglo XIX, los luditas —artesanos ingleses— protestaron destruyendo telares automáticos, ya que el recambio de los telares manuales amenazaba con dejar su labor obsoleta. Sin embargo, la mayor eficiencia redujo los costos de la ropa, aumentó el ingreso disponible y finalmente creó la industria de la moda, y con ella nuevos empleos. Lo mismo ocurrió con la llegada del automóvil: se crearon nuevos puestos para construir carreteras, talleres mecánicos y estaciones de servicio, aunque se perdieron algunos otros como cuidadores de caballos, herreros y tiradores de carruajes. Más recientemente, la popularidad del comercio electrónico ha sustituido empleos en tiendas minoristas, pero al mismo tiempo creó otros en logística, servicio al cliente en línea y asesores de marketing digital.
La nueva ola
El contexto particular en que vivimos hace que surjan fuentes adicionales de incertidumbre en torno a la inteligencia artificial: hoy en día, la adopción tecnológica es mucho más rápida que antes. Esto se observa en los tiempos decrecientes que les tomó a distintas tecnologías llegar a 100 millones de usuarios: el teléfono demoró 78 años, los celulares 16 años, internet siete años y Facebook cuatro años. Mientras tanto, a Chat GPT le tomó sólo dos meses, lo cual sugiere que en el futuro cercano el impacto puede ser aún más significativo.
Otra razón crucial —quizás la más determinante— es que aquellos trabajos con mayor riesgo de ser automatizados son los que se basan en tareas rutinarias y que a su vez suelen requerir menores niveles educativos. Esto implica que la transición puede aumentar la brecha salarial entre empleos de distinta cualificación, siendo aquellos de niveles menos capacitados los más desfavorecidos. Asimismo, ante un eventual proceso de reconversión laboral, partirán desde una posición desventajosa por el simple hecho de que su base de estudios será menor.
El caso uruguayo
En 2018, la Oficina de Planeamiento y Presupuesto (OPP) realizó proyecciones en relación al riesgo de automatización para el mercado laboral uruguayo de los siguientes 20 años, utilizando la metodología internacional más extendida, que evalúa la exposición según el tipo de tareas realizadas en cada oficio. Si bien se trata de estimaciones cuya precisión es objeto de críticas, el estudio concluyó que del total de empleos en Uruguay entre 2013 y 2015, un 60% de los puestos de las mujeres y un 68% de los hombres corren riesgo de ser automatizados en las próximas décadas.
También se observan otras tendencias menos desmedidas. Por ejemplo, que los últimos trabajos de los desempleados suelen tener mayores riesgos de automatización en comparación con los empleados. Esto podría explicar por qué les resulta más difícil reinsertarse en el mercado laboral y también puede indicar qué tan inminente es la automatización en ciertos empleos.
Finalmente, los jóvenes se destacan como el sector que parece estar mejor preparado en comparación con las generaciones mayores, aunque no queda claro si esto se debe a un mayor acercamiento con la tecnología o al sistema educativo formal. Sin embargo, un aspecto destacado es cómo el nivel educativo influye en el riesgo de automatización. El riesgo promedio era de 65% para los trabajadores con educación secundaria completa, mientras que para aquellos que han cursado algún año de educación terciaria, cae a 27%.
Recientemente, la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP) informó que aunque ha habido una mejora en el indicador, sólo 50.9% de los jóvenes entre 21 y 23 años ha completado la educación obligatoria, lo cual plantea un gran desafío en la preparación de los uruguayos para la llegada de la automatización y la necesidad de llevar a cabo un proceso de reconversión laboral.
En síntesis, es normal que la inteligencia artificial genere incertidumbre, considerando la amplitud de sus capacidades y los distintos debates que disparan. Pero rechazar su llegada implicaría sacrificar crecimiento y bienestar. Sin embargo, sería prudente promover la reconversión laboral y aumentar los esfuerzos hacia una mejor educación, para minimizar la exposición a la automatización y asegurar que la transición sea “a la uruguaya”.
(*) Académico Supernumerario, Primer Premio Academia Nacional de Economía 2022.
