El futuro del trabajo 3: automatización

Michael Roberts.

Ilustración: Tetsuya Ishida, Japón.

 

En esta tercera parte de mi serie sobre el futuro del trabajo, quiero abordar el impacto de la automatización, en particular, los robots y la inteligencia artificial (IA) en los trabajos. Ya he cubierto este tema de la relación entre el trabajo humano y las máquinas , incluidos los robots y la IA. Pero, ¿hay algo nuevo que podamos encontrar después de la caída del COVID?

El principal experto estadounidense sobre el impacto de la automatización en los trabajos futuros es Daron Acemoglu, profesor del Instituto del MIT.  En testimonio ante el Congreso de EE. UU., Acemoglu comenzó recordándole al Congreso que la automatización no era un fenómeno reciente. La sustitución del trabajo humano por máquinas comenzó a principios de la Revolución Industrial Británica en la industria textil, y la automatización desempeñó un papel importante en la industrialización estadounidense durante el siglo XIX. La rápida mecanización de la agricultura a partir de mediados del siglo XIX es otro ejemplo de automatización.

Pero esta mecanización aún requería trabajo humano para iniciarla y mantenerla. La verdadera revolución sería si la automatización se convirtiera no solo en maquinaria controlada por humanos, sino también en robots en la fabricación y automatización basada en software en trabajos administrativos y de oficina que no solo requirieran menos trabajo humano, sino que pudieran reemplazarlo por completo. Esta forma de automatización comenzó a ocurrir a partir de la década de 1980 cuando los capitalistas buscaron aumentar la rentabilidad al deshacerse de la mano de obra humana en masa. Mientras que la mecanización anterior no solo eliminó puestos de trabajo, sino que a menudo también creó nuevos puestos de trabajo en nuevos sectores, como señaló Engels en su libro, La condición de la clase obrera en Inglaterra (1844) – ver mi libro sobre la economía de Engels pp54-57.

Acemoglu considera que la automatización moderna, particularmente desde la Gran Recesión y la caída de COVID, es aún más perjudicial para el futuro del trabajo.  “En pocas palabras, la cartera tecnológica de la economía estadounidense se ha vuelto mucho menos equilibrada, y de una manera que es muy perjudicial para los trabajadores y especialmente para los trabajadores con baja educación”.   Calculó que más de la mitad, y tal vez hasta las tres cuartas partes, del aumento de la desigualdad salarial en los EE. UU. está relacionado con la automatización. “Por ejemplo, los efectos directos de la deslocalización representan alrededor del 5-7 % de los cambios en la estructura salarial, en comparación con el 50-70 % de la automatización. La evidencia no respalda las opiniones más alarmistas de que los robots o la IA crearán un futuro completamente sin empleo, pero debería preocuparnos la capacidad de la economía estadounidense para crear empleos, especialmente buenos empleos con salarios altos y oportunidades de desarrollo profesional para trabajadores con un título de escuela secundaria o menos”.   Su análisis de los efectos de la automatización en los EE. UU. también se aplicó al resto de las principales economías capitalistas.

La otra conclusión importante a la que llegó Acemoglu fue que no todas las tecnologías de automatización aumentan realmente la productividad del trabajo. “Aquellas que reducen costos y aumentan la productividad generan un conjunto de cambios compensatorios, por ejemplo, ampliar el empleo en tareas no automatizadas. Por otro lado, si la automatización es «regular», lo que significa que genera solo mejoras menores en la productividad, entonces crea todos los efectos de desplazamiento pero pocos de los beneficios compensatorios.De hecho, a medida que la economía de EE. UU. se ha desplazado cada vez más hacia la automatización, se ha ido menos hacia tipos de automatización socialmente beneficiosos. De hecho, Acemoglu considera que la búsqueda de ganancias adicionales por parte de las empresas líderes en la automatización puede reducir el crecimiento de la productividad. Esto se debe a que las empresas introducen principalmente la automatización en áreas que pueden aumentar la rentabilidad, como el marketing, la contabilidad o la tecnología de combustibles fósiles, pero no aumentan la productividad de la economía en su conjunto ni satisfacen las necesidades sociales.

Como explicó Acemoglu al Congreso de EE . UU .: “ La tecnología estadounidense y mundial está determinada por las decisiones de un puñado de empresas tecnológicas muy grandes y muy exitosas, con una fuerza laboral pequeña y un modelo comercial basado en la automatización”.  Y aunque el gasto del gobierno en investigación sobre IA ha disminuido, la investigación de IA ha cambiado a lo que puede aumentar la rentabilidad de algunas multinacionales, no las necesidades sociales:“El gasto público en investigación se ha reducido como una fracción del PIB y su composición se ha desplazado hacia los créditos fiscales y el apoyo a las empresas. Las tecnologías transformadoras del siglo XX, como los antibióticos, los sensores, los motores modernos e Internet, tienen las huellas dactilares del gobierno por todas partes. El gobierno financió y compró estas tecnologías y, a menudo, estableció la agenda de investigación. Esto es mucho menos cierto hoy”.

En los EE. UU., el software y los equipos tienen impuestos cercanos a cero y, en algunos casos, las corporaciones pueden incluso obtener un subsidio neto cuando invierten en dicho capital. Esto genera un motivo poderoso para la ‘automatización excesiva’ donde las empresas pueden ahorrar dinero cuando instalan maquinaria para hacer los mismos trabajos que los trabajadores y despedir a sus empleados, porque el gobierno subsidia sus inversiones y grava lo que pagan en salarios.

El resultado de la automatización en los últimos 30 años ha sido una creciente desigualdad de ingresos. Hay muchos factores que han aumentado la desigualdad de ingresos: la privatización, el colapso de los sindicatos, la desregulación y la transferencia de trabajos de manufactura al sur global. Pero la automatización es importante. Si bien el crecimiento tendencial del PIB en las principales economías se ha desacelerado, la desigualdad ha aumentado y muchos trabajadores, en particular los hombres sin títulos universitarios, han visto caer drásticamente sus ingresos reales.

Incluso la secretaria del Tesoro de EE. UU., Janet Yellen, admitió que las recientes ganancias de productividad impulsadas por la tecnología podrían exacerbar la desigualdad en lugar de mitigarla. Señaló el hecho de que, si bien consideró que el «aumento del teletrabajo inducido por la pandemia » podría en última instancia aumentar la productividad de los EE. UU. en un 2,7 %, esas ganancias se acumularán principalmente para los trabajadores administrativos de ingresos más altos, al igual que el aprendizaje en línea ha sido mejor. accedido y aprovechado por estudiantes blancos más ricos. De hecho, el aumento del aprendizaje en línea es otro cambio tecnológico inducido por la pandemia que probablemente amplíe la brecha de logros educativos y productividad entre los niños de ingresos altos en relación con los de ingresos bajos y los pertenecientes a minorías.

Los trabajos que requieren menos habilidades educativas y técnicas desaparecerán y serán reemplazados por aquellos que sí las requieren. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS, por sus siglas en inglés) proyecta que habrá 11,9 millones de nuevos puestos de trabajo para 2030, una tasa de crecimiento general del 7,7 %. Pero mientras algunos sectores ampliarán los puestos de trabajo, otros serán diezmados.

Estas son las ocupaciones de más rápido crecimiento en los Estados Unidos.

	cambio, 2020–2030P	cambio, 2020-2030P
Técnicos de mantenimiento de aerogeneradores	68,2%	4,700
Emfermera practicante	52,2%	114,900
Instaladores de energía solar fotovoltaica	52,1%	6,100
estadísticos	35,4%	14,900
Asistentes de fisioterapeuta	35,4%	33,200
analistas de seguridad de la información	33,3%	47,100

Asistentes de cuidado personal y de salud en el hogar	32,6%	1,129,900
Gerentes de servicios médicos y de salud	32,5%	139,600
Científicos de datos y ocupaciones de ciencias matemáticas, todos los demás	31,4%	19,800
asistentes médicos	31,0%	40,100

Nueve de los 20 trabajos de más rápido crecimiento están en el cuidado de la salud o campos relacionados, ya que el bebé por edad de la población y las condiciones crónicas van en aumento. Los trabajadores de cuidados personales y de salud en el hogar que ayudan con las tareas rutinarias de atención médica, como bañarse y alimentarse, representarán millones de nuevos puestos de trabajo en la próxima década. Esto será casi el 10 % de todos los nuevos puestos de trabajo creados para 2030. Desafortunadamente, estos trabajadores son los peor pagados de la lista.

Entonces estas son las ocupaciones que declinarán.

	cambio, 2020–2030P	cambio, 2020-2030P
Procesadores de texto y mecanógrafos	-36,0%	-16,300
Trabajadores de control de estacionamiento	-35,0%	-2,800
Operadores de reactores nucleares de potencia	-32,9%	-1,800
Cortadoras y recortadoras, manuales	-29,7%	-2,400
Telefonistas	-25,4%	-1,200

Reparadores de relojes y relojes	-24,9%	-700
Trabajadores de ventas puerta a puerta, vendedores ambulantes y de noticias, y trabajadores relacionados	-24,1%	-13,000
Telefonistas, incluido el servicio de contestador	-22,7%	-13,600
Keyers de entrada de datos	-22,5%	-35,600
Operadores y ayudantes de máquinas de calzado	-21,6%	-1,100

Ocho de los 20 puestos de trabajo en declive son de oficina y apoyo administrativo. Estas ocupaciones representan actualmente casi el 13% del empleo en los EE. UU., el más grande de cualquier categoría importante. Los trabajos relacionados con la producción de bienes y servicios, los trabajos de ventas, también están experimentando descensos. En todos los casos, la automatización es probablemente el mayor culpable. Por ejemplo, el software que convierte automáticamente el audio en texto reducirá la necesidad de mecanógrafos. Diecisiete de los 20 trabajos de más rápido crecimiento tienen un salario promedio superior a $ 41,950 para todos los trabajos en total. La mayoría también requiere educación postsecundaria. Las oportunidades están reemplazando trabajos que solo requerían un diploma de escuela secundaria.

Ese es un aspecto del impacto de la automatización en el trabajo futuro. La otra cara de esto es que la automatización y los robots no necesariamente reducen el tiempo de trabajo involucrado en la producción de las cosas y servicios que necesitan las sociedades modernas.

En marzo de 2018, Flippy, un robot que voltea hamburguesas, se presentó en la ubicación de Pasadena de la cadena de comida rápida CaliBurger, en California, con gran fanfarria y numerosos titulares. Pero Flippy se jubiló después de un día de trabajo. Los dueños de CaliBurger culparon del fracaso de Flippy a sus empleados humanos: los trabajadores, explicaron, simplemente eran demasiado lentos con tareas como preparar las hamburguesas, lo que provocó que los grandes logros de Flippy se acumularan. Sin embargo, algunos periodistas perspicaces habían notado previamente los numerosos errores de Flippy en la tarea relativamente simple que le dio su nombre al robot. Flippy simplemente no era muy bueno en su trabajo.

Al investigar el autopago de la tienda de comestibles, los investigadores descubrieron que los clientes odiaban y evitaban la tecnología. En respuesta, la gerencia redujo el personal para hacer las filas tan insoportables que los clientes se dieron por vencidos y usaron las máquinas en su lugar. Incluso entonces, todavía se requería que los cajeros ayudaran y monitorearan las transacciones; entonces, en lugar de reducir la carga de trabajo, las tecnologías estaban intensificando el trabajo de servicio al cliente. Los autopagos son un ejemplo de cómo en lugar de abolir el trabajo, la automatización lo prolifera. Al aislar tareas y redistribuirlas a otros que se espera que lo hagan de forma gratuita, las tecnologías digitales contribuyen al exceso de trabajo.

De hecho, la IA suele fallar en tareas sencillas para un ser humano, como reconocer las señales de tráfico, algo bastante importante para los coches autónomos. Pero incluso los casos exitosos de IA requieren grandes cantidades de trabajo humano para respaldarlos. Los algoritmos de aprendizaje automático deben «entrenarse» a través de conjuntos de datos donde los ojos humanos identifican manualmente miles de imágenes.

Lograr que los sistemas de IA funcionen sin problemas requiere cantidades asombrosas de «trabajo fantasma»: tareas realizadas por trabajadores humanos que se mantienen alejados de los ojos de los usuarios y fuera de los libros de la empresa. El trabajo fantasma se «asigna a tareas», se divide en pequeñas actividades discretas, «trabajo a destajo digital» que puede realizar cualquier persona, en cualquier lugar, por una pequeña tarifa.

Big Tech tiene un enfoque particular de los negocios y la tecnología que se centra en el uso de algoritmos para reemplazar a los humanos. No es casualidad que empresas como Google estén empleando menos de una décima parte de la cantidad de trabajadores que solían tener las grandes empresas, como General Motors, en el pasado. Esto es consecuencia del modelo de negocio de las Big Tech, que no se basa en crear puestos de trabajo sino en automatizarlos.

Ese es el modelo de negocio para la IA bajo el capitalismo. Pero bajo los medios de producción automatizados de propiedad común cooperativa, hay muchas aplicaciones de IA que, en cambio, podrían aumentar las capacidades humanas y crear nuevas tareas en educación, atención médica e incluso en la fabricación. Acemoglu sugirió que

 en lugar de utilizar la IA para la calificación automatizada, la ayuda con las tareas y, cada vez más, para la sustitución de algoritmos por parte de los profesores, podemos invertir en el uso de la IA para desarrollar métodos de enseñanza más individualizados y centrados en el estudiante que estén calibrados para las fortalezas y debilidades específicas de diferentes grupos de alumnos. Dichas tecnologías darían lugar a la contratación de más docentes, así como a un aumento de la demanda de nuevas habilidades docentes, yendo así exactamente en la dirección de crear nuevos puestos de trabajo centrados en nuevas tareas.

También hay un aspecto más siniestro de la IA. Los empleadores siempre han tratado de emplear métodos de «hermano mayor» para controlar y disciplinar a sus trabajadores. Amazon está instalando cámaras de alta tecnología dentro de los vehículos de entrega propiedad de los proveedores. Los trabajadores dicen que las cámaras son una invasión de la privacidad y un peligro para la seguridad. Pero Karolina Haraldsdottir, gerente sénior de la operación de entrega de última milla en Amazon, enfatiza que las cámaras están pensadas “como una medida de seguridad, con la intención de reducir las colisiones”.   La compañía citó un lanzamiento piloto de las cámaras del año pasado, que dicen que redujo los accidentes en un 48%.

Los trabajadores no están de acuerdo. La instalación de Driveri está en consonancia con el lanzamiento de Amazon de monitoreo de cámara similar entre su operación de camiones de larga distancia.  “Ahora conduzco con una caja negra inescrutable que me vigila y determina si conservo mi trabajo”, dice un repartidor en Washington. Si bien dice que ve cómo, en teoría, algunas de las métricas son justificables: «no quiere que sus conductores Tokio deambulen por los vecindarios» , en realidad, agregadas a las capas de vigilancia a las que los conductores ya se sienten sujetos, es

asfixiante, innecesario y ridículo». “Todos estamos aquí tratando de dar lo mejor de nosotros, pero también tenemos que lidiar con el hecho de saber que cada semana, las computadoras nos arrojan métricas que requieren varias páginas para mostrarse correctamente, y una caída en esos números abstractos podría perdernos. trabajos” , dice. “Todo lo que quiero hacer es entregar mis malditos paquetes e irme a casa, hombre.

La automatización bajo el capitalismo significa pérdidas de empleo significativas entre aquellos sin calificaciones educativas (la educación ahora es cada vez más cara) y golpea a los peor pagados. Bajo el capitalismo, el objetivo es aumentar la rentabilidad (y ni siquiera la productividad, ya que gran parte de la automatización puede reducir la productividad). Y se está utilizando para controlar y monitorear a los trabajadores en lugar de ayudarlos a realizar sus tareas. Solo el reemplazo del motivo de las ganancias podría permitir que la automatización y la robótica brinden beneficios reales en horas de trabajo más cortas y mayores bienes sociales.

Fuente: Blog de Michael Roberts