{"id":7273,"date":"2022-08-16T11:08:11","date_gmt":"2022-08-16T11:08:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/?p=7273"},"modified":"2022-08-16T11:08:12","modified_gmt":"2022-08-16T11:08:12","slug":"el-futuro-del-trabajo-3-la-automatizacion","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.movimientocaamanista.com\/?p=7273","title":{"rendered":"El futuro del trabajo (3): la automatizaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

Michael Roberts<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Sin Permiso<\/a><\/p>\n\n\n\n

En esta tercera parte de mi serie sobre el futuro del trabajo, quiero abordar el impacto de la automatizaci\u00f3n, en particular de los robots y la inteligencia artificial (IA) en los puestos de trabajo. He cubierto este tema de la relaci\u00f3n entre el trabajo humano y las m\u00e1quinas <\/a>antes, incluidos los robots y la IA.<\/a> Pero, \u00bfhay algo nuevo que podamos se\u00f1alar despu\u00e9s de la crisis del COVID?<\/p>\n\n\n\n

El principal experto estadounidense en el impacto de la automatizaci\u00f3n en futuros empleos es Daron Acemoglu, profesor del Instituto del MIT. En su testimonio ante el Congreso de los Estados Unidos, <\/a>Acemoglu comenz\u00f3 recordando que la automatizaci\u00f3n no era un fen\u00f3meno reciente. La sustituci\u00f3n de la mano de obra humana por m\u00e1quinas comenz\u00f3 a principios de la Revoluci\u00f3n Industrial brit\u00e1nica en la industria textil, y la automatizaci\u00f3n desempe\u00f1\u00f3 un papel importante en la industrializaci\u00f3n estadounidense durante el siglo XIX. La r\u00e1pida mecanizaci\u00f3n de la agricultura a partir de mediados del siglo XIX es otro ejemplo de automatizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Pero esta mecanizaci\u00f3n todav\u00eda requer\u00eda trabajo humano para iniciarla y mantenerla. La verdadera revoluci\u00f3n ser\u00eda si la automatizaci\u00f3n se convirtiera no solo en m\u00e1quinas controladas por el ser humano, sino tambi\u00e9n en robots en la industria manufacturera y la automatizaci\u00f3n basada en software en trabajos de oficina y administrativos que no solo requirieran menos mano de obra humana, sino que pudieran reemplazarla totalmente. Esta forma de automatizaci\u00f3n comenz\u00f3 a partir de la d\u00e9cada de 1980, ya que los capitalistas buscaban aumentar la rentabilidad sustituyendo mano de obra humana en masa. Mientras que la mecanizaci\u00f3n anterior no solo destruy\u00f3 puestos de trabajo, a menudo tambi\u00e9n cre\u00f3 otros nuevos en sectores emergentes, como se\u00f1al\u00f3 Engels en su libro, La situaci\u00f3n de la clase obrera en Inglaterra<\/em> (1844) – v\u00e9ase mi libro sobre la econom\u00eda de Engels pp54-57.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Acemoglu considera que la automatizaci\u00f3n moderna, particularmente desde la Gran Recesi\u00f3n y la crisis del COVID, es a\u00fan m\u00e1s perjudicial para el futuro del trabajo. “En pocas palabras, la cartera tecnol\u00f3gica de la econom\u00eda estadounidense se ha vuelto mucho menos equilibrada, y de una manera que es muy perjudicial para los trabajadores y especialmente para los trabajadores de baja educaci\u00f3n”.<\/em> Calcula que m\u00e1s de la mitad, y tal vez hasta tres cuartas partes, del aumento de la desigualdad salarial en los EEUU est\u00e1 relacionado con la automatizaci\u00f3n. “Por ejemplo, los efectos directos de la deslocalizaci\u00f3n representan alrededor del 5-7% de los cambios en la estructura salarial, en comparaci\u00f3n con el 50-70% por la automatizaci\u00f3n. La evidencia no apoya las opiniones m\u00e1s alarmistas de que los robots o la IA van a crear un futuro de completo desempleo, pero deber\u00edamos estar preocupados por la capacidad de la econom\u00eda estadounidense para crear puestos de trabajo, especialmente buenos empleos con altos salarios y oportunidades de carrera profesional para los trabajadores con un t\u00edtulo de escuela secundaria o menos”.<\/em> Su an\u00e1lisis de los efectos de la automatizaci\u00f3n en los EEUU tambi\u00e9n se aplica al resto de las principales econom\u00edas capitalistas.<\/p>\n\n\n\n

La otra conclusi\u00f3n significativa a la que lleg\u00f3 Acemoglu fue que no todas las tecnolog\u00edas de automatizaci\u00f3n aumentan realmente la productividad de la mano de obra. “Aquellas que reducen los costes e impulsan la productividad generan un conjunto de cambios compensatorios, por ejemplo, la expansi\u00f3n del empleo en tareas no automatizadas. Por otro lado, si la automatizaci\u00f3n es “tan” – lo que significa que solo genera peque\u00f1as mejoras en la productividad- entonces crea todos los efectos de desplazamiento, pero pocos beneficios compensatorios”.<\/em>  De hecho, a medida que la econom\u00eda estadounidense se ha desplazado cada vez m\u00e1s hacia la automatizaci\u00f3n, ha pasado menos a tipos de automatizaci\u00f3n socialmente beneficiosos. De hecho, Acemoglu considera que el impulso de obtener beneficios adicionales de la automatizaci\u00f3n por parte de las empresas l\u00edderes puede reducir el crecimiento de la productividad. Esto se debe a que las empresas introducen principalmente la automatizaci\u00f3n en \u00e1reas que pueden impulsar la rentabilidad, como el marketing, la contabilidad o la tecnolog\u00eda de combustibles f\u00f3siles, pero no aumentar la productividad de la econom\u00eda en su conjunto ni satisfacer las necesidades sociales.<\/p>\n\n\n\n

Como explic\u00f3 Acemoglu al Congreso de los Estados Unidos: “<\/em><\/strong>La<\/em>tecnolog\u00eda estadounidense y mundial est\u00e1 moldeada por las decisiones de un pu\u00f1ado de empresas tecnol\u00f3gicas muy grandes y muy exitosas, con una peque\u00f1a fuerza laboral y un modelo de negocio basado en la automatizaci\u00f3n”.<\/em> Y mientras que el gasto p\u00fablico en investigaci\u00f3n sobre IA ha disminuido, la investigaci\u00f3n sobre IA ha cambiado a lo que puede aumentar la rentabilidad de unas pocas multinacionales, no a las necesidades sociales: “el gasto p\u00fablico en investigaci\u00f3n ha ca\u00eddo como una fracci\u00f3n del PIB y su composici\u00f3n se ha desplazado hacia los cr\u00e9ditos fiscales y el apoyo a las empresas. Las tecnolog\u00edas transformadoras del siglo XX, como los antibi\u00f3ticos, los sensores, los motores modernos e Internet, tienen las huellas dactilares del gobierno por todas partes. El gobierno financi\u00f3 y compr\u00f3 estas tecnolog\u00edas y a menudo estableci\u00f3 la agenda de investigaci\u00f3n. Esto es mucho menos cierto hoy en d\u00eda”.<\/em><\/p>\n\n\n\n

En los EEUU, el software y los equipos se gravan cerca de cero y, en algunos casos, las empresas incluso pueden obtener un subsidio neto cuando invierten en dicho capital. Esto genera un poderoso motivo para la “automatizaci\u00f3n excesiva” en la que las empresas pueden ahorrar dinero cuando instalan maquinaria para hacer los mismos trabajos que los trabajadores y despedir a sus empleados, porque el gobierno subvenciona sus inversiones y grava lo que pagan en salarios.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/a><\/figure>\n\n\n\n

El resultado de la automatizaci\u00f3n en los \u00faltimos 30 a\u00f1os ha sido el aumento de la desigualdad de ingresos. Hay muchos factores que han impulsado la desigualdad de ingresos: la privatizaci\u00f3n, el colapso de los sindicatos, la desregulaci\u00f3n y la transferencia de puestos de trabajo manufactureros al sur global. Pero la automatizaci\u00f3n es importante. Si bien la tendencia de crecimiento del PIB en las principales econom\u00edas se ha desacelerado, la desigualdad ha aumentado y muchos trabajadores, en particular los hombres sin t\u00edtulos universitarios, han visto caer bruscamente sus ingresos reales.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Incluso la secretaria del Tesoro de los Estados Unidos, Janet Yellen, admiti\u00f3 que las recientes ganancias de productividad impulsadas tecnol\u00f3gicamente podr\u00edan exacerbar en lugar de mitigar la desigualdad. Se\u00f1al\u00f3 el hecho de que, si bien calcula que el “aumento del teletrabajo inducido por la pandemia<\/em>” podr\u00eda aumentar en <\/em>\u00faltima instancia la productividad de los Estados Unidos en un 2,7 %, esas ganancias se acumular\u00e1n principalmente en los trabajadores de altos ingresos de cuello blanco, al igual que el aprendizaje en l\u00ednea ha tenido mayor acceso y ha sido aprovechado por los estudiantes blancos m\u00e1s ricos. De hecho, el aumento del aprendizaje en l\u00ednea es otro cambio tecnol\u00f3gico inducido por la pandemia que es probable que ampl\u00ede la diferencia de rendimiento educativo y la brecha de productividad entre los ni\u00f1os de familias de ingresos altos en relaci\u00f3n con los de ingresos m\u00e1s bajos y las minor\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

Los trabajos que requieran menos capacidades educativas y t\u00e9cnicas desaparecer\u00e1n y ser\u00e1n reemplazados por los que lo hagan. La Oficina de Estad\u00edsticas Laborales de los Estados Unidos (BLS) proyecta que habr\u00e1 11,9 millones de nuevos puestos de trabajo para 2030, una tasa de crecimiento general del 7,7 %. Pero mientras que algunos sectores ampliar\u00e1n los puestos de trabajo, otros ser\u00e1n diezmados.<\/p>\n\n\n\n

Estas son ocupaciones de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento en los EE. UU.<\/p>\n\n\n\n
 <\/td>cambio, 2020-2030P<\/strong><\/td>cambio, 2020-2030P<\/strong><\/td><\/tr>
T\u00e9cnicos de servicio de turbinas e\u00f3licas<\/td>68,2 %<\/td>4.700<\/td><\/tr>
Enfermeras practicantes<\/td>52,2 %<\/td>114.900<\/td><\/tr>
Instaladores solares fotovoltaicos<\/td>52,1 %<\/td>6.100<\/td><\/tr>
Estad\u00edsticos<\/td>35,4 %<\/td>14.900<\/td><\/tr>
Asistentes de fisioterapeuta<\/td>35,4 %<\/td>33.200<\/td><\/tr>
Analistas de seguridad de la informaci\u00f3n<\/td>33,3 %<\/td>47.100<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\n\n\n\n
 <\/td> <\/td> <\/td><\/tr>
Asistentes de salud en el hogary cuidado personal<\/td>32,6 %<\/td>1.129.900<\/td><\/tr>
Gestores de servicios m\u00e9dicosy sanitarios<\/td>32,5%<\/td>139.600<\/td><\/tr>
Cient\u00edficos de datos y ocupaciones deciencias matem\u00e1ticas, todos los dem\u00e1s<\/td>31,4 %<\/td>19.800<\/td><\/tr>
Asistentes de m\u00e9dicos<\/td>31,0 %<\/td>40.100<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\n\n\n\n

Nueve de los 20 empleos de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento se encuentran en la atenci\u00f3n m\u00e9dica o campos relacionados, ya que las necesidades por edad de la poblaci\u00f3n y las enfermedades cr\u00f3nicas est\u00e1n en aumento. Los trabajadores sanitarios y cuidado personal en el hogar, que ayudan con tareas sanitarias rutinarias, como la higiene y la alimentaci\u00f3n, representar\u00e1n millones de nuevos puestos de trabajo en la pr\u00f3xima d\u00e9cada. Esto representar\u00e1 casi el 10 % de todos los nuevos puestos de trabajo creados para 2030. Desafortunadamente, estos trabajadores son los peor pagados de la lista.<\/p>\n\n\n\n

Estas son las ocupaciones que disminuir\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n
 <\/td>cambio, 2020-2030P<\/strong><\/td>cambio, 2020-2030P<\/strong><\/td><\/tr>
Procesadores de texto ymecan\u00f3grafos<\/td>-36,0 %<\/td>-16.300<\/td><\/tr>
Trabajadores de control deaparcamiento<\/td>-35,0 %<\/td>-2.800<\/td><\/tr>
Operadores de reactores de energ\u00edanuclear<\/td>-32,9 %<\/td>-1.800<\/td><\/tr>
Cortadores y recortadores, a mano<\/td>-29,7 %<\/td>-2400<\/td><\/tr>
Operadores telef\u00f3nicos<\/td>-25,4 %<\/td>-1.200<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\n\n\n\n
 <\/td> <\/td> <\/td><\/tr>
Reparadores de relojes y relojes<\/td>-24,9 %<\/td>-700<\/td><\/tr>
Trabajadores de ventas puerta apuerta, vendedores ambulantes y de prensa,y trabajadores relacionados<\/td>-24,1 %<\/td>-13.000<\/td><\/tr>
Operadores de centralita, incluido el serviciode respuesta<\/td>-22,7 %<\/td>-13.600<\/td><\/tr>
Teclistas de datos<\/td>-22,5%<\/td>-35.600<\/td><\/tr>
Operadores y mantenedores de m\u00e1quinasde calzado<\/td>-21,6 %<\/td>-1.100<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\n\n\n\n

Ocho de los 20 puestos de trabajo en declive est\u00e1n en los sectores de oficina y apoyo administrativo. Estas ocupaciones representan actualmente casi el 13 % del empleo en los EEUU, la m\u00e1s grande de cualquier categor\u00eda importante. Los empleos involucrados en la producci\u00f3n de bienes y servicios, los puestos de trabajo de venta, tambi\u00e9n est\u00e1n disminuyendo. En todos los casos, la automatizaci\u00f3n es probablemente el mayor culpable. Por ejemplo, el software que convierte autom\u00e1ticamente audio en texto reducir\u00e1 la necesidad de mecan\u00f3grafos. Diecisiete de los 20 empleos de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento tienen un salario medio superior a 41.950 d\u00f3lares en total. La mayor\u00eda tambi\u00e9n requiere educaci\u00f3n postsecundaria. Las oportunidades est\u00e1n reemplazando los trabajos que solo requer\u00edan un diploma de escuela secundaria.<\/p>\n\n\n\n

Ese es un aspecto del impacto de la automatizaci\u00f3n en el trabajo futuro. La otra cara de esto es que la automatizaci\u00f3n y los robots no reducen necesariamente el tiempo de trabajo que implica la producci\u00f3n de las cosas y los servicios que las sociedades modernas necesitan.<\/p>\n\n\n\n

En marzo de 2018, Flippy, un robot que voltea hamburguesas, comenz\u00f3 a operar en el restaurante de Pasadena de la cadena de comida r\u00e1pida CaliBurger, en California, con gran fanfarria y numerosos titulares. Pero Flippy se jubil\u00f3 despu\u00e9s de un d\u00eda de trabajo. Los propietarios de CaliBurger culparon del fracaso de Flippy a sus empleados humanos: los trabajadores, explicaron, fueron simplemente demasiado lentos con tareas como aderezar las hamburguesas, lo que hizo que los carnosos logros de Flippy se acumularan. Sin embargo, algunos periodistas exigentes hab\u00edan se\u00f1alado previamente los numerosos errores de Flippy en la tarea relativamente simple que le dio nombre al robot. Flippy no era muy bueno en su trabajo.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Al investigar el pago autom\u00e1tico en las tiendas de comestibles, los investigadores descubrieron que los clientes odiaban y evitaban la tecnolog\u00eda. En respuesta, la direcci\u00f3n recort\u00f3 el personal en las cajas para que las filas fueran tan insoportables que los clientes se rindieran y usaran las m\u00e1quinas en su lugar. Incluso entonces, los cajeros todav\u00eda ten\u00edan que ayudar y supervisar las transacciones; por lo tanto, en lugar de reducir la carga de trabajo, las tecnolog\u00edas estaban intensificando el trabajo de servicio al cliente. Los autopagos son un ejemplo de c\u00f3mo, en lugar de abolir el trabajo, la automatizaci\u00f3n lo prolifera. Al aislar las tareas y redistribuirlas a otras personas que se espera que lo hagan de forma gratuita, las tecnolog\u00edas digitales contribuyen al exceso de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/a><\/figure>\n\n\n\n

De hecho, la IA falla regularmente en tareas simples para un ser humano, como reconocer las se\u00f1ales de tr\u00e1fico, algo bastante importante para los coches aut\u00f3nomos. Pero incluso los casos de exito de IA requieren cantidades masivas de mano de obra humana que los respalden. Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico deben “entrenarse” a trav\u00e9s de conjuntos de datos en los que miles de im\u00e1genes sean identificadas manualmente por los ojos humanos.<\/p>\n\n\n\n

Conseguir 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 es subdividido en “tareas”, en peque\u00f1as actividades discretas, de manera que el “trabajo digital” pueda ser realizado por cualquier persona, en cualquier lugar por una peque\u00f1a tarifa.<\/p>\n\n\n\n

Las grandes tecnolog\u00edas tienen un enfoque particular de los negocios y la tecnolog\u00eda que se centra en el uso de algoritmos para reemplazar a los seres humanos. No es coincidencia que empresas como Google est\u00e9n empleando a menos de una d\u00e9cima parte del n\u00famero de trabajadores que las grandes empresas, como General Motors, sol\u00edan hacer en el pasado. Esto es una consecuencia del modelo de negocio de Big Tech, que no se basa en crear puestos de trabajo, sino automatizarlos.<\/p>\n\n\n\n

Ese es el modelo de negocio de la IA bajo el capitalismo. Pero con unos medios de producci\u00f3n automatizados de propiedad com\u00fan cooperativos, hay muchas aplicaciones de la IA que, en cambio, podr\u00edan aumentar las capacidades humanas y crear nuevas tareas en la educaci\u00f3n, el cuidado de la salud e incluso en la fabricaci\u00f3n. Acemoglu sugiri\u00f3 que “en lugar de usar la IA para la calificaci\u00f3n automatizada, la ayuda con los deberes y, cada vez m\u00e1s, para la sustituci\u00f3n de algoritmos para los profesores, podemos invertir en el uso de la IA para desarrollar m\u00e9todos de ense\u00f1anza m\u00e1s individualizados y centrados en el estudiante que se calibran seg\u00fan las fortalezas y debilidades espec\u00edficas de diferentes grupos de alumnos. Tales tecnolog\u00edas conducir\u00edan al empleo de m\u00e1s maestros, as\u00ed como a aumentar la demanda de nuevas habilidades docentes, yendo as\u00ed exactamente en la direcci\u00f3n de crear nuevos puestos de trabajo centrados en nuevas tareas”.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n hay un aspecto m\u00e1s siniestro en la IA. Los empleadores siempre han tratado de emplear m\u00e9todos de “hermano mayor” para controlar y disciplinar a su fuerza de trabajo. Amazon est\u00e1 instalando c\u00e1maras de alta tecnolog\u00eda dentro de los veh\u00edculos de reparto propiedad de los proveedores. Los trabajadores dicen que las c\u00e1maras son una invasi\u00f3n de la privacidad, as\u00ed como un peligro para la seguridad. Pero Karolina Haraldsdottir, gerente s\u00e9nior de la operaci\u00f3n de entrega de \u00faltima milla en Amazon, enfatiza que las c\u00e1maras est\u00e1n pensadas “como una medida de seguridad, destinada a reducir las colisiones”.<\/em> La compa\u00f1\u00eda cit\u00f3 un despliegue piloto de las c\u00e1maras del a\u00f1o pasado, que dicen que los accidentes cayeron en un 48 %.<\/p>\n\n\n\n

Los trabajadores no est\u00e1n de acuerdo. La instalaci\u00f3n de Driveri est\u00e1 en consonancia con el despliegue por parte de Amazon de una monitorizaci\u00f3n de c\u00e1maras similares entre su operaci\u00f3n de transporte de camiones de larga distancia.“Ahora estoy conduciendo con una caja negra inescrutable que me vigila y determina si cumplo con mi trabajo”, <\/em>dice un repartidor en Washington. Si bien dice que ve c\u00f3mo, en teor\u00eda, algunos de los par\u00e1metros son justificables, “no quieres que tus conductores de Tokio se paseen aleatoriamente por los barrios”, <\/em>en realidad, sumados a las capas de vigilancia a las que los conductores ya est\u00e1n sujetos, es “asfixiante, innecesario y rid\u00edculo”.<\/em> “Todos estamos aqu\u00ed tratando de dar lo mejor de nosotros, pero tambi\u00e9n tenemos que lidiar con saber que cada semana, las computadoras escupen par\u00e1metros para nosotros que requieren varias p\u00e1ginas, y una ca\u00edda de esos n\u00fameros abstractos podr\u00eda suponer perder nuestros puestos de trabajo”, <\/em>dice. “Todo lo que quiero hacer es entregar mis malditos paquetes e irme a casa, t\u00edo”.<\/em><\/p>\n\n\n\n

La automatizaci\u00f3n bajo el capitalismo significa una p\u00e9rdida significativa de puestos de trabajo para aquellos sin cualificaciones educativas (la educaci\u00f3n es ahora cada vez m\u00e1s cara) y afecta a los peor pagados. Bajo el capitalismo, el objetivo es impulsar la rentabilidad (y ni siquiera la productividad, ya que gran parte de la automatizaci\u00f3n puede reducir la productividad). Y se est\u00e1 utilizando para controlar y supervisar a los trabajadores en lugar de ayudarles a llevar a cabo sus tareas. Solo la sustituci\u00f3n del af\u00e1n de lucro podr\u00eda permitir que la automatizaci\u00f3n y la rob\u00f3tica ofrecieran beneficios reales en forma de horas de trabajo m\u00e1s cortas y mayores bienes sociales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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