¿Cuándo acabarán los robots con tu puesto de trabajo?

En las dos últimas décadas, el número de robots que se usan en el mundo se ha triplicado, llegando a los 2,25 millones. Es lo que concluye un informe reciente de la consultora Oxford Economics. Como consecuencia, el Foro Económico Mundial estimaba en 2020 que, para 2025, los robots reemplazarían a 85 millones de personas en sus puestos de trabajo. Mientras tanto, a día de hoy, las cifras elevadas de paro chocan con la dificultad de algunas empresas para contratar personal, especialmente para puestos con condiciones de trabajo duras y salarios comparativamente bajos.

Está claro que los robots pueden mejorar la productividad en algunos entornos, aquellos donde la inversión que supone adquirirlos y entrenarlos sea menor que el salario de las personas a las que sustituyan. Pero hay muchos entornos donde esta inversión no compensa, al menos por el momento. Hay tareas en las que los humanos seguimos siendo mucho más competentes, e incluso las empresas que fabrican robots reconocen que la automatización no es un fin en sí mismo. Tan solo es un medio para aumentar la productividad y la seguridad.

Sin embargo, puede haber muchos ámbitos donde sí sea factible apostar por un modelo híbrido, donde las personas y los robots colaboren para realizar el trabajo. Este es el modelo más extendido a día de hoy. A la hora de implementarlo, la dificultad principal reside en decidir cómo repartir las tareas entre robots y personas.

Coste de aprendizaje

Enseñar a los robots a realizar ciertas tareas conlleva un coste tanto en el tiempo empleado en el aprendizaje como en la posibilidad de que el robot no consiga realizarla bien. Estos factores se acusan todavía más en entornos cambiantes donde las tareas pueden variar a lo largo del tiempo, aumentando el coste del aprendizaje. Sin embargo, si el robot aprende a ejecutar una tarea y es capaz de realizarla con éxito de manera fiable, los beneficios pueden ser muy grandes. Por eso es necesario evaluar qué grado de autonomía compensa según la situación.

Entonces, ¿cómo decidir qué tareas asignar al robot y cuáles a la persona? Un estudio propone una manera de hacerlo. Precisamente se trata de un algoritmo, que se encarga de considerar una lista de tareas dada y recomendar cómo asignarlas de acuerdo a tres posibilidades: que el robot realice la tarea de manera autónoma, que la tarea se delegue a una persona o que el robot aprenda a realizar una nueva tarea.

Aunque el uso de algoritmos para decidir cómo dividir las tareas no es algo nuevo, este estudio destaca porque tiene en cuenta el aprendizaje de los robots. Dados los costes de aprendizaje y los costes de delegar en humanos, el nuevo algoritmo propone la manera óptima de asignar tareas. En principio, los problemas de este tipo son muy costosos para los ordenadores normales, que tardarían demasiado tiempo en encontrar una solución. Sin embargo, el algoritmo propuesto utiliza otras técnicas que permiten ofrecer soluciones en un tiempo razonable utilizando programas informáticos estándar.

Tareas repetitivas, las que más peligro corren

Para desarrollar este algoritmo se consideraron dos tareas: insertar piezas en una ranura y montar determinadas construcciones con ladrillos de Lego. Este tipo de trabajos son clave en plantas de producción y ensamblaje, y también se podrían aplicar a ordenar paquetes o a otros entornos donde las personas colaboran con los robots. Se utilizaron tanto simulaciones como modelos reales para evaluar la ganancia que supondría seguir la recomendación del algoritmo y observaron que oscilaba entre un 10 y un 15 %.

Parece intuitivo que los costes asociados al aprendizaje de los robots compensan más cuanto más repetitiva es la tarea. Por eso las consultoras coinciden en el pronóstico de que los trabajos más mecánicos y estructurados son los que más peligro corren frente a los robots. Por el contrario, se suele considerar que los puestos que requieran compasión, creatividad e inteligencia social están más a salvo.

Por ejemplo, ya hay robots capaces de identificar y matar malas hierbas sin necesidad de pesticidas químicos con más precisión de la que conseguiría una persona. Otros seleccionan los tomates más maduros y los recolectan. Aún otros fríen hamburguesas o incluso utilizan el reconocimiento de voz para tomar la comanda de cada cliente en los restaurantes que ofrecen servicio por ventanilla. Algunos de estos robots están en fase experimental, y los más desarrollados están ya en pruebas en algunas empresas.

Creación de empleo

Pero los robots no han llegado solo para fulminar puestos de trabajo. El mismo informe del Foro Económico Mundial que cifra las pérdidas en 85 millones de empleos resalta que se crearán aún más puestos, hasta 97 millones. El aumento en la productividad potenciaría el crecimiento económico y, con él, la creación de empleo.

Eso sí, las tareas a desarrollar en estos nuevos puestos probablemente sean más complejas, ofreciendo un abanico de opciones cada vez más amplio a las personas jóvenes que se incorporan al mercado de trabajo. Incluso se espera que haya una menor competencia entre generaciones, si los nuevos empleos tienden a ser cada vez más innovadores. A cambio, es probable que crezca la desigualdad en los salarios, ya que los trabajos que se creen serán, mayoritariamente, puestos altamente cualificados.

Por eso las consultoras consideran urgente que se tomen medidas para corregir esa desigualdad. Entre otras acciones, será necesario ayudar a las personas que actualmente ocupan los puestos de trabajo más vulnerables a adaptarse al cambio. Es más, la flexibilidad para aprender a lo largo de la carrera profesional será esencial en cualquier ámbito, resalta el informe de Oxford Economics: “no hay trabajos para toda la vida”.

QUE NO TE LA CUELEN:

• Junto al miedo de que nos quiten el puesto de trabajo, otro temor común sobre robots o, más generalmente, inteligencias artificiales, es que tomen decisiones que nos afecten sin que haya una persona responsable detrás. Aunque la inteligencia artificial cada vez se usa más con funciones de asistencia, en la Unión Europea no es legal que sea totalmente autónoma en los entornos más determinantes como el diagnóstico médico o la selección de personal.

REFERENCIAS (MLA):

• Vats, Shivam et al. “Synergistic Scheduling of Learning and Allocation of Tasks in Human-Robot Teams”. International Conference on Robotics and Automation in Philadelphia, 2022. Based on preprint https://arxiv.org/abs/2203.07478
• Oxford Economics. “How Robots Change the World”. 2019.https://resources.oxfordeconomics.com/how-robots-change-the-world
• Zahidi, Saadia et al. “The Future of Jobs Report 2020″. World Economic Forum, 2020.https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2020/