Seth Benzell, investigador de la iniciativa sobre Economía Digital del MIT.
Seth Benzell, investigador de la iniciativa sobre Economía Digital del MIT.

Benzell: “Casi todos los trabajos tienen tareas que puede realizar un algoritmo”

Seth Benzell, investigador del área de Economía Digital del MIT, recuerda que antes de sustituir a un empleado por una máquina hay que analizar la rentabilidad de ese cambio

Quédense con su nombre: Seth Benzell. Es licenciado en física y matemáticas por la Universidad Tulane (Nueva Orleans), doctor en economía por la Universidad de Boston y desde junio de 2017 forma parte del grupo de investigadores de la iniciativa sobre economía digital del MIT. Allí analiza la aplicación de la automatización en entornos empresariales y sus consecuencias en cuanto a productividad, empleo y desigualdades. Por si esta presentación no fuera lo suficientemente brillante, ahí va otro dato: tiene 27 años. Es decir, nació justo cuando ARPANET desapareció para convertirse en lo que hoy en día conocemos como internet y ha crecido en paralelo a los avances más disruptivos de las tres últimas décadas, en los que es un experto, sobre todo en aquellos que han propiciado nuevos modelos económicos y transformaciones en el entorno laboral.

En EL PAÍS RETINA aprovechamos la reciente visita de Benzell a España, invitado por la embajada de Estados Unidos, para charlar con él acerca de los retos a los que deben enfrentarse las compañías y los trabajadores para hacer frente a un entorno digital en el que muchos no tienen claro si la automatización y la inteligencia artificial son una oportunidad o una amenaza.

No paramos de leer titulares sobre avances en automatización e inteligencia artificial que prometen un mayor rendimiento en todo tipo de actividades mientras el FMI nos advierte de que seguimos inmersos en una desaceleración de la productividad global. ¿Cómo se explica esta situación?

Hacerse con toda esa nueva tecnología no es tan sencillo como comprarla e instalarla. Antes de incorporarla dentro de las organizaciones es necesario que tanto los directivos como sus empleados estén lo debidamente cualificados y que los trabajadores puedan organizarse por sí mismos en equipos altamente efectivos y capaces de implementar esas soluciones. Una vez que se hayan dado estos pasos, las compañías comenzarán a ver resultados, aunque ya hay algunas firmas que lo están haciendo muy bien y que, por lo tanto, no solo están siendo muy productivas, sino que además pueden seguir invirtiendo en tecnología para asegurarse éxitos futuros.

¿Por ejemplo?

Airbnb, Uber, Google, Facebook... Principalmente, compañías basadas en plataformas desde las que ofrecen servicios y que cuentan con perfiles muy específicos para determinadas tareas. Son pocas las que han dado con la fórmula adecuada para seguir creciendo, por lo que el incremento de la productividad sí existe, pero concentrado en unas pocas firmas y lugares.

Pero ¿qué pasa con las compañías con negocios más tradicionales? ¿Qué deben hacer para aumentar su productividad gracias a la inteligencia artificial?

Ninguna de ellas puede levantarse un día y decir "quiero ser el nuevo Google" sin antes llevar a cabo algunas tareas para adaptarse al nuevo entorno. Hoy, el gran reto de estas compañías es gestionar el talento, organizar de la mejor forma las capacidades de sus profesionales y encontrar una oportunidad para implementar todo eso en un espacio digital. Todas deben pensar muy seriamente en cómo reorganizar sus puestos de trabajo y dividir las tareas entre aquellas que pueden ser automatizadas y aquellas que necesitan ser realizadas por personas.

Esa automatización es la que preocupa a los empleados. Por ejemplo, según PwC, en España en 2030 uno de cada tres empleos actuales estará totalmente automatizado y no lo realizará un trabajador.

Aunque la automatización ya sea posible, muchas veces no convendrá hacerla"

McKinsey aporta datos aún más dramáticos porque dice que en España el 48% de las horas laborales ya son técnicamente automatizables. Aunque eso no se traduce necesariamente en algo rentable. Por ejemplo, Amazon puede decidir que sus repartos estarán automatizados en un 95% porque se enviarán en una furgoneta autónoma y el 5% restante de esa tarea lo completará una persona encargada de bajar el paquete del vehículo, acercarlo hasta la casa del destinatario, subirlo hasta un determinado piso, entregarlo, recoger el albarán firmado... ¿Tiene sentido invertir en esa automatización del 95% cuando dentro de la furgoneta debe ir siempre una persona que solo realiza ese 5% restante pero a la que se le deberá pagar por todas las horas que ha estado simplemente sentada? Por lo tanto, aunque la automatización ya sea posible, muchas veces no convendrá hacerla. Incluso aunque vayan surgiendo robots capaces de realizar esas tareas al 100%, serán máquinas muy caras y lo seguirán siendo durante muchísimos años.

Otro de los miedos es el machine learning, es decir, el aprendizaje automático de la inteligencia artificial. ¿Hasta dónde destruirá puestos de trabajo esta tecnología?

En un reciente estudio del MIT analizamos 964 tareas para evaluar hasta qué punto podrían ser absorbidas por el aprendizaje automático y de ahí obtuvimos buenas y malas noticias. Las buenas son que casi ninguna ocupación puede dejarse en su totalidad en manos del machine learning porque esa automatización requiere algún tipo de supervisión o de reconfiguración cada cierto tiempo. Pero las malas son que casi todas las tareas tienen algunos componentes que sí pueden realizarse a través de algoritmos propios del aprendizaje automático. 

¿Cuáles son las tareas en las que el factor humano seguirá siendo algo esencial?

Resulta un poco difícil predecirlo con exactitud, pero es lógico pensar en aquellas donde se dé importancia al trato personal o no nos guste ser atendidos por una máquina. De todos modos, como decía Asimov, siempre tendremos la habilidad de inventar cosas nuevas que solo podremos hacer los humanos.

Se habla mucho de la confrontación entre el hombre y la máquina, pero no tanto de la desigualdad que puede generar la tecnología entre trabajadores de una misma empresa, algo que también es objeto de estudio en el MIT. 

En los años 80 y principios de los 90, cobró popularidad lo que Sherwin Rosen bautizó como "la economía de las superestrellas", donde los mayores beneficios se repartían entre unas pocas personas, aquellas que solían estar en lo más alto de la jerarquía de una compañía. La desigualdad entre estas superestrellas y el resto de la organización era cada vez mayor, sobre todo si se comparaban con los que ocupaban los puestos inferiores. Pues bien, hoy en día ya estamos viendo que los conocimientos en nuevas tecnologías y algunas habilidades digitales específicas están provocando diferencias salariales cada vez más grandes entre profesionales de una misma empresa que en principio pueden tener la misma categoría y que tan solo se diferencian en pequeñas particularidades. En estos casos, la tecnología puede aumentar las pequeñas diferencias hasta convertirlas en grandes desigualdades.

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