Automatización del trabajo y digitalización: ¿hacia un nuevo modelo de sociedad?

Los que seguís este blog desde tiempo, bien sabéis que he escrito en innumerables ocasiones sobre el tema que hoy nos ocupa. Con titulares bastante ilustrativos de esta nueva “era”: “¿Está mi profesión en peligro con “los robots”?” y “Las competencias en la sociedad digital“. Ya introducía la idea de la polarización del mercado de trabajo, e incluso en esta conferencia que di en Marzo del 2014, hablaba sobre la prevalencia de los trabajos no rutinarios frente a los rutinarios (que se pueden automatizar).

El pasado Agosto, introduje una nueva conversación, con el título “Nuevas evidencias sobre la (supuesta) destrucción del trabajo de los robots“. Era una lectura más en “neto” que en “bruto”. Obviamente, una conversación necesaria, pero no suficiente. Que vaya a generar más trabajo, cualificado, no quiere decir que ya podamos estar tranquilos. Muchos empleos de baja cualificación se verán afectados por esta nueva ola tecnológica. Y el acompañamiento de los mismos, durante estos años, me parece fundamental.

Y ahí, creo que tiene que estar el estado. Y es que el progreso tecnológico es lo que siempre ha producido. Cambios sociales. Sin embargo, lo que ocurre en esta automatización del trabajo derivado de la introducción de los robots, acompañado de la transformación digital (lo que algunos hemos “simplificado” como Industria 4.o), me parece a mí que es algo que nunca habíamos visto anteriormente. No tanto en el fondo, sino en la forma. Destruye a gran velocidad. Más de lo que somos capaces de seguir, incluso a nivel educativo. Y este es justo el problema.

La carrera entre la educación y la tecnología (Fuente: https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51SIl%2BL2AZL._SY344_BO1,204,203,200_.jpg)
La carrera entre la educación y la tecnología (Fuente: https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51SIl%2BL2AZL._SY344_BO1,204,203,200_.jpg)

Por eso mismo, hoy quería hablar de lo que considero deberás ser un nuevo modelo de sociedad. Un modelo en el que no solo el concepto de “trabajo” quizás deba ser redefinido (ya hablé de ello) sino incluso el propio concepto del estado del bienestar en España. Y justo aquí está uno de nuestros retos; España, tiene su propio modelo, por lo que la solución a nuestro problema, deberá trabajarse internamente. Pensemos en el mismo, en dos de sus ejes críticos: las pensiones y el desempleo.

En cuanto a las pensiones, quizás, el mayor reto que tenga esta legislatura que acaba de arrancar. No voy a entrar en lo de siempre. Sí, el dinero se va acabando. Por lo tanto, hay que buscar nuevas vías de entrada de dinero en la caja. Su naturaleza jurídica (contribución y no asistencia), entiendo, deberá cambiar. Porque el “modelo de contribución”, ese pacto intergeneracional por el que los activos financiamos a los no activos, por matemáticas, no sale.

En esta clave de pirámide poblacional y sus matemáticas, entra de lleno esta automatización del trabajo. Se supone, que este problema será todavía peor si de repente empiezan a desaparecer contribuyentes en activo. Pero sin embargo, asistimos -de momento un tanto atónitos- a una era de la automatización del trabajo donde estamos generando más valor que nunca. Un valor, que quizás, por primera vez en la historia, está más generado por robots, que por humanos. ¿Quizás sea el momento de considerar que los robots coticen a la Seguridad Social? Lo digo en serio.

He cogido el “Real Decreto 2064/1995, de 22 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento general sobre cotización y liquidación de otros derechos de la Seguridad Social“, que en su artículo 23.1 dice:

La base de cotización para todas las contingencias y situaciones amparadas por la acción protectora del Régimen General de la Seguridad Social, así como por los conceptos de recaudación conjunta con las cuotas de dicho régimen, estará constituida por la remuneración total, cualquiera que sea su forma o denominación, que, con carácter mensual, tenga derecho a percibir el trabajador o la que efectivamente perciba de ser ésta superior, por razón del trabajo que realice por cuenta ajena.

Claro, habla de un trabajador, así, en general. ¿Pero si el trabajador es un conjunto de circuitos integrados con bits que o bien le enseñan a aprender (Aprendizaje Cognitivo o Deep Learning) o a ejecutar órdenes (algoritmos más tradicionales). Quizás este dinero aportado por el valor generado por la robotización, lo podríamos dedicar a la formación y reconversión de esos perfiles de baja cualificación que deban pasar a ocupar esos puestos que se generan en las escalas medio-altas de cualificación. A mí, personalmente, me parece justo. La Seguridad Social, repito, creo que debiera reconsiderar sus definiciones y concepciones. Y cuanto antes lo haga, más viable y sostenible el sistema. Estimada ministra, Fatima, si puedo ayudarla en algo, aquí estoy.

Trabajadores en riesgo de ser sustituidos por robots (Fuente: http://fotografias.lasexta.com//clipping/cmsimages02//2016/10/17/E4D6417E-85F4-4E9A-BC2A-B656B9C57B7C/58.jpg)
Trabajadores en riesgo de ser sustituidos por robots (Fuente: http://fotografias.lasexta.com//clipping/cmsimages02//2016/10/17/E4D6417E-85F4-4E9A-BC2A-B656B9C57B7C/58.jpg)

En segundo y último lugar, está el asunto del desempleo. Se está escribiendo mucho últimamente sobre la propuesta de una renta incondicional que venga a suplir los problemas de algunos perfiles para encontrar trabajo en esta sociedad tecnificada. Otros dan la bienvenida a una sociedad en la que los robots trabajan para nosotros, y así podemos dedicar más tiempo a la familia, al ocio, tareas domésticas, etc. De nuevo, con la misma lógica: el valor que ellos generan, permite contribuir al bienestar global. Sin embargo, en este caso, no tengo todavía una opinión sólida.

Creo que el sistema podría traer los asuntos de siempre respecto a cómo hacer un esquema justo en el que nadie tenga la sensación de trabajar y ganar lo mismo que uno que no lo hace. Esas matemáticas me resultan más complicadas. El trabajo, además, en su justa medida, realiza al ser humano. También esto me genera dudas. Sin embargo, que la reflexión hay que afrontarla, me parece indudable.

Como ven, este debate sobre la automatización del trabajo, es más un tema de consideración social, incluso me atravería a decir política, que tecnológica. Nosotros, los tecnólogos, nos encargaremos de proveer soluciones que generen valor, pero esa redistribución del valor, de la renta generada, es una cuestión del estado del bienestar. De ese nuevo modelo de sociedad. En un estado social y democrático como España, entiendo, una preocupación del gobierno. Y, en su conjunto, de todo el parlamento, como representante de las preocupaciones de los ciudadanos.

Predicción de resultados electorales: MogIA y Trump

Abramos esta publicación con un titular que a muchos de nosotros nos sorprendía en su día:

Estas herramientas de inteligencia artificial tan de moda últimamente, acertaron. Una herramienta desarrollada por la empresa Genic.AI, denominada MogIA, y que se fundamenta en unos algoritmos de inteligencia artificial, que dijeron que sería Donald Trump el ganador.

Pero no venía yo hoy a introducir más ruido en unas elecciones ya de por sí bastante “movidas” (por decirlo de alguna manera). Lo interesante de la predicción de resultados electorales no es tanto quién gana (que también, claro), sino cómo funcionan. Vengo a hablar de este tipo de herramientas de predicción, que tantos titulares están generando en los últimos tiempos. En este caso, la herramienta MogIA, se alimenta de 20 millones de puntos de datos de plataformas “públicas” (entiéndase en el contexto de datos) como Google, Facebook, Twitter y Youtube. Una vez con los datos en la mano, crea modelos para predecir resultados.

La herramienta fue creada allá por 2004. Desde entonces, no ha fallado. Siento introducir más pesimismo en el ambiente, pero los datos y los algoritmos son así. Es más, tengo aún peores noticias; este tipo de sistemas, cuyo funcionamiento paso a explicar enseguida, son cada vez más precisos: cuantos más datos reciben, más aciertan.

La hipótesis del autor del modelo de predicción es sencilla: aquellos candidatos que más “engagement” (¿reacción? ¿compromiso?) generan entre los usuarios en redes sociales, son los preferidos. Justo hace un par de días nos recordaba el bueno de Nate Silver (otro de los que está mucho en este tipo de modelos predictivos), que todos los modelos hacen suposiciones:

Es decir, que todos los modelos suponen hechos que luego debemos hacer que la evidencia contraste. No son suposiciones basadas en cuestiones subjetivas, sino en datos. El propio Nate Silver no para de publicar sobre la evidencia de las mismas, como una forma de hacer público su modelo y someterlo al escrutinio público.

¿Y qué hace MogIA para que hasta en los telediarios haya salido? Pues bueno, lo primero de todo, se trata de un modelo muy preciso, como decía. Ha acertado todas las últimas elecciones (incluyendo las primarias, donde nadie daba un duro por Trump). En este caso, ha sido más noticia que en anteriores ocasiones, porque estuvo contradiciendo la gran mayoría de las encuestas tradicionales. Y ahí es donde precisamente veo el punto de interés para este blog: ¿datos de redes sociales y su sentimiento o métodos de encuesta tradicional?

No deja de ser cierta una cosa que nunca debemos olvidar: la ambiguedad de los comentarios en redes sociales es importante. Que los tweets y comentarios de Donald Trump hayan generado más reacción que con anteriores candidatos, puede deberse a las barbaridades que ha comentado. Esto, todavía los algoritmos de Inteligencia Artificial, no han conseguido arreglar. Además, también hay otro elemento importante: ahora mismo hay más usuarios en redes sociales de los que había en elecciones anteriores. Por lo tanto, si el motivo de reaccionar tanto a los comentarios de Trump es su “provocación”, que haya más personas que reaccionen, solo amplificaría el problema de raíz. Pero quizás, quién sabe, esto forme parte de la propia estrategia de Donald Trump.

Esto creo que tendría que destacarse más cuando se habla de este tipo de algoritmos. Pero esto no quita a que montar modelos predictivos basado en datos de redes sociales y datos públicos esté siendo cada vez más popular. El pasado Septiembre, Nick Beauchamp, profesor de la Northeastern University, publicó un artículo donde demostraba cómo había una similitud muy alta entre los 100 millones de tweets publicados sobre las elecciones de 2012 y los resultados electorales de los estados.

Esta precisión en los resultados se debe a la nueva era de los algoritmos. Y esto, de nuevo, es lo que a mí más me llama la atención. Si bien con anterioridad, como decía el bueno de Nate Silver, los modelos muchas veces reflejaban los sesgos de su desarrollador, los algoritmos de aprendizaje (Machine Learning, vaya), van aprendiendo de su entorno. Es decir, son piezas de software que han sido enseñadas a aprender. Y por lo tanto, evitamos tener que decirles nosotros qué tienen que hacer. Y esto es lo interesante; y lo que los hace más objetivos. Y lo que provoca más miedo en este caso que pudiera estar dando como ganador a Trump.

Y es que estamos entrando en una era en la que no solo los resultados electorales son objeto de predicción. Muchas otras cosas. Y es que el software se está volviendo más inteligente según puede ir creando sus propias reglas a partir de los datos que va observando.

El futuro de la TV, los jóvenes y lo que nos gusta ahora

El otro día, preparando una presentación para un evento, topé con una gráfica de The Economist que me hizo pensar bastante sobre lo que el título de este artículo sugiere. El futuro de la TV y cómo estamos consumiendo sus contenidos hoy en día. Al parecer, los jóvenes ya no ven la TV. La gráfica en cuestión es la siguiente:

Tiempo que dedicamos, por segmentos de edad, a ver la TV (Fuente: The Economist)
Tiempo que dedicamos, por segmentos de edad, a ver la TV (Fuente: The Economist)

Que tanto Netflix (de la que ya hablé), Facebook (de la que también hablé) como Amazon (algún día hablaré, dado que me parece el “gran rival”, porque como ya pasó con los servicios en la nube, no depende principalmente de ello) estén invirtiendo grandes cantidades de dinero en la TV del futuro algo tendrá que ver con todo esto. Básicamente, la transformación digital de la TV ha traído una característica no muy diferente a la que hemos visto en otros sectores: la posibilidad de personalizar, lo que en el argot televisivo podríamos llamar “vídeo bajo demanda” o “Video on Demand“. Esto está haciendo que las insurgentes (mayoritariamente empresas tecnológicas, por cierto, lo que también da que pensar), pudieran estar ganando una nueva batalla frente a las incumbentes.

Estas últimas, acaban de provocar una gran adquisición para intentar hacer frente a esta tendencia que pudiera ser irremediable. AT&T, la segunda gran empresa de telecomunicaciones americana (tras Verizon, la que compró los activos digitales de Yahoo!, en un movimiento que en su día analizamos en esta clave), acaba de comprar por la escalofriante cifra de 109.000 millones de dólares Time Warner, la propietaria de contenidos tan sugerentes como HBO (productora de series exitosas como Juego de Tronos, Los Soprano, The Wire, True Detective, etc.), CNN o Warner Brothers. ¿Será suficiente? No lo sabemos. Quizás no todo son los contenidos.

Se rumorea que incluso algún imperio del sector de las telecomunicaciones pudiera estar interesado en comprar Netflix (que ahora mismo tiene un valor de mercado de 50.000 millones de dólares). ¿Será suficiente? Tampoco lo sabemos.

Estos movimientos se enmarcan en un momento en el que los americanos (que son las cifras que hoy presentamos, y que suelen adelantar tendencias), consumen un 11% menos de TV que hace seis años. Esta cifra es mucho más acentuada en algunos segmentos de edad: aquellos que tienen entre 12 y 24 años, ven un 40% menos de TV que los de su generación hace seis años. De 18 a 24 años, un 48% menos. Solo las personas por encima de 50 años, consumen algo más de TV que hace seis años. Aquí también se observa, por lo tanto una fractura demográfica.

Lo que se esconde detrás de todas estas cifras y tendencias no es más que la transformación digital de otro sector más. Su globalización. Lo que parecen estar anticipando las valoraciones de las empresas es que si Netflix no para de subir, será que los analistas anticipan una era en la que la globalización de la distribución de contenidos para su consumo bajo demanda pudiera ser la estrategia acertada. Netflix ya está presente en 190 países del mundo. Tiene 83 millones de suscriptores, que consumen de media 2 horas al día. Frente a las cifras en descenso de la TV tradicional, el consumo bajo demanda de contenidos mundiales y globales no para de subir.

No hay publicidad en Netflix. Adiós al modelo tradicional de publicidad e interrupciones. Una empresa tecnológica, que funciona sobre un algoritmo, que personaliza y sugiere contenidos para centrar sus esfuerzos y su valor en maximizar la experiencia de ver la TV en casa. Obviamente, no hace falta decir, que esto sí es un mundo sustantivamente diferente a la TV tradicional del zapping, en el que vamos buscando contenidos hasta acabar viendo “aquel que menos mal está o que más me gusta”. Aquí veo solo aquello que me gusta. La transformación del modelo sí me parece sustantiva.

El “modelo Netflix”, como decía anteriormente, ya ha empezado a ser explotado por otros. Algunos de elos, incluso son magníficos alumnos, dado que incluso superan en satisfacción del espectador al propio creador del modelo. Este otro artículo de The Economist habla mucho de ello, y nos expone esta gráfica en la que podemos ver que, en comparación al modelo de “TV abierta tradicional”, el espectador acaba bastante más satisfecho con los contenidos de este modelo de TV:

Media de valoración de los críticos de las alternativas de TV en EEUU (Fuente: The Economist)
Media de valoración de los críticos de las alternativas de TV en EEUU (Fuente: The Economist)

Netflix sigue siendo el pionero en este modelo, pero le han nacido rivales de la talla de Amazon, Facebook, Hulu (que está respaldado por Disney, Fox, Comcast y Time Warner) o el propio Google con Youtube. El ecosistema de empresas tecnológicas metiéndose en la TV bajo demanda no para de crecer. De hecho, la base de suscriptores de Netflix se ha ralentizado.

La única duda que me queda con Netflix radica en cuanto a la escalabilidad del modelo. La serie Narcos me parece el paradigma de esta reflexión que hago. Independientemente del contenido de la propia serie (que a los que hemos tenido la fortuna de conocer de cerca la sociedad Colombiana, y la de Medellín en particular, nos parece que en muchas ocasiones no cuenta todo el contexto), lo que sí ha tocado bien la serie es un tema global, con una producción muy buena. Interés para la población mundial. El narcotráfico, por desgracia, es un problema mundial.

Sin embargo, ¿cuántas series más como éstas hay? Tengo dudas que Netflix sea capaz, en una base recurrente, de producir series de éxito mundial como esta. Es una apuesta cara, muy cara. Y el límite de contenidos que podemos ver cada ciudadano, está ahí. Y la competencia está ahí. Los jóvenes, por mucho que ya no quieran la TV tradicional, tampoco pueden dedicar todo el día a ver series y contenidos de alta calidad. Quizás los datos, y lo que pueda aprender de sus patrones de consuma, le permitan vislumbrar rasgos comunes a todos ellos para seguir diseñando la cadena de producción en base a los deseos de la audiencia. Big Data, vaya.

Pero lo que sí está claro, es que la TV ha cambiado. La posibilidad de personalizar de la era digital, ahí está. Que no hay vuelta atrás, también parece claro. Veremos la evolución.

Visualizando mis emails y la colaboración en esta era digital

De los trabajos del MIT Media Lab ya he hablado en alguna ocasión. Un centro que se dedica a transformar datos en historias. He vuelto a acabar consultando sus últimos trabajos a raíz de este post en el que se analizaban los ya famosos correos de Hillary Clinton revelados por Wikileaks. Los autores han desarrollado una herramienta denominada Immersion, en la que te permiten (sí, a ti también, estimado lector), visualizar y entender la red de personas con la que interactuamos por email.

Mi grafo lo podéis ver aquí y a continuación. Como se puede apreciar, tenemos unos nodos (los círculos, que representan a personas con las que intercambio correos) y enlaces con esas personas (que representa el intercambio de correos). El tamaño del nodo muestra el número de hilos de correo intercambiados con las personas. El tamaño del enlace muestra el número de hilos de mensajes compartidos con esa persona, pese a no ser intercambios directos con esa persona.

Cada nodo (persona con la que intercambiamos correo), es algorítmicamente asignado a una comunidad, que para Immersion son conformadas a partir de un desproporcionado número de mensajes cruzados (que es cuando entiende se ha formado una comunidad de intercambio de mensajes). En mi caso, ya veis que salen varias comunidades (los diferentes colores de agrupación).

Y ahora muchos de ustedes dirán: ah, “muy interesante“, pero, “¿para qué narices sirve esto?” En el caso de los emails de Hillary Clinton, ha quedado bastante claro que lo que muchos la achacan estos días es cierto (estando en un cargo de alta seguridad no deberías usar como canal de comunicación uno no autorizado). Por otro lado, también vuelve a quedar claro el poder que tiene la expresión de conocimiento y contenidos a través de redes sociales. El posterior análisis que se puede realizar a través de la teoría de grafos expone un mecanismo del cual se podría extraer mucha inteligencia.

Pero más importante e interesante aún me parece la posibilidad de visualizar el grafo para darse uno cuenta de lo que es la colaboración en esta era digital. La herramienta Immersion también ofrece un módulo de visualización de estadísticas. Por motivos de privacidad, entenderán que no voy a ponerla aquí. No hay ningún secreto, simplemente sale el número de emails enviados, a quiénes en mayor medida, etc. (básicamente por los terceros es por los que no incluyo aquí la información). Me recordaba, viendo mi historial de Gmail es que la colaboración en esta era digital se ha ido acelerando de manera muy veloz. Y es que Immersion permite visualizar por periodos de tiempo el grafo. Lo he seleccionado para mi cuenta personal, que dejé de utilizar en gran medida allá por finales de 2010, cuando en la universidad, nos incorporaron Gmail como herramienta de gestión del correo electrónico.

Evolución temporal del uso de mi cuenta personal de Gmail (Fuente: immersion.media.mit.edu)
Evolución temporal del uso de mi cuenta personal de Gmail (Fuente: immersion.media.mit.edu)

Y lo he vuelto a comprobar para la cuenta de la universidad (ahora mismo, la única que uso de manera intensiva), y ocurre lo mismo. Cada vez estamos más conectados. Cada vez intercambiamos mayor volumen de correo. Esta era digital que ha reducido las barreras y los cotes de la comunicación, ha traído que la colaboración, al menos expresada a través del intercambio de correos, sea bastante mayor.

Y haciendo ese mini-experimento, me acordaba de este artículo de la Harvard Business Review. Tenía pendiente escribir algo sobre él desde que lo leí hace cosa de un año. Solo ya la cabecera del artículo deja un titular bastante claro: según la investigación llevada a cabo por la HBR, el tiempo empleado por empleados y directivos en actividades de colaboración se ha incrementado en más de un 50%.

Collaboration overload (Fuente: HBR)
Collaboration overload (Fuente: HBR)

Según los datos que podréis encontrar en el artículo, el tiempo que muchos empleados dedican a actividades de colaboración (reuniones, llamadas de teléfono, responder emails, etc.) está cerca del 80%. Está bien este discurso de la “colaboración”, pero a mí me parece una cifra realmente alta. Y preocupante. Y en la que me siento reflejada. Ya de un tiempo a esta parte vengo pensando en ello. Razón por la cual en cuanto he visto una herramienta para ponerlo en evidencia, lo he probado. Hay días que echo mucho de menos actividades solitarias: investigar, leer, preparar clases, escribir unas reflexiones, etc.

El problema de estos esquemas de colaboración es que parece que las relaciones suelen ser asimétricas. Un tercio del valor creado en la colaboración, viene de entre un 3 y 5% de los empleados. Las burbujas que veis que salen en la parte superior y escorados a la derecha, son los que en las organizaciones se ven como fuentes principales de información y son los más demandados para la colaboración. El tamaño de esos nodos, como veis, es el menor. ¿Por qué? Porque también son los menos satisfechos en su carrera. Se desgastan de tanta demanda temporal de la colaboración.

Efectividad en la colaboración y demanda personal (Fuente: HBR)
Efectividad en la colaboración y demanda personal (Fuente: HBR)

Y esto sí es un gran problema para cualquier organización. Perder a recursos con mucho conocimiento y fomento de la colaboración en la organización es un problema. No solo ya por los conocimientos, sino también por las dinámicas de colaboración que tanto gustan en las organizaciones internacionales que deben tejer redes para la creación de valor.

¿Qué hacer? Difícil poner medidas. Pero lo que está claro es que debemos empezar a hacer más análisis en las organizaciones de estas cuestiones. Como en el fútbol; no solo medimos los goles, también las asistencias. Que las organizaciones empezáramos a premiar a los más colaboradores, y sobre todo, a evitar que se saturen, vendría realmente bien. Análisis de redes, programas de reconocimiento de pares o métricas del rendimiento de valor añadido por la colaboración, debieran ser la norma en muchas organizaciones.

La colaboración es magnífica, sí, pero hasta un punto. Esta era digital de bajos costes de comunicación debe ser medida.

Ford, sus resultados y los servicios de movilidad

Ford ha presentado sus resultados del tercer trimestre hace unos días. El titular con el que en muchas lugares se han quedado es que todo ha caído; sus resultados netos, su cuota de mercado global, beneficios por acción, etc. Y es cierto, la propia Ford lo presenta así en su primera transparencia de la presentación corporativa (detalles aquí):

Resultados de Ford en el último trimestre (Fuente: https://corporate.ford.com/content/dam/corporate/en/investors/investor-events/Quarterly%20Earnings/2016/2016-3Q-Corp-Earnings-slides.pdf)
Resultados de Ford en el último trimestre (Fuente: https://corporate.ford.com/content/dam/corporate/en/investors/investor-events/Quarterly%20Earnings/2016/2016-3Q-Corp-Earnings-slides.pdf)

Perder en un año, para el mismo periodo, 1.200 millones de dólares es mucho dinero. Las explicaciones oficiales no se han hecho esperar: el récord del año pasado es difícil de igualar (fue cuando la pick-up F-150 estaba en auge de ventas), los 600 millones de dólares destinados a arreglar un problema en las puertas de algunos modelos, los costes de lanzamiento de la nueva pick-up Super Duty, depende más de la flota de venta a empresas (que no siempre compran, y encima dejan menos margen que las de particulares), etc.

Pero, otros analistas, hablan de que sus competidores más directos, han mejorado resultados. Tanto General Motors como Fiat-Chrysler, han mejorado. El primero, hasta un récord de 2.800 millones y el segundo ha pasado de perder dinero (por la integración entre Fiat y Chrysler) a ganar 813 millones de €.

Pero lo que realmente creo que es de destacar es la apuesta que está haciendo Ford, con su CEO Mark Fields a la cabeza. Son numerosas las noticias que uno se puede encontrar sobre el viraje que está haciendo Ford para apostar por ello. El auge de las megaciudades, la cada vez mayor densidad de población en las mismas, el incremento de la preocupación por la calidad del aire y el cambio del consumidor en propiedad a uno que demanda más uso y compartición, están detrás de la estrategia que está queriendo poner en marcha Ford.

Un área donde Ford cree hay más beneficios potenciales que en el sector de la venta de automóviles tradicional. ¿En qué se materializa exactamente esa estrategia? Esa es la gran pregunta que muchos nos estamos haciendo últimamente. Se oye mucho ruido alrededor de los servicios de movilidad en las ciudades del futuro; pero hasta la fecha, las iniciativas no han pasado de ser más que proyectos sin “estrategia ciudad” clara.

En esa nueva “era de la movilidad en las megaciudades“, Ford ha visto en los vehículos autónomos un nuevo paradigma que, en palabras del CEO Mark Fields, “puede suponer un cambio tan importante como la cadena de ensamblaje de Henry Ford supuso“. Pero hay más, en lo que han venido a denominar “Ford Smart Mobility“:

Ford Smart Mobility (Fuente: www.ford.com)
Ford Smart Mobility (Fuente: www.ford.com)

Aquí podemos parte de en lo que pudiera estar Ford pensando para hacer virar su estrategia de compañía: pasar de ser una empresa que fabricaba y comercializaba vehículos, a una que ofrece soluciones de movilidad. De esto ya hablé hace cosa de un año. Por lo tanto, Ford sigue trabajando en ello. Sus beneficios, hay que enmarcarlos en este contexto de transformación de su estrategia. Ya sabemos que esto siempre implica cambios que hay que aguantar durante un tiempo.

La conectividad, el transporte sostenible, el vehículo autónomo, el incremento de la experiencia del viajante y el análisis de grandes cantidades de datos (Big Data), parece son las palancas tecnológicas sobre las que se quiere apoyar Ford para convertirse en esa emprea de soluciones de movilidad que decimos. En esta clave, no es de extrañar la cantidad de iniciativas de innovación abierta que está poniendo en marcha, su reciente (primer) gran acuerdo con una mega-ciudad para ayudar a combatir los problemas de transporte urbano y la polución (San Francisco en este caso), el lanzamiento de Ford GoBike (ante la creciente importancia que parece tendrá la multi-modalidad) o la compra de Chariot, empresa de servicios de transporte, un sector en auge importante.

Ford todo esto parece tenerlo claro. Su descenso de ventas, incluso, puede ser parte de la estrategia. El mercado de EEUU, tras el rescate de Obama al sector de la automoción (acordaros los intereses de Ohio a nivel político, el enorme peso del sector de la automoción ahí y la recesión sufrida en 2008-09), parece estar llegando a un punto de saturación. No es tan fácil ya vender más unidades de vehículos en esos mercados. Por lo tanto, quizás mejor darse cuenta a tiempo, y cuando vuelva a haber una fase expansiva (quizás demandando servicios de movilidad), estar el primero.

En definitiva, estamos presenciando cómo un sector tan “tradicional” (100 años haciendo lo mismo: fabricar y vender coches) se transforma para dar paso a las nuevas innovaciones tecnológicas. ¿Quién saldrá ganando en esta carrera por los servicios de movilidad? Podremos reseñar, dentro de unos años, qué tal le fue a Ford en esta “arriesgada” pero “realista” estrategia hacia los servicios de movilidad.

¿Podría Google acabar como Yahoo algún día?

Hace tres meses hablábamos de Yahoo. Y titulábamos la venta de sus activos digitales con un apellido: “el antiguo gran buscador“. Y es que Yahoo! fue considerado por muchos, durante mucho tiempo, el que había ganado la batalla online. Fortune, el 2 de Marzo de 1998, titulaba esto:

Fuente: http://archive.fortune.com/magazines/fortune/fortune_archive/1998/03/02/238576/index.htm
Fuente: http://archive.fortune.com/magazines/fortune/fortune_archive/1998/03/02/238576/index.htm

La noticia merece mucho la pena. Habla de unas cifras realmente interesantes: una empresa que en 1997 había ingreso 67 millones, había perdido 23, pero que en bolsa ya le daban un valor de 2.800 millones de dólares. Y básicamente lo que venía a decir Fortune es que esos 25 millones de usuarios que mensualmente empleaban Yahoo, habían conseguido convertir Yahoo! en la gran perla de la era digital. En el gran buscador que nadie iba a conseguir desbancar. En el año 200 llegaba a los 185 millones de usuarios. Nadie iba a frenarle. Pero luego, ya saben lo que ha pasado.

¿Les resulta algo familiar? A mí sí. Sí, hablo de Google, la segunda empresa de mayor valor bursátil del mundo, la que presenta semestre a semestre grandes resultados; ese buscador tan potente y aparentemente indestructible. ¿Podría Google acabar como Yahoo algún día? Quién sabe.

Pero lo que me genera alguna duda respecto a la posición de Alphabet/Google es la industria en la que están, y no tanto ellos en sí (que sería difícil poner en duda a una empresa tan rentable y solvente). De esto ya he hablado en el pasado, con algunas de las frases que ahí introducía y que creo resumen bastante bien la “volatilidad” que pudiera tener este sector en el corto plazo:

[…] Dejando de lado que el mundo de la publicidad digital es difícil -sí, mucho presupuesto, pero también muchos jugadores para repartirlo-, lo que creo es que estamos confundiendo el tema del que tratar. En el fondo, lo que está en cuestión es si el modelo de publicidad online es bueno ahora mismo. Y es que yo creo que no. Hemos llenado las webs de publicidad totalmente intrusiva, poco personalizada (y mira que la era digital lo permite…) y omnipresente. Esto a la gente le molesta. Creo que necesitamos un nuevo modelo de publicidad digital basado en la relación.

El punto en todo esto es que Google, aunque parezca mentira, pudiera encontrarse en la “parte mala” de muchas de las tendencias que parecen advenirse en el sector. Por un lado, Google confía mucho en la web general y en su buscador ahí; parece que la tendencia hacia las apps es cada vez más pronunciada. Lo dicho en el párrafo citado anteriormente; Google confía en un modelo publicitario que podríamos considerar “intrusivo”; parece que la balanza hacia modelos basados en la relación se están extendiendo. En términos de redes sociales y la cada vez mayor edad e importancia de esos jóvenes que pasan tanto tiempo ahí, y menos en la web, Google no existe.

Por contra, Facebook, en ambos  mundos parece encontrarse en el lado correcto. no quiere esto decir, que a Facebook solo le depare un futuro de rosas. Esto está todavía por ver. Son tendencias.

Pero, donde el problema es más grande, es en la joya de la corona de todo esto: el tráfico móvil. Fíjense en la siguiente gráfica:

Tendencias en Internet y fuentes de tráfico (Fuente: http://www.kpcb.com/internet-trends)
Tendencias en Internet y fuentes de tráfico (Fuente: http://www.kpcb.com/internet-trends)

Ahora mismo, el mayor vector de recorrido de la industria publicitaria la tiene el móvil. El desequilibrio más importante entre tráfico a inversión lo tiene ese canal. Esta gráfica parece indicarnos una tendencia clara a mover dinero de inversión del canal impreso y TV al canal móvil. Si esa oportunidad existe en EEUU (que es a lo que hace referencia esa imagen), imagínense cuando esa tendencia llegue al mundo en general. Habrá muchos más problemas.

Y, por último, si parece que el contenido es el nuevo rey, y no tanto la búsqueda (SEO y compañía), no debería sorprendernos que ese “engagement” que genera el contenido (como el de Facebook, de nuevo), sea una aventura por la que deba empezar a preocuparse pronto Google. Y, de nuevo aquí, Facebook parte de una posición de partida ventajosa, por su gran adaptación al entorno móvil, en el que vemos tenemos todavía mucho para realizar. Solo un 15% de nuestro tiempo en los móviles lo hacemos en navegadores; el resto lo hacemos en aplicaciones.

Google no crece más. Al menos a nivel de usuarios y el uso que hacen. Lleva desde 2012 con el mismo volumen de búsquedas todos los meses (100.000 millones, que no es poco, pero ya digo que no crece). Pero en términos de dispositivos móviles, se traduce en una búsqueda diaria en el móvil; frente a los 50 minutos al día en Facebook. Los números hablan por sí solos.

Por lo tanto, volviendo a la pregunta original. ¿Podría Google acabar como Yahoo algún día? No lo sabemos, ni lo sabremos pronto. Pero las tendencias no son muy favorables.

Eibar – Real Sociedad a las 13:00: lo local (hostelero) vs. la globalización (consumo en Asia)

El pasado 24 de Septiembre se celebró a las 13:00 el partido Eibar – Real Sociedad. Ganó el Eibar 2-0. Sin embargo, no voy a hablar de fútbol ni del en sí juego hoy. Sí voy a destacar un hecho ya citado en la frase anterior: se celebró a las 13:00. Un nuevo horario que estrena para esta temporada la Liga Santander (que ha venido a sustituir el nombre que daba su gran competidor).

Se pueden imaginar que cuando el Eibar ascendió a primera división, y encima, cosecha buenos resultados, los hosteleros locales notaron un aumento considerable de la consumición. Y es que la afluencia al campo ha pasado de una media de 1.500 aficionados (y menos) a más de 5.000. Me parece ciertamente objetivo decir que las tradiciones que se estilan por aquí chocan con ese horario. Cuando juega el Athletic, uno de los mejores horarios para poder disfrutar de una experiencia completa son los partidos del sábado a la tarde. Bueno, lo que solían ser, que ahora ya no es tan fácil encontrar partidos en ese horarios. Haces plan de día por Bilbao, comes, pasas la tarde con los amigos por la mítica calle Pozas, vas “calentando” el partido con largas charlas de lo humano y lo divino. Y los hosteleros de la zona, más que contentos.

Pero estas tradiciones, no sé cuánto tiempo nos durarán. Creo que este tipo de horarios de mediodía durante fin de semana y demás, pronto, podrían ser lo normal. Y sino, miren:

Sí, amigas y amigos, es Javier Tebas, presidente de la Liga. Si no les quedaba claro todavía -y con su reelección más aún-, tiene claro que debe internacionalizar su producto. La Liga, que centra parte de su actividad en conseguir una mayor asistencia local a estadios, pero que también quiere trasladar una sensación de lleno que proyectará en la venta de los derechos de Televisión de la Liga por todo el mundo. Y si los clubes no ayudan a ello porque no son capaces de llenar sus gradas, pues multa. Miren:

Fuente: http://blogs.elconfidencial.com/deportes/a-mi-bola/2016-08-04/laliga-grada-tebas-sanciones-clubes_1242524/
Fuente: http://blogs.elconfidencial.com/deportes/a-mi-bola/2016-08-04/laliga-grada-tebas-sanciones-clubes_1242524/

Que la expansión de la Liga hacia Asia es algo imparable los tweets anteriores lo demuestran. Ese horario, por matemáticas, favorece mucho a esa zona del mundo. Que Tebas quiere conseguirlo a “toda costa“, también parece claro. Y que hay un claro choque entre lo “local” y lo “global”, también parece claro. El fútbol español, y los derechos de emisión de los partidos, es el último ejemplo de un debate que se está produciendo en muchos niveles y ámbitos de la vida (generación de riqueza y reparto, traslado de plantas de producción de un lugar a otro, etc.).

Pero, creo, todo esto debiéramos afrontarlo con un debate serio e inclusivo. No es que tenga yo una mayor sensibilidad por un hostelero de Eibar, sino que entiendo que esa anécdota que contaba al principio se produce todos los fines de semana, cuando hay horarios que favorecen la emisión de partidos en Asia frente a la experiencia de los aficionados locales de “pasar el día con el fútbol“. Y favorece a patrocinadores que negocian con las cadenas que emiten los derechos en China o India, frene al hostelero local de Eibar.

Y no, tampoco es que quiera yo ahora volverme proteccionista. Pero sí quiero provocar una reflexión sobre el modelo, y la consideración de todos los factores. El dinero y la explotación de un producto tan jugoso como son los partidos de la Liga requiere de un debate serio. Esto en cierto modo se alinea con lo que estamos viendo fruto de la globalización: la desigualdad interpaís se está reduciendo (fruto sobre todo del crecimiento de los países menos avanzados) y la desigualdad intrapáis está aumentando. Esto provoca que, ahora, en Asia, quieran y puedan ver la liga española de fútbol. Esto hace años era impensable.

El consumo se desplaza hacia estas zonas en crecimiento que van reduciendo su desigualdad con nosotros. Branko Milanovic, uno de los mejores economistas en el mundo en términos de desigualdad, ha publicado recientemente el libro “Global Inequality: A New Approach for the Age of Globalization“. Espero pronto sacar un rato para leerlo. Habla mucho de esta desigualdad “inter” e “intra” de la que hablaba. Entre sus gráficas (que llenan su libro), siempre destaco esta:

Crecimiento de la renta mundial desde 1988 a 2008 (Fuente: http://blog.gdi.manchester.ac.uk/wp-content/uploads/2016/03/P2.jpg)
Crecimiento de la renta mundial desde 1988 a 2008 (Fuente: http://blog.gdi.manchester.ac.uk/wp-content/uploads/2016/03/P2.jpg)

Como podemos ver, esto de la “desigualdad” no es un concepto abstracto y vacío. Milanovic lo desarrolla muy bien; las clases medias de nuestros países desarrollados apenas han visto crecer su renta en los últimos 20 años. Pero sí lo han hecho las antiguamente clases bajas de países emergentes y ya más desarrolladas como China, India, etc.

Se entiende así que estos movimientos por globalizar el fútbol responden a esta tendencia mundial de aprovechar esos crecimientos de renta en esos países. Y, utilizamos el ejemplo de nuestros hosteleros (a los que traslado todo mi apoyo desde este humilde blog) para ejemplificar esta gráfica del bueno de Branko: lo “local” frente a lo “global, un debate serio y complicado que debemos afrontar entre todos.

Espero, disfruten igualmente del partido, sea a la hora que sea. Y “pese” a su globalización.

Tras Amazon Web Services, ¿llega Amazon Transport Services?

He hablado de Amazon en muchas ocasiones. Básicamente, porque me encanta su modelo de visión estratégica de largo plazo centrada en los objetivos que tuvieron desde el primer día. Sin mayores bandazos. En el último artículo en el que citaba cuestiones relacionadas con su actualidad, introducía su mayor reto actual, que no es otro que la logística. Y al final del mismo, dejaba esta reflexión:

Estos movimientos de Amazon me hacen siempre pensar en cómo, en este Siglo XXI, estamostratando de conjuntar la enorme capacidad de computación y conexión en red (que ha favorecido, especialmente, el empuje del comercio electrónico) y el cambio en los hábitos de compra (pregunten a los millenials), con una infraestructura de transporte y distribución todavía del Siglo XX. Solo los drones, parecen aportar algo de innovación a ese respecto.

Esto, pudiera estar cambiando. Este artículo de Bloomberg no puede ser más provocador (a efectos de reflexión):

Amazon matará FedEx?
Amazon matará FedEx?

Para que se hagan ustedes a la idea, es como si estuviéramos poniendo en duda en España que Amazon pudiera algún día terminar con Correos. Básicamente el artículo viene a describir cómo Amazon está convencido en construir la mayor red de distribución en el mundo, a través de puntos de distribución centralizados y distribuidos. Desde que una persona quiere distribuir un paquete, pasando por toda la interconexión modal, y hasta la entrega final, Amazon quiere construir una cadena que le aporte eficiencia en todas las esquinas. Que es, lo que exactamente, aporta de diferencial frente a otros. Y lo que le está permitiendo ganar mucho dinero.

Lo cierto es que actualmente Amazon es un gran partner para estos grandes operadores como UPS y FedEx. Pero lo que se está poniendo encima de la mesa es hacer la misma jugada que hizo cuando se dio cuenta que contaba con una infraestructura de red escalable que funcionaba muy bien y que acabó siendo Amazon Web Services. Aprovechó su propia infraestructura, y la empezó a ofrecer a terceros a través de un modelo de contratación como servicio.

Si Amazon consigue llegar a tener la mayor infraestructura de transporte intermodal del mundo (aviones propios, barcos propios, furgonetas propias, última milla propia, etc.), no nos debiera extrañar que hicieran el mismo movimiento: ofrecer esa infraestructura a terceros a través de un modelo de contratación bajo servicio. Amazon ahora cuenta con el 30% de la cuota de mercado de servicios de alojamiento en la nube. Con una facturación total de 2.570 millones de dólares. ¿Será capaz de hacer algo parecido con la infraestructura de reparto de mercancías? A mí la verdad es que es una reflexión que me genera bastante inquietud.

Un modelo de “full stack” que haría que Amazon dejase de depender de terceros para un punto tan crítico como la logística. Algo, que ya le ha fallado en alguna ocasión, como comentaba en este artículo. La misma razón que le llevó en su día a construir su propia infraestructura web. El crecimiento que está teniendo Amazon hace que no sea impensable llegar a un punto que genere tanta presión en estos proveedores que le salga bastante más rentable tener su propia red. Es una cuestión de amortización de un coste de estructura que representa un coste fijo. En 2010, Amazon facturaba 34.000 millones de dólares con 33.700 empleados. En 2015, 107.000 millones de dólares para 268.900 empleados. No para de crecer tanto en espacio como en necesidades de todo tipo de recursos: personas, tecnologías, financieros, etc.

Todo esto, como señala el artículo de Bloomberg, va a depender mucho del éxito que pueda cosechar su servicio Premium. Esos 99 dólares de tarifa plana anual con la que un comprador se garantiza una entrega en dos días. Ya saben que las tarifas planas provocan en nuestra mente una necesidad innata de amortizar bien esa inversión. Para Amazon, la jugada perfecta: más clientes tendrá, dado que más compras querrá hacer la gente. Según Consumer Intelligence Research Partners, actualmente hay 63 millones de personas suscritas a dicho plan, 19 millones más que un año antes. Ese servicio, además, no para de mejorar: en algunas ciudades, para algunos ítems, estamos hablando ya de entrega en horas. Un servicio, que cuando lo veamos por estas latitudes, alterará mucho nuestros patrones de compra y nuestra asistencia semanal al supermercado. ¿Cómo acabaremos haciendo la compra si alguien nos puede llevar todo a casa en una escala de horas?

Todo esto, para terminar, funcionando con modelos de optimización logística donde el “Big Data” juega su papel. Y donde economistas, aportan su mirada a los algoritmos, como comentábamos en una entrada anterior. Estos algoritmos que, algún día, serán como la electricidad: ni siquiera ya nos damos cuenta que está ahí, pero hace funcionar “todo”.

Y es que, ya saben, Amazon tiene varios lemas en su día a día. Y, uno de ellos, es hacer historia.

Amazon Transport Services
Amazon Transport Services

Economistas en empresas tecnológicas

Hal Varian es un economista especializado en microeconomía y economía de la información. Profesor emérito por la Universidad de California – Berkeley, es el actual “Chief Economist” de Google. Entre las múltiples cuestiones que nos dejará para la historia, destacan dos libros: Information Rules: A Strategic Guide to the Network EconomyThe Economics of Information Technology: An Introduction. Ya pueden imaginar, con esta introducción, que su figura es muy familiar en este blog: el cruce entre la economía y la tecnología en esta nueva era de la economía digital.

Actualmente tinee 69 años. Y fue uno de los pioneros en lo que a la incorporación de economistas en empresas tecnológicas se refiere. Y esto, que hace unos años era prácticamente anecdótico, parece ser actualmente, a tenor de lo que se cuenta en este artículo de New York Times en no solo una tendencia, sino también en una gran salida para los economistas.

Los economistas en las empresas tecnológicas (Fuente: http://www.nytimes.com/2016/09/04/technology/goodbye-ivory-tower-hello-silicon-valley-candy-store.html)
Los economistas en las empresas tecnológicas (Fuente: http://www.nytimes.com/2016/09/04/technology/goodbye-ivory-tower-hello-silicon-valley-candy-store.html)

Hal Varian se incorporó en Google en 2002. Al comienzo, a media jornada. ¿Se imaginan lo que sería una media jornada de un profesor universitario de España en una empresa tecnológica? Para mí, un valor añadido para la formación universitaria altísima. Esta media jornada le duró poco. Enseguida, el valor que aportaba a Google era tan alto, que se incorporó a tiempo completo. Ayudó a Google en uno de sus principales hitos: el mercado de Google AdWords, que permitió a anunciantes incorporar su anuncio sobre la base de las keywords que la gente buscaba.

Google pretendía evitar que el que tuviera más dinero fuera el primero en aparecer. Quería un sistema más meritocrático. Buscaba un sistema de relevancia acorde a la supuesta búsqueda que estaba haciendo el usuario. De esta manera, el anuncio no sería interpretado como tal; sería interpretado por el usuario como otro más. Un ejemplo de libro de “mercado inteligente”. Desde entonces, Varian montó un equipo, y empezó a incorporar estas lógicas económicas a muchos otros productos de Google. Pero también, ayudó en la inteligente salida a bolsa de Google en 2004, las pujas por espectro WiFi, la puja por patentes e incluso por nuevos modelos de negocio.

De ahí lo de “Chief Economist en una empresa tecnológica“. Básicamente, incorporar visiones económicas en empresas que están transformando industrias, y que tienen que inventar nuevas lógicas que permitan construir modelos económicos sobre los nuevos esquemas de generación de valor que introduce la economía digital. Llevo un tiempo pensando en esta misma idea. Especialmente en la idea de lo mucho que puede aportar el análisis de datos masivos a la mejora de muchos algoritmos y al mundo del software en general. Todo ello, derivado del creciente número de estudiantes de economía y profesionales del ámbito económico que tenemos en nuestro Programa de Big Data y Business Intelligence.

En la actualidad, empresas tecnológicas como Amazon, AirBnB, Netflix, Facebook, Uber o Microsoft, se pelean por los doctorados en economía que se han especializado en este área de la microeconomía: entender bien lo que es la economía digital y los nuevos esquemas de generación de valor en los que también hay que incorporar esa dimensión económica que ellos tienen. En proyectos como los que emprende Randall Lewis en Netflix con sus estudios para determinar la correlación o causa de los anuncios en el comportamiento del usuario en la plataforma de distribución de contenidos (su blog se llama “Economics & Big Data” y en Linkedin dice que ocupa el cargo de “Causal Economics” en Netflix) o Peter Coles en AirBnB que hace investigaciones en su plataforma de huéspedes e invitados para encontrar relaciones ocultas que permita entender el comportamiento del consumidor (en Linkedin dice que es el “Head Economist” de AirBnB y suele escribir sobre nuevos sistemas de pricing en revistas como Harvard Business Review).

Un economista con este tipo de perfil en el mundo académico americano tiene un salario de entre 125.000 y 150.000 dólares. En las empresas tecnológicas, su salario está ya en los 200.000 dólares. Con el esquema de bonus y acciones que suelen tener, enseguida esos salarios suben considerablemente. Por si os lo estáis preguntando. ¿Y qué perfil es éste? Un perfil experto en su dominio (microeconomía especialmente), pero que maneja datos con facilidad, herramientas de computación y es capaz de construir soluciones de análisis de datos a través de algoritmos de machine learning. Por lo tanto, no se trata solo de entender la lógica de los mercados digitales, sino también de manejar las nuevas capacidades que traen las capacidades de cómputo actuales y los lenguajes de programación que permiten sacar provecho de los mismos.

Las universidades americanas ya han empezado a reaccionar a esta tendencia. En Yale, este otoño, se oferta el curso “Designing the Digital Economy“, que mezcla la informática y la economía para ofrecer esta mirada que los economistas aportan a las empresas tecnológicas. Quizás, algún día, veamos todo esto en España.

De momento, en nuestro Programa de Big Data y Business Intelligence, lo estamos viendo. Y mucho además. Y las clases, quedan súper enriquecidas también para el profesor (en primera persona lo cuento). Los economistas tienen mucho que aportarnos en las empresas que aprovechan el valor creado en esta era digital.

Desempleados de larga duración y políticas activas

Este verano, me he interesado mucho por temas que me encantaba investigar en mi etapa de estudiante del Máster de Recursos Humanos. Una de las áreas que creo merecían más lectura es el mercado de trabajo. Especialmente, para el ámbito de desempleados de larga duración, que, en diferentes etapas de la vida, se producen (por desgracia). Es un tema, además, que con mis nuevas responsabilidades como Vicedecano de Relaciones Externas y Formación Continua de la facultad de Ingeniería, me tocan de pleno. Por lo que he querido ponerme al día en todo ello.

Llegué, moviéndome de una lectura a otra, a un artículo del World Economic Forum, titulado “The longer you’re unemployed, the less likely you are to find a job. Why?“. Que, básicamente se resume en la siguiente imagen:

Probabilidad de encontrar un trabajo en función de la duración de la época de desempleo (Fuente: https://assets.weforum.org/editor/F47TefaJMYEhyXp40MByW4ni6aYWOUX44tVppTTI5as.jpg)
Probabilidad de encontrar un trabajo en función de la duración de la época de desempleo (Fuente: https://assets.weforum.org/editor/F47TefaJMYEhyXp40MByW4ni6aYWOUX44tVppTTI5as.jpg)

Creo que se puede entender fácilmente la idea. A mayor tiempo (en meses) como desempleado, menor probabilidad de encontrar trabajo. Se trata de un estudio hecho sobre la Current Population Survey de EEUU, pero que permite ilustrar la idea para poder trabajarla en otros ámbitos y partes del mundo. Como es nuestro caso, que por ello quería hablar de ello.

Los motivos que pueden llevar a que esto ocurra ha sido objeto de estudio en numerosas ocasiones. Suelen salir las causas habituales: la pérdida de habilidades (por falta de actualización en algunos sectores), la supuesta discriminación de la empresa contratante, la parte psicológica del desempleado y su desánimo, etc. Hay varios estudios que han comprobado empíricamente cómo es un dato que se mira mucho a la hora de contratar a una persona. Y, por ello, hay que prestarle tanta atención.

Este fenómeno tiene a algunos colectivos más afectados que a otros. Por ejemplo, aquellos que tienen menos educación recibida, además de estar más representados en esta gráfica, tienen una menor tasa de reinserción laboral y permanecen más tiempo desempleados. Pero el fenómeno se produce igualmente: cuanto más tiempo pasa, menor probabilidad de encontrar un trabajo. Éstos son los desempleados de larga duración.

Uno de los aspectos que este estudio destaca es la parte de características no observables. Es cierto que controla por variables como edad, raza, educación y género. Pero otras características más difícilmente medibles u observables como la personalidad, actitud o las “soft skills” (trabajo en equipo, comunicación interpersonal, etc.), no son fácilmente controlables. ¿Pueden ser estas las que expliquen este fenómeno? Quizás esas personas que aparentemente son discriminadas, no tienen este “skill set” de habilidades, por lo que puede ser que la “supuesta” discriminación no sea tal, y sí un fenómeno de revelación de preferencias del contratante.

En la gráfica que hemos visto, hay más información de la que puede parecer. Quizás la más alarmante es que a partir del octavo mes de desempleo, se pierde un 50% de las probabilidades de encontrar trabajo. Por eso mismo, las políticas activas de empleo deben ser muy dinámicas y ágiles. El mercado de trabajo debe ser lo suficientemente flexible y rápido como para que una persona, que por cualquier situación o hecho se encuentre en desempleo, pueda rápidamente cambiar y encontrar un nuevo destino y ocupación.

Este tema debiera no solo preocuparnos sino también ocuparnos. No voy a decir nada nuevo exponiendo que el mercado de trabajo en España tiene muchas cosas que mejorar. Pero detrás de una métrica como la “tasa de desempleo”, se encuentran otras cuestiones como esta sobre los desempleados de larga duración. Nunca deberíamos dejar de ocuparnos de estos colectivos.

Estos elementos, además, en una situación como la actual de grandes bolsas de desempleo, se alimenta aún más. Ante una mayor disponibilidad de personas en edad y condiciones de trabajar, es entendible que estas cosas puedan ocurrir.

Los desempleados de larga duración debieran ocupar mucha parte de las políticas activas a emprender dentro del mercado de trabajo. Esperamos que nuestros representantes así lo hagan.