La mitad de nuestros salarios para impuestos, sí; pero vivimos bien, ¿no?

Hemos pasado una época del año en la que saldrán noticias como esta, estaesta. Apoyados en diferentes fuentes de datos, parece que los españoles vivimos en un infierno fiscal. Los datos así parecen sugerirlo. Si usamos los datos de un estudio elaborado el año pasado por el Foro Económico Mundial, los trabajadores españoles destinamos un 52% de nuestro salario a impuestos. O, visto de otra manera, nos quedamos de manera neta con el 48%, una vez que hemos atendido nuestras diferentes obligaciones fiscales (el IVA, IRPF, impuestos especiales, etc.). Somos el cuarto país del mundo que mayor esfuerzo exige a sus trabajadores.

Ranking de impuestos por países (Fuente: http://e01-elmundo.uecdn.es/assets/multimedia/imagenes/2015/12/07/14495195648681.jpg)
Ranking de impuestos por países (Fuente: http://e01-elmundo.uecdn.es/assets/multimedia/imagenes/2015/12/07/14495195648681.jpg)

Por encima de España se sitúan países sospechosos también en este tipo de rankings como son Suecia o Dinamarca. En el puesto 11, Finlandia. Y si no fuera por sus enormes reservas de petróleo que tanto beneficio fiscal le dan, también a buen seguro aparecería Noruega. Países, estos nórdicos, que son conocidos por la buena vida que ofrece a sus ciudadanos. Unos países que se enorgullecen siempre de citar la confianza de sus ciudadanos en sus instituciones (entre el 50 y el 60% de sus ciudadanos confían mucho en sus instituciones, frente a una media de algo más del 30% en el conjunto de la UE-27).

Unos países que son conocidos también por el gran gobierno que tienen: cómo cuidan de sus ciudadanos, el gran volumen de beneficios sociales que les ofrecen, incluso muchos de ellos demasiado generosos. Sin embargo, después de los turbulentos años 80 que pasaron (también es cierto después de un siglo de un alto crecimiento), las finanzas se mantienen bien controladas. También tienen una larga tradición de liberalismo en múltiples ámbitos: libertad de prensa desde 1766, un campo de funcionarios libre de corrupción y meritocrático desde mediados del siglo XIX. E, insisto, los ciudadanos confían mucho en el valor que les aporta el ámbito público.

Y éste último punto es al que quería ir. Básicamente porque muchas veces pensamos que las cosas cuestan menos de los que creemos. Y sí, quiero llegar al gasto social. Ese conjunto de gastos que permiten mejorar la vida y el día a día de nuestros ciudadanos. En ese ranking, donde se cuela España. No podremos negar que los beneficios sociales aquí también son amplios. Y es que, como digo, las cosas cuestan (mucho) dinero. Pagamos impuestos, pero a cambio obtenemos un conjunto de amplios beneficios sociales.

Miremos el gasto social de los principales países, los que pertenecemos a ese selecto club de la OCDE.

Gasto social en países de la OCDE (Fuente: OCDE)
Gasto social en países de la OCDE (Fuente: OCDE)

Los países nórdicos (salvando Noruega, ya digo, son su singularidad petrolífera), junto a España -y algunos otros-, dedican entre un 25 y un 30% de su PIB al gasto social. Este gasto, representa aspectos como la incapacidad para el trabajo (jubilación, invalidez, etc.), salud, familia, políticas activas de empleo, vivienda, etc. Si alguno quiere seguir reflexionando sobre el modelo impositivo que tenemos en España, quizás se pueda dar una vuelta por lo que ocurre en países con menos impuestos (y beneficios sociales, claro), como Brasil, Sudáfrica, China, India e Indonesia.

Quizás la diferencia en cuanto a lo que pase en España frente a otros países con modelos impositivos altos y beneficios sociales altos sea la confianza en cómo los políticos gestionan dicho dinero. Los casos de corrupción y el ineficiente gasto público (que es la política redistributiva más importante que tienen los países), no son dos elementos que acompañen para que nos guste pagar impuestos. Es, en este sentido, siempre interesante ver la cantidad del gasto público que va destinado a las personas más necesitadas. En este caso, España, en lugar de acompañar a los países nórdicos, acompaña a otros respecto a los que salía muy distanciado antes:

% del gasto público que va a los ciudadanos más necesitados (Fuente: OCDE)
% del gasto público que va a los ciudadanos más necesitados (Fuente: OCDE)

No llegamos a niveles de México, Portugal o Turquía, donde el dinero público, es más, vuelve a las clases más pudientes prácticamente, pero ahí tenemos mucho espacio de mejora. Especialmente porque las partidas de gasto social más amplias son en términos de salud y bienestar en la tercera edad. Ámbitos de la vida donde la vulnerabilidad es importante, y donde las limitaciones para encontrar otros campos de mejora son realmente complicados.

No pretende este artículo ser un estudio científico de cómo debemos todos ser más coherentes con el equilibrio eterno del ser humano “dar y recibir”. Pero sí por lo menos vislumbrar y poner en cierta comparación el pago de impuestos con los servicios y beneficios sociales que obtenemos. Éste último campo, es el gran olvidado cuando los medios españoles, ahora que hemos hecho la declaración de la renta, nos han bombardeado con la gran cantidad de impuestos que debemos de pagar entre todos, pese a no tener los políticos de Suecia, Dinamarca, Noruega o Finlandia.

Amigos, amigas, las cosas cuestan mucho dinero. Como dicen mis amigos y amigas economistas, nada es gratis. Los impuestos, el instrumento que nos permiten vivir tan bien en España.

Robots y automatización de trabajo: no tan rápido (Parte II)

(Este artículo tiene una primera parte con la entrada anterior)

Decíamos en la entrada anterior, que uno de los elementos más debatidos con esta revolución industrial (la llamada cuarta revolución industrial), es la cantidad y calidad de trabajo. De la entrada anterior, decíamos al final, a modo de corolario, lo siguiente:

Los robots nos sustituyen, pero todo está por pensar y construirse sobre ellos. Preparémonos para ello. Mientras tanto, es difícil concluir si crearemos o destruiremos trabajo.

En esta entrada, hablaremos de la calidad del trabajo, que podemos representar a través de la inflación o deflación de los salarios o el aumento de las desigualdades. Para ello, nos apoyaremos en un reciente artículo también escrito por Acemoglu y Restrepo, titulado “Robots and jobs: evidence from the US” (2017). El artículo empieza diciendo que todavía no tenemos claro cuántos puestos de trabajo están realmente en peligro. Citando varios de los tan cacareados artículos (que van desde el 57% de los países OCDE que cita el Banco Mundial, hasta el 9% de Arntz, pasando por el famoso 47% de Frey y Osborne), Acemoglu y Restrepo dicen que ellos no son capaces de estimar cifra alguna en cuanto a sustitución de trabajo humano por robots: todo depende de costes y de salarios, como todo en la vida. Y ahí es donde veía interesante hablar en clave de la calidad de trabajo.

Para su estudio han empleado datos de EEUU. Y para el concepto genérico de “robot”, han empleado la definición que da de estas máquinas la Federación Internacional de Robótica (IFR), que desde 2014 los define como:

An automaticallyu controlled, reprogrammable, and multipurpose machine

Máquinas, robots, que en entornos industriales pueden soldar, ensamblar, mover materiales, empaquetar, etc. En la actualidad, la IFR calcula que hay entre 1.5 y 1.75 millones de robots industriales, una cifra que podría subir hasta entre 4 y 6 millones según la Boston Consulting Group.

Robots industriales por cada 1.000 trabajadores en EEUU y Europa de 1993 a 2007 (Fuente: http://voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/restrepofig1.png)
Robots industriales por cada 1.000 trabajadores en EEUU y Europa de 1993 a 2007 (Fuente: http://voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/restrepofig1.png)

La situación de partida para exponer resultados de Acemoglu y Restrepo es que los robots no tienen el mismo impacto en todos los sectores. De ahí que esto tenga mucha relación con el valor añadido que aporta cada uno de nosotros en nuestro puesto de trabajo. Por ejemplo habla de cómo el 39% de los robots existentes están dedicados al sector de la automoción. Un 19% a la industria electrónica, un 9% a la metálica, otro 9% a la química y plástica, etc. Y con este impacto por industria, han elaborado un mapa de zonas en EEUU, que presentan como sigue:

Exposición a robots en las zonas de EEUU (Fuente: https://docs.google.com/spreadsheets/d/10yR91cuPP3XVjZC3ouWYrHqTyZszcZO3ffwJjfI7OJc/edit)
Exposición a robots en las zonas de EEUU (Fuente: https://docs.google.com/spreadsheets/d/10yR91cuPP3XVjZC3ouWYrHqTyZszcZO3ffwJjfI7OJc/edit)

En las zonas más afectadas por la adopción robótica, el impacto en empleo y salarios ha sido importante. Cada nuevo robot por cada 1.000 trabajadores, el empleo local por ciudadano se redujo un 0,37%, mientras que los salarios cayeron un 0,73%. Sé que estoy hablando de caídas, pero, ¿tan malos números parecen éstos? Por lo tanto parece que cuanto más sensible es tu zona de trabajo a la automatización, más hacia abajo parece que van los salarios. Un total de 6,2 trabajadores perdiendo empleo por cada robot. Es todo una cuestión de sustituibilidad de lo que hacemos los humanos.

Toda esta evidencia y números sugieren que el impacto tanto en salarios como en calidad de empleo no es tampoco tan importante como parecía. De ahí lo interesante de este artículo de Acemoglu y Restrepo. Incluso estos autores sugieren pensar que una reducción de salarios y de costes de producción, podría llevar a estas empresas a ser más competitivas, y compensar la pérdida de empleo en producción, con exportaciones (incluso a otras regiones en EEUU). Por lo tanto, concluyen los autores que:

There is nothing here to support the view the new technologies will make most jobs disappear and humans largely redundant.

Todavía hay esperanza. El País publicaba recientemente un artículo que no se hacía eco de estas evidencias, pero sí citaba a los sospechosos habituales. Y también citaba el proyecto REIsearch, impulsado por el Atomium – Instituto Europeo para la Ciencia, Medios de Comunicación y Democracia. Expone básicamente el pesimismo de la población en cuanto a su futuro laboral. De hecho, solo el 10% de los encuestados se mostraba positivo ante la oportunidad que abre la digitalización para ofrecer empleo y buenos salarios para todos. ¿Tendrá algo que ver el pesimismo que habitúan en trasladar los medios de comunicación?

Los humanos siempre mantendremos (al menos de momento), el monopolio de ciertas cuestiones: la creatividad, la interacción compleja con objetos y humanos (esto es especialmente importante en un país de servicios como el nuestro), etc. Ofrezcamos evidencias, por favor, siempre que hablemos de un tema tan sensible para todos nosotros. Los robots no serán el fin del mundo.

Robots y automatización de trabajo: no tan rápido (Parte I)

Leía hace unas semanas con mucha atención una conversación que desde Wired dirigían entre el presidente Barack Obama y el director del MIT Media Lab Joi Ito. Obama manifestaba que una de sus mayores preocupaciones con la automatización de las plantas de trabajo y la inteligencia artificial era el aumento de las desigualdades. Ya el pasado diciembre, cuando todavía lo teníamos de presidente, la Casa Blanca publicó el informe “Artificial Intelligence, Automation, and the Economy“, donde además del aspecto de la desigualdad, también se citaba la necesidad de la intervención política para luchar contra el impacto desigual.

Al automatizar parte del trabajo humano, como en otras épocas, reduciría salarios (donde el valor añadido ya no era tal), y aumentaría el de las personas capaces de construir sobre ello. El señor Joi Ito, respondía que por eso él prefiere referirse a la inteligencia extendida, más que a la artificial, porque tenemos que ver estas evoluciones tecnológicas como una manera de extender la capacidad humana, nunca de sustituirla. Invitaba a pensar en cómo poder imbricar valores sociales a las máquinas.

Me acordaba de esta entrevista leyendo esta noticia, en la que el titular lo dice todo:

Chinese firm halves worker costs by hiring army of robots to sort out 200,000 packages a day

Una empresa china que veía cómo se reducía un 50% sus costes laborales adquiriendo un ejército de robots. Ahora, podía entregar un total de 200.000 paquetes al día, incrementando un 30% su eficiencia. Y encima, lo hacen con un mayor orden que el que los humanos son capaces de generar.

Empleados de STO Express ordenando envíos dentro del caos reinante (Fuente: http://fm.cnbc.com/applications/cnbc.com/resources/img/editorial/2017/04/11/104396743-GettyImages-496941098.530x298.jpg?v=1491885367)
Empleados de STO Express ordenando envíos dentro del caos reinante (Fuente: http://fm.cnbc.com/applications/cnbc.com/resources/img/editorial/2017/04/11/104396743-GettyImages-496941098.530×298.jpg?v=1491885367)

Un ejemplo más de algo que viene siendo objeto de conversación en China: los robots están quitando el elevado volumen de trabajo que la revolución del trabajo de China había traído. De hecho, el gobierno central Chino espera llegar a un total de 100.000 robots en 2020.

Estas noticias, me han llevado estas vacaciones de Semana Santa a recopilar alguna evidencia nueva sobre el impacto de la robotización y la inteligencia artificial en el empleo y su calidad. Me preocupan, como siempre, dos aspectos: el impacto real que esta robotización va a provocar (más allá de los tópicos y generalidades sencillas) en la cantidad de trabajo (es decir, si crea o destruye trabajo); y, cómo quedará la calidad del mismo (especialmente en términos de desigualdad y aumento/reducción de salarios). Voy a descomponer la entrada en dos partes: en esta primera hablaré de la cantidad de trabajo (aumento o reducción de empleo neto), y en la segunda, de la calidad del mismo.

Mokyr, Vickers y Ziebarth, en su artículo “The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?” (2015), describen las lecciones que la historia nos deja desde las revoluciones industriales de finales del siglo XVIII. Según estos autores, estas lecciones de la historia, permiten entender que esta revolución industrial en forma de tecnologías digitales (ordenadores -hardware y software combinado a diferentes escalas- y robots especialmente) permitirá crear nuevos productos y servicios que ofrecerá la posibilidad de que aparezcan un número importante de nuevas profesiones.

El debate, en este sentido es si esa creación de nuevas ocupaciones laborales será capaz de contrarrestar la que se perderá por la automatización de trabajos que actualmente desempeñan, de manera manual, los humanos. Acemoglu y Restrepo, en su artículo “The Race Between Machine and Man: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment” (2016), dicen que éste es el punto clave de esta revolución industrial. En la medida que los humanos seamos capaces de crear tareas complejas que permitan construir valor añadido sobre la robotización, no habrá reducción de puestos de trabajo.

La naturaleza de esta revolución industrial digital, es realmente disruptiva. Se han juntado muchas “fuerzas de cambio” de golpe (movilidad, redes sociales, IoT, datos, etc.), lo que hace dudar a estos autores sobre si los humanos seremos realmente capaces de construir innovaciones sobre ellas. La única ventaja es que sacar provecho de estos avances digitales necesita del buen hacer de los humanos, y no tanto de inversiones en capital. Necesitamos ideas, un monopolio todavía en manos de los humanos.

Acemoglu y Restrepo recuerdan la segunda revolución industrial, cuando apareció el ferrocarril, los barcos de vapor o las grúas en los puertos. El transporte (civil y de mercancías), globalizó el mundo, lo que hizo que fueran necesarios nuevos ingenieros e ingenieras, se profesionalizó la gestión de empresas, aparecieron nuevas necesidades de ingenieros mecánicos y civiles, etc. En la medida que seamos capaces de replicar este mismo fenómeno de creación de nuevas ocupaciones, estaremos dando respuesta a este nuevo equilibrio de puestos de trabajo que necesitamos. La duda está en ser capaces de entender la magnitud del cambio que implica esta revolución digital.

Para exponer sus ideas y alguna tendencia actual, Acemoglu y Restrepo, presentan esta gráfica:

Creación de nuevos puestos de trabajo en las últimas décadas (Fuente: http://www.voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/acemoglufig1.png)
Creación de nuevos puestos de trabajo en las últimas décadas (Fuente: http://www.voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/acemoglufig1.png)

La gráfica quizás no sea muy expresiva a primera vista, así que mejor explicarla con algo de calma. En Estados Unidos, para cada década desde 1980, se han creado más trabajo de nuevos puestos que de viejos puestos. Quizás esto es síntoma de su enorme capacidad de innovación. De 1980 a 2007, el empleo total en EEUU ha crecido un 17,5% (ay, bendita inmigración…), siendo algo más de la mitad creada por “nuevos tipos de trabajo” (que no es lo mismo que por “nuevos puestos de trabajo”). Son datos cogidos del trabajo de Lin en su artículo “Technological Adaptation, Cities, and New Work” (2011).

No parece observarse nada distinto a lo que ha pasado décadas atrás. Salvo que, esta revolución digital, genera muchos nuevos tipos de trabajo. Y, que, además, destruye con más facilidad los trabajos que son intensivos en horas de trabajo (es decir, aquellos que son “automatizables” por ser su valor añadido la inversión en horas). ¿Y qué tipos de trabajo están apareciendo y su déficit evidencias necesidades? Ingenieros, programadores, especialistas audiovisuales, analistas, arquitectos y administradores de datos, etc. Es decir, lo que ya sabíamos.

Conclusión de esta primera parte: sí, parece que se destruye empleo. Pero el equilibrio que podríamos conseguir viene, parece ser, derivado, de nuevos tipos de trabajo. Y es ahí dónde está el reto. En ser capaces de construir valor con puestos de trabajo que, siguiendo el tópico por una vez, ni siquiera quizás existan aún. Los robots nos sustituyen, pero todo está por pensar y construirse sobre ellos. Preparémonos para ello. Mientras tanto, es difícil concluir si crearemos o destruiremos trabajo.

Las “Fake News” o noticias falsas de la semana, en Radio Euskadi

El pasado 4 de Abril, debuté en el programa Boulevard de Radio Euskadi, de la mano del gran Dani Álvarez. Colaboraré semanalmente con una sección que hemos bautizado como “Fake News”. Como sabéis, últimamente estoy muy activo en ello. He escrito tanto en este humilde blog como en Deia (que salió luego en papel). También me han entrevistado en TV sobre ello.

La verdad es que es un tema que me alegra que preocupe a la sociedad en general. Luchar contra nuestros sesgos por leer lo que refuerza lo que pensamos no es fácil. Tampoco luchar contra nuestra ideología. Como tampoco es fácil saber que detrás de muchas de estas noticias falsas hay entramados económicos como el que se ha descubierto en Macedonia, y que presuntamente estarías detrás de medios que ayudaron a Donald Trump en las pasadas en elecciones.

Dado que son muchos los que me preguntan por ello (muy buena señal, que nos preocupemos por ello), he pensado que quizás sea interesante que una vez emitido cada programa, adjuntar aquí las 4-5 noticias falsas sobre las que hayamos hablado. El audio del programa de esta semana lo tenéis aquí:

En el menú de fake news de esta semana:

  1. Islandia prohíbe por ley que las mujeres cobren menos que los hombres
    • Esta “noticia”, lo peor de todo, es que ha salido en El Economista. Como decía Dani, todo lo que sale de Islandia, nos fascina. Pero, la realidad suele ser bastante más complicada que titulares aparentemente espectaculares. Como alguno se ha encargado de explicar, no, la ley ni siquiera se ha presentado en el Parlamento, ni se va a prohibir nada, ni será de aplicación universal (es voluntario y solo afecta a empresas de 25 o más empleados), e Islandi tiene regulaciones sobre igualdad de género desde los años 60 del siglo pasado, que siguen sin cumplirse. 170.000 interacciones en Facebook y 3.000 en Linkedin (donde ya somos más serios).
  2. Mi reputación”, texto apócrifo pero atribuido a Arturo Pérez-Reverte
    • El propio Pérez-Reverte se ha encargado de desmentirlo una y otra vez. Pero de vez en cuando, sale a la palestra. Y digo de vez en cuando, porque desde que saliera en ForoCoches ya en 2015, una y otra vez, sale a escena. Ahora ha sido por Whatsapp, donde quizás hayáis recibido lo supuestamente siniestro que es el bueno de Arturo Pérez-Reverte. Noticias falsas, que vuelven. Os invitamos a mirar siempre la fecha.
  3. Un reciente estudio de la Universidad de Hardvard revela que beber té no es beneficioso como se pensaba
    • Otro de los ya clásicos en la sección: la salud y el té, dos temas de enorme preocupación para “nuestro día a día” (especialmente la salud). Y si ya encima metemos una fuente acreditada como la Universidad de Harvard, ya ni te digo. Y si encima lo hace una web donde se pueden crear bulos con un sencillo menú (mirad aquí), y juego fonéticamente con otro medio serio y reputado como “20 minutos”, pues la cocktelera perfecta. Harvard no ha estudiado el té, ni es negativo, ni nos hace ser más bajitos. Leamos con atención y respeto intelectual, por favor. 20.000 “compartidos” en Facebook.
  4. Llega a España el radar ‘invisible’. Tráfico pone en servicio 50 equipos ilocalizables para los detectores
    • En estos días en los que en España usaremos el coche…. nada mejor que volver a viralizar una noticia falsa (y contradicha por la DGT en reiteradas ocasiones), y que encima es de 2015. Parece que los coches en España generan mucha atención. Hasta el punto que en dos programas, dos noticias falsas sobre rádares ya han salido como las más compartidas de la semana.
  5. El líder musulmán de Canarias: “Más ayudas para los musulmanes o tendréis atentados terroristas
    • Obviamente, una noticia totalmente falsa, de unas palabras que supuestamente hubiera dicho el imán Mohamed Saleh. El “medio” (por decir algo) que lo saca, es elmunicipio.es, un clásico ya también de noticias falsas. Otro de las cuestiones a las que te invitamos, estimado lector: contrastar con otras fuentes. Lo preocupante de esto es que la noticia falsa tenga casi ya 15.000 interacciones en Facebook, mientras que la verdadera donde se desmiente la noticia falsa, tiene solo 171 “compartidos” en Facebook. Como decíamos en el debut en el programa, la verdad lo tiene difícil.

Por fortuna, Google y Facebook ya están muy concienciadas y preocupadas por la falsedad de las noticias. Google ha lanzado, de hecho, ‘Fact check’ para verificar la información y poder mostrar al lector su análisis sobre su veracidad.

Seguiremos estos días buscando más fake news para seguir en la caza y captura, hasta que solo la verdad esté con nosotros 🙂  Menos ideología y economía con la verdad. Os esperamos en el programa del próximo martes.

PD: Por cierto, ¿no me negaréis que el tono musical del inicio de la sección no os gusta? 🙂

 

Unicornios: empresas que valen más de 1.000 millones de dólares que no existían hace 15 años

El término unicornio se refiere a empresas privadas que valen más de 1.000 millones de dólares. Es decir, empresas que todavía no han salido a bolsa, y por lo tanto, interesa mucho cómo están, porque pudieran ser el próximo éxito, al menos, en términos económicos.

En los tiempos que corren, hablar de unicornios, básicamente, viene a ser sinómino de tecnología. Disponer de materias primas solo, ya no es sinónimo de posibilidad de tener éxito. Hace falta disponer de unos conocimientos, que aplicados de una determinada manera, generan un valor. Y eso es tecnología, tanto electrónicas como digitales. Fortune tiene listadas ahora mismo 174 en este ranking. Las 10 primeras son éstas que sacaba en este artículo el World Economic Forum.

Empresas privadas de más 1.000 millones de dólares de valor (Fuente: Fortune)
Empresas privadas de más 1.000 millones de dólares de valor (Fuente: Fortune)

¿Qué tienen en común todas estas empresas? Veamos algunas de ellas. Uber, una plataforma de servicios de transporte que conecta personas que pueden prestar ese servicio y aquellos que lo demandan. Xiaomi, una empresa que fabrica y comercializa productos electrónicos por Internet. AirBnB, es el “Uber” de los servicios de alojamiento. Didi Chuxing, es el “Uber” chino, pero a lo grande. Snapchat, una empresa de Social Media, pero que como sus precedentes, conecta personas y gana dinero de dicha conexión. Flipkart, la octava, me parece significante porque es india, pero, de nuevo, para la comercialización de productos en Internet. Misma idea de conexión, creación de mercados y poder monetizar ambos lados de la conexión.

China, India y Estados Unidos, las que se prevé se disputarán el cetro mundial a nivel económico en los próximos años, lo han tenido claro. Había que apostar por tecnología. Se han aprovechado de una época de capitales muy baratos (y lo que falta) y la irrupción de una clase media en sus respectivos países con cada vez mayor poder adquisitivo. El informe “Master Hypergrowth” habla mucho de todo ello. Y, obviamente, lo enmarcamos en este fenómeno global de transformación digital de la sociedad y las economías. Cuando decimos que Europa se ha quedado atrás, ya ven, que nos referimos a ello con números en la mano, y con mucha pena. Quizás todavía estemos a tiempo.

Como empresas privadas que son las “unicornio”, todavía no cotizan en bolsa. Por lo tanto, entender la dinámica de generación de valor que han seguido hasta la fecha, es interesante para vislumbrar el escenario que las espera. Me acordaba mucho de todo esto estos días que ando esperando poder leer este libro: Platform Revolution: How Networked Markets Are Transforming the Economy. Mi buen amigo Nacho, ya me ha alertado sobre lo interesante de poder hacerlo para personas, como nosotros dos, que buscamos constantemente entender el valor de esta era digital para poder aprovecharlo.

En el informe que adjuntaba anteriormente sobre la conquista del hipercrecimiento, hay muchísimos elementos interesantes a considerar y citar. Daría para muchos artículos. Lo dejo a su elección por dónde quieren comenzar, pero les animo a hacerlo. Quizás, uno de los puntos que más me llamó la atención fue la parte de los modelos de negocio que permite esos crecimiento sobrelineales tan acelerados. Para muestra, este pantallazo, a pesar de que son solo algunos de los ejemplos de lo que se podría hacer:

Ejemplos de "Mastering Hypergrowth" (Fuente: World Economic Forum)
Ejemplos de “Mastering Hypergrowth” (Fuente: World Economic Forum)

Valgan estos tres ejemplos para terminar de trasladar qué quería explicar hablando de empresas que valen más de 1.000 millones de dólares que hace 10-15 años no existían. Aparte de la migración del CAPEX al OPEX (muy relacionado con esta época de “servitización”, se entiende) y de la simplicidad que van obteniendo las cadenas de valor y los modelos de negocio, la parte crítica me parece la primera: una plataforma balanceada. Un nuevo modelo de negocio, que se fundamenta en la creación de valor poniendo en contacto a productores con los consumidores. Si se fijan, los principales unicornios que describía antes (Uber, Xiaomi, AirBnB, Flipkart, Didi Chuxing, Snapchat, etc.), es lo que hacen. Extraído del informe del Foro Económico Mundial:

“Our business model is built around connecting two markets by our platform. Growth vectors are different on supply and demand side. The key is to balance these factors. Too much offering through the platform without sufficient demand kills supply in the long term and vice versa. This is very difficult through time as the other side of our business is always based on local clients and we need to build the business with the right balance every time, in each market we expand to. I am proud of our accomplishments, as we have been successful in doing this for more than 10 years. Main solution has been our capability to utilize data to support our business model.”

Y ya ves, que al final, esta época de equilibrio de mercados, suele acabar en los mismos vectores de valor de los que hemos hablado con anterioridad: Big Data, Transformación Digital, etc. El principal activo son los datos y la información, no los activos físicos. ¿Qué vale Uber, Snapchat o AirBnB? Es una plataforma digital, que tiene unas reglas para poder ofrecer a cada usuario, aquello que espera. Un algoritmo, vaya, de lo que ya hablé aquí. Ajuste de la oferta y de la demanda en tiempo real. Con su consecuente impacto en los precios, que en función de numerosos factores en tiempo real (clima, demanda, eventos imprevisibles, etc.), cambia el precio. Sin asimetría de información, plataformas que hacen transparentes precios. Y todo esto, provoca un efecto de red, que hace crecer de manera equilibrada y sostenible la plataforma.

En definitiva, unicornios, que fundamentan su valor en datos y en haber construido una plataforma que hacen sostenible su modelo de negocio. Estos unicornios del Siglo XXI que tantos millonarios están creando.

Algunas reflexiones sobre “Revolución tecnológica: predicciones y riesgos de la automatización” de la Sexta Objetivo

Hace unos días, el pasado 12 de Marzo concretamente, La Sexta Objetivo, el programa de Ana Pastor, emitía una edición (entiendo “especial”) que bautizó como “Revolución tecnológica: predicciones y riesgos de la automatización“. El programa íntegro lo podéis ver aquí. Durante la conversación/debate entre los asistentes, escuché varios comentarios que, para los que estamos trabajando en responder a los retos sociales que esta revolución tecnológica introduce, nos llamaron al menos la atención.

Voy a ir glosando los comentarios que fueron saliendo para que veamos el “daño” (por simplificación de cuestiones complejas) que alguno de ellos puede hacer para los retos sociales que se plantean:

En 3 meses cualquiera se puede convertir en programador

Es quizás el más alarmante y comentado en mi entorno social. Efectivamente, una de las personas que estaba presente en el debate dijo que cualquiera se puede convertir en programador en 3 meses. Además de ser falso y complicado incluso de argumentar, lo peor de todo, es el marco del debate en el que se dice. Como si la solución a la “Revolución tecnológica” fuera aprender a programar.

Quizás la chica que hizo el comentario, se refería a aprender una tecnología concreta (que también sería complicado, pero vaya, por tratar de entenderlo). Y quizás ése sea el mayor problema del comentario: aprender algo concreto (una herramienta, una tecnología, una solución), es obviar lo importante que es pensar y la capacidad de asbtracción. En el mundo de la informática, donde la algoritmia es cada vez más importante, también la abstracción lo es cada vez más.

La programación es otra cosa; implica entender de estructuras de datos, los conceptos de los sistemas operativos (esa capa de abstracción que se introduce sobre el hardware de un ordenador), procesos y concurrencia, algoritmia y soluciones para problemas, métodos de almacenamiento y procesamiento de datos, estructuras de ordenadores y problemas, etc. Esto, créanme, no cambia tanto con cada tecnología o lenguaje que aparece. Son cuestiones que llevan con nosotros desde hace décadas. Pero exigen ser aprendidas para hacer un buen código; ordenado, legible, reutilizable, mantenible, etc.

Desde aquellos años 30 en los que un grupo de matemáticos y lógicos (Turing, Gödel y Church) lanzaron el campo teórico que hoy llamamos Ciencias de la Computación (Computer Science) a las gafas de Google o los vehículos autónomos, han pasado más de 80 años. Años en los que hemos desarrollado una industria informática que demanda muchos profesionales, y que cada vez, los quiere más especializados para sus necesidades concretas y urgencias. El problema es que esta lógica de la industria está cada vez más presente; y nos está haciendo daño al valor que desde las universidades, y las facultades de ingeniería (en informática) queremos aportar a la sociedad.

Los MOOC nos van a sacar de esto […] Son gratis, y están en Internet accesibles para cualquiera.

Un “informático” es alguien que aprende el punto de vista científico de la computación, el punto de vista de ingeniería del software y de la computación (que no es lo mismo), aprende las tecnologías para el procesamiento de información y diseña y desarrolla sistemas para elaborar una respuesta y ayudar a las organizaciones sobre dicha información. ¿En todo esto ayuda un MOOC? No lo creo.

Enfoques como éste me parece que fallan en su concepción e idea a transmitir. Una cosa es que haya habido algunas personas a las que les haya funcionado la experiencia (me gustaría saber concretamente cuántas, entre la población total que estuviera en las mismas situaciones… aunque esto, claro, no lo dijo la persona que lanzó este comentario), y otra cosa es que podamos generalizar la idea que para las formaciones técnicas (foco del debate), hacer un curso online o meterse en un programa de especialización tecnológica de Telefónica, Stanford o Google online sea suficiente. Aquí ya expliqué varias de estas ideas.

Los Computing Curricula de ACM e IEEE, organizaciones profesionales -no universitarias por cierto-, proponen qué materias deberían ser impartidas en la educación superior de Informática/Computación, conforme a criterios científicos, sociales y profesionales. La propuesta presente en 2009 considera cinco grados:

  1. Computer Science / Ciencias de la Computación
  2. Computing Engineering / Ingeniería de la Computación
  3. Software Engineering / Ingeniería del Software
  4. Information Systems / Sistemas de Información
  5. Information Technology / Tecnologías de la Información

Si un MOOC (curso masivo online, sin personalización ni acompañamiento del estudiante), permite conseguir todos esos objetivos, avísenme. Seguramente me inscriba. Quizás lo que la comentarista ignora es que esos cursos funcionan bien cuando tienes una base tecnológica o informática medianamente desarrollada. Para las personas que no tienen dicha base, existe la universidad, sus grados y másteres. Es decir, allí donde diseñamos estudios y títulos considerando los marcos de la informática/computación.

Los MOOC nos permitirán reciclarnos.

En esta revolución tecnológica de la que tanto hablamos, sale en muchos momentos el concepto de “reciclarse”. Como si reorientar la carrera profesional de una persona fuera una tarea de días o semanas. Quizás estos comentarios ignoren algunos datos que ofrece, de manera gratuita (como los MOOC), la Encuesta de Población Activa. Aproximadamente un 50% de los desempleados no han superado la educación secundaria. La tasa de desempleo de quienes solo tienen estudios primarias es realmente alta (sobre un 40%), muy por encima de los que tienen estudios superiores (que ronda el 10-12%). Si con estos datos, la comentarista sigue creyendo que un MOOC, permitirá reciclarse, me gustaría ofreciera evidencias de casos que lo han conseguido. Considerando, insisto, el perfil del desempleo en España.

Los empleos que se van a crear van a emplear a los parados que va a generar esta revolución tecnológica.

Estos comentarios suelen tener dos polos. Si habla un “tecnófilo“, dirá esto mismo: que el empleo que la revolución tecnológica destruirá, a su vez, les dará nuevas oportunidades laborales. Si el comentario lo dice un “tecnófobo“, sucederá lo contrario: “los robots destruirán y robarán empleo“. El problema de ambos comentarios es la falta de rigor y evidencias para soportar un comentario y otro. Antes de dar respuesta a este punto, introduzco otro que salió:

“En 10 años, el 45% de las tareas estarán robotizadas”

Ha sido uno de los más repetidos. El pasado lunes di una conferencia, donde me preguntaron hasta en tres ocasiones por ello. Esta revolución tecnológica, va a destruir 1 de 2 cada dos empleos, me llegaron a decir.  Dejando de lado, cualquier rigor científico o de estudios serios. Les animo a buscar la fuente de dicho comentario. Ánimo.

Yo mismo, hace ahora mismo 3 años, cometí el error de sacar un artículo que el tiempo ha ido desmintiendo poco a poco. Algunos incluso crearon asistentes para dar respuesta al riesgo que cada uno teníamos. Ninguna revista económica rigurosa ha llegado a publicar el artículo que citaba. De hecho, estudios más recientes y rigurosos, bajan sustantivamente dicha cifra. Entre ellos, este artículo que sugiero leer.

El riesgo de la automa

Como se puede apreciar en el texto que subrayo, el porcentaje de trabajos automatizables, es bastante menor (a pesar de que España sale mal parada en los 21 países de la OCDE comparados). Ya el pasado verano hablé de estas estadísticas y cómo el riesgo de la destrucción era bastante menor.

La automatización del trabajo y la revolución tecnológica es una historia vieja y recurrente. Estimarla sin más evidencias, es siempre complicado. Por eso, hago un llamamiento a la exposición de argumentos con rigor, porque lo que sí resulta peligroso es no afrontar los riesgos sociales (que obviamente existen), con un diagnóstico serio y meticulosamente afrontado. Máxime en España, donde sí estamos a la cabeza de un mayor porcentaje (siempre alejado de ese 50%, claro) de puestos de trabajo con alto grado de automatización.

% de puestos de trabajo en riesgo de automatización (Fuente: http://www.oecd-ilibrary.org/docserver/download/5jlz9h56dvq7-en.pdf?expires=1489894667&id=id&accname=guest&checksum=E08FF39B048567709D39046878AC9055)
% de puestos de trabajo en riesgo de automatización (Fuente: http://www.oecd-ilibrary.org/docserver/download/5jlz9h56dvq7-en.pdf?expires=1489894667&id=id&accname=guest&checksum=E08FF39B048567709D39046878AC9055)

Amazon Books: del ON al OFF y experiencias de cliente

Que Amazon no hubiera hecho un mayor despliegue de su concepto de “Amazon físico” era algo raro. Pero las recién anunciadas nuevas tiendas “físicas” (las de toda la vida) parece que adelanten un movimiento por el gigante de Seattle de crear un nuevo paradigma y darnos todavía más trabajo si cabe pensando en la transformación digital de la sociedad y los negocios. Pasar del ON al OFF, con la misma experiencia de cliente que en el ON, parece que tiene que ser posible. Y esto no quiere hacerlo solo para el retail (como ya comentamos con Amazon Go), sino también en su buque insignia e identidad de nacimiento: la venta de libros. Aquí está con nosotros Amazon Books.

Amazon Books (Fuente: https://www.amazon.com/b?node=13270229011)
Amazon Books (Fuente: https://www.amazon.com/b?node=13270229011)

Durante 2016, Amazon abrió tiendas “Amazon Books” en su querida Portland y Seattle, así como en San Diego. Y ahora, parece lo hará en Chicago, Lynnfield (cerca de Boston), Paramus en New Jersey (a las fueras de New York) y el corazón de New York, en Manhattan (en Time Warner Center). En total tendrá ocho ya desplegadas. La noticia de estas nuevas aperturas es un hecho ya interesante, pero lo es aún más dónde comienza a entrar (Manhattan), y sobre todo, cómo está enfocando la propuesta de valor de estas tiendas físicas.

Esta omnicanalidad y presencia ON y OFF de los negocios normalmente nos había llevado a una lógica de pensar en cómo ayudar a un negocio tradicional que había estado comercializando en entornos físicos y tradicionales a un mundo digital. Pero Amazon, para variar, rompe esas lógicas, y ahora nos introduce nuevos retos: quiere que pensemos en cómo es posible replicar la experiencia de compra en Amazon.com a entornos físicos. Es más, fijaros cómo lo describe en la web:

As a physical extension of Amazon.com, Amazon Books integrates the benefits of offline and online shopping to help you find books and devices you’ll love.

Las tiendas, las “Amazon Books” son una extensión física de Amazon.com. No al revés. Son paradigmas que nunca habíamos visto (como cuando hablamos del “museo en la web, no la web del museo“). Y todo ello, obviamente, fundamentado en uno de sus principales ventajas competitivas: los datos y la inteligencia artificial. De lo que buscamos, compramos, opinamos, etc. a, conceptualizar y organizar sus tiendas físicas en torno a los libros con mejores recomendaciones, popularidad en Goodreads (una red social de lectores y libros), calificaciones de sus comisarios, etc.

Esta integración del dato heterogéneo, permitirá que todo comprador pueda tener una experiencia de compra realmente enriquecida. Cuántas veces hemos estado comprando y hemos pensado lo interesante que sería saber qué habrán opinado otros compradores de ese precio. O cómo de valorado está ese producto. Esto en un mundo online es bastante habitual. Lo raro es que se dé también en entornos presenciales. Y claro, para eso tienes que tener una base de datos como la de Amazon por detrás para hacer esto posible. Y esto es para mí lo que está detrás de este nuevo concepto de tienda: la disponibilidad de un dato muy enriquecido, con un valor que ya ven no deja de crecer.

Debajo de cada libro en las estanterías físicas, las “reviews” y calificaciones de los usuarios en Amazon.com. Obviamente, en un formato digital para que esté en tiempo real así sincronizado. Los primeros libros que ahí se despliegan, con las mejores calificaciones. Para los usuarios de Amazon Prime (que cada vez hay menos excusas para no serlo), los precios, los mismos que en Amazon.com. Se acabó la discriminación por canal (que entiende a lógicas más de resistencia que otras cosas en muchas ocasiones). Para estos mismos, si van por medio de Manhattan, y no quieren cargar con el libro que quieren adquirir, porque quieren seguir disfrutando de las preciosas avenidas de New York, muy fácil: lo seleccionas en la tienda, y que te lo lleven a casa. De nuevo, se acabó la diferenciación entre canales.

¿Que no encuentras en la tienda física lo que buscabas? Nada, saca el móvil, y la aplicación de Amazon. Con un simple escaneo o búsqueda, no solo se reciben recomendaciones, sino también ese libro que no habías encontrado ese día que fuiste a la tienda. Esto, claro, por no hablar de aquellos lectores que usen el Kindle (yo ya os dije que soy más de papel). Que lo tendrán todavía más fácil.

Integración de la experiencia de compra ON y OFF (Fuente: http://www.huffingtonpost.com/entry/amazon-books-store_us_563cf3dfe4b0b24aee4a2bb5)
Integración de la experiencia de compra ON y OFF (Fuente: http://www.huffingtonpost.com/entry/amazon-books-store_us_563cf3dfe4b0b24aee4a2bb5)

Es difícil estimar cómo lo irá a Amazon. Pero lo que sí está claro, es que de conseguirlo, se habrán acabado muchos debates. Entre ellos, muchos que giran alrededor de cómo articular una estrategia omnicanal y la integración de canales ON y OFF. Y, también, muchos de los que giran alrededor del sector de los libros y las conversaciones sobre la lectura. Si Amazon Books es capaz de crear esa línea de trabajo, solo el tiempo lo dirá. Pero que apunta bien en la omnicanalidad, no deja de ser cierto.

El Swansea ficha a un “experto Moneyball” para asesorarle en fichajes o el “Big Data” en el fútbol

Sé que es un tópico cuando la gente habla de Big Data: no recuerdo ya en cuántas presentaciones habré visto ya citada la película Moneyball. Un matemático llega a un equipo de beísbol con malos resultados y menor probabilidad de remontada, y acaba ganando. Todo, derivado de un modelo que permite detectar talento analizando multitud de parámetros que hasta la fecha no habían sido puestos en valor. Muchos hablaron así luego del “modelo Moneyball” y las opciones que podría abrir para que en muchos deportes y clubes se detectaran talentos de la misma manera.

Me acordaba de esta historia al leer que el Swansea, equipo de la Premier, ha fichado a un “experto Moneyball” para que les asesore en fichajes. El experto en cuestión es Dan Altman, el fundador de la consultora North Yard Analytics, y experto en cuanto al análisis cuantitativo del rendimiento de equipos y futbolistas. Ha trabajado y trabaja para varios equipos de la Premier y la Champions.

¿Por qué os estoy hablando de esta noticia? Básicamente porque creo que este tipo de “fichajes cuantitativos” será la norma en poco tiempo. Este tipo de análisis de datos, que más que sustituir complementan la toma de decisiones humanas, permiten mejorar y afinar mejor cuando tenemos que procesar muchos datos para obtener alguna conclusión. En España, quizás el caso más conocido es el de Monchi en el Sevilla. Esta imagen que os adjunto a continuación es un post suyo en Instagram de hace unos días:

A diferencia de otros deportes, en el fútbol, el rendimiento de un jugador no solo depende de él o ella mismo, sino que también del resto de jugadores sobre el cesped. Esto hace que los modelos de análisis de datos sean más sofisticados que en otros deportes. Y en una era en la que la disponibilidad de datos en el fútbol ya no es el problema, el reto está en entender las posibilidades que el Big Data añade. Por lo tanto, que aparecen más “expertos Moneyball” es solo cuestión de tiempo.

A colación de todo esto, me voy a permitir recomendarles un libro para aquel que, si ha llegado a esta altura del artículo, entiendo, le guste todo esto. Me estoy leyendo ahora el libro “Scorecasting: The Hidden Influences Behind How Sports are Played and Games are Won“, escrito por Tobias Moskowitz, profesor de la Universidad de Chicago, y por Jon Wertheim, escritor en Sport Illustrated. Entre las muchas cosas realmente interesantes que desgranan, se encuentran la cantidad de sesgos cognitivos que tienen los interesados en deportes (entrenadores, gestores, directivos, comentaristas, los propios deportistas, etc.).

No es la primera vez que un libro o artículo académico habla de esto. Insisto, a los que esto les guste, no puedo más que recomendarles lecturas para que puedan entender el valor que tiene este análisis de datos para sobreponerse a todos estos límites que la mente humana de los fans tiene. Lecturas como “The hot hand in basketball“, de los psicólogos Tom Gilovich, Amos Tversky y Robert Vallone (donde se ve cómo la probabilidad de acertar un tiro de un jugador de basket es independiente de los tiros anteriores… de ahí lo de “hot hand”); “Predicting outcomes: Sports and stocks” de Gordon Wood (que encontró resultados parecidos para la probabilidad de un equipo de ganar o perder en función de resultados anteriores); “Do Firms Maximize? Evidence from Professional Football” del economista (con un modelo matemático para calcular probabilidades de anotar en función de la posición y otras circunstancias).

Todo esto, hasta la fecha, ha estado muy encerrado en nuestro querido mundo académico. Pero como ya me habréis leído en multitud de ocasiones, necesitamos entendernos más y conversar. Transferir conocimiento, que tanto se dice, pero no tanto se produce. Pero esto no será fácil; como decía antes, el mundo del deporte está rodeado de muchos sesgos cognitivos. Concretamente tres, que son los más difíciles de superar, dado que son tres que ayudan a confirmar nuestras intuiciones y anular las contradicciones. La fatiga mental que nos supone abstraer y reflexionar (lo que nos separa de los primates), y pensar, hace que tengamos que atajar sacando conclusiones. Estas tres son: sesgo de confirmación, razonamiento motivado y la falacia narrativa.

El sesgo de confirmación se da cuando leemos y vemos solo aquello que confirma nuestras intuiciones. Nos confirma lo que pensamos, y eso nos gusta. El fanatismo alrededor del deporte hace que solo nos nutramos de información que confirma lo que venimos pensando. ¿Y si estamos equivocados? En segundo lugar, el razonamiento motivado, se da cuando creemos en lo que queremos creer y no en lo que es más evidente. Es decir, atacamos al rival, pese a ser el mejor. Esto lo podemos ver continuamente cuando los compañeros de Messi y Cristiano Ronaldo hablan maravillas de su compañero, y atacan al rival (por mucho que los dos sean soberbios). Y, en tercer y último lugar, la falacia narrativa que bautizó Nassim Taleb. Básicamente se da porque a los humanos nos encanta relacionar cosas, construir historias en nuestro cerebro, por lo que a veces relacionamos cosas que no tienen nada que ver. Daniel Kahneman, el único psicólogo en haber obtenido un Premio Nobel de Economía, lo denomina la falacia de la conjunción. Si nuestro equipo gana dos sábados por la noche seguidos, los aficionados y comentaristas enseguida concluyen que jugar los sábados por la noche ayuda a su equipo a ganar. O la hamburguesa que ayudó a Fernando Torres a recuperar sus goles.

La hamburguesa que, según la COPE, ayudó a Torres a recuperar sus goles (Fuente: Twitter)
La hamburguesa que, según la COPE, ayudó a Torres a recuperar sus goles (Fuente: Twitter)

Por estos problemas que nuestra mente humana tiene, necesitamos más noticias como éstas en el mundo del deporte. Los comentaristas, entrenadores y gestores, sino, seguirán construyendo sus propias historias con poca alimentación informativa exógena. Por un mundo del deporte más cuantitativo. El “Big Data” (entiéndase), debe llegar, para no salir nunca más. Y no, no sustituye a humanos, sino que complementa a los humanos, nos mejora y permite aprender y ayudar más al desarrollo de las sociedades. Queremos más “expertos Moneyball” en nuestras vidas, y en el deporte en particular.

Otras perspectivas a los resultados PISA: educación, gasto y democracia

Es cierto que la educación es algo más que unos tests. Pero de alguna manera, tenemos que medir, para saber cómo nos está yendo nuestra evolución como sociedad, en un aspecto tan crítico como es la educación. Estos días, hemos podido leer muchas cosas sobre los resultados PISA. Se ha escrito tanto sobre todo ello, que la verdad poco o nada tengo que aportar. De hecho, no hay cambios significativos para España, salvo, la preocupante caída que hemos tenido en Euskadi. También hemos observado cómo la probabilidad de repetir curso aumenta en función del estatus socio-económico; un niño pobre tiene cinco veces más probabilidades de repetir que un niño rico. No todo son malas noticias; también hemos sabido que en la integración de estudiantes inmigrantes somos realmente buenos.

Resultados PISA por competnecia en Ciencia, Lectura y Matemáticas. Diferencias entre 2012 y 2015. (Fuente: El País)
Resultados PISA por competnecia en Ciencia, Lectura y Matemáticas. Diferencias entre 2012 y 2015. (Fuente: El País)

Dicho todo esto, y como siempre, acabé investigando otro tipo de cuestiones que son igualmente importantes para hacer una evaluación de la educación en este Siglo XXI. La primera tiene relación entre el “cuánto”. La segunda se refiere a la importancia de la educación.

Empecemos por considerar algunas cuestiones que salen reflejadas en este artículo de The Economist. PISA, como el informe más influyente sobre los resultados educativos comparables en el mundo, pese a sus muchos fallos, lo podemos considerar como la referencia para cualquier aspecto que queramos analizar. Y, uno de ellos, es el gasto por estudiante. ¿Cuánto me tengo que gastar para mejorar mi educación?

Éste es un tema muy recurrente en España. Que si hay que gastar más, que si nunca es suficiente, etc. Es cierto que en los países pobres, a mayor inversión, mejores resultados. Pero eso mismo no se aprecia en los países desarrollados. Esta gráfica que adjunto a continuación, creo que habla por sí sola:

Gasto por estudiante y resultados PISA (Fuente: The Economist)
Gasto por estudiante y resultados PISA (Fuente: The Economist)

En los países desarrollados de la OCDE, ya veis que se vislumbra una recta prácticamente plana: es decir, que no por invertir más, se obtienen mejores resultados. Y esto, es algo que provoca que un estudiante de Polonia o Dinamarca, por ejemplo, saque los mismos resultados, pese a que éste último se gasta un 50% más de recursos que el primero. Es decir, que no por más gastar, se obtienen mejores resultados a partir de un determinado punto.

Podemos entender pensar que no va tanto del “cuánto” sino del “en qué”. La calidad del profesorado, el tamaño de los grupos (menos es más), las políticas de repetición de cursos (ay, España) o las políticas de integración de grupos de diferentes estatus socio-económicos, etc., son factores que sí parecen afectar mucho cuando un país llega a un determinado nivel de gasto. La siguiente gráfica, parece demoledora y habla por sí sola: menos repetición y absentismo, y más ciencia.

Cómo destacar en PISA (Fuente: The Economist)
Cómo destacar en PISA (Fuente: The Economist)

Por otro lado, me preguntaba estos días también qué aportaba a una sociedad unos mejores resultados de educación. Quizás pueda parecer una pregunta extremadamente sencilla, pues entiendo que nadie se opondrá a que una sociedad esté bien educada. Al fin y al cabo, las externalidades son realmente positiva. Salvo, claro, cuando quieres mantener un ferreo poder sin que la gente se entere de mucho.

Llegué así a la gráfica que les presento a continuación: la correlación entre la educación y la democracia.

Correlación entre democracia y educación (Fuente: Our World in Data)
Correlación entre democracia y educación (Fuente: Our World in Data)

No es difícil de interpretar. La educación aporta a una sociedad sostenibilidad en las instituciones políticas democráticas, tanto porque aporta a cada un deseo de ser un agente activo político (participar en elecciones, interesarse por los temas clave, incluso llegar a ser candidato, etc.), así como por la promoción del sentimiento de servicio público que tiene.

Como se puede apreciar en la gráfica, en esos países en los que desde los años 1970 han visto un incremento importante a nivel educativo, también lo han visto a efectos de su grado de democracia. Es decir, sistemas políticos abiertos, donde no hay límites a la participación efectiva y plena del ciudadano en el terreno político. Obviamente, estos resultados siempre se han de interpretar desde la cautela; la correlación no implica causalidad. No porque ahora nos pongamos a educar a toda la población de los regímenes más cerrados vamos a conseguir llevar la democracia allí.

¿Cómo no preocuparse por algo socialmente tan sensible como es la educación? Los resultados PISA nos alumbran muchas pistas y campos donde podemos mejorar. Y los resultados democráticos, nos permiten ver su importancia en la “foto global” de una democracia. Lo importante, al fin y al cabo, es que nadie ponga en duda la importancia de educarnos. Y sobre todo, de buscar continuamente esos espacios de mejora y habilitarlos. Sigamos mejorando en ello, con o sin más resultados PISA.

La desaparición de los trabajos rutinarios: los e-sports, oferta y demanda, y el valor humano añadido

Sigo muy preocupado por todo lo que tenga que ver con la automatización del trabajo. Básicamente, porque creo que seguimos bastante expectantes. Sin mucha acción. Quizás tengamos que pensar mucho aún. Diseñar la estrategia. Y luego actuar. No lo sé. También quizás pudiéramos empezar a probar alguna política, acción o programa, que ayude a lo que cada vez parece más evidente. Ya lo comenté en el anterior artículo.

Un ámbito en el que me voy a interesar a corto plazo es el estudio de los tipos de ocupación y su mayor o menor susceptibilidad a la automatización. Básicamente, para pasar de un “discurso generalista” a un discurso más concreto. Que pueda contribuir a la reflexión y acción en las sociedades que tengo el placer de vivir (Euskadi, España).

Es complicado comenzar a hablar de la automatización del trabajo y no hablar de los trabajos rutinarios. Tiene ya unos dos años, pero esta gráfica habla por sí sola:

Auge de los trabajos no rutinarios y caída de los trabajos rutinarios (Fuente: wsj.net)
Auge de los trabajos no rutinarios y caída de los trabajos rutinarios (Fuente: wsj.net)

Como se puede apreciar, desde la “gran irrupción de las tecnologías digitales” (que tampoco tienen una fecha de comienzo, pero vamos a fijar en 2001), el empleo se ha venido creando en trabajos no rutinarios. Es decir, en aquellos donde el valor añadido de nuestro trabajo no es mover objetos, introducir información, computarla o recoger órdenes y actuar en consecuencia. Es decir, en aquellos trabajos donde tenemos que hacer algo más que esto último. Pensar, diseñar, construir de la nada, etc. El cerebro y nuestras capacidades cognitivas, ahí no tienen rival (al menos hasta que la computación cognitiva nos pueda dejar atrás también en eso).

Pero, en los trabajos rutinarios, los robots, cada vez son mejores que el propio humano haciendo esas cosas. Y encima, pueden trabajar sin parar, no tienen ocio personal, ni familia, etc. Podría aquí yo introducir un discurso social y ético; pero que entiendo no aporta nada a lo obvio. Si un robot lo hace mejor y encima sin parar, mejor centrarnos en otra cosa.

Uno, intuitivamente, podría pensar que la principal razón de esta caída del empleo rutinario es la propia automatización. Es la hipótesis que muchos han venido manejando. Incluso mi razonamiento anterior podría llevar a pensar eso. Sin embargo, las causas y efectos son siempre mucho más complicadas de explicar que la mera intuición. Por eso, me he puesto a investigar un poco sobre el tema. Y me he topado con este artículo, recién publicado (Diciembre de 2016), titulado “Disappearing Routine Jobs: Who, How, and Why?“.

Fuente: http://www.nber.org/papers/w22918
Fuente: http://www.nber.org/papers/w22918

Los autores hablan sobre cómo la desaparición de trabajos rutinarios parece que podría tener poco que ver con la automatización. Tendría más que ver con los deseos de las personas de dejar de hacer esos trabajos. Vamos, una situación de oferta-demanda tradicional, en la que el salario baja tanto por los efectos entre la curva y demanda tradicional, que a las personas, ya no les estaría interesando hacer esas labores. De esta manera, parece que el salto hacia puestos de trabajo de cualificación superior, sería más fácil, al tener también la voluntad del trabajador de hacerlo.

Todo esto, en cierto modo, me recordaba a este otro artículo que leí hace unos meses: “Why more young men are choosing video games over a job“. Un estudio publicado en este septiembre de 2016 por investigadores de la universidad de Princeton, exponía cómo muchos jóvenes con estudios universitarios, optaban por quedarse en casa jugando a videojuegos que ir a trabajar. Muchos pensarían que es por puro ocio; pero no, se trata de otra nueva profesión, de la los e-sports, de la que ya he hablado, y encima con bastante optimismo.

Why more young men are choosing video games over a job (Fuente: http://www.csmonitor.com/layout/set/amphtml/USA/2016/0925/Why-more-young-men-are-choosing-video-games-over-a-job?client=safari)
Why more young men are choosing video games over a job (Fuente: http://www.csmonitor.com/layout/set/amphtml/USA/2016/0925/Why-more-young-men-are-choosing-video-games-over-a-job?client=safari)

Y no, no es tanto un tema de no encontrar “otra oportunidad”, sino que es un tema de preferencia. En el informe “Trends in Psychological Well-Being“, además se muestran más contentos y satisfechos que sus pares desempeñándose en esos trabajos rutinarios que señalábamos al comienzo. Es más, el informe de Princeton dice que, esta tendencia es tan importante, que enre un 20 y un 33% de la reducción de las horas de trabajo se puede atribuir a personas que ya se dedican a los e-sports. ¿Por qué tanto los juegos? Parece que el esquema de incentivos que les propone (que dominan y conocen) es más atractivo, que el de un empleo.

De hecho, en este otro artículo, se puede leer cómo el grupo con menor transición hacia los puestos de trabajo rutinarios son precisamente los jóvenes. Independientemente de sus estudios. Esto hace que podamos pensar que las alternativas que tienen hoy en día frente a los trabajos rutinarios, les está haciendo valorar esas otras oportunidades, que, encima, les motivan más.

El declive de los trabajos rutinarios entre los jóvenes (Fuente: http://www.voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/cortes%20fig1%201%20oct.png)
El declive de los trabajos rutinarios entre los jóvenes (Fuente: http://www.voxeu.org/sites/default/files/image/FromMay2014/cortes%20fig1%201%20oct.png)

Como hemos podido comprobar, estudiar los “porqué” del declive de los trabajos rutinarios no son fáciles de localizar. Y menos aún, en una época en la que gracias a la transformación digital de la economía, no paran de salir oportunidades y alternativas a las que dedicarse. De ahí que el salario (curva de oferta y demanda), no resulte atractivo. Y los e-sports, como un ejemplo ilustrativo, una alternativa realmente buena. Veremos cómo sigue todo esto.