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)

El ROI de ir a la universidad en el Siglo XXI: ciencia, tecnología e ingeniería

Como sabéis, la inquietud que tengo por la educación, nuestra responsabilidad social y su aportación al conjunto de las sociedades, es algo que me preocupa y ocupa. He escrito sobre ello en numerosas ocasiones. Y, en muchas ocasiones, he enfatizado la importancia de no entrever la utilidad de estudiar con encontrar un gran trabajo. No digo que esto no sea importante, pero lo que sí digo es que no puede ser la única motivación para seleccionar un estudio frente a otros.

El conocimiento aporta al conjunto de las sociedades más desarrollo, más ciencia básica, más libertad y autonomía del individuo, etc. En definitiva, aporta mucho más en su conjunto que al estudiante en particular. Sin embargo, dado que la elección del estudio es individual, ya puedo yo escribir en este humilde blog lo que sea, que al final el estudiante determinará sus estudios en función de sus prioridades.

Y, una de las que más destaca, son las salidas profesionales. Sobre esto, en cierto modo, ya he hablado. Especialmente cuando hablé de la “Sobre la (supuesta) sobrecualificación y el papel de las universidades”. En ese artículo decía eso de:

[…] ¿Cuántos puestos de trabajo para universitarios hay en España? La gráfica que adjuntamos a continuación, muestra como España, es uno de los países con menores porcentajes de demanda laboral de titulados universitarios. Esto se cumple para casi todos los “niveles de trabajo” que hay: directores y gerentes, profesionales y técnicos y profesionales de apoyo.

Y, uno podría pensar, que entonces, un título universitario no garantiza nada. Bueno, que el mercado laboral en España tenga ciertas disfuncionalidades, efectivamente, puede hacer extraer conclusiones erróneas. Pero ya digo que no es el caso. En 1972, una persona con estudios universitarios entre 25 y 34 años podía esperar a ganar un 22% más que una persona en esa misma franja de edad sin título universitario. Esta diferencia salarial, hoy en día, ha crecido hasta el 70%. Por lo tanto, desde una óptica eminentemente utilitarista (que ya he dicho antes que no es la única que hay que hacer, pero sí la que en la gran mayoría de las ocasiones hacen los estudiantes), sí, estudiar una carrera universitaria, en 2016, tiene un fuerte incentivo salarial y de desarrollo de carrera profesional.

Son datos que he extraído del Urban Institute, un think tank que estudia este tipo de cuestiones desde Estados Unidos. Hay otro estudio que va más allá. Es de la empresa de investigación PayScale, que determina el retorno sobre la inversión de los títulos universitarios para cada área de conocimiento. The Economist, se hizo eco de ello hace unos meses, y preparó esta gráfica que reproduzco aquí por su expresividad:

El ROI sobre títulos universitarios en áreas de conocimiento en EEUU (Fuente: The Economist)
El ROI sobre títulos universitarios en áreas de conocimiento en EEUU (Fuente: The Economist)

Como se puede apreciar, esas burbujas que salen en la parte superior para los estudios de “Ingeniería, ciencias de la computación y matemáticas”, destacan por encima del resto. El retorno sobre la inversión durante 20 años es, de media, de un 12%. Una rentabilidad de ese tipo hoy en día, con los tipos de interés por los suelos, no sé dónde lo podemos encontrar. Por lo tanto, sí, podemos afirmar que ir a la universidad, es una inversión muy rentable para cualquiera de nosotros. No creo que este mismo estudio para España o Europa en general, ofrezca resultados muy diferentes.

Otro aspecto destacable de esta gráfica es la ordenación de las referencias en el eje de la X. Es un eje que representa la tasa de admisión de estudiantes para cada universidad americana. Es una métrica muy empleada en EEUU para reflejar la “calidad de las universidad”. Si admito a poca gente, eso querrá decir que soy exclusivo, y por lo tanto, más atractivo para un eventual estudiante. Pero, como siempre, a un coste. Bueno, mejor dicho, para una inversión.

Pero como se puede apreciar, es realmente ilustrativo que apenas varíe ese ROI del 12% para todas las universidades. Las universidades menos prestigiosas, casi no se diferencian en esa cifra. Esto me lleva a pensar que los estudiantes que quieran priorizar estudios, quizás se tuvieran que preocupar menos por la universidad en sí, y más por el área de estudio. Insisto que esta no es la lectura que creo que debiera hacerse, pero sí por lo menos la que muchos hacen. Atiendo anualmente a un volumen importante de familias e hijos como para poder tener esta interpretación. Por desgracia, difícilmente cambiable, me temo.

Por todo ello, sí, os invitamos a estudiar nuestra fascinante área de ciencia, tecnología e ingeniería. Necesitamos más científicos e ingenieros. Hemos desarrollado a las sociedades desde que empezamos a comer a través del fuego, hasta que hemos creado Internet y todos sus derivados de la gran última revolución industrial.

El Retorno sobre la Inversión (ROI) de ir a la universidad en el Siglo XXI es muy alto. ¿Te lo vas a perder?

Nuevas evidencias sobre la (supuesta) destrucción del trabajo de los robots

Muchos somos los que hemos escrito sobre la transformación digital y su impacto en el empleo. Sin ir más lejos, yo mismo, sobre la “La transformación digital provocando la transformación del empleo“, que a su vez resumía entradas del 2014 donde ya introducía reflexiones y referencias a autores que hablaban del debate actual en torno a los “Robots vs. Humanos“.

En general, este debate suele ser afrontado desde un modelo de aproximación social. Es decir, se suele abordar la reflexión sobre el impacto que la automatización del trabajo va a provocar en nuestro trabajo, nuestro desempeño actual y el futuro. Además, no para de acelerarse. Ya no solo estamos hablando de una revolución tecnológica sin precedente a nivel de velocidad a la que se produce, sino también su globalización, que es la que trae que estemos todos inquietos y en comparación continua con lo que hacen nuestro vecinos. Todo se aceleró cuando en 1995 Internet, la gran red de redes, pasa de un uso militar y científico y se abre/liberaliza al comercio. Ahí empiezan a nacer nuevas oportunidades de digitalización, y el boom de la transformación digital de industrias se hace exponencial.

Y esto empieza, aparentemente, a provocar cambios en el trabajo. De esto, ya digo, se ha escrito mucho. Pero a raíz de un artículo que me solicitaron, me puse a investigar sobre nuevas evidencias sobre dicho efecto. Al final, todos estamos haciendo referencias a artículos de 2012-2013-2014, y en este tiempo, seguro que más evidencia había sido encontrada. Y, efectivamente, me he topado con un artículo publicado hace unos días titulado “Racing With or Against the Machine? Evidence from Europe“, de Terry Gregory, Anna Salomons, and Ulrich Zierahn, del Centre for European Economic Research.

Básicamente, viene a exponer nuevas evidencias en relación al debate planteado, que se puede resumir así:

Overall, we find that the net effect of routine-replacing technological change (RRTC) on labor demand has been positive. […] As such, fears of technological change destroying jobs may be overstated: at least for European countries over the period considered, we can conclude that labor has been racing with rather than against the machine in spite of these substitution effects.

Para todos los públicos: que no, que “los robots” no están destruyendo trabajo. También este artículo sobre las empresas que han empezado a implantar robots pone en evidencia que, tampoco, las empresas que emplean robots, han creado más empleo neto del que se ha perdido por el cambio tecnológico. Y, este otro estudio empírico, hecho por el Fraunhofer ISI para la Comisión Europea (preocupada por todo esto siempre), expone cómo las empresas que han obtenido un aumento de productividad por la automatización (los robots), incrementaban el empleo incluso con lo ganado. Es decir, que no se sustituía capital humano por capital “robótico”, como muchos pensaban (pensaba yo también).

La explicación tiene sentido, dado que miden cuestiones que siempre se tratan desde la abstracción. El mejor remedio que tenemos sin datos. La explicación viene a ser la siguiente, que acompaño con una gráfica del magnífico artículo de Gregory, Salomons y Zierahn:

[…] indicates that the elasticity of substitution between regional bundles of tradables is larger than the elasticity of substitution between tasks, making it more likely that the product demand effect is strong enough to overcompensate the substitution effects. The reason is that our σ reflects to what extent consumers switch to cheaper regional goods bundles as a result of falling capital costs, leading to higher product demand and, hence, higher production and employment in routine-intense regions.

robots
: Predicted European labor demand change (upper bound), 1999-2010 (Fuente: http://ftp.zew.de/pub/zew-docs/dp/dp16053.pdf)

Por una parte, es verdad que las tareas rutinarias, sí que vienen a hacerse ahora con robots. Las empresas, producen ahora de una manera más económica, y esta reducción del coste de capital en las empresas, hace que los precios también puedan abaratarse, y los mercados ahora se hacen más grandes. Es decir, hay una mayor demanda de productos y servicios. Y esto hace que haya que producir más, incluso en los países donde esas tareas rutinarias se hacen ahora con robots. Es decir, que sí que es verdad que los robots hacen ahora nuevas tareas (las rutinarias), pero en agregado, se crea más empleo, de otro tipo, claro.

Este efecto será mayor, cuanta mayor intensidad de trabajo rutinario haya. Los autores lo miden con el Routine Task Intensity (RTI), que presentan en el siguiente gráfico (también muy interesante hacer análisis por países por ello, incluyendo el nuestro, claro):

rti
Spatial distribution of Routine Task Intensity (RTI) across European regions, 2010 (Fuente: http://ftp.zew.de/pub/zew-docs/dp/dp16053.pdf)

Por lo tanto, el problema no es tal en agregado. Se crea empleo, eso dicen la evidencia aquí presentada. Pero, crea un tipo de trabajo diferente para muchos puestos de trabajo. El asunto es que el debate está mal planteado; tendríamos que estar hablando de un problema de habilidades. Es decir, que no estamos siendo capaces de sustituir más rápido esos trabajos, porque no tenemos personas formadas en ello. La robótica, la Inteligencia Artificial, Automatización Industrial, Industria 4.0, etc., son campos donde se necesitan personas que saquen valor de estas tecnologías digitales que aumentan el empleo agregado.

Por todo ello, yo creo que tendríamos que estar hablando más de esto. La formación en ciencia, tecnología e ingeniería que tanto necesitamos. Y que permitirá aumentar el empleo de nuestras sociedades. Y si encima lo hacemos formando perfiles con creatividad, innovación, flexibilidad y habilidades sociales, mejor. El mundo se interconecta. Las máquinas, los robots, no nos van a vencer. Perdamos el miedo. Al contrario, nos pueden ayudar. Crean empleo. Pero necesitamos formarnos para que los resultados aquí expuestos sean tal. Necesitamos integrarlos en la normalidad de nuestro día a día.