lunes, 26 de febrero de 2018

Ocho escenarios para el futuro del trabajo

La capacidad de la revolución digital para destruir empleo y automatizar tareas que antes realizaban los seres humanos es una de las grandes preocupaciones de los últimos tiempos. Los cambios se están sucediendo de forma tan acelerada que no disponemos de perspectiva para poder anticipar el futuro que se nos viene encima. No faltan distopías apocalípticas que hablan de un mundo controlado por robots y de legiones de trabajadores desplazados y empobrecidos, ni grandes figuras de la ciencia y la tecnología, como Stephen Hawking o Elon Musk de Tesla, que alertan sobre la amenaza que supone para la humanidad la proliferación de la inteligencia artificial. 

No obstante, también están surgiendo intentos serios de estudiar de forma analítica y objetiva el posible efecto en el futuro inmediato del cambio tecnológico sobre el mercado de trabajo. Uno de los más recientes ha sido llevado a cabo por el World Economic Forum, en colaboración con The Boston Consulting Group, y predice ocho posibles escenarios a los que nos enfrentamos, cuya probabilidad de materializarse depende de la velocidad de evolución de tres variables.

Se trata del informe Eight Futures of Work  y los tres aspectos que contempla son el cambio tecnológico, la evolución del aprendizaje y la movilidad del talento. En el primer caso, se tiene en cuenta a qué velocidad penetrarán en nuestras sociedades la robótica, la inteligencia artificial o la analítica de datos (puede ser un cambio estable o acelerado); el siguiente elemento hace referencia al ritmo al que la fuerza de trabajo adquiere las competencias que demanda la economía digital (puede ser lento o rápido); finalmente, el modelo evalúa el grado de movilidad de la fuerza de trabajo, entre regiones y entre países (baja o alta).

Este planteamiento aparentemente tan sencillo puede dar lugar a ocho escenarios futuros para el mercado de trabajo, a juicio de los autores:

Autarquías de la fuerza de trabajo (cambio tecnológico estable, lenta evolución del aprendizaje y baja movilidad del talento)

Como el cambio tecnológico se produce despacio la automatización de los puestos de trabajo solamente afecta a las tareas manuales de baja cualificación. Al ser también bajo el ritmo de adquisición de competencias tecnológicas, mucha mano de obra poco cualificada compite por pocos puestos de trabajo. Existen puestos de mayor cualificación sin cubrir en las empresas, pero los gobiernos limitan la entrada de trabajadores cualificados extranjeros en los mercados de trabajo locales para proteger a la fuerza de trabajo de escasa cualificación.

Movimiento de masas (cambio tecnológico estable, lenta evolución del aprendizaje y alta movilidad del talento)

Como en el caso anterior, la disrupción que trae la tecnología solamente afecta a los trabajos manuales más rutinarios y los trabajos de cualificación media no se ven afectados. El aprendizaje de las nuevas competencias requeridas es lento, pero al no existir barreras al movimiento de la mano de obra entre países, los trabajadores de alta cualificación de todas partes confluyen en los lugares que ofrecen puestos más atractivos. Mientras, los trabajadores poco cualificados desplazados por la automatización emigran a países emergentes compitiendo con la mano de obra local por puestos a su medida. En este escenario la cohesión social es más difícil de mantener.

Reemplazo robótico (cambio tecnológico acelerado, lenta evolución del aprendizaje y baja movilidad del talento)

El elevado ritmo de cambio tecnológico ha automatizado las tareas manuales y muchas tareas no manuales más cualificadas. La demanda de trabajadores humanos con nuevos perfiles para gestionar y complementar el trabajo de las máquinas no es satisfecha porque el ritmo de aprendizaje profesional es reducido y, en consecuencia, las empresas optan por automatizar más y más tareas y “pierden la fe en el talento humano”. Para paliar la crisis social, los gobiernos optan por llevar a cabo políticas proteccionistas, cerrando la entrada al mercado de trabajo a mano de obra extranjera altamente cualificada, y, en última instancia, llevando a cabo nacionalizaciones de empresas tecnológicas y generando monopolios.

Mundo polarizado (cambio tecnológico acelerado, lenta evolución del aprendizaje y alta movilidad del talento)

Los robots y la inteligencia artificial asumen tareas rutinarias y no rutinarias, pero las empresas no encuentran mano de obra suficientemente formada para trabajar en la nueva economía digital. En este caso, no hay barreras al movimiento internacional de la mano de obra, así que trabajadores muy cualificados de países emergentes acuden a las economías desarrolladas a buscar mejores oportunidades, mientras que la mano de obra poco cualificada de estas queda desplazada del mercado. Las fronteras nacionales se van diluyendo y el mundo se polariza en clusters de supereconomías muy avanzadas que se relacionan entre sí y el resto de naciones que han quedado atrás. Las sociedades se polarizan igualmente entre el pequeño estamento de los privilegiados y grandes masas de mano de obra sin cualificar que se dedica a prestar servicios a los primeros.

Empresarios empoderados (cambio tecnológico estable, rápida evolución del aprendizaje y baja movilidad del talento)

En este caso, el cambio tecnológico avanza de forma moderada y solamente afecta a las tareas manuales y rutinarias, pero no al resto. No obstante, las sociedades han tomado conciencia de la importancia de formar a la población para afrontar el nuevo paradigma productivo y han reformado los sistemas educativos, adecuándolos a los nuevos conocimientos y habilidades requeridos, mientras que las empresas invierten mucho en reciclar a sus plantillas. Los países cuentan, por tanto, con tejidos empresariales dinámicos y con una población acostumbrada al aprendizaje permanente que se adapta a los cambios con éxito, de forma que los gobiernos limitan la emigración para no perder su valiosa mano de obra.

Flujos cualificados (cambio tecnológico estable, rápida evolución del aprendizaje y alta movilidad del talento)

Este escenario es una variante del anterior en el que igualmente el lento cambio tecnológico y el rápido aprendizaje hace que las economías encuentren la mano de obra cualificada que necesitan para el nuevo modelo productivo. En este caso, la emigración no ha sido limitada y la movilidad de trabajadores muy cualificados entre países y zonas es elevadísima. Los mercados de trabajo locales con mejor acceso a la tecnología han sabido extraer mayor valor añadido con menos, a diferencia de otros, produciéndose una dicotomía que se va ampliando.

Mercados locales productivos (cambio tecnológico acelerado, rápida evolución del aprendizaje y baja movilidad del talento)

La rápida automatización de tareas y profesiones manuales y no manuales genera una demanda de mano de obra muy cualificada para gestionar y complementar a las máquinas que, gracias a la concienciación y previsión colectiva, existe en las sociedades,  derivada del elevado ritmo de aprendizaje de nuevas habilidades de los trabajadores. Las economías que han invertido fuerte en formación del talento no quieren perderlo y cierran sus fronteras a la movilidad laboral. Sin embargo, el elevado ritmo de innovación genera una demanda constante de mano de obra supercualificada que las economías no pueden satisfacer de forma local.

Adaptadores ágiles (cambio tecnológico acelerado, rápida evolución del aprendizaje y alta movilidad del talento)

Con las tres variables mostrando valores elevados, el resultado es la creación de una gran fuerza de trabajo en el mundo, intensamente cualificada y dedicada al aprendizaje permanente, que se mueve constantemente buscando nuevas oportunidades laborales en los numerosos focos geográficos de innovación y dinamismo económico que existen. La transferencia de tecnología y de ideas entre las distintas áreas de desarrollo es constante gracias al continuo movimiento de profesionales. La única “pega” que puede presentar este escenario tan utópico es la falta de arraigo que puede aquejar a este trabajador sin fronteras.

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