Juan Gustavo Corvalán^[1]

Introducción

En el ámbito del Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la Facultad de Derecho de la Universidad de Buenos Aires y el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, impulsamos el desarrollo del sistema inteligente Prometea^[2], a la par que analizamos el impacto de la inteligencia artificial en los intereses generales de la sociedad, proyecto que se da en el marco de un trabajo más extenso vinculado al impacto de las tecnologías de la información y la comunicación (en adelante, “TIC”). En este marco de investigación aplicada, uno de los ejes centrales es el impacto de la tecnología en el mundo del trabajo, sobre el cual venimos realizando un trabajo académico en continua producción.

En ese contexto, nos han surgido diversas preguntas y dudas en torno al tema y que hemos intentado resolver mediante nuestras investigaciones. ¿Nos desemplearán sistemas de inteligencia artificial o los robots?, ¿será, en cambio, una transformación que posibilitará más empleo y de mejor calidad?, ¿estamos preparadas/os para afrontar estos procesos de cambio?, ¿qué rol deben ocupar el Estado y el sector privado?, ¿es relevante la distinción entre trabajos y tareas que lo integran?, ¿qué sucede en los países en donde más impacto ha tenido la automatización? Estos y otros interrogantes se relacionan con los retos, desafíos y oportunidades en el ámbito del derecho al trabajo en el siglo XXI.

Actualmente, el mundo está atravesando el fenómeno de lo que se conoce como Cuarta Revolución Industrial, caracterizada por fusionar tecnologías que diluyen las fronteras entre el ámbito físico, digital y biológico^[3]. La tecnología más disruptiva de esta nueva revolución es la inteligencia artificial (en adelante, “IA”). Ella viene acompañada de desarrollos en robótica y otras innovaciones emergentes que producen cambios sustancialmente inéditos. Máquinas y algoritmos que son cada vez más capaces de igualar e incluso superar ampliamente múltiples y específicas habilidades que estaban reservadas exclusivamente al cerebro. Esto transforma radicalmente la naturaleza de nuestras actividades. Los seres humanos, desde hace varios siglos convivimos con máquinas que reemplazan o mejoran nuestras habilidades físicas. Ahora estamos adaptándonos a complementar o a sustituir por un camino artificial lo que antes hacíamos con nuestra inteligencia biológica.

Tendencias internacionales

A partir del desarrollo de sistemas de IA, por primera vez en la historia el ser humano ha innovado para reemplazar y mejorar múltiples capacidades cognitivas que antes sólo podían ser realizadas por nuestro cerebro. Por eso, es clave analizar la automatización desde una perspectiva de derechos humanos, considerando muy especialmente el fenómeno que Keynes llamó “desempleo tecnológico”. En 1930, este economista habló del reemplazo humano por las máquinas como una enfermedad que azotaba a las personas. Se refería concretamente al impacto negativo que tendrían los cambios tecnológicos en el empleo. Incluso, sostuvo que con el avance tecnológico las personas cada vez tenderán a trabajar menos y, en esa lógica, pronosticó una jornada de alrededor de 3 horas al día^[4].

Así como Keynes vislumbró un futuro sombrío para el mundo del trabajo en la segunda década de este siglo XXI, organismos internacionales y expertas/os en el tema se han ocupado de alertar acerca del posible desempleo tecnológico y del hecho de que muchas profesiones y trabajos podrían desaparecer. En términos generales, los enfoques mediáticos del tema suelen reflejarse con un tono apocalíptico, algunas publicaciones incluso hablan de una “destrucción creativa” producto de la innovación y los cambios tecnológicos radicales.

Sin embargo, hay una tendencia creciente que estudia el futuro del trabajo con alusión a la creación de nuevos empleos, la reasignación a labores creativas y las distintas oportunidades  de crecimiento laboral que ofrecen las nuevas tecnologías. Así, las alarmas vinculadas al desempleo tecnológico en cierto punto empiezan a apagarse. Veamos el caso del Foro Económico Mundial. Hace algunos años el organismo pronosticó que para el 2020 se perderían cinco millones de puestos de trabajo debido al reemplazo del trabajo humano por máquinas. En su último informe sobre la temática, considera que alrededor de la mitad de los empleos principales se mantendrán estables hasta 2022, ya que la disminución del trabajo se verá compensada por las tareas emergentes y los crecientes empleos^[5]. Los pronósticos acerca de los avances tecnológicos y sus impactos indirectos e impredecibles están mutando y saliendo del fatalismo.

Podemos resumir el análisis, encuadrándolo en tres grandes tendencias. En primer lugar, los trabajos, en general, no están en riesgo en el corto plazo ya que el proceso de automatización avanza sobre tareas mecánicas, rutinarias, “codificables” o previsibles. En esos casos, las/os trabajadoras/es son reasignadas/os y se permite que se dediquen a labores más creativas y productivas. Cuando ciertos trabajos se tornan redundantes debido a la automatización, la generación de más empleos contrarresta estas pérdidas y es muy difícil pronosticar si lo estarán en el largo plazo.

En segundo lugar, en vez de considerar la automatización como una amenaza, con acierto muchos estudios se centran en los grandes beneficios para aumentar la competitividad en las economías de los países, sobre todo para los emergentes y en desarrollo^[6]. Si se diseñan e implementan correctamente, la IA puede garantizar perspectivas concretas para mejorar la calidad de vida, permitir una mayor accesibilidad a los servicios y reducir costos de producción. La automatización brinda inéditas oportunidades respecto de tareas peligrosas y arduas. Nos ayuda a tomar decisiones más informadas, al gestionar racionalmente grandes cantidades de datos que de otra manera serían difíciles de interpretar. Incluso, permite comunicarnos sin conocer el idioma de nuestras/os interlocutoras/es, tiene el potencial de fomentar la cultura, el entretenimiento, la transformación y aceleración procedimientos burocráticos^[7].

En tercer lugar, en un escenario de transición entre trabajos o tareas que surgen, otras que se transforman y algunas que tienden a desaparecer, las personas “pre-digitales” se irán retirando del mercado laboral para dejar lugar a las/os millenials y centennials o “nativas/os digitales” que naturalmente incorporan conocimientos para el uso de nuevas tecnologías. Aquí es donde algunos estudios ponen el acento: cómo las empresas y los gobiernos deben invertir para que las personas se adapten de la mejor manera a los cambios, a fin de reentrenar y capacitar a todo el personal en nuevas habilidades. Al mismo tiempo, hay que focalizar en el desarrollo de competencias para las/os que pierden los puestos de trabajo y no están lo suficientemente preparados para aprovechar las nuevas oportunidades de empleo^[8].

Percepciones pesimistas vs. Cifras de desempleo

Alrededor del 70% de las/os latinoamericanas/os, europeas/os y estadounidenses ve a la IA y/o a la robótica como una amenaza para el empleo^[9]. La percepción de desempleo ante el avance de la tecnología, no es un fenómeno nuevo y probablemente se deba a casos concretos que la influencian. Por ejemplo, Foxconn, la empresa china ensambladora de productos electrónicos más grande del mundo, en 2016 desplazó alrededor de 60.000 empleadas/os al introducir robots al proceso de producción para la realización de tareas repetitivas. El año pasado, el presidente de la compañía declaró que entre los próximos cinco y diez años prevén reemplazar el 80% de su mano de obra con robots. Algo similar sucede con la compañía de comercio electrónico, Amazon. Esta ha invertido en miles de robots en los últimos años para que se ocupen del trabajo mecánico, haciendo que las tareas humanas sean menos tediosas y físicamente menos exigentes (el personal ya no carga y apila cajas). Concretamente, en 2018 la empresa contrató 20.000 trabajadoras/es menos que en 2017 (pasó de 120.000 a 100.000)^[10].

Más allá de que la percepción general es pesimista, cuando se analizan las tasas de desempleo a nivel global surge que el impacto no es negativo. Al contrario, los países con mayor desarrollo en robótica e IA, han reducido el desempleo o en algunos casos se mantiene estable. Veamos el caso de los países asiáticos líderes en tecnología. En China, se observa un crecimiento continuo de robots industriales, un 59% más en 2017 (137.900) en comparación a 2016^[11]. Sin embargo, su tasa de desempleo del 4% es igual que el año anterior y se estima que será estable hasta 2023^[12]. El caso de Japón es similar, el aumento de robots del 18% en las ventas (45.566 unidades en 2017)^[13] no impactó negativamente en el empleo. En este país el desempleo viene en descenso y se proyecta estable hasta 2023^[14]. Corea del Sur, por su parte, si bien no tuvo un aumento de robótica en 2017, ya que presentó un leve descenso respecto del año anterior^[15], su tasa de desempleo fue del 3,2% ese mismo año y se calcula del 3,1% para 2023^[16].

Estados Unidos, por su parte, incrementó en 2017 su incorporación de robots en un 6% respecto del año anterior (33.192 unidades)^[17] y ha descendido su tasa de desempleo. Concretamente pasó de tener un 9,6% en 2010 al 3,8% en 2019, estimándose estable para 2023^[18]. El caso de las industrias manufactureras también es paradojal, ya que desde 2010 comenzaron un camino hacia la automatización para fortalecer la industria en el mercado interno y en el internacional^[19]. Sin embargo, el número de trabajadoras/es del sector automotriz aumentó en 230.000 entre 2010 y 2015, a la par que instaló 60.000 robots industriales en el mismo período dentro de ese sector^[20].

En el caso de Alemania, sucedió algo similar. Entre 2010-2015 el país aumentó de 93.000 a 813.000 los puestos de trabajo en el sector automotriz, mientras que se incorporaron 93.000 robots durante ese período en el mismo sector^[21]. Su tasa de desempleo muestra un descenso constante desde hace años (del 7,7% en 2009 al 3,2% en 2019) y se proyecta prácticamente inmóvil para 2023^[22], mientras que en paralelo aumenta la producción de robots y de sistemas inteligentes^[23].

En conclusión, podemos decir que, por un lado, la reducción de puestos de trabajo en áreas o tareas concretas no impacta a nivel global, ya que no se evidencia un aumento del desempleo, aunque es muy difícil establecer una correlación lineal sobre aspectos que tienen origen multicausal. Por otro lado, mientras que la creciente automatización puede reducir el empleo en algunos sectores, en otros lo incrementa, como el caso de la industria automotriz^[24]. En estos años se acrecentará una convivencia entre tres efectos: desplazamiento, complementariedad y productividad. Mientras que en ciertos casos habrá sustitución directa de trabajos y tareas –efecto de desplazamiento–, habrá un aumento complementario vinculado a las nuevas máquinas y a otras tareas o trabajos que surjan –efecto de complementariedad–. El efecto de productividad se relaciona con un fenómeno vinculado a la demanda de precios más bajos y al aumento general en el ingreso disponible en la economía, debido a una mayor productividad.

Asimismo, entendemos que resulta casi imposible conocer con certeza las consecuencias de un fenómeno tan disruptivo mientras acontece. La Cuarta Revolución Industrial y sus tecnologías emergentes conllevan demasiados cambios que dificultan establecer correlaciones causales con cierto grado acierto acerca de los efectos directos e indirectos en el empleo.

¿Qué sucede en Latinoamérica?

En relación con el desempleo, América Latina presenta una leve y lenta reducción: 7,8% en 2018 en comparación al 8,2% de 2017 (Banco Mundial)^[25]. Para el año 2019, la OIT pronostica que será del 7,7%^[26]. Sin embargo, cuando queremos cruzar estos datos con los avances tecnológicos, resulta difícil dado que la región enfrenta numerosos obstáculos a la hora de adoptar tecnologías^[27]. A esta falta de infraestructura adecuada se suma el hecho de que la fuerza laboral no posee las habilidades ni la preparación que demanda el mundo digital. Por ello, se sostiene que a las empresas les reditúa más seguir pagando bajos salarios que invertir en innovación^[28].

Más allá de este panorama, se considera que el riesgo de automatización del empleo es del 39% (en una escala de 0 a 100%, siendo 100% el riesgo máximo)^[29]. Sin embargo, en contextos de desarrollo asimétrico, nuestra región puede reducir los riesgos, afrontar los retos y potenciar los beneficios que presentan la IA y la robótica. Estas tecnologías tienen el potencial para aumentar el crecimiento económico de la región, gracias al aumento de la eficiencia y la optimización de múltiples tareas, y no tanto al hecho de que se reemplaza a los seres humanos por las máquinas. Según el Instituto para la Integración de América Latina y el Caribe, dependiente del Banco Interamericano de Desarrollo, el impacto de la IA será exponencial en la fuerza productiva latinoamericana^[30].

En este aspecto, es clave que en el corto y mediano plazo se creen entornos propicios e inclusivos para que la fuerza laboral agregue valor hacia otras tareas existentes o desarrolle habilidades vinculadas a las que se creen^[31].

Mejor hablar de tareas y no de trabajos

Una de las claves para analizar el impacto de las nuevas tecnologías en el ámbito laboral es focalizar en una importante distinción: profesiones o trabajos por un lado, y tareas/actividades que los integran, por otro. En general, los oficios y las profesiones que desarrollan las personas están conformados por múltiples y diversas tareas, que a su vez requieren distinciones con relación a las capacidades cognitivas que hay detrás de cada una. Pero, además, el desarrollo de la IA y de la robótica depende en gran medida del tipo de tarea que se realice y de cómo se interconecta con otras. Aquí podemos hablar de grados de automatización.

Según el estudio A Future that Works: Automation, Employment, and Productivity del McKinsey Global Institute, menos del 5% de las profesiones son pasibles de ser alcanzadas completamente por la automatización. En cambio, ciertas actividades o tareas que conforman a distintas profesiones son potencialmente automatizables. En cifras, puede expresarse de la siguiente forma: alrededor del 60% de todas las ocupaciones del mercado laboral global tienen un 30% de actividades que pueden ser automatizadas con tecnologías probadas en la actualidad^[32].

Como la gran mayoría de tareas no pueden ser automatizadas por completo, es muy útil establecer lo siguiente. Por un lado, clasificar las tareas en tres grandes segmentos: automatizables, semi-automatizables y no automatizables. Por otra parte, es muy útil analizar cómo se puede aumentar la capacidad humana, a partir de la asistencia inteligente, el diagnóstico inteligente y la predicción. Esto se puede medir haciendo ejercicios de prospectiva sobre la base de las distintas técnicas de IA disponibles (sistemas expertos, aprendizaje de máquina, entre otros).

Demostraremos la utilidad de este encuadre de trabajos vs. tareas en base a la aplicación del sistema inteligente Prometea en la Justicia, a partir de una investigación que llevamos adelante desde el Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la Facultad de Derecho de la Universidad de Buenos Aires y el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad de Buenos Aires^[33]. En primer lugar, segmentamos tareas en la Fiscalía General Adjunta en lo Contencioso Administrativo y Tributario. Aquí detectamos que de 169 actividades que se realizan, 54 resultan automatizables por completo, frente a 74 que no pueden serlo y 41 que sólo pueden serlo en parte.

Tabla 1

ACTIVIDAD	Automatizable	No automatizable	Semi-automatizable	Total
Jurídicas – Sistematización	16	26	13	55
Jurídicas – Dictamen	1	5	6	12
Jurídicas – IA	1	8	3	12
Planificación y gestión	9	7	3	19
Administrativas – Dictamen	14	−	−	14
Capacitación y difusión	13	28	16	57
Total según grado de automatización	54	74	41	169

 

De las 86 actividades que requieren habilidades complejas como el pensamiento crítico y la resolución de problemas, sólo 11 resultan completamente automatizables, 28 semi-automatizables y 47 no automatizables. En cambio, en actividades rutinarias y repetitivas que demandan metodicidad y practicidad, en su gran mayoría son completamente automatizables: 37 de 46.

Tabla 2

 

Por último, cuando analizamos la complejidad de las actividades que se desarrollan en la Fiscalía General Adjunta, detectamos que 54 requieren un bajo nivel de complejidad y por ello la porción automatizable es sustancial: 40 frente a 11 que no son automatizables y 3 que pueden serlo parcialmente. En cambio, de 70 actividades de alta complejidad que se realizan, sólo 2 resultan automatizables frente a 44 que no pueden serlo y 24 que son semi-automatizables.

Tabla 3

 

Las lecciones aprendidas a partir del uso de IA en la Justicia son numerosas. Por un lado, el presente del trabajo implica aprender conceptos y lógicas vinculados a sistemas inteligentes que reemplazan tareas, complementan otras y crean nuevas. Por otra parte, las personas tienen que desaprender muchas técnicas, formatos y enfoques que han adquirido para desenvolverse dentro del paradigma “industrial”, basado en una sucesión de pasos lineales para llegar a un determinado resultado. Por último, la incorporación de IA en las organizaciones presupone aprender un nuevo paradigma laboral: enseñar a las máquinas la “historia” de nuestras actividades y los objetivos a cumplir. Entre humanos expertos, equipo multidisciplinario y programadores de IA, se aumenta la productividad, la eficiencia y se instala el formato de inteligencia aumentada.

Trabajar con sistemas inteligentes hace que las posibilidades de trabajo se amplíen. Licuar en algoritmos tareas rutinarias, repetitivas y mecánicas, posibilita que el personal pueda ser más productivo en tareas postergadas o más complejas. En la Fiscalía General, por ejemplo, se profundizó el trabajo de investigación en diversas temáticas y en paralelo se entrenó a muchas/os de las/os colaboradoras/es de la Fiscalía para que adquieran habilidades digitales y de programación. Esto, sin dudas, permite volver más eficientes a tareas existentes, mientras que se dan los primeros pasos para proyectar una “cobotización”^[34] inclusiva y sostenible.

Nuevos trabajos y tareas. Habilidades

Podemos establecer cuatro grandes áreas cuando analizamos la transformación del trabajo. Una de ellas, está ocupada por los trabajos que se centran en el uso y mejora de la tecnología. Las estimaciones acerca del futuro del empleo muestran que hasta 2022 la demanda laboral se centrará en roles como analistas de datos y científicos, pilotos de drone, desarrolladoras/es de software y aplicaciones, especialistas en comercio electrónico, programadoras/es de IA, expertas/os en automatización de procesos, entre otros. Estos trabajos están vinculados con la creación, desarrollo y aplicación de robots o sistemas inteligentes. Por otra parte, aumentan los trabajos y las tareas que requieren de habilidades humanas distintivas a partir de la digitalización y de la transformación digital: servicio al cliente, profesionales de ventas, capacitación y desarrollo, especialistas en desarrollo organizacional y gerentas/es de innovación^[35].

Otro grupo es el de los trabajos freelance, que se desarrollan en la economía colaborativa. La gig economy o economía colaborativa, se basa en trabajos concretos que se realizan de manera esporádica. La flexibilidad, el trabajo en línea y la descentralización de tareas se destacan como sus principales pilares^[36]. Chofer de Uber, community manager, experto en seguridad informática u otros “freelance” que pueden constituirse como el ingreso principal de la persona o bien como complementarios^[37]. Se estima que alrededor del 20-30% de la población laboralmente activa pertenece a la gig economy^[38] en países de la Unión Europea y en Estados Unidos.

Los empleos que surgen de las redes sociales son otros de los trabajos que surgen gracias al avance tecnológico. Con la explosión de las redes sociales en los últimos años surgen miles de “influencers” en todo el mundo. Estas personas usan plataformas digitales como youtube o instagram para compartir videos y fotos. La cantidad de seguidoras/es y visitas puede ser una fuente de ingresos por publicidades. Aunque no hemos encontrado estudios concretos que arrojen cifras globales acerca de este fenómeno, lo cierto es que muchas personas ganan mucho dinero. Sólo por poner un ejemplo, la modelo y empresaria Kylie Jenner puede obtener hasta 1 millón de dólares por un posteo^[39]. Sin embargo, las redes sociales no se limitan a estas personas que aprovechan sus ventajas, sino que constituyen una nueva forma de comunicación para empresas y entes públicos, lo que crea específicas nuevas profesiones entre experta/os de comunicación pública, psicólogas/os y analistas.

Por último, resta hablar de los trabajos que se vinculan la llamada “economía naranja”, un concepto vinculado al crecimiento exponencial de actividades vinculadas a la creatividad, el arte y el entretenimiento. Esta economía se refleja en dos grandes áreas. Por un lado, los bienes y servicios que se generan en el arte, el diseño, la música, la moda, la artesanía y diversas formas de entretenimiento. Por otra parte, las plataformas y los sistemas de innovación que dan soporte a la creatividad asociada a la estética, al aspecto de los bienes y servicios y en los cambios emocionales que esos productos generan en los consumidores. Artes visuales, artes escénicas, artesanías, mundo editorial, audiovisual, fonografía, diseño de interiores, artes gráficas, iluminación, software y video juegos, publicidad y moda son algunos bienes y servicios que integran esta economía naranja. Además, están las actividades de apoyo creativo como el diseño de producto, el diseño de empaque y el marketing. Sólo en América Latina y el Caribe, en 2015, la economía naranja significó 1.9 millones de puestos de trabajo. Esto es todo lo que genera la economía de Uruguay o Costa Rica^[40].

Está claro que la Cuarta Revolución Industrial acarrea una fuerte demanda laboral de los trabajos y actividades mencionadas. La cuestión radica en qué tipo de mano de obra demandará y con qué capacidades. Aquí entramos en el terreno de las nuevas habilidades que las/os trabajadoras/es necesitan incluir en sus curriculums.

Por un lado, las habilidades digitales o lo que algunas/os llaman “coeficiente digital”, resultan esenciales. Estas se vinculan con un conjunto completo de competencias técnicas, cognitivas y socioemocionales que permiten a las personas alinearse con los desafíos y los grandes cambios tecnológicos y socioeconómicos que el mundo transita, vinculados especialmente a una vida cada vez más digitalizada^[41].

Por otro lado, habilidades creativas y socioemocionales. El pensamiento creativo, el desarrollo de la inteligencia emocional, las interacciones humanas complejas y las habilidades sociales son la clave para el presente y el futuro del trabajo. Aunque muchos proyectos de IA y robótica se focalizan en estas áreas “más humanas”, todavía las máquinas están lejos de insertarse en las actividades que se basan en estos atributos^[42]. Es fundamental que se fomente el desarrollo de estas habilidades, necesarias para la interacción entre los seres humanos y la IA, que se volverán cada vez más complejas, en virtud del desarrollo progresivo de estos sistemas que buscan reproducir las dimensiones expresivas de los organismos biológicos.

En este contexto, el desarrollo de tecnologías emergentes conlleva un cambio de paradigma: ya no basta con que una persona estudie una carrera y allí culmine su formación. Hay que desarrollar continuamente habilidades digitales, creativas y socioemocionales, para adaptarnos a la naturaleza vertiginosa y acelerada de las disrupciones tecnológicas^[43]. Es decir, debe promoverse el aprendizaje permanente, ayudando a las personas a comprender qué es la IA, qué beneficios puede generar realmente y qué riesgos conlleva, a fin de permitirles hacer un mejor uso de los servicios ofrecidos.

Asimismo, en este panorama de demanda constante de nuevas aptitudes laborales, las empresas y los Estados juegan un rol esencial. Para que ambos aumenten su eficiencia y puedan volverse inclusivos, deberán transformarse sustancialmente. Esto genera dos grandes desafíos que no pueden disociarse: la inversión en tecnología y en capital humano; específicamente, alfabetizar y crear condiciones adecuadas para que las personas se adapten a trabajar con robots y sistemas inteligentes^[44]. Este es el gran desafío para una transición inclusiva, crear estrategias segmentadas según los tipos de tareas y perfiles, para luego reentrenar y desarrollar habilidades indispensables para los nuevos entornos de trabajo^[45].

Conclusiones

La Cuarta Revolución Industrial que estamos atravesando es la más disruptiva, porque viene acompañada por la aparición de máquinas que reemplazan o mejoran lo que hacemos con nuestro cerebro. Mientras ocurre este tsunami de tecnologías emergentes, donde resulta muy difícil predecir los efectos transformadores y sus impactos en nuestras vidas, consideramos que hay que aprovechar la oportunidad para potenciar los beneficios, reducir los riesgos y afrontar los desafíos en vez de concentrarnos en hacer pronósticos fatalistas.

En este contexto, en el corto-mediano plazo la IA se presenta como una tecnología exponencial que potenciará a la inteligencia humana, dando paso al paradigma de inteligencia híbrida. La IA humanizará a las personas y les permitirá administrar mejor o eliminar la actividad humana en tareas rutinarias o mecánicas. Esto permitirá volcar el potencial intelectual en actividades de mayor complejidad y de ese modo crecerán las chances de aumentar la productividad y mejorar los resultados. Como bien afirma la Unión Europea, aquellas/os trabajadoras/es que son reemplazadas/os o mejoradas/os por robots, tienen la posibilidad de enfocarse en tareas mediante las cuales adquieren habilidades creativas y sociales, generando un mayor impacto con su labor^[46].

Mientras se aprovecha el potencial de la IA y la robótica, en paralelo es clave alfabetizar y acompañar la transición para que las/os trabajadoras/es puedan adquirir nuevas habilidades y generar ecosistemas fértiles y, así, las personas vulnerables y ciertos grupos sociales no se queden atrás. Esa adaptación resulta clave, ya que las competencias de hoy probablemente sean obsoletas en pocos años. Así, es de suma importancia que los gobiernos y las empresas tomen conciencia del fenómeno para adoptar medidas y brindar soluciones para un desarrollo sostenible del trabajo humano.

Cuando analizamos el desempleo, vemos que el aumento de IA y robótica no impacta en sus cifras a nivel global y, en los próximos años, el desempleo tecnológico que vaticinó Keynes no parece estar cerca. Nuestra experiencia con Prometea, desde que comenzamos a aplicarla en 2017, nos alienta a desactivar algunas alarmas. En el sector público, no avizoramos riesgos concretos frente a la ola de automatización que vendrá en los próximos años. En el sector privado, es indispensable que las empresas puedan situar como activo al capital humano, en vez de orientar sus objetivos exclusivamente a producir más y mejor a costa del trabajo humano.

En el contexto latinoamericano, las preocupaciones que rondan en torno al futuro del trabajo se relacionan con las altas tasas de desempleo y la inestabilidad o precariedad de los trabajos. Si bien se están dando debates sobre las condiciones de las personas frente a las plataformas digitales basadas en IA (Rappi, Uber, etc.), lo cierto es que no parece estar en agenda cómo llevar adelante el fenómeno de “cobotización inclusiva”.

Desde una mirada optimista, esto representa una ventaja, ya que tenemos la posibilidad de prever los potenciales impactos negativos de la tecnología en el empleo y así tomar las medidas adecuadas para que, llegado el momento, la fuerza laboral se encuentre lo más preparada posible para no temer su desplazamiento. Desde otra perspectiva, la tardía incorporación de tecnología en la región implica que no se obtendrán a gran escala los beneficios que ésta genera en cuanto a la optimización, simplificación y maximización de los objetivos y actividades de las organizaciones.

A pesar de que Latinoamérica no se caracterice por sus avances en tecnología, robots y humanos trabajando juntos representan la imagen de un presente que de a poco va tomando forma en la región. Prometea es un ejemplo del inicio de esta transformación. El trabajo conjunto entre sistemas inteligentes y humanos no hay que entenderlo de manera secuencial, en el que alguna de las partes termina su trabajo y luego comienza la otra, como sucede en una línea de producción. Es necesario trabajar bajo el concepto de interdependencia y transdisciplinariedad. Así, es importante contar no sólo con personas expertas en disciplinas técnicas específicas como el aprendizaje automático y la ciencia de datos, sino también con profesiones transversales como psicólogas/os, antropólogas/os, sociólogas/os y humanistas en general, capaces de mejorar la interacción entre la IA y sus usuarias/os.

Si bien existen múltiples riesgos y desafíos que atender, la IA se presenta como una gran oportunidad para humanizar los trabajos, mejorar el desarrollo sostenible y optimizar los derechos de las personas. Anhelamos que el paradigma de inteligencia aumentada se instaure en nuestra región. 

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