Cómo afecta la automatización al trabajo, la economía y la sociedad
La automatización augura una productividad, una competitividad y un bienestar mayores. Sin embargo, estas mismas tecnologías, como por ejemplo la robótica, los datos masivos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), también tendrán una gran repercusión en las desigualdades sociales. Es este último aspecto el que tiende a poner nerviosas a las personas, e incluso a que adopten una posición de rechazo, ante todo aquello que implique la automatización. «¿Mi trabajo va a ser ocupado por un robot?». «¿Qué puedo hacer para prepararme para un futuro automatizado?». «¿Cómo se puede rediseñar el sistema de bienestar social para que funcione en un mundo automatizado?». «¿Podemos costear los programas sociales necesarios?». Estas son solo algunas de las preguntas más frecuentes sobre la automatización y que el proyecto financiado con fondos europeos TECHNEQUALITY (Technological inequality – understanding the relation between recent technological innovations and social inequalities) pretende responder. «Nuestro objetivo es ofrecer pruebas empíricas sobre cómo afecta, y afectará, la automatización a las sociedades europeas», comenta Mark Levels, catedrático en la Universidad de Maastricht, socio principal del proyecto.
Un riesgo controlable
Para lograrlo, los investigadores del proyecto estudian cómo repercuten la IA y la robótica en el trabajo y, además, analizan cómo podría afectar de manera diferente la automatización a grupos sociales distintos y cómo podrían modificar las innovaciones tecnológicas las desigualdades sociales. «Nuestros investigadores trabajan mano a mano con responsables políticos a fin de averiguar cómo pueden los gobiernos equilibrar mejor la necesidad de optimizar los beneficios económicos de la automatización con la necesidad de mitigar sus posibles riesgos sociales», explica Levels. Aunque se trata de un trabajo en curso, pues el proyecto finalizará en diciembre de 2021, los investigadores ya han realizado algunos hallazgos relevantes, incluido cómo afectará la automatización al mercado laboral. Por ejemplo, se calcula que la automatización podría reemplazar entre el 5 y el 44 % de todos los trabajos en Europa. Quizá uno de los resultados más destacados es que el efecto de la automatización en la sociedad europea dependerá de una amplia gama de variables, incluida la gobernanza. «No obstante, nuestros modelos indican que la automatización es un riesgo controlable», aduce el catedrático. Según Levels, si los gobiernos adoptan las medidas adecuadas, las economías europeas podrían crecer y se podría evitar el desempleo masivo: «Así las cosas, la clave radica en que los gobiernos deben actuar ya».
Prepararse para un futuro automatizado
A partir de estos hallazgos, el equipo del proyecto ha elaborado unas recomendaciones de políticas que pueden ayudar a los gobiernos regionales, nacionales e internacionales a responder mejor a los retos de la automatización. «La automatización es importantísima para el crecimiento económico de la Unión Europea, aunque también puede dar lugar a volatilidad social, a un aumento de la desigualdad, a una reducción de la movilidad social y a nuevos conflictos sociales —comenta Levels—. Si TECHNEQUALITY puede ayudar a los gobiernos a prepararse para este futuro al determinar las consecuencias previstas e imprevistas de las respuestas políticas, nuestra misión habrá sido un éxito». El proyecto encara ya sus últimos seis meses de actividad y su equipo de investigación trabaja en finalizar sus análisis empíricos sobre cómo afectará la automatización a la educación, el bienestar y la hacienda pública. Los investigadores también están en las primeras etapas de la puesta en marcha de un proyecto de seguimiento que ampliará y promoverá los hallazgos de TECHNEQUALITY. Levels concluye: «Nuestro objetivo era proporcionar pruebas científicas relevantes para la sociedad; planteamos algunas preguntas importantes y complejas y ofrecimos respuestas prácticas con las que los gobiernos y las empresas pueden trabajar, lo cual es algo de lo que estoy muy orgulloso».
Palabras clave
TECHNEQUALITY, automatización, robótica, datos masivos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, IA, desigualdades sociales, bienestar social, mercado laboral, movilidad social
