¿Más inteligencia artificial significa menos quehaceres?
Los avances tecnológicos están cambiando el carácter del trabajo tal y como lo conocemos. En los próximos decenios, empleos como los de cajero o taxista desaparecerán para dar paso a otros nuevos. Pero ¿qué depara el futuro al trabajo doméstico no remunerado y al tiempo que le dedicamos? Para responder a esta pregunta, los investigadores de los proyectos FAMSIZEMATTERS y GenTime, financiados con fondos europeos, pidieron a sesenta y cinco expertos en inteligencia artificial (IA) de Japón y el Reino Unido que calcularan el grado de automatización de las tareas domésticas y de cuidado de niños y ancianos. Sus hallazgos se publicaron en la revista de acceso abierto «PLOS ONE». Los expertos predijeron que el 39 % del tiempo que dedicamos actualmente a las tareas domésticas podría automatizarse en los próximos 10 años. «Las estimaciones variaron significativamente entre tareas —escriben los autores—. Se observó que la tarea más automatizable era hacer la compra, de la que el 59 % se consideró automatizable dentro de 10 años; la tarea menos automatizable fue el cuidado físico de los niños, con un 21 %. En general, se predijo que el trabajo de prestación de cuidados sería más difícil de automatizar, con una estimación media del 28 % en 10 años, mientras que las tareas domésticas serían más fáciles de automatizar, con un 44 %». Curiosamente, los motivos que la mayoría de los expertos citaban para explicar por qué el trabajo asistencial era más difícil de automatizar no eran técnicos. En cambio, hablaron de lo socialmente aceptable que era delegar el cuidado de los niños en máquinas, de cómo afectaba al desarrollo del niño y de sus implicaciones para la intimidad. También señalaron que los presupuestos domésticos son los que determinan el tipo de tecnologías que se desarrollan y comercializan, ya que la mayoría de las tareas manuales son automatizables. El «verdadero cuello de botella», según un experto, es el «coste de esa automatización».
Países diferentes, puntos de vista distintos
Aunque los expertos en IA británicos y japoneses coincidieron en general en qué tareas eran más o menos susceptibles de ser automatizadas, existían variaciones, en cierta medida relacionadas con su formación. Puede que Japón y el Reino Unido sean hoy países industrializados igualmente avanzados, pero sus historias tecnológicas y económicas son bastante diferentes. Un mayor porcentaje de expertos del Reino Unido (42 %) cree que la automatización podría sustituir a más tareas domésticas en 10 años, en comparación con los expertos japoneses (36 %). Según los autores, esto podría deberse a que «en el Reino Unido, la tecnología se asocia más a la sustitución de mano de obra». Esta divergencia entre países también se puso de manifiesto en las predicciones entre expertos de ambos géneros. Aunque en la muestra general no difieren significativamente entre sí, un análisis más detallado de cada país ofrece un panorama diferente. «En el Reino Unido, los hombres se mostraron significativamente más optimistas sobre el potencial tecnológico que las mujeres, lo que coincide con el hallazgo de que los hombres tienden a ser más optimistas sobre la tecnología en general. Sin embargo, en Japón la situación fue la contraria: los expertos fueron menos optimistas que las expertas». Los autores citan las marcadas disparidades de género de Japón como posible motivo, ya que los profesionales japoneses no suelen tener apenas experiencia personal en las tareas domésticas, que suelen dejarse en manos de sus esposas. Los proyectos FAMSIZEMATTERS (Family size matters: How low fertility affects the (re)production of social inequalities) y GenTime (Temporal structures of gender inequalities in Asian and Western welfare regimes) están auspiciados por la Universidad de Oxford. Las previsiones realizadas con el apoyo de los dos proyectos no solo anticipan el futuro del trabajo no remunerado, sino que también pueden desempeñar un papel en su configuración. Para más información, consulte: Página web del proyecto FAMSIZEMATTERS Sitio web del proyecto GenTime
Palabras clave
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