SINOPSIS

El cambio tecnológico nunca viene solo. Sus efectos sobre la sociedad, sobre la organización de la misma y en las formas de organizar el empleo han sido continuos a lo largo de la historia de la humanidad.

Los recientes cambios, quizás más rápidos y posiblemente más intensos, están haciendo tambalear los cimientos de lo que hasta hace poco reconocíamos como nuestro “mundo” económico-laboral. La sustitución de tareas rutinarias por robots, la definitiva irrupción de la inteligencia artificial, el desarrollo de algoritmos que llegan a reproducir habilidades hasta hace poco sólo humanas, la aparición de las plataformas de economía colaborativa, etc, están amenazando empleos y empresas hasta ahora pertenecientes a nuestro más reconocible hábitat laboral.

Este libro es un análisis detallado sobre cómo estos cambios están acaeciendo, cuáles son las tendencias futuras más probables y cómo estas alterarán las relaciones sociolaborales.

El empleo del futuro

Un análisis del impacto de las nuevas

tecnologías en el mercado laboral

Manuel Hidalgo

A Carmen, Carla y Alejandra

Introducción

En el año 2000 recalé en Barcelona. Por entonces llevaba dos años en la nueva universidad de Sevilla, la Pablo de Olavide. En un principio, y como otros que habían estudiado ciencias económicas en la Universidad de Sevilla, planeaba seguir con mis estudios doctorándome en la misma institución en la que me licencié. Sin embargo, en una decisión que agradeceré toda mi vida, José María O’Kean, jefe por entonces del minúsculo departamento de economía de la Pablo de Olavide, me planteó que, si quería hacer algo en el mundo de la academia, tendría que tratar de doctorarme en alguno de los mejores programas a mi alcance. Siguiendo su consejo, me fui a la Ciudad Condal.

Los años en la Pompeu Fabra fueron intensísimos. Gracias a los directores del programa de doctorado, Antonio Cabrales y Ramón Marimón, así como al resto de los grandes profesores a los que tengo en su mayoría cariño y, a todos, un extremo respeto, fui avanzando en los estudios de una economía que se me hacía extraña. Lo que aprendí en aquellos años no tenía nada que ver con lo que había visto en mis cursos de licenciatura. El reciclaje resultó completo, no sólo académico, sino además personal. El primer año, de criba, fue durísimo —no recuerdo haber estudiado más en mi vida—, pero, una vez conseguí superar esa criba, y ya con el derecho a proseguir con el doctorado, comencé a plantearme el tema de mi tesis.

Convencí al que sería mi director, Antonio Ciccone, y me puse manos a la obra. Elegí como tema de tesis la convergencia regional. Decidido el tema, en cada reunión que teníamos íbamos abriendo el abanico de cuestiones que podríamos tratar. No sé si fue por casualidad o no, pero el cambio tecnológico aparecía una y otra vez en nuestras conversaciones hasta que, finalmente, acabé leyendo trabajos sobre esta cuestión. En estas lecturas aparecieron conceptos como desigualdad, polarización, cualificación, cambio sesgado a la educación, etc. Aquellos años, entre 2003 y 2007, fueron de una enorme producción científica al respecto y fui testigo en tiempo real de todo aquello. Poco a poco, mi interés sobre el cambio tecnológico iba aumentando a costa de ir dejando cada vez más de lado la idea original de la tesis.

El cambio tecnológico y sus consecuencias en el mercado laboral iban llenando mis horas de estudio. Muy pronto, a mi director y a mí nos llamaron la atención dos hechos que diferenciaban a España de otros muchos países. En primer lugar, las desigualdades salariales de los trabajadores universitarios respecto a los no universitarios parecían menguar, lo que iba en contra de la experiencia general. La evidencia mostraba que desde la década de 1980, en no pocos países, el premio a la educación superior (diferencia salarial entre trabajadores universitarios y el resto) o bien se había mantenido constante o bien aumentaba. Esta particularidad española resultaba cuando menos merecedora de un análisis detallado. En segundo lugar, por aquellos años el neologismo mileurista comenzaba a llenar titulares y conversaciones. La mezcla de estas dos tendencias, caída en el premio a la educación y estancamiento de los salarios, tenía consecuencias reales, pues centraba parte de los debates a pie de calle. Para muchos, la conclusión era que la educación superior no generaba la rentabilidad esperada, no merecía la pena estudiar. Era evidente, pues, que existía una demanda para la realización de este tipo de análisis, resultaba interesante y sugerente la búsqueda de las razones que motivaban ambos hechos. Y en cuanto uno meditaba unos segundos sobre el asunto, el cambio tecnológico aparecía, de nuevo, como una explicación factible.

De mi tesis resultaron tres artículos publicados y una curiosidad infinita por el tema. En estos artículos dábamos varias respuestas, algunas explicando las razones de los dos hechos comentados. Por ejemplo, explicábamos cómo desde los años 1995 a 2008 el cambio tecnológico había sido intenso en España, pero ciertamente menor que en otros países, en parte por una composición productiva sesgada a sectores de baja intensidad tecnológica, especialmente la construcción. En segundo lugar, un cambio tecnológico menos intenso tuvo como consecuencia una limitada mejora de la productividad y, por ello, de los salarios reales, de ahí en parte el «mileurismo». En tercer lugar, el debilitado impulso tecnológico unido al enorme aumento de la oferta de trabajadores con estudios superiores explicaba la caída de la rentabilidad educativa. Si en otros países el cambio tecnológico había incrementado la desigualdad salarial por nivel educativo, en España, este mismo cambio, mucho más debilitado, unido a un aumento de la oferta de licenciados, había deprimido esta diferencia y con ello, en parte, la desigualdad salarial. Así pues, cambio tecnológico, mercado de trabajo y desigualdad se entrelazaban en la tesis.

Justo el mismo día que defendí mi tesis, un 15 de septiembre de 2008, Lehman Brothers presentaba su declaración formal de quiebra. En ese preciso instante dimos por iniciada la más profunda de las crisis que hemos experimentado desde que se tienen registros modernos. Me atrevería a decir que la Gran Recesión de 2008-2009 fue sin lugar a dudas más intensa que la que se vivió en 1929. Sin embargo, lo que hizo que esta Gran Recesión no se transformara en una depresión fueron las herramientas de política económica disponibles en el inicio del siglo XXI, comparadas con las conocidas en 1929. Es evidente que se cometieron errores, como las subidas de tipos en la Unión Monetaria Europea y las políticas de austeridad, que prolongaron la crisis en el continente europeo. Pero, a pesar de todo, el conocimiento que hoy se posee de las políticas económicas libraron al mundo de un escenario mucho peor que el experimentado. No obstante, y a pesar de los esfuerzos para evitar una profundización de la crisis, nadie duda del enorme coste y de la extrema dureza que esta Gran Recesión mostró a una parte nada despreciable de la sociedad. Junto con el desempleo y la pobreza, el aumento de la desigualdad hacía que ésta volviera a escena, al centro de un debate público del que prácticamente había desaparecido. Aunque los que ya llevábamos años estudiando la desigualdad sabíamos que ésta había aumentado en las últimas décadas en ciertos países, la bonanza económica anterior a 2008 la había ocultado como las mareas ocultan las rocas de la playa. Pero la crisis retiró el agua de la playa y dejó al descubierto aquello en lo que pocos habían reparado hasta entonces: que la desigualdad llevaba años creciendo de forma soterrada pero impasible y ahora mostraba su más desagradable cara.

Es cierto que gran parte de este aumento tenía razones estrictamente coyunturales y evidentemente asociadas a la propia recesión. Pero el argumento que señalaba al cambio tecnológico como el causante de parte de esta subida puso en escena el rostro más desagradable de la automatización. Sólo era necesario que la opinión pública le prestara atención, y ésta llegó con la crisis. Y, junto con ésta, los avances en el campo de la tecnología, que prácticamente coincidieron con lo más duro de la Gran Recesión, generaron un cóctel perfecto impulsando un renacido miedo a la automatización y sus consecuencias laborales. Miedo que, por otro lado, no es novedoso. Suele ocurrir que en las noches más oscuras es cuando creemos ver fantasmas, y, en lo más oscuro de la recesión, el fantasma de la automatización se nos presentó.

Durante tiempos de tribulación, los profetas del «Apocalipsis» tienen mejor predicamento. Desde luego, no resulta casual que el debate sea tanto más intenso cuanto más débil parezca el crecimiento de las economías. Las primeras revueltas contra las máquinas se sucedieron en 1811 y 1830, dos años de fuerte declive económico en Gran Bretaña. Las crisis sumen a gran parte de la población en una suerte de pesimismo tecnológico, no tanto por información, sino más bien por desinformación. Además, este pesimismo viene alimentado no sólo por el ambiente económico, sino también contagiado por una enorme imaginación, que no ha sido ajena incluso a los economistas más ilustres de la historia. Por ejemplo, John Maynard Keynes escribió Las posibilidades económicas de nuestros nietos en 1930, justo cuando comenzaba la Gran Depresión. En este trabajo, este economista hablaba de la economía del futuro y del desempleo tecnológico generado por una tecnología ahorradora de mano de obra. Aunque situó su horizonte en cien años, al igual que sucediera con otros grandes economistas de la historia, erró considerablemente en sus visiones.

Hoy, tenemos otros «Keynes» que rescatan, en cierto modo, la idea del desempleo tecnológico. Por ejemplo, McAfee y Brynjolfsson han escrito para recordarnos que el problema se encuentra ahí delante y que, si no hacemos nada, estaremos perdidos. Martin Ford nos avisa de que el robot está aquí para reclamar como suyo lo que es nuestro y Ryan Avent, articulista de The Economist, afirma que esta vez es diferente. Michael A. Osborne y Carl Benedikt Frey nos advierten de que en los próximos diez o veinte años casi la mitad de los empleos podrían desaparecer por la automatización. ¿Existe peor escenario posible?

La intención de las páginas que siguen es relativizar estas visiones pesimistas. En este libro trataré de evaluar de manera pormenorizada, pero con un lenguaje cercano, si estos riesgos poseen un fundamento riguroso o, por el contrario, estamos siendo presa de la imaginación y el pesimismo que influyó en Keynes y en tantos otros. No es mi intención contradecir el análisis de los economistas antes mencionados. De hecho, no lo haré, ya que en estos estudios existe a su vez un análisis detallado y fundamentado. Sin embargo, y en mi opinión, sus conclusiones, en algunos de los casos mediadas por los propios autores y en otros por la lectura que nosotros hacemos de estos estudios, son parciales.

Nadie informado tiene la menor duda sobre las enormes consecuencias que en el empleo del futuro tendrá el actual cambio tecnológico. Una renovada ola de robotización, el abaratamiento de los sensores, el desarrollo de la inteligencia artificial y el aumento exponencial en la capacidad de cómputo de datos van a remodelar intensamente el empleo del futuro. Muchos empleos desaparecerán, otros cambiarán. Pero no es menos cierto que otros nuevos aparecerán, y no hablo de empleos nuevos que antes no existían. La historia se repite y, al igual que cien años atrás el pesimismo tecnológico abundaba, y erraba, hoy repetimos aquellos errores predictivos. Lo primero que debemos comprender es que el cambio afectará al empleo, evidentemente. Pero no necesariamente estamos abocados a un desempleo tecnológico del cual no hay ningún rastro histórico desde que se iniciara la revolución industrial a mediados del siglo XVIII.

Debemos comprender que existen otras fuerzas que compensarán este efecto negativo. El soporte final de la creación del valor en el sistema productivo es el hombre. Aunque el factor trabajo no es el único que aporta valor a la producción —Marx se equivocaba—, sí es cierto que todo en un momento u otro debe pivotar a través de un ser humano. Las máquinas, al cambiar, al aparecer nuevas, sustituyen a parte de estos trabajadores, pero exigen de otro tipo de trabajadores. La automatización modifica la demanda de habilidades, afecta de forma sesgada a cada tipo de trabajador, especialmente en función de su dotación de capacidades o habilidades. La máquina será un demonio para unos, los sustituirá, mientras que, al contrario, será un ángel para otros, los complementará.

Pero además de esta relación entre sustitución y complementariedad de la máquina con el trabajo, debemos comprender el cambio tecnológico como creador de oportunidades, y no sólo laborales. Tecnología y civilización no pueden entenderse de forma aislada como no pueden separarse la raíz y el tronco de un árbol sin que éste deje de serlo. Si comparamos la vida de nuestros antepasados al inicio del Neolítico con la nuestra, sus descendientes, que vivimos en cualquier país desarrollado, encontraremos enormes diferencias. La mayoría de nosotros podemos ir al cine, comer la carne que hemos mantenido en nuestro refrigerador durante varios días, pasear en bicicleta, escribir un informe en nuestro PC o ver una película en la televisión. Todo ello lo podemos hacer porque, a diferencia de los pobladores del Neolítico, hoy disponemos de proyectores de películas, de una red de abastecimiento de alimentos que llegan a la mesa en perfecto estado, bicicletas, ordenadores o televisores. Los avances tecnológicos, principalmente de los últimos doscientos años, permiten que hoy podamos disponer de ciertos bienes y servicios como nunca antes había sido posible. Pero lo cierto es que esta afirmación es incompleta. Miremos desde otra perspectiva. Realmente, la cuestión importante no es si hoy disfrutamos de bienes o servicios que nuestros antepasados de hace doce mil o doscientos años ni podían soñar. Lo verdaderamente importante es que gracias al cambio tecnológico disponemos de tiempo para poder disfrutarlos. La gran diferencia con aquellos primeros pobladores sedentarios es que, en general, hoy podemos vivir mucho mejor haciendo mucho más en mucho menos tiempo. Y lo único que ha hecho posible este cambio en, apenas, una decena de milenios ha sido el cambio tecnológico.

Hasta no hace mucho tiempo, familias enteras de países que hoy son plenamente desarrollados no disponían a lo largo de un día de lo mínimo para poder alimentarse o cubrirse adecuadamente de las inclemencias del tiempo. Incluso para alcanzar tales mínimos, lo normal era que se trabajaran jornadas interminables. De sol a sol, literalmente. Y aun así, muchos no conseguían ni alcanzar ese mínimo. Cuando esto era posible, la mayoría no disfrutaba de los ingresos suficientes para poder adquirir en abundancia lo que se deseaba. En el siglo XVIII, por ejemplo, el precio de un traje de mediana calidad suponía el sueldo de todo un año de un lacayo. Con el sueldo medio de un británico de 2010 se pueden adquirir catorce veces los bienes y servicios que se podían comprar en 1750, teniendo en cuenta que esas catorce veces son en bienes y servicios que nada tienen que ver con los que se podían consumir entonces. Este cambio se explica porque hoy podemos producir en el mismo tiempo mucho más, lo que directamente abarata el precio de los bienes, expandiendo la oferta posible a un precio dado y elevando por ello la demanda de los mismos. Esta mayor capacidad de producción permitió que la gran mayoría de los que tuvimos la suerte de vivir en países que se desarrollaban superáramos el umbral de supervivencia, lo que permitió a su vez que dedicáramos parte de nuestro consumo a cubrir otras «necesidades» que no implicaban nuestra supervivencia.

El cambio tecnológico abre, pues, el abanico de posibilidades, de bienes que producir, y, por ello, del empleo. En consecuencia, al pesimismo que nos inunda por asumir que la sustitución de empleo por máquinas será intensa y generalizada, debemos enfrentar la idea de que habrá empleos que se beneficien y otros empleos que aparezcan. Lo que nos cuenta la historia es que nunca se ha producido algo parecido al desempleo tecnológico keynesiano y que, al menos por mi parte, no veo razones para pensar que en esta ocasión no va a ser igual.

Dicho eso, y volviendo a las consecuencias de este cambio que ya aparecieran en los trabajos previos a la crisis económica, tenemos que evitar librar las batallas equivocadas. Mi interés por el cambio tecnológico provino del análisis de la desigualdad salarial entre trabajadores clasificados por diferentes niveles educativos. El vínculo entre cambio tecnológico y desigualdad está más que confirmado. Que afirmemos que el cambio tecnológico no va a eliminar el empleo no es lo mismo que decir que no habrá consecuencias y que no debamos prepararnos para ello. La desigualdad es indeseable si se incrementa a niveles elevados, pues corroe los cimientos y las bases tanto del crecimiento económico como de la convivencia social. Es por ello que debemos tratar de reducir al máximo esta indeseable consecuencia.

Pero los posibles problemas sobre el empleo del futuro no sólo vendrán directamente de la automatización. Una vez destacados los verdaderos problemas que surgirán, trataré de convencer al lector de que la mayor amenaza a la que nos enfrentaremos es la de los desequilibrios económicos, laborales y sociales que surgirán con la aparición de unas nuevas formas de empleo que el cambio tecnológico facilita de un modo directo e indirecto. Estas nuevas formas de empleo, no necesariamente indeseables en todas sus dimensiones y posibles expresiones, pueden mermar la capacidad de los trabajadores para construirse un futuro estable. Y, de nuevo, con más que probables consecuencias en la desigualdad; la aparición de nuevos empleos precarios asociados a tendencias no tan recientes, como son la externalización-atomización del empleo y el aumento del poder de mercado de las grandes corporaciones, constituyen retos que hay que considerar.

Finalmente, el objetivo de este libro no es sólo elaborar un análisis pormenorizado de estas fuerzas que pelean entre sí para diseñar el empleo del futuro. También trataremos de ofrecer algunas recetas para «pre-pararnos» óptimamente ante el reto del futuro en su parte final. Años de escritos, conversaciones, debates y análisis van perfilando las acciones posibles para poder lanzar a la economía española y a su mercado de trabajo a una senda de crecimiento, de bienestar y de buenos empleos. Seremos como sociedad y economía lo que queramos ser. El optimismo debe estar nuevamente presente, aunque, eso sí, sólo si realmente lo deseamos.

I

Una historia de amor-odio

Capítulo 1

El equilibrio entre trabajo y capital

No vuelvas a cantar tus viejas rimas sobre el audaz Robin Hood,

sus hazañas que poco admiro.

Cantaré los logros del General Ludd,

ahora el héroe de Nottinghamshire.¹

Canción ludita

A caballo entre los años 1809 y 1810, Napoleón había asegurado su dominio continental después de varias victorias en la península ibérica, en Centroeuropa y tras la derrota de Austria y la firma del Tratado de Schönbrunn. Esta ventaja le permitió intensificar un bloqueo a las islas británicas que se había debilitado en los años anteriores. Y es que, desde no mucho antes, gracias a la cada vez mayor incapacidad española por controlar las rutas comerciales, así como al agradecimiento de los portugueses a sus «socios» británicos, Gran Bretaña había experimentado una burbuja de exportaciones que afectó muy positivamente a su economía. Sin embargo, las recientes victorias del emperador y el consiguiente refuerzo del bloqueo naval, limitaron dichas exportaciones. Al bloqueo naval francés hubo que sumar la cada vez mayor tensión entre Gran Bretaña y Estados Unidos, que poco después se traduciría en una guerra abierta. La consecuente caída del comercio exterior tuvo un efecto inmediato en Gran Bretaña, con el cierre de empresas dedicadas a las exportaciones y del sistema bancario, que había ayudado a financiar ciertas aventuras que, ahora, no generaban los retornos esperados. Entre 1810 y 1811, Gran Bretaña experimentó una crisis intensa que tendría no pocas consecuencias económicas.

La depresión de la economía británica afectó al empleo y a los salarios de los trabajadores. La precarización aumentó, incluso desde niveles ya lo suficientemente elevados. Todo ello, junto con las largas jornadas laborales, acrecentó la presión en un mercado de trabajo cada vez más en tensión. La inversión en mecanización, llevada a cabo en las décadas anteriores, había afectado al empleo de tal manera que numerosas familias —antes trabajadoras en las zonas rurales inglesas, no sólo en la agricultura o ganadería sino además como mano de obra ocasional para productos industriales— comenzaban a malvivir en las nuevas factorías impulsadas por los molinos de agua y, más adelante, por las máquinas de vapor. Esta situación enardeció la protesta de los trabajadores, que veían, a su vez, en los telares una nueva amenaza para su ya depreciado bienestar. No es de extrañar que el día 11 de marzo de 1811, en Arnold (Nottingham, Inglaterra), se destruyeran sesenta y tres telares en lo que dio origen a una de las protestas más famosas contra las máquinas. En aquella época, unas cartas enviadas a los empresarios del textil firmadas por un tal Rey Ludd o General Ludd, amenazaba a éstos con represalias si seguían invirtiendo en aquellos artilugios. Este Rey Ludd, personaje ficticio y mítico que se inspiraba en el joven Ned Ludd que asaltara una fábrica textil no menos de cien años antes, dio origen al movimiento ludita. Así pues, no nos puede sorprender que, a pesar de ocurrir más de tres décadas después de iniciada la revolución industrial, las revueltas ocurrieran justo en el año en el que se iniciaba una de las más intensas crisis económicas experimentadas por Gran Bretaña.

Unos años más tarde, las revueltas volvieron. En concreto, durante 1830, Ned Ludd dio el testigo a un tal Capitán Swing —de nuevo un personaje creado—, con lo que las insurrecciones tuvieron en esta ocasión un perfil más agrícola. En pocos días, los alborotadores destruyeron no menos de cien trilladoras, aunque rápidamente las protestas se extendieron a la industria. Con más de dos mil altercados, los del Capitán Swing tuvieron un origen tecnológico. Aunque muchos han señalado las Leyes de Pobres o las malas cosechas como las razones para las revueltas, otros ven una relación directa con la tecnología. Por ejemplo, en un trabajo reciente, Bruno Capettrini y HansJoachim Voth consiguen vincular causalmente ambos hechos.² Las protestas tenían como objetivo las explotaciones agrarias que usaban trilladoras de grano y que se habían convertido en grandes ahorradoras de mano de obra. Estos autores han observado que en aquellas «parroquias» donde más intensa fue la publicidad de estas nuevas máquinas y donde más esfuerzo se hizo en invertir en ellas, fue donde más intensamente se experimentaron los conflictos. La carrera entre la máquina y el hombre había comenzado.

Desde entonces, cada cierto tiempo, en especial justo cuando confluyen cambios tecnológicos intensos con crisis económicas, el miedo ancestral que persigue al hombre por la máquina resurge. No es diferente en esta ocasión, en este inicio del siglo XXI donde de nuevo han confluido dos grandes fuerzas que, en combinación, generan un fenómeno de reacción contra la máquina: un fulgurante cambio tecnológico, esta vez como resultado de una amalgama entre robotización e inteligencia artificial, con las réplicas de una de las crisis económicas más intensas experimentadas desde inicios del siglo XX.

Así pues, la carrera del hombre contra la máquina ha estado presente desde los mismos inicios de la aparición de ésta. Incluso mucho antes que cualquiera de las revoluciones industriales experimentadas. Pero frente a estas historias «luditas», lo cierto es que, desde el Neolítico, desde que el Homo sapiens renunciara al nomadismo y se asentara para domesticar el ganado y cultivar el cereal, el desarrollo de la humanidad y su bienestar han ido de la mano del avance tecnológico. Una mejor tecnología hoy permite hacer lo mismo que ayer con menos recursos, tanto físicos como energéticos, y en menos tiempo. También permite hacer cosas que ayer no se podían realizar, con lo que se ha incrementado la disponibilidad de bienes y servicios para una restricción de recursos dada. El avance tecnológico ha permitido ahorrar tiempo, un bien precioso, en la fabricación de aquello que necesitamos, liberándolo así para otras actividades, como, por ejemplo, ir al cine o simplemente pasear un domingo por el campo. Por ejemplo, mientras en España en 1870 trabajábamos una media de sesenta y cinco horas semanales, algo menos en Estados Unidos y Gran Bretaña, en los primeros años de este siglo nuestra jornada semanal pasó a unas treinta y cinco o cuarenta horas. La principal explicación es un cambio tecnológico que, al elevar el ingreso por hora de los trabajadores, permite en consecuencia incrementar el consumo de ocio sin que esto afecte al bienestar del trabajador, más bien al contrario.³ Este logro ha sido única y exclusivamente gracias a la mejora de la productividad y ésta, a su vez, gracias a un ingenio humano mezclado adecuadamente con otros elementos tales como las instituciones sociales, políticas y alguna que otra pizca de suerte.

En todo este tiempo, sin embargo, al igual que los trabajadores de las industrias de 1811 o los jornaleros en 1830, siempre ha habido quienes han contemplado con recelo el avance tecnológico. En muchos casos se debió a fuertes creencias religiosas —máquinas inventadas por el diablo—, otras porque la tecnología ahorraba mano de obra y esto, evidentemente, amenazaba el sustento de aquellos que podrían perder su empleo. La carrera del hombre contra la máquina se inició hace muchos años, y aunque aún hoy podemos decir que hemos vencido en numerosas etapas, pues los beneficios netos son más que evidentes, siempre queda la duda de si en lo sucesivo mantendremos esta ventaja.

Pero ¿cuáles son las razones por las que el hombre se ha sentido siempre amenazado por la máquina? A lo largo de la historia, el cambio tecnológico ha impulsado la inversión y el desarrollo de capital. Éste, en gran parte de los casos, ha sido ahorrador de mano de obra, con lo que la dotación de capital por trabajador se ha elevado desde que se iniciara la revolución industrial. Veremos las implicaciones de esta evolución y entenderemos que, a pesar de ello, no todo es oscuridad. La razón es que esta sustitución de hombres por máquinas tiene sus límites, y uno de ellos es que hay máquinas que necesitan del hombre. Podríamos decir que la máquina sustituye a un tipo de trabajador, pero suele reemplazarlo por otro. Además, el avance de la productividad expande el consumo —la demanda—, generando nuevos productos y por ello sectores y empleo. Veremos cómo esta «complementariedad» entre máquina y empleo entra en dialéctica con la «sustitución». Por último, ahondaremos en el hecho de que la innovación, verdadero motor de este cambio tecnológico y artífice de la carrera entre máquina y hombre, surge porque hay incentivos para ello y porque el «ambiente» es propicio. Empezamos.

La relación trabajo-capital

Si van a Verín, en la provincia de Ourense, encontrarán una pequeña empresa que fabrica bicicletas. Su nombre es Cyclowood, y fue fundada hace ya más de setenta años por Francisco Fernández Fernández. Esta empresa no dejaría de ser una más del sector salvo por su singularidad: las bicicletas que manufactura tienen un chasis de madera. La actividad productiva de la empresa posee aires artesanales, como si fuera una cacofonía del pasado, debido al material en el que se fabrican dichos chasis. Sin embargo, en su proceso productivo se complementan a la perfección un empleo cualificado, imprescindible para el correcto y adecuado tratamiento que merece una materia prima tan particular y noble como es la madera, con la maquinaria necesaria que facilita la realización de ciertas tareas fundamentales para el tratamiento de un producto final tan característico.

A más de 1.500 kilómetros de Verín se encuentra Lille, ciudad que acoge una de las muchas factorías que producen bicicletas de la marca B’Twin, propiedad de la multinacional francesa Decathlon. El modelo de negocio de Decathlon y el mercado al que orienta sus productos exigen que el modo de producción, y por ello el diseño de las factorías de B’Twin, sea muy diferente al de Verín. En la factoría francesa, la mecanización es más intensa, con un menor número de trabajadores por unidad de producto finalizado. Muy probablemente, la división de las diversas tareas será mayor y los operarios trabajarán en ambientes más «tecnificados» que en Verín.

En Verín, el peso relativo de la mano de obra es, probablemente, mayor que en el caso de la factoría de Decathlon. En términos más ajustados al lenguaje académico usado en economía, es posible afirmar que en Verín la ratio entre capital y trabajo es menor. Esta ratio, una de las muchas medidas que se usan para contabilizar el nivel de mecanización que caracteriza a una actividad, se obtiene dividiendo el capital instalado, medido en unidades o, generalmente, en su valor monetario esperado (servicios monetarios futuros descontados por la inflación), por el número de trabajadores o las horas trabajadas.⁴ Así, por ejemplo, si en una empresa hay cinco unidades físicas en ordenadores y siete trabajadores a tiempo completo, podemos decir que la ratio en unidades físicas sería de cinco dividido por siete, es decir, 0,71 ordenadores por trabajador. Si los ordenadores tuvieran cada uno un valor de unos 500 euros (no hablamos del valor de compra, sino de los servicios monetarios que estos ordenadores ofrecerán a la empresa durante el período estimado de vida), la ratio capital trabajo sería de 357 euros por trabajador.5,6 Si, por ejemplo, comparamos esta empresa con otra donde la ratio capital-trabajo fuera de 400 euros, entonces diríamos que en la segunda la ratio capital-trabajo es mayor y que, por ello, la producción está más capitalizada.

Uso relativo de factores y cambio tecnológico

Durante los últimos doscientos cincuenta años, numerosos países han experimentado un desarrollo económico vertiginoso. Si comparamos el crecimiento económico desde 1750 con el experimentado los doce mil años anteriores, se observará que desde la segunda mitad del siglo XVIII la humanidad ha vivido una auténtica revolución, pasando en relativamente poco tiempo desde una economía basada en gran parte en actividades de subsistencia, en lo que se llamó la «trampa malthusiana», a una economía industrial primero, y de servicios y consumo después.⁷

La riqueza que hoy somos capaces de generar en un solo día es mayor que la que podíamos generar en meses o años no hace mucho más de tres siglos. Por ejemplo, según los datos de The Maddison Project, en el año uno de nuestra era, en lo que entonces hoy es España, cada persona podía generar poco más de 2 euros de riqueza (valor añadido) al día.⁸ En 1750, esta producción aumentó a 3,7 euros por día, un incremento importante, pero, visto a largo plazo, muy deprimente, ya que en más de mil setecientos años no fuimos capaces ni de doblar la producción por persona. En 1850, la riqueza creada por día era de unos 5,5 euros por persona, por lo que entre 1750 y 1850 el aumento fue de una media anual del 0,4 por ciento, más de diez veces superior que en el largo milenio y medio anterior. En 1900 habíamos ascendido hasta los 8,6 euros por persona, es decir, un crecimiento medio anual respecto a 1850 del 0,9 por ciento. Por último, durante todo el siglo XX, este crecimiento superó el 3,2 por ciento anual, más que triplicando la media de la segunda mitad del XIX, sin olvidar que en este cálculo se incluyen las décadas perdidas de 1930 a 1950. La riqueza generada por día por un español supera hoy los 70 euros, unas treinta y cinco veces lo que se producía hace dos mil años. Por supuesto, España no es nada excepcional, sino más bien al contrario, desde el siglo XVI hasta bien entrado el XX fuimos unos alumnos rezagados. Este gran avance ha sido posible gracias a un solo culpable: el cambio tecnológico. La tecnología y su evolución constituyen la raíz más profunda del desarrollo humano.

El cambio tecnológico permitió romper con los límites preindustriales del crecimiento. Antes de la revolución, la baja productividad sólo ofrecía mejoras en el bienestar de los hombres y mujeres mediante el descubrimiento de nuevas tierras, nuevos mercados y nuevos productos. Sin embargo, no era fácil liberar la población de actividades de producción casi de subsistencia, pues las mejoras en la eficiencia productiva eran muy limitadas. Las expansiones demográficas, gracias a la sucesión de años de bonanza, terminaban normalmente de forma abrupta cuando la tendencia demográfica se «despegaba» en exceso de la capacidad productiva. Los frenos malthusianos impedían a las sociedades avanzar y mejorar. Es cierto que hubo crecimiento en etapas determinadas previas al siglo XVIII, incluso mejoras tecnológicas destacables, pero no se produjo un verdadero despegue hasta llegada la primera revolución industrial.

No obstante, el cambio tecnológico se traduce en inversión en capital. No sólo por la adquisición de nuevos telares o máquinas de vapor, más adelante fueron necesarias inversiones en edificios tales como factorías o infraestructuras, caminos o líneas férreas. También hubo que urbanizar las ciudades para dar alojo a una marea de personas que se trasladaban desde el campo. Hoy en día, el propio cambio tecnológico sigue exigiendo de inversiones en capital cada vez más intensas. Podemos decir que tecnología y capital se complementan; es más, la tecnología muchas veces va «empotrada» en el capital. Un ordenador, por ejemplo, incorpora en sus tripas gran parte de los avances tecnológicos más recientes. El avance tecnológico, así como su plasmación en la inversión en capital dan como resultado un desarrollo económico que se plasmó en la mejora del bienestar de las sociedades.

Si el avance tecnológico genera inversión en capital y ambos elevan la productividad, es obvio que mayores dotaciones de capital por trabajador llevarán a cotas más elevadas de productividad. Esto es precisamente lo que se recoge en la figura 1. Con datos para 1965, 1990 y 2011 y para un conjunto de países, se puede observar cómo los países que disponen de una mayor ratio capital-trabajo suelen tener una mayor productividad. Sin embargo, la tecnología no exige sólo inversiones en capital físico. Los cambios tecnológicos y la inversión en capital necesitan de «abonos» que permitan el brote del primero y la consolidación del segundo. Estos abonos son varios, pero destacan tanto el capital humano como las instituciones políticas, culturales y sociales. Respecto a la educación, que forma parte del capital humano, el propio cambio tecnológico ha moldeado a lo largo de la historia la educación exigida a los trabajadores.⁹ El mayor nivel educativo y el desarrollo de más y mejores habilidades por parte de los trabajadores no es sólo una causa del mismo desarrollo, sino en gran parte es una consecuencia. Las instituciones, por su parte, facilitan o no la creación de incentivos que permitan la expansión tecnológica y la inversión productiva.¹⁰

Figura 1 Relación entre PIB por trabajador y Capital por

trabajador en 105 países (1965, 1990 y 2011; 2005 US$)

Fuente: Penn World Tables, 8.1.¹¹

Regresando una vez más a nuestro ejemplo de las bicicletas, es posible asumir sin la menor duda que la empresa de Verín tendrá una ratio capital-trabajo inferior que la de la empresa francesa. Los procedimientos de la producción en ambos casos serán diferentes, así como, además, los de la tecnología usada en ellas. Tenemos, pues, dos ejemplos de empresas que fabrican un mismo bien mediante dos tecnologías diferenciadas y dos combinaciones de factores, trabajo y capital muy diferentes. En este ejemplo, estas dos factorías pueden convivir porque se deben a mercados diferenciados y muy posiblemente compartimentados. Pero si la empresa gallega quisiera abandonar su particular mercado y se planteara producir bicicletas a un público menos exigente, y por supuesto más amplio por no decir masivo, tendría que hacer converger su forma de producir o, como también diríamos los economistas, su función de producción, a una similar a la de su competidor. Este proceso exigiría una fuerte inversión en tecnología, lo que conllevaría necesariamente a una inversión en capital físico y humano, con lo que se reducirían los precios de sus bicicletas gracias a la mejora de la productividad. Pero la consecuencia sería que tendría que sustituir cierto trabajo por capital, con lo que se elevaría la ratio capital-trabajo.

En resumen, el desarrollo económico, el aumento de la eficiencia productiva y el avance en la capacidad de producción vienen de la mano de un cambio tecnológico que exige en todo caso un cambio a su vez en la ratio capital-trabajo. La nueva combinación de ambos factores deberá ser aquella en la que la productividad se maximice y donde los costes de producción sean los menores posibles. Sin embargo, la combinación eficiente de capital y trabajo, aunque pudiera parecerlo, no es única. Todo depende de qué queramos producir y cómo. Pero una vez dada la tecnología disponible y el producto que queremos vender, esta combinación no puede ser arbitraria si pretendemos competir en el mercado. Una vez establecidas esas restricciones, debemos elegir qué ratio nos hace más eficientes y, por ello, más rentables.

La combinación eficiente

La lección que debemos aprender del ejemplo de las bicicletas es que cualquier actividad productiva puede elegir la combinación de factores que desee. En este caso, esta combinación viene determinada por el mercado objetivo de cada una de las empresas. Por ejemplo, B’Twin, compañía que compite con muchas otras en su mercado con producción igualmente global, tiene más incentivos que Cyclowood en buscar la tecnología y la combinación de factores que hagan que sus bicicletas sean atractivas a los ojos del consumidor. Pero esta elección no tiene una sola solución inmediata, ya que elegir entre numerosas combinaciones es complicado. Sin embargo, la ayuda para la correcta elección de la combinación más eficiente será aquella que permita a la empresa producir al coste más bajo. Sólo así Decathlon se podrá permitir maximizar sus ventas o simplemente tener opciones de mantenerse en el mercado. Esta elección buscará reducir al máximo dicho coste en función de cuál sea el coste de uso de cada uno de los factores, algo que es fundamental como veremos más adelante. Dependiendo de cómo sea el coste relativo de cada factor, así será la combinación elegida para un nivel tecnológico dado.

En la jerga habitual económica se suele decir que hay productos que son intensivos en mano de obra mientras que los hay también intensivos en capital. Los primeros son aquellos productos fabricados principalmente por trabajadores, ya sean en centros de producción que más se parecieran a talleres artesanales, como es el caso de Cyclowood, o en grandes factorías con cadenas de producción principalmente sostenidas por el factor trabajo. En este caso es la mano de obra el factor que más participa en la fabricación del producto. No necesariamente esto implica que sean producciones de bajo valor añadido. El caso de la fábrica de Verín sería un ejemplo claro. Sin embargo, asociamos a producciones intensivas en mano de obra aquellas que, en principio, suelen incorporar poco valor, el de una mano de obra normalmente poco especializada y cualificada. Por el contrario, cuando nos imaginamos la elaboración de un bien intensivo en capital, pensamos en cadenas de montaje con cientos de robots soltando chispas mientras sueldan componentes de un automóvil o de un chip. Sin embargo, los ejemplos de Verín y de Lille nos dicen que la clasificación de los bienes entre intensivos en mano de obra y en capital es cuando menos débil y muy posiblemente pueda llevar a engaño.

Por ejemplo, una empresa llamada BouMatic Robotics está especializada en la fabricación de robots que ordeñan automáticamente a las vacas. A través del aprendizaje, las vacas acuden mansamente en el preciso momento al robot, mientras que éste, mediante unas guías por láser, encuentra las ubres del animal colocando los chupones adecuadamente para ordeñar a la vaca sin necesidad de la intervención de ningún operario. Tan sólo es necesario un control del correcto uso del robot y de su mantenimiento. El coste fijo de la instalación de esta maquinaria puede ser elevado, pero su amortización no tarda en producirse siempre que el coste de la mano de obra que ahorramos, y esto es lo importante, no sea bajo y haya muchas vacas que ordeñar. ¿Es en este caso la leche un bien intensivo en capital o en mano de obra?

La fabricación de automóviles tampoco es ajena a esta versatilidad. Existen marcas que aún dan mucho peso e importancia a las manos cualificadas y expertas de sus trabajadores. Rolls Royce o Maserati mantienen, para algunos de sus modelos, procesos de producción donde la mano de obra es muy importante. No estamos hablando de fábricas en las que no hay ningún tipo de maquinaria, ya que ésta es imprescindible, sino de procesos fabriles donde no existen cadenas de montaje. De hecho, en algunos casos los coches no se mueven del mismo lugar durante todo el tiempo de su manufacturación. El proceso lo generan trabajadores muy cualificados trabajando por turnos sobre ellos. Desde luego, como ocurriera con las bicicletas Cyclowood, estos automóviles buscan un cliente diferenciado, dado que salen al mercado con unos precios que para la inmensa mayoría de nosotros son claramente prohibitivos. En este caso tendríamos un producto que, para ser rentable en el mercado masivo, debería producirse en largas cadenas de montaje, repletas de robots y que, sin embargo, para estos modelos, prioriza la mano de obra. Son coches intensivos en mano (cualificada) de obra.

Por lo tanto, aunque existe una combinación de factor capital y trabajo que puede definirse como óptima para producir un determinado bien, todos ellos son susceptibles de ser producidos con cualquiera de otras combinaciones factibles. Lo que deben hacer los gestores e ingenieros, así como los economistas de la empresa, es elegir qué combinación de factores minimiza el coste de producción y maximiza los beneficios dado el tamaño del mercado objetivo. Por supuesto, la combinación puede ser aquella que busque algo diferente, un mercado especial, por ejemplo, en el caso de Cyclowood o Maserati. Pero, en general, dadas una tecnología existente y una oferta de factores determinados, las empresas buscan esa combinación que sea la óptima para alcanzar una deseable rentabilidad en la actividad productiva. Y, para tomar esta decisión, lo importante es analizar las ventajas comparativas de usar un factor frente a otro.

La ventaja comparativa

La peste negra acabó con la vida de un tercio de la población europea, posiblemente más, a mitad del siglo XIV. Una de las consecuencias de la elevadísima mortalidad fue la inmediata subida de los salarios, ya que aquélla redujo la población capaz de laborear, así como la reducción del volumen de tierras cultivadas. La caída de demanda de productos agrícolas llevó al abandono de las tierras menos fértiles, con lo que aumentó la productividad agrícola, al concentrarse la producción en las tierras de mayor rendimiento. Sin embargo, el aumento del coste de la mano de obra obligó a buena parte de los propietarios a tomar medidas. Una de ellas fue buscar inversiones en capital más baratas. Así, en muchas zonas de Europa en las décadas posteriores a 1340, se frenó la secular sustitución de los bueyes por caballos como animal de labranza. Los bueyes eran más rudos, se alimentaban mejor de los terrenos sin cultivar que unos caballos en expansión hasta aquella época, y ofrecían servicios similares a los equinos, aunque necesitaban menos requerimientos en mano de obra. A pesar de que el caballo se iba imponiendo por ser una inversión que a largo plazo ofrecía mayor rentabilidad, la expansión de tierras sin labrar abarató relativamente al buey. El cultivo de forraje ya no era una prioridad, por lo que alimentar a los caballos era más costoso que alimentar a los bueyes. No eran buenos tiempos para ser caballo.

Cuando un factor se encarece relativamente —su remuneración aumenta más que otros— se observa un cambio en los modos de producción, en este caso una inversión en el factor barato que sustituye al factor caro o simplemente trata de «abaratarlo» relativamente. El buey, a pesar de no ser tan «productivo» como el caballo, exigía menos participación del hombre, lo que reducía la demanda de este segundo, abaratando relativamente el coste de la mano de obra comparado con aquellos casos en donde se usaran caballos para la labranza.

Algunos siglos después, durante los dos primeros tercios del XVII, las nuevas tierras cultivables del sur de Estados Unidos eran en parte trabajadas por esclavos europeos, convictos que cumplían pena por delito cometido o pobres que se «vendían» durante años a cambio de un pasaje que les permitiera abandonar su país de origen en búsqueda de un futuro mejor. Sólo una minoría eran esclavos negros provenientes de África occidental, ya que éstos eran relativamente «más caros» que los condenados o los pobres «voluntarios».

Según el profesor Peter Kolchin, la continua oleada de inmigrantes a las colonias norteamericanas, en especial a partir de la Restauración inglesa, en la segunda mitad del siglo XVII, modificó este escenario.¹² El aumento de la demanda de productos agrarios exigía poner en producción más tierras con más hombres. Sin embargo, la oferta de convictos o «voluntarios» europeos no aumentaba al mismo ritmo, lo que elevó el coste relativo que había que pagar a quienes quisieran dedicarse a estas labores. Esto abarató relativamente el coste de un esclavo africano, por lo que impulsó su importación masiva. Dicha importación comenzó a ser intensa entre 1680 y 1715, y no dejó de intensificarse en los estados del sur durante todo el siglo XVIII. Estos estados se «especializaron» en este tipo de mano de obra, la esclava, lo que sin duda llevó, tal y como algunos historiadores señalan, a especializarse en actividades productivas intensivas en este factor.

Lo que estos dos ejemplos nos dicen es que la abundancia relativa de los factores determina no sólo su uso, sino cómo se combinen y qué produzcamos. Cuando la mano de obra escasea, ésta se vuelve cara, lo que incentiva a la inversión en capital, lo cual, dado un nivel tecnológico, permite ahorrar en el proceso de producción. Según algunos historiadores, y como se desarrollará con posterioridad, el encarecimiento relativo de la mano de obra inglesa durante el primer tercio del siglo XVIII fue lo que impulsó la inversión en tecnología y capital, hasta producirse la revolución industrial. Pero no sólo eso, la abundancia relativa de cierto factor puede determinar la especialización productiva de un país o región, como fue el caso de los estados del sur de Estados Unidos. La combinación eficiente de mano de obra esclava y tierras cultivables hizo que la producción de tabaco o algodón fuera muy barata, con lo que estos estados obtuvieron una ventaja comparativa.

Lo que hace la tecnología es modificar esta ventaja comparativa, y no sólo determina cuál es la cantidad óptima de factores usados en los procesos de producción, sino además si es rentable buscar modos de ahorrar en el factor más caro o aprovechar el más barato. Muchas veces, el propio cambio tecnológico puede venir incentivado por un coste relativo de un factor que se pretende abaratar. Así ocurrió durante las décadas posteriores a la peste negra del siglo XIV, cuando los agricultores buscaron reducir el uso relativo del factor que se encareció. Como hemos dicho, algunos autores encierran tras esta lógica el impulso innovador del siglo XVIII y de todos los posteriores. Si esta opción se basa en tratar de buscar mejores tecnologías que impliquen una mayor inversión en capital, tendremos crecimiento económico. Si la mejor opción es usar un factor trabajo abundante e ilimitado, como fue el caso de los esclavos sureños, tendremos una economía que se estanca en formas tradicionales de producción. La fuerza física tiene un límite.

Pero podríamos tratar de concluir de forma errónea que el cambio tecnológico busca siempre sustituir mano de obra por capital para así lograr aumentos de productividad que eleven el retorno económico para quien invierte en dicho capital. Sin embargo, la realidad es más compleja, afortunadamente. Por ejemplo, es posible que el avance tecnológico abarate determinados tipos de empleo que antes eran caros. Así, la reducción en el coste de uso del capital puede hacer rentable al trabajador que lo maneja frente al que no lo hace. Un ordenador más potente permite hoy hacer cosas que antes no eran posibles y, si lo eran, en general, necesitaban personal cualificado. Es decir, el cambio tecnológico puede no ser ahorrador de mano de obra, pero puede incentivar el uso de la misma, aunque una diferente. Cuando este cambio consigue ahorrar en mano de obra, decimos que el cambio tecnológico favorece la sustitución de empleo por capital. Sin embargo, si favorece a un tipo de empleo nuevo, diríamos que el cambio tecnológico favorece la complementariedad entre capital y esta variedad de empleo. Por ejemplo, y a pesar de la mayor capitalización del norte de Estados Unidos, los salarios pagados eran mayores allí que en el sur, en parte por la mayor productividad y, sin duda, por el tipo de empleo generado (véase figura 2). Lo que sabemos es que esta dicotomía sustitución-complementariedad entre capital y trabajo ha existido a lo largo de la historia, como una dialéctica que ha ido dando como resultado el propio crecimiento económico y el cambio en los usos relativos, no sólo de los factores, sino de los diferentes tipos de empleo. Dependiendo de qué facción gane, si la sustitución o la complementariedad, las consecuencias de esta dialéctica serán diferentes, como así se observa a lo largo de la historia, pues afecta de un modo diferente no sólo al empleo, sino además a los salarios, al bienestar de los trabajadores y a la desigualdad. ¿Recuerdan la peste negra y las consecuencias en el bienestar del caballo?

Figura 2 Salarios reales en el norte y el sur de Estados Unidos, 1850-1899 (1850 = 100)

Fuente: Margo, 2002.

Capítulo 2

Sustitución o complementariedad

Hay una regla para el industrial y es ésta: busca la mejor calidad posible en los productos al menor coste posible, pagando los salarios más altos posible.¹³

HENRY FORD

Los telares ingleses de principios del siglo XVIII exigían una determinada «cualificación» al trabajador, en particular éste debería tener una elevada amplitud de brazos. La razón era la lanzadera flotante, herramienta que debía cruzar perpendicularmente las diferentes capas de hilos con los que se iba tejiendo la tela. Pero esto limitaba el ancho de la tela. El trabajador debía lanzar desde un lado del telar la lanzadera y recogerla en el otro. Como no era posible que se moviera tan rápidamente desde un lado al otro, debía lanzar con el brazo derecho y recoger con el izquierdo y al contrario en el siguiente movimiento. Cuanta más amplitud de brazos tuviera el trabajador, mejor. Además, aunque fuera un movimiento repetitivo, éste requería de cierta destreza, pues había que evitar que la lanzadera saliera disparada por uno de los lados en el caso en el que no fuera posible recogerla a tiempo.

Sin embargo, en 1733, John Kay patentó un nuevo sistema llamado «lanzadera flotante». Mediante un dispositivo de cuerdas, una caja donde se alojaba la lanzadera con el hilo y con el concurso de una sola mano, el operario podía lanzar desde un lado al contrario y vuelta a empezar la lanzadera por el golpe que dos martillos daban a la caja. Sólo era necesario un pequeño tirón de la cuerda que impulsara el martillo del lado deseado para que éste, con el impulso, mandara la lanzadera a la caja al lado contrario sin que, gracias a dos topes uno a cada lado, pudiera salir disparada. ¿Cuál fue la consecuencia de esta pequeña innovación? Trabajadores con destreza y una cierta cualidad física fueron innecesarios, mientras que cualquier otro tipo de trabajador podría realizar este oficio sin más experiencia de unos pocos días, los necesarios para que se familiarizaran con los ritmos y movimientos exigidos.

Pero no sólo eso. Esta innovación supuso un aumento espectacular de la productividad. Las telas fabricadas por día se multiplicaron, lo que generó un nuevo problema: el abastecimiento de hilo de algodón. Simplemente, las mujeres, mayoría en esta tarea a mitad del siglo XVIII, no eran capaces de producir hilo de algodón al ritmo requerido. Es por ello que, en 1763, James Hargreaves patentó la hiladora Jenny (Spinning Jenny). Esta hiladora, accionada con fuerza manual moviendo una rueda de aproximadamente 50-70 centímetros de diámetro, permitía producir hasta dieciséis bobinas de hilo de algodón en el mismo tiempo en el que antes se hacía una. La máquina fue perfeccionándose de tal modo que las dieciséis bobinas del modelo inicial de Hargreaves se multiplicaron. Además, la máquina podía ser movida perfectamente por molinos de agua, lo que supuso toda una revolución en la producción de hilo. Ésta pasó de las casas rurales, donde las mujeres complementaban sus ingresos con el hilado de algodón por encargo, a la producción masiva en fábricas, en molinos, a las orillas de los ríos.

En estos dos ejemplos se identifican varias fuerzas actuando como consecuencia del cambio tecnológico. Por un lado, la innovación tecnológica es sencilla, pero importante. Tanto la lanzadera flotante de Kay como la Spinning Jenny de Hargreaves supusieron enormes aumentos de productividad, aunque aún estaban basadas en tecnología sencilla, básica. Nada que ver con los telares de vapor que inundarían las industrias en las siguientes décadas. Sin embargo, estas innovaciones fueron lo suficientemente importantes como para desplazar a una tradicional forma de producción (sustitución) mediante la inversión en capital (nuevos telares y máquinas hiladoras, así como fábricas con molinos) y la contratación de un nuevo tipo de empleo (complementación). En tanto que la innovación sustituía a las tradicionales hiladoras del campo británico, también generaba un nuevo capital que complementaba muy bien con otro tipo de empleo. La tecnología simplemente abarató un empleo «no cualificado», lo que hizo rentable su contratación, por lo demás abundante, frente a otro empleo que no pudo seguir compitiendo. Se producía la combinación perfecta: se rentabilizaba el uso de un factor abundante mediante su abaratamiento relativo gracias al cambio tecnológico. El cambio tecnológico invirtió la balanza de las ventajas comparativas entre factorías.

Cada innovación, cada nueva tecnología incorporada, genera unos cambios que podemos decir que son particulares. Así, en los ejemplos anteriores se sustituyó empleo cualificado por no cualificado, además de por capital. Mientras que la lanzadera flotante sustituía empleo cualificado (llamémosle así, pues hacían falta destreza y algunas cualidades físicas para hacer el trabajo exigido) por empleo no cualificado, o la Spinning Jenny sustituía empleo cualificado en el hilado por capital y trabajadores que controlaran el funcionamiento de la máquina, la robotización de nuestros días puede estar sustituyendo empleo no cualificado, como puede ser el del control de las características de un producto agroalimentario en una cinta de producción, por un robot (capital) y por empleo cualificado, el ingeniero que controla y mantiene el funcionamiento de aquél. Cada innovación tiene sus perdedores y sus ganadores.

Sustitución o complementariedad a lo largo de la historia

Inventemos un personaje que va a vivir durante varias etapas de la industrialización de los últimos trescientos años. Una especie de Dorian Gray inmortal que va a experimentar todos los cambios tecnológicos en su empleo desde el año 1700. Empecemos en la Europa gremial, antes de la primera revolución industrial. Supongamos que nuestro personaje se llama Thomas Wool y se dedica a la producción de paños de lana a inicios del siglo XVIII en cualquier ciudad típica europea con una actividad económica dinámica. Thomas es maestro pañero, es decir, el nivel máximo al que podría aspirar cualquier trabajador a nivel profesional siempre y cuando cumpliera con las regulaciones y restricciones gremiales de la época. Como maestro, Thomas dispone de un número de aprendices, que representan el escalafón inferior de la jerarquía dentro de un gremio, y oficiales que, si demostraban una elevada pericia en su oficio, tarde o temprano podrían llegar a ser igualmente maestros.

Nada nos dice que para que Thomas fuera un maestro cualificado en el arte de la producción de paños de lana tuviera que pasar por los requisitos impuestos por los gremios. En muchas ciudades europeas donde no existían gremios capaces de imponerse para controlar el mercado, la existencia de talleres con personal cualificado era igualmente importante. Es más, en algunas zonas rurales de la Inglaterra preindustrial del siglo XVIII proliferaban talleres rurales, incluso hogares que tenían como secundaria y complemento de ingresos alguna actividad productiva, como era el hilado de lana o algodón. En todos estos casos, la pericia era necesaria, por lo que no se debe asociar gremio a cualificación por el simple hecho de que los gremios exigieran el cumplimiento de unos estándares mínimos de pericia y habilidad a sus miembros si querían adquirir la condición de maestros. Es más, según Sheilagh Ogilvie, existen numerosos testimonios que explican que dentro de los gremios eran habituales las ventas de certificados necesarios para que los aprendices se convirtieran en oficiales y éstos en maestros.¹⁴ Dice Ogilvie: «[…] para algunas ocupaciones premodernas, claramente se requería una cualificación especializada, y en algunos casos, el aprendizaje formal era el mejor método que la proporcionaba. Pero comparaciones a lo largo de la Europa preindustrial sugieren que los gremios no eran ni necesarios ni suficientes para garantizar que las personas invirtieran en su propio capital humano».¹⁵

En todo caso, fuera o no dentro de un gremio, el trabajo en un taller, como el que nos imaginamos en esta pequeña historia, era muy tradicional y las tareas se repartían en función de la destreza de los que allí trabajaban. Las herramientas de que disponían eran escasas, sólo las necesarias y reglamentadas, todas eran propiedad del maestro y debían ser aprobadas por el gremio. Normalmente, quien realizaba las tareas de crear o mantener las herramientas eran trabajadores cualificados. No era fácil tenerlas listas para la producción. Una vez estas herramientas estaban disponibles —digamos que eran el capital de la época—, se usaban en el taller para obtener el producto final. En este caso, las destrezas de quienes usaban las herramientas eran variadas, desde trabajadores sin cualificación que realizaban las tareas más básicas hasta los oficiales y el propio maestro. Por supuesto, Thomas, que se encargaba de las más complejas o acabados, también asumía el compromiso de enseñar el oficio a los aprendices, así como de coordinar las tareas del resto de sus empleados. Dada la naturaleza de la producción, salvo los procesos de preparación y disposición de materias primas, gran parte de las tareas eran realizadas por trabajadores cualificados, que conseguían niveles de perfeccionamiento después de muchos años de entrenamiento y experiencia.

En general, y como suponen los economistas Claudia Goldin y Lawrence Katz, la creación y el mantenimiento de las herramientas (hoy el capital) a lo largo del tiempo no ha cambiado demasiado en cuanto a los requerimientos relativos de factores.¹⁶ Normalmente, para estas tareas siempre ha sido necesario un empleo con un nivel mínimo de cualificación. Ya fueran creadas por el propio Thomas en su taller o por maestros en talleres específicos para la producción de herramientas, necesitaban de una elevada pericia para su manufactura. Como Goldin y Katz argumentan, estos dos factores productivos, capital y empleo cualificado, siempre han sido complementarios en la creación de capital: se necesitan unos a otros. Si quiero tener más capital y mantenerlo, así como mejorarlo, necesito más empleo cualificado, nunca menos. Y esta relación, según estos autores, no parece haber cambiado en el tiempo.¹⁷ Muy diferente es, sin embargo, la relación entre ambos factores en las fases de producción del producto final, es decir, en el taller de Thomas. Lo que las sucesivas revoluciones industriales van a modificar es la relación entre la herramienta-máquina y los trabajadores en esas fases de producción final.

Con la revolución industrial, a finales del siglo XVIII, comienza el principio del fin de los gremios europeos.¹⁸ En primer lugar, la creación de capital en las primeras fases de producción requería, evidentemente, mano de obra cualificada. Sin embargo, este requerimiento era menor comparado con la creación de herramientas artesanales. La producción en masa, no sólo de productos, sino también de capital, redujo la necesidad de este tipo de trabajador, aunque no lo pudo desplazar completamente. La misma producción de capital podría hacerse con menos trabajadores, a pesar de que siguieran siendo cualificados. No obstante, la expansión de la nueva industria demandaba más capital, por lo que, si bien se dio una menor intensidad de trabajo por unidad de capital, esta expansión de la demanda terminó por elevar el número de trabajadores cualificados en las fases de producción de capital, tal y como explican Alexandra M. Pleijt y Jacob L. Weisdorf.¹⁹

Para tener una idea de lo complementarios que eran estos factores sólo debemos pensar en que, en ocasiones, la escasez de cualificación unida al deseo de inversión en capital obligaba a la importación de mano de obra cualificada. Por ejemplo, durante los primeros años del ferrocarril, los prusianos importaron las locomotoras de Inglaterra, así como los ingenieros necesarios para montarlas y los trabajadores cualificados necesarios para su mantenimiento e incluso conducirlas.²⁰

Con todo, el gran cambio acaecería en las fases de producción finales. La aparición de máquinas que abarataban la producción exigía la inversión en capital, lo que elevaba la productividad y reducía precios, dejando fuera de servicio a talleres como el de Thomas. El aumento de la demanda de estos paños, al ser ahora más baratos, paradójicamente impulsó la contratación de trabajadores, ya daba igual si eran o no cualificados, pero, por la estructura de costes relativos, preferiblemente se contrataba al más abundante, al más barato, es decir, al no cualificado. En cuanto las nuevas factorías fueron rentables, gracias a innovaciones como las adelantadas en este capítulo, parte de la producción migró a éstas. En estas fábricas había capital, mucho más que en los talleres, pero sobre todo lo que había eran menos oficiales y maestros y más trabajadores no cualificados. El empleo quedaba así desvinculado del capital, al menos en lo que a su propiedad se refiere. En este proceso de industrialización, cientos de miles de trabajadores cualificados, como Thomas, perdieron su empleo. O bien se quedaban en la fase de producción de «herramientas», es decir, capital, o debían convertirse en meros obreros de las factorías que comenzaban a brotar, en una primera fase, por toda Inglaterra y, en una segunda, por el resto de Europa. Durante esta fase de industrialización, la máquina expulsó (sustituyó) al capital humano y atrajo (complementó) al empleo no cualificado.²¹

Este proceso de acumulación de empleos no cualificados y de capital pudo mantenerse durante gran parte del siglo XIX gracias a la abundancia de una mano de obra disponible y barata. ¿Recuerdan los esclavos y la especialización productiva en el sur de Estados Unidos? La abundancia de mano de obra barata facilitó un tipo de desarrollo en los inicios de la industrialización que fomentó una combinación de capital y empleo no cualificado de consecuencias muy relevantes. Thomas, que había abandonado su taller, se convirtió en obrero, sin que experimentara alzas en su salario, al menos hasta bien entrada la segunda mitad del siglo. Se había creado una nueva clase de trabajador: el proletario. Existen muchas referencias que muestran que las primeras décadas del siglo XIX no fueron especialmente positivas para los trabajadores. Por ejemplo, Engels explicaba que:

Nada es más terrible que estar obligado a hacer una cosa todos los días desde la mañana hasta la noche en contra de la voluntad de uno. Y cuanto más uno se siente hombre más aborrecible debe de ser su trabajo para él, porque siente la restricción, la falta de objetivo para sí mismo. ¿Por qué trabaja? ¿Por amor al trabajo? ¿Por un impulso natural? ¡De ningún modo! Él trabaja por dinero, por algo que no tiene nada que ver con el trabajo en sí; y trabaja tanto, además, y en tal monotonía ininterrumpida, que su trabajo se convierte en una tortura ya en las primeras semanas, siempre que le quede el menor sentimiento humano. La división del trabajo ha multiplicado la in- fluencia embrutecedora del trabajo forzado.²²

Robert von Mohl, jurista y escritor alemán, comparaba la vida de un trabajador en la industria frente a la de los trabajadores de un taller gremial. Para este autor, un trabajador en la fábrica no podría albergar ninguna esperanza en cuanto a su proyección profesional, como sí ocurría con el aprendiz. Muy al contrario, su futuro era permanecer como un siervo, encadenado a una máquina, a una herramienta que ya no le era de su propiedad.²³ Flora Tristán, escritora y revolucionaria, argumentaba que los trabajadores industriales eran de todo menos personas. Incluso, según su razonamiento, era mejor ser esclavo, pues éste tenía asegurados pan y cuidados en caso de enfermedad, algo de lo que no disponía el trabajador de la industria. Thomas Piketty nos recuerda que, gracias a la disponibilidad de datos que hoy tenemos, podemos saber que durante la primera mitad del siglo XIX no se favoreció al trabajador, lo que generó las condiciones sociales necesarias para el nacimiento de ideologías políticas tales como el socialismo y el marxismo.²⁴

El abaratamiento relativo del uso de mano de obra no cualificada en la producción de bienes abrió la oferta de empleo a mujeres y niños. El uso de mano de obra infantil a comienzos del siglo XIX fue habitual y no pocos relatos hablan de niños menores de diez años trabajando en jornadas de más de diez horas en minas o fábricas. Por ejemplo, en 1842, una comisión dirigida por lord Anthony Ashley-Cooper, séptimo conde de Shaftesbury, encargada de analizar el uso de mano de obra de infantes en Inglaterra, retrató el trabajo infantil en las minas de carbón. Entre muchos de los testimonios recogidos, destaca el de Sarah Gooder, una niña de ocho años que describía su trabajo en la mina del siguiente modo:

No me canso mucho, pero tengo que trabajar sin luz y eso me da miedo. Entro a las cuatro de la mañana a trabajar y, a veces, a las tres y media, y salgo a las cinco y media de la tarde. Nunca me voy a dormir. A veces canto cuando tengo luz, pero no en la oscuridad; nunca me atrevo a cantar en la oscuridad. No me gusta estar en el pozo. Muchas veces, cuando voy por la mañana, tengo mucho sueño.²⁵

La existencia de un ejército de personas disponible para empleos sin cualificación y la ruptura de un sistema productivo previo basado en los gremios llevaron a los trabajadores a apelotonarse en las nuevas factorías y minas. Aunque la mecanización fue importante, no menos lo fue el aumento del empleo no cualificado. A esto hay que sumar otros factores que incidieron negativamente en el precio relativo. Por ejemplo, tanto David Ricardo como Thomas Malthus señalaron como causa de la estabilización de los salarios el crecimiento de la población a pesar del aumento de la productividad, de la ratio capital por trabajador y del capital por producción. La revolución industrial, tal y como ocurrió, no hubiera sido posible sin un aumento de la mano de obra disponible que de repente podía ser usada para actividades productivas para las que antes estaba vetada. Por el contrario, Karl Marx consideraba que el cambio tecnológico necesariamente era ahorrador de mano de obra y que deprimían los salarios por simple presión: si los salarios crecían, aumentaría la inversión en capital, lo que ahorraría mano de obra y deprimiría los salarios de nuevo. Mientras Ricardo y Malthus señalaban a un exceso de oferta de mano de obra creado por el propio cambio tecnológico, Marx apuntaba a una restricción de demanda por la sustitución de la mano de obra por capital. Lo cierto es que a los tres les tocó vivir una época donde las condiciones de los nuevos trabajadores industriales, los obreros, no mejoró susceptiblemente, sino que, como se ha descrito, empeoró. Por ejemplo, entre 1780 y 1840, el PIB por trabajador, es decir, la productividad, creció un 46 por ciento en Gran Bretaña, y el salario real sólo lo hizo un 12 por ciento.²⁶ El desarrollo de las factorías y las inversiones como son el ferrocarril y la urbanización elevaron la demanda de capital que, según Robert C. Allen, elevó a su vez el precio del capital, su rentabilidad, trasladando rentas desde el factor trabajo al de los propietarios.²⁷ El precio relativo del capital, la ratio entre la remuneración al capital frente al trabajador, aumentó, lo que generó no sólo un crecimiento de la desigualdad, sino además un estancamiento real de los salarios. La sustitución de mano de obra cualificada por capital llevó a una situación de clara degeneración de parte de las condiciones de los trabajadores.

Sin embargo, como de nuevo nos cuentan Claudia Goldin y Lawrence Katz, todo pudo cambiar a medida que nos acercábamos al siglo XX. Como afirma Allen, la propia dinámica del sistema, muy a pesar de Marx, pudo acabar con esta evolución deprimente para los trabajadores, y Piketty argumenta que demasiado capital mata su rentabilidad. La acumulación de ahorro y capital tuvo como consecuencia un aumento de este último por trabajador, que no sólo tuvo como consecuencia el propio incremento de la productividad, sino que los salarios por fin pudieran crecer por encima de los rendimientos del capital. A esto ayudaron nuevas innovaciones tecnológicas que facilitaron el acceso a nuevos procesos de producción, con nuevas tecnologías como era la electricidad o el uso de otros combustibles para la generación de energía, como en el caso del petróleo, y que pudieron hacer rentables cambios productivos. Por otro lado, la importación de grano y la emigración a Estados Unidos, Australia y Canadá fueron, según Allen, otros elementos que ayudaron a mejorar las condiciones económicas de los trabajadores europeos. También argumentan Goldin y Katz que en los primeros años del siglo XX el salario relativo a la rentabilidad del capital ascendió, al menos en Estados Unidos, debido a la caída relativa del empleo sin cualificación, producida por un aumento de los niveles medios de estudio entre la población norteamericana. Kuznets, en su discurso para el congreso de la American Economic Association de 1955, explicaba por primera vez con datos, que la desigualdad comienza a caer a finales del siglo XIX gracias a que cada vez eran más los trabajadores que se aprovechaban de los beneficios de la industrialización.²⁸ Sea como fuere, nuestro querido Thomas disponía ahora de más razones para optar a mejores empleos o mejores salarios, por lo que dejó de acceder a puestos mal remunerados. Por la razón que fuera, en el cambio de siglo, las factorías empezaban de nuevo a cambiar hacia una menor contratación de empleo sin cualificación y una mayor capitalización, en parte para sustituir a este empleo que ya no resultaba tan barato. Thomas ahora podía realizar otras tareas donde la exigencia de cualificación podría ser superior, sobre todo por el manejo de maquinaria cada vez más sofisticada y eficiente.

Es en estos años cuando no sólo la aparición de nuevas tecnologías permitió un incremento de la productividad, sino que apareció un nuevo modo de combinar los factores: la cadena de montaje. Hace ya cien años a Henry Ford se le ocurrió una genial idea. Observaba la producción de sus coches en su factoría y no le convencía la eficiencia de la misma. Sus empleados, relativamente cualificados para tareas más o menos específicas, pasaban a trabajar de un coche a otro de forma no necesariamente ordenada y más parecida a una tradicional actividad artesanal. Se dice que Ford, para solucionar la pérdida de tiempo que suponía este tipo de organización, asimiló de manera inversa la organización productiva que las factorías cárnicas llevaban aplicando desde hacía no menos de un siglo. Mediante el uso de cadenas, trenes de montaje y ganchos, pollos y otros desafortunados animales eran ordenadamente descuartizados y destripados para mayor utilidad del consumidor: de este modo se obtenía un producto más barato y mejor preparado. Ford pensó que, si organizaba a sus trabajadores y las tareas sobre una cadena de montaje, y no de desmontaje, que es lo que supone descuartizar a estos animales, podría mejorar la eficiencia de los mismos y con ello producir una mayor cantidad de coches a menor precio.

La cadena de montaje afectó al modo en cómo se creaba valor además de quién se beneficiaba de ello. Por supuesto, Ford fue el gran beneficiado, pero también trabajadores como nuestro Thomas. Para que nos hagamos una idea, en la fábrica de Ford un trabajador relativamente cualificado, pero con pocas capacidades de crear valor fuera de ella, generaba riqueza gracias a esta innovación tecnológica. Dicho de un modo más resumido, el «fordismo» permitía que gente medianamente cualificada generara un enorme valor para la sociedad. Tecnología y empleo eran ahora en gran parte complementarios. Ése fue el gran hito de la cadena de montaje y es lo que Kuznets señaló décadas después: la tecnología, ahora sí, beneficiaba a todos.

Pero, de nuevo, todo se transforma a finales de la década de 1970. El nuevo cambio tecnológico, que va a demandar una vez más mucho empleo cualificado en la creación y mantenimiento de las nuevas tecnologías, va a ser en este caso muy ahorrador en aquel empleo que resultó muy beneficiado por los avances tecnológicos que se habían impuesto décadas antes. La subida de los salarios por la necesidad de cada vez más empleo en las industrias y un cambio tecnológico que abarató métodos de producción más intensivos en capital, especialmente gracias a la introducción de robots y la computación, permitieron que, al contrario de lo que ocurrió a comienzos del siglo XX, la nueva tecnología ahorrara en ciertos tipos de empleos industriales, a cambio de fomentar una clase de empleo aún más cualificado. Mientras el empleo cualificado seguía siendo complementario en las fases de generación, creación e instalación del capital, parte de él iba a ser sustituido en los procesos de producción industriales. Primero lo fueron los empleos menos cualificados o los que aún permanecían sin cualificar, y luego nuestro amigo Thomas, que de nuevo veía cómo las máquinas le quitaban su puesto de trabajo. En este caso, el capital parecía más complementario que nunca con la cualificación, pero no con aquellos que antes lo eran y ahora habían perdido ventaja con la menor cualificación de que disponían. Con éstos, y por supuesto con los menos cualificados, el capital iba a ser despiadado: los iba a expulsar de su empleo, los iba a arrinconar en puestos cada vez menos exigentes y, por ello, menos remunerados. Así pues, el capital fue fuertemente sustitutivo con estos empleos, pero altamente complementario con aquellos que demandaban habilidades muy específicas. El cambio tecnológico estaba muy sesgado a la cualificación, y, aunque también lo estuvo a comienzos de siglo, el concepto de cualificación ya no era el mismo.

Capítulo 3

El origen del cambio

Lo interesante es que, si ninguno de nosotros hubiera nacido, internet igualmente existiría hoy.

LEONARD KLEINROCK, profesor de Ciencia Informática en UCLA

y desarrollador de ARPANET²⁹

Las revoluciones industriales afectaron al empleo debido a una inversión en capital, que modificó la relación que este factor tenía con el factor trabajo. El efecto fue diferente en función de los diversos tipos de empleo, en particular el cualificado, el medianamente cualificado y el no cualificado. Esta inversión, a su vez, respondió a la materialización de sucesivas innovaciones de propósito general, como fueron la automatización de los telares, la máquina de vapor, la electricidad, el motor de explosión o la computarización, que exigieron todas ellas una fuerte revisión de la ratio capital-trabajo.

En la actualidad, de nuevo, estamos experimentando un cambio sin precedentes en los modos de producción, de iteración entre las personas e incluso en los modos de creación de conocimiento. La cuarta revolución industrial dibuja un futuro muy diferente al que las últimas generaciones, la nuestra incluida, han vivido. Esto nos recuerda mucho a las experiencias que trabajadores como Thomas pudieron vivir a caballo entre los siglos XVIII y XIX. La historia puede que no se repita, pero, cuando menos, rima en consonante. Algo podemos aprender de aquella época a pesar de que la primera revolución industrial fuera única. Sobre todo, podemos aprender cómo surgen los cambios y qué los motiva, reconocer las diferencias que nos separan de dicho tiempo, así como los contextos históricos en los que ambas revoluciones se suceden. Mirar hacia atrás ofrece un marco útil de análisis que bien puede ser usado en la actualidad.

En cuanto a cómo surge el cambio, la primera de las tesis defendidas por historiadores y economistas del crecimiento económico se basa en incentivos económicos como la fuerza que provoca el cambio tecnológico y por ello la inversión en capital. La razón que lleva al ingenio humano no sólo a innovar, sino además a tratar de encontrar una utilidad económica de lo que se inventa, es el beneficio que éste puede rendir, por lo que la innovación se suele categorizar como inducida y, de este modo, el desarrollo económico que auspicia se define como igualmente inducido. Estos incentivos podrían nacer del deseo de las empresas de maximizar el beneficio que obtienen de su actividad productiva. Para ello, se buscaría la forma de producir que minimizase los costes de producción usando aquellos factores productivos más baratos o bien aquellos modos de producción más eficientes. ¿Recuerdan las consecuencias de la peste o a James Hargreaves y a la hiladora Jenny o a Henry Ford y su cadena de montaje? La búsqueda de este máximo beneficio empujará a las empresas a la innovación.

Una segunda tesis es que la innovación no brota de los incentivos económicos, sino de la perfecta conjunción de condimentos institucionales y sociales. Según esta propuesta, una revolución industrial es simplemente la extensión natural de un proceso de apertura de la sociedad a la razón y a la práctica, es el resultado de un positivismo lógico iniciado más de un siglo antes de que Watt patentara su máquina de vapor, con la revolución del método de Galileo. Los incentivos aparecen y están disponibles una vez la innovación es una realidad y no al revés. La causalidad va en la dirección contraria. El ser humano siempre ha sido curioso y tendente a buscar nuevas rutas, nuevas formas de hacer las cosas. Este impulso está en el origen del cambio tecnológico. Desarrollemos ambas propuestas.

Los incentivos económicos

En su aclamado libro The British Industrial Revolution in a Global Perspective, Robert C. Allen desarrolla una tesis que le ha llevado décadas de análisis, investigación y de trabajo con datos.³⁰ Para Allen, son los incentivos económicos los que fuerzan la innovación, la causa va principalmente en esta dirección, desde el incentivo a la innovación, y no al revés. De este modo, Allen enmarca su tesis en la teoría del crecimiento económico con cambio tecnológico inducido, resultado del análisis de muchos otros economistas desarrollado a lo largo de las últimas siete décadas. Por ejemplo, Hicks, ya en 1932, explicaba cómo los cambios tecnológicos buscan principalmente el ahorro en el coste de uso de algunos de los factores productivos. Daron Acemoglu, más recientemente, ha desarrollado todo un cuerpo teórico que explica cómo la tecnología reacciona a los cambios en los precios relativos de los factores productivos.

Por ejemplo, en los estados del sur de Estados Unidos estos incentivos eran escasos, pues lo que tenían que hacer los terratenientes era aprovechar la mano de obra barata. Esta misma idea sirve a Allen para preguntarse por qué las innovaciones que dieron lugar a la revolución industrial fueron adoptadas inicialmente por Gran Bretaña y no por otros países, como Francia o China, por ejemplo. La respuesta de Allen se basa en los costes relativos: el coste de la energía relativo al de la mano de obra era más bajo en Inglaterra. Durante el siglo XVIII, este país fue explotando poco a poco de un modo mucho más intensivo los enormes yacimientos de carbón sobre los que gran parte de la isla descansaba. Innovaciones previas, como la máquina atmosférica de Thomas Newcomen, solucionaban cuestiones algo que hasta ese momento eran un grave problema; el drenado de agua en este caso. La Newcomen y el uso del coque (carbón con un rendimiento energético mayor) ayudaron a expandir la cantidad de energía disponible para la producción de otros bienes a un coste mucho menor. El desarrollo de un transporte más barato, basado inicialmente en los cada vez más numerosos canales de agua o en la mejora de las redes de carreteras, permitió reducir aún más el precio de un producto, un factor fundamental para la futura industria británica. Pero no sólo el uso de carbón era relativamente barato en la Inglaterra previa a la revolución industrial. La existencia de una elevada pluviometría permitió el uso de las corrientes de agua desde tiempos pretéritos, principalmente molinos, así como su desarrollo para la mejora de éstos y de su eficiencia. Así pues, el uso de energía en Inglaterra fue relativamente más barato que en el resto de Europa y del mundo.

Por el contrario, argumenta Allen, los salarios en este país eran especialmente elevados según sus propias investigaciones. Los trabajadores ingleses tenían, a mitad del siglo XVIII, un salario medio que prácticamente doblaba al de un trabajador medio francés y que multiplicaba por varias veces el de un trabajador chino. Las razones para estos salarios elevados no están nada claras, pero, de nuevo, algunos señalan a las consecuencias de la peste. Otras explicaciones apuntan a la existencia de un sector exportador potente que presionó a una oferta de trabajo relativamente escasa o a la existencia de un sector agrario eficiente. En consecuencia, este elevado coste relativo de la mano de obra actuó como un claro incentivo a la innovación, a la creación de procesos productivos que redujeran el uso del factor trabajo y que facilitaran, aunque sin quererlo, la revolución industrial que trajeron consigo. Algo parecido podríamos argumentar para las décadas finales del siglo XX. El aumento secular de los salarios desde el inicio de esta centuria podría haber incentivado la búsqueda de nuevos modos de producción que implicaran la sustitución de una mano de obra cada vez más cara. De esta forma, las innovaciones buscan ahorrar el uso del factor caro y menos abundante.

El problema de los incentivos

Lo interesante de la propuesta de Allen es que la tesis de los incentivos basados en los cambios de los precios relativos es atemporal, puede usarse tanto para explicar la revolución industrial del siglo XVIII como el incentivo a usar robots en las factorías chinas en 2018. Sin embargo, muchos historiadores temen que Allen esté dejando de lado otras cuestiones no menos importantes que, igualmente, pueden explicar las fuerzas que incitan a la innovación. En primer lugar, a los críticos no les queda claro cuál es el vínculo entre precios relativos e innovación. Pensar en este vínculo es como pensar que los empresarios, en un alarde de preocupación, quisieran ahorrar dinero en lo que pagan a sus trabajadores y que, cuando detectan aumentos en los salarios, se meten en sus laboratorios a buscar la manera de ahorrar algunos euros o libras. Es decir, cuando algún inventor innova, parece que lo hace como respuesta a necesidades productivas, cuando es obvio que esto no es necesariamente de este modo.

Por ejemplo, James Watt simplemente observó, cuando tuvo la necesidad de reparar una antigua máquina atmosférica de Newcomen, que ésta podría mejorar en eficiencia si el enfriado del vapor se hacía por separado a su calentamiento. Esta pequeña innovación supuso una mejora importante en el uso energético que necesitaba esta máquina para, por ejemplo, la extracción de agua de las minas. Sin embargo, es difícil pensar que ese mismo día en el que Watt entraba en la sala donde la máquina operaba ya estuviera pensando en cómo cambiaría el mundo su mejora. De hecho, no es hasta que se asocia con Matthew Boulton cuando Watt pudo comprobar los beneficios económicos de usar su máquina de vapor. Es en este punto donde sí puede existir un razonamiento basado en los incentivos económicos. Boulton vio su potencialidad económica, la capacidad de mecanizar y por ello ahorrar costes. Pero no fue Watt, el innovador, sino Boulton, el capitalista, el que entendió este vínculo. Según este planteamiento, la innovación es previa al incentivo, y no al revés. La necesidad no es la madre de la invención.

En la actualidad, estos vínculos entre innovación y precios relativos son igualmente complejos de aislar, si es que existen. Es evidente que hoy cualquier empresa que se precie dispone de un departamento de innovación y desarrollo que trata de mejorar sus productos e incluso de ahorrar costes en lo posible. Sin embargo, lo que llamamos «macroinvenciones» o «tecnologías de propósito general» suelen tener normalmente unos orígenes lejanos a los de esos incentivos. Podemos, por ejemplo, mencionar razones de carácter bélico, como la necesidad de descifrar la máquina de rotores Enigma, que dio origen al desarrollo de los primeros ordenadores; el proyecto Manhattan, origen del dominio del hombre sobre la energía nuclear; o ARPANET, el inicio de internet. También los incentivos, seguramente nada asociados a precios relativos, de dos jóvenes de Palo Alto cuando desarrollaron su primer ordenador personal, el Apple I; o el de Thomas Alva Edison, con su «obsesión» por resolver el problema de la bombilla incandescente. Aunque posteriormente, casi de inmediato, muchos pudieran ver en estos prodigios razones suficientes para transformarlos en innovaciones productivas, su origen pudo tener que ver más con el ego, la curiosidad o simplemente la necesidad de vencer en una guerra.

Además, no toda innovación trata de ahorrar el coste que supone el uso del factor más caro. Por ejemplo, según Allen, en Inglaterra durante el siglo XVIII el factor más caro relativamente era el trabajo. Sin embargo, las innovaciones, muchas de ellas, consiguieron ahorrar no sólo en el uso de este factor, sino en el resto. Algunas sustituyeron capital previo, otras ahorraron en el uso de energía. Esto podría explicar por qué, a pesar de que los salarios relativos eran más bajos en otros países, éstos igualmente encontraron incentivos para, una vez desarrollada la innovación en Inglaterra, adoptarla en los procesos de producción. Además, las innovaciones fueron generalizadas en todo tipo de industrias y producción, por lo que la idea de un incentivo específico para ahorrar costes en determinados sectores productivos donde los salarios fueran altos —como pudiera ser la industria fetiche de la revolución industrial, el algodón— es difícil de sostener. Por ejemplo, John Styles menciona los trabajos de Arthur Young, economista británico del siglo XVIII que, en sus viajes por la isla, recabó información sobre los salarios pagados a las mujeres que trabajaban en las diversas industrias de hilado, no sólo del algodón, sino también de la lana y el lino, y en los que detallaba que los salarios elevados no se circunscribían sólo a la actividad textil basada en el algodón.³¹ Es decir, incentivos pudieron existir en muchas industrias, pero las innovaciones fueron aplicadas inicialmente en una sola de ellas.

El sexo entre ideas

Sin embargo, el carácter inductivo de los incentivos económicos sobre la creación de innovaciones tiene dificultades para ser demostrado en los datos. Ante esto, algunos economistas han planteado ideas alternativas de por qué ocurren los cambios tecnológicos, de nuevo, utilizando como base de estudio y de laboratorio la revolución industrial del siglo XVIII en Inglaterra. A pesar de los grandes cambios acaecidos desde entonces hasta la actualidad, las ideas surgidas para explicar aquella Revolución son útiles para comprender cómo se origina cualquier cambio tecnológico en cualquier horizonte temporal, incluso el actual.

El caso más paradigmático es el de Joel Mokyr, historiador económico que, en su libro The Enlightened Economy: An Economic History of Britain 1700-1850, hace una valoración de cómo surgen las innovaciones y cómo éstas, y no los incentivos, son el origen de la revolución industrial.³² Para Mokyr, las innovaciones tienen lugar porque simplemente se dan las condiciones para ello. Los frutos de la Ilustración y el deseo de conocimiento sustentado en un método científico depurado por Francis Bacon un siglo antes crearon esas condiciones necesarias para el desarrollo de las ideas, así como de su entrelazamiento, imprescindible para que fecunden otras nuevas. Como argumentaba Leonard Kleinrock, uno de los padres de Arpanet, internet nació en la década de 1970 simplemente porque «estaba en el aire».

Leonard Dudley utiliza una analogía que resulta de lo más interesante para comprender exactamente qué significa la existencia de buenas instituciones y procedimientos para el surgimiento de las innovaciones.³³ Así, al igual que la materia presenta tres estados, sólido, líquido y gaseoso, la sociedad presenta tres estados similares respecto a la posibilidad de transmitir ideas y de que éstas interaccionen con otras creando un caldo de cultivo excepcional para el desarrollo de las innovaciones. Mientras una sociedad es sólida, es decir, se mantiene en el inmovilismo, no produce nuevas ideas o es incapaz de generar interacciones entre las existentes como para poder conseguir alcanzar la meta de una innovación que sea aplicable. Es, en palabras de Steven Johnson, lo propio de sociedades anteriores a la industrial, especialmente durante la Edad Media.³⁴ Sin minusvalorar la efervescencia de la época en conocimientos y en deseos de satisfacer las curiosidades, la hegemonía de la Iglesia a la hora de dar explicaciones a la realidad impedía que nuevas visiones más «científicas» fueran planteadas. Dicho de otra manera, Johnson explica que, si las respuestas a todas las preguntas están contenidas en un libro y conocidas a través de sus intérpretes, la Biblia y el clero, no es necesario hacerse nuevas y tratar de resolverlas. La sociedad preindustrial es omnisciente en el sentido de que todo se explica a través de Dios, y lo que no se puede explicar es conocimiento divino que sólo el Altísimo es capaz de conocer y por ello ajeno a la necesidad humana de conocimiento. Los deseos del Divino son inescrutables.

En el otro extremo tendríamos una sociedad gaseosa, que podríamos pensar que es como una sociedad caótica, donde surgen ideas, pero que, sin embargo, no interaccionan o simplemente no son capaces de hacerlo de forma lo suficientemente prolongada como para poder crear una red de ideas, una network que provoque nuevas ideas. Por último, entre la gaseosa y la sólida encontramos la sociedad líquida, lo suficientemente flexible como para crear estas iteraciones, pero lo suficientemente estable como para que permanezcan en una iteración a largo plazo. Es en estas últimas donde la innovación tiene más probabilidad de brotar y mantenerse. Es aquella sociedad lo suficientemente activa como para generar ideas y lo suficientemente ordenadas para que éstas se encuentren entre ellas y tengan sexo, según palabras de Vicent Geloso.³⁵

Este último economista explica cómo se produce este proceso. En su razonamiento, citando a su vez a Israel Kizner, explica de qué forma estas iteraciones maximizan la probabilidad de alcanzar una meta que sería una nueva innovación.³⁶ En este sentido, la tarea de quién innova hoy, normalmente empresas con departamentos de I+D y administraciones públicas, es la de avanzar mediante prueba y error para terminar alcanzando el deseado objetivo. En palabras de Geloso, el proceso de seguir una idea y conseguir que ésta se transforme en una innovación es como tratar de alcanzar una luz tenue en una habitación oscura y sin que nos dejemos de dar golpes con barreras que sólo permanecerán visibles una vez nos hayamos topado con ellas. Lo que argumentan Kizner y Geloso es que cuantos más seamos en esa habitación, más rápido y fácil será para el conjunto de los individuos alcanzar la luz. Ésta es la misma idea que Jared Diamond defiende.³⁷ Geográficamente, son las sociedades que más en contacto estuvieron con otras, ya sea por lazos comerciales, diplomáticos o incluso bélicos, las que a largo plazo pudieron dar lugar no sólo a ideas novedosas, sino a su transmisión entre ellas, lo que, a su vez, en un proceso de prueba y error y de fuerte iteración, dio lugar a los grandes avances de la tecnología.

Para Mokyr, es la Ilustración, la victoria de la razón y la práctica, la madre de todas las innovaciones. ¿En qué medida esta época albergó una sociedad líquida para la transmisión de estas ideas? La existencia de un grupo de personas con ideas y ganas de alcanzar la luz es una muestra de esta liquidez. En particular, si algo abundaba en la Inglaterra del siglo XVIII, eran ingenieros. Personajes que no sólo mostraban curiosidad por mejorar las cosas (y aquí podemos retomar el ejemplo de James Watt al ver la máquina de Thomas Newcomen), sino que adoptaron el deseo de conocer y mejorar lo conocido como un valor. Esta conjunción de un nuevo caldo de cultivo de ideas, con la mejora del método y la existencia de un vehículo transmisor ordenado y numeroso, es lo que explicaría de este modo no sólo el surgimiento de nuevas ideas sino de su reproducción y explosión a mitad del siglo XVIII en Inglaterra.

¿Primero la idea y luego el incentivo?

Llegados a este punto, ¿es necesario elegir una de las dos explicaciones para entender los orígenes de los cambios tecnológicos? No parece necesario. Por un lado, la tesis de Robert Allen es la preferida por aquellos economistas que gustan de explicar los cambios a medio y largo plazo de las fuerzas que generan el crecimiento económico y el avance de las economías. Por ello no es difícil entender que sus implicaciones aparezcan en los diferentes modelos económicos que tratan de evaluar el crecimiento de las naciones y sus determinantes (como, por ejemplo, los modelos de Paul Romer o del mencionado Daron Acemoglu). La posibilidad de utilizar el razonamiento de Allen para cualquier espacio geográfico y temporal es muy sugerente y es fácil no caer en la tentación. Además, el modelo de Allen, como así argumentan incluso aquellos que muestran más dudas sobre su validez, es ordenado y tiene sentido. No hay nada que teóricamente haya que objetarle. Desde el punto de vista axiomático es perfecto. Pero su problema reside precisamente en que no es posible aplicarlo tal cual a la historia de algunos de los cambios tecnológicos que han acaecido desde el siglo XVIII. En este sentido, las tesis de Mokyr y compañía son quizás más interesantes para aquellos que gustan de introducir en los modelos de desarrollo conceptos tales como instituciones y cultura. La revolución industrial fue un hecho único, así como lo es la actual cuarta revolución, en la que estamos inmersos. Por ello, un análisis en donde los condicionantes históricos y geográficos tengan cabida es absolutamente obligatorio. Aquello que hizo de Inglaterra la nación más avanzada económicamente del mundo en los dos primeros tercios del siglo XIX no necesariamente debe ser aquello que haga de Occidente o China las sociedades más avanzadas en la mitad del siglo XXI.

Ambas teorías, sin embargo, se complementan a la perfección si uno las enlaza adecuadamente. Mientras el origen de las ideas puede tener raíces más allá de los propios incentivos económicos, no es menos cierto que, a veces, estas innovaciones, una vez son conocidas y entendidas, pueden ponerse en práctica para, por ejemplo, agilizar una producción o simplemente reducir los costes de producción. Como hemos visto, ejemplos tenemos varios en la historia. El matrimonio entre ideas y capital ha sido muy fructífero, e incluso puede reconocerse en la existencia de grandes parejas que la historia nos ha regalado. Uno de los miembros de tal pareja encajaría perfectamente en la tesis de Mokyr mientras que el otro lo haría en la de Allen. El ejemplo de James Watt y Boulton nos ilustra en este sentido. Pero hay más. También Claude Chapel, francés creador del telégrafo óptico a finales del siglo XVIII, necesitó de un socio capitalista que financiara la puesta a punto de su idea, alguien que se moviera sólo por sus propios incentivos económicos. En su caso fue el propio Estado francés. El mismo Morse se alió con Alfred Vail, que financió la aventura del inventor hasta que se construyó la primera línea de telégrafo eléctrico en Estados Unidos desde Washington hasta Baltimore en 1844. Ya en nuestra época, los dos Steven, Jobs y Wozniack, se complementaron a la perfección: el primero era más comercial mientras que el segundo fue realmente el alma de la innovación. Con la ayuda del dinero de inversores ávidos de beneficios y la visión de Jobs, el mundo cambió para siempre: ahora puede leerme en el móvil desde la cafetería en la que se encuentra. Hace unos años, esto era imposible.

Es así como la innovación prospera, y cómo, al llegar, revoluciona todo. Es de este modo como ocurrió en 1956, con el matrimonio de dos mentes, la de dos ingenieros, científicos y amantes de las novelas de ciencia ficción, en particular de Isaac Asimov. Cuando Joseph Engelberger y George Devol se conocieron dieron origen a un nuevo mundo. Por primera vez, en 1961, un robot programado realizaba tareas en una factoría de la General Motors en Nueva Jersey. Ese robot, el Unimate, abrió puertas por las que se colaron ráfagas de viento que hoy, según algunos, pueden convertirse en huracanes contra el empleo. La verdadera automatización de las actividades productivas hacía así su entrada.

En los siguientes capítulos hablaremos de la automatización reciente y sus consecuencias para el empleo del futuro. El impulso que motiva esta nueva automatización responde a lo visto en este capítulo. Los precios relativos de los factores incentivan la inversión, lo que a su vez y motivado por la ventaja comparativa adquirida por las recientes innovaciones fomenta la sustitución de trabajo por capital. Pero veremos también cómo esta nueva automatización ofrece algo a cambio, de tal modo que incluso podamos salir ganando en el proceso en términos agregados de empleo. No obstante, si bien el efecto sobre la cantidad de empleo no debe preocuparnos en exceso, sí son relevantes las consecuencias en otras variables de importancia extrema: la desigualdad y la precarización.

II

La segunda ola de automatización

Capítulo 4

La nueva generación de robots

El peligro del pasado era ser esclavos, el del futuro, ser robots.

ERICH FROMM, psicoanalista, psicólogo social

y filósofo humanista³⁸

Una aparición estelar

Johnny Carson presentó durante más de treinta años el que es hoy el segundo programa más longevo de la televisión estadounidense: The Tonight Show. Diseñado como un espacio de variedades y entrevistas, Carson ponía cada noche en pantalla, cuando millones de estadounidenses se sentaban frente al televisor, lo más llamativo, los personajes más interesantes y los comediantes más aclamados de cada momento. En sus tres décadas al frente del programa, la variedad de los invitados por Carson fue abrumadora.

Una noche del año 1966, el invitado no era una persona. Aunque lo acompañaba su creador, un ingeniero llamado Joseph Engelberger, el centro de atención de los espectadores tenía un brazo metálico articulado y era del tamaño de una fotocopiadora grande. El robot constaba de una caja grande, donde iban los componentes computerizados de la máquina. Su brazo articulado descansaba a su vez sobre una base móvil que giraba sobre dicha caja. Este diseño le confería más la apariencia de un tanque a escala que de un robot protagonista de películas de serie B. Con un tono en todo momento propio de un «late show», Carson pidió al brazo metálico —en realidad a Engelberger, ya que era éste quien debía traducir las órdenes a las instrucciones programadas— que jugara al golf, sirviera una cerveza o dirigiera una orquesta de varios músicos. En cada ocasión, Engelberger sustituía las órdenes programadas que permitían al brazo realizar la tarea exigida mediante el cambio de un tambor magnético donde se grababa el código. Después de cada uno de estos ejercicios, el público reía y comentaba lo que veía. El robot suscitaba curiosidad, sonrisas, pero ante todo y sin duda alguna sorpresa. Era la primera vez que en un programa de audiencia masiva se mostraba algo similar. Este robot fue presentado con el nombre de Unimate, y desde hacía cinco años ya formaba parte de algunas cadenas de montaje en fábricas estadounidenses, como la de General Motors en Nueva Jersey, a la sazón primera en incorporar un robot en sus cadenas de producción.

Unimate tuvo un nacimiento casual. Este robot fue el producto de un feliz encuentro entre dos entusiastas de la robótica. Por un lado, el propio Joseph Engelberger, admirador y lector compulsivo de las obras de Isaac Asimov, que lo inspiró, y por otro George Devol, un experimentado ingeniero que no mucho tiempo antes había publicado un interesante trabajo donde describía un programa que permitiría el movimiento de un brazo articulado para diversas tareas. Este encuentro, que tuvo ocasión en una fiesta a la que ambos acudieron en 1956, dio origen a una colaboración que inauguró la era de la robótica moderna. Con la base de los conocimientos de ambos hombres y el objetivo de dotar a estas ideas de un valor económico y social, fundaron la empresa Unimation. En ella, en 1961, presentaron a Unimate, cuyo efecto económico en las cadenas de montaje de empresas fue obvio. Tal fue el éxito del robot que, en ese mismo año, General Motors, para su factoría en Nueva Jersey, instaló su primera versión en la cadena de ensamblaje. La carrera por la automatización se había iniciado.

Con ruedas de bicicletas

Al mismo tiempo que Engelberger y Devol fundaban Unimation, en la Universidad Stanford, James L. Adams construía el Stanford Cart, el primer vehículo de control remoto, que estaba compuesto casi exclusivamente de un chasis, que, más que una estructura compleja, parecía una tabla desechada de una carpintería de barrio, con cuatro ruedas de bicicleta y, para poder dirigir el vehículo, una cámara de vídeo que permanecía fija y anclada al chasis. Este vehículo fue uno de tantos trabajos nacidos al paraguas de la carrera espacial. La tarea esperada para el Cart sería reconocer el terreno en futuros viajes a la Luna.

No se trataba de un vehículo autónomo, sino dirigido por cable y recibía las órdenes enviadas por una persona que lo controlaba gracias a las imágenes que le llegaban desde su arcaica cámara fija. Adams, por entonces estudiante de doctorado de ingeniería mecánica, trataba de evaluar los límites que imponía en el desarrollo de estos vehículos el uso de un control remoto, pues el desfase de segundos entre las órdenes mandadas al vehículo y la respuesta de éste impedía que su velocidad pudiera superar los 300 metros por hora.

Este prototipo era excesivamente sencillo, aunque a lo largo de la década siguiente su diseño fue mejorando. La llegada al proyecto de nuevos ingenieros permitió mejorar el diseño original del Cart, transformándolo desde una especie de coche teledirigido excesivamente caro hasta un verdadero vehículo autónomo. Así, Lester D. Easter, director ejecutivo de la Stanford Artificial Intelligence Lab (SAIL), modificó el Cart en 1964 para que realizara movimientos automáticos. La idea era solucionar los problemas que generaba el retraso de la señal, lo que permitiría un mejor comportamiento del vehículo en la distancia. El entonces doctorando Rodney Schmidt fue contratado para diseñar una cámara que mejorara la capacidad del Cart con el fin de obtener imágenes de su entorno. Poco tiempo después, Hans Movarec y Victor Scheimman se incorporaron al proyecto. Mientras el segundo rediseñó la cámara para permitir que ésta pudiera adquirir la movilidad necesaria que le facilitara reconocer a la perfección el espacio por donde se movía, el primero, mediante el uso de un procesador KL 10, programó al Cart para que pudiera reconocer el lugar y así actuar en consecuencia.

Gracias al trabajo de todos estos innovadores, en 1979 el Cart fue capaz de recorrer una habitación repleta de obstáculos sin ningún percance. Su recorrido, de apenas unos 30 metros, fue realizado en el tiempo de ¡cinco horas! Era evidente que la premura y la rapidez en aquella época no eran lo más valorado, sino el hecho en sí de que, por primera vez, un vehículo autónomo recorriera una estancia sin ayuda alguna de un ser humano. El Cart y su autonomía representaban ya en aquellos años los dos vértices principales desde los cuales el cambio tecnológico avanzaría hasta lo que hoy definimos como la cuarta revolución industrial.

Mientras tanto, junto con el Cart, otros proyectos avanzaban. Así, gracias al programa Stanford Research Institute Problem Solver (STRIPS), el robot SRI’s Shakey podía moverse con el uso de la inteligencia artificial (IA en adelante). Su velocidad tampoco era impresionante, unos 2 metros por hora. Los procesadores del Shakey le permitían reconocer el mundo que lo rodeaba a través de la información que le llegaba por las cámaras que tenía incorporadas y, a partir de ahí, mediante una definición de problemas a raíz de esta información, los resolvía.

En 1969, Victor Scheinman también avanzó en lo que sería la computerización de las órdenes a los robots. Así, el Stanford Arm, un brazo articulado con clara intención comercial, ya estaba guiado enteramente por códigos programados en un ordenador y transmitidos al mismo mediante electricidad. Una versión posterior, de 1974, le permitía realizar sus actividades mediante el uso de sensores ópticos y de contacto. Este nuevo robot, enteramente programado, era simplemente una versión de un prototipo anterior, también programado por ordenador. El The Rancho Arm, desarrollado por The Rancho Los Amigos Hospital, en Downey, California, brazo mecánico no usado con fines de producción, sino para facilitar la vida a personas con limitaciones motrices en sus extremidades, es realmente el primero de estos prototipos programado por ordenador.

A partir de la década de 1980, los robots fueron haciéndose cada vez más versátiles y los vehículos autónomos algo más rápidos. Por aquellos años hubo grandes avances que continuaron durante la siguiente década: la realización de operaciones gráficas que posteriormente eran realizadas por robots y la aparición de nuevas versiones que permitían llevar a cabo una cada vez mayor multitud de tareas, por poner sólo dos ejemplos. Sin embargo, durante los dos últimos años del siglo XX, los robots, a pesar de su cada vez mayor implementación y su mayor número, fueron evolucionando, aunque no tan rápidamente como lo harían a finales de la primera década del siglo XXI. Las tareas que realizaban eran muy variadas, aunque aún muy enfocadas en las definidas como rutinarias, es decir, muy controladas y fácilmente codificables. Si los robots no se usaron más de lo que entonces se hizo fue porque no tenían la suficiente ventaja comparativa como vimos en los anteriores capítulos. O bien la tecnología existente en la época no lo permitía o, si lo hacía, no era aún viable económicamente. Sólo los trabajadores con tareas muy rutinarias y en factorías de elevada escala podían ser sustituidos, y sólo en ese caso un robot caro podía batir a un hombre. En el resto de los empleos, el ser humano aún mantenía su ventaja comparativa. Sin embargo, con el paso de los años, dos grandes cambios afectaron a este escenario. Por un lado, el abaratamiento del uso de las máquinas, y, por otro, la mayor capacidad computacional, lo que va a facilitar el desarrollo de la IA.

Pero ¿qué es un robot?

Un robot se puede definir como «un manipulador multiusos, reprogramable, controlado automáticamente, programable en tres o más ejes, que puede fijarse en su lugar o móvil para su uso en aplicaciones de automatización industrial».³⁹ La palabra robot fue usada por primera vez por Karel Capek en el año 1921. Capek era checo, por lo que el término proviene de su idioma, resultado de una combinación de robota, «trabajo obligatorio», y robotnik, «ciervo». En palabras de Georgios Petropoulos,⁴⁰ para que podamos considerar un robot tal cual, éste debe responder afirmativamente a las tres siguientes preguntas.

1. ¿Tiene la máquina múltiples propósitos?

2. ¿Se puede reprogramar para realizar otra tarea?

3. ¿Puede realizar sus tareas sin requerir control humano?

Como el propio Petropoulos afirma, estas tres cuestiones diferencian algunas máquinas de lo que en principio podríamos definir como un robot. Por ejemplo, una máquina para cocinar, de esas que seguramente usted tiene en casa y que le hace estupendas sopas o cremas de verduras, no sería un robot según estos criterios, pues no puede responder afirmativamente a las preguntas 1 y 3, por muchos programas diferentes que posea.

Existen varios tipos de robots en función del tipo de movimiento, componentes y morfología. Así, en primer lugar, encontramos los robots industriales o manipuladores, que pueden ser descritos como «artilugios mecánicos y electrónicos destinados a realizar de forma automática determinados procesos de fabricación o manipulación».⁴¹ En segundo lugar, se distinguen los robots móviles, «provistos de algún tipo de mecanismo que les permite desplazarse de lugar autónomamente, como pueden ser patas, ruedas u orugas y reciben la información del entorno con sus propios sistemas sensores».⁴² Éstos se utilizan en el transporte, tanto en centros logísticos como para tareas de suministro en las propias factorías, o para la exploración de lugares de difícil acceso o distantes. En tercer lugar, están los robots androides o humanoides, que han sido diseñados a imagen y semejanza de los seres humanos para reproducir su comportamiento, aunque resultan ser la mayoría de ellos de escasa utilidad. Por último, y como argumenta Eugenio Fedriani, profesor de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla, el ser humano se ha inspirado frecuentemente en la naturaleza para desarrollar la tecnología. Es lo que llamamos «biometismo», y que ha inspirado no sólo el desarrollo de la robótica, sino, como veremos, de gran parte de lo que durante un tiempo fue la IA. Este deseo de copiar a la naturaleza ha dado lugar a los robots zoomórficos, que aprovechan los diseños de ésta, especialmente aquellos relacionados con la locomoción de los animales.

El cerebro del robot: el procesador

Como hemos visto, ya en la década de 1970 existían vehículos autónomos, pero su capacidad para obtener información y poder traducirla en acción era tan primitiva que no poseían ventaja comparativa respecto a un ser humano. Hoy, sin embargo, un coche autónomo puede recorrer Estados Unidos de punta a punta de manera autónoma gracias, sobre todo, a su capacidad de obtener y procesar información.

El cumplimiento de la ley de Moore, regla propuesta por el consejero delegado de Intel Gordon E. Moore en el año 1965 según la cual la capacidad de cómputo de los procesadores informáticos se multiplicaría por dos cada veinticuatro meses, no sólo ha permitido una explosión en la capacidad de generar y aprovechar datos e información en espacios cada vez más reducidos, sino también poder hacerlo a un coste de tiempo y monetario cada vez menor. Podemos afirmar que es la ley de Moore lo que ha sustentado la tercera y cuarta revolución industrial.

El procesador es el cerebro del ordenador. Está compuesto por una pastilla de silicio sobre la que se inserta un circuito integrado que termina por configurar la capacidad de cómputo del ordenador. Dentro de cada procesador hay lo que se denomina un «reloj», impulsos electromagnéticos generados por un oscilador de cuarzo, cuya utilidad es obligar al procesador a realizar sus operaciones de una forma ordenada y lógica. Cuanto más rápido sea este reloj, más rápido será el procesador. Mediante las frecuencias ordenadas del reloj, lo que un procesador puede hacer es leer una instrucción de memoria, buscar datos, realizar una operación y, finalmente, pasar a la próxima instrucción. El reloj será más o menos rápido en función de cuántas veces se repita un ciclo en un segundo, es decir, de su mayor o menor frecuencia. A mayor frecuencia, más operaciones podrá hacer el procesador en un determinado tiempo. Es el reloj de un procesador el que inicialmente determina su velocidad, que, normalmente, se mide en megahercios o gigahercios. A mayor valor, más velocidad.

Figura 3 Velocidad del reloj del microprocesador Hercios

(pulsos por segundo)

Fuente: Ourworldindata.org a partir de los datos de Kurzweil, 2012 (<https://ourworldindata.org/technological-progress>).

La cuestión es que cuando el robot SRI’s Shaky recorría de forma autónoma unos 2 metros por hora, el procesador Intel 8080 podía realizar unas 640.000 instrucciones por segundo. Esto es más o menos, en términos biológicos, similar a la capacidad de procesamiento de datos que tiene una bacteria común. Pocos años antes, el ordenador usado para manejar desde la tierra el Apolo 11 podía realizar unos pocos cientos de miles de operaciones por segundo. Por lo tanto, como podemos entender, en poco tiempo el cambio fue más que evidente. Sin embargo, la comparación resulta abrumadora cuando equiparamos el procesador del robot Shaky con procesadores más actuales. Por ejemplo, el famoso Pentium 4 del año 2004 tenía la capacidad de realizar unos 9.726 millones de instrucciones por segundo, y, a día de hoy, en el invierno de 2018, el procesador AMD Ryzen 7 1800X puede realizar la friolera de 304.510 millones de operaciones por segundo, lo que implica la capacidad de procesamiento de datos similar a la del cerebro de un ratón. Para que nos hagamos de nuevo una idea, podemos comparar la capacidad de trabajo de un móvil actual con la del ordenador que mandó al hombre por primera vez a la Luna. Así, por ejemplo, el procesador de un IPhone 6, un ARM 64 bit Cortex A8, puede realizar instrucciones unas 32.600 veces más rápido que el ordenador del Apolo. Dispone de unas 130.000 veces el número de transistores y puede realizar 120 millones de veces el número de instrucciones que podía hacer el ordenador de la nave en un solo segundo. Es decir, un móvil es capaz de realizar las mismas operaciones que 120 millones de ordenadores como el que llevó al hombre a la Luna. Es evidente, por lo tanto, que la capacidad de manejo de datos de los cerebros de los ordenadores implica, ante todo, una mayor capacidad de análisis, de definición de problemas y de resolución de éstos.

¿A cuánto por instrucción?

Como vimos en el capítulo 1, las decisiones sobre cómo diseñar una cadena de montaje o producir servicios por parte de las empresas se toman en función de numerosas variables. Entre todas ellas, es evidente que la maximización de la rentabilidad de la compañía es una de las más influyentes, si no la más poderosa. Como en el caso de Cyclowood o de B’Twin, las decisiones de producción van a depender de qué queremos hacer, cuál es el estado de la tecnología y de qué modo es más rentable producir. Sin duda, el uso de capital o trabajo, de ordenadores, robots o trabajadores depende en gran parte de su coste relativo. La automatización de ciertas tareas productivas en las cadenas de producción será rentable en función del coste relativo de usar una máquina comparado con una persona. El crecimiento exponencial tanto de la velocidad como de la capacidad de realizar las instrucciones ha reducido considerablemente el coste relativo de uso de un robot desde hace no muchas décadas y esta caída del coste se debe exclusivamente al cambio tecnológico.

El ordenador que computó las órdenes necesarias para poner al primer hombre en la luna tuvo un coste de aproximadamente 3,5 millones de dólares de 2017. Este coste contrasta con su baja capacidad computacional comparado con el de los ordenadores de hoy en día. Recordemos que su capacidad de cálculo en realización de instrucciones por segundo estaba a años luz de lo que hoy un simple móvil puede realizar. Por ejemplo, el precio de lanzamiento de un iPhone 6, no muchos años antes de escribirse este libro, fue de unos 800 dólares. Mientras que su capacidad computacional era de unos 1,2 millones de veces mayor que las operaciones de aquel arcaico ordenador. Hagan los cálculos si lo desean, yo me los ahorro, pero no es difícil intuir que hoy, las instrucciones realizadas por un procesador cuestan una millonésima parte de lo que costaba en julio de 1969. Ésta es una buena razón para pensar sobre por qué ordenadores, robots y todo aquello que funcione mediante el uso de los nuevos procesadores hayan adquirido una cierta ventaja comparativa en el desarrollo de tareas en comparación con las que puede realizar un ser humano.

La ley de Moore predecía un cambio en la capacidad computacional que podemos definir como exponencial. Que cada dos años un procesador multiplicara por dos su capacidad de cálculo significa que, al cabo de cuarenta años, éste será más de un billón de veces más rápido que un procesador existente en el primer año. Para comprender lo que significa un crecimiento exponencial, sólo recuerden la famosa partida de ajedrez entre aquel sabio y el rey al que quiso entretener. Cuando el segundo, habiendo quedado satisfecho, preguntó al sabio qué quería a cambio por su invención lúdica, éste le pidió un grano de trigo por la primera casilla del tablero, dos granos por la segunda, cuatro por la tercera, ocho por la cuarta y así sucesivamente. El tablero de ajedrez tiene 64 casillas, por lo que el pago total si el sabio ganaba sería de 2 multiplicado por sí mismo unas 64 veces. O 2 elevado a 64. Este número, aunque no lo crean, es absurdamente alto. Concretamente es 18.446.744.073.709.600.000. El número de átomos que hay en el universo es, aproximadamente, según David Koernich, profesor de la Universidad Ithaca de Nueva York, un 1 y veintidós 0. El número de granos que el rey tendría que pagar al sabio, es algo menor a un 2 y 19 ceros. El rey, al tratar de contabilizar el pago, se dio cuenta de que no había grano suficiente en su reino para afrontar el pago por los servicios. Al igual que el sabio, Moore sabía muy bien que la explosión en la capacidad computacional de un ordenador en los siguientes años sería abrumadora. No obstante, Moore creyó que este proceso de crecimiento exponencial duraría sólo algunos lustros o pocas décadas. Aunque hoy, en 2018, muchos consideran que la capacidad de miniaturización de los procesadores ha llegado al límite y que, desde aproximadamente los años 2010-2012 la capacidad de mejora de los procesadores se ha detenido, algunos trucos, tanto físicos como de uso eficiente de diversos tipos de procesadores, como son las tarjetas gráficas, han permitido prolongar por mucho tiempo esta mejora continua en la capacidad de procesado.

La derivada lógica de la ley de Moore es que el precio de cada instrucción realizada por un procesador es mucho más bajo que el de las realizadas poco tiempo antes. En consecuencia, la ley de Moore ha permitido reducir claramente el precio de los productos fabricados por las industrias tecnológicas, las directamente asociadas a la fabricación de ordenadores y componentes electrónicos. Por ejemplo, de media, los bienes y servicios fabricados en Estados Unidos son hoy unas tres veces más caros en términos nominales que en 1977. Sin embargo, la historia es muy diferente en la industria de equipos electrónicos. En este caso, el nivel de precios es hoy unas seis veces inferior al existente en 1977. Lo que en 1977 se podía comprar a 100, en 2008 se podía adquirir a 16. En términos relativos, comparado con el resto de los bienes y servicios producidos por la economía estadounidense, un ordenador es hoy 18 veces más barato que en 1977. El colapso de los precios es, evidentemente, enorme.

Figura 4  Eficiencia de computación 

(vatios por millón de instrucciones por segundo)

Fuente: Ourworldindata.org a partir de los datos de Kurzweil, 2012 (<https://ourworldindata.org/technological-progress>).

Que cada vez sea más barato producir una unidad de producto mediante el uso de las nuevas tecnologías es una razón muy potente que debe ser incluida en cualquier explicación que trate de evaluar el aumento en la automatización de las tareas previamente realizadas por el hombre. Al igual que con el desarrollo de los métodos de extracción de carbón en las minas británicas a inicios del siglo XVIII, o la mejora sustancial que el arreglo de Watt supuso para la máquina de vapor, la mejora en la eficiencia de las computadoras reduce su coste relativo, lo que provoca una mejora en su ventaja comparativa, y por ello la sustitución de mano de obra. Sin embargo, la ley de Moore no es la única explicación posible. Hay más. Como vamos a ver, el abaratamiento de los robots no sólo es una consecuencia del abaratado del procesamiento de datos.

Baxter

En el año 1990, Colin Angle, Helen Greives y Rodney Brooks, colegas investigadores de robótica del MIT, fundaron iRobot. Sus primeros productos no estaban orientados al gran consumidor. De hecho, centraron su actividad en la carrera espacial, contratos militares o robots para la ayuda civil en casos de catástrofe. Sin embargo, con el nuevo siglo, redefinieron la actividad de la empresa y comenzaron a aparecer sus primeros proyectos de robots para el consumidor general. De este cambio de orientación de la empresa nace su primer robot, el famoso Roomba, un aspirador que, como uno más de la familia, se pasea por el suelo del hogar, mientras sortea todo tipo de obstáculos, aspirando todo cuanto se encuentra en su camino. iRobot desarrolló otros robots con la misma filosofía que Roomba que aparecieron con posterioridad, tanto en el sector de la limpieza del hogar como en otros más orientados a la industria o ingeniería.

Rodney Brooks, con la experiencia adquirida con iRobot, decidió fundar en 2008 Rethink Robotics, que centraba su actividad en el desarrollo de la robótica orientada a la vida cotidiana y a la actividad productiva. Como sabemos, los robots industriales se organizan en cadenas de montaje donde, después de una costosa instalación, suelen llevar a cabo sus tareas. Instalar un robot y programar los códigos necesarios con los que realizar su trabajo no es fácil, y es necesario para ello la participación de técnicos especialistas. Además, el mantenimiento de los robots exige un control muy estricto, nuevamente por técnicos cualificados. Lo que la revolución de Brooks buscaba, precisamente, era reducir estos costes de instalación y mantenimiento y en consecuencia el coste de uso de un robot en su conjunto.

La novedad de Brooks fue la de crear un robot desde una idea nueva. Para Brooks, lo importante de un robot que reproduce tareas repetitivas es el de simplificar tanto su instalación como su manejo, además de abaratar su coste de compra. El objetivo de Rethink Robotics es facilitar el acceso a los robots a empresas que hasta ahora no habían tenido la oportunidad de automatizar tareas. Para ello, Rethink Robotics diseñó Baxter. Baxter es lo que podríamos definir como un simpático robot compuesto de dos o más brazos articulados, según la versión, erguido sobre un mástil. Justo en la parte superior de dicho mástil se encuentra la pantalla que controla las operaciones del robot. Mientras éste lleva a cabo sus tareas, en esta pantalla aparecen dos simpáticos ojos que permiten humanizar a la máquina y que, además, tienen la misión de indicar si el robot necesita o no atención. Todo esto es muy interesante, pero no es lo más relevante. Lo que resulta innovador de Baxter no son sus ojos. Lo que resulta realmente disruptivo es que Baxter no necesita ser programado, tan sólo entrenado. En realidad, Baxter es programado con el movimiento que se le aplica. Lo que debe hacer el técnico para acoplar el robot a la cadena de montaje de la empresa es mover los brazos articulados del mismo, de tal modo que éste, una vez hecha una sucesión de movimientos encadenados por el ser humano, los va a repetir exactamente de la misma forma. La ventaja reside en el coste de tiempo que supone tener que programar todas las acciones de un robot como Baxter frente a otros donde el entrenamiento no es posible.

El coste económico de Baxter es sólo una fracción del robot medio utilizado en la industria. Así, por ejemplo, el modelo básico de Baxter suele rondar los 22.000 dólares, frente a los 100.000 dólares de media de los robots utilizados en la industria.⁴³ Además, como se ha comentado, debemos considerar el no despreciable coste de pagar la instalación. En el caso de Baxter, este coste es mínimo. Un precio tan competitivo implica, según la propia compañía Rethink Robotics, que el coste de uso por hora de un Baxter puede rondar los 4 dólares. Este coste puede suponer no sólo un importante ahorro en aquellas empresas en las que su instalación pueda ser posible, sino que, además, abre la puerta a la automatización de tareas industriales que con anterioridad a la aparición de Baxter no resultaban rentables, no porque no fueran codificables, sino porque simplemente el robot no tenía ventaja comparativa.

Robots en la nube

Pero estos avances de la ingeniería no sólo reducen costes. La nube puede disminuir aún más el coste de uso de los robots. Como nuestros smartphones, conectar robots a la nube permite transferir información de utilidad para poder mejorar u ordenar las acciones de todos ellos. La robótica en la nube puede definirse como cualquier robot o sistema de automatización que se basa en datos o códigos de una red que le permite funcionar. En este caso, el «almacén» de información del robot no está en el mismo lugar donde éste reside y actúa físicamente. El cerebro computacional del robot reside en un servidor lejano al que accede mediante la red, por internet. Las ventajas de esta «separación» se encuentra en que de nuevo se abarata la operatividad del robot, pues implica que, de forma centralizada, como hacen las aplicaciones basadas en Google Maps, muchos otros robots igualmente conectados a la nube aportan información que es de utilidad a todos ellos para aprender no sólo de su propia experiencia, sino de la suma de la de todos los demás. La suma de miles o cientos de miles de robots actuando y experimentando individualmente eleva de forma exponencial la capacidad de los mismos para aprender. Además, el coste de actuación de programadores se desploma, pues para ciertas tareas sólo es necesario intervenir en la nube.

Por ejemplo, consideremos un vehículo autónomo. Este vehículo necesita infinidad de horas para aprender, con su software de Machine Learning, todo lo necesario para enfrentarse con éxito a cualquier evento que se plantee: por ejemplo, días de niebla, o de lluvia, condiciones especiales del asfaltado, señales deterioradas o sucias, etc. En estos casos, los programas que permiten a estas máquinas aprender de la experiencia necesitan ser alimentados por una cantidad masiva de datos. Este proceso puede ser costoso si cada vehículo aprendiera de su sola experiencia. Sin embargo, si disponemos de multitud de coches autónomos circulando y mandando información de forma simultánea, el aprendizaje será más rápido y barato. Es como si el «cerebro» de los vehículos autónomos estuviera compartido y éste aprendiera de todas y cada una de las experiencias de los vehículos conectados a él.

Tanto Baxter como la programación en la nube son otros avances tecnológicos, junto con la cada vez mayor capacidad de computación, que han permitido reducir considerablemente el coste de uso de los robots, ordenadores o cualquier máquina programable. Ambas razones se complementan con la ley de Moore, lo que eleva la eficiencia en el uso de los robots, y reduce considerablemente el coste relativo de éstos frente al de la mano de obra, y, por ello, eleva la ventaja de uso de unos sobre otros.

Como vimos en el capítulo 1, un mismo producto puede realizarse mediante diferentes combinaciones de factores. Sólo deberemos elegir aquella que resulte la más rentable. Y esta elección depende de los costes relativos de uso. A menor coste relativo de uso de un factor, mayor será la probabilidad de su uso. Al igual que la lanzadera flotante de Kay permitió multiplicar la producción de telas, lo que permitió una expansión a su vez de máquinas telares o de hiladoras masivas, hoy, avances como la computación o el aprendizaje compartido o por movimiento explicarían en parte la explosión en la automatización de actividades productivas. La caída en el coste de uso de los robots, su simplificación y su mayor versatilidad explicarían que, en no pocos años, comprobáramos hasta qué punto parte de los empleos pueden ser ahora automatizados y por ello sustituidos.

Una nueva edad de oro

El Boston Consulting Group (BCG) resume en cuatro las razones para el nuevo impulso en la automatización de las actividades productivas:

1. Caída del coste relativo de uso de un robot. Por ejemplo, y dejando de lado los costes pensados para factorías menores, el coste de un robot en la industria automovilística ha pasado desde los 182.000 dólares en 2005 a los 133.000 en 2014, y se espera que llegue a los 103.000 en 2025, todo ello en precios nominales. Esta caída es la suma de la caída de aproximadamente de un 40 por ciento en el precio del hardware y software del robot, y de una caída incluso superior en los precios de los servicios adjuntos al robot, como son los de ingeniería, instalación y mantenimiento. También caen el precio de los periféricos, en particular el menor coste de las barreras de seguridad, dado que los futuros robots no lo van a necesitar, así como el de los sensores. La figura 5 muestra precisamente este hecho. En ella se puede comprobar la evolución de los costes de uso de un robot desde principios de siglo y las proyecciones hasta 2025. Esta importante caída, como se puede apreciar, se centra en el coste del propio robot y en la ingeniería de sistemas.

2. La productividad de los robots, producción por hora, ha aumentado a un ritmo del 5 por ciento anual en los últimos años. Así, si calculamos el coste por hora de un robot, asumiendo que la amortización del mismo es de cinco años, éste caería a unos 8 dólares, frente a una media de 25 dólares por parte de un trabajador.⁴⁴

Figura 5 Coste total de instalación de un robot en la industria automovilística estadounidense

Fuente: The Boston Consulting Group a partir de los datos del informe de aBB «Economic Justification for Industrial Robotic Systems, 2007»; y de datos del informe de la International Federation of Robotics «World Robotics: Industrial Robots»; y entrevista a expertos.⁴⁵

La figura 6 muestra la posible evolución estimada de los precios medios de uso por BCG. Así, mientras un robot típico de los que se emplean en la industria automovilística es, en general, mucho más eficiente que un trabajador, con una diferencia que puede alcanzar los 20 dólares en 2025, en la actualidad, en la industria electrónica y en la del mueble, por poner otros dos ejemplos, el coste de uso del robot sigue siendo superior al del trabajador (hablamos en términos medios, por supuesto). La razón de la diferencia con la industria automovilística reside en las diversas escalas que hacen más eficiente el uso de un factor en aquellas industrias con un elevado tamaño productivo y las hacen menos eficiente en aquellas con tamaño más reducido. Sin embargo, el coste medio de uso de un robot será inferior, muy probablemente, en la industria de la electrónica en este mismo 2018, mientras que en la del mueble no a más tardar el año 2023. A partir de estas dos fechas, es más que probable que la automatización se intensifique en ambas industrias.

Figura 6 Coste de uso por hora en dólares de un trabajador medio y de un robot en tres diferentes industrias de los

Estados Unidos (Estimaciones de BCG)

Fuente: The Boston Consulting Group a partir de los datos del informe de aBB «Economic Justification for Industrial Robotic Systems, 2007»; y de datos del informe de la International Federation of Robotics «World Robotics: Industrial Robots»; y entrevista a expertos.⁴⁶

3. Los avances tecnológicos conferirán al robot una mayor autonomía gracias a los sensores y a la versatilidad en los movimientos de brazos y del mismo robot dentro de las plantas de producción, lo que permitirá que éste pueda realizar tareas para las que antes no estaba cualificado. A esto debemos sumar la reducción de los costes de instalación de barreras de seguridad o su desaparición, lo que confiere al robot una mayor capacidad no sólo de moverse a lo largo de toda la planta de producción, sino además poder trabajar codo con articulación con los seres humanos sin que éstos se vean amenazados en su integridad física.

4. Por último, la nueva revolución de la robótica viene motivada porque las tres razones anteriores justifican la adopción de robots por parte de industrias más de menor tamaño, para las que antes la adopción de robots suponía >un elevado coste.

Por todas estas razones el uso de los robots se ha intensificado, especialmente en la industria. En años recientes, y según la Federación Internacional de Robótica (IRF), el crecimiento del uso de robots ha experimentado un claro impulso. Así, por ejemplo, en 2016 se vendieron en todo el mundo unas 294.312 unidades, cantidad que supone un 16 por ciento más que en el año anterior, 2015. La mayor parte de estas ventas se produjeron en la industria, con crecimientos del 41 por ciento. Este aumento no es exclusivo de 2016. Desde el año 2010 hasta 2016, el crecimiento medio anual de robots en uso fue de un 12 por ciento, y mientras que entre 2005 y 2008 se vendieron una media de 115.000 robots al año, durante el período entre 2011 y 2016 se vendieron unos 212.000 de media. Este aumento ha sido generalizado en prácticamente todo el mundo, aunque es imperativo destacar la especial relevancia de Asia en este aspecto. En Europa, el aumento fue de unas 56.000 unidades en 2016, con un crecimiento por encima del 10 por ciento anual.

En cuanto a las actividades que más presencia de robots tienen, destaca en primer lugar la automoción, que, en el año 2016, poseía el 35 por ciento de todos los robots existentes en el mundo. En segundo lugar, le sigue la industria electrónica que, aunque por debajo del sector de la automoción, cuenta con un stock de un 31 por ciento, con lo que se acerca muy rápidamente al de la automoción. El de la electrónica es una industria donde se concentra gran parte de las nuevas adquisiciones, en especial en los mercados asiáticos.

Además, y según la IRF, en el futuro no sólo habrá más robots, sino que éstos desempeñarán un papel cada vez más importante en la fabricación global. Habrá una mutación en cuanto a sus tareas, se volverán más colaborativos, impulsados además por la expansión del internet de las cosas y la IA. Diseñados para la vida cotidiana, será factible que tanto el hombre como la máquina trabajen juntos y de forma segura, sin separación, mientras adquieren o desarrollan nuevas habilidades a través de procesos de aprendizaje. Este aprendizaje será impulsado gracias a los robots más inteligentes con un «cerebro» en la nube. Por otro lado, la competencia global requerirá una modernización continua de las instalaciones de producción promovida, además, por la necesidad de elevar la eficiencia energética, por el uso de nuevos materiales o por el crecimiento de los mercados de consumo. Serán más flexibles, pues la disminución del ciclo de vida de los productos y el aumento de la variedad de productos requieren que la automatización lo sea. La competencia se ganará no sólo mediante los precios, sino además mediante la calidad, por lo que la mejora continua de ésta requerirá sofisticados sistemas de robots de alta tecnología. Nos liberarán de trabajos peligrosos, tediosos y sucios que no es posible que los humanos los realicen o no son seguros, lo que elevará la calidad del empleo. El aumento será especialmente relevante en la industria automotriz, pero sobre todo en la electrónica, en la industria del metal y la maquinaria, el caucho y los plásticos y en la industria de alimentos y bebidas. Su uso se trasladará a las pequeñas y medianas empresas. China seguirá siendo el principal motor del crecimiento, aunque el aumento de las instalaciones de robots se producirá en todos los mercados asiáticos: India, Taiwán y otros países del Sudeste Asiático y, como siempre, en Japón y en la República de Corea. Pero este impulso no sólo se concentrará en los mercados emergentes de Asia, observaremos un significativo aumento en América del Norte con una más que probable recuperación de la industria en general. También habrá aceleración del crecimiento de ventas de robots en Europa Central y Oriental y, por supuesto, en Europa Occidental.

Lo robots, por lo tanto, liderarán una nueva ola de cambios que modificarán las perspectivas de empleo de muchos trabajadores actuales y futuros, así como de las tareas que realicemos. Sin embargo, no sólo deberemos hablar de robots cuando queramos comprender cuáles serán las tendencias de la nueva ola de automatización. Como ya se ha puntualizado a lo largo de este capítulo, debemos orientar nuestra mirada, además, hacia otros métodos de automatización quizás más importantes en esta nueva fase que se inicia. Como se ha explicado, en esta nueva fase de automatización la IA desempeñará un papel muy relevante, y tendrá unas consecuencias mucho más intensas en empleos que, hasta la fecha, no han podido ser automatizados, como son aquellos que, como veremos, son difícilmente codificables por descansar, especialmente, en tareas poco rutinarias. En el siguiente capítulo hablaremos de la IA y sus más que probables consecuencias sobre el empleo.

Capítulo 5

Máquinas que piensan

¡R2D2! ¡Sabes bien que no debes confiar en una computadora extraña!

C3PO, La Guerra de las Galaxias.

El Imperio contraataca

El concepto que muchos tienen de la IA se acerca más al de mitos cinematográficos como los robots del universo Star Wars, o HALL de la película de Stanley Kubrick 2001: Una odisea en el espacio que a la realidad. También el robot de The Terminator, interpretado por Arnold Schwarzenegger de la franquicia cinematográfica Terminator, o incluso, los que tenemos ya una edad, Nono o Shirka, de la serie de dibujos Ulises 31, representan esta creencia generalizada sobre qué es la IA. Nos imaginamos la IA como el robot de la película Interstellar de Christopher Nolan, TARS, capaz de entablar conversaciones con parámetros humanos de sinceridad o humor mientras hace cálculos sobre el horizonte de sucesos de un agujero negro. O también David, el niño protagonista de la película estrenada en 2001 y dirigida por Steven Spielberg IA, interpretado por Haley Joel Osment.

En todos estos casos, nos imaginamos un robot dotado de IA como un androide capaz de mantener una conversación con nosotros y que, con extremidades como las de los seres humanos, hacen cosas «humanas». Pero esta imagen que hemos grabado en el subconsciente sobre la IA está muy lejos de ser cierta. Recordando al profesor Fedriani, el biomorfismo buscó durante un tiempo reproducir la morfología humana tanto en la robotización como en el desarrollo de una inteligencia de silicio. Esto derivó en que, durante mucho tiempo, la IA que se reprodujera cinematográficamente se pareciera más a la inteligencia humana que a la que, realmente, se ha terminado por desarrollar. Sin embargo, la IA actual, y muy posiblemente la del futuro, estará más cerca de líneas de códigos que hacen cosas muy específicas, muy concretas, como regular el tráfico, producto del trabajo de matemáticos y programadores, y mucho más lejos del diseño de humanoides que nos sirven un café. Frente a androides de protocolo, en lo que en realidad se está convirtiendo la IA es en herramientas que ofrecerán —u ofrecen ya en estos momentos— soluciones muy concretas a problemas muy específicos. Frente a un C3PO que es capaz de defenderse en millones de formas diferentes de comunicación mientras sirve una copa a bordo del deslizador de Jabba, la IA de hoy nos aparca un coche o diagnostica un probable infarto horas antes de que se produzca. Hoy, la IA, la llamada «general», la que representan C3PO o TARS, ha dejado de ser una prioridad simplemente por considerarse imposible. Ya no se buscan ordenadores o robots que solucionen los problemas como haría un humano con habilidades suficientes para realizarlas. La IA de hoy busca desarrollar máquinas, programas, robots que desempeñen tareas muy específicas, muy concretas, como, por ejemplo, traducir un texto, aunque eso sí, alcanzando y superando, si es posible, la ventaja comparativa que supone la arquitectura biológica de la inteligencia humana.

¿Qué es la IA?

Según Wikipedia, la IA es la inteligencia exhibida por las máquinas.⁴⁷ Según PriceWaterhouseCoopers, la IA «es un término amplio para definir sistemas informáticos que pueden detectar su entorno, pensar, aprender y actuar en respuesta a lo que están percibiendo orientado a sus objetivos».⁴⁸

Quizás, una mejor definición es aquella que nos dice que la IA son máquinas que reproducen las funciones cognitivas y de resolución de problemas y aprendizaje de los humanos. La IA, según Ben Dickson, hace referencia al software que manifiesta inteligencia y que debe diferenciarse del robot, que sería el que realiza las operaciones indicadas por la IA.⁴⁹ Como bien expresa Michael Copeland, la IA es el futuro, es ciencia ficción, pero también forma parte de nuestras vidas.⁵⁰ Durante mucho tiempo, el ser humano ha deseado «construir máquinas inteligentes que puedan percibir el mundo tal como lo hacemos, entender nuestro lenguaje y aprender de los ejemplos».⁵¹

El concepto de IA proviene de lejos. Ya en la década de 1940, el ingeniero y científico estadounidense Vannevar Bush planteó la posibilidad de un sistema de IA que expandiera la capacidad de entendimiento por parte del hombre. Posteriormente, Alan Turing, considerado el padre de la IA junto con Marvin L. Minsky, consideraba en 1950 que en no más de cincuenta años existirían máquinas capaces de llevar a cabo procesos de cálculos lógicos y comunicarse mediante lenguajes específicos.⁵² De hecho, Turing definió que una máquina podría considerarse inteligente si, en una conversación (computerizada) entre ésta y un humano, un tercer sujeto (humano) no pudiera distinguir quién es quién (Test de Turing). A pesar de ello, es posible afirmar que el nacimiento de la IA se produjo, podemos decir que oficialmente, en el verano de 1956, en una conferencia llevada a cabo en la Universidad Dartmouth College (New Hampshire, Estados Unidos). Sus organizadores fueron Marvin L. Minsky de la Universidad de Harvard, Nathaniel Rochester de IBM y Claude E. Shannon de Laboratorios Bell. En esta conferencia se propuso que, de algún modo, los procesos de aprendizaje de los seres humanos podrían ser replicados y codificados por las máquinas. Desde este punto de partida optimista, varias generaciones de científicos —matemáticos, biólogos, psicólogos, informáticos, programadores, filósofos…— han tratado de desarrollar una arquitectura que «permita» el trasplante de la inteligencia humana hacia un soporte físico de silicio artificial. Las estrategias han sido diversas, los avances muy numerosos, pero si algo ha sido cierto es que la IA ha avanzado muy lentamente. Casi no sería correcto definirla como una revolución, al menos, hasta ahora.

La revolución de la IA

Los profesores Luis Merino y Fernando Caballero, profesores de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla, me invitaron una mañana al Service Robotic Lab de la universidad. El interés de la visita era ponerme al día con las ideas erróneas que tenemos los economistas, y no economistas, sobre cuál es el estado del arte en la robótica y en la IA. La conversación con estos dos compañeros fue de lo más interesante. Respecto a la idea que existía sobre la IA, Luis y Fernando me explicaron hasta dónde ésta había llegado en la actualidad. Me expusieron varios ejemplos, como la importancia de las técnicas de aprendizaje automático o la toma de decisiones que, por ejemplo, se usan en los sistemas de recomendación publicitaria a los usuarios en función de sus historiales de búsqueda. Me explicaron que en un futuro próximo las máquinas serán capaces de reconocer automáticamente las reacciones y emociones humanas. De este modo, mediante vídeos se podría usar para mejorar los sistemas de recomendación, mercado publicitario y otros. También que los sensores que ayudan a reconocer ciertos objetos y situaciones en imágenes y vídeos facilitarán la detección y reconocimiento automático de personas en fotos, o en móviles y otros dispositivos. Los algoritmos de reconocimiento de voz y de diálogo automático que ya se emplean en asistentes virtuales como Siri, Amazon Eco, Google Home o en «call centers» se utilizarán para atender ciertas consultas. Se está investigando en el desarrollo de sistemas de diálogo automático capaces de funcionar en entornos y situaciones abiertos, e incluso en sistemas de traducción simultánea. Por supuesto, no podemos olvidarnos de la IA que ya se emplea en el comercio (trading) automático en los mercados de valores. Se avanzará en técnicas de minería de datos que se usan para el análisis de riesgos en banca, seguros, etc., y cada vez más en los sistemas de business intelligence para la ayuda en la gestión de empresas. En la industria de la automoción, continuó Fernando, algunas de las capacidades de los vehículos actuales, como la detección automática de peatones, el aparcamiento autónomo, el control de velocidad y posición y otras, mejorarán junto con el avance en el campo de la visión artificial, el reconocimiento de patrones y la robótica. En el medio plazo, se desarrollarán vehículos inteligentes en los que progresivamente más funciones pasarán a ser autónomas en entornos cada vez menos estructurados.

Se comercializan robots que se emplean fuera de las factorías (donde están desplegados desde hace décadas para tareas repetitivas en cadenas de montaje) para aplicaciones civiles muy concretas y en entornos muy definidos que no requieren de una gran inteligencia, como los robots limpiadores. Existen ya robots teleoperadores que se emplean en cirugía, en labores de inspección, etc. A medio plazo se desarrollarán sistemas robóticos más complejos y con mayores capacidades autónomas, como robots aplicados a la medicina y el cuidado de personas mayores, así como el despliegue de robots en las casas. De la misma forma, en el campo militar existen avances en el desarrollo de armas autónomas, como drones militares y otros. Por último, de nuevo en medicina, se están desarrollando sistemas de diagnóstico médico automático mediante imágenes que en el corto plazo comenzarán a ser una realidad en radiología, entre otras disciplinas.

En todos estos ejemplos, la IA o bien es una realidad o no estamos lejos de que lo sea. Sin embargo, hace poco más de diez años, cuando se le preguntaba a un experto sobre la posibilidad de disponer de, por ejemplo, vehículos autónomos, la respuesta hubiera sido que aún estábamos lejos de ello. No obstante, ya podemos hablar de una revolución, o, cuando menos, de una explosión de resultados. Y es que la IA ha experimentado un «Big Bang» en los últimos cinco años. Sin negar que muchos de los descubrimientos necesarios para que esta explosión se gestara durante décadas, es ahora cuando la tensión de las placas tectónicas ha liberado su presión. Las razones que han permitido este boom han sido, al menos, tres. En primer lugar, la cada vez mayor capacidad de las máquinas y ordenadores para reconocer patrones (caras, texto, etc.), que, en cierto modo, sustenta gran parte de lo que hoy entendemos por IA. Científicos como Yann LeCun han facilitado con su investigación, como explicaban Merino y Carrasco, el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento facial o de, por ejemplo, la digitalización de enormes cantidades de documentos con aplicaciones directas en el entrenamiento y el aprendizaje con IA. En segundo lugar, el aprendizaje autónomo de las máquinas es ya una realidad, trabajo que hay que agradecer a científicos como Geoffrey Hinton. En tercer lugar, y muy determinante, el incremento exponencial de la capacidad de computación y el uso masivo de datos, sin lo cual los dos primeros hitos permanecerían en un plano teórico o simplemente en experimentaciones de baja exigencia computacional. Este avance se lo debemos a multitud de investigadores, pero destaca entre ellos Andrew Ng, cofundador de Coursera y responsable del desarrollo del sistema operativo que, actualmente, gobierna a la inmensa mayoría de los robots del mundo (ROS), pero sobre todo pionero en el aprovechamiento de la potencia disponible de los actuales ordenadores en el campo de la IA.

Los avances en la capacidad de los ordenadores para llevar a cabo las instrucciones exigidas por software inteligente han sido fundamentales. Podemos decir sin ambages que es precisamente el uso de este potencial lo que ha terminado por provocar el boom de la IA. En esto han tenido mucho que ver empresas como NVIDIA y el desarrollo de sus GPU, la unidad de procesamiento gráfico de un ordenador y que, junto con el CPU, unidad central de procesamiento, conforman el cerebro del ordenador. Mientras la segunda se dedica a realizar las operaciones generales, es decir, los cálculos mediante el uso de un lenguaje binario gracias a los millones de transistores incluidos en ella, la GPU tiene una labor mucho más específica, más especializada.⁵³ Concretamente, desde la primera de las GPU, la iSBX 275 de Intel, estas tarjetas han dedicado su labor a construir en nuestras pantallas de ordenador o consolas los gráficos necesarios para, por ejemplo, los modernos videojuegos. La GPU no es otra cosa que lo que siempre hemos llamado la «tarjeta gráfica del ordenador», lo que le otorga cierta optimización en su tarea, lo que resulta a la larga muy relevante. Mientras que la CPU dispone de una arquitectura que le permite trabajar en serie, encargándose de realizar cómputos complejos a frecuencias de reloj elevadas, la GPU dispone de una arquitectura optimizada para la realización de gráficos, por lo que es mucho más eficiente en esta labor que la CPU y por ello descarga a ésta de unos cómputos sencillos, pero tediosos. El trabajo de la GPU, a diferencia de la CPU, es en paralelo, lo que le permite realizar muchas operaciones con la base de una gran cantidad de datos.⁵⁴ Pero la verdadera innovación para el desarrollo de la IA no es la invención de las GPU, ni siquiera la mejora de su capacidad de cálculo, sino su uso para corresponder a las necesidades de la IA. Así, esta potencia de cálculo y de acción ha excedido su propósito inicial y en la actualidad se utiliza no sólo para el desarrollo gráfico de los ordenadores, sino también para otras tareas, como las aportaciones que o bien exigen enormes cálculos o bien necesitan de una gran cantidad de datos para poder obtener un resultado.

Por un lado, las aportaciones de los científicos que han desarrollado nuevas formas computacionales y, por otro, los avances tecnológicos, como las GPU por parte de empresas como NVIDIA, han permitido la reciente explosión de la IA. El hito lo marcó en junio de 2012 Google con su Google Brain Project. The New York Times tituló la noticia de aquel 25 de junio como «¿Cuántos ordenadores se necesitan para identificar un gato? 16.000».⁵⁵ Lo que se consiguió mediante el desarrollo del aprendizaje profundo de Andrew Ng y 16.000 CPU trabajando en paralelo fue que una máquina pudiera identificar gatos a través de vídeos de YouTube sin que antes se le explicara qué era un gato. La revolución llegó no cuando esto fue posible, sino cuando esta misma tarea se pudo realizar con un número muy inferior de GPU.

Pero la potencia no sirve de nada sin que se la alimente. La IA necesita alimentarse de datos para que los códigos y algoritmos no sólo tengan con qué trabajar, sino con los que impulsar y sostener su proceso de aprendizaje. Pero esta cantidad ingente de datos que se necesita obliga a la IA a necesitar, a su vez, de máquinas cada vez más potentes y rápidas. El ejemplo anterior del gato es perfecto. Un niño de pocos años, e incluso meses, necesita visualizar una o dos veces a un gato para que la siguiente vez que se le cruce uno apunte con el dedo y farfulle algo parecido a la palabra gato. Por el contrario, una máquina de IA precisa miles, por no decir millones, de imágenes de gatos para poder identificar a uno cada vez que se lo pongamos delante. Y aun así puede fallar. Dicho en otras palabras, para que la IA sea viable necesitamos una ingente cantidad de datos que hay que recolectar y tratar. Y es aquí donde resulta fundamental el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) y la información generada por los dispositivos, el Big Data.

Figura 7 Rendimiento de unidades CPU y GPU 1980-2025

(millones de instrucciones por segundo)

Fuente: NVIDIA (<https://www.nvidia.es/about-nvidia/ai-computing/>).

El internet de las cosas (IoT)

El IoT implica conectar a la red objetos que son cotidianos en el día a día de cualquiera de nosotros, como, por ejemplo, nuestro móvil. Esta información puede ser usada, una vez gestionada por el software adecuado para regular el tráfico, para controlar nuestro modo de conducir o, simplemente, enviarnos una propuesta de viaje en la próxima búsqueda en Google. También podrá emplearse para controlar algunos parámetros de nuestra salud, etc., con los que, por qué no, una empresa de seguros diseñe el mejor seguro de salud para nosotros. También permitirá gestionar el aprendizaje de robots conectados a la red. Todo ello servirá para generar una cantidad ingente de información a partir de la cual poder alimentar a la IA.

Para que esto haya sido posible, antes ha sido necesario desarrollar toda una industria de sensores o MEMS (micro-electromechanical systems). Los MEMS «son sistemas en miniatura que combinan pequeñas estructuras mecánicas con circuitos electrónicos. Las estructuras individuales típicas tienen un tamaño de unos pocos µm».⁵⁶ Estos sensores son capaces de medir una amplia gama de parámetros físicos. Así, hay sensores como los acelerómetros, de velocidad angular, de presión, de flujo de masa, geomagnéticos, giroscopios, de humedad, micrófonos y muchos más.

Jean-Christophe Eloy, consejero delegado de Yole Developpement, pone algunos ejemplos de la evolución del coste de los sensores.⁵⁷ Por ejemplo, un acelerómetro de tres ejes que costaba unos 3 dólares en 2007 tan sólo tres años después costaba 0,65 dólares, y hoy es incluso mucho más barato. Igual ocurrió con giroscopios, los sensores de movimiento, de temperatura o cualquier otro que pensemos. Según Eloy, el avance en el mundo de los sensores «es una locura, ya que abre nuevos mercados de decenas de millones de unidades, en un gran efecto multiplicador».

Gracias a estos sensores la interconexión no ha dejado de crecer en los últimos años y su aumento sigue, de nuevo, una evolución exponencial. Tal y como resume Rajiv Desai,⁵⁸ en 2014, el Gartner Tech Research predijo que en 2020 habría 25.000 millones de dispositivos conectados. Cisco hizo lo propio asegurando que la cifra estaría más cerca de los 50.000 millones, mientras que Morgan Stanley la eleva a los 75.000 millones. ABI Research predijo que habría 30.000 millones de dispositivos de IoT para 2020. Con esa cantidad de objetos mandando información constantemente es posible alimentar a la bestia (Big Data).

¿Cómo es la IA hasta la que hemos llegado?

La aparición de IoT y la creación del Big Data junto con el crecimiento exponencial de la potencia de cálculo de los ordenadores han permitido la explosión reciente en la IA. Sin embargo, aún hoy sigue siendo muy diferente a la imagen que, como decía, tenemos sobre qué es. Con aquella idea de IA general o IA fuerte (hard artificial intelligence) se pretendía crear máquinas que simularan en toda su dimensión un cerebro humano. Sin embargo, a medida que avanzaron las décadas, los científicos fueron comprendiendo que la IA general era un objetivo excesivamente ambicioso, por no decir imposible. Como Ben Dickson explica:

Es posible que los humanos no puedan procesar los datos tan rápidamente como lo hacen las computadoras, pero pueden pensar de manera abstracta y planear y resolver problemas a un nivel general sin necesidad de entrar en detalles. Pueden innovar, generar pensamientos e ideas sin precedentes. Piense en la invención del teléfono, los barcos, los telescopios, conceptos como el correo, las redes sociales, los juegos, la realidad virtual. Es muy difícil enseñar a una computadora a inventar algo que no está allí.⁵⁹

Estos límites reorientaron los esfuerzos de los investigadores y científicos hacia metas menos ambiciosas. La IA general dio paso a la llamada «IA específica» (o narrow-AI en inglés y en adelante N-IA), también conocida como IA débil. La N-IA, de nuevo en palabras de Dickson:

[…] es la única forma de IA que el ser humano ha logrado hasta ahora. La N-AI es idónea para realizar tareas sencillas, como jugar al ajedrez o al Go, hacer sugerencias de compra, predicciones de ventas y pronósticos del tiempo. La visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural se encuentra en la N-IA. El reconocimiento de voz e imagen es una N-IA, incluso si sus avances parecen fascinantes. Incluso el motor de traducción de Google, sofisticado como es, es una forma de N-IA.⁶⁰

Una aplicación específica de la N-IA es el Machine Learning (ML). En palabras de Copeland, el ML es «[…] en su forma más básica, la práctica de usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego hacer una determinación o predicción sobre algo en el mundo».⁶¹ Durante mucho tiempo, los programas informáticos resolvían problemas concretos guiados por códigos que especificaban cuál era el problema y cómo se resolvía. Estos códigos implicaban la existencia de límites más allá de los cuales el software no podía seguir actuando, salvo a costa de aumentar el número de códigos programados. Con el ML, esto no ocurre. En la práctica, son máquinas que no necesitan ser codificadas hasta el detalle para que lleven a cabo sus tareas, sino que aprenden gracias a los algoritmos que conforman la base de su funcionamiento. Es un software que aprende con la experiencia, con ejemplos, como era el caso del gato. Su capacidad para resolver tareas no necesita de la intervención humana cuando ésta no ha sido programada inicialmente. Más aún, con el reciente «aprendizaje reforzado», los algoritmos incluso pueden aprender de su propio comportamiento, lo que elimina aún más la necesidad de intervención humana.

Paralelamente al desarrollo de la N-IA y la ML, se ha avanzado en el aprendizaje profundo o deep learning (DL). La base del DL es una parte del ML, y por lo tanto, una parte específica de la N-IA. La DL utiliza las llamadas «redes neuronales», que tratan de simular artificialmente las neuronas de un cerebro. Desde luego, las redes neuronales artificiales (RNA) no sólo se diferencian de las neuronas en que son artificiales, también lo hacen en el modo en cómo éstas interactúan y en el número y la dirección de las conexiones que definen su arquitectura.

Las RNA surgieron a mediados del siglo XX. Su desarrollo ha sido continuo desde entonces, pero es en las últimas décadas cuando se han potenciado gracias a las posibilidades computacionales. Como su propio nombre indica, en una RNA las «neuronas» o nodos se estructuran en una forma de red, donde cada uno de estos nodos se conecta con otros de una manera ordenada. Estos nodos no tienen una tarea específica ni un código que especifique qué es lo que deben hacer. A medida que «alimentamos» la red neuronal con información y datos, irán reforzando unas conexiones frente a otras, y a medida que la experiencia avanza, es decir, aprenden, estas conexiones reforzadas permanecen mientras que otras se minimizan o desaparecen.62,63 Las redes se entrenan, de tal modo que son capaces de distinguir patrones, con lo que, finalmente, pueden ser usadas, por ejemplo, para clasificar individuos o para leer textos. Mediante el aprendizaje y la experiencia, estas conexiones irán reforzándose o no para crear una red que identifique, computacionalmente, cuáles son los patrones ocultos de los datos.

El desembarco de la IA

El debate sobre la IA se extiende irremediablemente, y quizás con mayor intensidad, a tratar de identificar cuáles pueden ser sus consecuencias sobre el empleo del futuro. Que máquinas, robots, software o aplicaciones puedan aprender con la experiencia significa que, en general, podrán realizar tareas más allá de aquellas que hasta ahora han sido objeto de la automatización. Hoy se asume que la IA permitirá automatizar y gestionar con éxito tareas de carácter abstracto o cognitivo que hasta la fecha permanecían en zona exclusiva del ser humano. Pero al igual que sucedió con los padres de la IA cuando se marcaron el objetivo de una IA general, descubriendo al cabo del tiempo lo lejos que estaban de ella, hoy seguimos muy lejos de unas máquinas que sean capaces de interactuar sin ayuda del hombre en todos los perfiles que comprenden la acción humana. Podemos experimentar la IA en este mismo y preciso instante en nuestras vidas. Llamen a Siri o Cortana. Pero casi todas las áreas en las que se emplea la IA corresponden a acciones muy concretas, muy específicas, por no decir que muchas de ellas simplemente son tareas antes imposibles, como mandar un mensaje para comunicar que el contenedor de basura está lleno o predecir los resultados académicos de un alumno diseñando un currículo que maximice sus resultados probables.

Esta potencialidad de la IA está fuera de dudas, por lo que las empresas ya apuestan, como así refleja el informe «Outlook on Artificial Intelligence in the Enterprise 2016», presentado por Narrative Science junto con el National Business Research Institute.⁶⁴ En este estudio se evaluó mediante una encuesta para 2014 y 2015 a una serie de empresas que durante los últimos años han usado la IA en sus centros de trabajo. Lo que encuentran es que el uso de la IA ha aumentado en un 125 por ciento durante estos dos años, mientras que el valor de la industria dedicada al desarrollo de esta tecnología ha alcanzado los 50.000 millones de dólares. De las 230 compañías a las que se encuesta, el 62 por ciento asegura que o bien usa ya IA o la usará en un futuro próximo. Los mayores beneficios que la IA reportará a las empresas, según éstas, será la de automatizar tareas manuales o repetitivas, predecir variables relativas a la salud de la empresa o al comportamiento del consumidor, o facilitar la comunicación con éste. Esto lleva a predecir que al menos el 40 por ciento de las inversiones de estas compañías se destinarán en los próximos años para implementar o desarrollar la IA en su seno. Por ello, el gran problema al que se enfrentan en estos momentos es el de encontrar profesionales cualificados, no sólo en el desarrollo y la instalación de estos sistemas, sino en el análisis de los datos necesario para ello. Lo que resulta de interés es que, en parte, estas tareas a desarrollar dentro del entorno de la IA corresponden a aquellas que o bien no eran realizadas antes por seres humanos, como es el caso del reconocimiento de cierto tipo de patrones, o bien van a modificar de forma intensa la labor de éstos. En una gran parte de los casos, la IA se va a convertir en una herramienta más de trabajo.

En un trabajo de 2017, Jacques Bughin y Eric Hazan explicaban que las razones por las que la IA ha llegado para quedarse se resumen en tres. En primer lugar, se han triplicado las inversiones en IA entre 2014 y 2017, incluyendo no sólo inversiones en grandes proyectos, sino en pequeñas empresas. En segundo lugar, grandes compañías están llevando a cabo el desarrollo de proyectos cada vez más ambiciosos, como Intel y Samsung, junto con Alphabet, Facebook y Amazon. También los fabricantes de automóviles como General Motors han apostado por la IA, que ha adquirido Cruise Automation por más de 1.000 millones de dólares en 2016. En tercer lugar, y para una encuesta de más de 3.000 empresas, los autores del informe encuentran que dos tercios de las compañías tienen conocimiento de la IA, y las clasifican en tres grupos: aquellas que ya han adoptado e implementado tecnologías de aprendizaje automático o visión artificial y que son un 20 por ciento; las empresas que han comenzado a experimentar o parcialmente ya las usan y que suman otro 40 por ciento; y otro 40 por ciento que aún no están experimentando ni implementando la IA, pero lo están intentando. Pero entre las que no lo están adoptando, su razón principal no es un rechazo a la IA, sino la existencia de obstáculos comerciales y técnicos o bien porque no tienen la capacidad técnica para implementarla.

La adopción de la IA, debido a las mejoras técnicas, como es la computación y la reducción de los costes de producción, hará común esta tecnología en nuestras vidas y en nuestros centros de producción. En simbiosis con una nueva generación de robots más inteligentes y más baratos, forzará una nueva ola de automatización. Es en este escenario donde no pocos auguran un riesgo elevado de automatización. El futuro, según algunos, será oscuro como consecuencia de la llegada de las máquinas. Las preguntas que por lo tanto corresponde hacer son varias: ¿será así? ¿Qué sabemos? ¿Qué esperamos? ¿Cuáles serán las consecuencias de la irrupción de esta segunda ola de automatización en el trabajo del futuro?

Capítulo 6

Las consecuencias económicas

de la automatización

Fuera del arte negro no queda en Estados Unidos más que mecánica y automatismo.

FEDERICO GARCÍA LORCA,
entrevista concedida a Gaceta Literaria,

15 de enero de 1931

Como se explicó en el capítulo 1, gran parte de los incentivos para usar un factor productivo frente a otro nace en el coste relativo de ambos, que no sólo depende de la abundancia condicional de cada factor, sino también del estado de la tecnología. El cambio tecnológico interviene modificando estos costes relativos, con lo que provoca el cambio o la sustitución entre factores. Las revoluciones industriales, períodos donde se introducen nuevas tecnologías de propósito general, no sólo modificaron radicalmente la estructura productiva de las economías que las experimentaron, sino que también, y muy especialmente, transformaron el modo en el que los diversos factores productivos participaron en la producción final. Como hemos visto en los capítulos 4 y 5, el actual avance tecnológico abarata considerablemente el uso de ciertas tecnologías, y por ello exige una vez más la intensificación en capital. Pero no sólo en capital. También abarata, por hacerlo más productivo, el uso de factores complementarios a esta nueva tecnología.

Resumiendo todo lo visto hasta ahora, podemos decir que una tarea que se ejecuta en un puesto de trabajo puede ser automatizada si se cumplen dos reglas sencillas:

1. Avance tecnológico: la tarea puede ser realizada por una máquina, ya sea un robot o un software programado según IA (ML o DL). Desde la primera revolución industrial, estas tareas han sido principalmente rutinarias, desde la lanzadera flotante hasta la soldadura de los componentes de una carrocería. La razón es la facilidad de automatizar movimientos repetitivos o tareas compuestas por una sucesión fija y rutinaria de pasos. Como la máquina de Engelberger, no es complicado traducir los movimientos necesarios para colocar un perno en una estructura de códigos binarios, lo que permite que pueda llegar a ser rentable su automatización. No obstante, a diferencia de otras revoluciones, en la actual, con avances como la IA, el perímetro de automatización de tareas por máquinas va a aumentar, incluyendo dentro de estos nuevos límites tareas cada vez más complejas o no rutinarias.⁶⁵

2. Coste relativo: que el coste económico de usar una máquina sea claramente inferior al de un trabajador.

Los capítulos anteriores nos señalan que las nuevas tecnologías no sólo pueden realizar cada vez más tareas, sino que además cada vez lo hacen más barato. La evolución de los precios relativos de los nuevos robots y de la IA es vista, no sin razón, como una amenaza para el futuro del empleo. El abaratamiento relativo de robots, software, máquinas o de los sensores, junto con su cada vez mayor fiabilidad y versatilidad, incrementará el número de tareas donde esta nueva tecnología será más rentable. Concretamente, y sobre la IA, Ajay Agrawal, Joshua S. Gans y Avi Goldfarb lo explican a la perfección:

Los avances recientes en velocidad computacional, almacenamiento y recuperación de datos, sensores y algoritmos se han combinado para reducir drásticamente el coste de las predicciones basadas en el aprendizaje automático. Y los resultados se pueden ver en la velocidad del reconocimiento de imágenes y la traducción de idiomas, que han pasado de ser torpes a casi perfectas. Todo este progreso ha resultado en una disminución dramática en el coste de la predicción.⁶⁶

Aunque aún existen, y existirán, límites más allá de los cuales las máquinas no podrán desempeñar ciertas tareas, los llamados «cuellos de botella de ingeniería» (engineering bottlenecks), otras muchas que creíamos a salvo de la automatización no hace menos de una década hoy están claramente amenazadas. En la actualidad, la percepción en general es que los seres humanos somos un poco más prescindibles. Una nueva ola de automatización, la segunda desde la década de 1970, nos amenaza. La diferencia con aquella primera, la iniciada con el robot de Engelberger y que afectó principalmente a empleos de mediana y baja cualificación, es que esta segunda ola retomará el testigo de la primera respecto a estos empleos, pero expandirá su amenaza a trabajadores que hasta el momento no habían tenido que preocuparse. En lo siguiente explicaré las consecuencias de la primera ola de automatización, lo que será útil para extraer evidencias y regularidades que sirvan de punto de partida para un análisis sobre las posibles consecuencias de la segunda ola. Trataremos de predecir qué se espera en esta segunda ola de los trabajadores, qué ocupaciones desaparecerán, qué tareas se automatizarán y qué tipo de trabajador y habilidades se demandarán. Finalmente, trataré de exponer mi visión sobre el futuro del empleo que, a pesar de todo, será moderadamente optimista, y todo ello derivado de los argumentos expuestos.

La primera ola

En la primera ola, iniciada en la década de 1970, la automatización afectó principalmente a las tareas rutinarias, aquellas que se realizan en ambientes controlados y basadas en movimientos altamente predecibles, que responden a unas reglas ciertas, claras y explícitas y que, por ello, no suponen especial dificultad para que puedan ser ejecutadas por máquinas. Esta automatización se intensificó en las décadas de 1980 y 1990, impulsada por el desarrollo definitivo de las computadoras. Las consecuencias laborales y económicas de esta automatización han sido muy relevantes y estudiadas en profundidad por numerosos académicos de la ciencia económica.

Los trabajadores «rutinarios» pertenecían en gran parte a la industria, en particular a actividades donde el coste de instalación y uso de robots era rentable, como es la automoción. En estas actividades, se daban la perfecta conjunción de dos factores. Por un lado, las tareas rutinarias eran numerosas, muchas de ellas pertenecientes a las cadenas de montaje que Ford pusiera de moda y que tantos beneficios generaron a inicios del siglo XX. En estas cadenas de montaje, la remuneración era relativamente elevada dada la alta productividad que se conseguía. Los trabajadores que desempeñaban esas tareas eran considerados como la «clase media» de los asalariados, pues sus nóminas se situaban en la zona media de la distribución de los salarios. Sin embargo, la automatización expulsó gradualmente a estos trabajadores de sus empleos desplazándolos como mano de obra liberada hacia otros sectores. Buena parte de ellos fueron a parar a sectores donde los empleos no eran rutinarios, o incluso siéndolo, las máquinas aún no poseían la suficiente ventaja. Entre estas actividades «refugio» destacaban las incluidas en el sector servicios, donde la mayoría de las ocupaciones conjugaban las tareas no rutinarias que el estado de la tecnología no permitía sustituir. Una parte de los trabajadores desplazados, así como muchos otros nuevos que entraban en el mercado de trabajo, no tenían las otrora opciones industriales que ahora la automatización les vetaba, por lo que gran parte de ellos acabaron por dirigirse en masa a actividades de servicios de baja productividad y, por ello, bajos salarios.

El aumento de la oferta relativa de trabajadores para empleos de baja cualificación pudo reducir la remuneración media de sus tareas, ya que la productividad no era especialmente elevada en estas actividades ni tampoco mejoraba al mismo ritmo que en otros empleos, donde además se demandaban habilidades más exigentes. Estas tareas «no cualificadas», muchas de ellas manuales no rutinarias, como, por ejemplo, aquellas que exigen atención al público, o el uso de destrezas visuales o físicas, no podrían desarrollarlas las máquinas de entonces, «cuellos de botella tecnológicos». Llamamos «manuales» a estas tareas definidas en la frase anterior. Estos límites tecnológicos generaban un muro defensivo, detrás del cual se iban concentrando trabajadores.

Matías Cortés, profesor de la Universidad de Toronto, ha llevado a cabo varios estudios que analizan estos «movimientos» de trabajadores entre empleos y sectores. En particular, Cortés ha estudiado las transiciones o movimientos a nivel individual que explican dónde han ido a parar los anteriores trabajadores «rutinarios» en Estados Unidos durante los años que van desde 1977 a 2005.⁶⁷ Se observa que los trabajadores rutinarios más cualificados tendieron a migrar hacia ocupaciones donde las habilidades demandadas estaban asociadas al intelecto humano y donde se desarrollaban tareas muy específicas definidas como «cognitivas». Por el contrario, los trabajadores rutinarios menos cualificados tienden a cambiar a ocupaciones manuales, donde se demandan habilidades menos exigentes. Curiosamente, los trabajadores que abandonaron los trabajos de rutina, independientemente de la ocupación a la que vayan, experimentaron un crecimiento salarial más rápido que los que permanecieron en ocupaciones de rutina. Esto es así incluso entre los que migraban a empleos manuales. Cortés encuentra una clara evidencia de una disminución de la remuneración en empleos con tareas rutinarias a lo largo del tiempo frente al resto de los empleos. Además, en otro trabajo de Cortés, esta vez junto con Jaimovich, Nekarda y Siu, se observa que uno de los principales impulsores de la disminución en el empleo de rutina es una caída en las entradas a estas ocupaciones, tanto desde el desempleo como desde la orientación de nuevos trabajadores hacia otros empleos con menor riesgo de automatización, particularmente entre los jóvenes.⁶⁸

En un monumental trabajo, Daron Acemoglu y Pascual Restrepo correlacionaron la exposición a la robotización de las áreas urbanas estadounidenses y su cambio en el empleo entre 1990 y 2007, evaluando cómo respondió en aquellas zonas donde la automatización de las tareas era más probable, algo que resultaba muy relevante, en particular en las grandes zonas urbanas industriales.⁶⁹ Lo que muestra la figura 8, tomada de su trabajo, es que existe cierta correlación negativa entre la exposición de un municipio o comarca de Estados Unidos a la robotización y la cantidad de empleo perdido durante el período. Fíjense en que la mayor exposición la tenía Detroit, ciudad industrial arquetípica, y por ello, y no por casualidad, ciudad que perdió un volumen intenso de empleo como consecuencia de este cambio tecnológico. Cortés complementa esta información contándonos que gran parte de la «polarización» del empleo que provocó la automatización de las actividades fue principalmente motivada no tanto por una sustitución de empleo en tareas específicas dentro de las empresas, sino por la desaparición de gran parte de las compañías que desarrollaban mayoritariamente este tipo de actividades.⁷⁰

Figura 8 Relación entre la exposición a los robots (eje

horizontal) y cambio en el empleo en las principales áreas

metropolitanas de Estados Unidos (1990-2007)

Fuente: Acemoglu y Restrepo (2017).

Los trabajos de Cortés, Acemoglu y Restrepo, entre muchos otros, demuestran que la automatización eliminó gran parte de los empleos rutinarios y provocó un trasvase de trabajadores desde los antiguos empleos industriales, la «clase media salarial», hacia empleos de baja o elevada remuneración, con lo que se convirtieron en personas dispuestas a trabajar en aquello que se les ofreciera por la baja remuneración que les correspondiera. Teniendo en cuenta las diferencias temporales, desde luego, los argumentos de Engels y Marx no son muy diferentes de los que el trabajo de Cortés muestra, que continúa el análisis iniciado por otros economistas, como el prolífico David Autor y su coautor David Dorn, tal y como demostraron en un trabajo de 2013.⁷¹

Figura 9  Cambios en el empleo por nivel de cualificación entre 

1980 y 2005 (Estados Unidos)

Fuente: David Autor y David Dorn, 2013.

La figura 9, extraída del trabajo de estos dos economistas, muestra el hecho descrito en los párrafos anteriores. Lo que se enseña en el gráfico es que el porcentaje de empleos que están concentrados en la izquierda de la distribución, donde encontramos los de menores salarios (se asume por parte de los autores que los empleos u ocupaciones con menores salarios son los de menos cualificación), aumentó relativamente por encima de aquellos situados en la zona intermedia de la distribución de salarios, donde los autores encuentran gran parte de los empleos industriales y que, antaño, fueran rutinarios. Este resultado se complementa a la perfección con el de Cortés, así como con el de Acemoglu y Restrepo.

A diferencia de estos trabajadores desplazados a actividades de baja cualificación, los de mayor cualificación se dirigieron hacia empleos que requerían habilidades sustentadas en el conocimiento, la creatividad u otras llamadas «sociales». En éstos, y a diferencia de los trabajadores menos cualificados, no sólo encontraban un refugio, sino además una lanzadera hacia mejoras en sus ingresos, pues en este caso la tecnología era claramente complementaria. Por ejemplo, el incremento del uso de ordenadores tuvo un efecto muy positivo, evidentemente, en la productividad de muchos empleos, que permitió, por un lado, elevar la remuneración de estos trabajadores, y, por otro, liberarlos de ciertas tareas, antes tediosas y que concentraban una buena parte de su atención, mientras que facilitaba la realización de otras elevando por ello su productividad. La tecnología era bien recibida.

Alan B. Krueger, economista de la Universidad de Princeton, comparó el salario de miles de trabajadores condicionado al uso de la tecnología en su puesto de trabajo. Concretamente, trató de medir el efecto que el uso de los ordenadores tenía en la retribución de estos empleados.⁷² En sus estimaciones realizadas para la década de 1980, años en los que irrumpieron las computadoras de forma masiva en los puestos de trabajo, Krueger encuentra que los trabajadores que usaban estas herramientas ganaban, de media, entre un 10 y un 15 por ciento más de salario que aquellos que no las utilizaban. Como estos empleos eran principalmente ocupados por trabajadores con un nivel determinado de cualificación, aproximando ésta como nivel educativo, la conclusión de este trabajo fue que el cambio tecnológico beneficiaba claramente a los trabajadores más cualificados. En un trabajo posterior, de 1998 y junto con David Autor, Krueger vuelve a estimar los efectos del cambio tecnológico, de nuevo por el uso de ordenadores, buscando esta vez no sólo evidencias en los salarios, sino también en la demanda de empleo cualificado.⁷³ Lo que encontraron una vez más es que el aumento de la productividad de estos trabajadores, gracias al uso de las computadoras, elevaba la rentabilidad de su contratación, por lo que la «computerización» de la economía parecía sesgar la demanda de empleo a favor de los trabajadores que se complementaran con los ordenadores, es decir, los más cualificados. En este trabajo, estos autores hallan precisamente que, desde la década de 1970, la computerización incrementó la demanda de empleo cualificado frente al no cualificado, lo que explicaría el aumento del peso relativo del empleo donde están los trabajadores con mayor preparación, la parte alta de la distribución.

En resumen, la mejora en la productividad de los empleos cualificados que producía el cambio tecnológico elevaba a su vez la demanda de estos trabajadores y de su remuneración. Este efecto, unido a la migración de los trabajadores menos cualificados rutinarios desde la industria hacia empleos de servicios, provocó no sólo la polarización del empleo entre ocupaciones de alta y baja cualificación, sino además aumentó las diferencias en las retribuciones laborales. El cambio tecnológico fomentó la polarización de los empleos y de los salarios, con lo que se generó desigualdad.

Cambio tecnológico y desigualdad

En general, desde los últimos años de la década de 1970 y hasta bien entrada la de 1990, la desigualdad salarial aumentó en algunos países. Esta evolución, contraria a la observada en decenios anteriores, comenzó por llamar la atención de numerosos economistas. Las explicaciones llegaron, sobre todo, a partir de un trabajo de Chinhui Juhn, Kevin M. Murphy y Brooks Pierce de 1993.⁷⁴ Durante aquella tierna infancia de la literatura, mediados de la década de 1990, ya emergían dos posibles explicaciones. Por un lado, economistas como Thomas Lemieux, John DiNardo, Nicole Fortin y muchos otros señalaban los cambios producidos en las instituciones laborales anglosajonas durante la década de 1980 como la principal causa del aumento de la desigualdad.⁷⁵ En particular, el debilitamiento de los sindicatos tras las políticas aplicadas por Reagan en Estados Unidos o Thatcher en el Reino Unido, así como la caída del salario mínimo real explicarían gran parte del aumento de la dispersión salarial. A estos trabajos habría que sumar los de Thomas Piketty y Enmanuel Saez y que apuntaban a la reducción de los tipos impositivos como una explicación fundamental para el incremento de la renta de aquellos más ricos. Por otro lado, Daron Acemoglu, en un estudio de 2003, mostró que las diferencias institucionales y el papel del Estado en comprimir las diferencias salariales a través de la intervención a lo largo de numerosos países explicaban algunas de las diferencias en el aumento de la desigualdad durante buena parte de las décadas de 1980 y 1990.⁷⁶ Así, Acemoglu explicaba que los países con una mayor intervención, con instituciones laborales más «intrusivas» e inclusivas, habrían permitido menores aumentos de la desigualdad en comparación con lo observado en países donde esas instituciones se habían debilitado. David Card, Francis Kramartz y Thomas Lemieux extrajeron un resultado similar comparando datos para Estados Unidos, Canadá y Francia.⁷⁷

Sin embargo, un segundo grupo de economistas afirmaban que, aunque las instituciones pudieran ser importantes, la mayor explicación vendría de los cambios tecnológicos, la organización productiva, así como de la globalización comercial. En este grupo tendríamos aparte de los economistas citados ya en este capítulo, como David Autor o David Dorn, así como Lawrence Katz, Melyssa Kearny y otros. Para ellos, son las fuerzas del mercado, a través de la innovación orientada a la cualificación descrita anteriormente, junto con los efectos del comercio internacional, los que explicarían en su mayor parte los cambios en la desigualdad salarial. La polarización explicada es lo que habría elevado la desigualdad salarial.

A modo de resumen, lo que estos autores encontraron en sus trabajos es que el cambio tecnológico generó polarización —menos empleos intermedios y más empleos en los extremos— sin que ello afectara sensiblemente al nivel de empleo, aunque provocó un aumento de la desigualdad. Este incremento ha sido especialmente relevante en los países con una mayor flexibilidad en el mercado de trabajo (instituciones laborales más flexibles). La polarización del empleo generó, pues, desigualdad.

Cambios en los modos de producción

La actividad productiva persigue un objetivo: crear valor. El paso de un bien o servicio por los distintos eslabones de la cadena de valor va añadiendo, valga la redundancia, valor. Éste puede «monetizarse» si el bien o servicio es vendido en el mercado. Por ejemplo, cuando fabricamos un coche, se le incorpora en su proceso de producción piezas o complementos que han sido fabricados en otras factorías. Todas estas piezas acabarán formando parte del producto final y todas aportarán valor al bien final. Desde el diseñador hasta el operador que termina por revisar los acabados de calidad del producto, todos añaden valor al bien. Este valor añadido, monetizado, es lo que finalmente se transforma en renta de los factores. Es decir, tanto los trabajadores como los propietarios del capital, así como los gestores, empresarios, autónomos, etc., participan en la cadena de valor creando riqueza para obtener una retribución en forma de salarios o rentas.

La distribución de la renta entre factores depende de lo intensiva que sea la producción de un bien en un determinado factor, además de cómo sea la relación entre los diferentes factores. Por ejemplo, pensemos en las fases de producción de un bien por todos conocidos, un iPhone. Como sabemos, este teléfono pasa por un proceso productivo que es largo y que visita diversos países, por no decir continentes. Que los diferentes factores productivos no se distribuyan de un modo aleatorio en la cadena de valor implica que, a lo largo de cada una de las etapas productivas, el porcentaje del valor (venta) que se apropia cada uno de los factores sea diferente. El hecho de que la cadena de valor se extienda por empresas y países y continentes determina que el total de este valor añadido se va a distribuir de forma heterogénea tanto por países como entre factores. Como señala Enrique Feas, «el made in China de estos productos […] no debe engañarnos: la sede de Estados Unidos se queda con más de un 60 por ciento del valor añadido de un iPhone —frente a menos de un 5 por ciento de China— o con el 45 por ciento del valor añadido de unas zapatillas Nike».78,79 Y lo que es también relevante, la relación entre factores en el proceso de producción es muy diferente en el momento de la cadena de valor en el que nos situemos. Por ejemplo, en las fases de diseño y de desarrollo de los componentes y el software que van a formar parte de un iPhone, el capital humano que participa en él es muy intenso. El valor generado en esas fases se debe prácticamente a la participación de empleados cualificados: diseñadores, programadores, ingenieros, etc. Sin ellos, el iPhone no sería posible. Es evidente que durante esta etapa no es posible producir sin la concurrencia además de capital físico. El diseñador necesita ordenadores con software específico y el ingeniero precisa laboratorios para experimentar sobre nuevas formas de desarrollar cada uno de los componentes de un iPhone, como pueden ser, por ejemplo, los nuevos gadgets que se complementan con ellos. En esta fase de producción son necesarios. Cualificación y capital que, como explicaba en el capítulo 2, se complementan a la perfección. Pero es obvio pensar que es en esta fase donde más valor se añade en el proceso productivo y donde mejor se retribuye al trabajador. En estas etapas de producción, una mayor parte de «la tarta del valor» se queda en manos del capital humano.

En las siguientes fases, la participación del capital productivo aumenta en relevancia mientras que el factor trabajo se vuelve menos importante. La automatización y la deslocalización han sido intensas en este tramo de la cadena de valor. Como vuelve a contar Enrique Feas: «[…], en un mundo de cadenas de valor globales donde cada elemento de la producción está segregado a nivel mundial —y se lleva a cabo allí donde es más eficiente—, la industria ya no puede considerarse como una estructura monolítica, sino que es ahora un conjunto complejo de elementos dispersos en el que los servicios —incorporados a los bienes, o accesorios, y de difícil delimitación sectorial— pueden ser tan importantes como los bienes».⁸⁰ Y prosigue:

[…] en los años sesenta, un país que producía un televisor llevaba allí a cabo el diseño, la fabricación de muchos de sus componentes, el ensamblaje y la distribución, y se encargaba de las reparaciones y del servicio posventa. Hoy en día, una orden de iPhone de Apple concebido y diseñado en Estados Unidos supone una orden a Foxconn en China para importar más de 17 componentes fabricados en Japón, Taiwán, Corea del Sur, Alemania y del propio Estados Unidos (que sólo fabrica el chip de memoria, el códec de audio y el módulo Bluetooth-Wireless), su ensamblaje por Foxconn y el envío mediante un complejo sistema logístico, además de la activación de los servicios de software y posventa (Xing, 2017). Un disco duro de Hitachi se ensambla preliminarmente en Tailandia con 11 componentes de allí y 43 de otros 13 países, y se envía a China para el ensamblaje final (Hiratsuka, 2011).81,82,83

Es decir, la producción del iPhone se desagrega entre diversos países donde el valor de lo producido en cada uno de ellos depende de la complejidad, de lo relevante e importante que resulte este paso para la construcción final del móvil. Allí donde el valor es menor es durante el proceso de ensamblaje, que se realiza en China. En este punto, la mano de obra suele trabajar codo con codo con robots o máquinas que realizan gran parte del trabajo. Esa mano de obra, obviamente bien entrenada y hasta cierto punto especializada, aporta una menor parte del valor generado en ese momento. Es decir, no sólo es menor el valor añadido en esa fase de la producción, sino que ese menor valor se distribuye de un modo menos favorecedor para el trabajador. La razón final es que, como vimos, el trabajador, aun siendo necesario, puede ser sustituido por el capital, al contrario que el diseñador en California, que trabajaba codo con codo con el capital, contexto en el que la persona es el pilar de esa fase productiva. En este último caso, el trabajador es retribuido gracias a sus cualidades, pero además gracias a la ayuda que la tecnología le ofrece. En la etapa de ensamblaje, el trabajador es retribuido en la medida en que la tecnología y el capital con el que trabaja le ayuden, pero pensando en que en este caso ambos factores compiten, no se complementan. Si esto es así, el trabajador tendrá una menor capacidad para «exigir» una mayor parte de la tarta si al hacerlo puede resultar desplazado por una máquina que haría su trabajo igual que él.

Figura 10 Relación entre valor añadido y fase en la cadena

de valor (la curva de la sonrisa)

Fuente: Feas, (2018), a partir de OECD (2013), Shih (1992), Dedrick y Kramer (1999) y Baldwin (1992).

La figura 10, elaborada por Enrique Feas y basada en varios autores y fuentes, muestra un resumen de esta cuestión. El valor añadido generado en una fase de producción es mayor en sus momentos iniciales con la innovación y el diseño, mientras que se reduce en las etapas intermedias productivas, el ensamblaje y la logística. Por último, las fases finales de la producción del bien vuelven a generar un valor añadido mayor, lo que otorga a la curva representada en esa gráfica una forma convexa hacia el origen que muchos no tardaron en definir como una curva que sonríe. El ingeniero electrónico taiwanés Stan Shih, fundador de Acer, la llamó la «curva de la sonrisa», en el año 1976.

Lo que la gráfica muestra es un hecho muy relevante. Hace unos cuarenta años, esta curva prácticamente no existía. Era más bien una mueca, como se puede observar por la línea discontinua del gráfico. Gran parte del valor que se generaba a lo largo de la cadena de valor se producía en las fases intermedias, más largas y relevantes. El diseño y los servicios de venta y posventa existían, pero a un nivel de relevancia menor que el actual. Sin embargo, a medida que han ido pasando los años han sucedido dos hechos importantes. El primero de ellos es el cada vez mayor peso de las etapas de producción iniciales y finales, donde mayor intensidad de cualificación humana es necesaria; el segundo, como veremos en la tercera parte del libro, que versa sobre nuevas formas de empleo, es la externalización de estas actividades (outsourcing) y su deslocalización hacia otros países (offshoring). Todo ello ha llevado a desmontar lo que antes era un proceso productivo lineal, normalmente bajo el mismo techo de una empresa y con un capital humano y un capital físico con intensidades diferentes en cada fase. Las consecuencias de esto, como veremos, no han sido menores.

Como he descrito más arriba, en cada fase de producción la intensidad de la mano de obra y del capital difieren. En las etapas de mayor valor añadido, aunque pueda resultar paradójico para algunos, la intensidad del capital humano es mayor, es lo que se lleva gran parte de la remuneración, el valor añadido bruto (VAB). Por el contrario, en las fases intermedias, en el ensamblaje y durante la fabricación del producto, es donde el factor capital (maquinaria) es más intenso. Aquí el factor trabajo recibe proporcionalmente una menor parte de la tarta. Hasta hace no mucho tiempo era en esta etapa intermedia donde se generaba la mayor parte del VAB de una actividad productiva. Además, a pesar de que existían máquinas que nos ayudaban en los procesos productivos, lo más relevante era el factor trabajo, los operarios de cuello azul, que, al ser esenciales en esa fase de la producción, recibían un buen sueldo a cambio. Sin embargo, todo esto ha cambiado al desplazarse el valor añadido a otros momentos de la producción y el factor trabajo de las fases intermedias de producción hacia un capital físico que lo ha sustituido. Esto, unido a la polarización con un mayor empleo en los extremos, ha generado no sólo un aumento de la desigualdad salarial, sino además una caída del peso de las rentas salariales.

La caída del peso de las rentas salariales

Otro de los hechos más conocidos y por ello más analizado en los años recientes ha sido la caída del peso de la remuneración de los trabajadores en el VAB. Desde hace más de treinta años, el peso que el factor trabajo representa en el total de las rentas no ha hecho más que descender en la mayoría de los países. Aunque actualmente aún se desconocen las razones exactas de dicha evolución, unas de las causas más socorridas por los académicos y que han alcanzado un fuerte consenso por la evidencia encontrada son la automatización y la polarización explicada. A pesar de que estas explicaciones parecen tener un gran respaldo, no podemos descartar otras que pueden ser igualmente muy relevantes y no menos importantes, como el aumento del peso de la inversión inmobiliaria, la amortización del capital fijo o el incremento de los beneficios empresariales, en particular el de las grandes corporaciones y que, como veremos, podría a su vez responder, de nuevo, a los recientes cambios tecnológicos.

¿Cómo pudo afectar el cambio tecnológico a la caída de las rentas salariales? Los economistas Loukas Karabarbounis y Brent Neiman, en un análisis portentoso para un gran número de países con datos para el período 1980 y 2015, tratan de dar una respuesta a esta pregunta.⁸⁴ Para entenderlo, sólo debemos recordar lo que se explicó en anteriores capítulos sobre oferta relativa y precios relativos de los factores. El cambio tecnológico tuvo como principal consecuencia la caída del precio de ciertos tipos de capital, es decir, el coste que su uso supone para las empresas elevando así su ventaja comparativa frente a determinados tipos de empleo. Su abaratamiento, muy parecido a lo que pudo suceder en el siglo XVIII en Gran Bretaña con la energía, permitió una mayor acumulación de este factor a costa de un factor trabajo que, al encarecerse relativamente, empezó a ser desplazado en aquellas tareas o empleos donde su uso era relativamente más caro, los que hemos definido como «rutinarios». Esta relativa posición de «desventaja» del factor trabajo —de los trabajadores— llevó a que, con el paso del tiempo, la remuneración relativa de los trabajadores que directamente competían con las máquinas cayera. La automatización reorientó hacia otros usos, no necesariamente retribución, una parte de las rentas que antaño fluían hacia los trabajadores. Por ejemplo, las máquinas actuales tienen una amortización más rápida, es decir, hay que sustituirlas con mayor premura. Esto obliga a las empresas a dedicar una mayor parte de sus recursos a costear el reemplazo, a amortizarlas, lo que reduce a su vez la retribución a otros factores. Por último, la necesidad de reinvertir en activos como son el software implica de nuevo dedicar más recursos a esta inversión, lo que compromete de nuevo una menor retribución al empleo en términos relativos.⁸⁵

Esta caída en las rentas motivada por la sustitución no parece haber sido compensada con el aumento de las rentas obtenidas por aquellos trabajadores que sí ganaron con la nueva ola. La consecuencia final es, por lo tanto, una caída de las rentas salariales.

En definitiva, la primera ola de automatización ha supuesto un cambio importante en la relación del trabajador con su puesto de trabajo y cómo de dicha relación la remuneración y la participación que se desprenden han sido ampliamente modificadas. La polarización del empleo, la desigualdad, junto con la caída del peso de las rentas laborales en el total del valor añadido generado por las economías podrían explicarse gracias a la automatización. Lo que nos preguntamos a partir de ahora es si estas tendencias continuarán en el futuro. ¿La nueva fase de automatización será similar o podemos esperar particularidades que la hagan diferente? ¿Fomentarán éstas más aún la desigualdad o, por el contrario, le pondrán freno?

Capítulo 7

La segunda ola

Aparte de los aspectos tecnológicos, las empresas siempre deben contar con el valor humano.⁸⁶

AMITAVA CHOWDHURY, profesor de Historia en la Queen’s University

El actual cambio tecnológico se caracteriza por tener dos frentes. Por un lado, la robotización continúa su tendencia secular desde la aparición del primer robot, aunque con una mayor diversidad de aplicaciones comparada con las de las décadas anteriores. Un segundo frente se basa en la IA: empleos antes neutrales al cambio tecnológico, como los manuales de baja remuneración o incluso algunos basados en habilidades cognitivas, podrían tener los días contados.

Para visualizar la diferencia entre ambas olas, la figura 11 puede ser de gran utilidad. En ella pueden observar dos ejes: en el horizontal se clasifican las tareas que pueden realizarse en una ocupación en función de si éstas son básicamente rutinarias o no. Cerca del origen se situarán aquellas tareas más rutinarias mientras que a mayor distancia del origen estarán las menos rutinarias. En el eje vertical se representa el grado de complejidad intelectual de las tareas. Así, si la tarea es manual o exige principalmente algún tipo de destreza que se base en el uso de energía humana o la fuerza física, la representaremos cerca del origen. Por el contrario, cuanto más lejos del origen estemos, nos encontraremos con tareas que exigen una mayor participación del intelecto humano. En el espacio que se sitúa entre los dos ejes, se sitúan las ocupaciones o empleos en función de la conjunción de estas dos clasificaciones de una forma clara y sencilla.

Figura 11 Expansión de la segunda ola de automatización

Existen otras muchas dimensiones no explicitadas en esta figura que igualmente pueden ser relevantes. Por ejemplo, discriminar las tareas en función de su carga «social», como pueden ser aquellas que exigen del uso de habilidades tales como la comunicación, la presentación, la expresión, etc. Sin embargo, la inclusión de una nueva dimensión en esta figura daría al traste con el objetivo buscado de claridad expositiva. Por ello, clasificar las ocupaciones según estas dos dimensiones (tareas) representa una conveniencia pedagógica, al mismo tiempo que obedece a la clasificación más comúnmente utilizada en gran parte de los trabajos científicos realizados sobre esta cuestión. Podemos, no obstante, asumir que el resto de las características que pueden definir las tareas y que no están explícitamente representadas en este gráfico se situarían en «zonas» concretas de los dos ejes que sí aparecen. Por ejemplo, las tareas que exigen presencia física ante el público (habilidades sociales) suelen ser poco rutinarias. O, por ejemplo, si la tarea requiere fuerza física, suele ser rutinaria. Por último, tareas que exigen habilidades de liderazgo o de coordinación suelen ser manuales-cognitivas.

Así pues, la primera ola de automatización afectó principalmente a empleos y ocupaciones cuyas tareas primordiales eran principalmente manuales y rutinarias. En la figura, éstas se sitúan sobre la zona gris del gráfico. Durante esta ola, la automatización no llegó a afectar a ocupaciones manuales no rutinarias, es decir, aquellas que requieren poca cualificación, pero demandan, por ejemplo, presencia física y cara a cara con el cliente (en las que son exigibles algunas de las llamadas «habilidades sociales»), y tampoco entre aquellas ocupaciones basadas en tareas que requieren realizar procesos mentales basados en el intelecto del trabajador. En las ocupaciones manuales no rutinarias se incluyen muchas de las ocupaciones de servicios de cara al público, como son la hostelería, el comercio, el transporte, etc. Todas ellas se situarían al sudeste del gráfico. En el segundo caso, estaríamos hablando de ocupaciones como traductores, abogados, médicos, economistas, artistas, etc., que se encontrarían en la parte superior del gráfico, más a la izquierda cuanto más rutinarias fueran las tareas, como es el caso de un traductor, o a la derecha cuanto menos fuera, como es el caso de un investigador. Al afectar especialmente a los trabajadores cuyas ocupaciones estaban en la zona roja, provocó, como hemos visto, el desplazamiento de éstos hacia la derecha, así como hacia arriba, dependiendo de las habilidades y destrezas poseídas por cada uno de estos trabajadores. Por el contrario, esta primera ola de cambio tecnológico benefició en general a todos aquellos trabajadores situados en la parte superior del gráfico, con lo que se generó la polarización descrita en el capítulo anterior tanto en empleo como en salarios.

En la segunda ola de automatización, las cosas son más complejas. Como hemos visto, por un lado, la reducción de los costes de uso de las nuevas tecnologías, los cada vez más baratos robots, como es el caso de Baxter, y el desarrollo de la IA o sus derivadas permiten dos nuevos frentes en el proceso de automatización. En primer lugar, estos cambios extenderán la automatización hacia el resto de nuestro espacio de dos dimensiones, previsiblemente en ocupaciones de tareas manuales no rutinarias, aunque no se descarta un efecto intenso además en la parte superior, donde se alojan las ocupaciones con tareas cognitivas tanto rutinarias como no rutinarias. En segundo lugar, seguirá afectando a aquellos empleos situados en la zona de nuestro gráfico ya golpeados en la primera ola, principalmente manuales rutinarios, pero que aún permanecían en manos de los humanos por la mayor ventaja comparativa que todavía suponía contratar a éstos.

Por ejemplo, el uso de sensores cada vez más avanzados y baratos permitirá sustituir empleos que aún hoy dependen de la destreza humana para poder realizarse. En el sector agroalimentario eran necesarios trabajadores que fueran capaces de observar cambios en el color o en la calidad de los productos antes de ser envasados. En el caso de la industria de la aceituna de mesa, tan importante en el sur de España, la clasificación de éstas para su envasado con el fin de que tuvieran un mismo color, tamaño y calidad, se hacía tradicionalmente mediante el concurso, principalmente, de empleadas que debían desarrollar dos tareas principales: una básicamente visual para detectar aquellas aceitunas que no cumplieran los estándares de pigmentación; y una segunda, la de manejar con destreza y rapidez los dedos, manos o brazos, manteniendo un ritmo elevado, para apartar en la cinta transportadora aquellas aceitunas que no cumplieran los estándares. Sin embargo, en muchas de estas fábricas ya son cada vez más usuales máquinas que permiten realizar estas dos tareas: para la primera, un sensor distingue la tonalidad cromática de las aceitunas, de tal modo que si éstas no cumplen los requisitos programados, la máquina las selecciona para ser eliminadas de la cinta; la segunda se lleva a cabo mediante la expulsión de un pequeño chorro de aire o una pestaña metálica que, disparado de un modo muy preciso en el primer caso o golpeando a la aceituna en el segundo, consigue eliminar la aceituna de la cinta transportadora.

Por ejemplo, la clasificadora óptica Sentinel II de TOMRA Sorting Food fue presentada, al igual que ocurriera con la máquina Unimate, en público en un talk show español, El hormiguero, en diciembre de 2017. En este programa, se puso a prueba la clasificadora para seleccionar entre tomates verdes y rojos. Por supuesto, la máquina tuvo un éxito del ciento por ciento en la tarea: es capaz de detectar el color de los productos que debe clasificar en menos de un milisegundo. De hecho, es una de las más utilizadas no sólo en el sector agroalimentario, sino además en otros sectores donde la clasificación de objetos es primordial. En este caso, la destreza que exige la selección no es realizada por la expulsión de chorros de aire que impactan con el objeto que se quiere clasificar, sino que son unos dedos articulados sobre la cinta transportadora los que hacen este trabajo. Pero Sentinel no sólo clasifica y separa de forma automática. Su ventaja comparativa reside principalmente en el ritmo con el que lo hace. Posee unos sensores ópticos con la resolución adecuada que le permiten analizar el espectro tanto visible como no visible para el ojo humano, así como la capacidad, según dice la propia empresa, para detectar defectos de color y cuerpos extraños con la capacidad de discriminar por su textura superficial. La clasificación es posible gracias a un procesador programado por el usuario y que puede no sólo clasificar tomates, sino además patatas, pimientos, alcachofas, cebollas, naranjas, limones y melocotones sin necesidad de cambiar de equipo. Con una vida útil de unos quince años, su ventaja comparativa es más que evidente.⁸⁷

Los sensores están también detrás del desarrollo de los coches autónomos. Como exponen los economistas del MIT Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee, el progreso de estos automóviles ha sido posible no sólo gracias al uso de estos nuevos sensores, sino que éstos han sido capaces de conjugarse adecuadamente con toda la capacidad computacional disponible.⁸⁸ Como vimos en los capítulos 4 y 5, los nuevos sensores, la mejora en el movimiento autónomo de vehículos, de las plataformas de logística en centros de distribución o la de los sistemas de seguridad adyacentes a las máquinas autónomas y robots permitirán, sin duda alguna, expandir la sustitución de trabajadores por estas máquinas, y no sólo en industrias y en las aún resistentes ocupaciones especialmente rutinarias. Estos avances también permitirán realizar ciertas tareas, ahora más fácilmente automatizadas, en entornos controlados, cuando antes se realizaban al aire libre. Éste es el caso, por ejemplo, de actividades incluidas en el sector de la construcción, y que demostraron una alta resistencia a la automatización debido a que gran parte de ellas, incluso siendo rutinarias (apilar ladrillos puede ser fácilmente automatizable como ha demostrado el robot Hadrian X de la empresa FastBrick Robotics),⁸⁹ sufrían las eventualidades que surgen en entornos impredecibles, como es habitual al aire libre. Realizar actividades en el exterior, bajo la lluvia o un calor intenso, con múltiples y aleatorios elementos que pueden condicionar en exceso su progreso limita, el uso de máquinas. Sin embargo, la aparición de impresoras 3D o el desarrollo de procesos de prefabricación más eficientes permiten trasladar una parte importante de la producción a ambientes cerrados y por ello controlados donde, ahora sí, las máquinas pueden desarrollar su actividad. De este modo, ni siquiera los empleos del sector de la construcción pueden estar seguros ante el avance de la automatización.

Por ejemplo, en marzo de 2017, la empresa Apis Cor fabricó en Rusia la primera casa mediante técnicas en 3D.⁹⁰ Para ello, sus componentes se «imprimieron» en las instalaciones de la empresa. Una vez construidos, se llevaron al lugar del emplazamiento de la casa y fueron montados por maquinaria y empleados. Cuando se terminó, la casa estaba lista para ser habitada. Todo ello en veinticuatro horas. Según la compañía, el coste de fabricar una casa mediante estas técnicas se reduciría en unas 2,8 veces, lo que permitiría el acceso a la vivienda a poblaciones enteras en países en desarrollo, por poner sólo un ejemplo.⁹¹

En cuanto a empleos donde la inteligencia humana es mucho más necesaria, el riesgo de sustitución por las máquinas crece a cada momento. Como hemos visto, el desarrollo del Big Data, la IA y la mejora en la capacidad computacional de las máquinas comienzan a crear ventajas sobre empleos que estaban fuera de su alcance no hace muchos años. Así, por ejemplo, cada poco tiempo sabemos de una nueva aplicación que permite no sólo la traducción de textos en los idiomas que deseemos, sino que además nos permite realizar estas traducciones directamente de un idioma a otro por el simple reconocimiento de voz. Google ha usado centenares de miles de documentos de la ONU para entrenar a Google Translator y mejorar su capacidad de traducción. La red neuronal en la que se basa el nuevo Google Translator es en parte la causante de la mejoría de esta herramienta, ya que cada poco tiempo su aprendizaje automático la va acercando a la destreza que sólo posee un ser humano para desarrollar tal tarea.⁹²

Los avances en IA permitirán, por ejemplo, analizar la posible existencia o no de fraude, realizar diagnósticos médicos, complementar los servicios legales e incluso permitirán (ya lo hacen) predecir la reincidencia de los presos en posibles delitos, lo que puede ayudar a los jueces a la hora de decidir sobre una prisión preventiva. Posibilitarán predecir el rendimiento de los trabajadores y por ello, en función de una serie de características, si deben ser o no contratados o incluso remunerarlos. Permitirán llevar a cabo la vigilancia de grandes espacios abiertos o monitorear el comportamiento de los trabajadores. E incluso predecir el resultado académico de los alumnos, lo que facilitará la creación de currículos docentes a la carta. Todo ello, muy probablemente, afectará al empleo, desplazando en algunos casos a los seres humanos de las tareas que en ese momento ya realizarán las máquinas.

47 por ciento

Por todo lo visto hasta ahora, no es de extrañar que, en efecto, la preocupación de muchos sobre la automatización sea razonable. Comprender cómo puede afectar esta nueva ola al empleo es, por lo tanto, una necesidad. Esto es lo que hacen precisamente dos economistas, Carl Benedikt Frey y Michael A. Osborne, en un trabajo de 2017.⁹³ Los autores tratan de evaluar el riesgo de automatización para cada una de las ocupaciones en las que se pueden clasificar el conjunto de los trabajadores. Para alcanzar este ambicioso objetivo, estos dos economistas diseñaron una estrategia bastante original. En un primer paso, Osborne y Frey solicitaron a compañeros del Departamento de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de Oxford que evaluaran el riesgo de automatización de unas setenta ocupaciones. Una vez hubieron recopilado esta información, elaboraron un modelo con el que trataron de extender al resto de las más de setecientas ocupaciones la probabilidad de ser automatizadas. Sin entrar en detalles metodológicos, esta vinculación la consiguen mediante la búsqueda de similitudes entre ocupaciones basadas en las tareas que éstas realizan. Una vez hecho esto, los autores del trabajo fueron capaces de ofrecer una cifra sobre cuántas ocupaciones estarían en riesgo de ser automatizadas en un futuro más o menos cercano que ellos fijan en un intervalo de entre diez y veinte años. La cifra que resulta de su estudio es, sin duda alguna, cuando menos preocupante: más o menos el 47 por ciento de las ocupaciones están en riesgo elevado de automatización. Casi la mitad del empleo puede ser sustituido por máquinas en poco más de dos décadas.

Los resultados los presentan de un modo muy detallado, pero destaca en su trabajo la figura que muestro a continuación. Desgraciadamente, no existe una versión en castellano, pero con mi ayuda no creo que sea complicado poder interpretarlo. Además, presento a continuación uno similar para la economía española y elaborado para este libro, lo que terminará por despejar las dudas que puedan surgir.

Figura 12 Probabilidad de automatización por nivel de ocupación (Estados Unidos)

En primer lugar, miremos el eje horizontal. En éste se mide la probabilidad de que una ocupación determinada, de las 702 analizadas, pueda ser automatizada en el período fijado por estos autores. Así, si estamos en la parte del eje que marca 0, las ocupaciones que se localizan en este lugar del eje tendrán probabilidad 0 de ser automatizadas (suceso imposible). Por el contrario, si estas ocupaciones se localizan en el lugar donde el eje marca 1, las ocupaciones aquí situadas tendrán una probabilidad de 1 de ser automatizadas (suceso seguro). En el eje vertical se mide el número de empleos. Concretamente, cada una de las 12 ocupaciones recogidas en el gráfico son agrupaciones dentro de las cuales se incluyen las 702 ocupaciones del estudio. Así, por ejemplo, «Management, Business and Financial» incorpora otras muchas ocupaciones, como, por ejemplo, analista de mercados o especialista en recursos humanos. De éstas, algunas tendrán probabilidad 0 y otras, por ejemplo, 0,3. En función de esto, los autores apilan por intervalos de probabilidad el número de empleos de cada una de estas ocupaciones desagregadas en función de la probabilidad estimada. Es por ello por lo que, por ejemplo, para esta categoría de ocupaciones, hay un área que va desde probabilidad 0 hasta aproximadamente 0,4, aunque se detecta probabilidad superior a 0 hasta el 0,8. Así, este eje vertical mide el número de empleos y la distribución de éstos sobre el eje horizontal en función de la probabilidad de ser automatizados. No debe confundirnos el valor del eje vertical. Aunque en el eje se mida el número de empleados en millones, es el área comprendida entre la línea superior, el contorno, y el eje horizontal la que debe sumar el total de empleados en Estados Unidos.

Una vez descrito el gráfico, su interpretación resulta relativamente fácil. Por ejemplo, las ocupaciones incluidas en el grupo «Educación, leyes, servicios a la comunidad, servicios artísticos y de comunicación» conforman el grueso de aquellas que en principio tienen poca probabilidad de ser automatizadas. Como pueden ver, el área por la que ésta se define está prácticamente alojada en la zona que los autores determinan de baja probabilidad (menor del 33 por ciento). Con riesgo medio se encuentra aproximadamente el 19 por ciento del empleo. Destacan, por ejemplo, algunas ocupaciones incluidas en administrativos de oficina y asistentes técnicos o gran parte de los trabajadores de instalación, reparación y mantenimiento. Por último, entre los empleos con mayor probabilidad de ser automatizados, podemos encontrar comerciales de ventas o una buena parte de los trabajadores de servicios. Por último, en la zona de elevado riesgo, probabilidad superior al 75 por ciento de ser sustituidos, encuentran el 47 por ciento de los empleos. Es decir, casi la mitad de los empleos tienen una elevada probabilidad de ser sustituidos.

Figura 13 Probabilidad de automatización

por nivel de ocupación (España)

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Osborne y Frey, 2017, y Encuesta Social Europea, 2014.

Existen trabajos que han extendido este análisis para otras economías occidentales. Así, por ejemplo, Rafael Domenech y Javier Andrés han publicado unas estimaciones basadas en la metodología de Osborne y Frey para la economía española.⁹⁴ Según el análisis de Domenech y Andrés y haciendo uso de las probabilidades de estos autores, en España estarían en riesgo de automatización aproximadamente el 36 por ciento de los empleos.

Utilizando las probabilidades de Orborne y Frey y haciendo uso de su idea del gráfico, para este libro, he reproducido cómo quedaría esta figura para el caso español, como ha podido observarse en la figura 13. Según mis cálculos, la probabilidad de automatización es algo superior a la estimada por Domenech y Andrés, aproximadamente de un 50 por ciento, y por ello bastante cercana a la propuesta por Osborne y Frey para el caso de Estados Unidos. Además, la figura 13 muestra que esta distribución de la probabilidad es en cierto modo similar a la del trabajo original de estos dos economistas. Así, los empleos se concentran entre aquellos que pueden ser automatizables con una elevada probabilidad y aquellos que no lo serán. Esto viene determinado por las «jorobas» en torno a la probabilidad 1 y la 0.

Según las estimaciones, las ocupaciones que tendrán una mayor probabilidad de ser automatizadas son administrativos de apoyo, operadores de instalaciones, de maquinaria y de apoyo y una parte importante de ocupaciones elementales. Por el contrario, aquellos empleos con una menor probabilidad de automatización serán directores y gerentes, pero en especial y con mayor diferencia, los profesionales científicos e intelectuales.

Aprovechando la disponibilidad de los datos, se hacen además una serie de figuras que tratan de discriminar la probabilidad de automatización en función de algunas de las características de los trabajadores. Así, por ejemplo, la figura 14 muestra la probabilidad de automatización de los empleos en función del nivel educativo de los trabajadores. En esta figura, y considerando que la media es del 50 por ciento de los empleos, lo que se observa es que la probabilidad de automatización de los trabajadores con estudios primarios o inferiores es de casi el 70 por ciento, casi 20 puntos porcentuales más que la media. Los trabajadores con estudios medios rondan entre el 50 y el 60 por ciento. Por último, los trabajadores con estudios superiores sólo tienen una probabilidad de sustitución por máquinas de algo menos del 30 por ciento. Es evidente que la distribución no aleatoria de los trabajadores entre diferentes empleos u ocupaciones con diferentes probabilidades de automatización es lo que define esta heterogeneidad por nivel educativo.

Figura 14 Probabilidad de perder empleo por automatización

en función del nivel educativo del trabajador (España)

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Osborne y Frey, 2017, y Encuesta Social Europea, 2014.

Centrándonos en la dimensión de género, los datos no parecen mostrar que la automatización pueda tener un sesgo en función de esta característica. En primer lugar, en la figura 15 muestra para ambos géneros el riesgo de automatización. Concretamente, es del 48 por ciento para las mujeres, ligeramente superior (dos puntos) al de los hombres, una diferencia que, en todo caso, resulta inapreciable y no significativa.

Figura 15 Probabilidad de perder empleo por automatización

en función del género del trabajador (España)

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Osborne y Frey, 2017, y Encuesta Social Europea, 2014.

Para comprobar si existen diferencias importantes que vengan enmascaradas por unas simples medias, en la tabla 1 se muestran las diez ocupaciones con mayor riesgo de automatización, así como la presencia femenina en las mismas. Lo que podemos observar es que, en primer lugar, las tres ocupaciones con un mayor riesgo de automatización poseen una mayoría femenina entre sus ocupados, en especial oficinistas y ayudantes de preparación de alimentos. Sin embargo, esta mayoría no vuelve a repetirse en las siguientes siete ocupaciones, lo que matiza mucho una posible relación entre automatización y feminización ocupacional.

Tabla 1 Relación de las 10 ocupaciones con mayor probabilidad de automatización

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Osborne y Frey, 2017, y Encuesta Social Europea, 2014.

Respecto a los sectores productivos, en la tabla 2 se muestran por orden de mayor riesgo a menor y, de nuevo, la presencia femenina en cada uno de ellos. Destaca que, una vez más, en los dos sectores con mayor riesgo de automatización (actividades financieras e inmobiliarias), la presencia de mujeres es por muy poco mayoritaria. Por el contrario, en los dos con menor riesgo, como son educación y sanidad, son los más «feminizados», si exceptuamos las actividades relacionadas con los hogares. Entre ambos sectores ocupan el 35 por ciento de las trabajadoras. No parece tampoco, pues, que a nivel sectorial haya un especial sesgo femenino en el riesgo de automatización.

El pesimismo sobre la automatización

No cabe duda de que estas cifras resultan negativas. Que al menos el 47 por ciento de los empleos tengan un riesgo elevado de ser automatizados es para dramatizar el cambio tecnológico que estamos y vamos a experimentar. Pero no sólo es el trabajo de Frey y Osborne. Muchos otros han puesto la atención en los costes de la carrera tecnológica y cómo ésta puede dañar empleos.

En febrero de 2018, Rafael Domenech, catedrático de Economía de la Universidad de Valencia y economista jefe de la Oficina de Investigación Económica del BBVA, BBVA Research, realizó una conferencia en el Observatorio Económico de Andalucía a invitación de quien escribe. En esta conferencia, muy interesante desde luego, expuso una lista de economistas que veían con cierto pesimismo el efecto de la automatización.⁹⁵ Así, Domenech citó a Brynjolfsson y McAfee, que, como hemos visto, relacionan los nuevos avances en tecnología con una más que probable pérdida de empleo en Estados Unidos.⁹⁶ Por otro lado, en su monumental obra, Thomas Piketty dedica gran parte de sus párrafos a explicarnos por qué el cambio tecnológico puede estar provocando un aumento del capital instalado sobre el trabajo, lo que lleva a la sustitución del segundo por el primero.⁹⁷ Otras investigaciones señalan a las consecuencias de las rentas salariales o, como veremos en la tercera parte del libro, de la precarización del empleo. Branco Milanovic es citado por Domenech para hablar de un nuevo ciclo de aumento de la desigualdad, no sólo motivado por el cambio tecnológico, sino también por el aumento de la globalización que viene de la mano.⁹⁸ Ryan Avent duda que la mejora de la productividad asociada al avance de la tecnología suponga un aumento de los empleos necesarios para absorber al excedente, lo que tendrá consecuencias sobre salarios y bienestar.⁹⁹ Por último, entre los «alarmistas» destaca además el economista del Financial Times Martin Ford, que reconoce que, aunque la tecnología ha llevado históricamente a nuevos y mejores empleos a largo plazo, el ritmo de las recientes mejoras en IA y robótica nos hace pensar que esta vez pueda ser diferente, es decir, más destrucción y menos creación.¹⁰⁰ Parecidas conclusiones alcanzan Davenport y Kirby así como Brynjolfsson y McAfee.101,102

Tabla 2 Sectores productivos y probabilidad

de automatización

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Osborne y Frey, 2017, y Encuesta Social Europea, 2014.

Existen, pues, posturas pesimistas sobre el futuro, y los datos de Frey y Osborne son una clara síntesis de éstas. Que uno de cada dos empleos tenga una elevada probabilidad de ser eliminado por una máquina implica que podamos proyectar al futuro un mundo de elevado desempleo tecnológico. «Estamos siendo castigados con una nueva enfermedad, cuyo nombre quizás aún no han oído algunos de los que me lean, pero de la que oirán mucho en los años venideros, es decir, paro tecnológico», es lo que reflexionaba John Maynard Keynes ya en el año 1931.¹⁰³ No cabe duda de que el futuro que perfilan estas cifras no es positivo.

Sin embargo, la investigación de Osborne y Frey ha sido criticada por diferentes colegas que, por diversas razones más o menos argumentadas, consideran ese 47 por ciento una cifra excesivamente elevada. De hecho, existen no pocos análisis que han reestimado estas probabilidades asumiendo diferentes metodologías, y cuyos resultados están muy lejos de los publicados por estos dos economistas. Así, en otros casos, las estimaciones no se alejan mucho del 10 por ciento. Es decir, sólo uno de cada diez trabajadores tiene una elevada probabilidad de ser sustituido en su ocupación por una máquina. El resto tiene pocas. Eso sí, y como afirman estos estudios, gran parte de estos empleos sí serán, cuando menos, altamente influenciados por la nueva ola de automatización. Pero una cosa es hablar de sustitución y otra de cambio. ¿Qué diferencia metodológica existe entre el análisis de Frey y Osborne respecto a estos otros que ofrecen resultados tan diferenciados? La respuesta es sencilla: los trabajadores en su puesto de trabajo desarrollan multitud de tareas. Las máquinas vienen a realizar algunas de estas tareas, pero no necesariamente todas ellas. Frey y Osborne estiman la probabilidad de reemplazo de ocupaciones sin entrar en detalles sobre si son todas o sólo algunas de las tareas las que pueden ser sustituidas. Sin embargo, que algunas tareas en un puesto de trabajo u ocupación puedan ser reemplazadas no implica que la ocupación en su conjunto deba o pueda serlo. Dicho de un modo más simple, una ocupación tendrá más probabilidades de ser sustituida cuantas menos tareas diferentes sean necesarias realizar y cuanto más fácil sean éstas de ser llevadas a cabo por una máquina. Lo importante no son, por lo tanto, las ocupaciones. Lo importante son las tareas.

Ocupaciones y tareas

Cada columna de la tabla 3 muestra la clasificación de las ocupaciones en función de su contenido en cada una de las tareas que se muestran: tareas rutinarias, basadas en la inteligencia, fuerza física o habilidades sociales. La clasificación se muestra de mayor a menor, de tal modo que, por ejemplo, operadores de instalaciones fijas y máquinas y ensambladores son aquellos que más tareas rutinarias realizan. Por el contrario, por ejemplo, limpiadores y asistentes serían aquellas ocupaciones donde menos tareas basadas en la inteligencia humana se llevan a cabo. Las valoraciones del contenido en estas tareas por ocupaciones se han obtenido del trabajo de Enrique Macías, John Hurley y Martina Bisello con datos para el mercado de trabajo europeo.¹⁰⁴ Evidentemente, según elijamos una de las tareas, la clasificación es diferente.

Rutinarios | Inteligencia | Fuerza física | Habilidades sociales
81 Operadores de instalaciones fijas y máquinas | 21 Profesionales de las ciencias y de la ingeniería | 62 Trabajadores forestales calificados, pescadores y cazadores | 14 Gerentes de hoteles, restaurantes, comercios y otros servicios
82 Ensambladores | 11 Directores ejecutivos, personal directivo de la administración pública y miembros del poder ejecutivo y de los cuerpos legislativos | 71 Oficiales y operarios de la construcción, excluyendo electricistas | 13 Directores y gerentes de producción y operaciones
75 Operarios y oficiales de procesamiento de alimentos, de la confección, ebanistas, otros artesanos y afines | 12 Directores administradores y comerciales | 72 Oficiales y operarios de la metalurgia, la construcción mecánica y afines | 11 Directores ejecutivos, personal directivo de la administración pública y miembros del poder ejecutivo y de los cuerpos legislativos
93 Peones de la minería, la construcción, la industria manufacturera y el transporte | 13 Directores y gerentes de producción y operaciones | 93 Peones de la minería, la construcción, la industria manufacturera y el transporte | 12 Directores administradores y comerciales
72 Oficiales y operarios de la metalurgia, la construcción mecánica y afines | 25 Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones | 92 Peones agropecuarios, pesqueros y forestales | 23 Profesionales de la enseñanza
71 Oficiales y operarios de la construcción, excluyendo electricistas | 24 Especialistas en organización de la administración pública y de empresas | 61 Agricultores y trabajadores calificados de explotaciones agropecuarias con destino al mercado | 22 Profesionales de la salud
73 Artesanos y operarios de las artes gráficas | 22 Profesionales de la salud | 81 Operadores de instalaciones y máquinas | 26 Profesionales en derecho, en ciencias sociales y culturales
62 Trabajadores forestales calificados, pescadores y cazadores | 14 Gerentes de hoteles, restaurantes, comercios y otros servicios | 82 Ensambladores | 52 Vendedores
31 Profesionales de las ciencias y la ingeniería de nivel medio | 23 Profesionales de la enseñanza | 74 Trabajadores especializados electricidad y electrotecnología | 34 Profesionales de nivel medio de servicios jurídicos, sociales, culturales y afines
74 Trabajadores especializados en electricidad y electrotecnología | 35 Técnicos de la tecnología de la información y las comunicaciones | 75 Operarios y oficiales de procesamiento de alimentos, de la confección, ebanistas, otros artesanos y afines | 24 Especialistas en organización de la administración pública y de empresas
13 Directores y gerentes de producción y operaciones | 26 Profesionales en derecho, en ciencias sociales y culturales | 73 Artesanos y operarios de las artes gráficas | 54 Personal de los servicios de protección
92 Peones agropecuarios, pesqueros y forestales | 31 Profesionales de las ciencias y la ingeniería de nivel medio | 32 Profesionales de nivel medio de la salud | 32 Profesionales de nivel medio de la salud
94 Ayudantes de preparación de alimentos | 33 Profesionales de nivel medio en operaciones financieras y administrativas | 53 Trabajadores de los cuidados personales | 21 Profesionales de las ciencias y la ingeniería
42 Empleados en trato directo con el público | 74 Trabajadores especializados en electricidad y electrotecnología | 94 Ayudantes de preparación de alimentos | 33 Profesionales de nivel medio en operaciones financieras y administrativas
83 Conductores de vehículos y operadores de equipos pesados móviles | 32 Profesionales de nivel medio de la salud | 22 Profesionales de la salud | 42 Empleados en trato directo con el público
61 Agricultores y trabajadores calificados de explotaciones agropecuarias con destino al mercado | 34 Profesionales de nivel medio de servicios jurídicos, sociales, culturales y afines | 51 Trabajadores de los servicios personales | 51 Trabajadores de los servicios personales
43 Empleados contables y encargados del registro de materiales | 43 Empleados contables y encargados del registro de materiales | 91 Limpiadores y asistentes | 96 Recolectores de desechos y otras ocupaciones elementales
51 Trabajadores de los servicios personales | 42 Empleados en trato directo con el público | 83 Conductores de vehículos y operadores de equipos pesados móviles | 53 Trabajadores de los cuidados personales
21 Profesionales de las ciencias y de la ingeniería | 41 Oficinistas | 54 Personal de los servicios de protección | 31 Profesionales de las ciencias y la ingeniería de nivel medio
14 Gerentes de hoteles, restaurantes, comercios y otros servicios | 52 Vendedores | 31 Profesionales de las ciencias y la ingeniería de nivel medio | 74 Trabajadores especializados en electricidad y electrotecnología
22 Profesionales de la salud | 73 Artesanos y operarios de las artes gráficas | 52 Vendedores | 25 Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones
91 Limpiadores y asistentes | 72 Oficiales y operarios de la metalurgia, la construcción mecánica y afines | 14 Gerentes de hoteles, restaurantes, comercios y otros servicios | 71 Oficiales y operarios de la construcción excluyendo electricistas
44 Otro personal de apoyo administrativo | 54 Personal de los servicios de protección | 44 Otro personal de apoyo administrativo | 43 Empleados contables y encargados del registro de materiales
12 Directores administradores y comerciales | 44 Otro personal de apoyo administrativo | 35 Técnicos de la tecnología de la iformación y las comunicaciones | 35 Técnicos de la tecnología de la información y las comunicaciones
24 Especialistas en organización de la administración pública y de empresas | 53 Trabajadores de los cuidados personales | 34 Profesionales de nivel medio de servicios jurídicos, sociales, culturales y afines | 41 Oficinistas
35 Técnicos de la tecnología de la información y las comunicaciones | 71 Oficiales y operarios de la construcción excluyendo electricistas | 43 Empleados contables y encargados del registro de materiales | 44 Otro personal de apoyo administrativo
52 Vendedores | 61 Agricultores y trabajadores calificados de explotaciones agropecuarias con destino al mercado | 42 Empleados en trato directo con el público | 73 Artesanos y operarios de las artes gráficas
32 Profesionales de nivel medio de la salud | 51 Trabajadores de los servicios personales | 21 Profesionales de las ciencias y de la ingeniería | 83 Conductores de vehículos y operadores de equipos pesados móviles
41 Oficinistas | 75 Operarios y oficiales de procesamiento de alimentos, de la confección, ebanistas, otros artesanos y afines | 25 Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones producción y operaciones | 93 Peones de la minería, la construcción, la industria manufacturera y el transporte
25 Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones | 83 Conductores de vehículos y operadores de equipos pesados móviles | 13 Directores y gerentes de producción y operaciones | 72 Oficiales y operarios de la metalurgia, la construcción mecánica y afines
33 Profesionales de nivel medio en operaciones financieras y administrativas | 96 Recolectores de desechos y otras ocupaciones elementales | 11 Directores ejecutivos, personal directivo de la administración pública y miembros del poder ejecutivo y de los cuerpos legislativos | 62 Trabajadores forestales calificados, pescadores y cazadores
54 Personal de los servicios de protección | 62 Trabajadores forestales calificados, pescadores y cazadores | 96 Recolectores de desechos y otras ocupaciones elementales | 92 Peones agropecuarios, pesqueros y forestales
53 Trabajadores de los cuidados personales | 81 Operadores de instalaciones fijas máquinas | 23 Profesionales de la enseñanza | 75 Operarios y oficiales de procesamiento de alimentos, de la confección, ebanistas, otros artesanos y afines
23 Profesionales de la enseñanza | 82 Ensambladores | 41 Oficinistas | 61 Agricultores y trabajadores calificados de explotaciones agropecuarias con destino al mercado
11 Directores ejecutivos, personal directivo de la administración pública y miembros del poder ejecutivo y de los cuerpos legislativos | 93 Peones de la minería, la construcción, la industria manufacturera y el transporte | 26 Profesionales en derecho, en ciencias sociales y culturales | 94 Ayudantes de preparación de alimentos
26 Profesionales en derecho, en ciencias sociales y culturales | 92 Peones agropecuarios, pesqueros y forestales | 33 Profesionales de nivel medio en operaciones financieras y administrativas | 91 Limpiadores y asistentes
34 Profesionales de nivel medio de servicios jurídicos, sociales, culturales y afines | 63 Trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia | 12 Directores administradores y comerciales | 81 Operadores de instalaciones fijas y máquinas
96 Recolectores de desechos y otras ocupaciones elementales | 94 Ayudantes de preparación alimentos | 24 Especialistas en organización de la administración pública y de empresas | 82 Ensambladores
63 Trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia | 91 Limpiadores y asistentes | 63 Trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia | 63 Trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia

Fuente: Los valores asignados a cada característica y para los que se clasifica proceden del trabajo de Fernández, Hurley y Bisello, 2016.

Así, las ocupaciones más rutinarias, son, por este orden: operadores de instalaciones fijas y máquinas; ensambladores; operarios y oficiales de procesamiento de alimentos, de la confección, ebanistas, otros artesanos y afines; peones de la minería, de la construcción, la industria manufacturera y el transporte; y oficiales y operarios de la metalurgia, la construcción mecánica y afines. Y entre los que menos rutinarios encontramos: directores ejecutivos, personal directivo de la administración pública y miembros del poder ejecutivo y de los cuerpos legislativos; profesionales en derecho, en ciencias sociales y culturales; profesionales de nivel medio de servicios jurídicos, sociales, culturales y afines; recolectores de desechos y otras ocupaciones elementales; y trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia. En este segundo grupo estarían aquellos empleos que son más difícilmente codificables y que en cierto modo han estado al abrigo de la primera de las fases de automatización.

Entre los empleos que más carga abstracta y cognitiva tienen (inteligencia) ocupan los primeros cinco puestos los siguientes: profesionales de las ciencias y de la ingeniería; directores ejecutivos, personal directivo de la administración pública y miembros del poder ejecutivo y de los cuerpos legislativos; directores administradores y comerciales; directores y gerentes de producción y operaciones; y profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones. Éstos, en principio, han sido empleos escasamente sustituidos por la primera fase de la automatización, pero que no pueden tener la absoluta seguridad de no serlo en un futuro más o menos cercano. En todo caso, las tareas que deben desarrollar estas ocupaciones son muy diversas, a diferencia de aquellos empleos más asociados a tareas rutinarias y físicas, por lo que el cambio tecnológico, como veremos, les podrá afectar en todo caso modificando la naturaleza del trabajo más que sustituyéndolo. Entre las ocupaciones donde la inteligencia es menos importante, destacamos: peones de la minería, la construcción, la industria manufacturera y el transporte; peones agropecuarios, pesqueros y forestales; trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia; ayudantes de preparación de alimentos; y limpiadores y asistentes.

Respecto a las habilidades sociales, aquellos empleos donde la comunicación, la coordinación y el cara a cara son realmente importantes, destacan: gerentes de hoteles, restaurantes, comercios y otros servicios; directores y gerentes de producción y operaciones; directores ejecutivos, personal directivo de la administración pública y miembros del poder ejecutivo y de los cuerpos legislativos; directores administradores y comerciales; y los profesionales de la enseñanza. Los que menos: ayudantes de preparación de alimentos; limpiadores y asistentes; operadores de instalaciones fijas y máquinas; ensambladores; y trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia. En teoría, en este caso, las habilidades sociales, como veremos, son las que en la actualidad están más lejos de ser sustituidas por robots y máquinas, lo que les confiere una menor probabilidad de eliminación.

Por último, los empleos que más fuerza bruta exigen son, en este orden: trabajadores forestales calificados, pescadores y cazadores; oficiales y operarios de la construcción excluyendo electricistas; oficiales y operarios de la metalurgia, la construcción mecánica y afines; peones de la minería, la construcción, la industria manufacturera y el transporte; y peones agropecuarios, pesqueros y forestales. Los que menos: profesionales en derecho, en ciencias sociales y culturales; profesionales de nivel medio en operaciones financieras y administrativas; directores administradores y comerciales; especialistas en organización de la administración pública y de empresas; y trabajadores agropecuarios, pescadores, cazadores y recolectores de subsistencia. La fuerza bruta o física implica una mayor probabilidad de sustitución y automatización.

Si la tabla recogiera todas las ocupaciones en función de las tareas en las que cada una de éstas tiene algún valor, es decir, que se desarrollan en el seno del puesto de trabajo, podríamos ver que muchos empleos tienen una carga de cada una de estas tareas que no es cero. De hecho, O’NET, la red de información ocupacional estadounidense que se desarrolla bajo el patrocinio de la US Department of Labor/Employment and Training Administration, posee una clasificación muy exhaustiva sobre las tareas que se realizan en cada uno de los empleos clasificados por ocupaciones. Lo que resulta más que evidente es que los empleos, muchos de ellos, no son nada simples, pues en gran parte de los casos los trabajadores deben desarrollar multitud de tareas. Esto implica que, cuantas más tareas poco automatizables se realicen, menos probable es que esa ocupación sea sustituida por una máquina. Más bien al contrario, la máquina podrá librar al trabajador de una tarea, o bien podría complementarlo en esa tarea. Por ejemplo, si un trabajador realiza una única tarea en su puesto, como puede ser seleccionar elementos en una cinta transportadora, entonces sabremos que más pronto que tarde será sustituido. La probabilidad de este hecho será de casi 1. Por el contrario, supongamos que estamos ante un fotógrafo. En este caso, aunque sepamos que algunas de sus tareas van a ser automatizadas —de hecho, así ha sido en las últimas décadas—, sabemos que no todas ellas lo serán y, por ello, su ocupación no tenderá a desaparecer; sólo cambiará y se adaptará a las nuevas opciones que las nuevas tecnologías le ofrezcan.

Este cambio de enfoque es el que emplean en su trabajo para la OCDE los economistas Melanie Arntz, Terry Gregory y Ulrich Zierahn.¹⁰⁵ En su ejercicio reinterpretan el trabajo de Frey y Osborne, pero no considerando las ocupaciones como base de análisis, sino las tareas. Según los economistas de la OCDE, lo importante es conocer qué tareas van a ser automatizables, con qué probabilidad y, lo más importante, si éstas son realmente importantes o relevantes dentro de un empleo.

La figura 16 muestra que hablar de ocupaciones y de tareas son dos cuestiones muy diferentes. En esta figura se distribuyen las ocupaciones por el porcentaje de tareas que dentro de las primeras serán automatizadas con una elevada probabilidad. Así, por ejemplo, el ciento por ciento de las ocupaciones disponen al menos de una tarea que puede ser automatizada. Sin embargo, sólo el 1 por ciento son totalmente automatizables hoy en día. Por ejemplo, y a modo de ayuda para la comprensión del gráfico, el 62 por ciento de las ocupaciones tienen al menos un 30 por ciento de sus tareas automatizables. Pero esto, como se puede entender, no implica necesariamente que la ocupación vaya a desaparecer y, por ello, tampoco, ese empleo. Sólo implica que el empleo o el trabajo que se realice en su seno deberán cambiar. Tampoco implica necesariamente que sólo el 1 por ciento del empleo será sustituido. Una automatización de un porcentaje elevado de tareas determinará muy probablemente la reorganización de los procesos de producción y muy probablemente la redefinición de ocupaciones. Pero lo que nos dice este gráfico es que la lectura del efecto de la automatización sobre las ocupaciones y el empleo es muy diferente de una lectura estricta que algunos derivan del trabajo de Frey y Osborne.

Figura 16 Porcentaje de tareas que son automatizables para el conjunto de las ocupaciones

Fuente: Arntz, Gregory y Zierahn, 2016.

La figura 17 reproducida del trabajo de Arntz, Gregory y Zierahn, nos indica precisamente que un porcentaje mucho más bajo de ese famoso 47 por ciento de las ocupaciones serán de algún modo totalmente o casi totalmente automatizables.¹⁰⁶ Por ejemplo, mientras que un 34 por ciento de los empleos estadounidenses sufrirán alguna modificación relevante en cuanto a las tareas que éstos desempeñarán en el futuro, sólo aproximadamente el 7 por ciento tiene una probabilidad superior del 70 por ciento de ser automatizado. Como ven, estas cifras están muy alejadas de las estimadas por Frey y Osborne. En el caso de España, estos porcentajes son ligeramente superiores: 12 por ciento y 34 por ciento respectivamente.

Figura 17 Porcentaje de ocupaciones en riesgo de

automatización frente a porcentaje de tareas en riesgo de cambios

Fuente: OCDE a partir de los datos de Arntz, Gregory y Zierahn, 2016. Disponible en: <http://www.oecd. org/employment/Automation-and-independent-work-in-a-digital-economy-2016.pdf>.

En un estudio elaborado por Benedict Dellot y Fabian Wallace-Stephens, se lleva a cabo una encuesta a empresas británicas sobre qué porcentaje de sus empleos piensan que pueden ser automatizados por la nueva ola.¹⁰⁷ La respuesta es muy variada, pero un 22 por ciento de los encuestados opinan que ningún empleo será automatizado, un 37 por ciento creen que no más del 15 por ciento de los empleos lo serán, mientras que un 27 por ciento asumen que entre un 15 y un 35 por ciento de los empleos serán automatizados. Tan sólo un 14 por ciento de los encuestados piensan que más del 35 por ciento de los empleos serán automatizados. Esto nos da una cifra cercana al 15 por ciento como media ponderada. En consecuencia, no es razonable pensar que el cambio tecnológico supondrá una destrucción masiva de empleo, o, siendo más precisos, no podemos afirmar que la mitad del empleo se verá afectado en términos de su posible desaparición en el medio plazo. Más bien hablaremos de tareas sustituidas, otras complementadas y ocupaciones que se verán en un elevado porcentaje modificadas, pero no destruidas.

¿Qué tareas son las que con mayor o menor probabilidad podrán ser sustituidas por máquinas? En la figura 18 se responde a esta pregunta. Este gráfico ha sido construido a partir de unas estimaciones de Arntz, Gregory y Zierahn. No debe tratar de interpretar el valor del coeficiente, ya que ni es inmediato ni intuitivo. Lo que sí puede tratar de observar es tanto su signo como su posición. Así, por ejemplo, la tarea que menos probabilidades tiene de ser sustituida es «presentación», seguida por «lectura de libros» e «influencia». Todas estas tareas, como puede imaginar, son tareas que las máquinas, de momento y se considera que por mucho tiempo, no podrán hacer como un humano. En gran parte exigen habilidades como la comunicación humana y la creatividad. La presentación de un proyecto, un informe o la extracción de sus conclusiones no es algo al alcance hoy de una IA que tiene mucho más de A que de I. Así pues, si en algo puede afectarles la irrupción de la segunda ola a estas tareas, es en complementar y mejorar su eficiencia. Entre las tareas que con una mayor probabilidad serán sustituidas destacamos las tres primeras: «ventas», «uso de dedos y manos» e «intercambio de información», todas ellas claramente en retroceso en un mundo donde los bienes y servicios cada vez más se adquieren en la nube, con chatbots que pueden hacer un trabajo eficiente, un mundo donde los robots son cada vez más versátiles, inteligentes y sobre todo baratos, y un mundo donde las conexiones permiten, incluso, intercambiar datos de forma automática.

Figura 18 Probabilidad de automatización del empleo

en función de las tareas realizadas

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados de Arntz, Gregory y Zierahn, 2016.

El riesgo de la automatización, en resumen, existe y es más que evidente. Pero para que un empleo se automatice, necesita que éste concentre pocas tareas, y que, de éstas, la mayoría sean automatizadas. Esto nos lleva a dos apreciaciones básicas. La primera, que sólo un porcentaje limitado de empleos estará en el corto y medio plazo sujeto a la automatización y, la segunda, que muchos de los empleos, en cierto modo, se verán cuando menos afectados, transmutados, en la naturaleza del conjunto de las tareas que desarrollen.

Por último, hay que mencionar también que existirán límites no tecnológicos o económicos para que algunas tareas puedan automatizarse. Por ejemplo, hay cuestiones éticas que impedirán la adopción de ciertas tecnologías, al menos en el corto o medio plazo. También es posible que la exigencia de transparencia y responsabilidad sobre las nuevas tecnologías impuesta a través de la regulación (que en la jerga, cuando hablamos de nuevas tecnologías, se denomina FATE, acrónimo del inglés de fairness, accountability, transparency, and ethics [imparcialidad, responsabilidad, transparencia y ética]) impedirá que ciertas tareas reciban el absoluto control por parte de máquinas, códigos o algoritmos. Por ejemplo, los criterios para la concesión de los créditos o de la contratación de personal. En estos casos, cuando menos, deben ser claros los criterios de selección de un algoritmo sobre quién puede o no ser contratado o quién puede pedir o no un crédito al banco. Es una persona la que no sólo deberá controlar los procesos, sino dejar en evidencia las razones finales de una decisión basada en los criterios de un algoritmo. En este sentido, no cabe duda de que las nuevas tecnologías ayudarán a la realización de las actividades asumidas dentro de numerosos empleos, pero sin llegar a sustituir al trabajador de forma plena. En gran parte de los casos, lo que la tecnología hará será mejorar el rendimiento del trabajador, elevando su demanda y también su remuneración.

Habilidades

Antes de terminar este capítulo, es necesario dar un último paso que permita visualizar cómo será el empleo del futuro. Sin duda alguna, se verá afectado por una segunda ola de automatización, ya iniciada. Muchos empleos cambiarán o desaparecerán, pero, finalmente, los que asumen el riesgo de automatización son las personas, cuya distribución sobre los empleos no es aleatoria. Las características que un empleo determinan qué tipo de candidato y qué habilidades son los idóneos. Hablar de un mayor o menor riesgo de automatización está condicionado, por lo tanto, a nivel personal, por las características que los trabajadores dispongan, es decir, por las habilidades que éstos demuestren tener.

La probabilidad de sustitución de una persona dependerá de las habilidades que ésta haya potenciado (educación, experiencia, etc.) a lo largo de su vida. Como se ha visto, cuando se cruzan el riesgo de automatización con, por ejemplo, educación, se obtiene que serán los trabajadores menos educados los que tendrán una mayor probabilidad de ser sustituidos. Esto es así porque sus habilidades, aplicadas en mayor parte a tareas rutinarias o manuales, no podrán ganar la batalla contra unas máquinas que tienen una cada vez mayor ventaja comparativa. Al contrario, las habilidades que tendrán una mayor probabilidad de blindar al trabajador de una probable sustitución serán aquellas relacionadas con las capacidades cognitivas del ser humano, las que se sustentan en la inteligencia humana. Los cuellos de botella tecnológicos son aquí aún importantes, a pesar de lo que se pueda pensar. Es más bien al contrario: es más probable que la IA complemente estas habilidades. Así pues, cualquiera que desee maximizar las probabilidades de obtener un buen empleo en el futuro deberá fomentar las habilidades que las máquinas no podrán ofrecer.

¿Qué habilidades serán las que más demande el mercado de trabajo en un futuro? La respuesta a esta pregunta se encuentra en la figura 19, donde se clasifican más de cincuenta habilidades diferentes. Éstas están asociadas por la O’NET a diferentes ocupaciones. Concretamente, esta clasificación se obtiene utilizando el aumento proyectado de la demanda de trabajadores por nivel de ocupación en la década siguiente a la iniciada en 2016 con datos del Bureau of Labor Statistics de Estados Unidos. Cruzando esta proyección del empleo con las habilidades inherentes de cada ocupación se obtiene una clasificación de cuáles serán las más o menos demandadas en el futuro próximo. Cada barra refleja el aumento (+) o disminución (–) de la importancia de cada una de las habilidades, y el valor refleja la variación de dicha importancia, yendo ésta desde 1, poco importante, hasta 5, muy importante.

Figura 19 Variación de la importancia esperada de las

habilidades en el mercado de trabajo, 2016-2026

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Bureau of Labor Statistics, O*Net Resource Center.

Lo que se deriva de esta figura son las habilidades que mayor aumento e importancia tendrán: la originalidad, la fluidez de ideas, el razonamiento deductivo, la sensibilidad al problema y el razonamiento inductivo. Todas ellas asociadas a empleos donde las habilidades sociales serán importantes. Por el contrario, las habilidades cuya demanda más caerá serán: precisión y control, velocidad dedo-muñeca, control de clasificación, destreza manual y visión periférica. Todas ellas relacionadas con habilidades pertenecientes al ser humano, pero susceptibles de ser sustituidas por los avances tecnológicos recientes.

En definitiva, la segunda ola de automatización generará disrupciones en el mercado de trabajo, de tal modo como lo hicieron los cambios tecnológicos previos. En esto no hay novedad. Lo que en un principio muchos han querido ver como un apocalipsis del empleo finalmente quedará en un cambio intenso en las tareas realizadas. Esto no quiere decir que, particularmente para un grupo determinado de trabajadores, que no puede ni debe ser despreciado, el cambio tecnológico suponga consecuencias traumáticas. Para el resto, cuando menos serán muy relevantes. Es muy posible que la principal consecuencia de la automatización no sea un aumento del desempleo tecnológico. Sí veremos otras consecuencias quizás nada deseables, como el de las propias relaciones laborales, o una continuación en la polarización o en el incremento de la desigualdad de ingresos. La mayor probabilidad de automatización entre aquellos con menos educación y posiblemente menor salario así lo prevé, por lo que éstas deben ser las grandes consecuencias en las que se tiene que centrar la agenda de análisis económico y actuación política, y no tanto en el miedo a un desempleo masivo. Con todo, considerando estas cuestiones, una reflexión mesurada nos debe llevar, por razones que voy a explicar a continuación, a ser optimistas.

Capítulo 8

Cuatro razones para el optimismo

¿Por qué hay aún tantos empleos? Porque nunca tenemos suficiente.

DAVID AUTOR, TEDTalks, Cambridge, septiembre de 2016

Imagínese que es usted un agricultor del año 1900 del Medio Oeste norteamericano. Imagine que le confirmo que en los próximos cincuenta años se introducirán una serie de mejoras tecnológicas en su sector que, en consecuencia, provocarán una eliminación de no menos del 90 por ciento del empleo agrícola, cifras que, por cierto, dejan cortas las predicciones de Frey y Osborne. Es muy seguro que usted, a falta de otra información, hablará de apocalipsis y de colapso de la economía. Pensará en revueltas y en luchas sociales. Y, sin dudarlo, empezaría a asistir a reuniones de luditas, que dedicarían sus esfuerzos a impedir que esto suceda. Lo que le rondaría por su cabeza de 1900 es que las máquinas robarán el empleo y que, necesariamente, algo habría que hacer. Pero lo que sabemos es que en la historia de las décadas siguientes no hubo un apocalipsis del empleo, sino todo lo contrario: se produjeron cambios en las ocupaciones y en las tareas, y sí, desapareció cierto tipo de empleos, quizás casi todos los de la agricultura, pero no hubo un desempleo tecnológico masivo.

Suponga que usted no es agricultor ni vive en 1900. Suponga que trabaja en la industria del envasado de olivas y vive en 2018. ¿Cómo reaccionaría al leer los capítulos anteriores? Muy probablemente del mismo modo que aquel agricultor. Sin embargo, ante la pregunta de si las máquinas nos robarán el empleo, ¿por qué cree que usted va a estar más acertado que un agricultor del año 1900 de Estados Unidos? La experiencia me lleva a pensar que no tendría más razón que la que entonces tuvo aquel agricultor. Como he dicho, cierto es que el empleo de este agricultor pudo ser sustituido. En lo personal, pudo sufrir la pérdida de su empleo o la de sus hijos, y sus expectativas negativas quizás se materializaron. Pero muy probablemente su hijo o su nieto acabarían trabajando en una sucursal bancaria en el pueblo o en una de las grandes ciudades del país. Más aún, es muy probable que su bisnieto viva hoy con niveles de bienestar superiores de los que tenía su bisabuelo a inicios del siglo XX.

En el año 1968 se estrenaba la película 2001: Una odisea en el espacio, del director Stanley Kubrick. Fue ésta una cinta difícil de asimilar, convertida en película de culto, que por entonces destacó por sus impresionantes efectos especiales. El filme causó no sólo impacto por la historia que pretendía contar, sino también por su factura cinematográfica, pues influenció en otros muchos directores noveles que en ese momento aprendían a construir historias para el cine. Uno de ellos, George Lucas, haría películas que todos recordaremos. Una de las cuestiones más relevantes de la cinta de Kubrick, y que es la que nos interesa en este caso, fue su visión futurista (el guion se basaba en un cuento corto de Arthur C. Clarke).¹⁰⁸ En particular, nos contaba cómo sería la tecnología a principios del siglo XXI. En una parte de la película, los astronautas de la nave Discovery comparten una misión con el ordenador HAL 9000, una máquina de IA que, finalmente, acabará rebelándose contra los humanos. Aunque la cinta es compleja, difícil y en muchas ocasiones desesperante, en ella se imaginaba el futuro desde la óptica de un director de cine en 1970.

Unos años más tarde, en 1982, se estrenaba Blade Runner, de Rydley Scott. En esta película, el protagonista, Rick Deckard, papel protagonizado por Harrison Ford, trataba de perseguir a los llamados «replicantes», un tipo de ciborg creado por los humanos para encomendarles misiones en el espacio exterior, y cuya presencia en el planeta tierra estaba prohibida. De nuevo, esta cinta estaba ambientada en un futuro no muy lejano para el momento de la realización de la película: 2019. Sin embargo, y asumiendo que no debemos esperar grandes cambios en los próximos meses, el mundo de este año en el filme sí parece que va a ser distinto al que tendremos ocasión de vivir. Al igual que le ocurriera a Kubrick, Scott reflejó un futuro que hoy sabemos que es erróneo o, cuando menos, excesivamente optimista sobre cuál iba a ser la evolución tecnológica en estas últimas décadas.

En tercer y último lugar, en 1989 se estrenaba la película Regreso al futuro II, secuela de la homónima de 1985 y que, aunque no se puede catalogar como película de culto, como lo son las dos anteriores, ha terminado formando parte del imaginario colectivo de aquellos que, durante aquella década, tuvimos la ocasión de descubrir el cine. En la cinta que dio origen a la trilogía, el protagonista, Marty Mcfly, interpretado por un entonces joven Michael J. Fox, viajaba al pasado gracias a que su amigo, un científico «loco», el doctor Emmett Brown, interpretado por Christopher Lloyd, había reconvertido un icónico Delorian en una máquina del tiempo, gracias al «condensador de fluzo» y al uranio comprado en mercados ilegales a despechados terroristas iraníes. Al finalizar la película, el doctor Brown regresa del futuro en una nueva versión voladora del Delorian, concretamente del año 2016, para llevarse a Marty. Como el doctor le cuenta a Marty, su visita al año 1955 desencadenó una serie de consecuencias, una serie de reacciones históricas que habían desembocado en un futuro difícil para él y su familia. Marty viaja a un 2016 lleno de artefactos tecnológicos, muchos de ellos sin valor alguno, muy diferente al que hemos tenido ocasión de experimentar aquellos que hemos vivido en este año: tablas deslizadoras sin ruedas, coches que vuelan, ropa autoajustable, etc., por no decir que el director o directora de diseño artístico se imaginó una ciudad que no reconoceríamos como de la segunda década del siglo XXI.

A finales del siglo XIX y principios del XX, el francés JeanMarc Côté elaboró una serie de pinturas pensadas como carátulas de paquetes de cigarrillos, así como postales en donde se imaginaba el futuro año 2000. Si revisáramos estos dibujos, podríamos comprobar que la imaginación de este artista galo no tenía límites. En estas diapositivas se pueden ver numerosas situaciones que podríamos reconocer, sin esfuerzo, como actuales y que entonces sólo eran posibles desde la imaginación: un robot limpiando el suelo o una especie de drones para repartir el correo, aunque en este caso, y he aquí la particularidad, tripulados por los mismos carteros. Personalmente, no recuerdo en ningún momento haber visto a un mensajero de MRW o de Amazon llegando a casa desde el aire y llamando a la puerta desde un artilugio que levite. También distinguimos situaciones que, aún hoy, simplemente o bien no son posibles, o incluso siéndolo no tendrían ningún sentido. Por ejemplo, policías alados persiguiendo a malhechores en pequeños aviones o grupos de transeúntes paseando sobre el agua gracias a un tipo de calzado que les permitía andar al más puro estilo de un profeta bíblico.

Cuando revisamos las películas mencionadas u observamos con detenimiento estas postales, es normal que pensemos que existe una cierta capacidad del hombre a adelantarse al futuro desde la imaginación y que, salvo contadas excepciones, la realidad suele ser más aburrida. Es más, si miramos, por ejemplo, las postales de 1900 o volvemos a acompañar a Marty por su 2016, tenderemos a pensar que estas proyecciones del futuro desde el pasado no son más que intentos cómicos por dibujar cómo sería nuestro mundo, nuestra vida cotidiana desde la mente de personas que no tenían más fuentes a las que acudir que su imaginación.

Hay que reconocer que algunas de las imaginativas situaciones representadas, en el momento de realizarse no eran una realidad, pero hoy en día sí lo son. Por ejemplo, la existencia de chatbots, software usado cada vez con mayor profusión por empresas y plataformas para atender a clientes o para agilizar la comunicación interna de la organización productiva. Esta tecnología nos recuerda a las situaciones en las que en 2001: Una odisea en el espacio el doctor Dave Bowman hablaba con HAL 2000. La interfaz Siri está siempre dispuesta desde el iPhone a ofrecernos alternativas para ir a cenar, ver una película o realizar un trayecto que desconocemos. Esta tecnología está también cada vez más presente en las redes sociales. Por ejemplo, Facebook posee chatbots que son capaces de interactuar con aquellas personas que acceden a la red. Incluso no hace mucho, ingenieros del gigante estadounidense tuvieron que desconectar dos chatbots que, conversando entre ellos, habían desarrollado un lenguaje propio. Sin ir más lejos, en Twitter, el chatbot Polibot es capaz de discutir sobre política y de responder a los mensajes o tuits como si pareciera absolutamente una persona.

Sin embargo, y a pesar de todo ello, gran parte de estos logros están aún muy lejos de alcanzar aquello que fue imaginado no hace siquiera treinta años. Lo conseguido hasta hoy simplemente es una pequeña fracción de aquello que pensábamos que seríamos capaces de conseguir no hace más de varias décadas. Por supuesto, cuanto más tiempo, mayores errores de predicción. La mayoría de las postales de Côté no se han cumplido. Lo que demuestran estos ejemplos de fallos en la predicción imaginativa del futuro es que el ser humano no sólo tiene una gran capacidad de imaginación, sino que, además, posee la costumbre de equivocarse sobre cómo piensa que puede ser el futuro.

Hoy no existe ninguna razón para creer que somos más inteligentes ni que tenemos una mayor capacidad de visualizar el futuro comparado con lo que pudimos ser capaces de imaginar no hace muchos años en cuestiones tan relevantes como la automatización o sus consecuencias económicas y sociales. Las consecuencias últimas de la robotización o de la implantación de nuevos modos de crear valor permanecen aún en zonas desenfocadas del futuro. Es más, las consecuencias económicas y sociales de la revolución tecnológica que estamos experimentando, como es de asumir, por muy disruptivas que sean, terminarán produciéndose en el seno de un ajuste económico, pero sin que, en mi opinión, modifiquen sustancialmente la relación de los humanos ni con el proceso productivo ni con el de otros seres humanos. Cambiaremos, desde luego, del mismo modo que la sociedad del siglo XXI es diferente de la de finales del XIX. Produciremos otras cosas y de otro modo. Ya lo hacemos, si de nuevo nos comparamos con los procesos productivos y los productos obtenidos no hace mucho más de ciento veinte años, o incluso, si quieren, de hace tan sólo dos décadas. Pero, en todo caso, al igual que ocurrió varias veces en la corta historia de la humanidad, estos cambios terminarán por ajustarse del modo más óptimo para la sociedad y para el ser humano que la define. Al igual que en ocasiones anteriores, será necesario valorar los costes, porque los habrá, y ver cómo limar sus efectos. Pero el futuro del empleo, cómo será nuestro encaje en un sistema productivo de mercado en treinta o sesenta años, es aún desconocido, por muchas pistas que podamos tener.

Figura 20 Tasa de desempleo en el Reino Unido, 1760-2017

Fuente: Banco de Inglaterra.

Así pues, ¿nos robarán las máquinas el empleo? La respuesta es no o, al menos, no todos. Siempre habrá empleo para nosotros. El empleo ni se destruirá ni se creará, sólo se transformará, en términos agregados, claro. La figura 20 muestra la tasa de desempleo en el Reino Unido desde 1761. A pesar de que expone claramente la sucesión de ciclos económicos y de ciertas tendencias, como el ligero aumento en el último tercio del siglo XVIII y hasta bien entrada la primera mitad del XIX, la tasa de desempleo siempre osciló entre el 4 y el 8 por ciento de media. No hay nada que nos haga pensar que esta vez será diferente, por muy alarmistas que seamos, en especial por señalar lo disruptivo que esta nueva tecnología pueda ser y lo rápido que se implemente. Es cierto que todo va muy rápido, pero no es menos cierto que en épocas pasadas, por ejemplo, en la primera revolución industrial, algunos nuevos artilugios mecanizados se implementaron en no menos de treinta años, y su efecto fue intenso, pero no necesariamente provocaron una desaparición del empleo.

Concretamente, en un trabajo de David Autor y Anna Salomons se explica que el gran determinante del nivel de empleo a muy largo plazo no es la tecnología, sino la demografía [ref]. Por ejemplo, Joel Mokyr, Chris Vickers y Nicolas L. Ziebarth hablan de efectos a corto plazo, o disrupciones, pero de beneficios a largo plazo. En este trabajo, los autores afirman que «desde nuestra perspectiva, la ansiedad moderna extrema sobre un desempleo tecnológico a largo plazo […] parece muy poco probable de ocurrir».¹⁰⁹

Cuatro razones

A modo de epílogo para esta segunda parte del libro, podemos resumir las razones para el optimismo cuando pensamos en el empleo del futuro, que he fijado en cuatro. En primer lugar, las máquinas harán algunas tareas, no todas. La probable sustitución del empleo se producirá en aquellas ocupaciones en las que las tareas que realizar sean pocas y donde éstas las puedan hacer las máquinas. En ocupaciones complejas, los riesgos serán menores, sin descartar, como se ha explicado, cambios en el modo de llevar a cabo el trabajo. En segundo lugar, y en especial en el caso de la IA, muchas de las tareas realizadas por el software serán complementarias a las que en la actualidad realizan los trabajadores. Aquí, por ejemplo, las máquinas vendrán a mejorar la productividad del trabajador. En tercer lugar, lo que observaremos será una transformación del sistema productivo, con sectores que perderán empleo y otros que los ganarán, dependiendo de cómo se conjuguen la productividad y la evolución de la demanda. Por último, más que una razón, refleja una esperanza: al igual que sucedió en revoluciones anteriores, tanto la sociedad como el Estado terminarán por ajustar las clavijas necesarias del sistema para que el cambio sea aprovechado en nuestro favor, y no en nuestra contra. Cómo nos enfrentemos a los retos del futuro será importante.

Así, respecto a la primera de las razones, un ejemplo nos servirá para comprender qué implicaciones para el mercado de trabajo del futuro tendrá el cambio tecnológico. Imagínese un laboratorio de fotografía en la década de 1950. En este laboratorio teníamos a nuestro fotógrafo o fotógrafa. Los inputs de su trabajo eran el capital tecnológico usado, compuesto principalmente por una o varias máquinas de fotografía, objetivos, películas, focos, mobiliario y, en la trastienda, una habitación oscura con todos los rudimentos necesarios para el revelado de la imagen: cilindros de revelado de negativos, recipientes para los líquidos de revelado y fijación, probetas, botellas, pinzas, relojes y termómetros. Todo ello era habitual en un laboratorio al uso en aquellos años, además de paciencia, saber hacer y creatividad, habilidades estas últimas que daban sentido y calidad al trabajo del fotógrafo o fotógrafa. Estas habilidades, adquiridas en gran parte por la experiencia, es lo que incluimos en el capital humano. La toma y el revelado de la fotografía seguían un proceso muy definido. Los tiempos eran fundamentales, sobre todo en la segunda parte del trabajo, el de revelado. La frase: «Venga usted mañana a recoger las fotos», reflejaba que el revelado de las instantáneas llevaba su tiempo.

Pero piense en un laboratorio de hoy. Siguen existiendo. Si se da un paseo por las calles de muchas ciudades, hoy aún encontrará multitud de ellos. En estos laboratorios aún tienen la oportunidad de hacerse la foto para el documento nacional de identidad, o el primer recuerdo de su bebé, o la foto para la primera comunión, boda o simplemente para dársela a un ser querido. La labor del fotógrafo en parte sigue siendo la misma: le pide que se siente, que mire a la cámara y, dependiendo de la razón por la que usted se quiere hacer la foto, que exprese algún estado de ánimo. Sin embargo, y a pesar de que esta labor no ha cambiado, su empleo y dentro de él las tareas realizadas han sufrido una revolución en estas últimas décadas. El fotógrafo dispone en la actualidad de una tecnología que puede realizar multitud de tareas que antes él debía llevar a cabo o simplemente no hacía: el trabajo del hombre sigue siendo necesario. Pero, a pesar de ello, los laboratorios de fotografía necesitan una experiencia, una habilidad que una máquina nunca podrá ofrecer, al menos a día de hoy. El fotógrafo de 2018 se ha visto liberado de una multitud de tareas, lo que le permite realizar otras. Ahora, al no tener que llevar a cabo el revelado, tiene más tiempo, si quiere, para ser creativo, para dedicarlo al arte de fotografiar o simplemente para llegar a casa antes o ir al cine. Pero una máquina no podrá eliminar absolutamente la labor del hombre en la fotografía, sólo una parte de ella, aunque modificando, eso sí, su trabajo hasta el punto de que su labor, hoy, no recuerde mucho lo que antaño fuera.

Respecto a la segunda razón, la tecnología puede sustituir, pero también complementar. En este caso, incluso la IA viene a generar un valor añadido que se suma al valor producido por el trabajador. En el caso de nuestro ejemplo, supongamos que el fotógrafo adquiere una nueva cámara réflex con la capacidad para el reconocimiento de ciertos patrones que faciliten la toma adecuada de la instantánea. La cámara tiene sensores capaces de medir con precisión la luz que entra por el objetivo ajustando así una correcta exposición. La apertura del diafragma y la velocidad en la que éste realiza la exposición pueden estar controladas por un software instalado en la cámara. Los sensores de luz y el software hacen una parte del trabajo que antes tenía que realizar el fotógrafo. Distinto puede ser que éste desee controlar todos los parámetros. Pero la cámara le ofrece la posibilidad de liberarse de algunas de estas tareas gracias a su capacidad de medir patrones. También, la cámara puede identificar el rostro de quien va a hacerse la fotografía. Todos tenemos ya en nuestros móviles ese pequeño software que permite centrar el enfoque de la cámara sobre la cara del o de la protagonista del retrato. Si, además, esta persona se mueve, podemos comprobar que la cámara, o el pequeño cuadrado amarillo que aparece en el enfoque, la persigue para que podamos obtener la mejor de las instantáneas posibles.

Estas dos opciones no representan amenaza alguna para el fotógrafo. Más bien al contrario: se suman a las que tendrá que hacer el ser humano. Por ejemplo, el fotógrafo encuadraba el objeto que iba a fotografiar, como podría ser el rostro de un niño, y no estaba constantemente moviendo el objetivo a cada movimiento del crío. La cámara hoy sí lo hace, sin que el fotógrafo deba preocuparse por ello.

La IA ofrece muchas aplicaciones que evidentemente pueden hacer peligrar algunos empleos, pero, en general, gran parte de éstas vienen a complementar la labor del trabajador o simplemente a añadirle productividad o valor. Un ejemplo es el caso de los programas informáticos que permiten diagnosticar ciertas patologías incluso antes de que podamos siquiera saber que ésta existe con los medios habituales. Estos programas no van a desplazar al médico o sanitario de su trabajo, sino que le van a ayudar a realizarlo. Otros ejemplos son los sensores que controlan la presión del agua o del gas o el tráfico y permiten evaluar la necesidad de tomar algunas decisiones, aunque será una persona quien decida finalmente.

Centrándonos ahora en la tercera de las razones, la desaparición del empleo como consecuencia de la introducción de nuevas tecnologías no depende sólo de si éstas son o no sustitutivas con el factor trabajo, tal y como se explicó en el capítulo 2. Depende también de la evolución de la demanda de este producto. Así, en un trabajo de 2017, James Bessen se pregunta si la adopción de nuevas tecnologías reduce necesariamente el empleo incluso cuando éstas son claramente sustitutivas del factor humano.¹¹⁰ La respuesta, como buen economista que es, es depende. La explicación es muy sencilla.

Bessen se pregunta por qué, en los inicios de la revolución industrial y en especial durante las fases de crecimiento de los dos primeros tercios del siglo XX, el aumento en la productividad de ciertos sectores cada vez más automatizados no redujo el empleo, sino todo lo contrario. Por ejemplo, en el sector textil, el empleo no dejó de aumentar a inicios del siglo XIX justo cuando se producía una intensa automatización. Sin embargo, un tiempo después, en estos mismos sectores donde el aumento de la productividad continuó gracias a los nuevos avances tecnológicos, el empleo sí terminó por reducirse. ¿Qué diferencias existieron entre una fase y otra? ¿Qué diferenció al sector textil en una fase y en otra? La respuesta es sencilla: la saturación de la demanda.

Imagine un ciudadano de Londres en 1790. A menos que este ciudadano perteneciera a la clase alta, a la aristocracia o bien a la cada vez más importante burguesía urbana, su fondo de armario sería muy limitado. Posiblemente, dispondría de un conjunto de prendas para los días en los que era imperativo vestir adecuadamente, mientras que para el resto de los días tendría una o dos combinaciones. Poco más. La razón de estas limitadas posibilidades de vestimenta no vendría explicada por su nivel económico, ya que esto sería usual incluso en familias que podríamos pensar que no vivían en una situación de subsistencia. La razón principal es el bajo salario relativo de un ciudadano medio de aquella época comparado con los precios de los bienes que adquiría. Vestirse era por entonces caro, en particular antes de la revolución industrial. Los procesos de producción no eran excepcionalmente productivos, aunque ya en aquella época, cada vez más, una parte de los tejidos se obtenían mediante procesos parcialmente mecanizados. Sin embargo, la revolución industrial, a medida que se fue imponiendo y extendiendo, abarató la facturación de estos bienes de consumo, e impulsó, así, su demanda. Esta demanda crecía más rápidamente que la productividad, tal y como argumenta Bessen, lo que pudo contrarrestar la pérdida de empleo por sustitución con la creación de empleo por la necesidad de satisfacer una demanda cada vez mayor. Así pues, cuanto mayor sea el aumento de la demanda de un producto sometido a importantes avances tecnológicos en lo que en su manufacturación se refiere, menos probable será que el empleo de este sector disminuya.

Por ejemplo, la innovación que supuso la lanzadera flotante aumentó la demanda de hilo de algodón. La invención de la hiladora de James Hargreaves satisfizo esta necesidad de la industria textil. Paradójicamente, el uso de hiladoras, ahorradoras de mano de obra, aumentó la demanda de trabajadores, que era tan elevada que, a pesar del incremento de la productividad, o mejor dicho precisamente por ello, el empleo creció.

Sin embargo, llega un momento en el que esto cambia y según Bessen ocurre cuando la demanda se satura. Piensen, por ejemplo, en su desayuno matutino. Imagine que usted acostumbra a tomar una pieza de pan tostado al que incorpora aceite de oliva, por supuesto, junto con algún pequeño capricho, como puede ser una loncha de jamón ibérico de la Sierra de Huelva o de Salamanca. Su tostada la acompaña con un poco de café y un zumo de naranja. Esto lo hace por dos motivos. El primero, porque le gusta. Tan sencillo. El segundo, porque suponemos que sus ingresos se lo permiten. Ahora suponga que usted tiene la suerte de promocionarse en su empresa. Hoy su jefe le ha dicho que a partir del mes que viene pasa a ser el responsable del departamento en el que actualmente trabaja y que, además de la nueva consideración que esto supone, su nómina se verá aumentada en una cantidad que le provocará una extraordinaria ilusión. El primer día del mes siguiente, usted recibe con agrado el nuevo puesto y la nueva nómina que, desde luego, le permite programar sus gastos de forma muy diferente a lo que acostumbraba antes de la promoción, acorde con la nueva situación. Sin embargo, a la siguiente mañana va a hacer lo propio que hacía antes de entrar en su trabajo. Va a prepararse su desayuno y para ello toma su tradicional rebanada de pan, su aceite y su loncha de jamón ibérico. Tuesta el pan, rocía adecuadamente el pan con el aceite, ni poco ni mucho, sino lo justo y necesario, y coloca con el ritual que merece esa loncha de jamón encima del pan. Toma su cafetera, la inclina sobre la taza para que el café humeante vaya rellenándola mientras inhala ese aroma que activa los sentidos de un nuevo responsable de departamento. Un toque de leche y se sienta a tomar el café tranquilo con su tostada. Pero antes de darle el bocado una idea se le pasa por la cabeza. ¿Por qué no darse el lujo de poner dos lonchas de jamón? Total, no cree que esto vaya a desequilibrar la economía de la familia ahora que sabe que no sólo puede permitirse esto sino mucho más. Dicho y hecho, una loncha más, mientras lee el periódico o termina el capítulo de la serie que tanto le tiene ensimismado y que puede ver en la plataforma digital que ha contratado gracias al aumento de sueldo.

En este ejemplo se tienen presentes todos los posibles cambios en el patrón de consumo que se pueden dar gracias a un aumento de la renta. Por un lado, que la renta de las personas aumente no significa que vayamos a consumir más en la misma proporción de todos los bienes y servicios que veníamos consumiendo con anterioridad. En nuestro ejemplo, la demanda de aceite o pan se va a mantener constante. No sufrirá variación, ya que no existe una razón por la que podamos desear tomar dos cafés ahora que ganamos, por ejemplo, el doble. Es posible que cambiemos de marca, que consumamos otro café, pero no que tomemos ahora el doble de cantidad por el simple hecho de que ahora ganamos el doble. Respecto al jamón, podemos pensar que muy posiblemente aumente su consumo, o no; en este ejemplo lo hemos puesto de esta manera. Existen bienes de consumo cuya demanda se incrementa más o menos al nivel de la renta por el simple hecho de que representan la dirección del vector de crecimiento de la demanda con la renta. Por último, es posible que nuestro consumo de ciertos bienes y servicios simplemente se dispare con un aumento de la renta. Por ejemplo, en el caso de las plataformas digitales que ofrecen series de televisión o películas, su consumo habrá pasado de 0 a 10, 15 o 20 euros en tan sólo unos pocos días. Además, el cambio tecnológico permitirá que la plataforma ofrezca sus servicios a precios muchos más bajos que hace no muchos años. Esto elevará los incentivos para contratarla. Total, qué son para su economía de responsable unos 20 euros al mes.

Lo que Bessen señala es que el empleo de estos sectores, el del pan y del aceite, del jamón o de las plataformas tales como HBO o Netflix aumentarán, caerá o se mantendrá constante en función no sólo de si las tareas dentro de estos sectores se automatizan o no, sino además de si observamos un incremento mayor de la demanda que de la productividad. En el caso del pan, la demanda está saturada, por lo que el aumento de la renta no implica un incremento del consumo de pan. Es cuando decimos que la demanda de este producto es inelástica a la renta, es decir, cuando no cambia como consecuencia de un aumento de la misma. En el caso en el que la demanda se incrementara mucho más que la renta, decimos que el producto tiene una elasticidad-renta elevada o que es elástico. En el primer caso, en el que los productos son inelásticos a la renta, una mejora tecnológica que abarate sus precios resultará en una pérdida de empleo mientras que, en el segundo de los casos, productos elásticos a la renta, lo que obtendremos es que el abaratamiento de los precios gracias a los avances tecnológicos no necesariamente conllevará una pérdida del empleo.

En este sentido, es muy relevante saber en qué tipo de bienes y productos te especializas, o qué vende tu empresa. Si un país o una empresa se dedican principalmente a producir bienes cuyas demandas están próximas a la saturación, es decir, son inelásticos a la renta, las mejoras tecnológicas muy posiblemente reduzcan el empleo actual del país o de las compañías en las que los trabajadores desempeñan actualmente su labor. Por el contrario, en el caso de bienes o servicios con elevadas elasticidades-rentas, éstos tienen en un principio el futuro asegurado, así como el empleo, a pesar de que en ellos se produzcan igualmente importantes avances tecnológicos. Todo ello sin descartar, obviamente y como se ha argumentado en esta sección, posibles efectos en las tareas que desempeñan los trabajadores, el tipo de empleo que aumentará y cuál desaparecerá y la distribución primaria de las rentas: quién cobra y cuánto.

Estos resultados encontrados por Bessen no son los únicos. Bessen es un ejemplo tan sólo dentro de un conjunto de trabajos que encuentran similares conclusiones y que se hallan resumidos a la perfección en el blog Technology & Policy Research Initiative de la Boston University School of Law.¹¹¹ Así, por ejemplo, Gaggl y Wright encuentran que las nuevas tecnologías elevan el empleo en el comercio y en la distribución como en los servicios financieros sin que sea evidente un efecto claramente negativo sobre el empleo en las manufacturas.¹¹² Mann y Puttman sí observan una caída en el empleo de la industria como consecuencia de la automatización, pero, a cambio, un aumento mayor en el sector de servicios.¹¹³ Akerman, Gaarder y Mogstad encuentran que la tecnología de internet aumentó el empleo de trabajadores calificados y no tuvo ningún efecto en los no cualificados.¹¹⁴ Autor y Salomons aseguran que el crecimiento de la productividad conduce a aumentos netos en el empleo, a excepción hecha de la industria directamente afectada.¹¹⁵ También, por ejemplo, Enrico Moretti encuentra que los empleos que se crean superan con creces a los que la automatización destruye.¹¹⁶ Concretamente a una razón de 4,9 nuevos empleos por cada uno destruido. Éste es un resultado similar al que destacan Terry Gregory, Anna Salomons y Ulrich Zierahn para un estudio de veintisiete países europeos entre 1999 y 2010.¹¹⁷

Por último, y quizás el mejor intento hasta la fecha de evaluar los efectos de la IA en el empleo, destacamos el análisis de un grupo de analistas entre los que se encuentran Jaques Bughin y Eric Hazan.¹¹⁸ En una encuesta a más de 3.000 consejeros delegados de empresas, los autores diferencian entre compañías que aún no han adoptado la IA de forma definitiva, pero que, o bien han comenzado o bien están experimentando con ella, con aquellas otras empresas que ya la han adoptado. Los resultados dejan clara una cosa: el efecto sobre el empleo será evidente, ya que al menos el 45 por ciento de las empresas afirman que van a necesitar menos trabajadores, ya sea en áreas específicas o en la totalidad de la actividad de la compañía. Sin embargo, más de la mitad de las empresas afirman que o bien no tendrá efectos o bien requerirá la contratación de más trabajadores. El porcentaje es igualmente elevado en ambos tipos de compañías, sobre el 55 por ciento. Estas cifras dan una imagen moderadamente optimista de la introducción de la IA en la actividad productiva y de sus efectos sobre el empleo.

Figura 21 Efecto esperado de la IA en el empleo

Fuente: Bughin y Hazan, 2017.

De hecho, algunas estimaciones apuntan a que la introducción de las nuevas tecnologías, en particular la IA, elevará el PIB mundial en no menos de 16 billones de dólares actuales de aquí a 2030. Esto es más o menos como unas doce veces el PIB de España actual. Según estas estimaciones, dos tercios de este aumento se producirán gracias al incremento de la demanda a través del consumo, mientras que el resto vendrá vía el aumento de la productividad de los trabajadores. Con estas cifras es muy difícil pensar en la existencia de un «apocalipsis del trabajo».¹¹⁹ Además, tenga en cuenta que en estas encuestas no se está preguntando a aquellos empresarios que abrirán compañías en los próximos años para satisfacer una nueva demanda creada precisamente gracias al incremento de la productividad. En ese caso, le dirán que tienen pensado elevar su empleo desde cero a muchos. Lo mismo hasta compensan el empleo que en otras empresas se pueda perder, como ha venido ocurriendo en los últimos doscientos cincuenta años de la humanidad.

En resumen, este efecto en la demanda, o efecto renta, compensará en parte la pérdida de empleo. El aumento de la productividad y la caída de precios de no pocos productos elevarán la demanda y por ello impulsarán el empleo. En la producción de los productos cuyas demandas aumenten será donde se creará empleo, lo que compensará aquellos perdidos en sectores que se automaticen y cuya demanda esté saturada.

Respecto a la cuarta razón, es evidente que los países que mejor se ajusten al cambio tecnológico serán aquellos que mejor adapten a su sociedad al cambio. Se necesitarán sociedades flexibles, dinámicas y adaptadas al aprendizaje continuo. Las políticas educativas deberán estar alerta. Las políticas de reciclaje de trabajadores deberán dedicar esfuerzo, recursos, motivación y voluntad para evitar que éstos se queden obsoletos. Por último, para aquellos que pierdan con el cambio, las políticas deberán compensarlos y asegurarlos. Porque una cosa es obvia, y no me cansaré de repetirlo, podemos ser optimistas en cuanto al empleo del futuro en su volumen, pero debemos ser precavidos en cuanto a los cambios que se pueden experimentar. Más empleo no implica necesariamente empleo mejor distribuido, ni siquiera mejor empleo. La desigualdad y la precariedad deben ser vigiladas estrechamente por las autoridades y los analistas, porque si hay algo por lo que ser moderadamente pesimistas, es porque se creen sociedades a dos velocidades y con dos retribuciones muy diferenciadas, no porque creamos que las máquinas nos quitarán el trabajo. Así pues, en la tercera parte del libro se discutirá la precarización y la aparición de nuevos modos de empleo que pueden resultar preocupantes no sólo para las autoridades, sino en particular para la propia sociedad. En la última parte del libro, dedicaremos unas páginas a pensar qué podemos hacer y cómo enfrentarnos al reto que la automatización implica para nuestro futuro con el fin de minimizar los costes que se generarán sin perjudicar los potenciales beneficios que el cambio tecnológico nos ofrecerá.

III

Las nuevas formas de empleo

Capítulo 9

Los empleos no volverán

Los empleos no volverán, señor presidente.

Conversación de STEVE JOBS y BARAK OBAMA, febrero de 2011¹²⁰

Las consecuencias de la automatización en el empleo van a ser muy relevantes. Y, como se ha explicado en la segunda parte de este libro, no sólo se producirán por la sustitución de parte de la mano de obra, sino que, además, afectarán a los modos en el que el empleo podrá organizarse. Una parte de éstos desaparecerán (los menos); otros, simplemente, no serán reconocibles a los ojos del presente (bastantes). Muchos permanecerán, con cambios más o menos visibles, pero seguirán. Muy posiblemente, y por las conclusiones alcanzadas en dicha parte del libro, la obsesión que mostramos con la esperada robotización puede que nos esté entreteniendo en discusiones que quizás no sean las primordiales. Y es que no debemos dejar que los árboles nos impidan ver qué hay detrás de ellos. El bosque es frondoso y con innumerables tonalidades. Cambios que afectarán al empleo del futuro están cuajando en las economías occidentales, provocando nuevas tendencias en el mercado de trabajo que, sin lugar a dudas, podrían llegar a ser más disruptivas que la propia automatización. No quiero decir que la automatización no sea relevante. Más bien quiero destacar que es posible que existan riesgos mayores para el empleo del futuro que deban reclamar urgentemente nuestra atención.

Para centrar el análisis, dos economistas estadounidenses, Lawrence F. Katz y Alan B. Krueger, han estudiado para Estados Unidos la evolución de los alternative work arrangements, eufemismo que sirve para describir las nuevas formas de empleo frente a las tradicionales relaciones «regulares» (trabajadores por cuenta ajena a tiempo completo). Lo que estos autores han comprobado es que el aumento de este tipo de empleo ha sobrepasado en la última década todas las previsiones.¹²¹ Katz y Krueger diferencian cuatro posibles tipos de empleos englobados en este grupo. En primer lugar, los «autónomos», o freelancers en su término anglosajón, que corresponden a personas que trabajan con clientes por su cuenta y riesgo para proporcionar un producto o servicio como un empresario independiente. En segundo lugar, «trabajadores de guardia» o llamados también «on-call demand», trabajadores que están disponibles en cualquier momento. En tercer lugar, los «trabajadores de empresas de empleo temporal», que están a nómina de estas empresas y cedidos puntualmente para el desarrollo de tareas o actividades muy concretas y específicas. Por último y en cuarto lugar, los «trabajadores provistos por empresas contratadas», que son aquellos que trabajaron para una compañía que contrató sus servicios durante la semana de referencia. Pues bien, resulta relevante conocer que, según este estudio, el número de trabajadores pertenecientes a alguna de estas cuatro modalidades de contratación creció en 9 millones entre 2005 y 2015 en Estados Unidos. Mientras que al inicio de este período el porcentaje de trabajadores que pertenecía a alguna de estas cuatro categorías sumaban el 10,1 por ciento del total de trabajadores, en 2015 este porcentaje ya sobrepasaba el 15 por ciento. Para construirse una idea de la magnitud de la cifra, los autores explican que este aumento coincidió exactamente con el incremento de la ocupación en Estados Unidos entre dichos años, es decir, otros 9 millones.

En España se observa una tendencia similar, aunque las fuentes con cifras exactas aún escasean. Mientras las contrataciones mediante empresas de trabajo temporal (ETT) parecen que se estancan, las contrataciones de empresas multiservicios para la realización de servicios externalizados aumenta.¹²² Por ejemplo, en un informe para 2017, «DBK Informa», se estima que en ese año la facturación de estas empresas ascendió a más de 30.000 millones, con crecimientos superiores a la media de la economía.¹²³ Además, el aumento de los autónomos sin empleados y de trabajadores del hogar supone desde 2011 el 30 por ciento del incremento del empleo total en España. Por otro lado, el Directorio Central de Empresas muestra que, mientras en 2008 el 50 por ciento de empresas eran unipersonales (sin trabajadores a cargo), en 2017 éstas ascendían a casi el 56 por ciento. Finalmente, durante este período, mientras el número de compañías crecía en unas 140.000, las unipersonales lo hacían en casi 70.000.

Dos son las tendencias que pueden explicar este lento pero imparable cambio que parecen condicionar las relaciones laborales del futuro. Por un lado, la externalización de las actividades económicas, que implica la cesión de parte de la actividad de la empresa a subcontratas. Con la externalización de actividades, las compañías tratan de reducir los riesgos implícitos que supone una estructura jerarquizada y poco flexible ante unos cambios cada vez más rápidos motivados por una nueva economía cada día más digitalizada y globalizada. Por otro lado, el aumento de la concentración productiva en cada vez mayores corporaciones, entre ellas las llamadas «superstars» y cuyas consecuencias laborales pueden ser muy relevantes.

Como ejemplo extremo donde confluyen estas dos tendencias podemos utilizar las plataformas digitales. Éstas, a través de la atomización del empleo y mediante una externalización radical de tareas productivas y por su clara tendencia a la concentración de la actividad, pueden cambiar el paisaje del empleo futuro. Aunque el empleo contratado por estas plataformas es aún muy pequeño comparado con el volumen de empleo en empresas tradicionales (por ejemplo, Katz y Krueger lo estiman tan sólo del 0,5 por ciento en 2015), sí hay datos que indican que crece con rapidez. Por ejemplo, dos economistas de la Universidad de Oxford han creado un indicador llamado Online Labour Index, que mide el número de participantes en las plataformas digitales. Este índice está disponible desde mayo de 2016.¹²⁴ Pues bien, a día de la última consulta antes de la entrega de este libro, 29 de abril de 2018, el número de participantes se había multiplicado por 1,3. Es decir, un crecimiento del 30 por ciento en menos de dos años. Este rápido aumento ayuda a reflexionar sobre cuáles pueden ser las tendencias en los cambios de las relaciones laborales en el futuro.

A continuación, trataremos de evaluar el incremento de la externalización de las tareas, no sólo en los mercados digitales, sino en el conjunto de la economía. Se tratará de derivar las consecuencias laborales que podemos deducir para plantear retos de futuro. Después, hablaremos de concentración, que, junto con la externalización, representa una tendencia observada a nivel global y que, como ésta, tiene ondas expansivas en el mercado de trabajo. Todo ello lo haremos converger sobre las nuevas plataformas digitales que, de nuevo, y a pesar de ser aún una parte muy pequeña de la organización productiva y laboral en los países desarrollados, son magníficos ejemplos donde confluyen estos dos ejes argumentales que se desarrollan en esta tercera parte del libro.

Diseñado por Apple en California. Ensamblado en China

En 2012, Apple tenía en Estados Unidos unos 50.000 trabajadores,¹²⁵ que realizaban tareas principalmente de diseño y desarrollo del plan de negocio, como el cerebro del smartphone, aplicaciones, software, controladores, campañas de publicidad, etcétera. Pero no todas las tareas se realizaban en Estados Unidos. Por ejemplo, en Mongolia se llevaban a cabo procesos de producción que exigen ciertos minerales raros, como los necesarios para el color del smartphone, el cristal de la pantalla o de los altavoces. Parte de estos minerales también venían de China. De Corea llegaban baterías y chips. Los procesadores A7 del iPhone eran fabricados por la empresa Samsung de este país. De Europa (concretamente, una empresa franco-italiana) provenía el giroscopio, lo que hace que la pantalla voltee cuando giramos el smartphone. La empresa LG le fabricaba los sensores de las cámaras en Corea. La megafactoría de Foxconn en China ensamblaba el iPhone, dando empleo a no menos de 230.000 trabajadores, aunque Apple no era ni es el único cliente. Es evidente que Apple, como muchas otras empresas, tienen incentivos para externalizar gran parte de su actividad. La pregunta pertinente es qué les lleva a ello.

Una noche de un jueves de febrero de 2011, el entonces presidente de Estados Unidos, Barak Obama, cenaba con lo más granado de los ejecutivos de tecnológicas del país. En la cena estaban presentes Steve Jobs de Apple, Eric Schmidt de Google, el consejero delegado de Twitter Dick Costolo y el fundador de Facebook Mark Zuckerberg, entre otros. Cuentan los asistentes que, en una ronda de preguntas, Jobs, al hacer uso de su turno, fue interpelado por el presidente sobre una cuestión muy sencilla: ¿por qué Apple tenía más empleos fuera de Estados Unidos que en su país de origen? ¿Por qué Apple no retornaba los empleos a Estados Unidos dada la alta tasa de desempleo en aquellos momentos? Esto era algo que Obama no entendía y parecía tener ganas de saber más acerca del asunto. No menos rápido fue Jobs en la respuesta que le ofreció mientras le miraba a los ojos: «Los empleos no volverán, señor presidente». A lo que continuó explicando que los empleos no se iban a China porque fuera más barato producir allí, sino porque era más fácil movilizar la producción, era más rápido y, sobre todo, más flexible.

El argumento era demoledor. Mientras no hacía más de unos años casi toda la producción de Apple se concentraba en Estados Unidos, en 2012 una importante parte del empleo directo e indirecto generado por la actividad de la empresa de Cupertino había sido no sólo enviada al extranjero, sino subcontratada a otras compañías. Esto se podría explicar, según algunas teorías sobre el comercio internacional, porque las empresas chinas tenían ventajas comparativas en los costes de producción. Pero el propio Jobs refutaba esta hipótesis. El coste monetario de producir un iPhone en China no era excepcionalmente diferente a hacerlo en Estados Unidos. Más barato sí, pero nada que pudiera notarse excesivamente en el precio final del producto. La principal diferencia, según Jobs, era la flexibilidad.

Los articulistas de The New York Times Charles Duhigg y Keith Bradsher cuentan una historia que ayuda a entender por qué gran parte de los empleos de Apple no están en Estados Unidos.¹²⁶ No mucho antes de un mes del lanzamiento de su primer iPhone, en 2007, en una reunión, Jobs habló a sus principales ayudantes. Sacó un prototipo del móvil que llevaba en el bolsillo desde hacía algunas semanas y, enojado, les enseñó cómo la pantalla aparecía totalmente arañada por las llaves que habitualmente llevaba en el bolsillo. Si la gente mete el iPhone en el bolsillo junto con las llaves, lo que va a obtener es una pantalla rayada a poco de estrenar su nuevo smartphone. Por lo tanto, el jefe exigía que la pantalla fuera sustituida. Quería una pantalla de vidrio en vez de la de plástico que tenía el prototipo. Y todo en un mes y medio.

Pero en un mes no era posible tener lo que Jobs deseaba. Sin embargo, no era el consejero delegado de Apple una persona a la que convenía llevar la contraria, así que había que hacer lo imposible. Para ello hubo que viajar hasta Shenzhen, China, y encontrar una factoría que pudiera hacer tal hazaña en ese período tan breve. La cuestión no era encontrar el cristal, sino montar todo lo necesario para cortarlo en millones de piezas en poco más de un mes. En Estados Unidos, técnicamente, se podía, pero no en ese tiempo. No se necesitaba una factoría china, se necesitaba un personal capacitado, pero sobre todo se precisaba flexibilidad. La factoría Corning de Estados Unidos tenía la gente y la tecnología necesarias, pero no la capacidad para hacerlo en cuatro semanas. Así pues, Apple se fue a China. La empresa elegida tenía vidrio e ingenieros, pero lo más importante: contaba con habitaciones con camas para que estos últimos pudieran trabajar durante el tiempo que fuera necesario y con las mínimas horas de descanso posible, sin necesidad de trasladarse a sus hogares, para que Jobs tuviera su vidrio antes de la fecha de lanzamiento. Esto, en Estados Unidos, hubiera resultado del todo inviable.

Con estos dos ejemplos no quiero enfocar el análisis hacia las causas de la deslocalización de las actividades productivas. Esta cuestión puede ser igualmente muy relevante. Lo que quiero, sin embargo, es introducir la idea de que, mientras el gigante estadounidense se reserva aquellas tareas que considera críticas y fundamentales para la calidad del producto (recuerden la curva de la sonrisa), externalizó aquellas otras para las que no necesita monitorizar el proceso de producción. Sólo precisa saber que el producto que adquiere es el que desea y se adecúa a las cláusulas contractuales. Como Apple, cada vez más, las compañías tratan de externalizar aquellas tareas que o bien son secundarias o bien reducen el valor medio de su actividad.

Pero estas tendencias no sólo son reconocibles en sectores tecnológicamente avanzados. Las empresas multiservicios ofrecen la realización de tareas que van desde la limpieza a la vigilancia o el mantenimiento de ascensores. Las compañías de trabajo temporal ceden trabajadores por días u horas para entretener a los críos en los cumpleaños de los amigos del colegio. Algunos hospitales brindan el análisis de muestras de pacientes a empresas experimentadas en ello. Estos ejemplos no pertenecen a la llamada «economía digital», sino a la economía tradicional de producción de bienes o servicios (Apple es una tecnológica, pero produce, respecto al iPhone, un producto físico). Sin embargo, podemos suponer que la economía digital facilita estas nuevas «costumbres», pues el cambio tecnológico permite reducir los costes de la externalización haciéndola más viable y rentable.

Causas y consecuencias de la externalización de las actividades

En el año 1996, las economistas Katherine G. Abraham y Susan K. Taylor se preguntaron por las razones del creciente uso de la externalización de las tareas por parte de las empresas para la producción, la contratación temporal y el uso de trabajadores de demanda inmediata.¹²⁷ La cuestión que planteaban, ya entonces, era si esta «nueva» costumbre de externalizar resultaba beneficiosa para las compañías, para los trabajadores y para la economía en general. Y, sobre todo, se preguntaban qué incentivaba a las empresas a «romper» con la estructura vertical dominante que había permanecido inviolable no sólo durante décadas, sino por más de un siglo.

Abraham y Taylor propusieron las siguientes explicaciones. En primer lugar, la externalización sería una respuesta a la necesidad de acomodar la actividad empresarial a las fluctuaciones cíclicas de la demanda. De este modo, la ruptura o creación de contratos de producción sólo se regirían por relaciones contractuales entre empresas y no relaciones laborales, en general mucho más rígidas. En segundo lugar, el aumento de la complejidad productiva en algunos bienes o servicios exige el suministro desde proveedores cada vez más especializados. En este sentido, el aumento de la externalización podría explicarse por la existencia de economías de escala, el desarrollo de las cadenas de valor y del aumento de los costes del aprendizaje que habría que asumir dentro de la propia organización si no se externalizaran. En esta situación, lo lógico es que las compañías se «deshagan» de las tareas que no son esenciales para ellas y que supongan, sin embargo, un coste elevado. La idea es ceder parte de la actividad a otras empresas que se especialicen en unas pocas tareas específicas, pero complejas. En tercer lugar, las compañías pueden externalizar para sortear la presión de los sindicatos. La empresa evitaría así el pago de un premio salarial a trabajadores de bajos salarios (salarios de eficiencia) o evitaría cumplir con ciertas restricciones laborales. Respecto a los salarios de eficiencia, la literatura demuestra que existe una tendencia a pagar un premio salarial en compañías de mayor tamaño o de mayor productividad a trabajadores que con similar cualificación y preparación recibirían un salario menor en empresas de menor productividad o escala. En este caso, las instituciones laborales facilitarían una compresión salarial dentro de una compañía que el empresario querría evitar. En un trabajo de 2015, Elizabeth W. Handwerker y James R. Spletzer explicaban que las instituciones laborales tienen la capacidad de contraer o reducir las diferencias salariales dentro de una misma empresa, incluso entre trabajadores con muy diferentes características.¹²⁸ La existencia de un «compromiso social» dentro de la compañía, en particular asociado al peso de los sindicatos dentro de ésta, puede llevar a que en este tipo de empresas las diferencias salariales sean menores. La consecuencia sería la existencia de un «premio social» a trabajadores de menor remuneración. Así, por ejemplo, Erling Barth, Bernt Bratsberg, Torbjørn Hægeland, y Oddbjørn Raaum encontraban para Noruega que, dentro de compañías con fuerte presencia sindical las diferencias salariales son claramente menores, en particular por una menor importancia de los pagos por productividad.¹²⁹ Bruce Western y Jake Rosenfeld en un estudio para Estados Unidos hallaban un resultado similar.¹³⁰

Unida a las tres explicaciones anteriores, el cambio tecnológico ha reclamado su porción de protagonismo. Todas las razones citadas pueden verse amplificadas en entornos económicos sujetos a grandes cambios, donde la necesidad de adaptación a nuevas tareas o procesos para la producción, distribución o servicios posventa es mayor. Por ejemplo, Ann Bartel, Saul Lach y Nachum Sicherman, en un trabajo con datos para compañías españolas entre los años 1990 y 2002, analizaron los incentivos a externalizar en entornos donde los cambios tecnológicos eran rápidos.¹³¹ El acceso a las nuevas tecnologías es costoso, no sólo en términos monetarios, sino especialmente en el aprendizaje que éstas conllevan. Cuando estos cambios son rápidos, a una empresa le puede resultar mucho más rentable trasladar el suministro del servicio o del producto, para cuya producción esta nueva tecnología es relevante, que asumir los costes de tener que dedicar esfuerzo, tiempo y dinero en formar a un personal que deberá recibir una nueva formación. Es por ello por lo que dichos cambios, que implican unos costes cada vez mayores, incentivan la externalización hacia compañías cada vez más especializadas y que, tal y como se ha adelantado más arriba, gracias a sus economías de escala, pueden ofrecer el servicio de un modo más eficiente en términos monetarios. A todo esto, súmenle la caída de los costes de transacción que supone el avance tecnológico y que, entre otras muchas consecuencias, reduce el coste de oportunidad de externalizar.

¿Cuáles son las consecuencias de esta externalización? Los economistas Matthew Dey, Susan N. Houseman y Anne E. Polivka destacan al menos dos.¹³² La primera, que una mayor especialización de las actividades desarrolladas por las empresas eleva la probabilidad de un trabajador para ser contratado, motivado por un aumento de la especialización, no sólo del empleado, sino también de la empresa, lo que facilita el encuentro entre ambos. En consecuencia, la externalización de actividades o un incremento en la concentración de las tareas dentro de las compañías podría aumentar el empleo total. Sin embargo, y a expensas de tal beneficio, el incremento del empleo se consigue a cambio de una reducción en la seguridad laboral, o dicho en otros términos, de una mayor precariedad, en una reducción de la tenure o antigüedad en la empresa o de la experiencia total del trabajador, lo que influye en unos claros costes implícitos para el trabajador que pueden ser relevantes no sólo a corto plazo, sino especialmente a largo plazo. Además, la eliminación de aquel «premio social» puede concentrar a los trabajadores en dos tipos de compañías: en uno estarían aquellos más cualificados, con elevados salarios, mientras que en otro estarían los trabajadores poco cualificados de bajos salarios, y, además, esos dichos salarios serían menores a aquellos que recibirían en el caso de no haber existido la externalización, lo que amplificaría la desigualdad salarial. Esto es precisamente lo que encuentran Bruce Western y Jake Rosenfeld, por un lado, y Handwerker y Spletzer, por otro. Los primeros afirman que gran parte del aumento de la desigualdad salarial en Estados Unidos entre 1973 y 2007 se debió a la caída de la afiliación sindical y a la erosión de las normas «sociales» que la externalización conlleva.¹³³ En cuanto a los segundos, destacan que parte del incremento de la desigualdad salarial en Estados Unidos en las últimas décadas podría explicarse por las cada vez mayores diferencias retributivas entre diferentes empresas, y no tanto dentro de ellas. La externalización provoca, así, desigualdad salarial.¹³⁴

Es evidente que la externalización va a influir en el modelo de empleo que se espera en el futuro. Las cada vez mayores oportunidades que las empresas tienen para externalizar sus tareas no fundamentales amplían las posibilidades de que éstas las subcontraten, ya sea a otras compañías o bien incluso a trabajadores que deben convertirse en autónomos o freelancers. Las nuevas tecnologías, como se ha descrito, facilitan esta tendencia, pues reducen los costes de encuentro y de monitorización de las actividades realizadas. La experiencia a través de las plataformas o bien a través de las empresas en los mercados tradicionales, por ejemplo, de las empresas de contratación multiservicios o de compañías de trabajo temporal, se ha beneficiado de la caída en el coste del manejo de datos gracias a los cambios tecnológicos.

Además, los costes de transacción que supone la falta de información sobre las competencias y habilidades de los trabajadores o de las empresas subcontratadas quedan reducidos. Los nuevos canales de contratación en la red y los cada vez más habituales rankings derivados de ratings a trabajadores o compañías en función de las valoraciones recibidas en el pasado podrían generalizarse en la economía no digital, lo que reduciría la necesidad de imponer un buen comportamiento a través de normas y sanciones y daría más peso a la confianza y a la reputación.

Los sistemas de ratings son la expresión moderna, y más eficiente, de los sistemas de valoración y categorización de personas y trabajadores que siempre han existido. Por ejemplo, en pequeños pueblos o aldeas donde aún vive poca gente o, en términos históricos, en la lejanía de la Edad Media, por decir algunos de los muchos posibles ejemplos, la aprobación de la comunidad hacia tu persona era importante, pues podía facilitarte o complicarte la vida cotidiana. El prestigio y la reputación en las pequeñas comunidades eran versiones arcaicas de los «me gusta» de Facebook. Las plataformas no existían, todo se hacía con el «boca a boca». Este sistema, además, se extendía a las relaciones económicas, ya que las relaciones mercantiles entre las personas necesitaban/necesitan de la confianza mutua. Cuando todos se conocen, la información sobre la confianza que genera alguien es completa. Sin embargo, cuando la población aumenta, la escala es mayor y la información es incompleta. En esta situación es cuando el Estado viene a echarnos una mano elaborando leyes que fuercen el cumplimiento de los compromisos o que los estandaricen mediante contratos generados por particulares, pero aceptados por todos y fiscalizados para su cumplimiento. Pero no es suficiente. Los riesgos perviven a pesar del coste que supone hacer cumplir los contratos por parte de los que participan en él o por parte del Estado.

En las relaciones laborales ocurre algo similar. De nuevo, en tiempos remotos, contratar a alguien en una comunidad de pocos habitantes se basaba en lo que sabíamos de esta persona a través de su reputación como buen o mal trabajador. La reputación laboral, las habilidades que esta persona pudiera tener eran conocidas por todos. Cuando alguien trabajaba para otro, generaba información sobre su compromiso, validez, habilidad e incluso productividad que rápidamente era transmitida por los miembros de la comunidad. Entonces, la asimetría de la información era menor, lo que facilitaba los acuerdos y las relaciones laborales. Sin embargo, hoy es muy complejo solventar esta cuestión. En general, los empresarios desconocen esta información a la hora de contratar, lo que puede suponer un problema añadido en el momento de elegir a la mejor persona para un puesto de trabajo. La información, al escasear, elevaba los costes de búsqueda y los costes esperados de la contratación. Y es aquí donde un buen sistema de ratings puede ser económicamente eficiente.

Precisamente, esto es lo que encuentra en un trabajo de 2014 Amanda Pallais¹³⁵ que se centra en los sesgos de contratación entre trabajadores según su experiencia en las plataformas digitales. Pallais se pregunta qué ocurriría si las empresas tuvieran algo más de información a la hora de contratar. Para ello, investiga una de las plataformas digitales con un mayor número de solicitantes, oDesk (hoy UpWork), y observa qué ocurre en un experimento cuando las compañías que quieren contratar escrudiñan entre candidatos jóvenes con información (han sido contratados y evaluados) frente a aquellos que o bien no han trabajado o habiéndolo hecho tienen escasas evaluaciones, ya sean a favor o en contra. Lo que encuentra Pallais es que contratar a un trabajador joven e inexperto y evaluar su tarea eleva la probabilidad de que éste sea contratado en un futuro, así como la probabilidad de recibir un salario mayor. Lo que Pallais discute en su trabajo es que, sin información, el coste de oportunidad esperado de contratar a alguien con poca experiencia es mucho mayor que el posible beneficio esperado de hacerlo, lo que lleva a las empresas a sesgar la contratación a favor de trabajadores mayores, a pesar de que éstos no necesariamente posean una mejor habilidad que trabajadores más jóvenes. Este sesgo por información incompleta supone, en palabras de Pallais, una pérdida de eficiencia que un sistema de ratings podría reducir. Por otro lado, lo mismo podríamos argumentar de un sistema de evaluación para compañías. Por ejemplo, en un trabajo de Alan Benson, Aaron Sojourner y Akhmed Umyarov para Amazon Mechanical Turk, se muestra que un sistema que valore la reputación de las compañías eleva la probabilidad de que aquellas que muestran un «buen comportamiento» reciban mejores trabajadores y paguen mayores salarios.¹³⁶

Los sistemas de ratings surgen así como un ejemplo de cómo la tecnología puede permitir al extremo la externalización. La experiencia dentro de las plataformas puede fácilmente extenderse al resto de la economía no digital. La disposición de cada vez más información y el uso de los mercados permiten a las compañías ceder cada vez más la actividad, no ya sólo a otras empresas, sino a particulares. Los costes de transacción que supone la necesidad de establecer vínculos de confianza pueden, de este modo y al reducirse, impulsar aún más la dispersión de los riesgos productivos entre empresas y particulares. Las grandes organizaciones o corporaciones no tendrán ya que preocuparse de monitorizar a todos sus empleados para que hagan tareas que incluso puede que no sean centrales en la empresa. Sólo tendrán que contratar la tarea a quienes tengan una buena calificación.

En resumen, la externalización de tareas, aun no siendo originada por el actual cambio tecnológico, sí puede recibir un fuerte impulso gracias a él. Esto elevará el riesgo que asumirán numerosos trabajadores en el futuro, y afectará no sólo a sus empleos y salarios, sino, además, a sus proyectos de vida y a su seguridad a largo plazo. Como veremos en la parte final del libro, en estos casos deberemos repensar nuestros modos de aseguramiento a los trabajadores, ya que corremos el riesgo de crear dos tipos muy diferentes de trabajadores, con consecuencias sociales que pueden no ser deseadas.

Capítulo 10

Poder de mercado

En ningún sistema que podría ser defendido racionalmente, el Estado simplemente no haría nada. Un sistema competitivo eficaz necesita de un marco legal diseñado de forma inteligente y continuamente ajustado tanto como cualquier otro.

FRIEDRICH AUGUST VON HAYEK,

Camino de servidumbre¹³⁷

En el año 1911, el imperio de John D. Rockefeller, la Standard Oil Company, fue troceado en no menos de treinta compañías. La Standard Oil era el resultado de tres décadas de concentración del mercado en una sola empresa, hasta el punto de que fue considerada un monopolio ilegal. Poco a poco, o bien había ido expulsando una tras otra a las compañías del mercado o bien las había ido adquiriendo. La Standard Oil fue dividida en varias firmas más pequeñas, entre las cuales se pueden destacar las famosas Mobil Oil Corporation, Amoco Corporation, Chevron Corporation y Exxon Corporation, entre otras.

Nada nos niega la posibilidad de que un mercado libre pueda generar monopolios. Nada nos dice que esto no pueda ser así. Recuerdo un documental sobre el universo donde Stephen Hawking mostraba cómo se crearon las galaxias. En una escena que me pareció muy pedagógica, Hawking argumentaba que, después del Big Bang ligeras perturbaciones en la distribución de la materia y energía permitieron colapsar ambas en puntos concretos, y dieron lugar a estrellas y éstas, a su vez, a galaxias. Lo único necesario era una distribución no uniforme de la materia y con ella de la gravedad. Así, si se dejaba la materia a su libre albedrío, tendríamos en consecuencia la concentración de la misma en el espacio, lo que daría lugar a hermosas y bellas formaciones. En la constelación económica, dominada por empresas, parece existir cierta tendencia similar. Las compañías, bien por la muerte de la gran mayoría o por la absorción de unas por otras, terminan concentrándose en corporaciones cada vez mayores y por este mismo motivo con más poder de mercado.

Los mercados de competencia perfecta representarían una especie de universo con toda la materia distribuida uniformemente. Como en el campo de la física, en el de la economía este tipo de mercados suponen una situación irreal. Sin embargo, imaginarse un mercado de competencia perfecta es útil para comprender qué fuerzas pueden provocar la concentración de actividades. En realidad, la mayoría de los mercados son de competencia imperfecta cuando no de oligopolio. En estos casos, en general, las compañías tienen poder de mercado, es decir, capturan parte de su demanda mediante lazos de lealtad para generar beneficios en su propio interés que no implican necesariamente la creación de valor.¹³⁸ Esto les permite no sólo mantener políticas de precios que no serían factibles en mercados de competencia perfecta, sino incluso capturar parte de esa «felicidad» o bienestar que el consumidor disfrutaría en dicho caso. La razón es que los precios son mayores que cuando muchos compiten, en parte por el margen empresarial que pueden mantener. La empresa, así, «captura» parte de ese bienestar del consumidor. En el caso del monopolio, la «transferencia» de bienestar a la compañía es máxima, por lo que terminamos en la situación menos ventajosa para el consumidor.

Muchos estudios han detectado que en las últimas décadas se ha intensificado la concentración de empresas, por lo que ha aumentado su tamaño medio en numerosos sectores y en consecuencia la competencia se ha visto debilitada. Por ejemplo, en la figura 22 se muestra la variación del peso en el empleo de las compañías de Estados Unidos clasificadas por tamaño entre 1997 y 2014. Como se observa, sólo ha aumentado el peso de aquellas empresas con un número elevado de trabajadores. Por el contrario, las pequeñas y medianas empresas son hoy menos importantes que hace veinte años.

Figura 22 Variación del peso en el empleo total de las

empresas estadounidenses por tamaño (1997-2014)

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos publicados por US Census Bureau, Statistics of US Businesses.

Esta tendencia parece ser común a todas las economías occidentales. Concretamente, en la figura 23 se muestra la variación del peso en el VAB total industrial de las compañías industriales españolas entre 2008 y 2014. De nuevo se clasifican por tamaño. Y también, otra vez, se observa un aumento claro del peso de aquellas empresas de mayor tamaño a costa de las más pequeñas. El proceso parece, pues, consolidarse allá donde miremos.

Figura 23 Variación del peso en VAB industrial de empresas en

función de su tamaño en empleo (España, 2008-2014)

Fuente: INE, Encuesta Industrial de Empresas.

Compañías más concentradas y más grandes, con menos competencia, son empresas que capturan más renta. Entre otras cosas, esto les permite pagar mayores salarios que sus competidoras más pequeñas, lo que atrae a más trabajadores. Este efecto es tanto más intenso cuanto más relevante sea en la compañía el empleo cualificado, por lo que este proceso no es ajeno al cambio tecnológico.¹³⁹ Además, todo ello genera un círculo virtuoso para ellas, pues los mayores salarios les permiten contratar trabajadores más cualificados que claramente se decantarán por seleccionar a estas empresas a la hora de elegir empleo. Esto eleva aún más las ventajas de estas corporaciones frente a sus competidores, lo que concentra más aún el mercado.

Llegados a este punto, la pregunta necesaria es: ¿lleva el cambio tecnológico de forma natural al monopolio o a la concentración de la actividad productiva en pocas empresas? Si fuera así, ¿qué efectos puede tener sobre el empleo del futuro? La respuesta, al menos para la primera de las preguntas, no necesariamente tiene que ser positiva, aunque sí se puede entender que el cambio tecnológico facilita el aumento del poder de mercado en algunas compañías, en especial en los sectores fuertemente asociados a ese cambio tecnológico, como son las empresas tecnológicas o las propias plataformas de servicios. Respecto a la segunda pregunta, todo depende de cómo contestemos a la primera.

Antes de responder a la primera pregunta, debemos a su vez preguntarnos qué provoca esta concentración de poder de mercado. Los economistas David Autor, David Dorn, Lawrence F. Katz, Christina Patterson y John van Reenen avanzan en un trabajo de 2017 las posibles causas de la concentración de la actividad productiva.¹⁴⁰ Según los autores, el cambio tecnológico, que afectaría al incremento de las ventas a través de más canales que los tradicionales, como es el caso de internet, ha posibilitado una mayor sensibilidad, más información, de los consumidores en cuanto a los precios, lo que ha permitido que aquellas compañías con una cierta mejor estructura de costes hayan podido quedarse con una porción más grande del mercado. Por otro lado, los mismos autores señalan otros dos factores que son claves para explicar la concentración. En primer lugar, la reducción de los costes marginales en sectores fuertemente vinculados a las nuevas tecnologías. En segundo, la existencia de importantes externalidades, en especial y en particular, en el caso de las plataformas digitales. Pasamos a desarrollar la primera mientras que la segunda la dejamos para cuando hablemos de las plataformas digitales.

¿Un mundo de costes marginales cero?

Suponga que Uber quiere expandir su actividad por algunas ciudades de España. Suponga que quiere implementar su negocio en áreas urbanas donde hasta la fecha esta plataforma no tenía actividad. Imagínese una misma estrategia para una empresa tan diferente como puede ser cualquiera de las que conforman el Grupo Inditex, por ejemplo, las tiendas Zara. Obviando modelos de negocio más complejos, Zara representa un caso paradigmático de lo que una estrategia de expansión puede resultar. Esta marca debe buscar en primer lugar un local donde llevar a cabo su actividad principal: la venta al consumidor final. El local debe buscarse con las características apropiadas y necesarias para el correcto desarrollo de la misma. Una vez encontrado, lo que resultará más o menos costoso, deberá pagar un alquiler que será más o menos alto en función de la zona de la ciudad donde se quiera operar. Dado que Zara suele situar sus tiendas en zonas comerciales concurridas, el alquiler que pagará será elevado. La operación de apertura exige una inversión mínima importante, de reforma y de instalación de expositores, además, deberá buscar personal, que tendrá que formarse, más o menos en función de las tareas que vayan a realizar y deberá establecer la logística de distribución. Por último, deberá monitorizar el funcionamiento de las tiendas, así como de los empleados para optimizar el resultado.

Podemos llamar al coste de abrir una tienda de Zara «coste marginal». En este caso, marginal proviene de margen, es decir, «ampliar el margen del negocio». El coste marginal es el coste que hay que asumir por llevar nuestra actividad un poco más lejos. Cuanto más asentado está el negocio, menores son estos costes. Sin embargo, se asume que en general llega un momento donde la siguiente unidad vendida de producto implica un coste marginal mayor, por mucha experiencia y saber hacer que se tengan. Algo así como el coste que encontraron los romanos cuando expandieron su Imperio hasta límites insostenibles. Estos costes pueden decrecer a medida que la actividad se expande, para luego crecer, pero lo que suponemos es que nunca serán cero. Ampliar la actividad siempre implica tener que asumir costes.

A medida que se expande la actividad, si el coste de la siguiente tienda o unidad es menor que la anterior tienda abierta o unidad fabricada, los costes medios por unidad de producto son menores.¹⁴¹ Simplificando mucho, podemos asumir que las empresas siempre querrán expandir su actividad mientras, primero, los costes medios sean los menores posibles y, segundo, éstos estén por debajo de los precios de venta. El truco está en buscar aquel punto donde el coste medio de producir una unidad sea el menor posible. En este caso, la empresa podrá evaluar si le es rentable o no ampliar el negocio. Este punto, donde producir cada unidad cuesta el mínimo posible, se denomina «escala óptima».¹⁴²

Esta escala óptima, al depender del coste medio, no sólo depende de los llamados «gastos o costes corrientes», es decir, aquellos que cambian con la expansión o contracción de la actividad de la empresa, sino además de los costes que suponen iniciar un negocio desde cero. Dicho en otras palabras, la escala óptima depende a su vez de los llamados «costes fijos», esto es, de aquellos que se deben cubrir antes de que siquiera se venda la primera unidad de producto. Cuanto mayor sea este coste fijo, mayor debe ser la escala o tamaño óptimos de las compañías. Es decir, mayores deberán ser las empresas para que éstas sean rentables. Por ejemplo, Airbus es una compañía con unos costes fijos enormes. Esto se debe a que las instalaciones necesarias para llevar a cabo todo el proceso de producción que exige un avión, de cualquiera de los modelos que ofrece, son enormes. El personal vinculado a la actividad productiva no bajará de varios miles y la gestión de tal mastodóntica tarea exigirá enormes recursos, así como de personal. Todo ello implica que, antes de empezar a funcionar, una empresa como Airbus deba aplicar unos enormes recursos financieros que buscará rentabilizar. Por el contrario, una compañía que se dedique a vender pan en la esquina de un barrio urbano no tendrá que satisfacer unos costes fijos importantes.

La existencia de estos costes fijos junto con los costes marginales determina por un lado el tamaño óptimo de las empresas y por otro su poder de mercado. Cuanto mayor sea el coste fijo para operar, mayor será el tamaño óptimo requerido para ser rentable, ya que el coste medio no será bajo a menos que la producción sea muy elevada. Esto implica que pocas empresas se repartirán el mercado, lo que reducirá la competencia. Los costes medios elevados se consideran como una importante barrera de entrada en el mercado de nuevas compañías. Por ejemplo, en el negocio de aviones de transportes de pasajeros, las empresas existentes a nivel mundial casi pueden contarse con los dedos de las dos manos, y dos de ellas, Airbus y Boeing, son las que se reparten casi todo el pastel. Si, además, los costes marginales son bajos, cuesta poco aumentar la producción, por lo que más rápidamente será alcanzado el tamaño óptimo. Esto dará ventaja a aquellas compañías que alcanzaron antes dicho tamaño. Mientras tanto, las competidoras necesitarán importantes recursos financieros para mantenerse en el mercado mientras aún estén lejos de sus tamaños óptimos.

Volviendo a nuestra comparación entre compañías, Uber se caracteriza por poseer unos importantes costes fijos de entrada, de puesta en funcionamiento de la actividad de la empresa, pero unos costes marginales mínimos respecto a su posible expansión. Casi podríamos decir que éstos son prácticamente nulos. Para empezar su actividad, la inversión en materiales, personal y estructura tecnológica, incluyendo los códigos de software necesarios para funcionar, no es baja. Hay que desarrollar toda una estructura, así como su base de comunicación, en particular accesos a la web y aplicaciones móviles. Hay que implementar toda una estructura logística en el caso de algunas de las plataformas, así como comprar o alquilar una base de comunicación, servidores, con un coste posiblemente nada despreciable. Por este motivo, muchas de las nuevas empresas tecnológicas necesitan de una potente inversión inicial a fondo perdido. Es absolutamente necesario, en estos casos, la confluencia de inversores con una elevada capacidad de paciencia. Sin embargo, una vez implementado el sistema, su expansión prácticamente se hace a coste cero. Expandir su actividad a otras ciudades exige, a diferencia de Zara, asumir unos costes mínimos. Posiblemente, deba contratar nuevos servidores y hacer unos pequeños ajustes en su software, pero poco más. Además, como en el caso particular de Uber y otras plataformas, por ejemplo Airbnb, la inversión para expandir la actividad es casi nula dado que no son propietarias de los principales medios de producción: el capital.¹⁴³ Así, ni Uber es propietaria de los coches, ni Airbnb de los apartamentos, casas, etc., que son el «capital» de su negocio. Aquí entra la ventaja de la externalización y de su influencia en los costes marginales. Los reduce.

Así pues, Uber puede expandir su actividad prácticamente sin coste alguno. Lo mismo podemos decir de otras empresas tecnológicas como son Google, Microsoft, Amazon, etc. Gran parte del negocio de estas compañías, algunas más que en otras, se basa en la puesta a disposición de los clientes de software, aplicaciones o interfaces para poder llevar a cabo la actividad que desean. En gran parte de estos casos, las opciones de vender una nueva copia de software, por poner un ejemplo, no implica coste alguno para la empresa, lo que le da una gran capacidad para expandir su actividad. Sólo hay que ver la ratio de ingresos de cada una de estas compañías por empleado para hacerse una idea del volumen de negocio que pueden llegar a alcanzar con unas estructuras mínimas.

Figura 24 Valor de las principales tecnológicas en el mercado

(capitalización)

Fuente: Bloomberg, The Economist, Yahoo y elaboración propia.

La rentabilidad de este tipo de negocios está fuera de duda una vez se sabe que es viable. No es de extrañar que, en consecuencia, sean el objetivo de numerosos fondos de inversión que desean volcar recursos en ellas. La figura 24 muestra cómo en los últimos años el valor de estas empresas en el mercado no ha hecho más que crecer. Es lógico. Con costes marginales tan bajos y con un acaparamiento cada vez mayor del mercado, por la existencia de barreras de entrada que ellas mismas generan por su posición aventajada, la rentabilidad del negocio no hace más que aumentar mientras su poder se consolida.

Parecen existir, pues, sospechas de que el cambio tecnológico fomenta la concentración. Más adelante, cuando me detenga con las plataformas digitales, volveré a esta cuestión incidiendo de forma más estrecha en esta posible vinculación. Pero, de momento, toca explicar la posible relación entre poder de mercado y empleo.

Figura 25 Adquisiciones de las grandes tecnológicas por año (2017, estimación)

Fuente: CBInsights. Disponible en: <https://www.cbinsights.com/research/top-tech-companies-acquisitiontrends/>.

El vínculo entre poder de mercado y empleo

¿Cuál es el vínculo entre poder de mercado y mercado laboral? ¿Favorece el poder de mercado un trato más beneficioso para la empresa respecto a los trabajadores? ¿Genera asimetrías que benefician a las primeras? ¿O por el contrario el poder de mercado genera mejores posiciones de las compañías y por ello mejores retribuciones a sus empleados? Hay de todo un poco, pero vamos por partes. Antes de responder a estas preguntas, debemos darnos un nuevo paseo por algunos conceptos básicos de economía.

Suponga que usted tiene un bar y necesita empleados. El número de personas que va a contratar dependerá de lo que usted crea que estos trabajadores pueden ser rentables. Por ejemplo, suponga que el sueldo de un mes a un empleado es de 1.000 euros y éste, a cambio, con su trabajo diligente le permite ganar unos 2.000 euros al mes. Es fácil entender que la contratación de esta persona será rentable, por lo que no dudará en ello. Habrá ganado 1.000 euros. Asumamos por simplificación que no hay otros costes. Supongamos que, una vez contratado este trabajador, cree necesaria una nueva contratación. En este caso, vuelve a pagar 1.000 euros y este nuevo empleado le hace ganar unos 1.500 euros adicionales. Que los ingresos sean menores que los de su anterior compañero podría explicarse por el hecho de que primero contrató al más «productivo» y luego al segundo mejor. Algo parecido a lo que hacíamos cuando niños que, con pares y nones, íbamos eligiendo a nuestros compañeros de equipo. Empezábamos por los mejores y acabábamos con los peores. La razón de esta posible tendencia decreciente es que existen rendimientos decrecientes de los factores y no siempre podemos esperar de cada nuevo trabajador contratado un mismo rendimiento. También es posible que este menor ingreso se deba a que el nuevo empleado pueda agilizar los servicios del bar, pero no lo suficiente como para incorporar otros 2.000 euros a la caja. Más diligencia genera más usuarios, pero no necesariamente el doble. Por las razones que fuere, este nuevo empleado es menos «productivo» que su anterior compañero.

Supongamos que aun así tenemos margen para ampliar la plantilla. Asumimos que si contratamos a un tercer empleado éste ganará (costará a la empresa) 1.000 euros y nos hará ganar 1.300. De nuevo tendremos incentivos para contratar. Habremos ganado, en total y por los tres empleados, unos 1.800 euros en beneficio y ellos habrán ganado una nómina cada uno de 1.000 euros.

Supongamos que pensamos en contratar a una cuarta persona, pero, a diferencia de sus compañeros, los nuevos ingresos asociados a este trabajador se quedan en unos 900 euros. En este caso, contratar a un cuarto trabajador no es rentable, por lo que desistimos en ello. Sólo contrataremos hasta allí donde observemos que hay rentabilidad. En este caso, si lo llevamos al límite, el último contratado será aquel que nos haga ganar, cuando menos, lo mismo que lo que nos cuesta su contratación. Esta idea da uno de los resultados con más tradición de la introducción a la microeconomía. Concretamente, que el salario de los trabajadores debe igualarse a su productividad marginal, es decir, a la productividad que ganamos con el último trabajador incorporado. En este caso, contrataremos hasta el trabajador que, en el margen, nos haga ganar 1.000 euros. De nuevo, marginal viene de margen y que significa lo que, en este caso, obtenemos al incorporar un trabajador más.

Pero esto sólo tiene sentido si consideramos una estructura de mercado que es irreal. Observe que hemos supuesto implícitamente que el empresario asume el salario por dado, entre otras muchas cosas implícitas que no voy a tratar. Es decir, no puede influir en él. Aquí, se asume que el salario es 1.000 y ajusta la plantilla a dicha variable. Sin embargo, todos sabemos que los empresarios tienen cierta capacidad para influir en el salario.

Supongamos que el empresario tiene capacidad de negociar el salario. Las razones pueden ser varias. Una de ellas porque te llames Google, por ejemplo. Otra porque existan muchas personas que en este momento no están trabajando y su nivel de exigencia a la hora de aceptar un salario, sea cual sea, es más baja que en otros momentos del ciclo económico. Existen muchas razones posibles. En el caso del ejemplo que nos atañe, el bar, podemos argumentar que el empresario tiene cierto poder asimétrico. Es decir, puede imponer algunas condiciones a aquellos que quieran trabajar con él, y que éstos deberán aceptar. También puede tener información asimétrica. El dueño puede saber cuánto obtiene por cada nuevo empleado mientras que éstos no lo saben, lo que limita su capacidad de negociación, si es que existe. También el empresario desconoce cuál es la productividad de sus trabajadores antes de ser contratados. Este riesgo, por ejemplo, le puede llevar a ofrecer salarios menores a los que pagaría igualándolos con la productividad, como si fuera un «seguro» contra sorpresas futuras. Por último, el empresario tiene una posición de ventaja, ya que es quien en última instancia paga y controla las fases de producción. También este poder puede venir de figuras contractuales cada vez más usuales como son, por ejemplo, aquellas que incluyen cláusulas de no competencia en el caso de trabajadores con habilidades muy valoradas o entre aquellos cuya experiencia adquirida los pueden hacer también muy valorados para empresas de la competencia. Así pues, existen multitud de razones por las cuales los empresarios pueden imponer salarios inferiores a la productividad marginal de sus empleados. Por ejemplo, en vez de pagar 1.000, podrían pagar 700. De este modo, el beneficio por empleado no serían los 1.800 de antes, sino 2.700.

Esta diferencia entre una situación en la que el empresario no podría influir en el salario y lo que se obtiene en un entorno de asimetría en el poder de negociación es lo que se denomina «margen de beneficio» (mark-up). La existencia de márgenes empresariales elevados es un indicativo de un mayor poder negociador de los empresarios respecto a los trabajadores y también de poder de mercado. Pero este poder no es exclusivo sólo del momento en el que el empresario dispone de una fuerza claramente superior frente al trabajador. Incluso en situaciones de elevada competencia entre empresas existe un mayor poder de los empresarios para imponer condiciones ad hoc y que puedan hacer validar sobre el empleado y viceversa. Algunos suelen argumentar que la relación entre empresario (empleador) y trabajador es similar a la de cualquier relación económica donde se compra y vende una cierta mercancía. Cuanto mayor es la competencia entre compañías, más poder tienen los consumidores. Dicho poder implica en este caso la democratización de los mercados, y es en última instancia el consumidor quien decide qué y cómo se vende. En este sentido, si asumimos que la relación intrínseca entre empleador y trabajador no es diferente que a la de cualquier compraventa, entonces se asume que, en realidad, es el trabajador quien dispone del poder de mercado (laboral) y que lo ideal es que haya una elevada competencia por parte de los empleadores a la hora de contratar. Sin embargo, la relación entre empresario y trabajador no puede asemejarse a la misma que se establece entre vendedor y comprador. Por ejemplo, un comprador puede renunciar a entrar a comprar en una tienda e imponer de este modo un «poder» sobre el vendedor. Sin embargo, normalmente el comprador no suele ser el único que entra en una tienda, por lo que para el vendedor la renuncia de este cliente a seguir comprando en su negocio no implica normalmente un coste elevado. Por el contrario, el empresario de algún modo tiene poder de monopolio en la «compra» (monopsonio) o alquiler de los servicios laborales del trabajador. En este caso, la firma de un contrato que establezca una relación entre ambas partes implica una mayor capacidad del empresario para imponer sus condiciones. Una vez este contrato sea firmado, el empresario dispone legalmente de prerrogativas sobre la organización y el tiempo de trabajo, entre otras muchas cuestiones. Cuanto más limitadas sean las opciones del trabajador para poder buscar un nuevo «empresario-cliente», mayor será el poder de este último en imponer sus condiciones. Las razones por las que esta limitación de votar con los pies del trabajador puede ser elevada son numerosas, pero una de ellas es la mera existencia de pocos empleadores.¹⁴⁴ Así, normalmente, cuanta menos competencia haya entre éstos, mayor podrá ser la imposición de condiciones unilaterales por parte del empresario y, en consecuencia, mayor será el margen que éstos dispondrán.

Dado que la mayoría de los mercados son de competencia imperfecta y todo parece indicar que existe una tendencia a la concentración de actividades en cada vez menos empresas para ciertos sectores, podemos argumentar que de ellos subliman una serie de preocupaciones que deben concentrar nuestra atención. Los economistas José Azar, Ioana Marinescu y Marshall I. Steinbaum publicaron un trabajo recientemente donde evaluaban los efectos de la concentración empresarial en los salarios de los trabajadores.¹⁴⁵ En su introducción, justifican este trabajo afirmando que, a pesar de que los análisis de poder de mercado se han realizado especialmente sobre el bienestar de los consumidores o los efectos en los precios, poco se había estudiado sobre su efecto en los salarios de los trabajadores. Lo que encuentran, para un amplio análisis de datos de Estados Unidos, es que los mercados son generalmente muy concentrados y que, como la hipótesis de partida marca, esta mayor concentración de los mercados deriva en un efecto negativo sobre los salarios. También, por ejemplo, Olivia LaVecchia y Stacy Mitchell estudiaron el efecto que la localización de centros logísticos de Amazon tuvo sobre los salarios de las poblaciones colindantes a dicho centro. Lo que observaron es que este efecto era negativo en varias cuestiones, pero, en particular, detectaron una caída de los salarios medios en un 15 por ciento.¹⁴⁶ En un informe reciente del Roosevelt Institute, de nuevo Marshall Steinbaum, esta vez junto con Eric Harris Bernstein y John Sturm, explican que «las empresas están utilizando su poder para dominar a los trabajadores y controlar la mano de obra, recluir a éstos en trabajos mal pagados, reducir los salarios y hacer los empleos poco estables».¹⁴⁷ Los economistas Efraim Benmelech, Nittai Bergman y Hyunseob Kim encuentran una relación similar, es decir, el poder de mercado tiene un efecto directo y significativo sobre los salarios. Es más, observan que esta concentración no ha dejado de crecer en las últimas décadas.¹⁴⁸ Finalmente, Nicholas Bloom, Fatih Guvenen, Benjamin S. Smith, Jae Song y Till von Wachter demostraron que, si bien los salarios pagados en compañías grandes suelen ser mayores —premio al tamaño, tal y como vimos anteriormente—, éstos están cayendo desde hace algunas décadas en Estados Unidos.¹⁴⁹ Una posible explicación vendría, de nuevo, del aumento del poder de mercado de las grandes corporaciones. En este sentido, la tendencia observada a la concentración del poder puede traducirse en peores condiciones laborales, así como menores salarios.

Por lo tanto, existe evidencia de que más poder de mercado implica peores condiciones laborales. Por lo tanto, en el empleo del futuro habrá que tener una especial atención en cuanto a esta tendencia. Sobre ello volveremos en la cuarta parte del libro, pero de momento podemos tratar de analizar un poco más las posibles consecuencias de estas tendencias en las llamadas «plataformas digitales». Como veremos en el siguiente capítulo, en ellas confluyen de una manera clara y nítida todo lo visto en lo que llevamos de esta tercera parte, lo que puede servir como instrumento que permita construir un argumento para poder comprender adónde puede dirigirse parte de las relaciones laborales del futuro.

Capítulo 11

La economía digital como banco de pruebas.

Las plataformas digitales

Hay una razón por la cual las nuevas empresas, especialmente las start ups disruptivas, como Google, Amazon o Uber, están llenas de gente joven: los jóvenes no están tan unidos a las formas anticuadas de hacer las cosas.

RICHARD THALER (Premio Nobel de Economía 2017)¹⁵⁰

En el momento en el que escribo estas líneas, es raro el día en el que no aparecen noticias sobre empleo, derechos y conflictos laborales asociadas a plataformas digitales. Por ejemplo, en diciembre de 2017, el Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) falló a favor de la demanda de los taxistas y en contra de Uber, cuando definió a esta empresa como empresa de transporte y no como plataforma digital de intermediación entre viajeros.¹⁵¹ Esta resolución, sin duda relevante, obligará a Uber a trabajar con las licencias de vehículos de alquiler con conductor (VTC) en aquellos países donde ya está instalada, si es que ya no lo hacía. También la aprobación de un Real Decreto en abril de 2018 que amparaba a los taxistas frente a lo que ellos llamaban «intrusismo» en el negocio volvió a poner en los titulares a las plataformas y su particular modo de negocio.

Durante el 2017, varias inspecciones laborales a empleados de Deliveroo cuestionaron el modo de organización productiva de esta plataforma. Así, la inspección de trabajo considera que los «riders» de esta plataforma son empleados de la misma, ya que cumplen al menos tres características que así lo justifican. En primer lugar, el trabajador posee una enorme dependencia de la empresa para organizar su trabajo. Es Deliveroo, según Susana Alcelay, la «que autoriza el cambio de turno de los motoristas, establece el día, la franja horaria y la zona establecida en la que el rider tiene que estar para empezar su jornada».¹⁵² En segundo lugar, la empresa «emite comunicaciones dirigidas a todo el colectivo indistintamente, lo que revela una centralización y control de los flujos de información a través de herramientas cuyo control es exclusivo de la compañía (Staffomatic, Telegram, etc.)». Por último, «es la empresa la que fija unilateralmente la retribución y es ella quien aporta toda la infraestructura sustancial de la propia actividad: medios materiales y humanos, incluida la propia aplicación informática, elemento nuclear de la relación».

Por último, una noticia en El País de diciembre de 2017 explicaba el profundo malestar existente entre los repartidores de Deliveroo.¹⁵³ Unas condiciones laborales extremas, ajenas a lo que acostumbramos en países occidentales con conquistas sociales alcanzadas en pasadas décadas, sirve en bandeja este conflicto entre empresa y «no-trabajadores».

Pero ¿qué son estas plataformas digitales? ¿Por qué surgen? ¿Qué ofrecen a los consumidores? ¿Son realmente novedosas formas de organización productiva o laboral? ¿Son realmente beneficiosas para la sociedad? ¿Qué implican para el empleo del futuro?

¿Qué es una plataforma digital?

Aunque no es posible definir de un modo sencillo qué es una plataforma digital, sí podemos asegurar que no es estrictamente un producto de nuestro tiempo. Las plataformas no responden a un modelo productivo surgido a raíz del reciente cambio tecnológico. Lo que ha sucedido es, en realidad, que el cambio tecnológico ha impulsado este modo de organización para ciertos mercados donde antes no existían.

Una plataforma es lo que en economía industrial se define como mercado bilateral, dual o two-sided markets. En estos mercados, la plataforma o empresa diseña un espacio, virtual o no, donde dos o más grupos de agentes, habitualmente consumidores o productores (proveedores) entran en contacto para llevar a cabo transacciones económicas que sin ese espacio no existirían. Técnicamente, podemos asumir que una plataforma es un intermediario que facilita las transacciones económicas entre dos o más partes. Aunque existen desde mucho antes del actual cambio tecnológico, el análisis económico de estos mercados recibió un importante impulso a partir de la pasada década gracias a trabajos como los de Jean Tirole, Premio Nobel de Economía de 2014 y su coautor Jean Rochet.¹⁵⁴

Podemos reconocer estos mercados exponiendo algunos casos. Por ejemplo, la plataforma más conocida son los periódicos. Un periódico es una plataforma que ofrece un servicio muy diferente a dos grupos segregados de clientes. Por un lado, a un grupo le ofrece información actualizada. Todos pensamos en los periódicos como una ordenación lógica de noticias desarrolladas por texto e imágenes. Los que leemos periódicos encontramos una utilidad al acceder a través de éstos a la información relevante que dibuja el estado actual del mundo en el que vivimos. Esta utilidad es lo que incentiva su compra y, por ello, el pago de un precio. En segundo lugar, un periódico ofrece un espacio de publicidad a empresas que quieran anunciarse, que ven en esta plataforma un medio óptimo, o al menos hasta no hace mucho tiempo, para hacer llegar al consumidor de manera rápida y fácil información sobre los productos o servicios que ofrecen. Los propietarios de los periódicos obtienen así un doble ingreso por su actividad. A una parte le cobra el precio (subvencionado) de venta del periódico y a la otra una tarifa por publicitar su actividad. El periódico, mientras tanto, se sitúa entre ambos clientes. Por supuesto, este ejemplo puede extenderse a otros medios de comunicación, como son la televisión o la radio. En estos casos, el precio que se cobra al cliente que quiera usar el medio para informarse o entretenerse es cero. Podríamos decir que se subvenciona a una parte. Los ingresos de estos medios provienen de los cargos por tasas publicitaras al otro grupo de usuarios, las empresas que se anuncian.

Fuera de la comunicación o del mundo audiovisual tenemos otros ejemplos de plataformas. Por ejemplo, ciertos locales nocturnos, que en el mundo digital han experimentado una evolución hacia las plataformas de citas, cobran el acceso sólo a los hombres, mientras que a las mujeres se les subvenciona: entran gratis. Con esta estrategia, estos locales maximizan su clientela masculina y con ello también la femenina. El local o la plataforma, como intermediario que es, al igual que hacen los periódicos o los medios de comunicación, ejerce en este caso como medio de contacto entre dos grupos que desean establecer entre ellos canales de comunicación.

Un tercer ejemplo tradicional de este tipo de mercados son las tarjetas de pago, ya sean las de crédito o débito como son Visa, Mastercard, etc. Estas empresas ofrecen dos servicios muy diferenciados a sus clientes. Por un lado, a los consumidores les ofrecen un medio de pago rápido, seguro y en general sin coste alguno e incluso en algunos casos subvencionado, como son los descuentos aplicados en las compras. El objetivo de las compañías que venden tarjetas de débito o crédito es el de acumular el mayor número de consumidores posible dispuestos a usarlas en el momento de la realización de una compra. En el mercado de las tarjetas de crédito, el otro «grupo» de clientes son los locales de venta minorista. Para poder maximizar sus ventas, éstos contratan a las empresas cuyas tarjetas poseen un mayor número posible de usuarios. Al igual que en el ejemplo del local —cuantas más mujeres, más hombres—, en el mercado de las tarjetas de crédito mayores serán los ingresos esperados por el comercio si se adhiere a las tarjetas que poseen un mayor número de usuarios. Por esta maximización de beneficios esperados, las tiendas estarán dispuestas a pagar una comisión por las compras realizadas en su local con esos medios de pago. Como es posible comprender, en este caso, y en los anteriores, el beneficio de los intermediarios-plataformas reside en la cantidad de consumidores o locales que se aglomeren a ambos lados de su negocio. Esto es fundamental para luego conocer y comprender las consecuencias laborales que estas plataformas puedan tener.

Casos de plataformas hay muchos más: por ejemplo, las consolas de los videojuegos, que tampoco nacen estrictamente con al actual cambio tecnológico. La prensa proviene de un mundo «analógico» que hunde sus raíces siglos atrás. Las tarjetas de crédito surgen a principios del siglo XX, aunque es durante la posguerra estadounidense cuando su desarrollo termina por implementarse y su uso por expandirse. Los locales de copas han existido siempre, aunque especialmente desde que la mayoría de nosotros hemos podido expandir nuestro consumo de ocio. Por lo tanto, las actuales plataformas digitales no han inventado un modelo de negocio diferente de los ya conocidos para plataformas más «tradicionales».

¿Por qué surgen estos mercados?

Un mercado surge porque hay un interés por las partes que lo componen. Los mercados suelen surgir de manera espontánea, con el objeto de conformar una relación económica entre los que en él participan, que, en general, supone la transmisión de bienes o servicios con el fin de satisfacer las necesidades de uno de los grupos de participantes mientras que los otros reciben un ingreso y beneficio. Los mercados generan un «bienestar» individual, al poder satisfacer las necesidades de quienes participan en él, pero, además, también generan un «bienestar» social, cuando es posible establecer estas relaciones.

Uno de los argumentos con mayor éxito y tradición para explicar cuándo y por qué surgen, así como por qué se desarrollan los mercados se construye alrededor del concepto de los costes de transacción. Este argumento, muy presente en la teoría de la organización industrial, empresarial y económica, permite explicar por qué dos o más personas pueden tener incentivos para establecer entre ellos una relación de carácter económica. Los costes de transacción son un cajón de sastre que incluye todos aquellos costes que delimitan la acción económica humana, y explican por qué es posible organizar una relación económica en el ámbito privado de las personas. Por ejemplo, los mercadillos tradicionales medievales en las pequeñas ciudades eran posibles porque los beneficios de organizarlos eran mucho mayores que los costes de establecerlos. Para llevar los productos de artesanía del campo a la ciudad o al pueblo más cercano había que asumir los costes de transportes, los impuestos al pasar la muralla, además de todos los inherentes a los propios procesos de producción, como los energéticos, materias primas, etc. Todos estos costes, en particular el de transporte, sin embargo, impedían que estos mismos mercados pudieran organizarse en niveles geográficos superiores o más «globales», salvo en momentos en los que el comercio internacional pudo desarrollarse gracias a las grandes rutas comerciales, gracias al desarrollo financiero y para productos muy concretos. Para que los costes de transacción fueran bajos y se pudiera ampliar el tamaño de los mercados fue necesario el desarrollo de nuevos medios de transporte basados en el uso de nuevas fuentes de energía. La sustitución de la fuerza animal o humana, o en el caso de las rutas marítimas de la fuerza del viento, por vapor primero o combustión a continuación permitió reducir sensiblemente los costes de transportar las mercancías entre lugares hasta entonces distantes. El desarrollo de los nuevos medios de transporte una vez iniciada la revolución industrial permitió, por ejemplo, reducir los costes de transacción y ampliar los entonces mercados locales a mercados globales.

Pero otros costes de transacción no tan explícitos limitaban el comercio en épocas pasadas. Por ejemplo, algunos de ellos eran la confianza y la seguridad. Las rutas comerciales de la Antigüedad o de la Edad Media basaban su existencia en la confianza. Imagínese que quiere llevar un cargamento de seda desde la ciudad de El Cairo hasta Granada en pleno siglo XI. La ruta supone 4.000 kilómetros, distancia que para una caravana implicaba un viaje de no menos de cinco meses si se iba por rutas a pie o entre dos y tres semanas si se realizaba en barco. Una vez llegaba a Granada, se vendía la mercancía o se intercambiaba por otros productos, y la caravana regresaba a su lugar de origen. Entre los riesgos que suponían tales aventuras abundaban tanto los elementos naturales como humanos. Entre estos últimos habría que considerar, además, que comerciar entonces implicaba acordar habitualmente con personas sobre las que se poseía escasa información. No existía, por lo general, una autoridad competente que pudiera hacer valer los acuerdos, salvo en el caso de los negocios dentro de un mismo ámbito legal con capacidad de imponer sanciones. Sin la oportunidad de reducir estos costes, las rutas comerciales no hubieran sido posibles y el desarrollo de la humanidad hubiese sido otro.

Para reducir estos riesgos se inventaron los seguros o las letras de cambio, por poner sólo dos ejemplos. Por las rutas comerciales que se seguían viajaba también el «boca a boca», que permitía transmitir entre comerciantes el prestigio y la confianza que ciertos nombres suponían. Aquellos comerciantes que cumplían sus compromisos eran comerciantes que podrían hacer negocios. Los que no los cumplían quedaban defenestrados. El «boca a boca» se asemejaría a los actuales sistemas de ratings que, como vimos, permiten la creación de relaciones económicas o laborales en un mundo de información imperfecta y asimétrica. Los «clubs» de comerciantes vinculados a través de flujos de información sobre su «buen comportamiento» reducían los costes de transacción, que dieron lugar al nacimiento de mercados. Sin ellos, entre otras posibles razones, el comercio no habría pasado de las murallas de las pequeñas ciudades.

Un 29 de noviembre de 1814

El jueves 29 de noviembre de 1814, el diario The Times abría su edición con el siguiente texto:

Nuestro diario, que este día se presenta al público, es el resultado práctico de la mayor mejora relacionada con la impresión desde la invención de la impresión en sí misma. El lector de este párrafo ahora tiene en la mano una de las miles de impresiones del periódico The Times que fueron realizadas anoche por un aparato mecánico […].¹⁵⁵

Y continúa:

Para que la magnitud de la invención pueda ser justamente apre-

ciada por sus efectos, informaremos al público de que, después de

que las letras son colocadas por los compositores, y encerradas en

lo que se llama el «molde», queda poco más que hacer para el hom-

bre que atender y observar a este «agente sin consciencia» en sus

operaciones. La máquina se alimenta con papel, se coloca el molde,

la tinta, y se ajusta el papel al molde recién entintado. Se sella la

hoja y se entrega a las manos de la máquina, al mismo tiempo que

retira el molde para una nueva capa de tinta, que a su vez se distri-

buye de nuevo, para cumplir con la hoja resultante, que ahora avan-

za para la impresión; y todos estos actos complicados se realizan

con tal velocidad y simultaneidad de movimiento que no menos de

1.100 hojas son impresas en una hora.¹⁵⁶

Tenía razón la editorial de The Times al afirmar que tal invento no pudo ser menos importante que el de la propia invención de la imprenta allá en 1450 por Johannes Gutenberg en Maguncia, Alemania. Este invento, la imprenta movida por vapor, no sólo facilitó la expansión de la industria de la prensa, sino que dio un impulso sin precedentes a la publicidad. La invención de la prensa de vapor puede considerarse como el inicio del verdadero capitalismo. El consumo recibía su impulso definitivo.

Hoy, ninguna empresa que quiera vender sus productos se imaginaría poder hacerlo sin el uso de la publicidad. Antes del surgimiento del capitalismo como hoy lo conocemos, a caballo entre los siglos XVIII y XIX, aunque ya existía actividad publicitaria en la prensa, la capacidad de ésta por influir en las masas potenciales de consumidores era limitada. La razón se basaba en que los diarios tenían una difusión restringida, motivada a su vez por la capacidad acotada de producción diaria de ejemplares. Hacer llegar la información a un público masivo era costoso. La escala de producción era limitada. Sin embargo, con la imprenta de vapor todo cambió. Como explica el historiador Dan Cruickshank, el periódico The Times, justo a inicios del siglo XIX, sólo podía producir un par de miles de ejemplares al día.¹⁵⁷ Sin embargo, el ingeniero alemán Friedrich Gottlob Koenig junto con el mecánico y matemático Andreas Friedrich Bauer patentaron en 1810 una nueva imprenta de vapor, que rápidamente fue entendida como revolucionaria por John Walter, dueño del diario The Times. Aquel día de noviembre de 1814, por primera vez, un periódico se imprimía mediante nuevas tecnologías que reducían claramente el coste medio de producción. En sus inicios, esta imprenta conseguía multiplicar por diez el número de impresiones en comparación con lo que permitía la arcaica imprenta de Gutenberg o hasta seis veces la de Stanhope. En pocos años, la capacidad de tirada de The Times se multiplicó por 25, con lo que logró colocar en las calles de Inglaterra no menos de 50.000 ejemplares de su diario cada mañana. La información de masas había llegado por fin gracias a la tecnología, gracias a la reducción de los costes de transacción, para que la información fluyera entre quienes la producían y entre quienes la consumían. Mediante el uso de la plataforma que generaba la prensa, los anunciantes se aseguraban llevar su información a un número mayor de potenciales consumidores, con lo que se elevaba la utilidad económica del anuncio y, de paso, el beneficio de la plataforma. El propio Cruickshank pone de ejemplo la empresa británica Wedgwood y Bentley, fundada en 1759, dedicada a la producción y venta de artículos de cerámica para el hogar, aún hoy con actividad. Ésta experimentó un enorme incremento de la producción gracias al uso de este rejuvenecido y potenciado canal de distribución. En última instancia, la innovación de Koenig y Bauer desarrolló el capitalismo generando un medio barato para la publicidad. Sólo había que hacer rentable el mercado.

En los últimos años, y al igual que en tiempos de Koenig y Bauer, una nueva revolución ha acontecido en el mundo del marketing. La publicidad de hoy no fluye tanto a través de los tradicionales canales o plataformas de hace tan sólo algunos años, como son la prensa, la radio o la televisión. En la actualidad, el cambio tecnológico ha reducido los costes de transacción de tal manera que las nuevas plataformas han venido a ocupar gran parte del negocio que anteriormente estaba a disposición de estos medios de comunicación. Hoy, Facebook, Google o YouTube acaparan muchos de los costes por publicidad que las empresas pagan para colocar sus productos en el mercado, y de paso convencernos para que los compremos. Por ejemplo, en el segundo trimestre de 2017, los ingresos publicitarios de Facebook se elevaron a 9.160 millones de dólares.¹⁵⁸ El crecimiento supera el 30 por ciento anual. El reclamo para los publicistas son los más de 2.000 millones de usuarios activos, cifra que contrasta con los 50.000 que pudiera tener The Times a mediados del siglo XIX. Claire Kane, de la consultora Emarkable, clasificó las plataformas por ingresos por publicidad.¹⁵⁹ Esta clasificación estaba liderada por Facebook, seguida por Instagram, Google AdWords, Twitter y LinkedIn en sus primeras cinco posiciones. Además, los ingresos por publicidad no dejan de crecer. Según la consultora PricewaterhouseCoopers, a mediados de 2017, estos ingresos en internet superaron los 40.000 millones de dólares, lo que supone un aumento del 22,6 por ciento respecto a la primera mitad de 2016. De éstos, más de tres cuartas partes corresponden a las diez grandes plataformas.¹⁶⁰ Además, cada vez más, una mayor parte de estas ganancias se obtienen por aplicaciones instaladas en los móviles. La publicidad de precisión cirujana ha llegado. Y todo gracias a la reducción de los costes de transacción.

Facebook, Google y YouTube, por poner sólo los ejemplos más conocidos, funcionan, en realidad, como enormes plataformas de publicidad. De un modo similar a la prensa tradicional, han creado un canal a través del cual distribuyen información de miles de empresas para que los miles de millones de usuarios la reciban con precisión. La mejora respecto a la estrategia de marketing que usaba la prensa tradicional es evidente, aunque la idea que subyace al negocio es la misma. Por un lado, una compañía, la plataforma digital, crea un lugar donde todos concurrimos por las razones que sean, en este caso, a una red social a dar rienda suelta a nuestro cotilleo. Una vez nos hemos congregado en torno a la red, los famosos algoritmos dibujan y transmiten nuestra «huella social»: lo que miramos, buscamos, conversamos… todo ello nos perfila. De este modo, la publicidad que recibimos es diseñada exclusivamente para cada uno de nosotros en función de nuestra actividad en las redes sociales. También en Twitter o mientras usamos cualquiera de las herramientas que Google ha diseñado para tenernos «atados» a su plataforma. Todo ello está pensado para que unos ganen vendiendo productos, otros satisfagamos nuestras necesidades y otros más, las plataformas, los intermediarios, ganen mucho dinero. Todo un win-win-win. Pero como podemos imaginar, este mercado no hubiera sido posible sin que antes hubiese sido factible reducir los costes de transacción tal y como hicieron Koenig y Bauer. Desde aquellas plataformas que eran los periódicos, que permitieron hacer llegar la publicidad de una manera hasta entonces desconocida a miles o cientos de miles de personas, Facebook, junto con otras plataformas, ha conseguido reducir al mínimo los costes de transacción como para lograr hacer realidad aquello que hace no pocos años era simplemente una quimera para un publicista: vender publicidad a la carta a miles de millones de usuarios.

Así pues, la existencia de plataformas o mercados duales no es algo reciente. Sus negocios han ido desde la mera venta de tarjetas de crédito, prensa tradicional, hasta radio o videojuegos. Los costes de transacción, a medida que se han ido reduciendo, han elevado el potencial de este tipo de plataformas. Sin duda alguna, tanto internet como los dispositivos móviles conectados han facilitado durante estas últimas décadas el surgimiento de numerosas plataformas que han permitido lo que hace décadas pertenecía sólo a nuestra imaginación. Pero no es posible afirmar de ningún modo que el reciente cambio tecnológico haya generado nuevas formas de mercado. Tan sólo las ha potenciado.

Sin embargo, la existencia de una plataforma digital no sólo es posible por la mera reducción de los costes de transacción. Para que éstas surjan es necesario, al igual que las plataformas tradicionales, la concurrencia de un gran número de individuos a un lado y otro de la misma. Un periódico es más rentable no sólo cuanto más se lea, sino cuantos más publicistas acudan a él. Pero lo segundo depende de lo primero, lo que genera una relación simbiótica entre los distintos grupos de agentes que se posicionan a un lado y otro de la plataforma. Lo que debe hacer ésta es no sólo reducir los costes de transacción para crear el espacio de encuentro, sino, además, convencer a los clientes potenciales para congregarlos masivamente en torno a ella. Cuanto mayor sea el número de clientes a ambos lados, mayor será el valor de la plataforma, traducido por supuesto en mayores beneficios para sus dueños, así como para todos los que en ella participan. Para que la plataforma triunfe, no sólo debe ser barato organizarse a través de ella y que la información fluya con la rentabilidad que se espera. Además, hace falta que todos pensemos que hay que estar en ella o participar de ella si queremos beneficiarnos. Cuantos más se congreguen alrededor de una plataforma, mayor será su valor, pero no sólo económico.

Esta fuerza de atracción, que proviene precisamente de la masa que se congrega alrededor de la plataforma y le ofrece su valor, son las llamadas «externalidades de red». Éstas, junto con los bajos costes de transacción, los bajos costes marginales y las barreras de entrada, explican gran parte no sólo de la existencia de las plataformas, sino además de su éxito y, hay que decirlo, de su poder de mercado.

Características de los mercados duales

Las plataformas digitales como Facebook, Google, Amazon, Deliveroo o Uber, por poner sólo algunos de los ejemplos más conocidos, se basan todas en una misma estructura heredada de, por ejemplo, la prensa, los locales nocturnos o de las tarjetas de créditos. Todos ellos son mercados duales. Resumiendo lo que sabemos hasta ahora, las principales características de las plataformas son las siguientes:

Grupos de participantes

Estos mercados se caracterizan por tener dos o más grupos de participantes. En ellos, se intercambian bienes, servicios o información. La diferencia con los mercados tradicionales es que en estos últimos una empresa produce y vende sus productos a sus clientes directamente. En el caso de una plataforma, entre la empresa y el cliente encontramos un intermediario.

Un ejemplo sencillo de entenderlo es el caso de la plataforma de reservas Booking. En ella, los consumidores acceden a una vasta base de datos de hoteles y alojamientos turísticos a golpe de clic. Mediante una interfaz muy sencilla y fácil de manejar, cualquiera es capaz, en pocos minutos, de organizar las vacaciones de verano o de un puente festivo, sin más intermediario que el ratón del ordenador o la aplicación en el móvil y dicha plataforma de reservas. Por el otro lado, están los hoteles, cuya presencia en la base de datos de Booking no les sale gratis, pero que aun así les resulta rentable, pues les permite acceder al consumidor de un modo más sencillo y rápido, con menores costes de transacción. Maximizan la probabilidad de ser encontrados por los clientes. El beneficio para el consumidor está en la extensa oferta disponible y en el ahorro de tiempo y dinero (de nuevo, costes de transacción) que le supondría tener que hacer decenas de llamadas o acudir a las antiguas agencias de viajes para realizar la reserva óptima que encaje con sus deseos.

La plataforma se erige en este mercado como la tercera parte, que se sitúa en medio de los consumidores y productores o de los diferentes grupos que se interrelacionan entre ellos. La plataforma es, en realidad, la encargada de reducir los costes de transacción que permiten el acceso de la información a quien la busca, de las compras a los consumidores o de las ventas a los productores. A cambio, impondrá un peaje, siempre al mismo grupo de participantes, con el que obtendrá su beneficio por el servicio ofrecido.

Las externalidades

La segunda característica de estos mercados son las externalidades generadas e internalizadas por la plataforma. Imagínese que usted regenta un hotel en la costa andaluza. Ha abierto no hace mucho tiempo y desea comenzar con la estrategia de captura de clientes. Las opciones son variadas, pero, sin duda, una de ellas es que su hotel aparezca en las webs donde más reservas de habitaciones se realizan en internet. Para ello contrata el acceso a la base de datos de Booking. Que su hotel aparezca allí le ofrece una cierta seguridad de conseguir un extra de clientela.

El consejo que cualquier asesor de marketing le daría es que, si quiere maximizar sus opciones de colgar el cartel de «todo completo», busque estar presente en aquellas plataformas que tuvieran el máximo número de accesos de potenciales clientes que buscan habitación para un viaje o un fin de semana romántico. Pagar y estar presente en estas plataformas muy posiblemente le otorgue una mayor probabilidad de reservas que estar presente en aquellas donde el número de entradas por días sea muy inferior. Lo que usted necesita es estar en plataformas donde se congregue un mayor número de clientes potenciales que hagan búsquedas para sus vacaciones. Necesita una masa de clientes al otro lado de la plataforma para que a usted le resulte rentable pagar la tasa que estas webs cobran.

Por otro lado, si usted está tratando de organizar su viaje, deseará perder el menor tiempo posible buscando un hotel o una habitación. Para ello accederá a aquella plataforma que le maximice su probabilidad de encontrar algo en el menor tiempo posible. De nuevo, en este caso, lo que le resulta más rentable en todo el proceso de búsqueda es que, al otro lado de la plataforma, exista un número elevado de hoteles o alojamientos dispuestos a ofrecerle una amplia y variada oferta. De nuevo, a mayor participación al «otro lado» de la plataforma, más alta será la probabilidad de que usted desee participar o acceder.

Aquí, lo relevante es que, para asegurar el éxito de estas plataformas, éstas deben maximizar el número de participantes en su mercado. Para ello deben congregar al mayor número de individuos en ambos grupos, es decir, de aquellos que buscan el bien o servicio que con la plataforma se desea adquirir y quienes pueden ofrecer todo aquello que buscamos en ella. Es por eso que el éxito de estas plataformas que gestionan estos mercados duales dependa extremadamente del número de individuos que puedan congregar a ambos lados del mismo.

Las externalidades determinan el tamaño de las plataformas. Al igual que la gravedad ayuda a aglomerar la materia en el espacio, pues donde más materia se concentra más atracción resulta para aquella que aún vaga sin rumbo fijo, las externalidades atraen al cliente o vendedor a la plataforma, con lo que se genera valor para ésta. La externalidad implica que, si decido unirme a una comunidad como Facebook o Twitter, estoy elevando su valor, aunque sea marginalmente, además de aumentar el valor que ésta tiene para mí, pues satisface mi necesidad particular. Todos, al acceder a Twitter o Facebook, no sólo buscamos llevar a cabo una actividad en la que deseamos estar presentes. No sólo ganamos al encontrar la información que deseamos, encontrar al amigo o amiga de la infancia o al estar presente en las conversaciones que nos resulten más interesantes. Además de nuestro beneficio, generamos beneficios al resto, por la sencilla razón de que estamos presentes y por ello elevamos la probabilidad de interacciones que para muchos otros puede implicar una razón para también estar presentes. Ésta es la externalidad de las plataformas. Y esta externalidad es mayor cuanto más participantes tengan. Si, además, el coste marginal de ofrecer el servicio, por ejemplo, de mensajería es prácticamente cero, entonces la tendencia a crecer de estas plataformas podríamos decir que es «infinita».

Estructura de precios

La tercera característica es la estructura de precios. Es evidente que las plataformas deben extraer sus ingresos de alguna parte. Cuando hacemos las reservas en Booking pagamos a los hoteles que en ella están presentes. Sin embargo, cuando accedemos a Twitter, lo hacemos gratuitamente, salvo si queremos considerar la transmisión de nuestros datos como un precio que debemos pagar a la empresa que nos suministra el acceso. Igualmente, cuando abrimos el periódico digital, éste no nos cuesta nada salvo que queramos entrar en una interfaz «premium», por la que recibiremos un producto diferenciado y exclusivo. En todos estos casos, excepto en el último ejemplo, accedemos a la plataforma de forma gratuita.

Entonces, si nosotros no pagamos en algunas de estas plataformas, ¿quién paga? Normalmente, suele hacerlo la parte que más valor obtiene de ésta. Por ejemplo, el hotel donde finalmente reservo mi habitación habrá pagado una tasa y, normalmente, una comisión (tasa ad valorem) a la plataforma que le permite estar presente en todas las búsquedas de los potenciales viajeros. Otro ejemplo: Google suele cobrar una tasa si quieres que tu empresa resulte de las primeras en una búsqueda que tenga algo que ver con tu negocio. Para mí, el precio por hacer la búsqueda es cero, e incluso podríamos decir que es negativo, ya que para realizarla me deben subvencionar.

Las plataformas subvencionan a aquellos que generan los datos que luego pueden ser usados como mercancía para generar ingresos. Es por ello por lo que deben elegir a quién cargar un precio y a quién no. Los que usan la plataforma generan las externalidades, con lo que elevan la potencialidad de éxito, pero puede ser a costa de sufrir ciertos costes, como, por ejemplo, tener que soportar la publicidad. En este caso, la estrategia de la plataforma suele ser ofrecer servicios gratuitos que compensen el coste publicitario.

Quien paga en una plataforma es simplemente aquel que tiene más que perder si no participa en ella. En Facebook o Google, las empresas de análisis de datos que diseñan campañas de publicidad; en Amazon, las compañías de suministros de bienes; en Booking, los hoteles; en Uber, los conductores; o en Airbnb, los propietarios de los inmuebles que cuelgan sus ofertas en la plataforma. Por el contrario, si a un consumidor se le cargara una tasa por acceder a una información, de la cual posiblemente no obtendría un resultado satisfactorio —no siempre damos con el hotel que queremos—, la plataforma perdería muchas de sus potenciales interacciones y con ello, por efecto arrastre, también a gran parte de sus potenciales clientes dispuestos a pagar. Visa, por ejemplo, puede llegar a subvencionar a los clientes con premios o regalos si usan sus tarjetas. Por el contrario, suele cobrar al local donde la empleamos. Sólo los bancos cargan una comisión de mantenimiento de las tarjetas asociadas a sus cuentas.

En economía, la palabra técnica que resume todo lo anterior es de nuevo elasticidad. Cuando decimos que un consumidor tiene una baja elasticidad respecto al precio de un producto que pretende o desea consumir, estamos diciendo que este consumidor no va a responder al cambio del precio del producto de forma relevante. Por ejemplo, el tabaco o los combustibles suelen tener elasticidad-precio baja a corto plazo. Esto quiere decir que, para un fumador, una subida del precio del tabaco no va a hacer que reduzca su consumo a la mitad por considerar en este momento dicho producto caro. Lo mismo ocurre con los que conducimos un coche y lo necesitamos para desplazarnos. Que un producto tenga elasticidad-precio baja implica que la empresa o empresas que ofrecen ese producto tienen en cierto modo capturado al consumidor, a sabiendas de que si sube el precio del producto no va a perderlos, al menos, a corto plazo. Por el contrario, cuando argumentamos que un producto tiene una elasticidad-precio alta, asumimos que en ese mercado un incremento de los precios por parte de los productores puede ser letal para sus ventas e ingresos. Perderá a parte de éstos, por lo que la opción de esta subida resulta poco rentable para la empresa, aunque sea un monopolio.

En resumen, los bajos costes que les supone a estas plataformas expandir su actividad así como la existencia de externalidades de red les otorgan un enorme incentivo para aumentar su tamaño. No es de extrañar que muchas de estas plataformas dominen ampliamente su mercado. Como veremos en la cuarta parte del libro, esto puede generar a su vez incentivos de las administraciones para intervenir, pues el poder de mercado tradicionalmente se ha considerado lesivo para los intereses de, entre otros, los consumidores. Sin embargo, veremos también que, con estas nuevas plataformas y con muchas empresas tecnológicamente avanzadas, los riesgos derivados de este poder son otros. En particular, el problema nace por su condición de monopolistas en la demanda de empleo, es decir, por monopsonios. Pero antes de analizar las posibles consecuencias de este poder en las relaciones «laborales» dentro de las compañías, es necesario primero distinguir entre éstas. Como veremos, la deducción de estas consecuencias dependerá del tipo de plataforma del que hablemos.

Tipos de plataformas digitales

En primer lugar, y como es lógico, se acotará la clasificación a aquellas plataformas que suministran un producto o servicio a cambio de un precio, donde una de las partes que conforman el mercado, llamémosles de momento «proveedores», son individuos o empresas. Descartamos aquellas plataformas digitales cuyos ingresos se basan en la publicidad o venta de datos, como Facebook o Google, o en la prestación de servicios o venta de productos de empresas, como las webs de reservas o de distribución tipo Amazon. Comprender las posibles consecuencias de este nuevo modo de organización productiva en el empleo nos obliga a centrarnos en aquellas plataformas que llevan a cabo una actividad intermediadora en el intercambio de tareas o servicios.

Estas plataformas, como se ha descrito, se componen de dos grupos de participantes. En primer lugar, los consumidores, que en este caso serán aquellos que estarán dispuestos a pagar un precio por el servicio suministrado. En el caso de Uber, por ejemplo, aquellos que usarán el vehículo para poder trasladarse entre dos puntos de una ciudad. También puede ser una compañía que necesita un informe de mercados o un diseño de un nuevo producto y que busca en la red, a través de plataformas especializadas, quién pueda hacerlo. En segundo lugar, estarán los proveedores, que ofrecerán sus servicios, ya sea localmente o a través de la red.¹⁶¹ Como se ha recalcado, éstos pueden ser empresas, como en el caso de Amazon o Booking, o particulares, como Amazon Mechanical Turk o una combinación de ambas, como Uber. La plataforma pondrá en contacto a ambos grupos, clientes y proveedores, y cobrará un precio al grupo para el que el uso de la tecnología disponible sea más determinante. Al que tenga menor elasticidad-precio.

Esta delimitación también descarta las plataformas comúnmente llamadas «colaborativas». En este caso, aunque es muy probable que exista en éstas una prestación de servicios o incluso la transmisión-venta de un bien, la relación entre cliente y proveedor se realiza con el objeto de compartir el uso de un bien, en la que una de los dos satisface parte del coste que implica. También quedan fuera de esta clasificación y del objetivo de este análisis aquellas colaborativas que implican el intercambio de bienes sin ánimo de lucro. A diferencia de las plataformas que sí mercantilizan tareas servidas por personas o empresas, en las colaborativas el contacto es más casual, puntual.

Aquí es necesario diferenciar el pago del servicio y el precio que la plataforma cobra por el uso de su infraestructura. En primer lugar, es evidente que el pago del servicio lo hará siempre el cliente, del mismo modo que pagamos a un taxista por el uso de su automóvil y al conductor que Uber nos ha ofrecido para que nos preste un servicio similar. Cuando una empresa de Moscú solicita a través de las plataformas especializadas un ingeniero con experiencia en Android, lo hace para confiarle un encargo que pagará una vez entregado éste.

Frente al pago que hace el cliente-consumidor, los proveedores pagan una tasa o porcentaje de sus ingresos a la plataforma que les facilita el contacto. Normalmente, estos pagos se componen de varias tarifas. Por lo general, hay un pago de apertura, es decir, de registro en la web para que el nombre y las características del proveedor estén activos y sean visibles para el potencial cliente. A partir de ahí, lo más habitual es un pago ad valorem, es decir, un porcentaje sobre el servicio prestado, que en general puede oscilar entre el 10 y el 20 por ciento de los servicios dependiendo de la actividad. Estos cargos de la plataforma a los proveedores son el origen de los ingresos de ésta y recaen sobre el grupo de menor elasticidad-precio.

Para realizar esta clasificación resulta de gran utilidad el informe de la Fundación Friederich Ebert Stiftung elaborado por Florian A. Schmidt, donde se utilizan dos características como criterios.¹⁶² La primera de ellas, es dónde se presta el servicio: en la nube o localmente. Esta clasificación tendrá, como veremos, importantes consecuencias laborales. En el caso en el que el servicio se ofrezca en la nube, no existe contacto real entre quienes lo proveen y quienes lo reciben y pagan por ello. El contacto se ciñe solamente a través de la interfaz que la plataforma pone a disposición de aquellos que realizan la tarea o actividad. Por el contrario, frente a la nube, el servicio puede ofrecerse localmente, es decir, cuando entre las partes se genera una transacción real que requiere la presencia física en el mismo lugar, como puede ser la limpieza de un hogar o el transporte en una ciudad.

La segunda característica por la que se clasifican las plataformas es en función de la naturaleza del servicio en su grado de complejidad. Por un lado, existen plataformas donde el proveedor realiza microtareas, es decir, porciones pequeñas de procesos de producción o de creación de cadenas de valor llevando al extremo la separación de las cadenas productivas. Por el contrario, podemos encontrar plataformas donde los encargos de los clientes sean de nuevo microtareas, pero, a diferencia de las anteriores, éstas se solapan con las realizadas por otros proveedores, con lo que se obtiene un producto final que será la suma de todas las microtareas realizadas por este «enjambre» de individuos. Son las llamadas «contest plataform». En tercer lugar, existen plataformas donde los encargos a los trabajadores son más complejos, con el concurso de numerosas tareas, por lo que se precisa, en general, una mayor cualificación del proveedor. Mientras en las primeras el ítem que se negocia suelen ser tareas rudimentarias, como, por ejemplo, el control de contenidos de una red social, en las segundas tienen cabida, por ejemplo, encargos a ingenieros o informes de rentabilidad de un negocio. Como se puede comprobar, estas plataformas no son más que expresiones radicales de la tendencia a externalizar las tareas por parte de las empresas. La reducción de los costes de transacción no sólo genera el nacimiento de plataformas donde antes no las había, sino que, además, genera un beneficio esperado de externalizar. Todo ello gracias al cambio tecnológico.

En la tabla 4 se muestra la clasificación resultante basada en estas dos características. Las filas clasifican a las plataformas en función de si los encargos son microtareas o proyectos complejos, y las columnas si las plataformas exigen el contacto y la presencia local tanto del proveedor como del cliente o, por el contrario, si el servicio se presta en la nube.

Tabla 4  Clasificación de las plataformas digitales por  localización de los servicios prestados y tipo de cliente

Fuente: Basado en Schmidt, F. A., 2017

En las plataformas que trabajan en la nube y donde se requieren servicios complejos, encontramos aquellas en las que los proveedores suelen identificarse como freelancers. Entre éstas podemos destacar UpWork, donde podemos hallar literalmente a cientos de miles de freelancers, e incluso millones. Todos ellos están dispuestos a trabajar en lo que se les pida dentro de su ámbito de cualificación. Una simple búsqueda sin restricciones en UpWork nos ofrece una base de datos de más de 1,5 millones de profesionales. Éstos tienen cualificaciones y habilidades muy diferenciadas, pero entre los más destacados, podemos encontrar a ingenieros de robótica, expertos en bitcoin, programadores, analistas de sistemas, economistas, financieros, etc. El mensaje de cabecera de UpWork es muy revelador y nos ofrece información sobre qué es lo que se «vende» en esta plataforma: «Get it done with a freelancer», para lo que ofrecen casi un centenar de opciones diferentes de servicios disponibles.

UpWork, por ejemplo, funciona del modo tradicional tal y como se ha explicado en las secciones anteriores. Los profesionales, o freelancers, se dan de alta en la plataforma. Pagan por ello un canon mientras se descargan tanto la aplicación para móvil como el acceso a una interfaz de la web en la que deberán ir realizando o descargando sus tareas o sus trabajos. Por el contrario, el cliente accederá a la web para buscar a aquella persona que pueda satisfacer una necesidad productiva, como puede ser, por ejemplo, una programación o la realización de un análisis de mercado. La web, la plataforma que está en medio, los pone en contacto asegurándose además de que la relación comercial (o laboral) entre ambas partes se desarrolla bajo una serie de condiciones. Los pagos suelen ser habitualmente por horas, lo que impone la necesidad de ciertos controles por parte de la plataforma y que pone a servicio de los que contratan a los «proveedores». Así, los freelancers deben realizar sus tareas bajo la condición de ser monitorizados por la propia plataforma, lo que facilita la información sobre el desarrollo del servicio al cliente. Toda la monitorización permite al cliente asegurarse de haber contratado a la persona adecuada, así como confirmar que las operaciones se realizan de la manera esperada para que se concrete finalmente el pago acordado. Además, toda esta información servirá a la plataforma para crear ratings de profesionales, que suministrará en la base de datos junto con la opinión que sobre el profesional hayan expresado anteriores clientes de este freelancer. A cambio, aquellos que demuestren el mejor saber hacer y obtengan los mejores ratings pueden recibir más encargos, con lo que optan a unos ingresos elevados.

Entre las plataformas que desarrollan su actividad en la nube, pero encargan sólo microtareas a los proveedores, destacan Amazon Mechanical Turk, Clickworker, Crowdflower, etcétera. En ellas, aunque las tareas encargadas son muy variadas, no se suele exigir una especial cualificación, aunque, a veces, dentro de la misma plataforma se ofrece entrenamiento. Suelen ser plataformas donde se desarrollan microtareas que aún la inteligencia artificial o la automatización no pueden desarrollar, por lo que es necesaria la participación de seres humanos. Por ejemplo, la ayuda a la traducción o el cribado de contenido en las redes sociales. También suelen usarse para generar estudios de mercado. La diferencia con las plataformas tipo UpWork reside en las tareas que se deben realizar y que determinarán también claras diferencias en cuanto a la demanda de trabajadores, así como en las retribuciones ofrecidas.

En tercer lugar, se encuentran aquellas plataformas que ofrecen servicios en el mundo real. Éstas, siempre virtuales, ponen en contacto a un cliente con un proveedor para la realización de un servicio que implica un cara a cara entre ambos. Dentro de este grupo los ejemplos son elevados, aunque podemos destacar a Uber, Lyft, Leferando, Instacar, Taskrabbit, Helpy, Kaufmich, Deliveroo o Glovo. En el caso de plataformas de microtareas a nivel local tenemos los ejemplos de App-Jobber o Streetpotr.

Este tipo de plataformas, de servicios locales y macrotareas, son aquellas que se engloban en lo que llamamos «gig-work», frente a las anteriores plataformas que se pueden catalogar como «cloudwork» o «crowdwork». Como vimos, la gig-work ha recibido mucha atención en los últimos años al haber generado grandes disrupciones en algunos mercados —es el caso de Uber en el sector del transporte urbano—, o por el tratamiento legal que parece obviar para aquellos que son los «proveedores» de los servicios y que para muchos no son más que simples trabajadores sin la catalogación legal de que lo sean.

Lo que nos interesa es comprender qué consecuencias tienen estas plataformas en las relaciones laborales de quienes participan en ellas en calidad de «proveedores» y cómo esto puede cambiar el perfil del trabajador del futuro.

Consecuencias económicas y laborales de las nuevas plataformas digitales

La «atomización» de la actividad productiva, y desde luego del empleo, que se produce por la radical externalización de la actividad productiva basada en las plataformas tiene las mismas consecuencias que vimos en el capítulo 9. Podemos recordar entonces que los diferentes trabajos que han analizado las consecuencias laborales de la externalización en la economía «tradicional» se resumen en una mayor probabilidad de empleo, aunque unido a una mayor precarización, así como desigualdad. Además, el traslado del riesgo de la actividad productiva a empresas más pequeñas, e incluso a los propios autónomos o freelancers, puede tener otras consecuencias. En esta última parte de este capítulo veremos qué podemos esperar del empleo de las plataformas, qué beneficios y qué costes laborales podemos adelantar.

En general, las relaciones que surgen en torno a las plataformas descritas en la tabla 4 se dotan de tres características que, en función de las cuales, se podrían categorizar. Como resume Ignasi Beltrán, la posibilidad de que las plataformas estén ofreciendo un «servicio subyacente» es condición necesaria, aunque no suficiente, para poder catalogar la relación como laboral.¹⁶³ Como veremos, esto es importante no sólo para analizar las posibles consecuencias económicas y laborales, sino para diseñar una actuación de política para minimizar posibles costes. Según Beltrán, y siguiendo a la CAEEC, estas tres características son:¹⁶⁴

1. Las tareas realizadas por quienes las ofrecen se llevan a cabo con un cierto grado de autonomía. Esta autonomía puede suponer desde decidir cómo llevar a cabo la tarea o, en algunos casos, incluso si ésta puede rechazarse o no. Esta autonomía puede resultar muy positiva en ciertas circunstancias, aunque no cabe duda de que puede incluso tener efectos adversos en determinados contextos.

2. Dentro de esta autonomía puede incluirse el precio. Es decir, ¿tiene el prestador de servicios la capacidad de decidir el precio o por el contrario viene fijado por la plataforma?

3. La plataforma posee activos necesarios para la prestación de servicios.

En función del grado de cumplimiento de estas tres características, podremos argumentar que la relación surgida del seno de una plataforma se adecúa más a la de un cliente con un autónomo o a la de un empleador con un trabajador.

Por ejemplo, en el caso de plataformas crowdwork, suele fijarse el precio además de necesitarse aplicaciones y software de la plataforma para poder realizar el servicio. Asimismo, existe una disposición total por quien realiza la tarea para llevarla a cabo y esta disposición no es remunerada a menos que se realice la tarea. En todo caso, la continua relación entre el proveedor del servicio y la plataforma parece establecer una relación casi continua como si de un simple trabajador habláramos. De este tipo de relación surge lo que Valerio De Stefano ha definido como «procesos de invisibilidad del trabajador», relaciones que implican la deshumanización del trabajo por quedar, normalmente, sepultado en los sótanos de la red. Las tareas realizadas en las plataformas crowdwork requieren la participación de personas, ya que éstas aún no pueden ser realizadas por los robots, por algoritmos o por la IA. No obstante, son tareas que necesitan realizarse a un coste bajo para que resulten rentables. Un ejemplo paradigmático es la evaluación de contenidos en las redes sociales. Por ejemplo, muchos de estos trabajadores están, literalmente, horas revisando el contenido que millones de usuarios de las redes suben a éstas. Que el precio pagado por estas tareas sea bajo implica que gran parte de estos «ojeadores» vivan en países en vías de desarrollo —Filipinas suele ser el que más trabajadores tiene en este tipo de tareas—, por tanto, invisible a nuestros ojos. Son, si lo quieren ver de esta manera, como aquellos elfos que trabajaban en los sótanos del Colegio Hogwarts de Magia y Hechicería y que terminaban exigiendo no sólo compresión, sino mejores condiciones.

Evidentemente, este tipo de plataformas ofrecen oportunidades de ingresos para colectivos que de otro modo no sería posible. Es por este motivo que pueden resultar enormemente beneficiosas para la economía y para la sociedad. Por ejemplo, podríamos pensar que gracias a las plataformas se abren oportunidades laborales a personas que, con alguna condición de marginalidad, no obtendrían una oportunidad laboral similar en los mercados de trabajo tradicionales o presenciales. También permiten participar en el mercado a aquellos que tienen elevadas limitaciones horarias. Por ejemplo, personas con dependientes a su cuidado, como es el caso particular de las mujeres. También puede ser el caso de los estudiantes que quieren obtener algunos ingresos o aquellos que quieren obtener ingresos mínimos mientras desean moverse entre diferentes regiones o países. Por último, y como también recuerda Schmidt, es posible que estas oportunidades de empleo sean interesantes para aquellos que tienen una cierta movilidad reducida, como, por ejemplo, los que no pueden salir de su país o que incluso sobreviven en campos de refugiados.

Las plataformas GIG, similares a las anteriores, pero con la diferencia de que los servicios se prestan a nivel local, cuentan con unas particularidades parecidas. Los beneficios que se obtienen en ellas suelen redundar en las opciones laborales y sus ingresos. Por supuesto, se crea un servicio y un mercado, lo que genera economías positivas. Pero de estas relaciones se desprenden una serie de costes que deben ser señalados. Como vimos con la noticia de El País de diciembre de 2017, en estas plataformas es habitual reconocer que no queda clara si la relación que surge de ellas no es laboral. Los puntos 1 a 3 son en general discutibles, ya que es habitual que en muchos casos las plataformas valoren la capacidad de los proveedores para no rechazar encargos, ya que es habitual que, en muchos casos, las plataformas tengan en cuenta la capacidad de los proveedores para no rechazar encargos, que, además, sea necesaria una aplicación y que no exista libertad de fijar precios. En cuanto al punto 1, es habitual que en numerosos casos las plataformas indiquen cómo debe realizarse la tarea hasta el detalle. Todo ello hace dudar, en extremo, de que estemos ante una relación cliente-proveedor y sí ante una situación de empleador-empleado. Esta situación, que embarga a la actividad de estos trabajadores «independientes», supone una serie de costes.

Además de los costes enumerados en el caso de las crowdwork, deben señalarse otros costes asociados a estas plataformas. Uno de ellos, aunque no necesariamente para todas estas plataformas, es la existencia de jornadas laborales muy amplias, que en algunos casos se podría explicar por la necesidad de obtener unos ingresos mínimos. El poder de mercado tendría aquí una influencia directa, pues reduciría los ingresos percibidos por aquellos que llevan a cabo las tareas obligando a elevar el tiempo dedicado al trabajo para obtener estos ingresos mínimos.

Dado que no queda establecida legalmente la relación laboral, los derechos laborales quedarán debilitados. No sólo la no existencia de un contrato y de una categorización del proveedor como trabajador es relevante. Además, la existencia de poder asimétrico derivado del poder de mercado de estas plataformas reduciría la capacidad de negociación de estos «trabajadores». Sin embargo, tradicionalmente y en otros períodos históricos donde se había dado una similar asimetría en el poder de negociación entre empresarios y trabajadores, aparecieron instituciones que buscaron compensar dando más poder a quienes no lo tenían. Los sindicatos, instituciones laborales y sociales que buscan igualar de algún modo esta diferencia en el poder de negociación, tendrían dificultades en este nuevo ámbito del mercado donde por definición los que llevan a cabo las tareas por las que se les remunera no son trabajadores. No cabe duda de que en el futuro veremos avances legales en este sentido que permitan compensar esta asimetría negociadora. Su análisis lo dejamos para la cuarta parte de este libro.

En cuarto lugar, muchos de estos empleos «independientes» impiden, por su propia naturaleza, adquirir la experiencia que sí es posible dentro de los empleos tradicionales. Los trabajadores suelen adquirir dos tipos de experiencia, que son, en general, por las que a lo largo de la vida laboral sus ingresos suelen aumentar. Por un lado, la llamada «experiencia general», aquella que obtenemos por el simple hecho de trabajar y que se mantiene incluso si cambiamos de empresa o actividad productiva. En segundo lugar, los trabajadores disponen de lo que llamamos «experiencia específica», aquélla obtenida específicamente por la permanencia en una misma empresa, y que, generalmente, se suele perder al cambiar a otro empleo en otra compañía. Es por esta razón por la que se indemniza a un trabajador al ser despedido, por el hecho de perder parte de su capital humano en el mismo momento de salir por la puerta de la empresa. Es un seguro que se paga mientras se adquiere la nueva. Pues bien, en estas plataformas la experiencia específica es baja, al ser la naturaleza de los trabajos muy posiblemente diferente en función de quien contrate tu tiempo. Esto eleva claramente la incertidumbre sobre los ingresos futuros, más dependientes de otras variables que podemos considerar más volátiles.

En cuanto a los salarios, el trabajo mencionado con anterioridad de José Azar, Ioana y Marinescu Marshall I. Steinbaum nos da pistas por dónde podrá venir el asunto, y que puede ser aplicado para el conjunto de la economía, no sólo las plataformas. En el caso concreto de las plataformas, John Horton explica, teóricamente, cuáles pueden ser las consecuencias de la concentración de los mercados en éstas.¹⁶⁵ Así, a partir de un simple modelo de poder de mercado, si comparamos las retribuciones por los servicios ofrecidos de una plataforma con la retribución de estos mismos servicios ofrecidos por un mercado tradicional con competencia perfecta (recuerde que la competencia perfecta es una referencia de comparación), éstos, en el caso de los mercados duales organizados bajo plataformas, serían inferiores a los de la competencia perfecta. La razón, nada novedosa en economía ni en organización industrial y coherente con los resultados de Azar, Marinescu y Steinbaum, es que el poder de mercado eleva la capacidad de la plataforma para fijar precios. Como decíamos anteriormente, este poder de mercado vendría determinado por la baja elasticidad-precio del producto que la plataforma ofrece. Así, aquellas que con mayor éxito capturen su mercado y sean capaces de evitar toda competencia tanto directa como indirecta mediante el efecto arrastre o diferenciación de productos conseguirán unos mayores ingresos y beneficios a cambio de imponer condiciones más onerosas a sus «empleados» como es el caso de un menor salario.

Esto nos lleva, desde esta perspectiva, a considerar con fundadas reservas el futuro del empleo a través de estas plataformas. Así, si la propia característica del mercado donde dominan las externalidades, en el coste marginal casi cero y los fuertes costes fijos de entrada favorecen la concentración del mercado, esto se va a traducir en unas peores condiciones laborales de los trabajadores, en particular en aquellas plataformas de microtasking y crowdworking donde la cualificación del trabajador es baja. Además, la propia condición legal de quienes realizan estas tareas como autónomos o, cuando menos, no como personal laboral (ahora llamados «trabajadores independientes»), los deja en unas condiciones laborales precarias.

Sin embargo, y como siempre, para finalizar, es necesario argumentar estas consecuencias desde un punto de vista más general. Es decir, desde un punto de vista de equilibrio general. Es muy probable que el efecto económico sobre ciertos tipos de empleos del auge de las plataformas, de la gig-economy y del crowdworking no sea muy positivo. Pero la pregunta que podemos hacernos en este momento es doble. Por un lado, y en primer lugar, es posible que existan beneficios que debamos considerar y que puedan compensar estos costes. Es decir, ¿lo que pueda ser un coste individual para muchos puede ser para el conjunto de la sociedad un claro beneficio? Si esto es así, ¿es posible mejorar la situación de aquellos que soportan los mayores costes a través de transferencias de recursos desde aquellos que más se benefician?

Por otro lado, las plataformas de cloudwork y macrotareas, como UpWork, a las cuales se suelen asociar freelancers, se caracterizan por tener un balance muy diferente en estas tres características. En general, ofrecen condiciones más benignas para los proveedores. Así, en encuestas realizadas a usuarios de estas plataformas, afirmaron en general estar satisfechos con la labor que realizaban además de motivados por ello. Por último, también los participantes en este tipo de plataformas aseguran sentir una mayor seguridad en cuanto a sus ingresos futuros que la que sentirían en otro tipo de empleos. En estas plataformas, la autonomía es mayor y las relaciones, sin dejar de ser continuas, implican la realización de encargos complejos que en general no suponen actividades repetitivas. Mientras las plataformas basadas en microtareas exigen el desempeño de tareas repetitivas, en cierto modo rutinarias, pero que no pueden ser realizadas por máquinas que las automaticen, aquéllas basadas en macrotareas exigen la realización de tareas complejas y necesitan del intelecto humano para ser resueltas. Es por ello por lo que en general estas plataformas congregan a trabajadores muy cualificados. Así, por ejemplo, en UpWork, las cualificaciones más demandadas en 2017 eran las siguientes por orden de relevancia: desarrolladores de Android, de AngularJs, de C#, redactores, comerciales, analistas de datos, expertos en Excel, marketing en Facebook y diseñadores gráficos.

Sin embargo, incluso en estas plataformas pueden existir distorsiones que es necesario considerar. Por ejemplo, la monitorización del trabajo puede atentar contra la intimidad de quien lleva a cabo el servicio. Algunas de estas plataformas suelen observar, mediante aplicaciones instaladas en los ordenadores de quienes realizan las tareas, el desarrollo del trabajo. En este sentido, incluso pueden realizarse fotos aleatorias de la pantalla del ordenador para comprobar si el freelancer está trabajando en lo contratado o, por el contrario, se dedica a otras cuestiones. Esto es importante, pues va a afectar a la valoración del trabajador y por lo tanto a la posibilidad de poder obtener en un futuro algún nuevo encargo por parte de otros clientes.

En segundo lugar, estas plataformas pueden condicionar los mercados locales, ya que el mercado de los servicios ofrecidos, normalmente, por estas plataformas suele tener una dimensión global, lo que puede provocar, como veremos, una competencia internacional a nivel de individuos con consecuencias muy predecibles. Por ejemplo, supongamos que existen dos posibles freelancers que pueden hacer una misma tarea o trabajo en dos lugares remotamente diferentes del planeta: París y Kabul. Es de esperar que en esta situación uno de ellos, el que vive en Kabul (una ciudad de un país en vías desarrollo), pueda ofrecer un precio claramente inferior al de París (ciudad del primer mundo) para desarrollar un trabajo similar. Por este motivo, salvo que la especialización de la tarea sea lo suficientemente elevada como para expulsar a todos los otros freelancers posibles del mercado, la contratación de las tareas tenderá a concentrarse en freelancers que vivan en países en vías de desarrollo. Obviamente, lo que puede suponer una buena noticia para los especialistas que vivan en estos países será pésima para aquellos que lo hagan en países desarrollados. En este caso, la externalización de tareas por parte de las empresas radicadas, por ejemplo, en los países desarrollados implicará no sólo la descentralización de sus actividades a compañías o individuos fuera de la propia empresa, sino, además, fuera del país.

En consecuencia, la aparición de las plataformas digitales viene de la mano del riesgo de automatización a complicar el futuro del empleo. En general, la postura que debemos adoptar frente a la aparición de estos nuevos tipos de empleo, no sólo asociados a estas plataformas, sino a aquellos productos de la externalización y del poder de mercado, debe ser de cautela. Esto nos lleva a evaluar con precaución no sólo qué tipo de consecuencias acarrearán, sino, además, qué medidas poder adoptar para reducir los costes. En la siguiente parte del libro se ofrece, para todo lo explicado con anterioridad, cuáles pueden ser las políticas factibles que nos permitan asimilar del mejor modo posible el cambio tecnológico y hacer, de esta manera, que el empleo del futuro esté compuesto en general de buenos empleos.

IV

¿Qué debemos hacer?

Capítulo 12

Los retos para el futuro

BILLY MCMAHON: Uau, chicos, ¿de dónde viene toda esta hostilidad?

STUART: ¿De dónde crees que viene? Dos quintas partes de nuestro equipo están formadas por dos tipos viejos que no saben una mierda.

VINCE VAUGHN y DYLAN O’BRIEN,

The Internship (2013)

De los capítulos 4 al 11 hemos desarrollado en dos fases las posibles consecuencias del cambio tecnológico actual sobre el empleo del futuro. En una primera parte, asistimos a las consecuencias de la automatización y su enorme influencia en los modos de producción y en las relaciones laborales, no sólo del pasado, sino también y en especial del futuro. Las conclusiones fueron que, aunque no debemos temer por el empleo, sí debemos esperar uno muy diferente y, esto es lo más importante, con perdedores. En la segunda parte desarrollamos las razones que explican una tendencia que, si bien hasta el momento ha dedicado poca atención al debate sobre el empleo del futuro, puede tener unas consecuencias enormes sobre las relaciones laborales de las próximas décadas, la externalización, el poder de mercado y el desarrollo de las nuevas formas de empleo, en particular, las que se desprenden de las plataformas digitales. Todo ello perfila un futuro con elementos muy positivos, pero con no menos importantes costes. La labor de las administraciones, de las empresas y de las familias es la de prepararse para el cambio y cuanto antes mejor. Debemos, imperativamente, reconocer y disponernos para los retos del futuro. ¿Cómo lo hacemos?

¿Cómo educar para el futuro?

The Internship, película estrenada en 2013, retrataba en modo cómico los conflictos generacionales entre unos becarios ya venidos en años de Google y un grupo de veinteañeros, todos ellos candidatos para trabajar en la multinacional tecnológica. La película está basada supuestamente en los mecanismos de selección de empleados para Google, por lo que muestra a lo largo del metraje no sólo un proceso de selección dinámico y fuera de lo común, sino que, además, expone con humor cuáles eran las cualidades y habilidades que los responsables de recursos humanos buscaban entre quienes quisieran trabajar en Google. En el desarrollo del proceso de selección, los candidatos se distribuían en grupos de trabajo que, como equipo, deberían cumplir con una serie de objetivos. Las habilidades que necesitaban para ganar eran muy variadas, pero entre ellas destacaban trabajo en equipo, coordinación y liderazgo.

La realidad no está muy lejos de la ficción, al menos en este caso. En el año 2013, Google llevó a cabo un estudio muy detallado sobre cuáles eran las habilidades habituales entre aquellos empleados que habían alcanzado un mayor y reconocido éxito dentro de la empresa. Este análisis se hizo con todos los empleados que habían estado contratados en la compañía desde que ésta se fundara hasta el año del estudio. Si antes de hacer el informe nos hubieran preguntado cuáles creeríamos que eran las habilidades más valoradas, seguro que hubiéramos enumerado, entre otras, conocimientos en lenguajes de programación o habilidad en resolución de problemas técnicos. Sin embargo, no es así. De hecho, y aunque resulte paradójico, estas habilidades-capacidades «técnicas» aparecen en el estudio como las que menos correlación mostraban con el éxito profesional. Por el contrario, entre las más relevantes destacaban ser un buen entrenador, tener capacidad de comunicación y de escuchar al equipo, conocer a los demás, la empatía hacia los compañeros de trabajo o tener pensamiento crítico y saber solucionar problemas. Por último, también era relevante poder construir ideas complejas.

Ya en el capítulo 7 explicaba cuáles serían las habilidades más demandadas en el empleo del futuro. La segunda ola de automatización, con la introducción de la IA y sus derivadas (ML o Big Data), afectará sin duda alguna al empleo. Vimos que gran parte de estos empleos sufrirían cambios en los próximos años y que otros tienen una probabilidad elevada de desaparecer. El aumento de la ventaja comparativa de las futuras máquinas llevará a la sustitución de una parte de los trabajadores en ciertas tareas o a la complementación en otras, lo que nos obligará a centrarnos en estas últimas o en aquellas tareas para las que nuestra ventaja comparativa sea imbatible. Como en el caso de Google, lo fundamental es distinguir aquellas habilidades que serán más demandadas por las empresas en el futuro y trabajar el modo en potenciarlas. Existe una cierta idea de cuáles parecen ser estas habilidades o capacidades que potenciar, por lo que el papel de nuestra educación debe orientarse a su desarrollo.

BeWanted es una de las mayores plataformas de empleo para jóvenes de Europa. Su negocio se basa en la generación de una enorme base de datos de jóvenes con estudios universitarios, en su mayoría para facilitar a empresas la tarea de la búsqueda de candidatos que contratar. Lo interesante de BeWanted es que funciona al revés que otras plataformas de empleo, como por ejemplo InfoJobs. Es decir, el algoritmo está diseñado para que sea la compañía la que busque candidatos entre aquellos que se publicitan.

Lo realmente interesante de BeWanted según su responsable de comunicación, Julio Wais, es que podemos comprender cuáles son las necesidades y, por ello, las demandas de las empresas. Aunque es una base de datos de jóvenes con estudios superiores, en gran parte de los casos el perfil que más probabilidad tiene de ser seleccionado por la compañía no depende tanto del rendimiento académico del candidato como de las habilidades que se presupone que posee. Es más, cuenta Wais que parte de los candidatos poseen referencias sobre estas habilidades de terceros, lo que resulta de utilidad para las empresas a la hora de contratar. Que se valoren más ciertas habilidades que conocimientos según la experiencia de BeWanted encaja a la perfección con los resultados de un estudio de Deloitte, que, con más de 8.000 jóvenes encuestados en varios países del mundo, deja claro que gran parte de los encuestados consideran que lo aprendido en las universidades o centros educativos no es suficiente para el desarrollo de las tareas que exigen los nuevos empleos.¹⁶⁶

La experiencia de Google o BeWanted no es única. Cualquier encuesta realizada a consejeros delegados de empresas muestra que lo que se busca, actualmente, en los candidatos y futuros empleados no son las habilidades que nuestro sistema educativo ha venido potenciando desde décadas atrás. A partir de los datos de BeWanted, entre las habilidades más demandadas según estos consejeros delegados destacan las «sociales» o soft-skills. Concretamente, la habilidad más demandada, actualmente, por las empresas es la «resolución de problemas», que, para el 61 por ciento de los encuestados, es muy complicado cubrir con los candidatos disponibles. Otras habilidades como adaptación, inteligencia emocional, liderazgo y creatividad e innovación destacan entre las más valoradas. Las compañías demuestran entender que necesitan trabajadores con habilidades que les permitan estar preparados para los cambios, transmitirlos y aplicarlos. Éstas, que son en algunos casos innatas, en su mayoría se pueden aprender en un proceso de madurez intelectual, adquiriendo habilidades especialmente no cognitivas a lo largo de la infancia y la adolescencia.

Hasta la fecha, y desde la década de 1980, el éxito laboral ha estado asociado a estudios universitarios incluidos en el acrónimo STEM, es decir, science, technology, engineering y mathematics. Sin duda, estos estudios han estado, y siguen estando, en la base del desarrollo de los actuales avances tecnológicos, y, si su importancia ha sido crucial en el pasado más reciente, también lo será para el empleo del futuro. Por ejemplo, algunos estudios revelan que la demanda de trabajadores con conocimientos STEM aumentará a un ritmo del 9 por ciento en los próximos años, por encima del empleo en general, que lo hará al 6 por ciento.¹⁶⁷ Sin embargo, según el economista David J. Deming, y en línea con lo transmitido por los consejeros delegados, el estudio de Google o los datos de BeWanted, estas tendencias del futuro deben ser matizadas. Concretamente, y aunque las habilidades relacionadas con el conocimiento STEM siguen y seguirán siendo muy valoradas, será cada vez mayor el peso que tendrán las llamadas soft-skills en los procesos de selección.¹⁶⁸ Para llegar a esta conclusión, Deming realiza un análisis de las demandas laborales de las compañías estadounidenses desde la década de 1980 y lo que encuentra es que los empleos más remunerados son aquellos que exigen importantes conocimientos de matemáticas y de habilidades sociales, aunque es en esta última la que adquiere más y más importancia con el paso del tiempo.

Los retos que el empleo del futuro plantea nos obligan por lo tanto a redefinir el método pedagógico del presente. La educación del siglo XX, basada en aquella del siglo XIX fundamentada en la repetición, memorización y evaluación de los supuestos conocimientos adquiridos, no parece ser la óptima para preparar a nuestros jóvenes ante un mundo en cambio permanente, donde los conocimientos y las tareas que se necesitan en la labor como empleado o empleador mutan permanentemente. Ante estas apuestas que el cambio tecnológico nos envía, muchos son los que recomiendan una reorientación en la práctica educativa que debe iniciarse, incluso, desde las más tempranas edades. Como el economista James Heckman no se cansa de repetir, gran parte de la preparación no cognitiva, la adquisición de habilidades y capacidades que no suponen la memorización ni la adquisición de información, debe comenzar en aquellos estadios más tempranos de nuestra educación, entre cero y tres años.¹⁶⁹ No obstante, esta práctica educativa debe extenderse a todos los niveles de edades y de educación, aunque ajustándose especialmente en cada fase del aprendizaje en función de la madurez de los alumnos. La educación debe, pues, orientarse a dar respuesta a las nuevas demandas que aparecerán en el futuro. Frente al «sage on the stage», «guide on the side». O, dicho en nuestro idioma, frente a las clases magistrales de profesores que llegan, cuentan y se van, aquellos que aconsejan, ofrecen ideas, que explican, que se muestran como guías y que proponen caminos para la investigación y la comprensión. Todo ello, en un marco colaborativo donde las nuevas tecnologías deben desempeñar un papel primordial. Es cierto que no podemos diseñar la educación solamente para generar mano de obra. Pero no es menos cierto que un sistema educativo que da la espalda a las necesidades de un mercado de trabajo en el que terminará el alumno trabajando y exponiendo sus habilidades constituye en cierto modo una traición a los jóvenes. Así pues, la educación del futuro debe potenciar las habilidades que en su momento serán necesarias para elevar la capacidad del alumno para desarrollar su vida profesional. La Unión Europea afirma que es indispensable la adquisición de las competencias clave para así lograr que todos alcancemos el pleno desarrollo no sólo personal, sino, además, social y particularmente profesional. El objetivo, según la Unión Europea, es que nuestras habilidades y capacidades se ajusten a las demandas de un mundo globalizado, lo que facilita en última instancia un desarrollo económico vinculado al conocimiento, que deben ser transmitidas a través de un aprendizaje trasversal, dinámico e integral.¹⁷⁰ Como asegura Andrea Bandelli, la adquisición de estas competencias clave exige cambiar el rumbo y, en lugar de enseñar las nuevas habilidades, habilitar los procesos que las crean.¹⁷¹ Prosigue Bandelli argumentando que es fundamental que entendamos que se necesitan crear las oportunidades omnipresentes para desbloquear la creatividad. Debemos ser capaces de desarrollar un pensamiento crítico, que socave nuestras propias ideas y suposiciones. La estrategia educativa debe así enfocarse en el diseño, cambiando la tradicional narrativa de que la educación es algo que se recibe desde afuera por otra novedosa de que la educación se genera con la experiencia.

Incluso el Fondo Monetario Internacional (FMI) propone a la luz de los datos una redefinición de los sistemas educativos. Así, él señala sin ambigüedades que lo importante para todo trabajador es ofrecer habilidades no cognitivas, como las listadas arriba o en los capítulos 7 u 8, junto con los necesarios conocimientos tradicionales, que, no obstante, se baten en sutil retirada. Ante un futuro laboral cambiante, los conocimientos tradicionales pueden ser o no útiles, pero aquellas habilidades capaces de amoldarse a estos cambios serán mucho más valoradas. Y la razón es que éstas permiten a las empresas reducir costes en un entorno de flexibilidad. Los costes de transacción dentro de una compañía, representados como costes de coordinación y de adaptación, son menores cuanto mayores son estas habilidades entre sus trabajadores. Por ejemplo, y usando datos del PIAAC para España, aquellos trabajadores que afirman aprender constantemente en su puesto de trabajo reciben un 6 por ciento más de sueldo comparado con aquellos que no lo hacen. Los que deben presentar habitualmente los resultados de sus trabajos ganan un 12 por ciento más, y aquellos que deben organizar a grupos y liderarlos, un 9,3 por ciento. Los que usan la persuasión para convencer a compañeros, jefes y clientes, un 6,3 por ciento más.¹⁷² Dado que estos requisitos son más elevados en empresas con una mayor transformación hacia las nuevas tecnologías, podemos afirmar que estas competencias o habilidades son parte de la respuesta a los retos del futuro.

Entre las medidas necesarias podemos destacar varias. La primera es facilitar la educación desde la más temprana edad posible. El acceso a una educación gratuita desde los cero años es fundamental, pues está demostrado que las diferentes oportunidades de acceso a la misma tienen consecuencias a largo plazo entre la población.¹⁷³ En segundo lugar, nos recuerda Werner Eichhorst, la transición desde el sistema educativo al mercado de trabajo debe ser lo menos traumático posible.¹⁷⁴ Para ello, la formación profesional tiene que ser fundamental y debe suponer por parte de quienes diseñan el sistema educativo un objetivo primordial. En particular, la formación profesional dual ha de ser la meta en la que se mueva cualquier reforma hacia una mejor conciliación entre las capacidades de los jóvenes y las nuevas demandas del mercado de trabajo. En tercer lugar, los estudios superiores deben tornarse más prácticos en la dirección de ofrecer la posibilidad de adquirir las habilidades anteriormente expuestas, así como dejar de ser la fase educativa donde posiblemente se crean las mayores desigualdades al acceder a ella no siempre quienes quizás más lo necesitan.

Pero la preparación de los trabajadores para una mejor adecuación de sus habilidades a las demandas del futuro no sólo debe realizarse en el trabajo previo de obtención de la cualificación en la educación reglada. Los grandes cambios experimentados y la mayor rapidez con los que éstos se producen inducen a pensar que estas habilidades deberán potenciarse a lo largo de toda la vida, o más bien, habrá que ajustarlas paralelamente al transcurso de nuestra vida laboral. Frente a las habilidades aprendidas de antaño que servían para prácticamente toda la vida laboral y que, además, se ajustaban a una relación laboral única dentro de una misma empresa, en el futuro deberemos luchar por que la obsolescencia tecnológica no afecte a nuestra capacidad de ofrecer valor. El long-live education, ya una realidad, será una obligación para aquellos trabajadores que consigan complementarse con la tecnología. Los empleos serán menos estandarizados, más flexibles, y con ello, nuestra necesidad de acoplarnos a los mismos de un modo más eficiente. El aprendizaje, aquí, desempeña un papel fundamental y las políticas públicas para fomentar las transiciones entre empleos donde el aprendizaje es necesario, aún más. No sólo hay que generar un sistema educativo sensible a estos nuevos cambios, sino también diseñar programas de reciclaje que motive a los desempleados. Habrá que ir más allá de la mera subvención al trabajador, y fomentar su implicación, transmitir la necesidad del cambio. Más aún, no sólo el trabajador y las administraciones habrán de planear su respuesta al cambio desde el sistema educativo, sino que las mismas empresas deberán llevar a cabo una formación continua que potencie las habilidades necesarias y, además, la flexibilidad para que los trabajadores puedan alternar responsabilidades y tareas. Así, el World Economic Forum ha planteado una serie de pasos que deberían realizar estas compañías para ajustarse lo mejor posible a los rápidos cambios que la tecnología impone en la actualidad y muy seguramente en el futuro más cercano.¹⁷⁵ Los mismos responsables de estas empresas reconocen la necesidad del cambio y la rapidez con la que éste debe llevarse a cabo, lo que está motivado porque la competencia no espera y obliga a ajustar rápido o a desaparecer. Las compañías deben aprender a reconocer qué habilidades son las necesarias, deben motivar al trabajador a aprender y a ser flexibles. Los módulos de aprendizaje deben ser cortos, para así poder mantener un proceso de mejora continuo.

En este sentido, algunos países ya han planteado reformas en sus sistemas educativos con el objeto de ajustarlos a estas nuevas demandas. Por ejemplo, países como Singapur, tan de moda para ciertos casos de éxito, y que por cierto es uno de los países que mejores resultados obtienen en el informe PISA, o el propio México, que trata de reajustar su sistema educativo, están experimentando con métodos docentes que van mucho más allá de las formas tradicionales de educación. Así, han incluido programas para desarrollar elementos que potencien el carácter, la conciencia de ciudadanía, la confianza y todo ello en un marco de excelencia educativa. En Estados Unidos, una asociación entre la Markle Foundation, Microsoft y LinkedIn, entre otros, ha llevado a cabo la «Iniciativa Skillful», que tiene por objetivo diseñar y potenciar la generación de mercados de trabajo donde se ayude a millones de trabajadores a formarse de un modo óptimo que les permita acceder a los nuevos empleos que el cambio tecnológico ofrece.¹⁷⁶

Finalmente, un buen sistema educativo que nos prepare para el futuro es, además, un antídoto contra la desigualdad que al parecer provoca el cambio tecnológico. Es por ello que ante todo deben ser las administraciones públicas mediante la defensa y el diseño de un buen sistema público y gratuito de educación las que se pongan en la vanguardia del cambio. Si esto no se realiza con rapidez, es muy seguro que en el futuro podamos ver avances aún más intensos en la desigualdad entre trabajadores y en la población en general. Como me comentaba en una conversación Lucas Gortazar, economista del Banco Mundial y de la Universidad del País Vasco, para todos los trabajadores, pero sobre todo para aquellos que provienen de entornos socioeconómicos desfavorecidos, hoy es más necesario que nunca hacer una apuesta por las oportunidades efectivas de aprendizaje de competencias básicas para la vida en un mercado de trabajo que va a ser cada vez más dinámico e incierto. Continuaba Gortazar señalando para ello la relevancia de la agenda de Competencias Clave acordada por todos países de la UE y que había sido no sólo refrendada por nuestro país, sino incluida en las dos últimas leyes educativas (LOE y LOMCE), lo que era un buen punto de partida. No obstante, señala el economista del Banco Mundial, estos movimientos no son suficientes, pues se requiere un énfasis constante en todos los niveles y funciones de las políticas educativas, como la formación del profesorado, el currículo, la gestión de los centros o la evaluación de los aprendizajes.

En resumen, el mayor regalo que podemos ofrecer a las generaciones futuras es su educación. Una educación que les sirva para enfrentarse a los problemas del futuro. Pero la preparación y la inversión en los futuros trabajadores no son suficiente. Necesitamos, además, empresas preparadas, tecnológicamente avanzadas, y, para ello, su digitalización es una obligación para una economía que quiera encarar de modo exitoso la llegada del nuevo mundo tecnológico.

Nuevas formas de empleo, regulación laboral y política social

En el año 2015, el Banco Mundial analizó los efectos de las plataformas digitales en las economías.¹⁷⁷ Aunque el estudio se centraba más en las posibles consecuencias para países en desarrollo, este trabajo pone en el punto de mira algunas razones por las que estas nuevas formas de empleo pueden resultar beneficiosas. Así, en primer lugar, y como vimos en el capítulo 11, estas plataformas pueden suponer un impacto económico positivo para la economía en su conjunto en tanto que mejora los ingresos para ciertos trabajadores que en otros casos no tendrían. También pueden suponer un excedente en el consumidor, ya que la reducción de precios en ciertos mercados puede generar un efecto renta que les permita un mayor nivel de bienestar.¹⁷⁸ Además, al flexibilizar las relaciones económicas gracias a la reducción de los costes de transacción, se generan mercados que en el caso de la ausencia de dicha flexibilización no existirían. A esto hay que sumar que estos mercados pueden resultar beneficiosos por razones no necesariamente vinculadas a la economía, como, por ejemplo, el desarrollo de habilidades tecnológicas o la posibilidad de muchos de iniciar carreras profesionales que en otro caso serían difíciles de conseguir. Por último, entre sus beneficios también pueden destacarse el surgimiento de redes sociales, como la creación de grupos profesionales, la creación de externalidades basadas en el conocimiento, etcétera.

Sin embargo, estas nuevas formas de empleo generan una serie de costes que no deben minusvalorarse, algunas de las cuales se adelantaron en la tercera parte de este libro. Los principales costes que surgen de las plataformas digitales vienen principalmente de la creación de una nueva relación entre el consumidor final y el proveedor del servicio o tarea. Las plataformas, al actuar como intermediario y no como empresa, externalizan al máximo la actividad productiva, lo que tiene consecuencias en la distribución del riesgo que supone asumir un negocio. Dicho riesgo es desviado a los proveedores, con consecuencias evidentes en la estabilidad económica y profesional de estos nuevos oferentes. Proveedores individuales, como pueden ser autónomos o trabajadores «independientes», tienen menor capacidad para absorber los golpes (shocks) negativos por su escaso tamaño y por las mayores restricciones de acceso a mecanismos financieros que les permitan suavizar en el tiempo la evolución de sus ingresos, es decir, ahorrar cuando éstos sean elevados y endeudarse cuando sean reducidos. Es decir, la externalización de tareas a través de las plataformas —y no sólo mediante éstas, sino de cualquier mecanismo de mercado que, como vimos en los capítulos 9 y 10, no se circunscribe sólo a la economía digital— atomiza la oferta productiva, lo que puede suponer un beneficio para la economía al elevar la competencia, pero también, sin duda, un incremento de la precarización de la vida profesional.

Esta atomización de la actividad productiva no sólo tendrá efectos en la vida laboral del proveedor, sino que, además, y muy probablemente, dificultará la toma de ciertas decisiones de un modo eficiente. Por ejemplo, el acceso de estos nuevos proveedores a unos derechos laborales o sociales que un trabajador «regular» dispone y disfruta por ley, como son el derecho al desempleo, el acceso a seguros sanitarios públicos o a una pensión pública de mínimos, entre otros. Estas dificultades generarán una serie de condicionamientos que no necesariamente serán positivos. Todo ello, en efecto, supone no sólo un coste para quien sufra esta nueva forma de empleo, sino para el conjunto de la sociedad, lo que reducirá el valor añadido que las plataformas le ofrecen a ésta.

Es primordial insistir en que la externalización de actividades y la atomización de la oferta no son, como se vio en el capítulo 9, síntomas exclusivos de la economía digital y de las plataformas que en ella se multiplican. Es por ello por lo que los costes que esta tendencia puede suponer a través de la aparición de un nuevo empleo «informal» deben justificar una respuesta por parte del legislador. La sensibilidad social surgida recientemente, como, por ejemplo, a través de los conflictos judiciales, muestra la extensión a situaciones de fraude de la transformación de empleos regulares a estas nuevas formas de empleo. Como denuncia Vicente Canet, responsable de la industria alimentaria en la Federación Industrial de CC.OO., «los salarios de los falsos autónomos son un 45 por ciento inferior; sus jornadas, inhumanas y su cobertura de seguridad social es la mitad que la de las personas trabajadoras asalariadas».¹⁷⁹ Este reto que se nos presenta exige una inmediata toma de conciencia por parte de los gobiernos, cuya reacción debe focalizarse en dos frentes diferenciados. Por un lado, mientras la aparición de los «nuevos» empleos que aprovechan las economías y la flexibilidad de las plataformas exige su rápida y coherente «normalización» regulatoria, por otro, el aumento del número de trabajadores «no regulares» que representan un intento de sortear la regulación, como son los falsos autónomos, exige una acción de control y sanción. Sin embargo, las acciones en ambos casos deben huir de la simplificación, pues la realidad y la casuística de cada caso están lejos de ser homogéneas.

Como vimos, no todas las relaciones que vinculan a proveedor-plataforma-cliente tienen las mismas consecuencias. Un primer paso del legislador debe ser definir legalmente y con toda la precisión posible qué relación es la que existe entre estos proveedores de servicios o tareas y las plataformas que hacen de intermediarios. Simplificando, el legislador debe en primera instancia definir quién es y quién no es trabajador con los mismos derechos y deberes que el resto de los trabajadores «regulares». Esta definición es absolutamente fundamental.

Los tres criterios definidos en el capítulo 11 pueden resultar interesantes. Así, por ejemplo, un experto en Oracle de Barcelona, que realiza un trabajo muy específico a través de UpWork para una empresa que opera desde Hong Kong y con la que después de este servicio no vuelve a relacionarse, no puede considerarse un trabajador vinculado ni a esta plataforma que los ha contactado ni a la empresa que recibe el servicio. Tampoco si la variedad de tareas realizadas, así como de clientes para quienes se realizan las tareas, es elevada y diversa. Por el contrario, todo cambia si este proveedor realiza similares tareas de forma repetitiva y continua, y recibe, además, los principales ingresos de la realización de dichas tareas e incluso recibe indicaciones sobre lugar y modo de realización de éstas. Como vimos, en estos casos ese proveedor podría asimilarse a la naturaleza de trabajador por cuenta ajena.

En resumen, los criterios que han de definir legalmente a un proveedor como trabajador deben delimitarse con claridad. Una vez esto se haya hecho, el legislador y las administraciones tendrán la facilidad para diseñar una actuación eficiente. Para ello resultan de utilidad los criterios definidos por la Comisión Europea y adelantados al final del capítulo 11. Así, se puede considerar que la plataforma ofrece un «servicio subyacente» y, por ello, la relación productiva entre plataforma y proveedor podría ser de naturaleza laboral cuando este último, tal y como resume Beltrán a partir de la Comisión Europea:180,181

a) sigue una serie de instrucciones detalladas de quien propone el servicio o tarea que desarrollar, es decir, la plataforma que encarga el servicio o tarea, mientras sigue un horario más o menos prefijado o, cuando, al menos, no tiene verdadera libertad para evitar o rechazar la realización de una tarea;

b) no puede fijar un precio, por lo que debe aplicar en todo momento el propuesto por la plataforma;

c) desarrolla dicha tarea con los medios materiales que la plataforma suministra o indica que deben ser usados.

Nótese que estos criterios pueden perfectamente ser empleados no sólo para clasificar una relación laboral dentro de las plataformas de servicios, sino, además, distinguir en la «economía real» fraudes de ley que detecten falsos autónomos derivados, como vimos, de la atomización de la oferta productiva. Por otro lado, estas condiciones son de mínimos, lo que quiere decir que, si se observan estos tres criterios, no necesariamente deba ser considerada la relación de trabajo por cuenta ajena. Pero sí podemos considerar que aquellos prestadores de servicios que realicen su actividad para plataformas, pero no cumplan estas características, no deban ser considerados como trabajadores regulares, pues sería más precisa su calificación como autónomos. En este último caso, el trabajador tiene el control de los medios, la libertad para aceptar o rechazar una tarea sin que esto menoscabe su posibilidad de obtener futuros encargos o puede elegir el horario que mejor le convenga.

La necesidad de distinguir entre trabajador por cuenta ajena o autónomo responde a su vez a la necesidad de adecuar la legislación de forma precisa y eficiente a esta nueva realidad. Como se ha dicho, es fundamental que se comprendan los beneficios que las plataformas o una inteligente externalización de las tareas pueden suponer para la economía y el bienestar conjunto. No tiene sentido por ello una regulación o una agenda de actuación que sea frentista o contraria y que limite el desarrollo de las mismas. Por el contrario, es fundamental la canalización de esta nueva realidad productiva hacia un óptimo social. Es precisamente esta tarea la que el Parlamento Europeo ha iniciado mediante la publicación de la directiva relativa a unas condiciones laborales transparentes y previsibles en la Unión Europea. En ella se aconseja incluir definiciones de trabajador y empleador para que las relaciones entre prestadores de servicios y las plataformas queden definitivamente aclaradas.¹⁸²

Por otro lado, el principio que debe regir en la elaboración de una nueva legislación que conforme la mejor adecuación de esta nueva realidad económica a una sociedad que exige unos estándares mínimos sociales es el de la protección del trabajador. Debemos entender que la protección del empleo, no del trabajador, pudo tener sentido en una etapa pasada donde era fácil controlar el objeto que había que proteger, es decir, las relaciones laborales concretas, definidas en el tiempo y en el espacio, y en un contexto en el que era fácil saber tanto quién era el trabajador como, en particular, quién era el empresario. Esto, como podemos entender, es hoy mucho más complicado, por lo que los esfuerzos del legislador deben orientarse ante todo a proteger al trabajador, que es el único que, una vez definidos los criterios anteriores, podemos identificar en todos los casos con claridad. Como expresó en su momento Jean Tirole, con los nuevos cambios tecnológicos y con la globalización de los mercados el pasado paradigma de protección al empleo debe trasladarse a un nuevo paradigma de protección al trabajador. Y la mejor manera es diseñando políticas sociales que cubran las necesidades de estos nuevos (y todos los) trabajadores.

Enumerando algunas de estas opciones de política, en primer lugar, los costes de despido deben ser similares en todos los casos contractuales, incluso implementados entre aquellos que sean finalmente considerados trabajadores en estas plataformas. Se deben eliminar así todas las diferencias regulatorias existentes en la actualidad entre las diversas figuras contractuales, ya que, de lo contrario, la tendencia de las empresas sería siempre tratar de contratar a aquel trabajador cuyo coste relativo sea menor, condicionado éste a unas restricciones impuestas por la necesidad productiva de la empresa. Es por ello que una buena opción sería extender a todos los trabajadores, incluidos aquellos que realizan sus actividades a través de las plataformas (definidas como tales), una nueva regulación laboral simple y sencilla, con pocos contratos y con absolutamente los mismos derechos y deberes. En este sentido, además, y dada la propia naturaleza de las relaciones laborales que surgen desde estas plataformas, es fundamental que la indemnización por despido sea creciente desde el inicio de la relación, y diferente a cero, y con un máximo alcanzable en un momento determinado de tiempo. Este diseño vale tanto para proteger a los trabajadores de las plataformas como para evitar fraudes a través de la economía real. De este modo, desaparece uno de los incentivos a la contratación fraudulenta, incluso a través de las propias plataformas.

Para facilitar la flexibilidad e impedir los costes de movilidad y de contratación que suponen los procesos de despido, sería interesante el uso de cuentas individuales de derechos de despido, lo que ha recibido el nombre de «mochila austriaca». La mochila permite eliminar las restricciones a la movilidad de los trabajadores, que resulta tan costosa en términos de eficiencia para la economía. Con la posibilidad de conservar los derechos adquiridos por el trabajador en una determinada empresa sobre una posible indemnización de despido, se facilita la movilidad de éste, lo que eleva la probabilidad de un buen emparejamiento entre trabajador y compañía, y aumenta la productividad y la capacidad de éste de hacer valer mejor sus habilidades. En un entorno de cambio tecnológico, donde se incentive la movilidad sin que ello merme la contratación, una mochila en sustitución de un pago único en el momento del despido podría implementarse fácilmente, en particular en los empleos de estas plataformas.

Además, se deben potenciar los derechos sociales de los trabajadores no sólo mediante la obligación a los intermediarios (plataformas) de pagar cuotas regulares a la seguridad social, sino también de subvencionar la de aquéllos cuya senda contractual esté caracterizada por la abundancia de contratos de corta duración, habituales en este tipo de empleos, y que no permiten la generación de una protección mínima. En este caso estaríamos hablando de subvencionar, en parte, los derechos sociales de estos trabajadores con cargo a impuestos o cotizaciones. Esto obligaría, desde luego y principalmente motivado por la crisis estructural que atraviesa el sistema de seguros sociales (no sólo en España, sino en gran parte de los países desarrollados), a definir un nuevo sistema público de pensiones, tanto en su vertiente de gastos como de ingresos.

Para finalizar, la aparición de estos nuevos empleos puede debilitar el derecho a la representación sindical, lo que podremos considerar un coste. La virtud de la negociación colectiva es compensar el peso asimétrico que tiene el poder de negociación entre empresario y trabajador. A falta de negociación y de poder sindical, el empresario puede tener una mayor ventaja en el reparto del valor añadido que genera una actividad productiva. La creación de sindicatos y la aparición de la negociación colectiva tienen utilidad social en este sentido, pues permiten rebalancear los resultados de dicha negociación, lo que eleva los ingresos a favor de los trabajadores y en consecuencia mejora su bienestar. La negociación, además, reduce la desigualdad y eleva la demanda, pues incrementa los ingresos entre aquellos que menos obtienen, que suelen ser los que mayor ratio de consumo poseen.

Para ello es fundamental redefinir la acción sindical con el fin de poder dar respuesta a estas nuevas necesidades. En este sentido, en primer lugar, y como se ha adelantado, hay que definir correctamente qué es un trabajador dentro y fuera de las plataformas. A partir de aquí, la estrategia de los sindicatos debe ser variada, en función de cómo ésta pueda implementarse. Así, por ejemplo, es posible que en algunos casos surjan sindicatos desde las mismas plataformas. Ya hay «brotes» de asociación dentro de éstas, a partir de foros o agrupaciones de trabajadores donde se proponen acciones, se plantean cuestiones o problemas. Existen, por ejemplo, experiencias como <www.faircrowd.work>, que pretenden aunar estas experiencias y ofrecer una posición común a través de la cual pivotar la acción de los trabajadores a nivel global y de un modo organizado. Pero también es posible que los sindicatos tradicionales comprendan la necesidad de acceder a este nuevo espacio, y entiendan a su vez la obligación de ajustarse a los nuevos parámetros que supone la actividad económica y la relación laboral que nace desde nuevas formas organizativas. Sin embargo, surgen muchos retos que de nuevo el legislador debe considerar.

El primero de ellos es que, una vez más, es fundamental saber si estamos tratando con trabajadores independientes o autónomos. La razón es que, en algunos países, un sindicato de trabajadores autónomos podría ser considerado como una asociación ilegal de empresas que trata de influir en el precio. Aunque esto pueda resultar extraño, no está falto de lógica. Si se quiere que un sindicato no sea tachado de ilegal, lo primero que debemos saber es si asocia a trabajadores o no. En segundo lugar, en muchas ocasiones no está claro con quién hay que establecer el diálogo. Por ejemplo, un futurible sindicato de Uber ¿con quién tendría que hablar para diseñar un convenio colectivo? ¿Con la plataforma? ¿Tiene en este caso el estatus para ser considerada como tal? Nuevamente, es obligada la definición legal de quién debe ser el interlocutor que negocie con estos sindicatos. En tercer lugar y por último, muchas de estas plataformas tienen una acción global sin que exista representante legal en cada país. Esto provoca serios problemas no sólo a la hora de definir los derechos de unos y otros para conformarse en sindicatos, lo cual lleva a situaciones extrañas, como, por ejemplo, qué legislación aplicar en cada uno de los casos, es decir, a cada uno de los trabajadores. ¿Tendría sentido un convenio colectivo que sólo beneficiara a los trabajadores españoles?

En resumen, la aparición de nuevas formas de empleo y la atomización de la actividad productiva exigen una reacción de los gobiernos para amortiguar el golpe que puede significar los costes que esta nueva realidad puede suponer. En primer lugar, es necesario segregar de estas nuevas formas de empleo aquellos trabajadores que son simplemente autónomos. En segundo lugar, una vez hecho esto, habría que definir los parámetros que deben regular y controlar estas relaciones, tanto en defensa del trabajador como en cuanto a los derechos sociales aplicables. Finalmente, debe fijarse una nueva relación entre sindicatos y plataformas, entendiendo todas las dificultades prácticas que esto puede conllevar.

La lucha contra el poder de mercado

No son pocos los estudios que afirman que los nuevos mercados, en particular los digitales o los vinculados estrechamente a ellos, fomentan la concentración en pocas empresas de la oferta productiva. Después de la destrucción creativa debida a la crisis de las puntocom que condujo a la transformación del sector tecnológico basado en la web 2.0 y a los negocios desarrollados a partir de ésta, como, por ejemplo, las plataformas, el mercado parece concentrar cada vez más la actividad en pocas firmas. Como vimos en el capítulo 10, ¿podemos explicar esta tendencia hacia la concentración mediante la revolución tecnológica que estamos experimentando? ¿Están los actuales avances tecnológicos abonando el camino de la concentración o, por el contrario, podemos suponer que existen otras posibles razones más allá de la tecnología? La respuesta política, la lucha contra el monopolio, va a depender de que comprendamos bien las implicaciones de esta relación entre tecnología y concentración.

Las razones que fundamentaban la lucha antimonopolio que, por ejemplo, justificaron la división de la Standard Oil, eran en gran parte las mismas que han llegado hasta hoy. Éstas se resumían principalmente en tres: la tradicional defensa de la libertad de mercado, la defensa del consumidor y la eliminación de incentivos a la inversión. Hoy, los criterios que rigen la defensa de la competencia aún pivotan sobre estas mismas tres razones. Sin embargo, y éste es el problema, la realidad actual es mucho más compleja, en particular aquella que se asocia a las llamadas superstars tecnológicas. En este caso, el argumento clásico basado en estas tres razones parece quebrarse, pues o bien entra en conflicto con otras razones o bien simplemente no existe evidencia de que estas consecuencias existan, lo que puede no sólo matizar la justificación de una acción contra estas corporaciones, sino, además, desaconsejarla.

Los costes marginales hundidos que definen en gran parte estos negocios les permiten ofrecer sus servicios a los clientes a cambio de un precio reducido, lo que evidentemente no lesiona el bienestar de los consumidores. El argumento de que un monopolio limita el bienestar de los consumidores, en este caso, tendría poco fundamento. Más aún, incluso muchas de estas grandes corporaciones, como plataformas que son, subvencionan parte del consumo, pues ceden gratuitamente parte de sus productos. Es por ello que desde la perspectiva del consumidor es muy complejo evaluar los costes de la concentración del mercado. En cuanto a la desaparición de los incentivos a la innovación, supone un coste a los consumidores, pues impide la mejora de la calidad de los bienes además de limitar las mejoras en costes y por ello en los precios. Pero, en general, estos bajos incentivos suponen un coste a la sociedad, pues frenan el crecimiento a largo plazo. Sin embargo, las grandes corporaciones digitales son intensivas en capital y, lo que es mejor, en capital humano. Además, y frente a lo que diría la intuición, estas empresas llevan a cabo las enormes inversiones en I+D. El avance tecnológico que fomentan está fuera de dudas, por lo que, de nuevo, es difícil argumentar un coste global negativo para la sociedad. Así pues, la actuación antimonopolio tiene un problema evidente con estas nuevas corporaciones tecnológicas, pues el análisis clásico que justifica la intervención no puede aplicarse a empresas como Google o Amazon. Sin embargo, atendiendo a otras aristas de la realidad, sí podemos identificar costes reales que se desprenden de dicho poder de mercado.

En primer lugar, no deja de ser cierto que las grandes corporaciones desplazan la competencia en el negocio donde éstas actúan. Como vimos, acaparan gran parte del negocio publicitario. En este sentido, debemos considerar como los «verdaderos» clientes de estas plataformas no aquellos que usamos sus gadgets o herramientas, sino aquellos que proveen la publicidad. Y lo mismo podemos decir de otras plataformas cuyo negocio es diferente, pero que se basan en la misma filosofía, como, por ejemplo, Amazon, con el acceso de proveedores a sus plataformas, o Uber, con la de los taxistas que, aunque portan su vehículo, realizan sus servicios bajo el paraguas de su aplicación. Por supuesto, no debemos olvidar a Deliveroo, cuyo principal cliente no es tanto el consumidor que obtiene el producto en su domicilio como el rider, que es quien paga la cuota a la empresa. Por ejemplo, según algunos cálculos, Amazon carga una tarifa a las compañías que participan en su plataforma, con lo que genera un margen comercial que puede llegar a suponer hasta el 20 por ciento de los ingresos, evidentemente muy superior al que se esperaría en el caso de un mercado con mayor competencia. Recuerden que quien paga en las plataformas es aquella parte que dispone de una menor elasticidad-precio y es, en la literatura sobre monopolio, quien asume los costes de la concentración de la actividad.

Estos costes enlazan directamente con lo visto en la sección anterior sobre relaciones laborales, ya que si identificamos un posible coste que estas plataformas pueden generar en la economía, en este caso derivado directamente de su capacidad de concentrar mercado, es por sus consecuencias en el ámbito laboral. Estas empresas, al obtener poder de mercado, se convierten en grandes monopsonios, es decir, controlan la demanda de empleo en ciertos sectores, lo que convierte este poder de mercado en poder de negociación. Por ejemplo, rescato el ya mencionado trabajo de John Horton donde se explicaba, teóricamente, las posibles consecuencias de la concentración de los mercados de plataformas en salarios o remuneraciones de quienes llevan a cabo la provisión de tareas o servicios. También hay que recordar los trabajos de José Azar, Ioana Marinescu y Marshall I. Steinbaum, que relacionaban el poder de mercado con unas condiciones laborales más onerosas para los «empleados», como puede ser, por ejemplo, un menor salario.183,184

En resumen, el análisis antimonopolio clásico no encaja a la perfección en la realidad de las nuevas plataformas. Sería necesario un nuevo protocolo de actuación que identificase los costes sociales que estas grandes corporaciones pueden estar generando. Cómo actuar y dónde hacerlo es fundamental para maximizar el beneficio que estas nuevas compañías pueden generar en el conjunto de la economía y de la sociedad. Que gran parte de estos costes descansen sobre los trabajadores justifica la actuación de las administraciones como se describió en la sección anterior.

Si no puedes vencerlos, únete a ellos

En el momento en el que escribo estas líneas, la tasa de desempleo en España asciende al 16,74 por ciento de la población activa. Con datos para el primer trimestre de 2018, y según la Encuesta de Población Activa, unos 3,8 millones de personas activas no estaban ocupadas.¹⁸⁵ De ellas, algo más de una cuarta parte, casi un millón, eran mayores de cincuenta años. Por último, aquellos que llevaban más de un año en desempleo sumaban 1,9 millones, es decir, la mitad. Lo que estas cifras revelan es que el desempleo es uno de los mayores problemas que castigan tanto a la economía española como a su sociedad. El advenimiento de un cambio tecnológico que supone un riesgo de desempleo para no pocos, especialmente para aquellos que no posean las herramientas y capacidades para adaptarse, puede ahondar en este drama. Sin embargo, estas mismas nuevas tecnologías, las que nos amenazan, y en particular la IA, pueden resultar muy útiles en la propia lucha contra el desempleo.

Primero debemos comprender qué significa que el mercado de trabajo no es eficiente. Eficiencia en este sentido significaría que la oferta y la demanda se equilibran en el punto donde el bienestar de los participantes en dicho mercado es el máximo posible dada una tecnología. Para que la eficiencia sea la máxima posible es necesario que el mercado de trabajo sea de competencia perfecta, algo que obviamente hay que descartar. En los mercados de competencia perfecta, la información que poseen sus participantes debe ser completa y simétrica. Que la información sea completa implica que seamos omniscientes sobre todo lo necesario para tomar una decisión del mejor modo posible. Por ejemplo, la información es completa para la empresa si conoce exactamente qué características ofrece un posible candidato a un puesto de trabajo y si éstas encajan a la perfección como piezas de puzle con las demandadas en una vacante dentro de esta compañía. Por otro lado, también es completa para el trabajador cuando éste sabe que opta a un empleo sobre el que conoce qué se exige y, además, cuando sabe que lo exigido se complementa a la perfección con sus características y capacidades. La información es simétrica cuando ésta es compartida en su totalidad por empresa y trabajador. No existe, por lo tanto, desde este ámbito, ninguna parte con ventaja en una factible negociación sobre todo aquello que concierna a la relación laboral.

Sin embargo, la información nunca es completa y tampoco simétrica, lo que genera necesariamente ineficiencias en el mercado de trabajo. La consecuencia es que los emparejamientos empresa-trabajador no necesariamente son los óptimos, ya que la búsqueda de candidatos es costosa y la compañía termina haciendo una búsqueda no completa. También porque el trabajador puede no conocer todas las compañías disponibles para desarrollar su carrera profesional. Por ejemplo, Julio Wais, encargado de comunicación de la plataforma BeWanted, señala que «de las decenas de miles de empresas que entran a buscar candidatos en nuestra plataforma, no más de doscientas son conocidas por estos candidatos. Es más, cuando preguntamos por las preferencias de empleo, los candidatos sólo parecen mostrar interés por este reducido grupo de compañías». Las implicaciones de esta ineficiencia no son pequeñas. Por ejemplo, reduce la productividad de la economía, por lo que afecta al bienestar de la sociedad en su conjunto. Cuanto menos completa sea la información, menor nivel de eficiencia puede alcanzarse, al constituirse pares de empresas-trabajadores cada vez más alejados de los niveles óptimos de productividad. Además, la existencia de una información limitada puede afectar negativamente a la movilidad de los trabajadores, lo que, una vez más, supone una merma a la eficiencia del sistema, pues es muy posible que desconozcamos la existencia de empleos mucho más adecuados para las características de empresas y candidatos.

La existencia de esta ineficiencia viene motivada en realidad, y de nuevo, por los mencionados costes de transacción. Por ejemplo, del mismo modo que hoy somos capaces de rastrear miles de hoteles para hacer un viaje y así saber cuál es el mejor y cuál se adecúa a los parámetros de nuestras necesidades, o una empresa puede diseñar la publicidad a la carta según el perfil del cliente, en la actualidad podría ser posible que un candidato o una empresa que quiere contratar pudieran dar con los perfiles que más les interesa o creen que pueden elevar su probabilidad de encontrar un buen emparejamiento.

Seguro que conocen LinkedIn. Muy probablemente tienen su perfil en él y lo suelen actualizar a menudo. Es más, puede que incluso lo usen como una red social más, aunque enfocada a su faceta como trabajador. Si es así, hacen bien. No es LinkedIn la única plataforma, pero sí la más conocida, que trata de encontrar el mejor enlace (link) entre trabajador y empresa. En este libro he mencionado, por ejemplo, BeWanted, y seguro que conocerán InfoJobs. La razón de la utilidad de todas estas plataformas es su capacidad para rastrear perfiles de trabajadores o empresas para maximizar la probabilidad de encontrar un buen emparejamiento. En todos estos casos, la IA tiene la capacidad de reducir estos costes de transacción, por lo que es posible, gracias a ellos, mejorar la eficiencia de un mercado de trabajo que puede, así, elevar el óptimo encuentro entre los demandantes de empleo y los oferentes.

El papel de las administraciones en este campo debe ser doble. En primer lugar, debe asegurar mediante regulación que los algoritmos de búsqueda de estas plataformas sean tanto transparentes como neutrales según ciertas características de los candidatos. El objetivo ha de ser ante todo evitar la segregación laboral basada en características no fundamentales para el empleo. Una buena regulación en este sentido puede, por ejemplo, reducir la segregación y por ello la discriminación por razón de género o raza. Dicho de otro modo, los currículos digitales deberían ser «ciegos» a ciertas características. Piensen, además, si no se incluyera información como estado civil o situación familiar. El experimento podría resultar muy positivo, por ejemplo, para la discriminación por género.

En segundo lugar, estas nuevas tecnologías pueden suponer una herramienta fundamental para las agencias públicas de empleo. Hasta la fecha, la capacidad de éstas para emparejar demandas y ofertas es muy limitada, pues exige un seguimiento individualizado de un número elevado de perfiles por un número muy limitado de empleados públicos. La IA permite mejorar exponencialmente esta tarea. En este caso, con la misma cantidad de personal, e incluso menos, se podría mejorar el perfilado de candidatos, con lo que se ofrecería un servicio público mucho más eficiente. Sin duda alguna, las administraciones públicas deberán —ya lo están haciendo en países como Francia— considerar estas vías de desarrollo en un futuro inmediato.

Para realizar esta tarea, las administraciones pueden aprovechar la información generada en la red por parte de los trabajadores. Como se vio, la participación en las plataformas digitales genera información muy útil y valiosa de los trabajadores que, sin duda, debería formar parte del currículo particular de cada cual. En este sentido, existe un incentivo en crear una regulación que convalide esta información y que en particular pueda ser incluso compartida no sólo con la propia administración, sino también entre las propias empresas y trabajadores.

Junto con una elevada tasa de desempleo, en España el mercado de trabajo se caracteriza por la existencia de una fuerte dualidad. Esto implica un desproporcionado porcentaje de trabajadores con contratos temporales que, según la naturaleza de esos empleos, no encajan con las opciones que la ley permite. Es cierto que algunos creemos que en el origen de esta fuerte dualidad reside la asimetría en las previsiones legales en función del contrato que uno posea. Son en gran parte la reglamentación laboral, como, por ejemplo, la diferencia en los costes de despido entre trabajadores indefinidos y temporales, o la incapacidad de la ley para aclarar las causas del despido, lo que en principio incentiva a las empresas a asumir riesgos innecesarios cuando materializa relaciones laborales indefinidas, y que pueden acabar, en el caso de un necesario ajuste de plantilla, en manos de jueces y juzgados. Sin embargo, la homogeneización de la regulación no debe ser la única línea de actuación. Es fundamental, además, intensificar la lucha contra el fraude. Sin embargo, en España, cada mes se firman no menos de 2 millones de contratos, de los cuales una importante mayoría podría ser fraudulenta. Es evidente que no existen medios suficientes para plantear una inspección y una fiscalización que pueda realizar una labor eficiente en este sentido. Al menos hasta ahora.

De nuevo, la IA puede ayudar a combatir el fraude y a elevar la eficiencia del mercado de trabajo en un futuro próximo. El desarrollo de software que permita, por ejemplo, la lucha contra el fraude financiero o el seguimiento de actividades ilícitas puede ser igualmente utilizado para el seguimiento de comportamientos de empresas que utilicen de forma fraudulenta ciertos contratos o sigan determinadas costumbres, como el encadenamiento de contratos de muy baja duración, el despido y contratación en períodos cortos para no cubrir períodos vacacionales o de fin de semanas, etcétera.

Tecnología y género

La desigualdad de género, concretamente la salarial, se ha reducido en las últimas décadas en prácticamente todos los países occidentales. Al parecer, el cambio tecnológico puede haber desempeñado un papel relevante en esta mejora. Tanto el mayor acceso de la mujer a los estudios superiores, como la liberalización de las tareas del hogar y la reducción de la fertilidad —que también puede explicarse en parte por el avance tecnológico y la automatización de tareas— podrían explicar una parte sustancial de la caída en las diferencias salariales entre hombres y mujeres. Sin embargo, y mirando al futuro, las perspectivas no parecen tan alentadoras. Como vimos, la automatización no ha tenido un efecto sesgado en cuanto al género, pero no tanto así las nuevas formas de empleo. La mayor flexibilidad que implican las nuevas plataformas de empleo, así como la aún importante segregación por género en los estudios universitarios, unos más demandados que otros en una economía donde las nuevas tecnologías imponen su ley, pueden revertir esta evolución positiva a medio y largo plazo. El futuro del empleo, así, puede no ser tan benigno con las mujeres como sí parece haberlo sido en el pasado reciente.

En cuanto a la tendencia pasada, existen estudios que validan la visión positiva que el cambio tecnológico tendría para la reducción de las diferencias salariales entre hombres y mujeres (brecha salarial) de las últimas décadas. Las economistas Sandra Black y Alexandra Spitz-Oener en un trabajo del año 2010 encuentran, para el mercado laboral alemán, que el cambio tecnológico ha ayudado a reducir las diferencias salariales entre hombres y mujeres, aunque la razón original de esta caída no necesariamente se puede considerar en sí positiva.¹⁸⁶ Según las autoras, la polarización explicada en el capítulo 6 perjudicó precisamente a las mujeres, al ser éstas las que fueron con mayor intensidad reemplazadas por las máquinas. Como consecuencia, el peso relativo de las mujeres en el resto de los empleos basados en tareas no rutinarias, en particular en los más cualificados, aumentó, lo que redujo por composición las diferencias salariales respecto a los hombres. Por lo tanto, la mayor pérdida de empleos rutinarios entre las mujeres explicaría una parte no desdeñable de la reducción en la brecha salarial por género. Además, Claudia Olivetti y Bárbara Petrongolo, en un trabajo de 2016, muestran que esta reducción de la brecha pudo incentivar una mayor participación femenina, lo que redujo aún más las diferencias por género en participación laboral y salarios.¹⁸⁷

A esta explicación, los economistas Marc Teignier y David Cuberes aportan otras razones que supuestamente han podido favorecer a las mujeres en un entorno productivo más tecnificado.¹⁸⁸ Así, como explica Teignier:

… a las razones explicadas por Black y Spitz-Oener hay que añadir, al menos, otras dos. Una primera se basa en los efectos que sobre la fertilidad tiene el cambio tecnológico: la caída sería provocada por el aumento en el coste en educación que supone un entorno de continuo cambio tecnológico. Esto, evidentemente, beneficiaría a la mujer, para la cual la maternidad es una de las razones de su mayor segregación ocupacional. La segunda, que el cambio tecnológico facilitó en el pasado la adopción de los electrodomésticos en los hogares, lo cual reduce el tiempo que hay que dedicar a las tareas del hogar. Esto benefició de nuevo a la mujer.

Por su lado, comenta Cuberes que «en el caso en el que existan importantes barreras al acceso de la mujer al mercado laboral o al emprendimiento como empresarias, por ejemplo, el efecto del progreso tecnológico a través de las tareas del hogar es aún mayor».

Sin embargo, frente a esta visión luminosa y «optimista» del pasado, el futuro aparece con tonos más grises o podríamos decir oscuros. Para entender esta visión «pesimista», es necesario señalar que, primero, la actitud frente al cambio tecnológico es diferente por género, lo que puede provocar efectos negativos en la diferencia de género; segundo, que la segregación en los estudios universitarios se mantiene, con evidentes consecuencias en futuras oportunidades de empleo en nuevos sectores y ocupaciones tecnológicas; y, en tercer lugar, que los nuevos «empleos» no parecen favorecer a las mujeres, sino más bien al contrario.

Así, en primer lugar, es necesario señalar que no son pocos los trabajos que demuestran que existen diferentes actitudes de género frente a las nuevas tecnologías. Por ejemplo, Viswanath Venkatesh y Michael G. Morris en el año 2000 y David Gefen y Detmar W. Straub en 1997 explicaban ya en sendos trabajos con análisis de datos que efectivamente hombres y mujeres se enfrentaban a la tecnología con actitudes diferenciadas.189,190 Otros resultados, encontrados ya en la protohistoria de la tecnología, como puede ser hoy el año 1994, por Debra Viadero, pueden resultar relevantes a la hora de evaluar el efecto tecnológico sobre las diferencias de género en un mundo tecnificado.¹⁹¹

En segundo lugar, como se ha expuesto en el inicio de este capítulo, el cambio tecnológico ha elevado la demanda relativa de trabajadores con ciertas habilidades, en particular y de momento las STEM. Aunque la preponderancia de estos perfiles está disminuyendo, su demanda continuará creciendo en el futuro sin que por ello debamos olvidar que el porcentaje de hombres con estudios superiores de ingeniería y matemáticas, asociado a las habilidades más demandadas y remuneradas en la actualidad, es muy superior al de las mujeres, lo que podría generar un aumento de las diferencias salariales por género.

Por último, y como señala un trabajo de la OCDE, no debemos olvidar que el cambio tecnológico futuro puede ofrecer una ampliación de las ofertas laborales, lo que incrementará la tasa de participación femenina en el mercado de trabajo, aunque, y ésta es la nota negativa, aumentará a su vez la amenaza de una precariedad secular en los nuevos empleos.¹⁹² Así, por ejemplo, las plataformas pueden afectar relativamente de forma más negativa a las mujeres por ser estos empleos más «habituales» en este género. Y es que, en este sentido, la flexibilización del mercado de trabajo y en particular de ciertos empleos puede tener el efecto beneficioso de facilitar a la mujer una incorporación más adecuada al mercado de trabajo. Pero, por el contrario, esta misma flexibilización puede elevar la precariedad en el empleo, lo que puede terminar por afectar negativamente a la mujer, al ser más probable su incorporación a ciertos empleos fomentados desde estas plataformas.

En definitiva, cómo el cambio tecnológico puede afectar a las diferencias de género parece poder cambiar en un mercado de trabajo como el que se diseña para el futuro. Mientras en el pasado los trabajos realizados hacen pensar en un efecto positivo en, por ejemplo, una reducción en las diferencias salariales por género, el futuro parece no replicar esta tendencia. Las diferencias en las habilidades por género, cuando menos las STEM, y la flexibilización precaria debida a las nuevas formas de empleo pueden golpear más intensamente a las mujeres. Todo está por ver.

La lucha contra la desigualdad

En el capítulo 6 se argumentó que la primera ola de automatización podría haber elevado la desigualdad en algunos países. Recientemente, este aumento parece extenderse a todas las economías desarrolladas. A esto se suma la caída de la participación de las rentas salariales en el conjunto de las rentas totales, que muestra un comportamiento estructural que bien podría explicarse en parte por el cambio tecnológico. La intuición nos dice que la segunda ola no va a ser más positiva en este sentido, por lo que podemos esperar nuevos incrementos de la desigualdad motivados por este cambio. Es por estas razones por las que no extraña la importancia que están adquiriendo diversos debates sobre cómo compensar estos efectos adversos. Más allá de la inversión en educación, de la digitalización de las empresas o de la regulación, muchos proponen medidas activas sociales que vayan directamente a resolver estas consecuencias mediante la introducción de algún tipo de rentas mínimas de inserción, o de garantía de empleo o de lo que llamamos una «renta básica universal» (RBU).

Y es que una de las posibles consecuencias del aumento de la desigualdad puede ser el incremento a su vez de la pobreza. Este riesgo no es banal. Así, por ejemplo, San Francisco está situada cerca de algunos de los puntos más dinámicos de la tecnología mundial. Cupertino y Palo Alto (Silicon Valley) están a menos de 80 kilómetros. Berkeley y Stanford no están más lejos. Estos centros generan unas economías urbanas de las más potentes del mundo. Recuerden que corresponden a centros neurálgicos del desarrollo tecnológico global. No es casual que San Francisco se caracterice por su alto coste de vida y por su elevada desigualdad. Las diferencias de ingresos entre los hogares que constituyen el 20 por ciento más pobre de la zona metropolitana y los que se sitúan en el 10 por ciento más rico fueron las mayores en Estados Unidos en 2012. Y las cosas no han mejorado. Tampoco es casual que sea cerca de San Francisco, en Oakland, donde cien familias hayan participado en un experimento piloto sobre renta básica universal conducido por la empresa Y Combinator. En este caso, se ofreció a estas cien familias una renta mensual de entre 1.000 y 2.000 dólares. El objetivo es algo así como «experimentar» para conocer cuáles serán las reacciones de éstas ante la existencia de este tipo de ayudas.¹⁹³

Borja Barragué, profesor de la Universidad Autónoma de Madrid, nos recuerda que el debate contemporáneo acerca de la RBU ha atravesado una larga tradición.¹⁹⁴ En sus comienzos en la década de 1990, el filósofo Philippe van Parijs ya propuso pagar un dividendo social a todos los ciudadanos, con independencia de que fueran ricos o pobres, como forma de atajar el descontento social generado por el desempleo y por los cambios económicos que la tecnología ya parecía provocar durante la década de 1980. Esta primera fase del debate, continúa Barragué, tuvo un carácter eminentemente normativo apelando a razones de justicia para promover una RBU. En una segunda fase, el debate normativo, académico, se torna público y basado en argumentos consecuencialistas. La primera gran crítica se fundamenta en la financiación de la propuesta. Por ejemplo, señala Barragué, en el caso de España, la propuesta movilizaría unos recursos equivalentes al 25-30 por ciento del PIB (unos 280.000 millones de euros). En este sentido, dos posibles respuestas son factibles. En primer lugar, y desde el lado del gasto, integrar todas las prestaciones en efectivo que quedan por debajo de la cuantía de la RBU y dejar intactos los servicios públicos como la Sanidad y la Educación. Por el lado de los ingresos, establecer un tipo nominal único en el IRPF que se fijaría alrededor del 50 por ciento.

Sin embargo, en los últimos años, los defensores de la RBU han tenido que enfrentarse a otra crítica: su viabilidad política. ¿Cuánta gente apoya la RBU? Una primera intuición nos podría llevar a decir que eso seguramente no es un problema, porque una reforma que beneficia al 80 por ciento de la población ha de gozar de un apoyo electoral masivo. Sin embargo, la RBU no se paga con maná caído del cielo, sino con dinero fruto de una (enorme) redistribución, y la gente no suele pensar lo mismo del dinero que cae del cielo que del que sale de su bolsillo.

Aunque, como en el caso de San Francisco, ya existen algunas experiencias sobre renta básica, aún es pronto para extraer conclusiones absolutas y categóricas. Los experimentos llevados a cabo en la India, Kenya, Canadá o Finlandia parecen refutar algunas ideas preestablecidas de lo que una RBU puede provocar, como los argumentos que se basan en la vagancia y el parasitismo. Al contrario, entre algunos resultados destacables de estos experimentos, merece la pena mencionar el aumento de la asistencia a la escuela de los hijos de estas familias, el incremento esperado de los ingresos futuros tanto de estos hijos como de los propios padres, el aumento del emprendimiento, así como muchos otros resultados que vuelven a demostrar que una transferencia monetaria sin condiciones permite liberar a las familias de ciertas restricciones financieras, lo que facilita concentrar sus esfuerzos de un modo más eficiente en tareas como la educación de los hijos. Pero todos estos casos responden a experiencias concretas, en situaciones concretas y en períodos limitados. Las conclusiones no pueden ser absolutas y el debate continúa.

Ante la necesidad de obtener más ingresos para esta «posible» política, así como para mejorar algunos servicios públicos imprescindibles para amortiguar el choque del cambio tecnológico, como es la educación, algunos proponen que sean los más beneficiados, los robots, los que se hagan cargo de estos costes. Aunque parezca extraño, muchos creen que los robots deben pagar y sustentar esta necesidad de ingresos. Sin embargo, y ya para terminar la exposición de los retos del futuro, explicaré mis razones para creer que esto no es tan fácil, por no decir posible.

¡Que paguen los robots!

¿Imaginan que el replicante Roy Batty de la película Blade Runner terminara su escena culmen afirmando que debe pagar sus impuestos? ¿Se imaginan a un programador insertando en el sistema operativo de un droide de protocolo que pagar impuestos es bueno y deseable? Ciertamente, ambas preguntas parecen caricaturizar un debate que, sin embargo, y a pesar de lo extraño del mismo, tiene a grandes defensores entre gentes influyentes. Algunos consideran que la propuesta es original. Otros, por el contrario, aberrante. Para una minoría, simplemente, es imposible. Cuando menos sí debemos reconocer que es acorde con los nuevos tiempos. No obstante, en mi humilde opinión, tal posibilidad simplemente no sería útil y para alcanzar esta conclusión tengo al menos dos razones.

Debemos recordar, en primer lugar, que el peso de las rentas salariales se ha reducido en los últimos treinta años en prácticamente todos los países desarrollados. Este menor peso de las remuneraciones de los trabajadores tiene un claro efecto sobre los ingresos fiscales, especialmente en aquellos países donde un importante porcentaje de éstos se originan en la renta de los trabajadores. Si el peso de estas rentas mantiene en el futuro el derrotero seguido en las últimas décadas, será imperativo transferir parte de la carga impositiva desde el trabajo al capital. Sería justo, pues, según este razonamiento, que el factor «beneficiado» por el cambio tecnológico deba pagar más impuestos. Como la robotización intensificará supuestamente esa transferencia, son éstos los que deberán ser tratados como sujetos pasivos de los impuestos.

Pero este supuesto razonamiento parte de la base de que la transferencia de peso en la renta total va desde los trabajadores hacia el capital. Sin embargo, no parece que esto sea tan evidente. Como vimos en el capítulo 6, aunque parte de esta caída se debe a la automatización, no es así en todos los casos. No toda la bajada de las rentas de los trabajadores ha sido transferida a las rentas del capital. Al parecer, el destino de esa porción de tarta ha sido en realidad las rentas empresariales, es decir, el excedente bruto empresarial (EBE). Es más, el descenso del precio del capital, así como el aumento de los costes de su amortización, debido a la enorme rotación que éste posee, ha podido igualmente reducir las rentas que van al capital. Por este motivo, los «propietarios» del capital no obtienen necesariamente una mayor rentabilidad por este uso, por lo que su renta no ha aumentado particularmente durante estos últimos años. En consecuencia, si los trabajadores ya no poseen el trozo de tarta de antaño y éste no ha sido absorbido por el capital, sólo nos queda un tercero en discordia: el EBE.

Así, según los datos de la Contabilidad Anual del INE, si en 1999 el EBE representaba en nuestro país el 29 por ciento del VAB descontados impuestos netos, en 2015 este peso era del 37,3 por ciento. Cierto es que gran parte de esta renta se dedica a la amortización. Mientras en 1999 el 12 por ciento del VAB se usaba para amortizar el capital disponible, en 2015 es necesario el 16 por ciento para contabilizar la depreciación del capital. Aun así, el peso del excedente neto en el valor añadido neto pasó del 16,4 al 20,4 por ciento.¹⁹⁵

De ser cierto, este razonamiento nos lleva de manera inexorable a propuestas de política económica (y fiscal) que no deben ser necesariamente la imposición del capital. Es por esta razón pragmática por la que creo que no tiene mucho sentido discutir sobre la imposición de impuestos a los robots: no obtendríamos los recursos deseados.

Se podría argumentar, sin embargo, que aun así lograríamos unos ingresos deseables por bajos que fueran. No obstante, la eficiencia de estos impuestos sería posiblemente muy limitada. Podríamos argumentar que los robots son una gran amenaza para el empleo y el bienestar de los trabajadores. Pero, como también se explicó en la primera parte del libro, aunque el cambio tecnológico, a pesar de crear ganadores y perdedores, tiene un efecto final global positivo, canalizado principalmente por el aumento de la productividad, impedir, limitar o reducir este potencial crecimiento va en contra del bienestar futuro de las generaciones que están por venir.

Así pues, quizás la mejor estrategia fiscal futura, a largo plazo, sea racionalizar impuestos como el de sociedades para elevar su capacidad recaudatoria, así como hacer más protagonistas impuestos finalistas, de uso de la renta, como el consumo. Es cierto que cualquier diseño fiscal a largo plazo debe adelantarse al cambio tecnológico, pues sólo así estaremos libres de sufrir ciertas sorpresas, pero estos cambios deben ser, ante todo, razonables y razonados. Exigir a los robots que coticen a la seguridad social parece más propio de una película de Mel Brooks que de una obra maestra de la ciencia ficción.

Epílogo

Una vez un presidente de Estados Unidos dijo «sólo hay que tener miedo al miedo mismo».¹⁹⁶ Este presidente era Franklin Delano Roosevelt. Su discurso fue motivado por los años convulsos que le tocó vivir. Heredó un país destrozado como consecuencia de tres años de una de las mayores recesiones jamás conocidas y que ya por aquellos años, 1933, había mutado en una gran depresión. El discurso de Roosevelt estaba cargado de intención. Sus palabras iban dirigidas a aquellos que habían sucumbido en la Gran Depresión a la propia depresión individual y que, en consecuencia, paralizaba toda acción. Lo único que no había que hacer, y en esto debemos interpretar aquellas emotivas palabras, es no hacer nada. Ante el miedo, acción. Así pues, la respuesta inmediata de Roosevelt fue planear una acción, agarrar la economía estadounidense y a los habitantes del país y devolverlos al crecimiento y a la confianza en sí mismos. Y, aunque no sin algunos errores, el trigésimo segundo presidente de Estados Unidos devolvió a su país el orgullo perdido.

Tan sólo tres años antes de la victoria de Roosevelt, otro gran personaje de la época, John Maynard Keynes, publicaba uno de sus más famosos ensayos: Las posibilidades económicas de nuestros nietos.¹⁹⁷ En este texto, Keynes se mostraba pesimista sobre las consecuencias de la automatización. Su miedo era, como sabemos, que el cambio generara un desempleo llamado «tecnológico». Keynes era, así, al igual que millones de ciudadanos que vivían en un mundo que económicamente colapsaba, víctima misma de la depresión económica.

Hoy, de algún modo, volvemos a experimentar algo similar. En 2008, el estallido de la crisis y la Gran Recesión posterior llevó al límite la capacidad de los gobernantes para mantener a flote no sólo las economías, sino también, como en la década de 1930, a sus mismas sociedades. A diferencia de este decenio, en el presente siglo, a veces con mayor y a veces con menor acierto, las medidas aplicadas han sido las adecuadas, pues han evitado que nuestra Gran Recesión se convirtiera de nuevo en Gran Depresión. Sin embargo, y a pesar de este hecho diferencial, un miedo vuelve a recorrer la sociedad. De nuevo, el cambio tecnológico aparece fantasmagóricamente ayudado por la oscuridad generada por la crisis económica. La pesadilla de Keynes vuelve a aparecerse en los sueños de millones de ciudadanos.

El objetivo de este libro ha sido en gran parte el de hacer ver que estas pesadillas son eso, pesadillas. Este miedo es infundado, y como dijo Roosevelt no debemos tener miedo a lo que está por llegar, sino que debemos temer al miedo que nos paraliza, aquel que nos lleva a no hacer nada. No existen razones fundadas ni sólidas para que pensemos que el empleo del futuro será «no empleo». No debemos tener miedo a las máquinas. Debemos tener miedo a no hacer nada.

Sin embargo, también he tratado de argumentar en el libro que el golpe que recibamos no dejará de ser doloroso. El efecto de la segunda ola de automatización puede ser intenso, no ajeno a consecuencias que debemos tener muy presentes. Debemos comprender que, como en toda revolución, habrá ganadores y perdedores. Nuestra probabilidad de acabar en uno u otro grupo será mayor o menor en función de las características que poseamos, de las habilidades o capacidades que podamos demostrar. Y es por ello por lo que paralizarnos es lo peor que podemos hacer.

El futuro es de nuestros hijos e hijas, ciertamente. Cómo ellos quieran vivirlo dependerá de las decisiones que tomen en su momento. Pero mientras tanto, en este momento, la deriva que tome su futuro nos corresponde a nosotros, es nuestra responsabilidad. En nuestras manos está que puedan vivirlo plenamente. No toca afrontar este futuro con temor, sino con valentía y decisión. Hagamos lo oportuno. Exijamos a quienes les corresponde tomar decisiones para el colectivo que hagan lo oportuno. De este modo, podremos conquistar el futuro. De este modo, el empleo del futuro será un buen empleo.

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Agradecimientos

Cuando uno llega al final del primer libro que escribe y toca el momento de recordar a todos aquellos que tanto por vía directa o indirecta lo han hecho posible, corre el riego de cometer olvidos. Es por esta razón por la que por adelantado pido disculpas a quienes hayan sido en cierto modo partícipes en su desarrollo y no puedan leer su nombre aquí.

Mi agradecimiento ante todo a Roger Domingo, a John Müller y a Javier Benegas, pues de ellos es la culpa de que este libro haya podido publicarse. A John y a Javier, les agradezco que me abrieran la puerta a hacer públicas mis ideas sobre cómo funciona la economía en un ejercicio de divulgación que trasciende el ámbito estrictamente académico. A Roger, le agradezco que confiara en todo momento en la posibilidad de que se pudiera escribir este libro bajo los criterios mínimos que una editorial como Deusto se merece. Gracias a los tres.

También recuerdo en estos momentos a aquellos que me fueron abriendo las puertas del mundo académico. No puedo olvidar a mi mentor, Francisco Ferraro, que fue el primero en confiar en mí. Esto le reportó grandes dolores de cabeza que, con mis ganas de aprender y de hacer las cosas lo mejor posible, finalmente creo haberle compensado. Mi reconocimiento a José María O’Kean, que es quien me enseñó el camino a la carrera universitaria hace ya diecinueve años, por su confianza al creer que podría ser un buen docente e investigador. Quiero también agradecer muy sinceramente su labor a todos los profesores de la Universidad Pompeu Fabra, aunque en especial a Antonio Cabrales. Él comprendió que alguien como yo, que compensaba un incompleto conocimiento sobre economía con las ganas de aprender, podía ser merecedor de una plaza en uno de los programas de doctorado más prestigiosos de España y Europa. Para terminar, agradezco a mi director de tesis, Antonio Ciccone, su infinita paciencia y sus enseñanzas. Si alguien es el responsable académico de que este libro sea posible, definitivamente es él.

Muchos me han ayudado aportando información, datos, enlaces, libros, ideas, revisando traducciones, o revisando, leyendo y discutiendo parte del texto. Rafael Domenech, Enrique Benítez, Andrés Cainzos, Pedro Lalanda, Estrella Gómez, Julio Wais, Lucas Gortazar, Gonzalo López, Jorge Díaz-Lanchas, Kamal Romero, Sebastián Puig, Roberto Garrido, José Domingo Roselló, Carmen Rubio, Eugenio Fedriani, Alejandro Cayetano García, Elena Alfaro, Fran Beltrán, Alfredo Hernández, Fernando Ramos, Borja Barragué, Luis Merino, Fernando Caballero, Paola Montoya, Dolores Robles, Miguel Ángel Lagos, Sergio Torrejón, Vicente Canet, Ignasi Beltrán, Rebeca Gimeno, Manuel G. Pascual, Guillermo Sánchez, Carlos Catón, Craig Cavanagh y muchos otros. A todas y todos, gracias.

Por último, quiero hacer una mención especial a mi familia, en particular a mis pequeñas, que han sufrido en su tiempo la dedicación que ha supuesto la realización de este libro.

Notas

1. La cita original es:

Chant no more your old rhymes about bold Robin Hood,

His feats I but little admired

I will sing the Achievements of General Ludd d

Now the Hero of Nottinghamshire.

Canción ludita

2. Caprettini y Voth, 2017.

3. Domenech y Andrés, 2018.

4. Lo que entendemos en este caso por capital debe entenderse en términos meramente productivos. Capital es todo aquel bien físico o inmaterial que facilita el desarrollo de la producción de un bien o servicio. Por ejemplo, un edificio, un martillo, una fresadora, un ordenador o un algoritmo.

5. Los llamados «servicios del capital» se refieren a los flujos monetarios (ingresos) que el capital genera a quien es su propietario a lo largo de la vida útil o en un período definido de tiempo.

6. En términos analíticos, la ratio se expresa como K/L, capital por trabajador. Habitualmente, y para simplificar, la ratio capital-trabajo suele expresarse con la letra k minúscula.

7. La trampa malthusiana, derivada de la teoría de Thomas Malthus, responde a la limitación del crecimiento demográfico determinado por la escasez de recursos. En la práctica, su lógica se debe a que la catástrofe demográfica viene determinada por un aumento exponencial de la población frente a un aumento aritmético de los recursos. La desviación de la primera suele corregirse a través de grandes mortandades que suelen arreciar de forma periódica.

8. Bolt, Inklaar, De Jong y Van Zanden, 2018.

9. De Pleijt, Nuvolari y Weisdorf, 2016.

10. Para un estudio interesante sobre los efectos de las instituciones sobre el crecimiento económico a largo plazo, resulta clarificador el libro de Daron Acemoglu y James A. Robinson: ¿Por qué fracasan los países? (2012).

11. Feenstra, Inklaar y Timmer, 2015.

12. Kolchin, 2003.

13. La cita original es: «There is one rule for the industrialist and that is: Make the best quality of goods possible at the lowest cost possible, paying the highest wages possible».

14. Ogilvie, 2004.

15. La cita original es: «For some premodern occupations, skilled training was clearly required, and in some, formal apprenticeship was the best method to provide it. But comparisons across premodern Europe suggest that guilds were neither necessary nor sufficient for ensuring that people invested in their own human capital», en Ogilvie, «The Economics of Guilds», 2014, pág. 182.

16. Goldin y Katz, 1998.

17. Por ejemplo, Alexandra M. de Pleijt y Jacob L. Weisdorf encuentran que entre 1550 y 1850 el número de trabajadores necesarios para poner a disposición herramientas y máquinas fue incrementándose poco a poco (De Pleijt y Weisdorf, 2017).

18. Aunque la desaparición de los gremios estuvo vinculada a la penetración de las nuevas formas de producción basadas en la factoría, ésta dependió no sólo de la proliferación de estas factorías, sino además de los cambios legislativos que dictaron tanto su eliminación como su prohibición. Como argumenta Richard J. Evans, hasta muy bien entrado el siglo XIX hubo resistencia en algunos países europeos en la eliminación de los gremios. Por ejemplo, en España, los gremios no desaparecen hasta 1834 (Richard J. Evans: La lucha por el poder: Europa 1815-1914, Crítica, 2017, pág. 225).

19. De Pleijt y Weisdorf, 2017 (obra citada).

20. Evans, 2017, pág. 216.

21. De Pleijt y Weisdorf, 2017 (obra citada).

22. La cita original es: «Nothing is more terrible than being constrained to do some one thing every day from morning until night against one’s will. And the more a man the worker feels himself, the more hateful must his work be to him, because he feels the constraint, the aimlessness of it for himself. Why does he work? For love of work? From a natural impulse? Not at all! He works for money, for a thing which has nothing whatsoever to do with the work itself; and he works so long, moreover, and in such unbroken monotony, that this alone must make his work a torture in the first weeks if he has the least human feeling left. The division of labour has multiplied the brutalising influences of forced work». Friedrich Engels, The Condition of the Working Class in England (1848), Panther Edition, 1969. <https://www.marxists.org/archive/marx/works/ download/pdf/condition-working-class-england.pdf> (consulta: 23 de abril de 2018).

23. Extracto obtenido de Evans, 2017.

24. Piketty, 2014.

25. La cita original es: «I’m a trapper in the Gawber pit. It does not tire me, but I have to trap without a light and I’m scared. I go at four and sometimes half past three in the morning, and come out at five and half past. I never go to sleep. Sometimes I sing when I’ve light, but not in the dark; I dare not sing then. I don’t like being in the pit. I am very sleepy when I go sometimes in the morning». Laura Del Col, «Testimony Gathered by Ashley’s Mines Commission», West Virginia University, 2002. <http://www.victorianweb.org/history/ashley. html>.

26. Crafts, Harley y Knick, 1992; Feinstein, 1998.

27. Allen, 2009a.

28. Kuznets, 1955.

29. La cita original es: «The interesting thing is that even none of us had been born we’d still have an internet today». Leonard Kleinrock, «DIGITS - Connecting to the Future», Curiosity Stream, 2017.

30. Allen, 2009b.

31. Styles, 2016.

32. Mokyr, 2010.

33. Dudley, 2012.

34. Johnson, 2012.

35. Geloso, 2015.

36. Kizner, 1973

37. Diamond, 2016.

38. La cita original es: «The danger of the past was that men became slaves. The danger of the future is that men may become robots». Eric Fromm, The dogma of Christ, and other essays on religion, psychology, and culture, 1963, pág. 102.

39. International Federation of Robotics, 2016.

40. Petropoulos, 2017.

41. Gómez Tejada y Heredia Benot, 2016, pág. 6.

42. Gómez Tejada y Heredia Benot, 2016, pág. 7.

43. Bernadette Johnson, «How Baxter the Robot Works», 23 de enero de 2013, HowStuffWorks.com <https://science.howstuffworks.com/baxterrobot.htm>.

44. En los costes del robot se incluyen todos los indicados en el párrafo anterior, es decir, el del hardware, software, ingeniería y periféricos. En el caso de los trabajadores incluirían todas las remuneraciones: sueldos y salarios y beneficios.

45. Sirkin, Zinser y Rose, 2015.

46. Sirkin, Zinser y Rose, 2015 (obra citada).

47. <https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial> (consulta: 17 de marzo de 2018).

48. La cita original incluida en el informe de PWC «Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?», 2017, es: «In our broad definition, AI is a collective term for computer systems that can sense their environment, think, learn, and take action in response to what they’re sensing and their objectives». Disponible en <https://www.pwc. com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-stu dy.html > (consulta: 17 de marzo de 2018).

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53. Zavia, Matías S., «En qué se diferencia la GPU de la CPU, explicado en cinco minutos», 2016. Disponible en: <https://es.gizmodo.com/en-que-sediferencia-la-gpu-de-la-cpu-explicado-en-cin-1780816080> (consulta: 12 de enero de 2018).

54. Los procesadores CPU actuales disponen de diversos «cores» o microprocesadores que pueden trabajar en paralelo. Sin embargo, y aunque esto supone evidentemente una mejora en la eficiencia de las CPU, las GPU trabajan en cada uno de sus millones de microprocesadores, en paralelo, por lo que su eficiencia en las tareas que desempeña es mucho mayor que la de una CPU.

55. Markoff, John, «How Many Computers to Identify a Cat? 16,000», The New York Times, 2012. Disponible en: <http://www.nytimes.com/2012/06/26/ technology/in-a-big-network-of-computers-evidence-of-machine-learning. html> (consulta: 12 de noviembre de 2017).

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59. Dickson, Ben, 2017.

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65. Es importante que entendamos desde el principio que hablar de tareas no es lo mismo que hablar de ocupaciones o empleos. Una ocupación o un empleo es una conjunción de tareas más o menos diversas, que se llevan a cabo con el objetivo de producir un bien o servicio o contribuir a ello.

66. Agrawal, Ajay, Gans, Joshua S., y Avi Goldfarb, «What to expect from artificial intelligence», MIT Sloan Management Review, 58(3), pág. 23, 2017. La cita original es: «Recent advances in computational speed, data storage, data retrieval, sensors, and algorithms have combined to dramatically reduce the cost of machine learning-based predictions. And the results can be seen in the speed of image recognition and language translation, which have gone from clunky to nearly perfect. All this progress has resulted in a dramatic decrease in the cost of prediction».

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86. La cita original es: «Apart from technological aspects businesses should always have the human value».

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103. La cita original es: «We are being afflicted with a new disease of which some readers may not yet have heard the name, but of which they will hear a great deal in the years to come – namely “technological unemployment”». Keynes, J. M., Las posibilidades económicas de nuestros nietos, Ensayos de persuasión, Crítica, 1988 (1930), pág. 327.

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137. La cita original es: «In no system that could be rationally defended would the state just do nothing. An effective competitive system needs an intelligently designed and continuously adjusted legal framework as much as any other». Friedrich August von Hayek, The Road to Serfdom, Routledge, Londres, pág. 41, 2001.

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139. Mueller, Ouimet y Simintzi, 2017.

140. Autor, Dorn, Katz, Patterson y Van Reenen, 2017.

141. No confundir el coste marginal con el medio es importante. Como he comentado, el marginal representa cómo cambia el coste total cuando aumentamos la producción en una unidad. En nuestro ejemplo de Zara, en una tienda. El coste medio representa cuánto cuesta de media tener abierta una tienda, y que será el coste total dividido por el número de tiendas. Si, por ejemplo, tengo una tienda y ésta cuesta 1.000 tenerla abierta y abro una nueva cuyo coste adicional es 500, el coste medio a partir de la segunda tienda será de 750 (1.000 + 500 entre 2). Si la tercera tienda cuesta abrirla 400, entonces el coste medio será 1.000 + 500 + 400 entre 3, es decir, 633. Mientras el coste marginal sea inferior al medio, este último seguirá cayendo.

142. Respecto al ejemplo anterior, cuando el coste marginal, el de la nueva tienda, supere al coste medio de todas las tiendas anteriores, en este caso tendremos que este coste medio nuevo, con la nueva tienda, será mayor que si esta nueva tienda no hubiera sido abierta. Llega un momento a partir del cual seguir expandiendo la actividad es costoso, por lo que solemos llamarlo «deseconomías» de escala. Por seguir con el ejemplo histórico de Roma, ésta tuvo que abandonar territorios conquistados al cabo de un tiempo, como Dacia o Britania, simplemente porque el coste de mantener tales territorios era excesivo.

143. Como se vio en la introducción, ni siquiera este diseño de negocio es novedoso. Ya en los años anteriores a la primera revolución industrial, parte de la actividad productiva se realizaba de forma externalizada en los hogares rurales que hilaban algodón, por ejemplo, como actividad secundaria. Estos hogares recibían de este modo un ingreso extra mientras que el comerciante sólo encargaba y recogía los pedidos para su venta posterior.

144. Hart, 1989.

145. Azar, Marinescu, Steinbaum y Taska, 2018.

146. LaVecchia y Mitchell, 2016.

147. La cita original es: «[…] companies are using their power to dominate workers and circumvent labor protections, locking workers into underpaid jobs, lowering wages, and making jobs less stable». Marshall Steinbaum, Eric Harris Bernstein y John Sturm, «Powerless: How Lax Antitrust and Concentrated Market Power Rig the Economy Against American Workers, Consumers, and Communities», Roosevelt Institute, marzo de 2018.

148. Benmelech, Bergman y Kim, 2018.

149. Bloom, Guvenen, Smith, Song y Von Wachter, 2018.

150. La cita original es: «There’s a reason why start-ups, especially disruptive start-ups - like Google or Amazon or Uber - are full of young people. That’s because young people are not as wedded to the old fashioned ways of doing things». Richard Thaler, BrainyQuote.com, Xplore Inc, 2018. Disponible en: <https:// www.brainyquote.com/quotes/richard_thaler_858100> (consulta: 26 de febrero de 2018)

151. Sentencia 20 de diciembre de 2017 (C-434/15), Asociación Profesional Élite Taxi.

152. Alcelay, 2018.

153. Zafra, 2017.

154. Rochet y Tirole, 2004 y 2006.

155. La cita orginal es: «Our Journal of this day presents to the public the practical result of the greatest improvement connected with printing since the discovery of the art itself. The reader of this paragraph now holds in his hand one of the many thousand impressions of The Times newspaper which were taken off last night by a mechanical apparatus […]». The Times, 29 de noviembre de 1814. Disponible en: <http://gerald-massey.org.uk/smiles/c_indus try_3.htm> (consulta: 12 de octubre de 2017).

156. La cita original es: «That the magnitude of the invention may be justly appreciated by its effects, we shall inform the public, that after the letters are placed by the compositors, and enclosed in what is called the forme, little more remains for man to do than to attend upon and to watch this unconscious agent in its operations. The machine is then merely supplied with paper: itself places the forme, inks it, adjusts the paper to the forme newly inked, stamps the sheet, and gives it forth to the hands of the attendant, at the same time withdrawing the forme for a fresh coat of ink, which itself again distributes, to meet the ensuing sheet now advancing for impression; and the whole of these complicated acts is performed with such a velocity and simultaneousness of movement, that no less than 1,100 sheets are impressed in one hour». The Times, 29 de noviembre de 1814. Disponible en: <http://gerald-massey.org.uk/ smiles/c_industry_3.htm> (consulta: 12 de octubre de 2017).

157. British Broadcasting Corporation (BBC), 2003.

158. Swant, 2017.

159. Kaine, 2016.

160. Interactive Advertising Bureau, IAB, 2017.

161. En este punto del texto creo conveniente no usar la palabra trabajadores. La razón es que en función de qué plataforma estemos analizando la podríamos emplear de un modo correcto mientras que en otras muy probablemente no. En la cuarta parte del libro cambiaré el léxico para tratar de describir de un modo más detallado las diferentes opciones.

162. Schmidt, 2017.

163. Beltrán, 2018.

164. Comisión Europea, 2016.

165. Horton, 2010.

166. Deloitte, 2017.

167. Department of Commerce, US Economics and Statistics Administration Office of the Chief Economist, 2017.

168. Deming, 2017.

169. Heckman, y Rubinstein, 2001.

170. Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 2018.

171. Bandelli, 2017.

172. Datos obtenidos por estimaciones a partir de la última ola disponible del PIAAC para España.

173. Cunha, Heckman, Lochner y Masterov, 2006.

174. Eichhorst, 2017.

175. World Economic Forum, 2017.

176. Microsoft News Center, 2017.

177. Kuek, Paradi-Guilford, Fayomi, Imaizumi y Ipeirotis, 2015.

178. Cohen, Hahn, Hall, Levitt y Metcalfe, 2016.

179. Disponible en: <http://www.industria.ccoo.es/noticia:267241--CCOO_ denuncia_la_extension_de_la_precariedad_en_la_industria_carnica_por_ la_utilizacion_de_los_falsos_autonomos>.

180. Beltrán, 2018 (obra citada).

181. Comisión Europea, 2016.

182. Comisión Europea, 2016.

183. Horton, 2010 (obra citada).

184. Azar, Marinescu y Steinbaum, 2017 (obra citada).

185. Instituto Nacional de Estadística. Encuesta de Población Activa. Datos para el primer trimestre de 2018.

186. Black y Spitz-Oener, 2010.

187. Olivetti y Petrongolo, 2016.

188. Cuberes y Teignier, 2014.

189. Venkatesh y Morris, 2000.

190. Gefen y Straub, 1997.

191. Viadero, 1994.

192. OECD, 2017.

193. <https://basicincome.ycr.org/>.

194. Barragué, Borja, 2017.

195. Debemos entender, además, que el EBE no está necesariamente relacionado con beneficios empresariales. Dentro del mismo tenemos rentas de origen tan diverso como la de los autónomos, la amortización del capital, así como los alquileres. Por lo tanto, no existe una relación inmediata entre esta parte de las rentas y los beneficios empresariales, lo que resta validez al argumento de que deben ser los beneficios empresariales los que fundamenten la reforma fiscal. Un análisis más orientado a la fiscalidad del consumo puede ser, por lo tanto, más coherente.

196. La cita original es: «[…] the only thing we have to fear is... fear itself». Franklin D. Roosevelt, discurso de inauguración de su presidencia, 4 de marzo de 1933.

197. Keynes, 1930 (obra citada).

El empleo del futuro

Manuel Alejandro Hidalgo Pérez

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