Economía

El cóctel de sobrecualificación y precariedad dispara el riesgo de la IA para el empleo en España

  • La OCDE sitúa el alcance en el 28% pero la estimación puede quedarse corta
  • La sobrecualificación eleva la polarización entre empleos inmunes y vulnerables
  • Los trabajadores de sectores precarios no priorizan cambiar a otros mejores

El debate sobre el impacto de la inteligencia artificial en los empleos se ha visto impulsado en el último año por la irrupción de sus variantes generativas, como Chat GPT, que ha confrontado por primera vez a muchos profesionales con la tangible posibilidad de verse sustituidos por una máquina. Un análisis de la OCDE considera que esta amenaza es muy real para el 28% de los puestos de trabajo, un porcentaje por encima de la media pero que sigue siendo inferior al de grandes economías europeas como Alemania o Italia. Sin embargo, este análisis no tiene en cuenta el riesgo añadido que suponen la sobrecualificación y la precariedad de los trabajadores españoles.

Lo cierto es que ningún trabajador sabe cuándo una inteligencia artificial, generativa o de los muchos tipos que existen, llamará a su puerta. Entre los expertos hay cierto consenso en que los mensajes casi apocalípticos de los nuevos magnates del sector tecnológico como Sam Altman de Open AI (la empresa detrás de ChatGPT) tiene bastante de marketing, pero también admiten que el ritmo de avance e implantación de estas tecnologías ha entrado en el terreno de lo imprevisible. Esto no solo hace que las previsiones queden desfasadas con rapidez, sino que los modelos para evaluar los riesgos de la automatización queden desactualizados.

Si hace unos años, el mayor problema parecía estar en la vinculación entre IA y robótica para crear máquinas que podrían desempeñar tareas físicas sin intervención alguna de un humano, ya fuera en una fábrica, un almacén, reparto o en vehículos autónomos, ahora el foco se pone en trabajos de 'cuello blanco' más ligadas a las oficinas. Entendidos eso sí, en sentido mucho más extenso que nunca, que abarca desde los oficios administrativas a la programación de software. La inteligencia artificial generativa ha supuesto un punto de inflexión en este aspecto poner el pie en tareas consideradas 'creativas' e intelectuales, como la redacción de textos o imágenes, pero también llegan hasta campos como la asesoría legal.

A este abanico cada vez más amplio de profesiones afectadas se suma el hecho de que el impacto no es el mismo para cada tipo de tareas. En unas puede reemplazar la intervención humana, en otras, simplemente es un respaldo o un apoyo que mejorará, se supone, la productividad. Esto ha llevado a que los análisis pasen de estimar el impacto para sectores o actividades concretas a poner el foco en competencias que implican y que puede desempeñar una IA. Es lo que hace el más reciente estudio de la OCDE para llegar a la estimación del 28% de empleos en España en riesgo de automatización por la inteligencia artificial en todas sus variantes.

Pero hay otros dos factores que influyen, y mucho, en este riesgo. El primero es el resultado de la ecuación entre coste beneficio que supone para las empresas implantar una tecnología.

En el caso de la robotización, por ejemplo, se habla cada vez más seriamente de construir incluso algo parecido a 'androides' que pueden moverse y casi 'interactuar' como un humano en situaciones en las que esta está acotada, pero que resultarían mucho más versátiles que los actuales robots industriales. Por ejemplo, pueden pasar de mover cajas en un almacén a atender la recepción de un hotel. Empleos todos que requieren baja cualificación.

El problema es que el coste de sustituir a un empleado humano no compensa el riesgo y, especialmente, los beneficios obtenidos por hacerlo. En un país con un salario medio de unos 25.900 euros de media como el español (aunque el más frecuente no supera los 19.000), adquirir o alquilar un robot 'obrero' cuyo precio, siendo extremadamente optimista y pensando a medio y casi largo plazo, no bajaría de los 50.000 (sin contar mantenimiento), no parece rentable.

Miedo al algoritmo

Lo que sí puede ocurrir, y mucho más pronto, es que la inteligencia artificial, por el mero hecho de 'facilitar' trabajos pero sin sustituir por completo la interacción humana, acentúe la polarización del empleo entre los puestos con menor cualificación y orientados a tareas físicas o presenciales (que no compensa automatizar por completo) y aquellos cuyas funciones no pueden ser reemplazadas ni siquiera la inteligencia artificial. Una polarización que, evidentemente, tiene un elevado componente salarial pero también en la calidad y estabilidad de esos empleos.

Este impacto indirecto de la IA se percibe ya en el uso de algoritmos en el control y evaluación de la actividad y productividad del trabajador, lo que puede desembocar en decisiones que afectan a su despido. Aunque es un escenario que se asocia con la regulación de las plataformas digitales, está bien interiorizado en el resto de los trabajadores. La prueba es que, según un reciente informe de Eurofound, esta cuestión preocupa al 81% de los trabajadores españoles, frente al 67% de los que temen que la menor carga de trabajo les cueste el empleo.

Un porcentaje de trabajadores preocupados que supera al 73% de Francia y el 76% de Alemania, pese a que solo el 35% de los ocupados españoles son 'dirigidos' por algoritmos. 

Y no es un riesgo solo hipotético. Los sistemas de registros de actividad de los trabajadores implantados en todas las empresas ya permiten calcular al minuto la productividad. Como muestra, un informe elaborado por WorkMeter, una empresa especializada en herramientas tecnológicas de medición del tiempo de trabajo, basado en 46.295 registros de trabajo diario procedentes de empresas de entre 40 y 500 empleados, precisaba que la productividad (definida como el tiempo centrado en las tareas clave para su puesto), de los teletrabajadores quedaba 16 minutos por debajo de los objetivos esperados por la empresa y la de los trabajadores presenciales en 38 minutos.

La implementación de inteligencias artificiales cada vez más complejas impulsará este control. Aunque el Gobierno español ha impulsado una legislación para que estos algoritmos de control sean transparentes y accesibles para los trabajadores, esto solo garantiza que no serán arbitrarios ni opacos. No frena su uso.

Y esta situación afecta a los puestos de menor responsabilidad (según el mismo informe de WorkMeter, los managers o jefes cumplen de sobra los objetivos) y, por ende, ocupados por trabajadores de menor cualificación, que también son los más vulnerables a la IA. De hecho, el porcentaje de empleos en riesgo de automatización estimado por la OCDE coincide con el de trabajadores que no tienen una formación superior a la secundaria, que alcanza el 29%. En este caso sí es el más elevado de la UE.

El peso de la sobrecualificación

Ante este escenario, la prioridad política se ha centrado en elevar el nivel educativo de la fuerza laboral española. Pero, aunque esta estrategia empieza a dar frutos, con un descenso de la tasa de abandono escolar y delos 'ninis', choca con el hecho de que España es también el país europeo y de la OCDE con mayor tasa de trabajadores de sobrecualificados: el 36%, como destacaba un reciente análisis de Fedea.

"Este desajuste puede deberse a un exceso de oferta de trabajadores cualificados en determinados perfiles ocupacionales, o a que la oferta no se adecúa a las cualificaciones demandadas por las empresas", apunta el investigador Florentino Felgueroso. Pero esta sobrecualificación, que afecta a los titulados universitarios o de FP superior, también repercute en los empleados con un nivel educativo inferior.

De hecho, su análisis detecta un "peso elevado de personas con titulaciones intermedias –de formación profesional o bachiller– en las ocupaciones más elementales". Un hecho que puede explicarse, entre otras causas, por un efecto "crowding-out" o de expulsión. Es decir, los titulados superiores ocupan puestos que corresponden a trabajadores con educación secundaria y "desplacen a estos hacia ocupaciones básicas".

Es decir, la sobrecualificación neutraliza el efecto de la mejora del nivel educativo de la fuerza laboral de los españoles. Y esto, en un escenario en el que la recualificación de los trabajadores (ya no solo los estudiantes) se considera la principal opción para adaptarse a un escenario de cambio tecnológico cada vez más acelerados, significa que los ocupados de nuestros países están entre los más vulnerables. A lo que se añade el hecho de que la precariedad laboral generada por este círculo vicioso también frena la segunda vía con la que cuentan los trabajadores amenazados: cambiar de trabajo. Algo que quedó claro en la pandemia.

Aunque, a priori, la revolución tecnológica no es comparable, por rapidez e intensidad, con lo ocurrido en la crisis sanitaria, los acontecimientos de 2020, se puede considerar como el mejor caso de estudio de un 'shock' que obliga a los trabajadores a replantearse sus opciones profesionales.

Un estudio publicado por los investigadores Ángel Luis Gómez, del Banco de España, y Salvatore Lattanzio, del Banco de Italia, analiza los cambios de empleo comparándolo con los años previos a la crisis financiera (2005-2007), los años de estallido de esta (2008-2012) y con la etapa de recuperación (2013-2019). Y no se aprecian cambios significativos entre 2020 y los años de la Gran Recesión ni en 2021 (cuando la recuperación del empleo se reactivó) con los años de bonanza en España interrumpidos por la quiebra de Lehman Brothers por su exposición a las hipotecas subprime y el pinchazo de la burbuja inmobiliaria.

Y además, la movilidad laboral entre sectores es una opción minoritaria, e incluso se reduce levemente respecto a periodos anteriores. Ello a pesar de que, coom recuerdan los autores, esta "reasignación" de trabajadores de unos sectores a otros suele estar vinculada a un aumento de la productividad y el crecimiento, lo que conduce a mejoras tecnológicas e impulsa el ciclo económico.

Este comportamiento puede explicarse en parte por lso ERTEs, pero hay que recordar que estos no protegían a los trabajadores con contratos temporales, que concentraron la destrucción de empleo en España. El estudio apunta que las personas que perdieron su empleo por este motivo fueron algo más propensos a cambiar de actividad, sobre todo los que trabajan en actividades con mayor contacto físico, que fueron interrumpidas por la pandemia.

Pero pese a que estos trabajadores que también corresponden a sectores que exigen menor cualificación y por ello son más vulnerables a la IA tampoco dispararon su reciclaje profesional en relación a la situación previa a la pandemia. Teniendo en cuenta que entre finales de 2021 y la actualidad, la recuperación de la actividad en esos sectores ha sido intensa, se da por hecho de que el trasvase se ha frenado.

Está por ver, en cualquier caso, el efecto de la reforma laboral en estas tendencias. El peso del empleo indefinido, menos propenso a cambiar de empleo en pandemia (gracias a los ERTEs) pero que se benefician en mayor medida de la formación interna en las empresas para adaptarse a los cambios tecnológicos, ha aumentado casi diez puntos en el sector privado.

Pero los datos de despidos, dimisiones y otros ceses apuntan a que el mercado laboral aún mantiene una elevada volatilidad, pese a que el número de contratos mensuales se ha reducido. Eso sí, seis de cada diez siguen siendo temporales, sin contar a los fijos discontinuos. Un indicador de que la mejora de la estabilidad del empleo es insuficiente para impedir que el impacto de la inteligencia artificial en el empleo se vea agravado por un cóctel de sobrecualificación y precariedad aún excesiva.

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