Automatización: su impacto en el mercado laboral según el género

En la última década, el efecto de la automatización en el mercado laboral ha captado una atención cada vez mayor, alarmando a una parte significativa de la población con titulares como "El 47% de los empleos en Estados Unidos es susceptible de ser automatizado" (Frey y Osborne, 2013, 2017), o "El 51% de los empleos en EEUU se automatizará para 2030" (Mckinsey Global Institute (2017). Sin embargo, aunque estas noticias son impactantes, muchos de los resultados que muestra la literatura son contradictorios y a menudo se malinterpretan.

Primero, hay que considerar que los resultados se refieren a la "viabilidad técnica" de la automatización con las tecnologías actuales, pero la cantidad real de empleos perdidos dependerá de los costos y beneficios de reemplazar a las personas por máquinas.

Segundo, los principales estudios relacionados con la automatización se han hecho en economías avanzadas, donde la tecnología se desarrolla y es más fácil de implementar. Pese a eso, hay un estudio (Dauth et al. 2017) basado en la economía alemana, que tiene más robots que EEUU, que demuestra que su introducción no ha tenido un impacto agregado en el empleo.

Tercero, hoy existen muchos trabajos que combinan tareas rutinarias (fáciles de automatizar) con otras que no lo son (difíciles de automatizar), y que no pueden desagregarse sin que haya una baja de la productividad. Por eso, hay quienes defienden que el efecto de la automatización será de complementariedad entre la máquina y el humano en vez de total sustitución.

Y cuarto, los impactos del cambio tecnológico en el mercado laboral dependen no sólo de dónde afecta directamente, sino también de cómo se ajustan otras partes de la economía pues, por ejemplo, pueden generarse empleos adicionales a través de la demanda de nuevas tecnologías y mayor competitividad generada.

Impacto según género

A pesar de que hay muchos titulares en la prensa que aseguran que el empleo femenino será el más perjudicado, hay estudios -escasos- que muestran resultados contradictorios.

Por ejemplo, el informe 2017 de la OCDE concluye que, en promedio para todos los sectores, hombres y mujeres están expuestos al mismo riesgo de ser automatizados, puntualizando que el nivel de educación y las habilidades adquiridas son herramientas poderosas para reducir este riesgo: menos del 5% de los trabajadores con título universitario tiene un alto riesgo de perder su trabajo, frente al 40% de los trabajadores con título educativo inferior (Arntz, Gregory y Zierahn, 2016; OCDE, 2016a). Por tanto, dado que en promedio en todos los países de la OCDE hay más mujeres que hombres con educación superior, ellas estarán en una posición más ventajosa para luchar contra la automatización.

En esa línea, el análisis de Roberts, Lawrence and King (2017), tomando de base el mercado laboral de Reino Unido, sugiere que el 46,8% de los trabajos desempeñados por hombres, versus el 40,9% de los que realizan las mujeres, tiene el potencial técnico de ser automatizado. El estudio detalla que esto no quiere decir que las mujeres tendrán buenas condiciones de trabajo, pues lo que predice es que ellas permanecerán en trabajos mal pagados, que los empleadores han optado por no automatizar. Los autores argumentan que es probable que la tecnología aumente los salarios de los trabajadores mejor pagados -hombres en su mayoría-, lo que llevaría a una mayor disparidad salarial.

Proyecciones de automatización

Los resultados del estudio de 2018 del International Monetary Fund (IMF) indican que, dado el estado actual de la tecnología, la probabilidad de automatización es ligeramente mayor para la fuerza laboral femenina (11% versus 9%), pero esta probabilidad aumenta para las trabajadoras con menor nivel de educación, de mayor edad (superior a 40 años), y aquellas en puestos de oficina, servicios y ventas.

Para una proyección más detallada, un informe de PricewaterhouseCoopers (PwC) de 2018, distingue tres ondas de automatización, desde la actualidad hasta 2030: la onda algorítmica (hasta principios de 2020), que implica la automatización de tareas computacionales simples y el análisis de datos estructurados, afectando básicamente a los sectores impulsados por datos; la ola de aumento (hasta fines de 2020), que significa una interacción dinámica con la tecnología para el apoyo administrativo y la toma de decisiones, y la ola autónoma (hasta mediados de la década del '30), donde primará la automatización del trabajo físico y la destreza manual, junto con la resolución de problemas dinámicos del mundo real.

En términos generales, el informe de PwC concluye que mientras el empleo femenino será el más afectado por la automatización en la próxima década, los empleos masculinos enfrentarán mayor riesgo de automatización (34%) que las mujeres (26%) en el largo plazo. No obstante, al considerar el nivel de educación de los trabajadores, los autores observan que hombres y mujeres con altos niveles de educación tienen tasas estimadas de automatización similares a largo plazo (11% vs 12%, respectivamente), aunque desarrollen ocupaciones diferentes. Para los trabajadores con bajo nivel de educación, hay una diferencia notable: hombres con bajos niveles de educación enfrentan mayor riesgo estimado de automatización (52%), en comparación con las mujeres con bajo nivel educativo (29%), dado el tipo de ocupaciones en los que se desarrollan.

Finalmente, Hegewisch, Childers and Hartmann (2019), basándose en el mercado laboral estadounidense, concluyen que mientras siete hombres trabajan en puestos amenazados por la automatización, 10 mujeres lo hacen. Pero de nuevo, los autores puntualizan que estos trabajos "seguros" para ellas se relacionan con condiciones a menudo desfavorables: donde se paga menos dado el mismo nivel de educación que otros trabajos, de baja calidad y con acceso a pocas prestaciones sociales.

La importancia de la educación

Aunque la magnitud del efecto de la automatización en el mercado laboral según el género, todavía es incierta y presenta resultados contradictorios en términos cuantitativos, la probabilidad de automatización se reduce cuando el nivel de educación es más elevado.

Asimismo, tener un trabajo con una menor probabilidad de automatización no garantiza un mayor bienestar en el futuro y, por último, este nuevo escenario supone un gran desafío e implica inyectar recursos. Sin inversión en educación, la automatización podría profundizar las diferencias entre géneros todavía más.

Esperemos que desde ya se empiece a planificar una transición hacia la automatización para que no sólo los empresarios se beneficien de una mayor productividad, sino que también los empleados nos beneficiemos de una menor jornada laboral, una mayor conciliación familiar y una mejor salud mental.