Inteligencia artificial, educación y trabajo: ¿cómo prepararnos

Por Fernando Schapachnik, investigador, profesor asociado de la UBA y director ejecutivo de la Fundación Dr. Manuel Sadosky.

¿Cuáles son los desafíos, los riesgos y oportunidades que trae la inteligencia artificial al mundo de la educación y el trabajo y qué tanto deben preocuparnos? Para ser honesto, no me preocupa que "nos reemplacen las máquinas", dicho de manera tan tajante, pero sí que el creciente avance de la inteligencia artificial (IA) genere mayor desigualdad en el mundo del trabajo, y más concretamente, que estemosFe errando en lo que creemos que son las respuestas de política pública necesarias para enfrentar este nuevo desafío.

¿Qué va a pasar en el mundo del trabajo con la IA?

Hay predicciones de todo tipo sobre qué va a pasar en el mundo del trabajo con el impacto de la inteligencia artificial, y por esto es difícil tener una predicción única y certera. Sin embargo, creo que podemos hacernos alguna idea de lo que va a pasar en América Latina y el Caribe.

Lo primero que hay que entender es que aunque el despliegue de soluciones de inteligencia artificial parece estar avanzando mucho más lentamente que lo que se pensó cuando irrumpió ChatGPT en escena, en noviembre de 2022, sí va a haber un impacto en el mundo del empleo.

Un estudio de la Organización Internacional del Trabajo de 2023 tomó bases de datos estandarizadas que descomponen cada empleo en tareas, y analizó cuáles de estas podrían ser llevadas a cabo por la inteligencia artificial generativa. En base a eso, identificó 3 grupos de puestos de trabajo que podrían verse afectados.

1. Por un lado, los empleos donde la mayor parte de las tareas eran automatizables y que considera en alto riesgo de automatización total. Se trata de "solo" un 2,3% de los empleos mundiales, pero que significan cerca de 75 millones de puestos de trabajo.
2. El segundo grupo son los empleos catalogados como complementables, en los que se espera un aumento de la productividad de quienes los desempeñen dado que la IA generativa podrá automatizar algunas de sus tareas, pero no la mayorí. Estos son un 13% de los empleos, que evivalen a unos 427 millones de empleos.
3. Finalmente, están los empleos a los que el reporte llamó la gran incógnita, pues podrían caer en cualquiera de los otros dos grupos, dependiendo de características que es difícil analizar en general, y de las decisiones de política pública. Estos son un 9% y equivalen a unos 281 millones de empleos.

Esto nos da una base de 356 millones de empleos en riesgo por la automatización y el uso de la IA, a nivel global. Ya a la hora de analizar la particularidad de algunas regiones como América Latina y el Caribe, me parece importante poner la lupa también sobre otro punto: la complementación

En economías débiles, con muchas dificultades como las de nuestra región, cuesta pensar que el incremento de la productividad de la IA no se traduzca en algún nivel de redundancia de puestos de trabajo. Dicho en términos simples, si mis compañeros y yo nos volvemos el doble de productivos gracias a que una serie de herramientas nos ayudan a hacer nuestro trabajo más rápido, ¿cuánto tienen que aumentar las ventas de nuestra empresa para que no se considere que alguno de nosotros ya no es necesario?

El análisis económico clásico suele complementar este panorama de destrucción de puestos de trabajo con la creación de otros nuevos. Ahora bien, la pregunta es ¿qué puestos se crearán, y dónde?

Si el aumento de la productividad y la innovación tecnológica llevasen a la creación de puestos de trabajo nuevos, estos necesariamente deberían caer entre los no automatizables. Por ende, podrían requerir mayor complejidad intelectual o tratarse más bien de empleos manuales, por fuera del alcance de la automatización, al menos ahora. Y es aquí donde se presentan importantes desafíos para la región.

Por un lado, porque el trabajo manual tiende a ser de baja calificación y de baja remuneración, y por otro, porque para que un ciudadano latinoamericano pueda acceder a un empleo de alta complejidad deben darse, al menos, dos condiciones:

1. La primera es que su firma empleadora radique ese puesto de trabajo en la región, y no en sus casas matrices en los países centrales. Es todavía una cuenta pendiente para nuestro continente que los centros de diseño, las oficinas centrales, los puestos directivos, se radiquen en el mismo territorio que las fábricas. Es muy común todavía la firma transnacional con laboratorio de innovación en Europa y oficinas en Miami desde las que planifica y opera toda sus operaciones en la región.

1. La segunda condición es la necesidad de que ese ciudadano tenga las cualidades y calificaciones necesarias para ese puesto de trabajo de alta complejidad. Esto último no podemos darlo por sentado: en la región, tres de cada cuatro estudiantes no alcanzan las competencias mínimas en matemáticas (en comparación con un 31% de la OCDE), 55% no cuenta con habilidades básicas de lectura y 57%, de ciencias y hay una alta deserción escolar, como lo muestra el más reciente informe del BID sobre el estado de la educación. En la población de 19 a 23 años, sólo el 32% asiste a la educación superior, según un estudio reciente de la OEI.

Incluso en las economías desarrolladas hay motivos para preocuparse: la evidencia histórica, si bien no da cuenta de desempleo por automatización, sí refiere un aumento de la desigualdad:

Un estudio del Premio Nóbel de economía Daron Acemoglu y Pascual Restrepo documenta que entre el 50 y el 70% del cambio de la estructura salarial norteamericana de las últimas cuatro décadas se explica por la automatización, y que este cambio ha llevado, desde la década de 1990 hasta la actualidad, a una separación entre el nivel de ingresos de la población con secundario completo vs la que obtuvo mayor nivel educativo:

"En particular, la automatización redujo los salarios relativos, y en algunos casos reales, de los trabajadores que se especializan en tareas rutinarias en industrias que experimentan una rápida automatización (como aquellos que trabajan en trabajos de "cuello azul" en industrias manufactureras que introdujeron maquinaria de control numérico y robots industriales), o aquellos en tareas administrativas en industrias que introdujeron la automatización basada en software). En contraste, los grupos de trabajadores que no fueron desplazados de sus tareas, como aquellos con un título de posgrado o mujeres con un título universitario, disfrutaron de ganancias salariales."

Resumiendo, si bien sería exagerado decir que los humanos seremos reemplazados por robots en nuestro empleo, sí hay motivos para preocuparse por el aumento de la desigualdad particularmente en nuestra región.

La solución está en la capacitación, ¿verdad?

La respuesta de política pública más frecuentemente citada en todo ámbito donde se plantea la desaparición de ciertos puestos de trabajo como consecuencia del avance de la IA, puede resumirse en dos palabras: upskilling y reskilling. Mejorar la capacitación, cambiarla por otra. En castellano lo diríamos de manera menos pomposa: capacitación laboral para adultos.

Expresarlo de esa forma nos permite preguntarnos si sabemos algo sobre cuán efectivas pueden ser esas políticas. Y la respuesta es que sí, sí sabemos. Existe una extensa bibliografía sobre el análisis de políticas activas para el mercado de trabajo (ALMP, por sus siglas en inglés), que busca analizar este tipo de intervenciones de manera rigurosa. La pregunta de investigación es cuántas personas de las que tomaron el curso encuentran luego trabajo, comparado contra otras de características similares, que no participaron de esa formación. Esto permite analizar los efectos del curso propiamente dicho, y separar la influencia de otros factores como la demanda general de empleo de la economía en esa región y en ese momento. Este tipo de estudios se denomina randomized controlled trials (prueba controlada aleatorizada, RCT por sus siglás en inglés) y son la herramienta más fiable para entender el nivel de impacto de estas intervenciones en el mundo del trabajo. Se obtiene un porcentaje, que representa cuántas personas, de cada 100, conseguirán empleo por haber participado de la formación, y no lo hubiesen conseguido sin esa misma formación.

Los resultados son desalentadores. Un estudio de 2017 de David McKenzie sobre países en vías de desarrollo encontró que de 9 políticas de capacitación analizadas, sólo 3 pudieron demostrar mejoras en la empleabilidad de sus beneficiarios, que en promedio rondaban el 2,3%. Es decir, de cada 100 personas capacitadas, menos de 3 consiguieron empleo.

Estos resultados aparecen consistentemente en la bibliografía especializada. A modo de ejemplo, podemos citar un estudio del año 2016 desarrollado por la OIT y enfocado en América Latina y el Caribe, que analiza 207 RCTs de intervenciones destinadas a la empleabilidad de las cuales 19 se dieron en la región y salvo una, se trataron de capacitación, mayormente sobre jóvenes, y otro estudio, esta vez del año 2019, que analiza 102 RCTs de intervenciones destinadas a la empleabilidad. El primero encuentra que los impactos positivos van entre 5% y 20% (en particular, entre los jóvenes), y el segundo que la capacitación tuvo un impacto medio de 7,7%.

Dicho de otra manera, la evidencia indica que en el mejor de los casos, de cada 100 adultos que reciban capacitación para el empleo, sólo 20 conseguirán trabajo, y probablemente incluso menos.

La capacitación laboral para adultos, el reskilling y el upskilling, no pueden seguir siendo nuestra única respuesta de política pública ante el avance de la inteligencia artificial sobre los puestos de trabajo.

¿Y entonces cuál es la respuesta? ¿Qué es lo que realmente debemos hacer?

Este texto busca abrir el debate que la desmedida esperanza en la capacitación parece haber clausurado. No tengo, lamentablemente, respuestas categóricas para el corto plazo, para la emergencia. Ofrezco en cambio, algunas ideas en las que creo profundamente, pero requieren periodos más prolongados para fructificar.

La primera es que se vuelve más urgente que nunca procurar que todos y todas en América Latina y el Caribe tengan la posibilidad de acceder a educación superior de calidad. Ése será el requisito de muchos, tal vez de la mayoría, de los puestos de trabajo bien remunerados que no se automaticen. Algunos requerirán acreditaciones formales (títulos en ingeniería, medicina, etc.) y otros no, pero tendrán una demanda cognitiva compatible con la educación superior, justamente por haber sido los puestos que escaparon a la automatización por IA.

Hoy más que nunca se vuelve central que la escuela brinde los aprendizajes básicos a toda la población, pero que también desarrolle la capacidad de análisis y de razonamiento crítico (los peldaños superiores de la taxonomía de Bloom). Se trata de poder abordar la complejidad. La honestidad intelectual exige equiparar la demanda con el reconocimiento: no puedo dejar de señalar la contradicción entre demandarle más a la escuela y no aumentar sus recursos, entre demandarle más al cuerpo docente, y no jerarquizar su profesión poniendo como componente central mejores salarios.

El razonamiento crítico tarda en madurar. Desarrollarlo es una tarea continua, que requiere de todo el tiempo escolar que podamos dedicarle. Es un error pensar que educar para el trabajo consiste en utilizar ese valioso y escaso tiempo escolar en enseñar coyunturas que mutarán a toda velocidad, que se basarán en modas, en costumbres temporales, en estadíos tecnológicos lábiles. Si se puede aprender con un tutorial, no es un contenido educativo.

Educar para el trabajo, hoy más que nunca, consiste en generar ciudadanos y ciudadanas con capacidad de adaptarse gracias a una escolaridad que les dé los ladrillos de la cognición, los saberes básicos a partir de los que se estructura el resto del edificio cognitivo. Es garantizar que puedan tomar decisiones complejas, aquellas que las máquinas no pueden lograr. Y eso requiere del pensamiento crítico.

Si tuviera que resumir de qué se trata el pensamiento crítico, le pediría a la escuela que nos forme con una mezcla de escepticismo y disconformidad. Tenemos que ser escépticos para poder analizar lo que se nos propone, para no sumarnos a las modas sólo porque son novedosas, y no ser conformistas, para evitar quedarnos siempre en el mismo lugar, para empujar hacia adelante, para no aceptar las cosas como si fueran, sólo porque están. El avance de la inteligencia artificial sobre el mundo del trabajo hace que la vieja necesidad de una escuela que nos forme para pensar, sea todavía más urgente.

Para conocer qué piensan sobre inteligencia artificial y educación nuestros especialistas del BID, puedes escuchar esta presentación en el último evento organizado por CEIBAL en Uruguay, leer este otro blog o acceder a este video.

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