El profesor e investigador de la Escuela de Negocios UAI Pablo Egaña fue invitado por el presidente de la Comisión de Desafíos del Futuro, Ciencia, Tecnología e Innovación del Senado, Guido Girardi, a exponer parte de los resultados de su investigación ante los integrantes del grupo parlamentario e invitados externos. Entre estos últimos, participaron en la sesión María Cecilia Hidalgo, Premio Nacional de Ciencias Naturales 2006 y presidenta de la Academia Chilena de Ciencias; Juan Asenjo, Premio Nacional de Ciencias Aplicadas y Tecnológicas 2004; John Atkinson, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI, especialistas de la Universidad Católica, Universidad de Chile y representantes de la Segpres.

En lo que constituye un relevante aporte desde la academia al mundo de las políticas públicas, el profesor Egaña presentó parte de los resultados del trabajo que ha venido realizando y de investigaciones actualmente en curso relacionadas con las nuevas tecnologías y el futuro del trabajo. En particular, su intervención se centró en sectores, tareas productivas y grupos demográficos de economías en desarrollo que, hoy en día, se ven enfrentados a un mayor riesgo de automatización: un escenario, en su hipótesis, acelerado por las condiciones impuestas por la pandemia del covid-19.

Egaña comenzó delineando tres tendencias claves que contribuyen a comprender el desarrollo económico del futuro. La primera de ellas -indicó- es la problemática de la sostenibilidad. La segunda, los cambios en las preferencias y estilos de vida de la sociedad. Y la tercera -en la cual ahondó a lo largo de su exposición- se relaciona con la digitalización y el desarrollo de la llamada industria 4.0, término acuñado por Schwab en 2015. “Está cambiando la forma de hacer negocios y de hacer las cosas, entonces, muchos modelos de negocios o maneras de hacer las cosas, tanto en política, en negocios, etcétera, quedan obsoletas, y esto crea en teoría múltiples otras posibilidades de crear valor en nuevas formas”, afirmó.

Economías en desarrollo

El académico explicó que una de las líneas de investigación en la que ha trabajado se enfoca en 11 economías en desarrollo, para las cuales se estimó la “probabilidad predicha” -basada en las tareas que las personas realizan en su ocupación- de que determinado trabajo sea automatizado. Luego, se clasificaron como de “alto riesgo” aquellas labores cuya probabilidad, a nivel individual, de ser automatizables, era mayor al 70%.

Posteriormente, explicó el profesor Egaña, trabajó en conjunto con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) enfocándose en la realidad de América Latina, concretamente en cuatro países de los cuales se podían conseguir microdatos a nivel del trabajador o trabajadora: Chile, Bolivia, Colombia y El Salvador. Así, fue posible estimar que en dichas economías latinoamericanas, el 21% de las mujeres y 19% de los hombres están expuestos a un alto riesgo de automatización. “Más interesante, logramos, dadas las bases de datos que usamos, tener un poco mayor detalle de las tareas que estas personas desarrollaban en el trabajo, y ver cómo esas tareas correlacionan con este riesgo de automatización (…) Para el caso de Chile, que nos compete hoy, tenemos por ejemplo que el marketing y la contabilidad, para las mujeres, aumenta su riesgo de automatización. Esto último, debido a los avances que ha habido en contabilidad para automatizar procesos contables. Pero, por otro lado, tenemos que -tanto para hombres como para mujeres-, la gestión y la comunicación siguen siendo áreas un poco más protegidas o que no van a ser automatizadas en el corto o mediano plazo. Lo mismo con habilidades de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas cuantitativas, y para el caso de los hombres, tecnologías de información y comunicación”.

La investigación también relacionó el riesgo de automatización con el nivel educacional del trabajador o trabajadora, concluyendo que, en términos generales, “la educación sigue siendo un elemento importante para proteger, mitigar o disminuir este riesgo de automatización”.

Riesgos según grupo demográfico

Siempre para el caso de Chile, más adelante el investigador incorporó en su exposición un índice adicional de automatización (Webb), que -según explicó- permite obtener datos más robustos, ya que considera los registros de patentes, permitiendo hacer un match entre la descripción de la función de los artículos patentados y las descripciones de ocupación en ciertas bases de datos americanas. “Entonces, uno puede tender a pensar que lo de Webb es un poco más conservador y debiera dar números típicamente un poco más pequeños”, acotó.

En base a este ejercicio, Egaña ilustró diversos niveles de riesgo de automatización según género, edad y quintiles de ingreso, configurando una panorámica aún más detallada para el caso de nuestro país. Así, por ejemplo, aplicando el índice Webb, un 13% de las mujeres está en alto riesgo de perder su trabajo producto de la automatización, porcentaje que llega a un 21% en el caso de los hombres. “Esto es bien dramático porque no es cosa de perder el trabajo y cambiarse de una empresa a otra. Uno pierde el trabajo porque su quehacer, su expertise, su know how, lo que uno viene haciendo hace tiempo, se automatiza, entonces, pierde la capacidad de encontrar trabajo subsecuente en esa misma ocupación o haciendo ese mismo cúmulo de tareas”.

Por quintiles de ingreso, basados la encuesta CASEN 2017, se concluyó que un 35% de la población chilena que pertenece al primer quintil (es decir, el 20% más pobre del país) enfrenta un alto riesgo de quedar desplazada del mercado laboral, en comparación a un 4% del quinto quintil. “Este es un dato muy duro, muy desolador, muy preocupante y, por otro lado, no es sorprendente: en el quintil 1 vamos a encontrar a la gente con más vulnerabilidad, con más problemas de salud, con menor nivel educativo, etcétera. Es decir, los datos reflejan muy bien esa precariedad y esa vulnerabilidad que uno observa en la realidad”, expresó Egaña.

Finalmente, el académico de la Escuela de Negocios UAI compartió una apertura de esta realidad por provincias, donde se observa una alta heterogeneidad según zona geográfica, y una predicción de automatización por sector. Aquí, sectores como finanzas, educación o servicios sociales de hoteles y restaurantes están todavía muy poco afectados por la automatización (pese a que la forma de entregar dichos servicios ha cambiado producto de la pandemia). En cambio, áreas como la agricultura, explotación de minas, construcción y pesca presentan valores muy altos de riesgo de automatización.

Conclusiones y desafíos

Para culminar, Pablo Egaña puso en común algunas conclusiones y retos a futuro que vislumbra a la luz de su trabajo.

En primer lugar, es patente que existe un riesgo de desplazamiento de trabajadores por máquinas a nivel global y, si bien hay evidencias y estudios llevados a cabo en países desarrollados, los datos disponibles para la región y en particular para las economías en desarrollo, aún son incipientes.

En cuanto a los desafíos que observa, el académico expresó la necesidad de tener más y mejor información a nivel micro a nivel de trabajadores del sector formal, sector informal y desplazados. También, la utilidad de elaborar escenarios futuros sobre posibles estados de la revolución industrial 4.0, algo fundamental para la elaboración de políticas públicas. Asimismo, entender a nivel nacional y subnacional los cambios institucionales necesarios para maximizar las ganancias y minimizar los costos sociales y económicos.

“Chile muestra números preocupantes tanto a nivel etario como de género y quintil de ingreso y tenemos que avanzar rápidamente en entender mejor los fenómenos porque esto está ocurriendo muy rápido, más rápido que los ciclos académicos, entonces, cómo hacemos para poder adaptarnos y poder entender mejor lo que está pasando dada su velocidad (…) Por último, entender en qué medida esta pandemia acelera o no estos procesos de adopción tecnológica, que es la hipótesis del último trabajo realizado con Gabriel Cruz sobre estos temas”, concluyó.