Por Lynn Parramore Perder empleos no es lo único que preocupa a los trabajadores. La IA puede empeorar muchos trabajos. Existe una alta probabilidad de que los avances en inteligencia artificial (IA) ya estén afectando su trabajo. ChatGPT ha atraído a 100 millones de usuarios en cuestión de dos meses (Netflix tardó 18 años en alcanzar ese hito). En mayo de 2023, una encuesta encontró que el 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de inteligencia artificial para realizar tareas en el trabajo, y una quinta parte informa una "alta exposición". Un informe reciente encontró que un número similar en Europa estaba altamente expuesto . Muchos ojos están observando el marco regulatorio que se desarrolla en la Unión Europea y cómo afectará el uso de las nuevas tecnologías en el lugar de trabajo. Algunos saludan la llegada de la IA como el “ fin del trabajo aburrido ” y afirman que está “empoderando” a los empleados para lograr la “máxima productividad”. Pero ¿a quién beneficia realmente la productividad? ¿Qué tipos de trabajos podemos realmente esperar? Nadia Garbellini, de la Universidad de Módena en Italia, entrevistó a trabajadores sobre su experiencia con la IA. Explica al Instituto para el Nuevo Pensamiento Económico por qué deberíamos ser escépticos ante las afirmaciones de que la IA mejorará las condiciones laborales de la mayoría de las personas. Lynn Parramore: ¿Cómo cree que afectará la IA a los trabajadores? Nadia Garbellini: En 2020, la Comisión Europea (UE) clasificó las aplicaciones críticas de IA en función de tres “cadenas de valor estratégicas”. Estas cadenas de valor son IIoT (Internet industrial de las cosas); Movilidad (transporte y movimiento habilitados por IA); y Smart Health (IA para entornos sanitarios). Los tres son capaces de impactar fuertemente a los trabajadores, pero centrémonos en el IIoT. En el informe que mencioné, la Comisión Europea identificó 24 aplicaciones de IA relevantes en la cadena de valor de IIoT. Las capacidades de IA utilizadas son: generación de conocimientos a partir de datos complejos; procesamiento de lenguaje, análisis de texto y audio; reconocimiento de imágenes y análisis de vídeo; toma de decisiones automatizada; y aprendizaje automático. Estas aplicaciones, a su vez, cumplen cuatro funciones principales para las empresas: I+D; cadena de suministro y planificación de la producción; producción central; y soporte postventa. A partir de entrevistas realizadas con trabajadores metalúrgicos italianos de diversas industrias, el informe concluyó que las principales consecuencias de la aplicación de estas tecnologías sobre las condiciones laborales son preocupantes. El informe encontró que los trabajadores experimentaron un menor desempeño laboral en el sentido del conocimiento requerido para realizar las tareas asignadas: con la IA, operar máquinas complejas requiere cada vez menos conocimiento. Para la generación anterior de trabajadores metalúrgicos, las máquinas de control numérico eran programadas directamente por el trabajador que las operaba. Incluso la detección de pequeños problemas y discrepancias fue responsabilidad del operador, que intervino cuando lo consideró necesario. Hoy en día, las máquinas las programan informáticos e ingenieros que a menudo ni siquiera son empleados de la empresa, sino de los proveedores de máquinas. En otras palabras, Otra cuestión planteada por los metalúrgicos fue la intensificación del ritmo de trabajo. Dado que operar máquinas requiere menos esfuerzo, ahora es común que un solo trabajador tenga que operar más de una máquina (tal vez 2, o incluso 3 o 4) al mismo tiempo. Después de todo, se les dice a los trabajadores, sólo hay que poner en marcha la máquina (y en algunos casos descargarla cuando se completa el ciclo); durante el ciclo, el trabajador sólo tiene que esperar. Entonces, para no desperdiciar estos preciosos minutos, le asignan otras máquinas para que las ponga en marcha una tras otra. Pero durante el ciclo, el trabajador debe prestar atención a posibles problemas, atascos, bloqueos de todas las máquinas operadas. Este rendimiento intensificado aumenta la fatiga, no sólo física, sino sobre todo mental. Los trabajadores también experimentaron una pérdida de control sobre el proceso de producción y, por tanto, un debilitamiento de la capacidad del sindicato para presentar demandas. Hay dos causas de esta pérdida de control. En primer lugar, los tiempos de ciclo se presentan como el resultado objetivo de algunos procesos de aprendizaje automático/big data (mientras que los algoritmos son informados por seres humanos según parámetros determinados por seres humanos) y, por lo tanto, fuera del ámbito de la negociación. En segundo lugar, muchas funciones corporativas se reubican fuera de la unidad de producción, e incluso fuera de la empresa o del país. Los trabajadores no pueden reconstruir la cadena de suministro en la que participan y, por lo tanto, no pueden organizarse eficazmente a medida que su horizonte se vuelve cada vez más estrecho. Finalmente, el seguimiento era una preocupación de los trabajadores. La empresa puede controlar al trabajador individual y seguir sus movimientos en tiempo real sin necesidad de videovigilancia. A cada componente empleado en la producción se le asigna un identificador único, normalmente asociado a un código de barras que luego se asocia a las diferentes etapas de producción. Un trabajador que opera una máquina inicia sesión al comienzo del turno, por lo que siempre es posible saber, para cada trabajador, qué máquina(s) ha estado operando, cuántos ciclos se han iniciado, qué componentes se han empleado y qué Se han producido productos. En otras palabras, para cada producto no conforme, es posible identificar la etapa en la que surgió el problema y la identidad del trabajador que lo realiza. LP: ¿Le preocupa que la IA elimine puestos de trabajo? NG: La sustitución de capital por trabajo es una de las principales características del capitalismo; El desempleo tecnológico siempre ha sido una preocupación para los movimientos obreros (pensemos en los luditas en la Inglaterra del siglo XIX). La IA y sus aplicaciones industriales también ahorran mano de obra, por lo que seguramente será posible ampliar la producción con una expansión del empleo menos que proporcional. Sin embargo, también es necesario producir tecnologías de IA; Como explica brillantemente en un artículo de Josh Dzleza en la revista New York Magazine, entrenar IA requiere mucha mano de obra. No podría decir si el efecto neto sobre el empleo será negativo o positivo. Lo que me preocupa, más que la desaparición de puestos de trabajo, es la calidad de los nuevos en términos de condiciones de trabajo, salarios, autonomía, alienación, etc. Lo que temo es un mundo con millones de trabajadores mal pagados, ignorantes, políticamente ingenuos y aislados. , atrapados en casa frente a sus computadoras tanto en el trabajo como en el tiempo libre, produciendo bienes y servicios que no pueden permitirse comprar. LP: Sin embargo, hay predicciones entusiastas de economistas como David Autor sobre cómo la IA puede beneficiar a las personas en el lugar de trabajo. ¿Qué dices ante tales predicciones? NG: En una entrevista reciente , David Autor afirmó que la IA podría ayudar a reconstruir la clase media. También afirmó que lo que más le preocupa es la devaluación de la experiencia. Se han mencionado dos estudios: uno de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond sobre trabajadores de una empresa de software que adoptan una versión antigua de chatGPT y otro de Shakked Noy y Whitney Zhang sobre un experimento con personas con educación universitaria que realizaban tareas de escritura. En ambos casos, los autores concluyeron que la IA reduce la brecha de productividad entre los trabajadores menos calificados y los trabajadores con más habilidades. Pero en ambos casos, la muestra no es representativa: los autores se centran en sectores terciarios tecnológicamente avanzados que no pueden considerarse como todo el mercado laboral. Lo que realmente descubrimos en nuestras entrevistas es que la introducción de tecnologías de inteligencia artificial está polarizando cada vez más la fuerza laboral entre trabajadores más y menos calificados. Esto no se aplica sólo a los trabajadores de las fábricas, sino también a los empleados administrativos; tomemos los ejemplos del diseño industrial y el CAD; producción de software y Scrum/DevOps; etc. Me parece que esto hará que la clase media sea cada vez más pequeña y, en consecuencia, la clase baja y posiblemente el número de personas completamente fuera de la economía productiva será cada vez mayor. LP: ¿Qué nos dice la historia sobre el aumento de la productividad de los trabajadores y las recompensas para los trabajadores, como salarios más altos? ¿Quién se beneficia normalmente de una mayor productividad? NG: La productividad en economía es una noción muy controvertida. A menudo se lo considera, de manera no técnica, algo así como valor agregado por trabajador y un indicador de lo que los economistas marxistas señalaron como el registro de la capacidad del capitalista para extraer plusvalía relativa. Al observar los datos de las últimas décadas sobre la distribución funcional del ingreso, es muy fácil ver que los aumentos de productividad se han asociado regularmente con reducciones en la participación salarial. Después de todo, la investigación aplicada la llevan a cabo las grandes empresas o en nombre de ellas. El objetivo es desarrollar tecnologías que puedan incorporarse a los procesos industriales, mejorando su eficiencia, donde eficiencia significa sólo eficiencia económica, es decir, minimización de los costos de producción. La automatización cambió significativamente entre finales de los años 1970 y principios de los años 1980, con la introducción de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). El objetivo de las inversiones en I+D era sustituir la actividad humana generando una cantidad creciente de información sobre el proceso productivo. Antes de la revolución de las TIC, las máquinas estaban equipadas con una memoria mecánica inalterable: no era posible reprogramarlas en tiempo real. Luego se introdujo la automatización flexible. Los avances tecnológicos desde la década de 1980 hasta la actualidad permitieron a las empresas impulsar la integración de las TIC en toda la cadena de producción. Esto fue acompañado por avances en la ciencia organizacional, que, al mismo tiempo, han desarrollado, implementado y perfeccionado nuevos modelos de negocios adecuados para grandes empresas multinacionales comprometidas con la máxima racionalización de los recursos. En otras palabras, estas tecnologías se han desarrollado precisamente para permitir la maximización de la productividad y, por tanto, no debería sorprendernos que su aplicación beneficie a las empresas. LP: ¿Cómo podemos garantizar que la IA no se utilice contra los trabajadores? NG: En primer lugar, deberíamos dejar de pensar que el aumento de la productividad es sinónimo de progreso técnico, y viceversa. Estamos acostumbrados a pensar que el progreso técnico no puede dejar de ahorrar mano de obra. En realidad, podría haber un progreso técnico que requiera mucho trabajo y cuyo objetivo sea prevenir la fatiga de los trabajadores, ahorrar energía, minimizar la contaminación, etc. Por supuesto, este tipo de progreso técnico significa que los costos de producción aumentan y, por lo tanto, no es probable que sea de interés para las grandes empresas. El requisito previo para que la tecnología no se utilice contra los trabajadores es que la investigación deje de estar controlada por el sector privado y vuelva completamente a estar bajo control público, dirigido al desarrollo de tecnologías que logren objetivos sociales y ambientales. Hoy vemos la tendencia opuesta: la investigación tiene como objetivo producir patentes atractivas para el capital privado; Incluso los criterios para financiar universidades públicas se basan en tales evaluaciones. Ayudaría a otorgar a los representantes sindicales no sólo mayores derechos de información y consulta, sino también deberes de supervisión y control y poder de toma de decisiones para guiar decisiones estratégicas clave. Estas cuestiones, por supuesto, son totalmente políticas. ***Linda Parramore: Analista de investigación sénior, INET