En un informe del mes de Enero del Fondo Monetario Internacional titulado “Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work”, se desglosan los desafíos y riesgos que la inteligencia artificial (IA) plantea para los trabajadores en todo el mundo. Un mundo, que vale señalar, ya ha dejado atrás el paradigma de los Estados benefactores, y donde el proceso de pauperización de las clases trabajadoras se ve en constante avance olvidando aquellos derechos de segunda generación que fueron emblema de los Estados modernos en los albores del siglo XX. Como describen Nick Srnicek o Eric Sadin el proceso de transferencia de recursos desde el capitalismo moderno hacia el “capitalismo de plataformas”, y cómo impacta en la psiquis humana -y social- el desarrollo de las nuevas tecnologías, abordaremos específicamente el caso laboral, el universo de lo que llamamos el “mundo del trabajo”, a través del prisma del impacto de la IA en este sector. Un mundo que desde 2004, con la fundación de Facebook, a la fecha (pandemia mediante) aún no está ni cerca de avisorar el techo de lo que es este salto tecnológico que otorga a la humanidad un desarrollo de sus fuerzas productivas sin comparación histórica alguna posible. De hecho, 20 años después del lanzamiento de la emblemática firma de Zuckerberg, ha casi vetusta la noción de “internet de las cosas” (algo que damos por hecho casi como una necesidad vital), para pasar al inicio de lo que pueda ser la era de “la inteligencia articial de las cosas”.

Volviendo al FMI y al mundo del trabajo, el documento de referencia destaca cómo la IA, especialmente la IA generativa, está preparada para transformar profundamente los mercados laborales globales. A continuación, exploramos los riesgos específicos que enfrentan los trabajadores universitarios y no universitarios en economías desarrolladas y en desarrollo, utilizando casos de países ejemplares para mayor claridad.

Exposición laboral frente al impacto de la IA

De acuerdo a lo que señalan los autores del informe del FMI, las ocupaciones “expuestas”son aquellas que están significativamente influenciadas por las tecnologías de inteligencia artificial. Es decir, que el impacto de la teconología puede resultar en el “desplazamiento” de trabajadores (léase desplazamiento en sus dos dimensiones, que puede ser negativa, como es la pérdida del empleo; o positiva, como puede ser un cambio de tareas o incluso un ascenso) debido a la automatización de tareas repetitivas y basadas en reglas, o en la mejora de la productividad y eficiencia en roles más complejos donde la IA complementa el trabajo humano. La preparación y la adaptación a estos cambios serán cruciales para mitigar los riesgos y maximizar los beneficios de la IA en el futuro del trabajo.

En base a esta noción de exposición, el Fondo delínea casos de mayor o menor exposición y complementariedad entre el trabajo y la herramienta. En el caso de las ocupacipones de alta exposición, estas implican un alto grado de tareas que pueden ser realizadas por la IA. Por ejemplo, los trabajos cognitivos, donde tenemos profesionales como analistas financieros, abogados o médicos que realizan tareas cognitivas complejas que la IA puede complementar pero no necesariamente reemplazar de inmediato. Otro caso es el de los trabajos administrativos, donde las tareas repetitivas y basadas en reglas, como los realizados por empleados administrativos, teleoperadores y ciertos roles en la atención al cliente, son altamente susceptibles a ser reemplazados por las capacidades de automatización de la IA.

Siguiendo, tenemos la complementariedad, que resulta alta en el caso de ocupaciones donde la IA puede aumentar significativamente la productividad de los trabajadores sin reemplazarlos. Siguiendo con el caso anterior, pueden ocupar este lugar los médicos cirujanos, quienes cumplen una tarea que no es reemplazable (al menos ahora), pero sí pueden utilizar herramientas de IA para diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados. O también podría ser el caso de los jueces quienes ejercen una función al momento irremplazable, pero que tranquilamente podrían beneficiarse de sistemas de IA que analicen grandes volúmenes de datos legales para ayudar en la toma de decisiones (un caso que ya está en curso en diversas jurisidicciones, incluso de nuestro país).

Pero también tenemos los casos de baja complementariedad, que incluyen trabajos donde la IA no solo puede realizar las tareas humanas, sino que podría reemplazar a los trabajadores debido a la naturaleza repetitiva y predecible de las tareas. Es el caso de empleados administrativos, como data entry y teleoperadores, que realizan tareas repetitivas y de bajo valor agregado.

El FMI utiliza algunos ejemplos puntuales para abordar la exposición y complementariedad de trabajos ante la IA, como el caso de profesionales y gerentes. Estos roles, a menudo intensivos en tareas cognitivas, tienen una alta exposición y complementariedad con la IA. La IA puede potenciar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia sin reemplazar completamente a los trabajadores. Distinto el caso de los trabajadores administrativos y de soporte técnico, cuyos roles tienen alta exposición pero baja complementariedad, lo que significa que la IA puede reemplazar fácilmente las tareas humanas, llevando a posibles pérdidas de empleo. En países de la -mal llamada- periferia, está el caso de los trabajadores manuales y agrícolas, con baja exposición a la IA, pero que sin embargo esto también implica una falta de preparación para aprovechar los beneficios de la IA.

Desafíos en Economías Desarrolladas en el riesgo de desplazamiento y la desigualdad de ingresos.

En economías avanzadas, como el Reino Unido y Estados Unidos, el 60% de los trabajos están expuestos a la IA debido a la prevalencia de roles intensivos en tareas cognitivas. Como podemos observar en los gráficos del informe del FMI, en el Reino Unido, casi el 70% del empleo se encuentra en ocupaciones de alta exposición a la IA. Esto incluye tanto trabajos con alta complementariedad, como los realizados por profesionales y gerentes, así como empleos de baja complementariedad, como los trabajadores administrativos y de soporte técnico.

El informe resalta que la IA podría amplificar la desigualdad de ingresos. Los trabajadores universitarios en estos países tienen mayores posibilidades de adaptarse y beneficiarse de la IA debido a su capacidad para transitar hacia roles con alta complementariedad con la IA. En estos casos podríamos pensar que la herramienta tecnológica funciona como un motor de mejoría para aquellos trabajadores y trabajadoras calificadas. Sin embargo, aquellos sin educación superior pueden enfrentar mayores desafíos. Por ejemplo, en el gráfico de transiciones ocupacionales en el Reino Unido, se observa que los trabajadores con educación universitaria tienen una mayor probabilidad de moverse a empleos con alta complementariedad, mientras que los no universitarios tienden a quedar atrapados en trabajos de baja exposición, enfrentando potenciales pérdidas salariales, por no decir desempleo liso y llano.

Los Desafíos en Economías en Desarrollo

En países en desarrollo, como Brasil e India (casos de estudio del informe), los desafíos son distintos: Brasil, con un 41% de su empleo en ocupaciones de alta exposición a la IA, enfrenta una situación intermedia en comparación con las economías avanzadas. La gráfica de Brasil muestra una significativa porción de empleo en trabajos manuales y agrícolas, que tienen una baja exposición a la IA. Sin embargo, esta menor exposición podría llevar a una falta de preparación para aprovechar los beneficios de la IA, exacerbando la brecha digital. Acá tenemos un caso donde la falta de acceso educativo sumado a la desigualdad digital serán factores fundamentales para mitigar los efectos de la IA en el mundo del trabajo.

Siguiendo en esta línea, en materia educativa, los trabajadores no universitarios en estos países también están en una desventaja significativa. En India, por ejemplo, la mayoría de los empleos están en ocupaciones de baja exposición, como los trabajadores agrícolas y artesanos. Los gráficos del FMI indican que los trabajadores sin educación superior tienen una movilidad reducida hacia trabajos con alta complementariedad con la IA. Esto sugiere que, a medida que la IA se integra en los procesos laborales, estos trabajadores podrían enfrentar mayores dificultades para encontrar empleos bien remunerados y estables dada la falta de acceso a la educación y la formación digital.

Conclusiones y Políticas Recomendadas (del FMI)

Para mitigar estos riesgos, el FMI recomienda que las economías avanzadas inviertan en la integración de la IA y en marcos regulatorios adecuados para optimizar sus beneficios, mientras que las economías en desarrollo deben centrarse en desarrollar infraestructura digital y habilidades digitales. Además, todas las economías deben implementar redes de seguridad social y programas de reentrenamiento para garantizar que los trabajadores susceptibles a la IA puedan adaptarse y prosperar en este nuevo panorama laboral.

¿Conclusión?

Dado el contexto descrito al inicio de estas líneas, un mundo que avanza en una flexibilización no sólo laboral, sino social, regulatoria, institucional y hasta de valores frente a lo que dice Byung-Chul Han que es una “Infocracia” donde el “like es el amén”, quizás sea necesario retomar algunas creencias del pasado (ese pasado de las constituciones sociales, por ejemplo), en torno a la relevancia de sustanciar nuestras instituciones estatales (pos)modernas, para apuntalar lo que el FMI señala con precisión: la falta de educación y de marcos regulatorios digitales harán que el avance la IA resulte más avasallante para las sociedades desprotegidas y desprevenidas frente a los alcances que esta herramienta -que aún no conocemos en su totalidad y potencia- puede generar.

Lejos de estar en contra del uso de la herramienta, confío que la IA es una hallazgo fenomenal de la humanidad que puede abrirnos un universo de posibilidades de crecimiento y mejoría notables. Un salto exponencial paradigmático y bisagra en nuestro desarrollo técnico y científico, que no se compara con las revoluciones industriales históricas, que va mucho más allá. Estamos frente a un paradigma que díficilmente podamos teorizar viviéndolo desde el presente, y al mismo tiempo, plantea la posibilidad de acceso, ejecución y resolución de tareas que hasta el momento eran nuestras, pero ahora son plausibles de ser transferidas a nuestras tecnologías que hasta hace días, eran impensantes (léase: en breve nuestras heladeras quizás encarguen nuestros alimentos antes que nosotros nos percatemos que nos faltan manzanas o leche).

Pero como todo en el mundo humano, quienes no tengan las posibilidades y condiciones de utilizar estas herramientas con mayor “conciencia” o “facilidad de acceso”, quedarán postergados como han quedado postergados siempre los vulnerables de nuestras sociedades. Por eso, frente a esto, y siendo la tecnología un monopolio en manos del capitalismo de plataformas, es necesario revitalizar la “res pública”, lo público, ese Leviatán que más que nunca es necesario que se levante de la tunda que ha recibido los últimos tiempos, para ponerse al frente de muchas discusiones e intentar que, alguna vez, el derecho no vaya detrás de los hechos (o al menos no tan atrás). Como es en el mundo del trabajo, en un contexto de pauperización, de plurieempleo, de falta de empleo, construir diques de contención desde los Estados para cuidar a la clase trabajadora de los posibles cruces negativos que tenga la IA, en base a estas concepciones descritas por el FMI en su informe sobre exposición y complementariedad, será la única salida posible si no queremos caer en una película apocalíptica donde no es Terminator quien nos viene a destruir, sino será, como siempre, la avaricia humana pisoteando las cabezas de quienes menos tienen. La IA no es el problema, incluso pueda ser la solución, pero como nos enseñó el tío de Ben, un gran poder implica una gran responsabilidad.