Entre otros muchos, citamos un informe reciente que cifra la destrucción neta de empleo para España en los próximos 10 años en 400 000 puestos de trabajo. De estos, más de 100 000 corresponderían al sector de la hostelería. El Fondo Monetario Internacional, por su parte, habla de que están expuestos a los riesgos de la IA un 40 % de los puestos a nivel mundial, aunque no concreta en qué medida esa exposición implica la desaparición de empleos.
Para el caso de EE. UU., un estudio de la consultora McKinsey estima que se perderán un 30 % de las horas de trabajo lo que, en el peor de los casos, podría implicar hasta un 30 % de puestos perdidos.
De forma más precisa, y en el ámbito de los hogares para personas mayores, un estudio realizado en 2021 encontró que el uso de robots incrementa el trabajo y mejora la retención de los trabajadores al permitir hacer contratos más flexibles, pero también hace que se reduzcan los salarios.
Empleo y turismo
El sector turístico es uno de los de mayor importancia en cuanto a empleo tanto a nivel mundial como en España, donde el 12,5 % del empleo depende del sector turístico, aunque con grandes variaciones entre comunidades autónomas.
En Canarias, por ejemplo, alcanza cifras cercanas al 40 %.
Históricamente, la tecnología ha automatizado el trabajo en el sector agrícola y el industrial. El economista austríaco Joseph Schumpeter explica la eliminación de estos puestos de trabajo con su teoría sobre la destrucción creativa del empleo que señala que si bien la tecnología destruye puestos de trabajo en un área, también genera otras actividades que crean nuevos puestos de trabajo.
La cuestión es determinar si en el caso de España y de regiones como Canarias cabe esperar la destrucción de empleos a causa de la IA. O si, por el contrario, puede producirse una situación similar a la de los 80 del siglo XX, cuando llegaron las tecnologías de la información. Si bien entonces se perdieron puestos de trabajo, se generaron otros al crearse nuevas profesiones e industrias.
Estudiar la microtarea
El análisis no debe hacerse a nivel de puesto de trabajo sino de tarea (e incluso de microtarea). La gran mayoría de los estudios hechos hasta ahora se han basado en los puestos de trabajo obviando que:
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Los puestos se componen de numerosas tareas que difieren en los comportamientos y habilidades que deben llevar a cabo los trabajadores.
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La tecnología normalmente se crea para automatizar tareas o actividades.
A fecha de hoy no hemos visto un robot que haga todas las tareas que hace un camarero. En cambio, sí que se pueden ver ya robots realizando la tarea de llevar los platos de la cocina a las mesas. Un restaurante o una cafetería que cuente con este tipo de robots sencillos no prescindirá de los camareros pero, probablemente, necesitará menos.
Automatización y tiempo de trabajo
Hay que tener en cuenta el tiempo de trabajo que implica la tarea o tareas que puedan llegar a ser automatizadas. Si estas consumen una gran parte del tiempo total de trabajo el riesgo de automatización será elevado. Es el caso de muchas de las tareas que antes realizaban los trabajadores en las oficinas de los bancos.
En España, entre 2010 y 2022, el número de oficinas de las entidades de crédito ha descendido un 59 % y los empleados de estas entidades un 39 %. Seguirán existiendo oficinas y personal en las mismas, pero menos, y principalmente para otros servicios.
Propósito general
Es especialmente importante analizar los puestos que más cantidad de empleo generan. Que la IA y la robótica puedan automatizar puestos de dirección es relevante, pero es mucho más relevante que automaticen puestos que generan gran cantidad de empleo. En los hoteles, el personal de limpieza, de cocina, camareros y recepcionistas, por ejemplo.
En el caso de la industria hotelera, cuando el análisis se hace a nivel de tareas, nuestra investigación constata que, en general, mientras no haya una inteligencia artificial general que sea capaz de generar robots de propósito general no se producirá una automatización significativa.
Los sistemas de IA y robótica de los que se dispone actualmente son muy buenos haciendo tareas específicas. Desde este punto de vista, es relativamente factible pensar que, en un hotel, por ejemplo, pueda haber robots que limpien los pisos de las habitaciones. Es más difícil pensar en un escenario en el que, para limpiar una habitación, sean necesarios una multitud de robots distintos, cada uno encargado de una tarea, o en la posibilidad de tener un solo robot capaz de llevar a cabo todas las tareas necesarias para limpiar una habitación.
Robotizar las tareas
¿Están los puestos de trabajo del sector turístico en riesgo de automatización a causa de la IA y la robótica? Las investigaciones que hemos realizado hasta ahora nos indican que no.
Las tareas de los puestos más representativos de esta actividad presentan algunos de los cuellos de botella actuales para la automatización. Por ejemplo, la necesidad de percibir y manipular objetos a un nivel sofisticado o el uso de habilidades sociales en la interacción con personas.
Podrá producirse una automatización parcial, pero no una reducción significativa de las plantillas. No obstante, incluso una automatización parcial causaría una menor creación de empleo. Esta situación sería especialmente relevante en regiones con un alto desempleo estructural.
¿Qué nos depara el futuro?
Dos importantes apuntes finales:
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Es difícil prever los avances tecnológicos, tal como nos demostró la aparición de ChatGPT en 2022. ¿Llegarán en breve los robots generativos, capaces de hacer el mismo papel que la IA generativa, pudiendo aprender a hacer tareas observando a los humanos hacerlas?
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Es frecuente escuchar a representantes empresariales quejarse de las dificultades que experimentan en la gestión del personal, por cuestiones como el absentismo y la dificultad para cubrir vacantes. Estas dificultades pueden impulsar la adopción de tecnologías que contribuyan a superarlas.
Jacques Bulchand Gidumal, Catedrático de Empresa y Turismo Digital, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria y Santiago Melián González, Chair professor, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.
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