Más tecno, más empleo

El estudio revela que “en los últimos cinco años, las empresas encuestadas reflejan un proceso de automatización con impacto balanceado sobre el empleo. De hecho, son relativamente pocas las empresas que han reducido su dotación de personal como consecuencia de la automatización (19%), en comparación con aquellas que la han aumentado (22%).

“Las empresas tecnológicamente más avanzadas (Cóndores) son las que más han aumentado su dotación de personal como consecuencia de este proceso: 62% afirma esto, contra solo 6% que refleja una reducción. En cambio, entre las empresas menos avanzadas y poco dinámicas (Trekkers), son más las que han reducido personal que las que lo han aumentado”, señala el informe, en contrario sentido al temor popular aunque en escalas que lo explican.

El estudio ratifica lo previsible: “en el último quinquenio, la incorporación de tecnologías ha tenido un impacto relativamente más negativo sobre el empleo en aquellas tareas más bien repetitivas y con bajo contenido cognitivo, relacionadas a gestión de stock, logística, distribución, relación con proveedores y mantenimiento de equipos. Y aunque las expectativas respecto al impacto de la automatización sobre el empleo en el futuro cercano son más bien pesimistas, -particularmente en este tipo de tareas- se destaca un impacto neutro o incluso positivo de la automatización en tareas con elevado contenido cognitivo y donde las habilidades blandas son más importantes”.

El informe detalla que las empresas “más jóvenes” que usan tecnología de producción y venta, y las que más se preparan -en este caso, prescindiendo de su tamaño- tienen más chances de realizar una “transición inclusiva”, que demanda por cierto de inversión.

Políticas públicas

Sugieren os autores que para alcanzar la “cima tecnológica”, es necesario trabajar en el diseño de políticas públicas diferenciadas. “Frente a las empresas del grupo de Cóndores, estas medidas podrían enfocarse en la reducción del costo del capital, y en la mejora de la infraestructura de comunicaciones.

“Para las empresas del grupo Alpinistas, que se encuentran a mitad de camino, las políticas públicas deben enfocarse en generar estímulos a la inversión con facilidades para la sofisticación de la gestión. Será de relevancia, el desarrollo de nuevas regulaciones que limiten las posiciones dominantes y acoten la extracción de rentas originadas en las nuevas estructuras de mercados. Y tanto para estas como para las más avanzadas, las políticas deberían combinarse con esfuerzos a favor de un perfil más exportador”, añade.

En cuanto al grupo de empresas más rezagadas, advierte que “las políticas públicas deben tener como eje una redefinición del modelo de negocios y un incremento en las capacidades de gestión empresarial antes que una modernización de sus sistemas productivos o una renovación de sus productos.

“Se trata del desafío más complejo ya que son empresas rezagadas tanto en términos relativos como absolutos. La evolución de estas empresas posiblemente sea un proceso donde el puntapié inicial dependa más de la densidad de las acciones públicas que de la limitada iniciativa privada que puedan desplegar”.

Los resultados de la encuesta sugieren que el alto porcentaje de empresas con tecnologías de primera y segunda generación debería tender a reducirse significativamente durante la próxima década. Al indagar respecto al uso esperado de tecnologías dentro de 10 años, las firmas encuestadas indican que aumentarán notablemente el uso de tecnologías de tercera y cuarta generación, aunque estas últimas seguirán sin convertirse en predominantes.

Las empresas que más se preparan e invierten en la transformación tecnológica, sea cual sea su sector, su tamaño, su antigüedad, su nivel tecnológico o su capacidad de innovación, tienen más chances de realizar una transición inclusiva hacia la automatización.

De las 293 empresas consideradas, solo 27 firmas cuentan con tecnología de cuarta generación, ninguna en más de tres áreas funcionales. En la gran mayoría de las empresas predominan tecnologías de primera y segunda generación.

Economía digital

“La economía digital va desde los procesos virtuales de intermediación a través de apps o plataformas (el e-commerce) hasta los contenidos que los usuarios suben a la web y comparten a través de Internet” y “la aplicación de sensores de naturaleza digital a todo lo que no es nativo digital, desde una máquina en la empresa (lo que se asocia al internet industrial de las cosas o a los sistemas ciber-físicos) hasta a un ser vivo, dando lugar a la bioingeniería”.

Información

Una empresa 4.0 usa datos útiles que recolecta con sensores instalados en las máquinas, insumos y productos y que se conectan entre sí (la Internet industrial de las cosas). Los sensores son geolocalización, lectores de códigos de barras, termómetros, barómetros, medidores de humedad, de vibración, de presión, giroscopios, magnetómetros, cámaras, monitores de audio y video, acelerómetros, sensores de movimiento. Cada dispositivo tiene un número único de identificación y una dirección de Protocolo de Internet (IP). Se conectan entre sí a través de cables, satélites, celulares o Wi-Fi y permiten una visión unificada del proceso.

Los robots no mandan

“En el centro de la Cuarta Revolución Industrial está la inteligencia artificial (IA)”, dice el informe, que advierte que eso no significa que los robots toman el control. “Es un sistema de tres pilares que está abaratando drásticamente las tareas de naturaleza predictiva. El primer pilar es un conjunto de instrucciones para cumplir ciertas tareas de ordenamiento de los datos (priorización, clasificación, asociación, filtrado, etc.), lo que se conoce como “algoritmo”.

Los algoritmos pueden ser basados enteramente en reglas pre-especificadas por las personas (los sistemas de expertos) o bien ser definidos en parte por las máquinas que utilizan datos para optimizar alguna función prefijada (lo que se conoce como machine learning).

“El segundo elemento -quizás el principal factor que explica el timing de la 4RI- es el set de datos: cuánto más y mejor sea el conjunto de datos, mejor es el desempeño del sistema de IA. Los datos requeridos son de tres tipos: como insumo para el funcionamiento del algoritmo, como entrenamiento para generar el algoritmo, y como feedback para que el algoritmo mejore su desempeño con la experiencia. Y el tercer elemento, la estructura de dominio, es decir el detalle de la totalidad de las tareas del proceso productivo, el conjunto de preguntas que se quieren contestar y los criterios de evaluación de los resultados, todos los cuales son realizados por personas.