Las paradojas del empleo en la transformación digital

 

Frente a una evolución lineal, que supone pasar de un punto A a un punto B, la disrupción implica pasar de un punto A al caos, por lo menos hasta que un punto B acaba por materializarse. Decimos que el mercado de trabajo ha sufrido una disrupción, especialmente a lo largo de la pasada década, porque las reglas que regían antaño ya no valen en la situación actual, y, sin embargo, todavía no podemos vislumbrar más que esbozos y trazos sueltos de la forma que finalmente adquirirá en el futuro.

Hace más o menos diez años se hizo realmente patente -aunque era algo en marcha desde tiempo atrás- que la automatización iba a tener un impacto transversal sobre el empleo de todos los sectores económicos, y no sólo en aquellos tradicionalmente afectados por el maquinismo, como la industria manufacturera. Incluso empezaron a publicarse estudios que cuantificaban el desplazamiento de mano de obra, como el ya mítico The future of employment de Carl Benedikt Frey y Michael A. Osborne, que en 2013 predijo que en veinte años casi la mitad de los empleos de Estados Unidos serían desempeñados por máquinas.

El tiempo se ha encargado de matizar y poner en cuestión los vaticinios más catastrofistas, pero, lo que sí es cierto es que:

1.      La digitalización está llevando a que numerosas tareas no tengan ya que ser desempeñadas por humanos, lo que afecta a empleos que pueden llegar a desaparecer, e incluso a modelos de negocio y sectores que dejan de tener sentido en el nuevo escenario.

2.     Por otro lado, aquellos empleos que en principio no están condenados a desaparecer probablemente demandarán competencias digitales -tanto en los sectores puramente tecnológicos como en los que no los son-, de forma que la fuerza de trabajo tendrá que adquirir y hacer gala de nuevos conocimientos para seguir desempeñando su puesto.

3.     Finalmente, la nueva economía digital está creando una demanda de nuevos perfiles laborales que antes no existían, y que actualmente la oferta de mano de obra no está en condiciones de cubrir.

La única certeza que tenemos en este panorama tan incierto es que los empleados de mañana (quizá los de hoy ya también) deberán tener habilidades técnicas y digitales, complementadas por una flexibilidad de pensamiento, y por habilidades relacionadas con la solución de problemas. La pandemia causada por la COVID-19 ha acelerado y profundizado los cambios en el mercado laboral, poniendo en relieve la relevancia que tiene para el trabajador de este siglo la rápida adaptación al cambio. En gran medida, la incapacidad para asumir los cambios del entorno y para desenvolverse en el medio tecnológico pueden determinar el que alguien se quede atrás en este proceso de transformación, generándose o ampliándose las brechas digitales y sociales.

Este desajuste o disrupción del mercado de trabajo está en la base de la paradoja que se da en el momento actual basada en que altas tasas de desempleo conviven con un exceso de demanda de puestos basados en perfiles tecnológicos, que no encuentran profesionales suficientes que los ocupen, factor que pone en peligro el crecimiento a medio plazo de los sectores de actividad más innovadores y dinámicos.

Entramos en la era de la computación cuántica

 

De la mecánica cuántica teórica al prototipo real, la computación cuántica está dando el salto del mundo académico a la solución a problemas reales de la ciencia y la economía. La integración de la computación clásica con la cuántica y con la inteligencia artificial constituirá la mayor revolución informática de los últimos sesenta años. Esta década ha sido bautizada como la Década Cuántica, pues es ahora cuando las empresas comienzan a ver esta tecnología como una solución de negocio.

El inmenso poder de esta forma de computación reposa sobre dos propiedades de la mecánica cuántica: la interferencia y el entrelazamiento. El principio de interferencia permite al ordenador cuántico suprimir soluciones no deseadas y solo presentar las correctas. A medida que procesa simultáneamente todos los valores posibles de los datos de entrada (valores denominados superposiciones, pues, a diferencia de los bits clásicos que deben adoptar 1 o 0, los cúbits pueden adoptar simultáneamente 1 y 0), el número de operaciones disminuye considerablemente. El entrelazamiento, por su parte, implica que el estado combinado de los cúbits (los bits cuánticos) contiene más información de la que contienen los cúbits independientes. Estos dos principios no tienen ninguna analogía en la informática clásica.

No obstante, la computación cuántica no reemplazará a la clásica, sino que la potenciará y complementará. Incluso en el caso de los problemas que un ordenador cuántico puede resolver mejor, harán falta los ordenadores convencionales, porque la entrada y salida de datos continuará haciéndose de la forma tradicional.

La próxima gran revolución de la informática tiene lugar cuando se combinan la computación cuántica con la clásica y con la inteligencia artificial. Las sinergias que emanan de esta tríada guiarán el futuro de la computación.

En el medio plazo, se espera que la computación cuántica sea capaz de resolver tres tipos de problemas:

• Simulación, modelizar sistemas y procesos que tienen lugar en la naturaleza.
• Búsqueda y mapeo, implica buscar la solución mejor o la óptima en una situación susceptible de tener numerosas respuestas.
• Problemas algebraicos, incluyendo aplicaciones para el machine learning o aprendizaje automático.

Poco a poco, la computación cuántica va generando soluciones concretas que irán teniendo un impacto significativo en distintos sectores de actividad. Deloitte identifica tres aplicaciones clave en las que esta tecnología aportará mejoras en términos de eficiencia en las empresas y organizaciones de distintos sectores: la optimización de algoritmos, la ciencia de datos y los modelos matemáticos, y la química cuántica y la ciencia de los materiales.

Los algoritmos de optimización persiguen identificar la mejor solución o el mejor proceso, entre distintas opciones posibles. Un ejemplo de esto es la búsqueda de las mejores rutas para vehículos de mercancías, usando para ello datos en tiempo real, algo que ya está estudiando la empresa ExxonMobil para la gestión de las rutas de su flota mercante de más de 50 000 naves.

Las empresas utilizan los macrodatos para intentar establecer patrones que les permitan predecir el comportamiento futuro de un sistema -por ejemplo, el mercado de un bien concreto o la evolución de valores financieros-, o a solucionar un problema específico. El uso de cada vez mayores volúmenes de datos y de información en tiempo real a corto plazo pondrá en evidencia las limitaciones de la informática convencional, y la necesidad de utilizar ordenadores cuánticos para realizar en poco tiempo tareas y operaciones que escapan a la capacidad de los anteriores. Este tipo de modelos intensivos en datos es utilizado especialmente en sectores como el financiero y el asegurador en temas como el credit scoring (la calificación de una operación de riesgo financiero), valoración de activos o el análisis del riesgo en inversiones, entre muchos otros.

Finalmente, la computación cuántica puede aportar mucho en el terreno de la química y de los materiales, dada la incapacidad de los ordenadores actuales para llevar a cabo eficientemente los cálculos necesarios que requieren el estudio de la estructura molecular y sus propiedades, la predicción del comportamiento de los materiales, o el conocer cómo variará este con la menor alteración molecular. Las computadoras cuánticas podrán construir y manejar los modelos moleculares con absoluta precisión, abriendo la puerta a grandes avances en el terreno del estudio y desarrollo de los materiales, y también en la creación de nuevos medicamentos.

La necesidad de innovación en la empresa española

 

La empresa española todavía tiene un margen importante para aumentar los beneficios derivados de la adopción de tecnologías digitales, y para emplearlas en la creación de nuevos modelos de negocio y nuevos productos de gran valor añadido. La digitalización permite además optimizar los procesos de la organización, conocer mejor los mercados y las preferencias del consumidor, y establecer una relación directa con el público objetivo -sin necesidad de intermediación-, personalizando la oferta del producto o servicio.

El Foro Económico Mundial habla de cultura digital para hacer referencia a la capacidad de las empresas para utilizar los datos y las herramientas digitales de cara a favorecer la innovación de negocio y la visión centrada en el cliente. De esta forma, la cultura digital estaría soportada sobre cuatro pilares: la colaboración, tanto dentro de la organización como con los agentes del ecosistema al que pertenece (clientes, proveedores, grupos de interés, Administración), el enfoque basado en los datos para guiar la toma de decisiones, la orientación al cliente, y, finalmente, la innovación continua de procesos y productos. Todo ello refuerza el compromiso social de la empresa, la gobernanza, y su apuesta por la sostenibilidad medioambiental.

La OCDE señala que las empresas españolas tienen una relativa alta tasa de adopción de tecnología -si bien existe una brecha importante en función del tamaño-, pero no están aprovechando al máximo las oportunidades que ofrece la digitalización para innovar procesos y productos o servicios[1].

Los datos de la OCDE ponen en evidencia que el porcentaje de empresas innovadoras en España es comparativamente bajo -en torno al 37%-, y que la proporción de compañías que llevaron a cabo actividades innovadoras -implementación de I+D, equipos o software que ha supuesto innovación de producto o de procesos-, durante el periodo considerado de 2014 a 2016, es la menor cifra de la lista de los países considerados, apenas un 17%. Adicionalmente, se observa, en los dos aspectos considerados, una importante brecha entre las grandes empresas y las pequeñas.

Por último, la falta de vocación innovadora queda igualmente patente al analizar el capital intangible, como son las patentes. El indicador número de patentes por volumen de PIB, calculado en el año 2017, en nuestro país supone un 0,31, cifra extremadamente baja, si la comparamos con la de Italia (0,9), Bélgica (1,19) o la media de las naciones de la OCDE (2,43). El porcentaje de patentes relacionadas con las tecnologías de la información y las comunicaciones es en España 8,6%, estando la lista liderada por Irlanda (51,4%), Suecia (44,1%) y Finlandia (33,8%), mientras que el valor medio OCDE se sitúa en 32,1%.

Esta falta de innovación en nuestro tejido empresarial es en parte la responsable de la baja productividad que presenta, de acuerdo con la OCDE. España enfrenta dos problemas: el prácticamente estancamiento de la productividad en las dos últimas décadas, y la alta dispersión de la productividad en función del tamaño corporativo, que implica que las empresas más pequeñas carecen de los incentivos o de la capacidad para adoptar buenas prácticas en innovación tecnológica que mejoren su rendimiento en términos de productividad.

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[1] Jin, Y. (2021) “Enhancing digital diffusion for higher productivity in Spain. OECD Economics department working papers No. 1673”