133 millones de nuevos empleos a través de la robótica y la IA? Lo que realmente está detrás del pronóstico controvertido – y lo que significa para ella

¿Está su trabajo en peligro? Así es como se pone en forma para el cambio en el mercado laboral con las estrategias correctas – un análisis exhaustivo de la transformación del mercado laboral: el pronóstico y su clasificación

¿Qué dice el pronóstico tan discusión del Foro Económico Mundial sobre 133 millones de nuevos empleos?

En 2018, el Foro Económico Mundial (WEF) publicó su informe "The Future of Jobs", que contenía un pronóstico de gran alcance y muy discusión. El núcleo de la declaración era que 75 millones de empleos serían desplazados por el cambio tecnológico para 2022, pero al mismo tiempo surgirían 133 millones de roles nuevos. Esto conduciría a una ganancia neta de 58 millones de empleos. Esta transformación se ubicó en el contexto de la "Cuarta Revolución Industrial" (4IR), impulsada por tecnologías clave como Internet móvil rápido, inteligencia artificial (IA), análisis de big data y tecnología en la nube.

Un hallazgo central del informe fue la división cambiante del trabajo entre el hombre y la máquina. Si bien el 71 % de las personas todavía trabajaban en 2018, el informe predijo una disminución en esta acción al 58 % para 2022, con la expectativa de que las tareas de trabajo más actuales se llevarían a cabo para 2025. La visión del informe de 2018 era más positiva que la del informe anterior de 2016. Esto se justificaba por el hecho de que las empresas ahora habían desarrollado una mejor comprensión de las oportunidades que ofrecen nuevas técnicas. El informe se vio a sí mismo como un "llamado a la acción" de los gobiernos, empresas e individuos para hacer esta transformación sabiamente para evitar ajustar las brechas en la competencia y la creciente desigualdad social.

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¿Cómo se desarrollaron y cambiaron estos pronósticos en informes posteriores del Foro Económico Mundial?

El pronóstico inicialmente optimista del WEF ha cambiado significativamente en los años siguientes y se ha vuelto más complejo. El desarrollo de las predicciones muestra una desviación significativa de una visión puramente tecnológica hacia una que llama más atención a las condiciones de marco macroeconómico y social.

El "Informe de Future of Jobs 2023" dibujó una imagen mucho más sobria para el período hasta 2027. Predijo la creación de 69 millones de nuevos empleos, que, sin embargo, enfrentaban la destrucción de 83 millones de puestos. Esto conduciría a una pérdida neta de 14 millones de empleos o el 2 % del empleo general en ese momento. Este cambio de una ganancia neta pronosticada a una pérdida neta marca una reevaluación significativa de la situación.

Con el "Informe de Future of Jobs 2025", que analiza el período hasta 2030, el WEF volvió a una evaluación optimista, aunque con locales cambiados. Este informe pronosticó la creación de 170 millones de nuevos empleos con una pérdida de 92 millones, lo que correspondería a una ganancia neta de 78 millones de puestos.

Sin embargo, el cambio en los impulsores del cambio es crucial. Si bien el informe de 2018 se centró casi exclusivamente en la revolución tecnológica, los informes posteriores nombran una gama más amplia de factores influyentes. La tecnología, especialmente la IA y Big Data, sigue siendo un impulsor central. Sin embargo, la transformación verde, los factores macroeconómicos, como el aumento del costo de vida y el crecimiento económico lento, los estándares de ESG (medio ambiente, gestión social y corporativa), así como cambios demográficos, se dan como grandes o incluso más importantes.

Este desarrollo de los pronósticos revela un hallazgo importante: la suposición inicial de que el progreso tecnológico prácticamente conduce automáticamente al crecimiento neto de los empleos fue refutada por la realidad. Los informes muestran que el potencial de la tecnología para crear empleos depende en gran medida del marco económico y político. El informe de 2025 identifica el lento crecimiento económico como un impulsor principal para la aniquilación de empleos, mientras que las inversiones en la transformación verde se consideran un motor esencial para crear nuevos puntos. Entonces, la promesa de tecnología no es absolutamente, es condicionalmente. Un resultado positivo no es un resultado inevitable de la innovación, sino que depende de un entorno macroeconómico saludable y de apoyo.

Cambio en el mercado laboral: cómo la tecnología y la transformación verde crean empleos

Cambio en el mercado laboral: cómo la tecnología y la transformación verde crean empleos – Imagen: xpert.digital

Desarrollo de pronósticos netos para los trabajos de WEF. La tabla ilustra el cambio de pronósticos desde un optimismo puramente tecnológico hacia una visión más compleja que incluye factores económicos y ecológicos.

El mercado laboral está cambiando, impulsado por las influencias de la tecnología y la transformación verde. En el período de 2018 a 2022, los desarrollos tecnológicos como la inteligencia artificial, los big data y las tecnologías en la nube crearon 133 millones de nuevos empleos, mientras que se reemplazaron 75 millones de empleos, lo que condujo a un aumento neto de 58 millones. De 2023 a 2027, sin embargo, surgirán 69 millones de empleos, pero se perderán 83 millones, lo que se debe a cambios tecnológicos, presión económica y el aumento de los costos de vida y resulta en la aceptación neta de 14 millones de empleos. Para el período de 2025 a 2030, un fuerte aumento en el empleo con 170 millones de posiciones nuevas en comparación con 92 millones, con tecnología, transformación verde, criterios de ESG y factores macroeconómicos son los principales impulsores de cambio, lo que conduce a un aumento neto de 78 millones de empleos.

¿En qué metodología se basan estos números y cuáles son las críticas de este enfoque?

El número destacado de WEF se basa en la "encuesta de Future of Jobs", una encuesta dirigida a los gerentes en las áreas de personal, estrategia y gestión de grandes empresas multinacionales. Por ejemplo, se entrevistaron a 313 compañías globales para el informe de 2018, que en conjunto representan a más de 15 millones de empleados en 20 economías, que a su vez representan el 70 % del producto interno bruto global.

Es crucial comprender que los números a menudo citados como "75 millones desplazados" y "133 millones de nuevos" empleos son el resultado de una extrapolación. Las compañías encuestadas predijeron una disminución de 984,000 empleos y un aumento de 1.74 millones para su propia fuerza laboral. Estas tendencias internas de la compañía fueron extrapoladas posteriormente a la población de empleo no agrícola global en grandes empresas, por lo que los datos de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) sirvieron como base. La metodología excluye explícitamente pequeñas y medianas empresas (PYME) y el sector informal, que es una restricción significativa, ya que constituyen una gran parte del empleo global.

Hay críticas bien fundadas a este enfoque metodológico:

Primero, los informes están acusados de un optimismo demasiado excesivamente y un sesgo narrativo. Los críticos argumentan que las historias de WEF tienden a apoyar los objetivos de la organización para promover la cooperación global, lo que puede conducir a una representación positiva. La fluctuación entre las advertencias oscuras de 2016, el fuerte optimismo de 2018 y la imagen más compleja de años posteriores indica un patrón de corrección excesiva en lugar de un análisis estable y consistente.

En segundo lugar, el enfoque en un "beneficio neto" en trabajos es criticado como engañoso. Este enfoque en comparación con la "falacia del jugador" (jugador de juego) ignora los obstáculos masivos durante la transición. Él sugiere incorrectamente que un empleado reprimido puede cambiar fácilmente a uno de los nuevos roles. Sin embargo, enormes brechas de calificación – un cajero no se descuida durante la noche como – DevOps, desigualdades geográficas, así como diferencias en la calidad del trabajo y el pago. El número neto oscurece los inmensos costos humanos y sociales de la transición.

Tercero, los pronósticos se basan en suposiciones cuestionables. Los informes implican que las reducciones de costos de AI conducirán a una multiplicación de roles "Mensch + Ki" que compensan la pérdida de empleos en equipos enteros. Los críticos consideran que esta suposición es poco realista, especialmente porque el crecimiento del pronóstico en sectores como la economía verde y el sector de la atención, que son insuficientes o políticamente controvertidos en muchas economías grandes, se llevará a cabo.

Finalmente, el fracaso de los pronósticos anteriores en cuestión la credibilidad de los supuestos. La predicción del WEF a partir de 2018 de que una "revolución de reentrenamiento" masiva tendría lugar para 2022 no había sido fiel en la extensión esperada. Los esfuerzos a menudo permanecieron inadecuados, subfinanciados y encontrados obstáculos logísticos, lo que hace que la viabilidad de los supuestos sobre los que se basan los pronósticos de trabajo.

El cambio en el panorama profesional: ganador y perdedor de la automatización

¿Qué campos y roles profesionales específicos están desplazados por la IA y la automatización?

La transformación del mercado laboral a través de la IA y la automatización conduce a una polarización significativa, en la que ciertas profesiones están expuestas a un alto riesgo de desplazamiento. Sobre todo, las actividades basadas en rutinas se ven afectadas tanto en el área comercial (cuello blanco) como en la producción (collar azul). Los grupos demográficos más en peligro son trabajadores de oficina, empleados con baja competencia digital y trabajadores mayores.

Se menciona una lista constante de profesiones en varios informes de WEF, cuya demanda está disminuyendo bruscamente. Esto incluye:

• Personal de entrada de datos (empleados de entrada de datos)
• Empleado de contabilidad y nómina (empleados de contabilidad, contabilidad y nómina)
• Fuerzas administrativas y de secretaria (secretarios administrativos y ejecutivos)
• Asamblea y trabajadores de fábricas (en ciertas industrias)
• Cajero y personal de Switch (cajeros y empleados de boletos)
• Empleado del banco en el mostrador (cajeros del banco)
• Empleado del servicio postal (empleados del servicio postal).

Informes recientes, como el "Informe de Future of Jobs 2025", están ampliando esta lista con otras profesiones del área de trabajo de conocimiento. Los diseñadores y abogados gráficos ahora se cuentan entre los campos profesionales que se encogen. Esto se atribuye explícitamente a las habilidades progresivas de la IA generativa, que es cada vez más capaz de tener tareas cognitivas exigentes.

¿Qué profesiones nuevas y crecientes surgen en el curso de esta revolución tecnológica?

Paralelamente al desplazamiento de tareas de rutina, existe una gran demanda de campos profesionales nuevos y en desarrollo. Estas áreas de crecimiento no son exclusivamente de naturaleza técnica, pero también incluyen roles que específicamente requieren habilidades humanas.

Las profesiones orientadas a la tecnología están en el centro de crecimiento. Los roles de más rápido crecimiento son consistentemente:

• KI y especialistas en aprendizaje automático
• Especialistas en big data
• Expertos en automatización de procesos
• Analistas de seguridad de la información
• Desarrolladores de software y aplicaciones
• Ingenieros de robótica
• Ingenieros de FinTech.

Al mismo tiempo, la demanda de ocupaciones que se basan en habilidades pronunciadas "humanas" está aumentando. Estos incluyen:

• Expertos de ventas y marketing
• Especialistas para personal y cultura corporativa (especialistas en personas y cultura)
• Expertos en desarrollo organizacional
• Gerente de innovación
• Supervisor de clientes.

Otro sector en rápido crecimiento es la economía verde. Los informes posteriores enfatizan el fuerte crecimiento de profesiones como:

• Ingenieros de energías renovables
• Ingenieros para sistemas de energía solar
• Gerentes de sostenibilidad.

El sector educativo y de atención también registra un crecimiento robusto. Se espera que las profesiones como médicos, enfermeras y maestros aumenten, impulsadas por desarrollos demográficos como el envejecimiento de la sociedad y el hecho de que estas actividades son difíciles de automatizar.

Es importante distinguir entre el porcentaje de crecimiento más rápido y el mayor crecimiento en los números absolutos. Si bien las profesiones tecnológicas están creciendo más rápido en porcentaje, se espera el mayor crecimiento absoluto en las profesiones de primera línea, como los trabajadores de la tierra, los conductores de entrega y los trabajadores de la construcción.

Futuro del trabajo: estas profesiones están ganando y perdiendo importancia

Futuro del trabajo: estas profesiones están ganando y perdiendo importancia – Imagen: xpert.digital

Descripción general consolidada de los campos profesionales en crecimiento y reducción. La tabla resume los pronósticos de diferentes informes y muestra a los ganadores y perdedores de la transformación del mercado laboral.

El futuro del trabajo muestra cambios significativos: en las áreas de tecnología y datos, profesiones como IA y especialistas en aprendizaje automático, especialistas en big data, desarrolladores de software y analistas de seguridad de la información están ganando importancia, mientras que actividades simples como los técnicos de entrada y soporte de TI están disminuyendo. En el campo de la economía y la gestión, los gerentes de sostenibilidad, los gerentes de innovación, los expertos en automatización de procesos, así como los expertos en ventas y marketing tienen cada vez más demanda, mientras que las fuerzas administrativas y de secretaría, así como la contabilidad y la contabilidad de la nómina, se pierden en relevancia. En la economía verde, los ingenieros de energías renovables, especialistas para vehículos eléctricos e ingenieros ambientales están aumentando, al mismo tiempo que las profesiones están desapareciendo en la industria de la energía fósil. En el sector educativo y de enfermería, el personal de enfermería, los médicos, los maestros y los consultores para el trabajo social se vuelven más importantes, por lo que ninguna profesión pierde su importancia. En el área de la Oficina y la Administración, los empleados del banco, los empleados del servicio postal, los cajeros, los diseñadores gráficos y los abogados están en particular la disminución, mientras que en el oficio y la producción, los trabajadores agrícolas, los conductores de entrega y los trabajadores de la construcción crecen en cifras absolutas, mientras que los trabajadores de la asamblea y las fábricas tienen menos demanda por automatización.

¿Qué tendencias generales, como la transformación verde, también influyen en el desarrollo y la disminución de los trabajos?

La dinámica en el mercado laboral no está determinada únicamente por la automatización. Varios macrotrendos interactúan y forman el panorama profesional del futuro.

La transformación verde, es decir, inversiones en protección climática y adaptación al cambio climático, se considera uno de los mejores motores de trabajo netos. Esta tendencia impulsa la demanda de ingenieros de energías renovables y protección del medio ambiente, así como especialistas en sostenibilidad.

Las condiciones del marco económico tienen un efecto igualmente fuerte pero a menudo opuesto. El lento crecimiento económico y el aumento de los costos de vida se clasifican como trituradores netos de empleos y, a veces, pueden destruir las ganancias creadas por la tecnología y la transformación verde.

La adopción de la tecnología en sí es una espada de doble filo. Se espera que la expansión del acceso digital cree la mayor cantidad de empleos (19 millones), pero también muchos (9 millones). KI y Big Data siguen al segundo controlador más grande, con 11 millones creados y 9 millones de posiciones reprimidas.

Los cambios demográficos también juegan un papel crucial. Una población que envejece en países con altos ingresos impulsa la demanda en el sector de la salud y la atención. Al mismo tiempo, una población creciente empleable en países con bajos ingresos conduce a una mayor necesidad de trabajadores en el sector educativo.

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La brecha en la competencia: qué habilidades se requieren en el futuro

¿Cuál es la "brecha de competencia" (brecha de habilidades) y qué tan grande es este desafío?

La "brecha de competencia" o "brecha de habilidades" describe la discrepancia entre las habilidades que los empleadores necesitan para sus vacantes y las calificaciones realmente existentes de los trabajadores disponibles. Esta brecha es uno de los desafíos centrales de la transformación actual del mercado laboral.

El alcance de este desafío es enorme. El informe de WEF 2018 predijo que para 2022, el 54 % de todos los empleados necesitarían considerables capacitaciones y medidas educativas adicionales (reskilling y Upsky). Los informes posteriores confirman y endurecen esta evaluación: el "Informe del futuro de los empleos 2025" señala que las competencias centrales del 44 % de los empleados cambiarán en los próximos cinco años, y para 2030 casi el 40 % de las habilidades requeridas para un trabajo estarán desactualizadas.

Esta realidad estadística se refleja en la percepción de los líderes corporativos. En los Estados Unidos, el 70 % de los gerentes indican que existe una brecha crítica en la competencia en su organización que tiene un impacto negativo en la innovación y el crecimiento. Casi el 40 % de estos gerentes creen que esta brecha incluso empeora.

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  Liderazgo tecnológico versus liderazgo de competencia: un análisis de la competitividad nacional y la resiliencia – Imagen: xpert.digital

¿Qué habilidades técnicas y digitales específicas se necesitan con mayor urgencia?

Del lado de las habilidades técnicas, también llamadas "habilidades difíciles", existe una clara jerarquía de demanda. A la vanguardia hay competencias que están directamente conectadas a las tecnologías de conducción de la cuarta revolución industrial.

En la parte superior de las habilidades más solicitadas son AI constantes y Big Data. La capacidad de lidiar con grandes cantidades de datos y uso o desarrollar sistemas de IA se considera crucial. Otras competencias centrales de la digitalización están estrechamente vinculadas a esto: la competencia tecnológica básica (alfabetización tecnológica), la seguridad y la seguridad cibernética, el desarrollo del software y las aplicaciones, el análisis de datos y la computación en la nube también están extremadamente demandados.

Curiosamente, la gestión de proyectos a menudo se menciona como una de las habilidades técnicas más importantes. Esto subraya la necesidad de combinar la competencia de implementación técnica con la planificación estratégica de negocios y controlar con éxito proyectos de digitalización complejos.

¿Por qué las habilidades "humanas" como el pensamiento analítico, la creatividad y la resiliencia se consideran aún más importantes?

En un momento en que las máquinas adquieren más y más tareas técnicas, se crea una paradoja: las habilidades técnicas son las habilidades de más rápido crecimiento, pero cognitivas y socioemocionales, a menudo se clasifican como las más importantes. Esto puede explicarse por la lógica económica de la escasez y los beneficios. Dado que las tareas de rutina de IA – ya sean de naturaleza técnica o cognitiva – lo ponen a disposición en abundancia y bajos costos, las habilidades que se usan exclusivamente para llevar a cabo estas tareas pierden valor.

Al mismo tiempo, las tareas siguen siendo difíciles de automatizar las tareas que requieren una nueva resolución de problemas, pensamiento estratégico, juicio ético e interacciones interpersonales complejas. Cuando las máquinas asumen el "qué" y "cómo" muchas actividades, el papel humano cambia al "por qué" y el "qué sigue". Esto requiere la capacidad de definir problemas, interpretar los resultados de la IA creativamente, convencer a los grupos de interés y administrar equipos humanos complejos. Esto es exactamente para lo que son esenciales las habilidades "humanas".

Se crea una "bonificación de automatización" para las habilidades no automáticas. El valor económico y la demanda de estas habilidades humanas únicas aumentan desproporcionadamente. Las más importantes de estas habilidades son:

• Pensamiento analítico y creativo: están consistentemente en la parte superior de las habilidades que los empleadores más solicitan.
• Adaptabilidad: la resiliencia, la flexibilidad y la agilidad son de suma importancia, ya que los empleados deben poder encontrar su camino en un entorno en constante cambio.
• Liderazgo y competencia social: las habilidades de liderazgo, la influencia social, la inteligencia emocional, así como la curiosidad y el aprendizaje permanente también son cruciales, ya que la IA apenas puede replicar estas habilidades.

Por lo tanto, la brecha en la competencia no es solo la falta de habilidades técnicas. Es una división del mercado de competencia: el valor de las habilidades de rutina se descompone, mientras que el valor de las habilidades no rutinas y profundamente humanas se dispara. Por lo tanto, las estrategias más efectivas para el desarrollo del personal no solo enseñan programación, sino que también combinarán esto con la capacitación en pensamiento crítico y creatividad.

Sostenible en el trabajo: el equilibrio de habilidades blandas y conocimientos tecnológicos

Sostenible en el trabajo: el equilibrio de habilidades blandas y conocimientos tecnológicos – Imagen: xpert.digital

Habilidades clave para el futuro mundo de trabajo. La tabla muestra la doble importancia de las habilidades técnicas y humanas y les ordena de acuerdo con su importancia percibida por los empleadores.

Ser a prueba de futuro en el trabajo significa encontrar el equilibrio adecuado entre las habilidades blandas y los conocimientos técnicos. En primer lugar, las habilidades humanas como el pensamiento analítico y creativo son. Densificado por el conocimiento técnico en las áreas de inteligencia artificial, big data y habilidades tecnológicas básicas. La resiliencia, la flexibilidad y la agilidad también son importantes como más habilidades humanas. Por el lado técnico, las redes, la seguridad cibernética y el análisis de datos se están volviendo cada vez más importantes. La curiosidad, el aprendizaje permanente y el liderazgo y la influencia social también se encuentran entre las habilidades humanas decisivas. Esto se complementa con experiencia técnica en software y desarrollo de aplicaciones, así como de gestión de proyectos.

Estrategias para hacer frente al cambio: reentrenamiento, educación superior y nuevos modelos de trabajo

¿Qué estrategias persiguen a las empresas para preparar su fuerza laboral para el futuro?

En vista de la extensa brecha en la competencia, las empresas desarrollan estrategias proactivas para preparar su fuerza laboral para el futuro. Estas estrategias van más allá de las simples medidas de capacitación y apuntan a una realineación fundamental del desarrollo del personal.

Un enfoque central es la planificación estratégica del personal. Las empresas analizan sus habilidades actuales en comparación con los requisitos futuros y desarrollan programas específicos para el reentrenamiento (requinitación) y capacitación adicional (UPSKY). El objetivo es construir una "arquitectura de competencia sostenible", lo que hace que la fuerza laboral sea resistente a futuras choques.

El enfoque estratégico cambia del reemplazo puro de los trabajadores a través de la tecnología a la aumentación, es decir, el fortalecimiento objetivo de las habilidades humanas a través de herramientas tecnológicas. Esto se manifiesta en el concepto de colaboración de la máquina humana, en la que se combinan las fortalezas de ambos lados.

Las inversiones en capacitación adicional son una expresión concreta de esta estrategia. El 60 % de las empresas invierten activamente en programas de capacitación para sus empleados, con un enfoque en la IA, las habilidades digitales y las habilidades de liderazgo. Al mismo tiempo, las empresas promueven la movilidad interna creando carreras profesionales claras para mantener los talentos dentro de la organización y desarrollarlos aún más.

Las empresas innovadoras también integran el aprendizaje directamente en el trabajo cotidiano. Las prácticas probadas incluyen capacitar a los ejecutivos en entrenadores que lideran a sus empleados, así como al uso de modelos de aprendizaje entre pares, en los que colegas experimentados transmiten su conocimiento.

¿Cuáles son las iniciativas de reciclaje exitosas en la práctica? Una mirada a los programas de Amazon, AT&T y Siemens.

Algunas empresas líderes en el mundo ya han comenzado iniciativas extensas y de mayor alcance para calificar a sus empleados, lo que puede servir como estudios de casos para estrategias exitosas.

Con su iniciativa de "Etlinging 2025", Amazon ha proporcionado un presupuesto de $ 1.2 mil millones para capacitar a cientos de miles de empleados. Los programas principales incluyen la "Academia Técnica de Amazon", que capacita a los empleados sin antecedentes técnicos, la "Universidad de aprendizaje automático" para avanzado y el programa "Carrera de carrera" que se hace cargo de las tarifas de matrícula. Los resultados son medibles: el 75 % de los participantes registraron un ascenso profesional y su salario aumentó en promedio en un 8,6 %.

Con su programa "Future Ready", AT&T invirtió alrededor de $ 1 mil millones en el reentrenamiento de su fuerza laboral. La compañía descubrió que la mitad de sus empleados no tenían las habilidades necesarias para el futuro, y deliberadamente eligió una ofensiva de calificación interna en lugar de descuentos masivos y nuevos entornos. El programa se centra en áreas como la ciencia de datos y la seguridad cibernética y utiliza plataformas en línea, así como portales de carrera personalizados para ofrecer a los empleados oportunidades de aprendizaje flexibles.

Siemens sigue un enfoque en el que la transformación digital y la calificación de los empleados van de la mano. La compañía utiliza tecnologías en la nube como Amazon Web Services (AWS) para una modernización integral, desde la infraestructura de datos hasta el uso de IA generativa. Un ejemplo sobresaliente es el trabajo de electrónica Siemens en Erlangen. Allí, se implementó una solución industrial 4.0, que redujo el tiempo operativo para el aprendizaje automático en un 80 %. Al mismo tiempo, la fuerza laboral en producción fue capacitada en el análisis de datos en tiempo real y el Internet de las cosas (IoT). Esto muestra cómo la upskilling se puede integrar directamente en la transformación operativa.

¿Qué papel juega el estado? Un análisis de la Ley de posibilidades de calificación alemana.

Además de las iniciativas empresariales, las condiciones del marco estatal también juegan un papel crucial en las lidiabras con el cambio estructural. La Ley de posibilidades de calificación alemana es un ejemplo de política estatal proactiva.

La ley tiene como objetivo apoyar a las empresas para capacitar aún más a sus empleados, especialmente en campos profesionales afectados por cambios tecnológicos o estructurales. Ofrece importantes incentivos financieros: la Agencia Federal de Empleo puede cubrir hasta el 100 % de los costos adicionales de capacitación y también subsidiar hasta el 75 % de las tarifas de trabajo del empleado durante la medida de calificación. La cantidad de fondos depende del tamaño de la empresa, y las empresas más pequeñas reciben más apoyo.

El objetivo de la ley es fortalecer la competitividad de la economía alemana, asegurar los empleos de los empleados y contrarrestar activamente la escasez de trabajadores calificados en campos futuros, como el diseño de UX, la ciencia de datos y la gestión de productos.

¿Podrían los enfoques más radicales como la semana de cuatro días o un ingreso básico incondicional (BGE) ser parte de la solución?

Los profundos cambios en el mercado laboral también plantean preguntas sobre el rediseño fundamental del trabajo y la seguridad social. Dos modelos intensamente discutidos son la semana de cuatro días y el ingreso básico incondicional (BGE). Estos enfoques pueden entenderse como dos respuestas diferentes, pero potencialmente complementarias, a los desafíos de la automatización.

La semana de cuatro días tiene como objetivo mejorar la calidad del trabajo existente al transmitir ganancias de productividad a los empleados en forma de tiempo. Grandes estudios piloto internacional con 141 empresas y más de 2.800 empleados han mostrado resultados impresionantes. Las compañías reportaron ventas estables o incluso mayores (a veces hasta un 35 %), mientras que los empleados informaron una disminución drástica en el agotamiento (hasta el 70 %), el estrés y la ansiedad, así como la mejor calidad de la salud mental y la calidad del sueño. La fluctuación del personal cayó, y más del 90 % de las compañías participantes mantuvieron el modelo después de la fase de prueba. El éxito se basa en el modelo "100-80-100" (100 % salarios, 80 % de tiempo, 100 % de productividad), que se logra rediseñando procesos de trabajo y reduciendo reuniones innecesarias.

El ingreso básico incondicional (BGE), por otro lado, tiene como objetivo crear el Seguro Social fuera del empleo remunerado al desacoplar un ingreso básico del empleo. Principalmente aborda el problema de aquellos que podrían ser desplazados por el mercado laboral o están en relaciones de empleo precarias. Los resultados de los proyectos piloto mundial son mixtos y en gran medida dependen del contexto. Se observaron efectos positivos como una menor incertidumbre nutricional, una mejor salud, tasas de visita escolar más altas y un aumento en el inicio en Kenia e India. El proyecto piloto en Stockton, California, mostró efectos psicológicos positivos sin efectos negativos en la motivación laboral. Otros estudios, como los primeros experimentos en los Estados Unidos en la década de 1970 o el experimento finlandés, mostraron una ligera reducción en los incentivos laborales o ningún cambio significativo en la tasa de empleo, pero una mejora en el bien. Una restricción significativa de muchos de estos estudios es su duración limitada y su pequeño alcance, lo que dificulta la transferencia a un sistema permanente y universal.

Estos dos modelos no son mutuamente excluyentes. Más bien, podrían abordar diferentes facetas de la misma transformación. Una estrategia futura podría establecer la semana de cuatro días como un estándar para el empleo a tiempo completo para mejorar la calidad de vida de los empleados. Al mismo tiempo, un BGE podría servir como una base social para aquellos que están en la transición en la economía del concierto o cuyos trabajos han sido reemplazados por completo por la automatización. Esto permitiría una respuesta social más resistente y más justa al cambio que cualquiera de estas medidas por su cuenta.

De los bares a Global: las PYME conquistan el mercado mundial con una estrategia inteligente – Imagen: xpert.digital

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Consecuencias socioconómicas: desigualdad, disparidades regionales y calidad laboral

¿La inteligencia artificial intensifica los ingresos y los activos o puede reducirlo?

La cuestión de cómo la IA afecta la desigualdad es uno de los debates socioeconómicos más urgentes del presente, y la investigación proporciona resultados matizados y en parte contradictorios.

Por un lado, hay argumentos de que la IA podría reducir la desigualdad salarial. A diferencia de las ondas anteriores de automatización, que se refería principalmente al trabajo de rutina de baja calificación, la ola de IA actual apunta a profesiones de "cuello blanco" altamente remunerado. Los estudios en el nivel de tareas muestran que los empleados de baja calificación a menudo experimentan los mayores aumentos de productividad por las herramientas de IA dentro de una profesión (por ejemplo, en el servicio al cliente o en el desarrollo de software). Esto podría fortalecer los salarios de la clase media y reducir las tijeras salariales.

Por otro lado, los argumentos para un aumento en la precisión total superan. Primero, los beneficios de productividad de la IA podrían beneficiar principalmente a los trabajadores de conocimiento altamente remunerados que tienen acceso y habilidades para usar estas herramientas, mientras que los bajos ganadores en el servicio y las profesiones de artesanía permanecen. En segundo lugar, la automatización controlada por IA tiende a conducir a un cambio en las acciones de ingresos de trabajo a capital. Dado que se requiere menos trabajo humano para la misma producción, los propietarios se benefician del capital (por ejemplo, accionistas) desproporcionadamente, lo que exacerba la desigualdad a favor de los ya ricos.

Un documento de trabajo del Fondo Monetario Internacional (FMI) reúne estos dos aspectos y afecta una distinción decisiva: la IA podría reducir fácilmente la desigualdad de Walness (al suprimir los altos ingresos), pero aumentando drásticamente la desigualdad del activo. El mecanismo detrás de esto es que los mismos empleados altamente pagados que experimentan presión salarial también son los mayores propietarios de capital. Por lo tanto, usted se beneficia más de los rendimientos de capital crecientes causados por la automatización. Además, las primas altas salarios para las personas con habilidades de IA solicitadas – un estudio de PWC encontró una bonificación del 56 % – brecha entre aquellos con y sin estas habilidades.

Adecuado para:

• Futuras inversiones en tecnología de inteligencia artificial e inteligencia artificial: Estados Unidos está a la cabeza, China se está poniendo al día y Europa y Alemania luchan por alcanzarlo.

¿Cómo afecta la transformación tecnológica las diferencias regionales en Europa y los Estados Unidos?

La transformación tecnológica también tiene una fuerte dimensión geográfica y amenaza con ajustar las desigualdades regionales existentes.

El crecimiento y los nuevos empleos se concentran cada vez más en los centros y capitales urbanos. Estas regiones tienen una mayor densidad de trabajos de trabajo intensivo y de distancia larga (telescopio). En la UE, los principales golpes de la ciudad registraron el crecimiento laboral más fuerte. En los Estados Unidos, McKinsey ya ha predicho que las áreas urbanas experimentarían un crecimiento neto en los lugares de trabajo, mientras que los distritos rurales podrían enfrentarse a una década de pérdida de trabajo.

Esta tendencia lleva a una espiral auto -reforzadora: las ciudades atraen a empleadores, especialistas e inversiones con sus mercados laborales dinámicos y su buena infraestructura, mientras que las áreas rurales tienen que luchar con la pérdida de empleos y una infraestructura más débil. Las disparidades regionales en la UE han aumentado desde la Gran Recesión, una tendencia que aún podría ser exacerbada por la automatización pandemia y progresiva, ya que las regiones más pobres a menudo tienen una cuota más baja de trabajos de larga distancia. Los centros tecnológicos asegurarán en el futuro su fuerza económica menos a través del crecimiento del empleo que al aumentar la productividad, lo que continúa concentrando el poder económico.

¿La automatización mejora la calidad del trabajo a través de la eliminación de tareas monótonas o lo lleva a más vigilancia y estrés?

Los efectos de la IA en la experiencia laboral diaria son ambivalentes y dependen en gran medida del tipo de implementación.

Desde una perspectiva positiva, la IA puede mejorar significativamente la calidad del trabajo. Al automatizar la monotónica y las tareas repetitivas, los empleados pueden concentrarse en actividades más creativas, estratégicas y atractivas. En algunos sectores, los empleados que usan AI informan sobre una mayor satisfacción laboral y más placer en su trabajo. Además, la IA puede mejorar la seguridad ocupacional, especialmente en actividades físicamente agotadoras.

Sin embargo, la perspectiva negativa enfatiza los riesgos de alienación y un mayor control. AI permite un nuevo alcance de la vigilancia de los empleados, lo que puede conducir a una mayor intensidad laboral, más estrés y pérdida de autonomía. La presión de ser más productiva en un entorno de trabajo comprimido o basado en AI puede provocar agotamiento si no se maneja cuidadosamente. Por lo tanto, entre los trabajadores, también temen la pérdida de trabajo, la pérdida de poder de negociación en los salarios y el aumento del control a través de la gerencia.

Contexto histórico y perspectiva: la revolución de IA en comparación

¿Cuáles son los paralelos y las diferencias fundamentales entre la revolución actual de la IA y la revolución industrial?

Para clasificar la transformación de hoy, un vistazo a la historia es útil. La revolución de la IA tiene paralelos y diferencias fundamentales con la revolución industrial.

Uno de los paralelos incluye que ambas revoluciones se caracterizan por trastornos tecnológicos, rediseñan los mercados laborales, desplazan las antiguas profesiones y crean nuevas. Ambos condujeron a trastornos sociales considerables, urbanización (o su equivalente digital) y debates intensivos sobre la desigualdad y la distribución de las ganancias de productividad.

Sin embargo, las diferencias son más graves:

• Fuerza muscular versus fuerza mental: la revolución industrial, automatizada y expandida principalmente la fuerza muscular humana (trabajo físico). La Revolución AI, por otro lado, automáticamente y expanden la cognición humana (pensamiento). Este es un salto cualitativo, no solo un cambio gradual.
• Velocidad y extensión: la revolución AI tiene lugar mucho más rápido y comprimido en unas pocas décadas. La adaptación social y regulatoria tiene problemas para mantenerse al día a este ritmo.
• La naturaleza de los nuevos empleos: durante la revolución industrial, los trabajadores agrícolas reprimidos pudieron cambiar a fábricas, cuyo trabajo aún se basaba en el trabajo humano. Hoy está menos claro si los trabajadores cognitivos reprimidos pueden cambiar fácilmente a los nuevos roles relacionados con la IA, que a menudo requieren un nivel mucho más alto de habilidades abstractas.
• El objetivo final de la tecnología: las máquinas de la revolución industrial eran herramientas operadas por humanos. Sin embargo, el objetivo declarado de algunos desarrolladores líderes de IA es crear sistemas que puedan realizar todas las tareas económicamente valiosas. Esto conlleva el riesgo de hacer que el trabajo humano sea superfluo en muchas áreas – un peligro que no existía anteriormente en esta forma.

¿Qué podemos aprender de la historia sobre la adaptabilidad de la sociedad y el mercado laboral?

La historia de la revolución industrial ofrece lecciones valiosas para tratar la revolución de IA de hoy.

La experiencia de los trabajadores textiles a principios del siglo XIX muestra que los aumentos masivos en la productividad en una industria no conducen automáticamente a salarios más altos para los trabajadores, especialmente si su poder de negociación es débil. Los salarios reales de muchos trabajadores se estancaron durante décadas, aunque la economía creció.

La calidad del trabajo y la autonomía son cruciales. La transición del trabajo de fábrica significó un deterioro drástico en las condiciones de trabajo y vida para muchos y fue una causa principal de disturbios sociales. Esta es una enseñanza importante para la implementación actual de sistemas de administración y monitoreo controlados por IA.

La adaptación social es un proceso lento y doloroso. La compañía finalmente se adaptó a la revolución industrial – con nuevas leyes de trabajo, sistemas educativos y programas sociales – pero este proceso fue largo, conflicto y conformado por el sufrimiento.

Sin embargo, una de las lecciones más importantes es que la dirección de la tecnología no es un destino, sino una elección. Las decisiones se pueden tomar conscientemente para desarrollar tecnologías que amplíen las habilidades humanas y creen tareas nuevas y significativas en lugar de simplemente automatizar y desplazar el trabajo.

¿Qué campos de acción centrales surgen para la política, las empresas y cada individuo para diseñar con éxito el cambio?

El análisis de la transformación del mercado laboral da como resultado campos de acción claros para todos los actores involucrados.

Para la política:

• Inversiones en educación: los gobiernos tienen que invertir masivamente en educación y aprendizaje permanente e integrar tanto la competencia de IA como las habilidades "humanas", como el pensamiento crítico.
• Promoción de la transformación: debe crear un entorno que respalde el cambio en los trabajadores, por ejemplo, a través de instrumentos políticos como la Ley de posibilidades de calificación alemana.
• Fortalecimiento del Seguro Social: los sistemas de seguridad social deben fortalecerse y se deben considerar nuevos modelos como un BGE para apoyar a los empleados reprimidos y combatir la desigualdad.
• Regulación: se necesita una regulación inteligente para garantizar que la IA se desarrolle y se use éticamente, los derechos de los empleados están protegidos y se evita el monitoreo excesivo.

Para companias:

• Papel activo en la calificación: las empresas deben asumir un papel activo en el reentrenamiento y la educación adicional de su propia fuerza laboral y centrarse en la expansión de las habilidades humanas (aumento) en lugar de ser reemplazados.
• Enfoque basado en la competencia: debe seguir un enfoque basado en la competencia en la gestión del talento que promueve las carreras y la movilidad internas.
• Cultura de aprendizaje: la creación de una cultura de aprendizaje continuo y seguridad psicológica es crucial para facilitar que los empleados se adapten al cambio.

Para todos:

• Aprendizaje proactivo para toda la vida: cada individuo tiene que seguir un enfoque proactivo para su propio aprendizaje permanente y aceptar una forma de pensamiento ágil.
• Construyendo una cartera de competencia: la mejor seguridad contra la automatización es construir una cartera que incluya habilidades técnicas y habilidades humanas únicas como creatividad, pensamiento crítico y adaptabilidad.

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Konrad Wolfenstein

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