ROBOTS, AUTOMATIZACIÓN Y TRABAJO ASALARIADO, por Duval («Crónica de clase») – PARTE 1 de 2

ROBOTS, AUTOMATIZACIÓN Y TRABAJO ASALARIADO

Por Duval para Crónica de Clase

Robots, automatización y trabajo asalariado (parte I)

 

 

PRIMERA PARTE

¿Por qué hablamos de robots y de automatización?

La palabra robot es una palabra engañosa. Por un lado, nos hace pensar en artefactos técnicos muy complejos, alejando de nuestra mente soluciones menos espectaculares pero que ofrecen un servicio totalmente equivalente. Por otro lado, arrastran nuestra imaginación a un futuro siempre remoto, haciéndonos perder de vista lo que ocurre ahora o puede ocurrir en breve.

Veámoslo con un ejemplo. Imaginemos que llegamos a la recepción de un hotel y un robot con aspecto humano de cintura para arriba, con cabeza, cara y brazos, nos da la bienvenida, nos hace las preguntas habituales, le explicamos nuestras preferencias de servicios, planta y vistas, nos solicita el DNI y nos da la tarjeta magnética de nuestra habitación. ¿Futurista? Imaginemos ahora que el robot no tiene cuerpo, sino que vemos una cara generada por ordenador manteniendo con nosotros la misma conversación desde una pantalla, nos solicita que pongamos nosotros mismos el DNI sobre un pequeño escáner, y hace aparecer de una ranura del mostrador la tarjeta magnética que abrirá nuestra habitación. ¿A que ya no es tan futurista? Imaginemos, por último, que ni siquiera hay pantalla, no hay un rostro que hable. La voz sale de uno de esos altavoces inteligentes como los que venden Google o Amazon, el cual también sirve para que el mecanismo pueda oírnos a nosotros; la llave para abrir la habitación queda activada en la app del hotel que hemos instalado en nuestro móvil. De pronto todos los elementos técnicos necesarios son absolutamente actuales, son tecnologías casi de uso doméstico y podrían ponerse en marcha hoy día. Ya no hay nada futurista en la propuesta. Las tres soluciones eliminan un puesto de trabajo y las tres soluciones son funcionalmente equivalentes. Tanto la solución actual prestada por un humano como las alternativas expuestas terminan dando el mismo servicio al cliente. Sin embargo, desde el punto de vista empresarial, cualquiera de las tres alternativas técnicas consigue automatizar una tarea que hasta ahora precisaba de un trabajador. Así pues, la automatización es el concepto en el que debemos centrar nuestro análisis. Si esa automatización requiere de un robot con apariencia más o menos humana, eso dependerá de la tarea que queramos automatizar.

Si miramos desde esta perspectiva, nos podemos dar cuenta de que la automatización no es nada nuevo, lleva con nosotros varios decenios. En la agricultura hay multitud de procesos automatizados, desde riegos programados hasta máquinas que hacen vibrar varios árboles a la vez durante la recogida, capturando ellas mismas los frutos que caen. En la industria no hay mucho que explicar, pues durante mucho tiempo fue el campo de actuación más propicio a la automatización. En ella fue donde aparecieron hace mucho los primeros robots tal y como entendemos el término: brazos robots que sueldan, mecanismos que recogen piezas muy pesadas o diminutas, los mueven de forma autónoma entre puntos concretos y los depositan o ensamblan en su ubicación deseada, etc. Por último, en el sector servicios la automatización nos rodea por todos lados en nuestra vida diaria: sacamos e ingresamos dinero en cajeros automáticos, compramos los billetes del metro en máquinas que han sustituido a las taquillas, desayunamos con un café y un bollo obtenidos de máquinas expendedoras disponibles en nuestras empresas o en espacios públicos, pasamos nosotros mismos nuestra compra por cajas de auto-pago a la salida del supermercado, etc.

 

 

Si la automatización ya existía, ¿por qué se habla tanto de ella ahora?

Hay varios factores técnicos, mecánicos, de costes, etc., que hacen que la automatización que hemos conocido hasta ahora pueda dar el salto a un nuevo nivel. Son factores tales como los avances en baterías ligeras y potentes, la miniaturización y abaratamiento de procesadores, sensores y motores, la disponibilidad universal de comunicaciones inalámbricas, el menor consumo eléctrico de todos estos componentes, etc.

Sin embargo, la concurrencia de todos estos cambios acumulativos podrían explicar un crecimiento lineal de los usos de la automatización. En realidad, la revolución que realmente propiciará que los campos de acción de la automatización se multipliquen exponencialmente tiene lugar cuando añadimos la inteligencia artificial a los ingredientes anteriores.

Cuando hablamos de inteligencia artificial entramos en una zona engañosa como la que habíamos definido anteriormente para los robots. Hay que entender que la inteligencia artificial no requiere que un ordenador se pregunte por su propia consciencia ni que se plantee rebelarse contra la especie humana. En realidad, está avanzando en paralelo en varios frentes de investigación más o menos independientes. En una de sus variantes solo requiere que un humano pueda interaccionar con una máquina en un contexto muy concreto y que esta máquina dé respuestas y soluciones válidas en ese contexto. Si volvemos al ejemplo de la máquina recepcionista de hotel, sería suficiente con que esa máquina supiera responder a cuestiones sobre desayunos -puede que debiera saber algo sobre alergias alimentarias-, acerca de preferencias sobre vistas a la calle o sobre las intensidades del aire acondicionado, sobre restaurantes o monumentos de la ciudad, o sobre los datos que pueden ir en una factura y cosas por el estilo. No sería necesario que pudiera hablar sobre amor, filosofía, política o religión, que jugara al ajedrez ni que se planteara crear Skynet. Siendo más ambiciosos, desde un punto de vista comercial estaría bien que pudiera distinguir matices tales como el enojo en la forma de hablar del cliente; es decir, que tuviera cierta inteligencia emocional.

En otra variante de uso de la inteligencia artificial ni siquiera es necesaria la comunicación con un humano. Basta con que la máquina pueda tomar decisiones autónomas tras analizar diferentes parámetros de un entorno relativamente cambiante, lo cual puede incluir la detección o interacción con otros cuerpos fijos o móviles o incluso el reconocimiento por visión artificial de esos objetos.

Pues bien, ya existen sistemas de inteligencia artificial que son viables dentro de estas limitaciones. Y son tanto más efectivos cuanto más acotado sea su cometido. Es decir, es más fácil conseguir una inteligencia artificial preparada para responder acertadamente el tipo de preguntas más o menos limitado que pueden darse en la recepción de un hotel que las preguntas de ámbito totalmente general que un usuario de Google puede consultar en Internet. O, por poner un ejemplo del segundo grupo, es mucho más fácil la conducción autónoma de un convoy de metro a través de su trazado predefinido que la de un taxi por las imprevisibles calles de una ciudad.

Así pues, la automatización combinada con la inteligencia artificial está preparada para dar un salto cualitativo que la va a llevar a multiplicar el número de tareas que podrá asumir. En los próximos años veremos cómo sale del ámbito restringido de dar a elegir entre ocho tipos de café pulsando un botón u otro en la máquina de la oficina, a ámbitos insospechados como el de atender una cafetería al completo.

 

 

¿Cuántas tareas se pueden automatizar?

En un informe de 2017, el McKinsey Global Institute (MGI) estima que seis de cada diez empleos tienen un 30% de tareas que son automatizables con tecnologías ya existentes. Esto quiere decir que es difícil hacer desaparecer una actividad al completo sustituyendo a todos sus trabajadores por máquinas, pero es fácil quitar hasta un tercio de las tareas humanas que se realizan en muchos puestos de trabajo. O sea que, en esos sectores, siete personas ayudadas por automatismos podrían hacer el trabajo de diez. En peor situación se encontrarían sólo uno de cada veinte empleos, aquellos que se dan en sectores donde todo el trabajo es automatizable por completo. De media, y en un escenario de automatización moderada, el MGI estima que un 15% de las horas de trabajo mundiales pueden ser automatizadas hasta 2030. Si la implantación no fuera tan moderada y se pudiera usar toda la capacidad de automatización asociada tan solo a la tecnología disponible hoy día -algo que con toda probabilidad no ocurrirá-, en España se podría automatizar el 48% del trabajo, o el equivalente a casi ocho millones setecientos mil empleos.

También puede causar sorpresa qué tipos de tareas pueden ser las más afectadas. En la etapa anterior, la automatización había quedado asociada a trabajos físicamente repetitivos, donde la cadena de montaje o los robots de movimientos programados habían llegado a sustituir a miles y miles de trabajadores industriales. Pero ahora, al añadirse la inteligencia artificial, el escenario cambia por completo, apareciendo dos amplísimos grupos de tareas donde la aplicación de la automatización se va a cebar en los próximos años.

Por un lado, están las tareas repetitivas en entornos irregulares. Si anteriormente el robot necesitaba encontrar y dejar las cosas en sitios fijos, así como las rutas programadas y libres, ahora puede tener aplicación allí donde el entorno no está tan controlado. Es el caso real de gigantescos camiones sin conductor que hacen una y otra vez el viaje entre la mina donde los cargan y la planta de procesamiento donde descargan, todo ello por pistas sin asfaltar. Ocupaciones menos complejas que esta se pueden encontrar en todos los sectores: en la industria, la agricultura y en los servicios.

Por otro lado, y esto puede sorprender más, el otro gran grupo de trabajos más afectados serán los que requieren de una interacción rutinaria con clientes y los trabajos intelectuales y repetitivos de cualificación media. Hablamos de trabajos tan diversos como el Call Center de cualquier empresa, la atención directa al público, las tareas de papeleo y contabilidad o incluso del asesoramiento legal del tipo Legálitas o los chequeos periódicos de salud. En todos estos trabajos los empleados pueden ser sustituidos en una proporción alta, o incluso mayoritaria, por automatismos en forma de software, dejando un retén de trabajadores para los casos donde la máquina no pueda llegar. Si hay quien piense que estos sectores exigen trabajadores humanos, puede fijarse en que la banca ha prescindido en diez años de crisis de un treinta por ciento de los empleados que tenía en 2008, un proceso que no ha concluido todavía y que, por ahora, solo ha contado con la tecnología Internet de la ola anterior, sin incorporar las novedades de las que hablamos aquí. Según el Foro Económico Mundial, en un informe elaborado en 2018 a partir de encuestas a empresas, se prevé que en una fecha tan temprana como 2022 ya se habrá producido un incremento de automatización apreciable en tareas tan humanas como la comunicación y la interacción, la coordinación, el desarrollo, la gestión, el asesoramiento y la toma de decisiones.

De todas formas, dado que cada país tiene una composición distinta de sectores productivos y parte de un nivel tecnológico diferente, la incidencia en cada uno puede ser muy distinta. Por eso, si cruzamos los tipos de tareas más automatizables con el perfil productivo de España, el informe del MGI refleja cómo el potencial de automatización se ceba en unos cuantos sectores de gran impacto en nuestra economía: la manufactura, con el equivalente a un millón y medio de empleos automatizables; el comercio, con más de un millón; y la agricultura y la hostelería, con más de ochocientos mil puestos de trabajo equivalentes cada uno.

 

 

¿Por qué se automatiza?

Hasta ahora hemos hablado de máquinas y de trabajo humano, dando por sentada una relación aparentemente natural y eterna: la ciencia y la tecnología realizan avances, esos avances mejoran las máquinas y las máquinas mejores absorben trabajo que anteriormente hacían las personas. Como las personas tienen que vender su fuerza de trabajo a cambio de dinero para sobrevivir, la falta de trabajo acaba provocando, de forma casi natural, paro y miseria.

En realidad, esta secuencia de acontecimientos no es ni natural ni eterna. Es una secuencia natural sólo desde la lógica del modo de producción capitalista en el que está inserta. No es ni mucho menos eterna, pues el modo de producción capitalista tuvo un principio y no hay motivo para pensar que no tendrá un final. Lo importante es constatar que todos los procesos que hemos expuesto no se producen en el aire, sino en este contexto material e histórico, con lo que debemos comenzar a analizar esta nueva ola de avances tecnológicos desde el punto de vista de la lógica capitalista. Solo al final dedicaremos un pequeño apartado para ver un posible planteamiento alternativo si el modelo social de producción fuera distinto.

Un capitalista invierte en medios tecnológicos con el objeto de que cada unidad de los bienes o servicios que produce incorpore menos trabajo total que las unidades de la competencia. Es decir, cuando invierte en tecnología tiene que calcular que la suma del valor empleado en medios de producción y el generado por sus propios trabajadores baje en cada unidad de producto. Él no lo hace por el mero hecho de vender más barato, sino por las consecuencias que él espera que se deriven de ello: si es el primero en aplicar esa tecnología, conseguirá inicialmente un beneficio extraordinario frente a sus competidores; en el caso de que ya se le hayan adelantado otros, lo tendrá que hacer obligatoriamente para no ser desbancado por ellos. Pero al final de estos procesos, cuando todos hayan incorporado la nueva tecnología, el resultado conjunto logrado sin pretenderlo es que desaparecen los beneficios extraordinarios y cada producto ha quedado abaratado. Es lo que se llama un aumento de la productividad. Y es un proceso sin fin, los capitalistas tienen que volver a empezar desde el punto en el que se quedaron la vez anterior.

Recordemos ahora que el capitalista utilizaba dos ingredientes para producir sus mercancías: por un lado la tecnología (máquinas, herramientas, etc., fabricadas anteriormente por otros) y por otro lado el trabajo vivo de sus propios trabajadores. Si su intención es que cada unidad de producto final baje de valor y para ello ha aumentado la inversión en tecnología, solo se pueden dar dos escenarios:

  • Si no se espera que la mejora tecnológica provoque un aumento de ventas del producto, a la fuerza tiene que haber menos trabajo actual en cada una de las unidades producidas. Es decir, desde el punto de vista de sus trabajadores, la inversión en tecnología se ha hecho para ahorrar en salarios, y alguno de ellos será despedido.

  • Si, como consecuencia de la bajada de precios, el producto se vende más, puede ser compatible -al menos temporalmente- la inversión realizada en tecnología con el mantenimiento de los puestos de trabajo. Pero no olvidemos que tras esta inversión tecnológica vendrá otra…, y otra. Tarde o temprano llegaremos al punto en que sobrarán trabajadores incluso para la producción ampliada.

Así pues, los procesos de mejoras tecnológicas se plantean desde el interés inmediato del capitalista. No se trata de que ese capitalista concreto sea egoísta o desprendido, justo o injusto; se trata de que, si no sigue esos pasos, será expulsado del mercado porque no podrá competir. Así, el cambio tecnológico -y en nuestro caso concreto la automatización y la inteligencia artificial- tiene una motivación y unas consecuencias inevitablemente marcados por la lógica capitalista. No los podemos analizar desde otro punto de vista mientras sigamos en este sistema de producción.

Ahora que estamos situados en un contexto material e histórico podemos profundizar nuestro análisis.

 

 

¿De qué depende que la automatización avance más o menos rápido?

De acuerdo a los factores expuestos, podemos ver que no hay una regla única que explique a qué velocidad se va a implantar la automatización en cualquier país y en cualquier sector. Lo que sí podemos analizar son los factores que se mezclan en cada caso.

Como ya hemos explicado, el primer factor que hay que tener en cuenta es que la tecnología que haya que aplicar tenga un coste que permita abaratar cada bien o servicio producido con ella en una proporción que compense la inversión. Por eso, muchas tecnologías aparecen una primera vez y no triunfan, y unos años más tarde, cuando se han abaratado, consiguen implantarse. En el tipo de automatizaciones que estamos viendo aquí, ese punto se puede considerar superado. Los elementos físicos, electrónicos, de comunicaciones y de software de los que estamos hablando son del mismo tipo de los usados en los teléfonos inteligentes, y sabemos que su producción e interconexión masiva y barata ya es una realidad desde hace tiempo.

 
El otro factor importante es el nivel de salarios. Si los salarios en un país o en un sector son bajos, el capitalista puede sentirse menos motivado a invertir en tecnología, pues podrá competir con los productos o servicios de otros países de salarios más altos aunque estos ya hayan mejorado la tecnología. Pero este truco solo funciona temporalmente. Es el que ha permitido, por ejemplo, que los empresarios españoles recuperaran beneficios en los últimos años gracias a las bajadas de salarios directos, indirectos y diferidos provocadas por las reformas laborales, de pensiones y de recorte de protecciones sociales de Zapatero y Rajoy. Pero con eso no basta: si los capitalistas de otros países siguen invirtiendo en tecnología, tarde o temprano los productos de empresas españolas no podrían competir con los de las alemanas sin que nuestros salarios bajaran al nivel de Europa del Este (y eso sin tener en cuenta que los empresarios alemanes también explotan cada vez más a sus trabajadores). Así pues, ir por detrás en inversión tecnológica no es una opción cualquiera a elegir entre otras, sino un problema permanente de productividad que encuadra a España como país de segunda división dentro del capitalismo.
 
Además de los factores expuestos, que podrían hacer pensar que la inversión tecnológica subiría o bajaría según un ritmo constante o acompasado entre sectores, también debemos tener en cuenta otros factores que dependen del momento concreto por el que atraviesa el capitalismo. Algo muy a tener en cuenta en el contexto de crisis global que se arrastra desde 2008.
 
Y es que no podemos olvidar nunca el primer ingrediente necesario para que se produzca la inversión en tecnología, que no es ni más ni menos que la perspectiva de obtener beneficios. Un capitalista no invertirá si no espera que la venta de lo producido le reporte un beneficio sobre la inversión realizada. Así explicado puede parecer algo obvio, pero no lo es. Hay muchos economistas que buscan otras mil maneras de explicar por qué la economía capitalista se detiene periódicamente, como lleva ocurriendo desde 2007: unos echan la culpa a que se ha cortado el crédito, otros echan en falta que los bancos centrales inyecten dinero, otros a que no hay compradores, etc. Para nosotros (y para muchos economistas), y tal como hemos explicado anteriormente en otros artículos, el primer síntoma de que se vislumbra una crisis en el horizonte no es que baje la inversión, sino que los beneficios comienzan a menguar (incluso con inversión y consumo todavía crecientes). Eso es lo que más temprano que tarde hará bajar la inversión y provocará la entrada en una crisis capitalista, una crisis que se prolongará hasta que la combinación de destrucción de capitales y de bajada de salarios vuelva a sentar las condiciones para un nuevo ciclo alcista. En ese momento, cuando haya aliciente para volver a aumentar las inversiones, será cuando se ponga de manifiesto con toda su potencia lo que la automatización puede dar de sí.
 
Esto es lo que explica que en los últimos años se haya contenido el ritmo de crecimiento de la productividad en todo occidente: la inversión tecnológica no era un aliciente en sí misma para la clase capitalista cuando no esperaban un incremento de beneficios próximo. Esto ha afectado fundamentalmente a las pequeñas y medianas empresas, que precisamente son las que forman la mayor parte del tejido económico español.
 
Pero este parón no ha afectado tanto a los grandes capitales que buscan desesperadamente nuevos espacios de extracción de beneficios. Como decíamos atrás, uno de los elementos que hacen salir de la crisis es la destrucción de capitales, un proceso al que los capitales supervivientes no asisten pasivos. Así, podemos ver cómo en la última crisis se ha producido una auténtica revolución dentro del capitalismo, una revolución en el que la base tecnológica ha jugado un papel importante. Si en un primer momento los pequeños empresarios fueron prácticamente barridos de los centros de las grandes ciudades por las cadenas supertecnificadas, ahora son las empresas de venta por Internet las que intentan arrasar con las anteriores. Durante los últimos años hemos podido comprobar cómo los grandes capitales ya existentes han invertido para aumentar su tasa de ganancia: las eléctricas con los contadores inteligentes, los bancos y la banca online, Inditex y el control de inventario, la gran distribución y el auge de los centros logísticos. Por otro lado, nos encontramos a los nuevos actores que han entrado respaldados por grandes inversores multinacionales ávidos de beneficios, todos ellos con la característica común de apoyarse en la tecnología para entrar en negocios que hasta ahora estaban en manos de pequeños empresarios o autónomos: Uber, Deliveroo, Glovo, AirBnb, etc.
 
Por último, no queremos cerrar este apartado sin reconocer la posibilidad de que determinadas empresas, o incluso sectores productivos enteros, jueguen a simular momentáneamente una importancia excesiva de los beneficios esperados de determinadas tecnologías que aún no están maduras, algo que se puede hacer con el objetivo de aparecer más atractivo a la hora de buscar inversores, con la intención de posicionarse en mercados emergentes, o como forma de desviar la atención de la explotación del trabajo más clásica y descarada. Es el caso, por ejemplo, de Amazon, una empresa que reúne en sus centros logísticos los elementos de explotación tradicionales de una cadena de montaje hipertecnificada y, sin embargo, suele aparecer en las noticias por iniciativas casi publicitarias como la del reparto con drones, que todos los años es una promesa inmediata. En cualquier caso, este ejemplo real de Amazon nos debe servir para entrenar y afinar nuestra mirada de clase: es verdad que la empresa puede estar interesada en señalarnos al dron que sacan de paseo cuando quieren salir en la prensa, pero nosotros debemos mirar más atrás, a ese trabajador que pasa a toda prisa con un dispositivo atado al brazo que mide el tiempo que ha tardado en recoger una lista de paquetes de sus estanterías o el que ha pasado en el baño. Debemos guardar las distancias con la propaganda empresarial y sus grandes eslóganes como Revolución Industrial 4.0, pero en ningún caso podemos permitirnos minusvalorar la que se nos viene encima.

 

 

Ojo, la descualificación es al menos tan importante como el desempleo

Como podemos ver en la bibliografía, el aviso de la nueva ola de automatización que viene ha sido dado por analistas económicos, consultoras, gobiernos e instituciones internacionales. No para que alguien lo pare; muy al contrario, el objetivo de fondo de todos los informes es solicitar la flexibilidad legal que permita llevar hasta sus últimos términos las posibilidades de la automatización. Todos avisan del desempleo que esto va a generar, aunque todos también se encargan de añadir una serie de razones muy vagas o supuestos ejemplos históricos que podrían jugar como contrapeso.

Por nuestra parte, dando por seguro el desempleo que se va a provocar, más adelante analizaremos la fiabilidad de los factores contrarrestantes que se invocan. Pero no podemos cerrar la lista de consecuencias para los trabajadores de la automatización y de la inteligencia artificial sin poner sobre la mesa un fenómeno al que ninguno de los informes llama por su nombre: la descualificación de la fuerza de trabajo. 
 
La descualificación de la fuerza de trabajo ocurre cuando la preparación y la experiencia de los trabajadores pierde fuerza para aportar valor a lo que producen. Esto tiene dos consecuencias de gran importancia para el capital: por un lado, a un trabajador menos cualificado ha costado menos producirlo (menos estudios previos a la vida laboral, menos años de práctica hasta alcanzar el pleno rendimiento, etc); por otro lado, y como consecuencia de lo anterior, el poder de negociación salarial de un trabajador menos cualificado es mucho menor, pues el empresario tiene más fácil encontrar o formar a otro para que trabaje por menos dinero. Ambas cosas se traducen para el capitalista en dinero contante y sonante: la primera supone menos impuestos para educación y para mantener a los jóvenes antes de que comiencen a producir, es decir, menos salarios indirectos; la segunda supone, sencillamente, salarios directos más bajos. Para los trabajadores, ahonda en su dificultad para negociar el valor de su fuerza de trabajo: si ya vimos que el desempleo puede dejar a muchos fuera, ahora nos encontramos con que la descualificación baja la remuneración y empeora las condiciones laborales de los que consiguen mantenerse activos. 
 
La descualificación no es en absoluto un fenómeno nuevo, y siempre ha sido uno de los efectos buscados por la automatización. En el siglo XIX, la máquina de vapor comienza a mover dispositivos que imitan los movimientos que hacen los brazos de las personas cuando utilizar determinadas herramientas. De este modo, las máquinas, capaces de hacer movimientos repetitivos con mucha precisión y rapidez, terminan con el trabajo de personas que tenían profesiones muy variadas, desde los tejedores hasta los fabricantes de agujas. Este proceso no ha parado nunca: hoy día un robot industrial es capaz de realizar una soldadura con la calidad para la que una persona requiere años de experiencia. 
 
Sin embargo, cuando añadimos la inteligencia artificial, las comunicaciones y la información distribuida al arsenal de recursos de la máquina, el ámbito de la descualificación se amplía a tareas que hace veinte años no hubiéramos imaginado. 
 
Y ya están aquí. Los negocios de venta por Internet serían sencillamente ruinosos si el reparto de paquetería dependiera de la formación, experiencia e intuición ganada durante años por los miles de conductores y repartidores de los cuales depende. La condición previa para este modelo de negocio es que el reparto lo pueda realizar cualquiera, siguiendo en la pantalla de una tablet el plan de entrega trazado por un ordenador que ha tenido en cuenta la mejor ruta entre los puntos de entrega, la información viva del tráfico y que incluso es capaz de reaccionar en caliente si comienza a llover o si ha ocurrido un accidente en uno de los tramos previstos. Otro ejemplo: en los últimos años, las tareas de mantenimiento de los propios sistemas que automatizan la producción también han bajado los requerimientos de experiencia óptima del personal a su cargo. Así, lineas de producción, máquinas de autoservicio o centros de cálculo son capaces de informar automáticamente cuando tienen una avería (o incluso antes de que esta se produzca), indicando en la incidencia el componente que tiene problemas. El personal que acude a atender la avería sabe de antemano la pieza afectada y ante la menor duda se limita a cambiarla. Si el problema se complica, unos pocos especialistas -que pueden estar ubicados en el extranjero- apoyan por teléfono al técnico de campo menos experimentado (y normalmente subcontratado). 
 
E incluso en las profesiones que podríamos considerar más especializadas también avanza la descualificación. El análisis de radiografías, ecografías o escáneres médicos está tan desarrollado que los colegios profesionales ya se ponen a la defensiva. Será en vano. Tarde o temprano una compañía de seguros privada ofrecerá un seguro médico más barato con atención y diagnósticos semiautomatizados. Tareas que antes atendían médicos irán cayendo en manos de trabajadores técnicos con más preparación en ofimática que en medicina. Una plantilla reducida de doctores actuará sólo en los momentos más críticos o cuando la máquina solicite puntualmente ayuda. Progresivamente, menos personal de formación prolongada será necesario para prestar el mismo número de servicios que antes necesitaba de un mayor número de trabajadores expertos.

 

 

La subsunción real del trabajo al capital

¿Subsun qué? La subsunción del trabajo al capital quiere significar cómo, en el capitalismo, el trabajo deja de ser una actividad que las personas controlan y que les enriquece intelectual y vitalmente, para pasar a ser una actividad sin sentido a la que tienen que adaptarse según las necesidades, los ritmos y las pautas del capital. 

Cuando Marx acuña el concepto en El capital, se da cuenta del salto cualitativo que supone la gran industria frente a la manufactura, y cómo el obrero del siglo XIX ha sido desposeído del conocimiento de su oficio, un conocimiento que ha sido implementado en forma de máquinas que imitan los movimientos de los antiguos expertos, o los mejoran en función de las capacidades de la ingeniería. El nuevo trabajador ya no es más que un mero apéndice encargado de mantener estas máquinas, alimentarlas de consumibles y retirarles el producto generado. Frente a la antigua herramienta que él manejaba, el trabajador tampoco marca el ritmo del trabajo según los límites de sus necesidades ni de su salud física o mental, sino que debe adaptarse al ritmo que marca la máquina, que debe producir lo máximo posible para beneficio del capitalista antes de quedar desbancada por otra máquina mejor y más rápida. 

Como es costumbre en sus críticos, la mayoría intenta hacer ver que Marx se estaba refiriendo a una situación concreta, y que las fábricas del siglo XIX pasaron a la historia junto con las razones que justificaban el análisis del autor. Cuando hacen esto dejan en evidencia su propia incapacidad (o falta de interés) para llegar a conocer la realidad. Y es que, operando justo al contrario de como señalan sus críticos, el análisis de Marx pretende encontrar las leyes de funcionamiento del modo de producción capitalista, y no hace sino verificar, utilizando los ejemplos de su tiempo, la aplicabilidad de ese análisis. Si utilizamos el método de análisis marxista nos daremos cuenta de que el proceso de subsunción del trabajo al capital no desapareció con las fábricas del XIX, sino que se extendió y se reforzó en la cadena de montaje del siglo XX y en los call centers, en los centros logísticos o en las factorías de software del siglo XXI. 

Solo cuando tomamos conciencia de este hecho, es cuando podemos comprender que todos los supuestos progresos con que nos quieren justificar el peaje del paro y la precariedad, son en realidad tan efímeros como las necesidades momentáneas del capital. Y, como consecuencia de ello, la descualificación forma parte de un proceso con más implicaciones. 

Si nos hicieron creer que la educación y el crecimiento intelectual de la sociedad era un mérito y un objetivo creciente del capitalismo, ahora resulta que no. Alcanzado el punto en que la tecnología hace innecesaria la especialización humana masiva, nos encontramos con que la formación universitaria generalizada deja de interesar. La Formación Profesional se convierte en el nivel formativo medio deseado por empresarios y autoridades, los cinco años de formación universitaria se convierten en tres, se retiran los medios materiales a cualquier estudio o rama que no contribuya a los intereses productivos inmediatos y, por último, las especializaciones se infantilizan hasta el nivel de provocar sonrojo leer la lista de grados ofertados por las universidades. 

En el documento “El impacto de la transformación digital en los mercados laborales de la Unión Europea” el “Grupo de Expertos de Alto Nivel” formado a instancias de la Comisión Europea lo deja bien claro. Considera demostrado por la experiencia que el mercado no reclama los perfiles de formación prolongada antes de la entrada en el mundo laboral. Razona que la formación general es innecesaria, y opta por dotar a los trabajadores del conjunto de “habilidades” necesarias en cada momento y sector. Cuando dichas habilidades sean superadas por un mercado en permanente evolución, reclama que los trabajadores puedan disponer de cursillos de adaptación que les permita adquirir la siguiente “habilidad” que el sistema espera de ellos. 

De este planteamiento formativo se deduce cuál es la relación que el “Grupo de Expertos de Alto Nivel” espera que se establezca entre los trabajadores y el trabajo. Entiende al trabajador no como una persona que ha elegido una profesión que le va a llenar y en la cual va a crecer durante su vida laboral, sino como un peón que asume desarrollar en cualquier momento la siguiente habilidad que el capital necesita cubrir. Con toda la sinceridad que se pueden permitir los “Expertos de Alto Nivel”, el grupo reconoce que este mecanismo no pretende garantizar la estabilidad laboral, y da una serie de recomendaciones a los legisladores para intentar evitar que cada vez que la “habilidad” de un trabajador deja de ser necesaria, éste caiga en la indigencia más absoluta. Por supuesto, las ayudas van ligadas a que el trabajador consiga adquirir en un tiempo limitado otra “habilidad” más apetecible para el mercado. De esta manera la amenaza del paro y de la precariedad no solo pasan a ser permanentes, sino que además se convierten implícitamente en una consecuencia de la incapacidad personal del trabajador para satisfacer los requerimientos momentáneos de un capitalismo que solo nos necesita en los cambiantes huecos que deja la automatización.

 

Entiende al trabajador no como una persona que ha elegido una profesión que le va a llenar y en la cual va a crecer durante su vida laboral, sino como un peón que asume desarrollar en cualquier momento la siguiente habilidad que el capital necesita cubrir

 

Ahora que ya conocemos al grupo de expertos de la Unión Europea, vamos a discutir otro de los temas que tratan en su informe antes de abandonar este apartado. Dice su texto: “los datos de los trabajadores alimentan de forma creciente los algoritmos de inteligencia artificial que contribuyen al capital intangible de las empresas […] Desde el momento que la inteligencia artificial reemplaza algunas de las tareas que realizan los trabajadores utilizando algoritmos de aprendizaje alimentados por los datos que suministran ellos mismos dentro de la empresa, los trabajadores y los consumidores contribuyen, sin remuneración, al stock de capital intangible de la empresa que, en algún momento, reemplazará su trabajo manual o intelectual”. 

Utilicemos un ejemplo práctico para ver de qué están hablando. Si un empleado del centro de atención telefónica de una empresa mantiene una conversación con un cliente en la que le ayuda a contratar un producto o a resolver un problema, esa conversación puede ser grabada y suministrada a un sistema de inteligencia artificial para que la analice y aprenda de ella. De esa manera, un sistema así puede aprender de miles de conversaciones, incluso seleccionando las que hayan dado lugar a resultados mejores o a ventas mayores y, a la larga, reemplazar a los trabajadores de los que aprendía. Ya conocemos asistentes virtuales de los bancos que nos atienden con preguntas sencillas. Esos asistentes se basan en el mismo principio y, con el tiempo, sus capacidades irán creciendo y su proceso de aprendizaje se irá abaratando para llegar a sectores con menos capital disponible de inversión que los bancos. 

Nos interesaba sacar este ejemplo porque, de repente, en boca de los expertos europeos en digitalización del año 2019 encontramos el mismo argumento del que partió Marx hace ciento cincuenta años cuando explicaba que la maquinaria de la gran industria había aprehendido en forma mecánica lo que antes era un conocimiento de los trabajadores. Ahora, siglo y medio más tarde, la máquina física ha sido reemplazada por algoritmos (programas de ordenador), el trabajo desempeñado por el trabajador es intelectual y no repetitivo, y el capital fijo de la empresa se convierte en intangible, y no se ve directamente en máquinas de vapor. Sin embargo, el resultado final es exactamente el mismo. Esto demuestra que Marx realizaba un análisis independiente de las características físicas concretas del trabajo, y que el factor determinante es que ese trabajo fuera trabajo asalariado dentro del modo de producción capitalista. Por eso las conclusiones a las que llega son tan actuales y relevantes para quien quiera entender el mundo a día de hoy. 

Concluimos aquí la primera parte de este artículo, donde hemos visto cómo la automatización y la inteligencia artificial pueden revolucionar el panorama laboral en los próximos años, añadiendo nuevos niveles de desempleo y precariedad al mundo del trabajo. En la segunda parte veremos qué factores se esgrimen como contrarrestantes desde diferentes frentes e intentaremos valorar la validez de estos planteamientos.

 

 

 

 

 

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