Los robots no saben ser mujeres

Hay un gran número de mujeres en las empresas que necesitan trabajadores con habilidades sociales y empatía (como la enfermería, la enseñanza y la asistencia social). En estos puestos sería bastante complicado reemplazar a un trabajador humano por uno automatizado. En las economías avanzadas, las mujeres tienen, de media, mayor nivel educativo y de alfabetización digital, lo que les proporciona una gran ventaja en el mercado laboral, que está constantemente transformándose debido a la innovación tecnológica.

El miedo de que algún día los robots puedan ocupar la mayoría de los puestos de trabajo de los humanos no está justificado, como demuestran varios estudios. De hecho, el riesgo de la digitalización varía de manera considerable según los puestos de trabajo, dependiendo de las tareas y habilidades que haya que desarrollar y poseer.

Por ejemplo, los trabajos para los que sea necesario el trabajo físico durante mucho tiempo o en los que se usan las manos tienen mayor riesgo de digitalización que los trabajos que implican estar presentes para enseñar algo a alguien. Algo parecido ocurre con los trabajos en los que se requiere alfabetización y resolución de problemas, ya que tendrán un riesgo menor que los trabajos que requieren aritmética.

Las economías del trabajo

La innovación tecnológica, de la que forma parte la automatización, cambia la manera en que se organiza y se realiza el trabajo entre los diferentes sectores de la economía.

Normalmente, el proceso es el resultado de un cambio progresivo de un trabajo no cualificado a un trabajo cualificado, siendo el primero cada vez más prescindible. Al mismo tiempo, las tecnologías han propiciado nuevas posibilidades en lo que se refiere a la flexibilidad laboral, a la formación a distancia y a la creación de redes de contactos.

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Como resultado de esta transformación, algunas profesiones que tradicionalmente han empleado más a mujeres (las oficinas y el sector servicios) han prosperado, aumentando a su vez las oportunidades laborales para las mujeres.

Aunque la automatización puede suponer una amenaza para otros sectores en los que hay gran cantidad de trabajadoras (como las cadenas de montaje industriales o la agricultura de mano de obra intensiva), históricamente, el efecto de la innovación en estos sectores parece haber aumentado la participación y la demanda de mujeres.

La interacción entre la tecnología y el ser humano tiene un papel fundamental. Los cambios en la estructura salarial (por ejemplo, mayor demanda y, por consiguiente, mejores sueldos para el trabajo cualificado), unido a que las mujeres cada vez están mejor preparadas y han modificado sus desempeños familiares, hacen que su participación en el trabajo se traduzca en que todo sea más fácil y atractivo para un mayor número de mujeres. Esto es lo que ocurre en los países desarrollados.

Sobre todo, los debates económicos ponen de manifiesto que, aunque algunos sectores en los que trabajan muchas mujeres sean vulnerables a la digitalización, por lo general, ellas corren menor riesgo que los hombres y pueden, de hecho, beneficiarse incluso de un aumento de puestos de trabajo.

La evidencia está en los datos

Calcular el impacto de la automatización en los trabajos de la mujer no es tarea fácil, ya que este hecho es difícil de separar del resto de factores que determinan su participación. Así que, normalmente, las primeras investigaciones suelen depender de un análisis cualitativo de casos concretos que se han estudiado.

Recientemente, gracias a los avances en métodos de investigación y disponibilidad de datos, se han podido obtener valoraciones que confirman los beneficios potenciales de la automatización en cuanto a la participación de las mujeres y el empleo.

Lo que hay que tener muy presente es que, normalmente, este tipo de investigaciones se refieren a Estados Unidos y/o a un grupo relativamente pequeño de países desarrollados (OCDE, Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos).

Por ejemplo, un estudio de 2016 señalaba el hecho de que el progreso tecnológico aplicado al sector doméstico era una pieza clave para explicar la participación de las mujeres casadas de Estados Unidos. No solo consistía en una mejora de los electrodomésticos, sino en el hecho de que muchas mujeres ya no tenían que quedarse en casa para criar a sus hijos. También se tuvo en cuenta la forma en la que hacemos las tareas del hogar (por ejemplo, pedir comida o comprarla congelada en oposición a estar horas cocinando).

Siguiendo el mismo patrón, un estudio de la OCDE, también publicado en 2016, demuestra que, tras controlar una serie de factores, el riesgo de que los trabajos se automaticen es inferior para las mujeres que para los hombres.

Otra investigación muy reciente compara el riesgo de digitalización de los trabajos entre ocho economías avanzadas (Alemania, Francia, Reino Unido, Italia, Rusia, Turquía, Japón y Corea). Se sacan dos conclusiones principales.

La primera, que las mujeres no corren tanto riesgo como los hombres sino, por lo general, menos. La única excepción es Japón, donde el riesgo de la digitalización para los hombres es menor que para las mujeres.

La segunda, los puestos no cualificados siempre son los más vulnerables. Sin embargo, en este tipo de empleos las mujeres tienen un riesgo menor que los hombres (de nuevo igual que antes, Japón es la excepción, ya que el riesgo entre hombres y mujeres en puestos poco cualificados es prácticamente el mismo).

Esto se debe a que, en las economías avanzadas, las mujeres consiguen trabajos que requieren altos niveles de habilidades sociales y empatía (como en enfermería) y son, por lo tanto, más resistentes a la automatización que otros empleos poco cualificados como los operadores de maquinarias o los trabajadores de las líneas de montaje.

Fabrizio Carmignani, Profesor, Griffith Business School, Griffith University

Cláusula de Divulgación. Fabrizio Carmignani ha recibido fondos del Consejo de Investigaciones australiano (ARC) para un proyecto sobre la estimación por partes del modelo lineal continuo y sus aplicaciones en macroeconomía.

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.