- Supone quince puntos más que en Alemania
- Su uso se extiende mucho más allá de las plataformas digitales
- Patronal y sindicatos acuerdan vigilar su uso en España
Mientras la pregunta de qué empleos se verán afectados en los próximos años por el desembarco de la inteligencia artificial vuelve a copar el debate económico y político, lo cierto es que se trata de una realidad muy presente para uno de cada tres españoles, cuyo trabajo diario se ve ya organizado, evaluado e incluso penalizado por algoritmos.
Así lo refleja el estudio 'La plataformización del trabajo' publicado por el Joint Research Centre de la Comisión Europea, que dedica un capítulo a la implantación de programas de inteligencia artificial capaces de tomar decisiones autónomas en relación con los trabajadores, con el foco puesto en los casos de España y Alemania.
El informe revela que su uso no es en absoluto marginal: el 20% de los trabajadores alemanes y el 35% de los españoles está sujeto al menos a una forma de gestión algorítmica de su actividad. Una brecha que puede ser sorprendente cuando se considera que España tiene un menor peso de la digitalización en su fuerza laboral. Pero un análisis del uso de algoritmos e inteligencia artificial revela que estos se orientan al control de los empleados más que a la optimización de su tarea.
El 10% de los trabajadores alemanes y casi el 20% de los españoles tienen asignados automáticamente sus turnos o su tiempo de trabajo a través de un dispositivo digital. Además, al 7% y al 16% de los trabajadores de cada país, respectivamente, se les asignan actividades laborales a través de dichas herramientas.
Al 3% y al 7% se les determina la velocidad de su trabajo mediante un dispositivo digital. Por último, el 4% de los alemanes y el 11% de los españoles siguen "instrucciones o indicaciones" automatizadas en el trabajo.
También los sistemas automatizados de "evaluación comparativa del rendimiento" se utilizan con mucha más frecuencia en España que en Alemania. El 11% de los trabajadores de nuestro país declaran que sus resultados se clasifican públicamente. El 10% puede ver su puesto o tarea cancelado en función de esas clasificaciones mientras que el 8% utiliza insignias o premios por rendimiento, mientras que 7% tiene su trabajo asignado al menos en parte en función del rendimiento o las clasificaciones. Sin embargo, estos mismos sistemas sólo afectan a entre el 2% y el 3% de los trabajadores alemanes.
Los algoritmos ya no son cosa de riders
Pese a que la algoritmización de la gestión se asocia con trabajos industriales o de alta tecnología, el estudio detecta "niveles sorprendentemente elevados" en la educación, algo que se explicará por la acelerada digitalización de las clases durante la pandemia. "Es probable que las herramientas digitales utilizadas para organizar las clases y comunicarse con los alumnos (y los padres) también se utilicen para asignar tareas y horarios de trabajo a los profesores", incide el análisis.
En cualquier caso, los niveles más altos de dirección automatizada se registran entre los operarios de instalaciones industriales y maquinaria y los montadores. Los administrativos y profesionales tienen niveles moderados mientras que trabajadores de oficios y servicios tienen valores bajos de algoritmización. Curiosamente, los directivos tienen niveles altos de evaluación a través de algoritmos, pero muy bajos de "dirección automatizada".
Estos resultados muestran que las prácticas hasta ahora asociadas a plataformas digitales de reparto o logística se han extendido a cada vez más empresas y sectores productivos. Y apuntan a que, según la inteligencia artificial siga desarrollándose, estas herramientas cobrarán mayor presencia. Algo de lo que se han mostrado especialmente conscientes los sindicatos y la patronal en el último Acuerdo Estatal de Negociación Colectiva (AENC).
El documento aboga por impulsar el "control humano" y la "transparencia" de estas herramientas en el marco de los convenios colectivos, en línea con la Ley Rider pactada por el Gobierno con la patronal y sindicatos en 2021. En concreto, abogan por que los representantes de los trabajadores tengan conocimiento de los algoritmos utilizados para organizar y evaluar el desempleo de los empleados.
Algo que quieren extender además al ámbito de las administraciones públicas, cada vez más afectadas por procesos automatizados, como pone de manifiesto el ejemplo de la educación detectado en el informe de Bruselas.
