El enfoque predominante en la investigación de inteligencia artificial (IA) persigue igualar e incluso superar las capacidades cognitivas humanas, con el objetivo de alcanzar una inteligencia general artificial. Este paradigma ha impulsado una ola de automatización que está transformando el mercado laboral global. En las últimas semanas, grandes empresas como Amazon han anunciado miles de despidos, incluyendo recortes en España. Amazon se suma así a una lista creciente de compañías estadounidenses que atribuyen a la IA parte de la responsabilidad de sus ajustes de plantilla. Chegg, dedicada a la educación online, justificó la reducción del 45% de su personal por las “nuevas realidades” de la IA. Salesforce eliminó 4.000 puestos de atención al cliente, señalando que los agentes de IA ya realizan esas tareas. UPS ha recortado 48.000 empleos desde el año pasado, en parte por la adopción de aprendizaje automático. Meta, matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, anunció 4.320 despidos, argumentando la automatización y la integración de sistemas avanzados de IA. Otras tecnológicas como TCS (India), Accenture y Panasonic han anunciado recortes de 12.000, 11.000 y 10.000 empleos respectivamente, reflejando una transformación profunda en el sector. En España, el expediente de regulación de empleo (ERE) de Telefónica afectará a 6.088 trabajadores, lo que supone una reducción del 35% en las siete sociedades implicadas. En la última década, los bancos han despedido a cerca de 30.000 empleados mediante ERE, siendo CaixaBank el caso más destacado. El Corte Inglés, uno de los mayores empleadores del país, realizó su primer ERE con 3.300 afectados. Telefónica ha justificado su ajuste por la automatización, la robotización y la implantación de IA. Sin embargo, la IA no es la única causa de estos recortes. Durante la pandemia, muchas tecnológicas contrataron por encima de sus necesidades, anticipando un crecimiento que no se ha sostenido. Además, la percepción de una posible burbuja en el sector tecnológico contribuye a la ola de despidos. La reducción de empleo en el sector tecnológico se explica, en gran parte, por la automatización y la implantación de nuevas herramientas digitales, que permiten a los agentes de IA asumir tareas antes realizadas por personas. ¿Es este impulso hacia la automatización el camino adecuado para lograr una prosperidad compartida? El Nobel de Economía Daron Acemoglu advierte que no toda automatización incrementa la productividad laboral. Las empresas tienden a automatizar áreas que mejoran la rentabilidad, como el marketing o la contabilidad, pero esto no siempre se traduce en un aumento de la productividad general ni en la satisfacción de necesidades sociales. Acemoglu señala que el modelo de negocio de las grandes tecnológicas se basa en reemplazar trabajadores por algoritmos, no en crear empleo. El tecnooptimismo, que asume que la automatización siempre genera prosperidad, no se corresponde con la evidencia histórica. El desarrollo tecnológico no debe limitarse a sustituir trabajadores, sino que puede y debe complementar sus capacidades, permitiendo mayor eficiencia y calidad en el trabajo, así como la creación de nuevas tareas. Para orientar la IA hacia el beneficio colectivo, es necesario repensar las políticas públicas. El poder concentrado de las grandes empresas limita el reparto de los beneficios del cambio tecnológico y dirige la innovación hacia la automatización, la vigilancia y la publicidad. Recuperar la prosperidad compartida requiere redirigir la tecnología, como ya se hizo en el pasado con el movimiento progresista. La sociedad debe participar activamente en el debate sobre el rumbo de la IA, exigiendo responsabilidad a empresarios e ingenieros. Los gobiernos deben promover el desarrollo de tecnologías que complementen a las personas, no que las reemplacen. Es fundamental reformar los modelos de negocio: los desarrolladores de IA suelen apropiarse de los datos de los usuarios y dependen de la publicidad digital, por lo que se necesita una regulación clara sobre la propiedad de los datos y una fiscalidad adecuada para los anuncios digitales. El sistema tributario debe actualizarse para no penalizar la contratación de trabajadores frente a la inversión en automatización. Además, los trabajadores deben tener voz en el desarrollo de la IA y participar en la toma de decisiones estratégicas, siguiendo modelos como la cogestión alemana. La IA en la administración pública debe ser más transparente y participativa, creando divisiones consultivas que faciliten una mejor toma de decisiones. Es imprescindible ampliar la financiación para investigaciones que busquen complementar la IA con las capacidades humanas y abordar problemas sociales urgentes. El paradigma actual, centrado en igualar o superar la inteligencia humana, favorece la automatización en detrimento de la colaboración entre humanos y máquinas. Es necesario reorientar la IA hacia una mayor complementariedad, promoviendo políticas y modelos de negocio que prioricen el bienestar colectivo. Fuente: eldiario.es y la obra “Poder y Progreso” de Daron Acemoglu.