Los algoritmos están empeorando la desigualdad económica

Personal del HBR/Oleksandr Shchus/Getty Images

Los riesgos de discriminación y sesgo algorítmicos han recibido mucha atención y escrutinio, y con razón. Sin embargo, hay otro efecto secundario más insidioso en nuestra sociedad, cada vez más impulsada por la IA: la desigualdad sistemática creada por la naturaleza cambiante del propio trabajo. Tememos un futuro en el que los robots nos quiten el trabajo, pero ¿qué pasará cuando una parte importante de la fuerza laboral acabe en trabajos gestionados algorítmicamente con poco futuro y pocas posibilidades de progreso?

Uno de los tropos clásicos del éxito hecho a sí mismo es el líder que viene de orígenes humildes, que se abre camino desde la sala de correo, la caja registradora o la fábrica. Y aunque hacerlo es considerablemente más difícil que Hollywood podría sugerir que la movilidad de abajo hacia arriba era al menos posible en las organizaciones tradicionales. Charlie Bell, exdirector ejecutivo de McDonald’s, comenzó como miembro de la tripulación voltear hamburguesas. Mary Barra, presidenta y directora ejecutiva de General Motors, comenzó en línea de montaje. Doug McMillon, CEO de Walmart, comenzó en centro de distribución.

En comparación, ¿cuántos conductores de Uber cree que tendrán la oportunidad de ocupar un puesto directivo en la empresa, y mucho menos de dirigir el gigante de los viajes compartidos? ¿Cuántos futuros altos ejecutivos de Amazon comenzarán sus carreras entregando paquetes o apilando estantes? El multimillonario fundador y CEO de Instacart puede que lo haya hecho personalmente entregado el primer pedido de la empresa, pero ¿cuántos más seguirán sus pasos?

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Este es el problema: hay un «límite máximo» que impide el avance profesional, independientemente del género o la raza, porque, en una organización impulsada por la IA, los empleados subalternos y los autónomos rara vez interactúan con otros compañeros de trabajo humanos. En cambio, se gestionan mediante algoritmos.

En esta nueva era de trabajo mediado digitalmente, normalmente hay un flujo de información jerárquico, en el que la empresa decide la información que quiere compartir con usted. A diferencia de conducir un taxi, donde hay comunicación por radio abierta entre los conductores y el operador de despacho y entre los propios conductores, cuando trabaja para Uber o Lyft, el contenido de sus interacciones es el resultado de un función de optimización diseñado para maximizar la eficiencia y los beneficios.

Gestionarse algorítmicamente es estar sujeto a una supervisión y una vigilancia constantes. Si es uno de los millones de trabajadores de reparto de comida en China que trabajan para Meituan o Ele.me, un algoritmo determina cuánto tiempo debe tardar en entregar un pedido, reducir su salario si no cumple con el plazo. Del mismo modo, los algoritmos también rastrean cuidadosamente a los empleados de los centros de distribución de Amazon; deben trabajar en» Amazon Race», descrito como «en algún punto entre caminar y correr».

Cuando trabaja en la economía colaborativa, no solo sus jefes de IA deberían preocuparse, sino que sus compañeros de trabajo también suelen ser su competencia. Por ejemplo, los residentes de Chicago que viven cerca de los puntos de distribución de Amazon y las tiendas de Whole Foods denunció la extraña apariencia de los teléfonos inteligentes que cuelgan de los árboles. ¿El motivo? Los conductores de reparto por contrato estaban desesperados por superar a sus rivales en cuanto a las tareas. Creían que colgar sus dispositivos cerca de las estaciones de entrega les ayudaría a jugar con el algoritmo de asignación del trabajo; un smartphone colocado en un árbol podría ser la clave para conseguir una ruta de entrega de 15 dólares segundos antes que otra persona.

El trabajo ha ido cambiando en las últimas décadas. El mercado laboral ha crecido cada vez más polarizado, con la erosión de los trabajos de cualificación media en relación con los trabajos de nivel inicial y poco cualificado y los empleos de alto nivel que requieren mayores niveles de habilidad. Es probable que la crisis de la COVID-19 tenga acelerado el proceso. Desde 1990, a cada recesión estadounidense le ha seguido una recuperación sin empleo. Esta vez, como IA, algoritmos y automatización remodelar la fuerza laboral, puede que acabemos con algo peor: una recuperación en forma de K — donde las perspectivas de los que están en la cima se disparan y todos los demás ven caer su suerte.

El nueva brecha digital es una brecha cada vez mayor entre los trabajadores con acceso a la educación superior, el liderazgo, la tutoría y la experiencia laboral, y los que no lo tienen. En mi libro reciente, El líder algorítmico, exploro un escenario particularmente nefasto: una división de clases entre las masas que trabajan para algoritmos, una clase profesional privilegiada que tiene las habilidades y capacidades para diseñar y entrenar sistemas algorítmicos y una aristocracia pequeña y ultra rica, que es propietaria de las plataformas algorítmicas que gobiernan el mundo.

Ya está surgiendo una fuerza laboral global, mal pagada y algorítmica. En Latinoamérica, una de las empresas emergentes de más rápido crecimiento es Rappi, una mezcla de Uber Eats, Instacart y TaskRabbit. Los clientes de ciudades como Bogotá y la Ciudad de México pagan alrededor de 1 dólar por pedido o 7 dólares fijos al mes. A cambio, pueden acceder a una amplia red de mensajeros bajo demanda que entregan comida, comida y casi cualquier otra cosa que desee. Amazon tiene una red informal de repartidores, llamada Amazon Flex, listo para dejar los paquetes directamente en su puerta y, pronto, incluso entregarlos en la calle, colocarlos en el maletero del coche o abrir la puerta de su casa y guardar la comida en la nevera.

En su conferencia de 1930 Posibilidades económicas para nuestros nietos, John Maynard Keynes predijo que, alrededor de 2030, el problema de la producción estaría resuelto y que habría suficiente de todo para todos. Sin embargo, el problema es que las máquinas causarían desempleo tecnológico. El escenario que Keynes no anticipó del todo fue nuestro caso actual de alto empleo tecnológico, con el consiguiente grado de alta desigualdad.

La fuerza laboral está cambiando, al igual que la lugar de trabajo. Cada vez encontrará más una brecha entre los altos ejecutivos y una franja exterior de trabajadores transitorios, incluso dentro de las organizaciones. Ya sea en el comercio minorista o los servicios financieros, la logística o la fabricación, las organizaciones impulsadas por la IA están dirigidas por un pequeño grupo de empleados bien remunerados, respaldados por una automatización sofisticada y, potencialmente, por millones de autónomos mal pagados y gestionados algorítmicamente en la periferia.

La polarización laboral es solo una parte del problema. Lo que realmente debemos temer es la trampa de la desigualdad algorítmica que resulta de los bucles de retroalimentación. Una vez que sea un trabajador de la economía colaborativa que dependa de las tareas que le asigne su teléfono inteligente, no solo hay pocas oportunidades de ascenso o desarrollo, sino que otros algoritmos pueden agravar aún más su situación. Piénselo como un asilo de pobres digital. Con sus ingresos y tareas como rehenes por las fluctuaciones del mercado, la nueva subclase de la IA podría verse penalizada por los sistemas automatizados que determinan el acceso a bienestar, préstamo, seguro, o atención médica, o ese conjunto penas privativas de libertad.

Sin embargo, es peligroso buscar soluciones rápidas para un problema que aún no se ha manifestado por completo, especialmente si significa injerto La protección de los trabajadores del siglo XX se incorpora a los modelos de negocio del siglo XXI. Los gobiernos y los reguladores apoyados por las plataformas populistas ya se centran en atacando gigantes digitales mundiales. Su objetivo es impedir que evitar las obligaciones tributarias y están trabajando para regular las condiciones laborales de sus trabajadores autónomos, para aplicar restricciones a la recopilación de datos e incluso para gravar sus robots. Algunas de estas ideas tienen mérito. Otros son prematuros o, lo que es peor, solo teatro político.

La solución a largo plazo a la desigualdad algorítmica no estará solo en los impuestos y la regulación, sino más bien en nuestra capacidad de proporcionar un sistema educativo adecuado para el siglo XXI. Reiniciar la educación no será fácil. En lugar de buscar formas de utilizar la IA en la enseñanza, la verdadera pregunta es: ¿cómo enseñamos a las personas a aprovechar la inteligencia artificial en sus carreras? ¿Y cómo enseñamos a las personas a estar preparadas para una vida de aprendizaje y reentrenamiento constantes?

Los líderes empresariales tienen un papel crucial que desempeñar. No solo deberían crear canales de comunicación, comentarios y promoción para los autónomos en la periferia de sus organizaciones, sino que también deben tomarse en serio la reformación y la participación de la comunidad. Por ejemplo, AT&T es readiestramiento la mitad de su fuerza laboral, mientras que Cisco, IBM, Caterpillar, McKinsey y JPMorgan son oferta pasantías para estudiantes de instituto y están trabajando con las escuelas locales para mejorar sus planes de estudio de enseñanza. Todas estas son buenas iniciativas, pero se necesitarán más, no solo para la cohesión social, sino también para garantizar la diversidad y la agilidad de la fuerza laboral del mañana.

Necesitamos un plan mejor para el futuro. Sin uno, la trampa algorítmica de la desigualdad será una historia contada no en las estadísticas y los ratios de riqueza, sino en las señales de auxilio: teléfonos inteligentes colgados de los árboles, ciudades de tiendas de campaña para las personas sin hogar y mensajeros humanos que escanean los cielos en busca de los drones de reparto que significan su inminente fin.