La empleabilidad algorítmica

IMAGE: A blue and white infographic illustrating the article's concept of the 'Algorithmic Employability Trap'. A large capital 'A' is composed of interconnected gears and electronic circuits, symbolizing a system of control. Inside and around it are stylized icons and English text labels highlighting key negative impacts, such as 'Evaluation Risks', 'Cost Shifting', 'Monitoring & Classification', and showing employees as parts of a machine labeled 'AI Proficiency' and 'Data Adaptation'. A worker with a pen and 'Manual Skill' stands outside the main system. Text at the bottom describes the trend: 'FROM OPTIONAL TOOL TO MANDATORY REQUIREMENT: NEW DIGITAL OBEDIENCE & INEQUALITY IN THE WORKFORCE'

Mi columna de esta semana en el diario económico de El Español, Invertia, se titula «La nueva obediencia digital: sin inteligencia artificial, quizá dejes de ser empleable» (pdf), y trata sobre una transformación que me parece mucho más profunda de lo que sugiere la conversación habitual sobre productividad, automatización o «nuevas herramientas». Durante un tiempo, la inteligencia artificial en el trabajo fue presentada como una posibilidad, como un recurso adicional para quien quisiera experimentar y ganar eficiencia. Pero esa fase está terminando muy deprisa. En muchas empresas tecnológicas, el uso de la inteligencia artificial está dejando de ser voluntario para convertirse en un requisito explícito o implícito, incorporado a evaluaciones de desempeño, procesos de selección y expectativas cotidianas de rendimiento. Ya no se trata de que puedas usarla: se empieza a asumir que debes hacerlo.

Eso cambia completamente la naturaleza del debate. Cuando una herramienta pasa de opcional a obligatoria, deja de ser sólo tecnología y se convierte en una forma de disciplina laboral. La cuestión ya no es si ChatGPT, Copilot o el agente de turno te ayudan a trabajar mejor, sino qué ocurre cuando la empresa decide que tu valor profesional depende de tu disposición a integrarlos en cada tarea. El artículo del Wall Street Journal lo describe con bastante claridad al documentar cómo grandes tecnológicas y compañías de servicios empiezan a medir el uso de inteligencia artificial, a premiarlo y, en algunos casos, a penalizar su ausencia. No estamos ante una moda corporativa, sino ante la construcción de un nuevo estándar de normalidad laboral.

Naturalmente, esa normalidad se vende con el envoltorio más previsible del mundo: «adaptación», «eficiencia», «futuro del trabajo», «upskilling». Google, por ejemplo, ha lanzado en Europa toda una narrativa sobre cómo la inteligencia artificial puede impulsar crecimiento, formación y competitividad, mientras Salesforce presume de aumentos muy fuertes en el uso diario de inteligencia artificial entre trabajadores del conocimiento y de una expectativa creciente de rediseño de plantillas y funciones en torno a agentes y automatización. Nada sorprendente: las compañías que han invertido miles de millones en inteligencia artificial necesitan demostrar que su adopción interna es real, irreversible y ejemplarizante.

El problema es que, como ocurre siempre, los costes de esa supuesta modernización no se reparten de forma homogénea. La OCDE lleva tiempo advirtiendo de que la gestión algorítmica del trabajo no solo organiza tareas: también monitoriza, clasifica, recomienda, puntúa y condiciona la autonomía profesional. Y la OIT ha señalado que la exposición a la inteligencia artificial generativa se concentra especialmente en tareas administrativas y de oficina, es decir, precisamente en actividades donde la promesa de «asistencia» puede convertirse muy deprisa en una lógica de sustitución parcial, intensificación del control o degradación del margen de decisión. El FMI, además, advierte de que la inteligencia artificial puede aumentar la desigualdad si complementa sobre todo a los trabajadores ya mejor situados en términos de cualificación e ingresos.

Visto desde España, la cuestión adquiere un interés particular, porque aquí la discusión sobre inteligencia artificial suele oscilar entre el entusiasmo vacío y la retórica institucional, pero muy pocas veces aterriza en la estructura real del empleo. La Comisión Europea reconoce que España tiene fortalezas en conectividad y en ciertas competencias digitales de base, pero también sigue señalando debilidades persistentes en la digitalización empresarial, especialmente en las PYMEs. Y como las PYMEs siguen siendo el núcleo de nuestro tejido productivo, eso significa que la transición hacia la inteligencia artificial obligatoria no va a vivirse igual en todas partes. Las grandes empresas podrán formar, comprar licencias, rediseñar procesos y repartir costes. Las pequeñas, muchas veces, simplemente trasladarán la presión al trabajador.

Ahí está, de hecho, la parte más importante del problema. Si la «empleabilidad» empieza a definirse por la familiaridad práctica con herramientas de inteligencia artificial, pero el acceso a esa familiaridad depende del tipo de empresa en la que trabajas, entonces la inteligencia artificial deja de ser solo una innovación y se convierte en un nuevo mecanismo de segmentación laboral. No entre los que saben mucho y los que saben poco, sino entre los que tienen organizaciones capaces de absorber la curva de aprendizaje y los que tienen que improvisarla en soledad, fuera de horario y sin criterios claros. La propia OCDE, en su trabajo sobre inteligencia artificial generativa y pymes, subraya que estas pueden beneficiarse mucho de la tecnología, sí, pero también que encuentran barreras muy concretas en recursos, capacidades y gobernanza.

Y eso ocurre, además, en un mercado laboral español que sigue arrastrando vulnerabilidades estructurales. La OCDE destaca la persistencia de retos en productividad, calidad del empleo y formación continua, mientras Eurostat sigue mostrando el peso desproporcionado de la temporalidad en determinados segmentos del mercado de trabajo europeo, una realidad que en España tiene una relevancia obvia. Aunque el empleo haya mejorado y el desempleo haya caído, eso no elimina la fragilidad de muchos itinerarios laborales ni la facilidad con la que un nuevo requisito tecnológico puede convertirse en filtro social.

Por eso me interesa tanto este tema: porque desmonta la ficción de que la adaptación es un asunto puramente individual. Claro que cada trabajador tendrá que aprender, experimentar y encontrar su sitio en entornos cada vez más mediados por inteligencia artificial, pero cuando una empresa exige uso de inteligencia artificial sin dedicar tiempo, recursos, formación y criterios transparentes a esa transición, no está innovando: está externalizando costes. Está diciendo, básicamente, «actualízate tú, asume tú los riesgos, aprende tú por tu cuenta y acepta que tu evaluación dependa de herramientas cuyo funcionamiento, sesgos y límites no controlas». Y eso, más que futuro del trabajo, se parece bastante a una nueva obediencia digital.

La cuestión, en el fondo, no es tecnológica, es política y laboral. Si aceptamos sin más que la inteligencia artificial pase de ser herramienta opcional a condición tácita de empleabilidad, deberíamos al menos discutir quién define ese estándar, con qué garantías, con qué derechos para los trabajadores y con qué apoyo real para las empresas pequeñas. Porque si no lo hacemos, la inteligencia artificial no va a «democratizar» nada: va a funcionar como otro acelerador de desigualdad, otro instrumento de control y otra forma de clasificar quién merece seguir dentro y quién puede ser tratado como perfectamente prescindible.

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