Agosto, 2018Redacción: Jésica De Angelis

La automatización en la región: actualidad y perspectivas

By INTAL Admin Agosto, 2018
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Redactor: Jésica De Angelis
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  Ideas de Integración n264

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La introducción de robots en los sistemas productivos globales viene creciendo de manera acelerada. ¿Cómo se integra América Latina a este nuevo fenómeno?

 

Introducción

La robótica es el segmento de mayor avance de la inteligencia artificial (IA). Los primeros robots industriales se instalaron en los ‘60 principalmente en el sector automotriz, química y metales básicos. La introducción de los robots de servicios fue más reciente y puede relacionarse con robots en servicios profesionales (e.g. logística, agricultura, ganadería, salud), personales (e.g. de limpieza, seguridad) o vinculados con el entretenimiento o la asistencia de ancianos o personas con capacidades diferentes. Los avances en las tecnologías de visión artificial (machine vision), inteligencia artificial (IA), comunicación máquina a máquina, sensores y activadores han dado lugar a robots cada vez con mayor destreza, más seguros, menos costosos, más flexibles, compactos, adaptables y que mejoran a un ritmo acelerado.

De acuerdo con las cifras más recientes de IFR (2017), en 2016 se produjeron 16% más robots industriales que en 2015 y para 2017 las cifras preliminares dan cuenta de un 31% de aumento. Las proyecciones para 2020 consideran que habrá más de 3 millones de robots en uso en las fábricas, casi triplicándose respecto de 2008 (1,035 millones) y más del doble respecto de 2014 (1,472 millones). La venta de robots de servicios en 2016 creció 24%, 25% y 22% para los servicios profesionales, domésticos y de entretenimiento, respectivamente. Las proyecciones para 2017 marcan tasas en torno al 17%, 30% y 22%. En la nota se hará especial foco en la robótica industrial por su importancia para la estructura productiva.

¿Se ha subido la región a esta oleada de robotización? ¿en qué actividad existe potencial de automatización? ¿cuáles son los impactos esperados para la estructura productiva regional?

Penetración de la robótica en la región

Los robots se encuentran muy concentrados sectorial y geográficamente. El sector con mayor intensidad robótica, el automotriz, experimentó un aumento de la compra de robots de 6% anual posicionándose como el destinatario del 35% de la oferta total de robots de 2016. En segundo lugar, el sector de eléctrica y electrónica, tuvo un incremento de 41% en la demanda en 2016 alcanzando el 31% de la participación en las ventas totales de robots, dicho dinamismo se vinculó con el dinamismo sectorial y las necesidades de automatización e insumos (baterías, chips) en el contexto del auge de los sistemas globales de producción.

Ahora bien, no solo los principales demandantes de robots fueron dinámicos en la demanda de estos, sino que el dinamismo fue generalizado. Entre 2011 y 2016 la tasa total de crecimiento anual promedio de la instalación de robots fue 13% para todas las actividades, para el sector automotriz fue 12% y para eléctrica y electrónica 19%. En el mismo período, la tasa de crecimiento del sector de metal y maquinaria industrial (10% de la demanda total de 2016) fue de 15%, 9% en el caso del sector de gomas y plásticos (5% de la demanda) y 12% para alimentos y bebidas (3% de la demanda).

En términos geográficos, 5 países concentran el 72% de las ventas mundiales de robots de 2017 (IFR, 2018): China, Japón, Corea, EE.UU. y Alemania. El ascenso más impresionante es el de Vietnam, que pasó de comprar 2 mil robots en 2016 a 8 mil en 2017 (+410% en solo un año). México el demandante más importante de la región solo da cuenta de cerca de 2% de las compras mundiales de robots entre 2015 y 2016 y según las proyecciones se espera que su participación caiga (Gráfico 1). La participación de Brasil y resto de Sudamérica si bien es creciente se encuentra cercana al 0,5 y 0,15%, respectivamente. Por su parte, las grandes fábricas globales (Asia, EE. UU. y Europa) representan en torno al 95% de la demanda mundial de robots.

Gráfico 1. Participación actual y estimada en las ventas anuales de robots industriales

Fuente: BID-INTAL en base a Federación Internacional de Robótica (2017). *Proyecciones de IFR

De todas formas, México y Brasil se han transformado en mercados emergentes importantes para los robots industriales (Gráfico 2). México es el único país latinoamericano que figura entre los 10 principales mercados mundiales de robots: en 2017 con su demanda de cerca de 6 mil robots (+7% respecto de 2016) se ubicó en el décimo puesto como mercado más importante, luego de ostentar el octavo puesto en 2016 (IFR, 2018).

Gráfico 2. Variación interanual de las ventas estimadas de robots industriales multipropósito, según países o regiones seleccionadas

Fuente: BID-INTAL en base a Federación Internacional de Robótica (2017). *Proyecciones de IFR

Por su parte, la instalación en Brasil (IFR, 2017) se ubicó en algo más de 1200 unidades en 2016 (-14% en comparación con las unidades de 2015). Se espera que para los próximos años la demanda repunte y se ubique en tasas de crecimiento de más de 20%. Las proyecciones para 2020 dan cuenta de una tasa de crecimiento en torno al 29%.

Si bien el resto de Sudamérica se encuentra en niveles muy bajos respecto a los anteriores, presentó en 2016 un fuerte dinamismo: se instalaron 417 unidades, un 47% más de unidades que en el 2015. De todos modos, se esperan menores tasas de crecimiento para los próximos años.

En el caso de la penetración de la robótica, mientras que el promedio mundial de autómatas cada 10 mil empleados se encuentra en torno a los 74; en México dicho valor es de 31, en Brasil de 10 y en Argentina de 18. Desde ya, la brecha se agudiza al comparar con los países de mayor densidad de robots como Corea (631) o Singapur (488).

Consistentemente con lo que sucede a nivel mundial, de acuerdo con datos de 2014, el 70% de los robots de la región se concentra en el sector de transporte. La proporción restante se encuentra distribuida principalmente entre el sector de sustancias químicas y plásticos y metales. De acuerdo con un relevamiento de IADB (2017), el sector eléctrico y electrónico, fuente del dinamismo de la demanda de robots solo ha experimentado un aumento relevante en México, aunque aún muy lejos de los valores mundiales.

Potencial de automatización

De acuerdo con el indicador de automatización de McKinsey, solo 5% de las ocupaciones del mundo son totalmente automatizables mientras que en torno a la mitad de las actividades tienen potencial para ser automatizadas (McKinsey, 2017). Con esta métrica, la región cuenta con un promedio cercano al mundial, y resulta algo mayor en países como Colombia y Perú (Gráfico 3).

Gráfico 3. Potencial de automatización (en % de empleados)

Fuente: BID-INTAL en base a McKinsey Global Institute. Nota: la estimación se basa en datos de 46 países y se realiza una descomposición de las actividades (2000 definidas) y capacidades (18) que se necesitan dentro de cada ocupación (800). Para cada capacidad se determina 4 niveles de requerimientos (desde no requerido hasta el equivalente al cuartil más alto de desempeño humano a nivel global). Luego se asignan horas trabajadas para cada actividad de cada ocupación. Para conocer más en detalle la metodología acceda al Anexo metodológico del informe (Mckinsey, 2017).

De todas formas, el potencial de automatización depende de la naturaleza de las actividades, de las habilidades requeridas de los trabajadores y la complejidad tecnológica de las manufacturas. En particular, es mayor en actividades donde la calificación necesaria y la complejidad es baja (aunque no solamente) y donde las tareas son repetitivas y predecibles, pero también depende de factores como los precios de los robots, los salarios, la visión de la sociedad sobre la deseabilidad de la automatización en dicha tarea y el marco regulatorio.

De acuerdo con el mencionado índice, el potencial para el sector manufacturero es algo mayor al promedio, en torno al 60%, en especial en actividades físicas más predecibles (como la pintura, soldadura, etiquetado). En el caso de las actividades comerciales, el potencial de automatización se encuentra en torno a la media regional, excepto Brasil donde es un poco mayor. Por ejemplo, las actividades realizadas por la fuerza de ventas, cajeros/as, son actividades rutinarias con alto potencial de automatización. El potencial del sector primario se encuentra en torno a la media excepto en Perú donde es algo mayor. Labores como la supervisión de granjas o la de los contratistas de granja son ejemplos de actividades con potencial alto de automatización (Gráfico 4).

Gráfico 4. Potencial de automatización según sectores seleccionados (% de automatización posible estimado)

Fuente: BID-INTAL en base a McKinsey Global Institute. Nota: ídem Gráfico 3.

Ahora bien, las métricas precedentes no toman en cuenta el nivel educativo de la población, las características de la estructura productiva y de la canasta exportadora. El Indicador Sintético del Riesgo de Automatización desarrollado en un estudio reciente de BID-INTAL (Chelala, 2018) incluye los factores socioeconómicos, y estima que el riesgo de automatización en la región es de 39% (en una escala de 0 a 100%, siendo 100% el riesgo máximo), con mínimos de 36% y máximos de 43%. En dinámica, una diversificación de la estructura productiva hacia sectores menos vulnerables a la automatización, o una mejora de la calidad educativa lograrían reducir el riesgo de automatización relativo. Entre 2014 y 2017, el indicador sintético de riesgo de automatización creció para Argentina, Brasil, Chile, Colombia y Perú (países incluidos en la muestra del ejercicio), principalmente por causa del bajo nivel educativo; del riesgo estructural, es decir, el peso de sectores más susceptibles de ser automatizados y; en tercer lugar, por el uso de TIC (Gráfico 5). Cuando se lo combina con variables como el PIB y la distribución del ingreso, se observa que, el riesgo resulta mayor cuanto menor es el ingreso per cápita y mayor es la desigualdad.

Gráfico 5. Indicador Sintético de Automatización, según variable explicativa y país.

Fuente: extraído de Chelala (2018) en Estevadeordal y Beliz (2018). Nota: construido para 37 países de Norteamérica, América Latina, Europa y Asia para el período 2013-2016. El indicador compuesto incorpora el stock de robots por trabajador, uso de TIC, nivel educativo, participación de exportaciones de software en las exportaciones totales, peso del empleo en los sectores más susceptibles de ser automatizados. Para conocer más detalle sobre la metodología ver Estevadeordal y Beliz (2018)

El impacto de la robotización

Según estimaciones de McKinsey, la automatización podría aumentar la productividad de la economía mundial por el equivalente a entre 0,8% y 1,4% del PIB anual bajo la hipótesis de que el trabajo humano reemplazado se incorpora en otras actividades. Además, de acuerdo a las diversas contribuciones disponibles en La Revista de Integración y Comercio (IADB, 2017), la automatización ofrece oportunidades para la mejora de las condiciones laborales, reducción o eliminación de trabajos riesgosos, accidentes laborales, reducción de errores, mejora de calidad y velocidad de las operaciones o incluso llevar a cabo tareas difíciles o imposibles para las personas, entre otras.

Para el reconocido teórico austríaco Joseph Schumpeter el cambio tecnológico es el factor dinámico de la economía mundial, la introducción de un cambio discontinuo o innovación radical produce cambios que desatan transformaciones bruscas, discontinuas e irreversibles y que implica un proceso de creación y destrucción de empresas, actividades y sectores. Un informe de McKinsey (2013) identifica a la robótica avanzada, junto a otras 11 tecnologías como las de mayor potencial de disrupción económica y social (de rápido cambio, amplio impacto, potencial para cambiar dramáticamente el statu quo, impacto económico masivo). La robótica avanzada, (robots con grandes capacidades, destreza, inteligencia, mejores sensores) con aplicaciones manufactureras, de servicios, cirugía, atención de personas con capacidades diferentes tendría un impacto económico potencial entre los 1,7 y 4,5 Bn de dólares, 12% de la fuerza de trabajo mundial, 50 millones de personas con problemas de movilidad.

En línea con lo planteado por Schumpeter, la automatización de tareas al tiempo que se espera que cree nuevas actividades y empleos, impone el riesgo del “desempleo tecnológico”, donde algunos oficios desaparecerían y otros deberían transformarse para seguir existiendo. La evidencia disponible señala que una parte de las ocupaciones serán reemplazadas, en particular las tareas rutinarias. El temor por lo que pueda suceder con los empleos se refleja en las opiniones de los latinoamericanos: solo 24% cree que la IA y la robótica permitirán crear más empleo (Basco, 2017). A su vez, estos dilemas han localizado el debate a nivel mundial en temas como los sistemas de renta básica, la reducción de la jornada laboral, el fortalecimiento de los sistemas de protección social, entre otros (IADB, 2017).

De acuerdo con Estevadeordal y Beliz (2018), los conocimientos digitales, el pensamiento crítico y la creatividad fueron las habilidades que más aumentaron dentro de los requerimientos de los empleadores entre 2012 y 2015. En este sentido, un desafío importante será el surgimiento de nuevas profesiones vinculadas con la automatización y la recalificación de los trabajadores dado que sus tareas estarán crecientemente vinculadas con actividades complejas e interactivas, resolución de problemas, comunicación verbal, actividades interpersonales y serán cada vez menos rutinarias. En este sentido, el fortalecimiento del sistema científico-tecnológico será clave en este objetivo.

Ahora bien, el cambio tecnológico en algunos países asiáticos les ha permitido diversificar su matriz productiva, crear nuevos empleos, incrementar la densidad de robots, el valor agregado y la productividad. Carlota Perez señala que, en un esquema caracterizado por revoluciones tecnológicas sucesivas, la tecnología no es un ingrediente de una estrategia de desarrollo, sino que condiciona su viabilidad. Políticas apropiadas para la acumulación de capacidades tecnológicas y sociales permitirán aprovechar la oportunidad que ofrece la revolución tecnológica para alcanzar el desarrollo (Pérez, 2001). Irmgard Nübler de la OIT, apunta que para lograr el catching up y poder aprovechar las oportunidades de las nuevas tecnologías, los países de renta media necesitan capacidades colectivas, es decir, la combinación correcta de habilidades sociales, vocacionales, técnicas y de administración (Entrevista Irmgard Nübler). En la misma línea, un trabajo reciente de AfDB, ADB, BID, EBRD (2018) destaca que, la política pública de la región debe ocuparse de la fuerza laboral, en particular, la inversión en competencias resulta clave no solo para la adopción tecnológica en la estructura productiva de la región, sino para minimizar la incertidumbre de los trabajadores en relación a la automatización.

Reflexiones finales

La adopción de robots parece tener relación directa con la dimensión económica de los países y su estructura productiva. La penetración de la robótica en la región aún es baja, pero según algunas métricas reseñadas previamente podría crecer, en particular, en sectores vinculados con actividades más rutinarias.

Muchos analistas consideran que el impacto de la robotización será bueno para la sociedad aludiendo razones como el impacto en la productividad, reducción de tareas peligrosas para los trabajadores y creación de nuevos empleos de mayor calidad. Otros vaticinan los peores escenarios, por el desempleo tecnológico a partir de la automatización creciente. Sin lugar a duda, el impacto será enorme y modificará radicalmente las prácticas productivas a nivel global generando oportunidades de desarrollo industrial u obturándolas.

La política pública necesitará diseñar instrumentos para subirse a la nueva ola de innovación, adaptar la fuerza laboral a los desafíos que impone el cambio tecnológico (nuevas habilidades y formación continua) para mejorar las posibilidades de adopción tecnológica, minimizar los costos de esta transición y lograr que la sociedad se beneficie de este cambio. La integración regional es clave en este contexto a partir de la generación de clusters de innovación, transferencia de conocimiento, cooperación técnica, compras públicas regionales, conexión de redes regionales de incubadoras y Pequeñas y Medianas Empresas, exploración de complementariedades, redes regionales educativas, armonización de regulaciones y estándares, entre otras.

Bibliografía

AfDB, ADB, BID, EBRD (2018): “El futuro del trabajo. Perspectivas regionales”. Abril, 2018. Washington, DC. https://publications.iadb.org/bitstream/handle/11319/8840/El-futuro-del-trabajo-Perspectivas-regionales.pdf?sequence=3&isAllowed=y

Basco, A. I. (2017). La tecno-integración de América Latina: Instituciones, comercio exponencial y equidad en la era de los algoritmos. Inter-American Development Bank. https://publications.iadb.org/handle/11319/8657

Chelala, S. (2018): ¿Micro o macro datos? Una medida alternativa del riesgo de automatización del empleo en Estevadeordal, A., & Beliz, G. (2018). Revista Integración & Comercio: Año 22: No. 44: Julio, 2018: Algoritmolandia: inteligencia artificial para una integración predictiva e inclusiva de América Latina. https://publications.iadb.org/handle/11319/9080

Federación Internacional de Robótica. 2017. Why service robots boom worldwide. IFR.

Federación Internacional de Robótica. 2017. World Robotics Report 2017. IFR.

Federación Internacional de Robótica. 2018. World Robotics Report 2018. IFR. Preview. https://ifr.org/downloads/press2018/RT_WR_2018_Preview_20_06_rev.pdf

IADB (2017). Integration and Trade Journal: Volume 21: No. 42: August, 2017: Robot-lución: The future of work in Latin American Integration 4.0.

Mankiya, J., Chui, M., Bughin, J. et al. 2013. Disruptive Technologies: Advances that will transform life, business and the Global Economy. McKinsey Global Institute, mayo.

Manyika, J., Chui, M., Miremadi, M., Bughin, J., George, K., Willmott, P., & Dewhurst, M. (2017). A Future that Works: Automation, Employment, and Productivity. McKinsey Global Institute.

Pérez, C. (2001). Cambio tecnológico y oportunidades de desarrollo como blanco móvil.

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