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La estructura productiva brasileña frente a la transformación digital de las economías

Actualizado: 25 de jun de 2019

Por Ivette Luna

Recientemente, el ex-presidente norteamericano Barack Obama en un evento sobre tecnología en São Paulo, Brasil, declaró que “La educación no es caridad, no es un favor a los pobres. Si inviertes en educación, estás dando oportunidades y haciendo tu mercado más rico y tus empresas se vuelven exitosas (…). Las máquinas harán los trabajos repetitivos, pero solo las personas pueden pensar e inspirar. Por eso tenemos que motivar a los jóvenes a que sean creativos …”[1].


En efecto, estudios recientes muestran que las transformaciones productivas resultantes de la digitalización de las economías y la cuarta revolución industrial demandarán con mayor intensidad ocupaciones basadas menos en habilidades manuales y más en capacidades formales/cognitivas (Autor, 2014), habilidades blandas (Deming, 2015) y digitales (Gierten and Spiezia, 2016).


Este artículo presenta un escenario que analiza los impactos potenciales en la estructura ocupacional brasileña, en las capacidades y consecuentemente en la estructura productiva resultante de la digitalización y automatización de las economías. El escenario es construido a partir de la extrapolación de las probabilidades de substitución por ocupaciones, estimadas para el caso norteamericano por Frey & Osborne (2013)[2], para la estructura productiva brasileña utilizando los datos públicos de la Relación Anual de Informaciones Sociales (RAIS) para el año de 2017.

La estructura productiva brasileña

América Latina se caracteriza por tener una marcada heterogeneidad y una parte significativa de la fuerza de trabajo en condiciones de informalidad o en actividades de subsistencia y productividad muy baja, lo que afecta negativamente la distribución del ingreso y el ingreso medio de la economía (CEPAL, 2014). El Brasil no es diferente.


La gráfica siguiente ilustra la estructura productiva brasileña en 2017[3]. El tamaño de cada cuadrado es proporcional al total de empleos formales generados por sector. Poco más del 14% y 18% del total de personas ocupadas (PO) se encuentran en el sector de ventas al por menor (Varejo en portugués) y en la administración pública. Por otro lado, los sectores de Petróleo y Gas (rojo), Tecnologías de la Información (TI), Finanzas, Investigación y desarrollo (P&D o Pesquisa e Desenvolvimento en portugués, representado por el cuadrado más amarillo en el canto superior derecho de la gráfica) y educación se destacan por tener los mayores sueldos medios por hora de trabajo, como se expresa en la misma gráfica según el color usado, aumentando a medida que se transita del azul al amarillo y finalmente el rojo.


Gráfica 1: estructura productiva brasileña en 2017


Fuente: elaboración propia a partir de la data de la Relación Anual de Informaciones Sociales (RAIS).


Es evidente la alta heterogeneidad y desigualdad de su estructura productiva: pocos ganando mucho y muchos ganando poco. Y más, pocos empleos son generados en sectores con mejores remuneraciones y de mayor intensidad tecnológica, que demandarían mejores puestos de trabajo y competencias/habilidades que serán valorizadas en ese nuevo contexto de las economías digitales y de la Industria 4.0. Es el caso del sector de Petroleo y Gas y del sector de I&D, responsables por 0,05% y 0,09% del total de empleos formales en 2017.


Por otro lado, el déficit en los niveles de escolaridad de los trabajadores en el mercado formal se presenta como una barrera para su propio desarrollo. En 2003, apenas 30% de personas ocupadas culminaron sus estudios secundarios. En 2017 cerca del 70% alcanzaron como máximo el nivel medio completo, con poco menos del 50% con secundaria completa (como se puede observar en la Gráfica 2), un avance al final de cuentas.


Gráfica 2: distribución de los trabajadores por escolaridad


Fuente: Elaboración propia a partir de la RAIS (2017).


Recientemente, en un reportaje de la revista Exame[4] se indica el déficit de trabajadores con un mínimo de formación y una cantidad excesiva de puestos de trabajo desiertos por no contar con el nivel de formación requerido. Esta incompatibilidad en el escenario de la nueva revolución industrial ciertamente no contribuirá con una transición justa para este sector ya fragilizado de la población; mucho menos permitirá su inserción en ocupaciones menos vulnerables en el corto plazo.


Si aplicamos las probabilidades estimadas por Frey y Osborne (2013) sobre la estructura brasileña, observamos que los sectores de TI, Educación, Salud, asistencia social e I&D son los que tienen a buena parte de sus ocupaciones (de por lo menos 40% del total de PO) en el grupo de bajo riesgo (probabilidad de substitución menor que 30%). Por otro lado, los sectores de agricultura y alimentos son los que poseen la mayor parte de sus ocupaciones en el grupo de alto riesgo (probabilidad superior a 70%).


Estos resultados nos llevan a pensar que hay una relación entre el nivel de calificación formal de los profesionales y de adquisición de capacidades menos rutinarias y manuales, con el riesgo de substitución de ocupaciones, y que este riesgo es mayor en el caso de sectores caracterizados por actividades que demandan en menor grado habilidades de fondo cognitivo, digital o de interacción social.

Entonces, ¿qué hacemos?

Los desafíos son diversos, pero lo que se destaca es la necesidad vigorosa por la recapacitación de los trabajadores más vulnerables a esa nueva realidad, para garantizar la permanencia de ese segmento de la población en el mercado laboral. Es decir, hay una necesidad por un plan de inversión en formación adecuada y continuada, que atienda la demanda de sectores con mayor potencial de automatización y en aquellos sectores de alta tecnología desde la base, generando también con esto, un ambiente que permita una transición de los trabajadores a segmentos menos vulnerables.


Por otro lado, si bien la adopción de nuevas tecnologías que permitan niveles mayores de automatización de nuestras industrias y servicios es un proceso lento, la adaptación de los agentes (firmas, trabajadores, instituciones) también requiere de tiempo para absorber nuevas capacidades e insertarlas efectivamente en nuestras actividades. Y todo indica que esta nueva revolución tecnológica viene a una velocidad mayor respecto a las anteriores y, por lo tanto, nuestro conjunto de capacidades se tornará obsoleto más rápidamente si nada se hace para evitar nuestro propio rezago.


Así, el timing apropiado y la inversión en infraestructura y en nuestro sistema educacional, de formación profesional y de desarrollo de habilidades blandas y digitales tendrían que considerarse en la formulación de políticas públicas que aborden este problema, de manera que nos sea posible luchar contra la precarización del trabajo y que se garantice el máximo aprovechamiento de las capacidades de todos los individuos contribuyendo así a un desarrollo sostenible, inclusivo y con equidad.


Notas

[1] https://noticias.r7.com/tecnologia-e-ciencia/educacao-nao-e-caridade-diz-barack-obama-em-palestra-no-brasil-30052019?fbclid=IwAR3q4VyMpMZuM035jyJm27L_pq3vCuv_quPLp6vf8Tp_Kd76lajK1_pV65M


[2] Frey & Osborne (2013) estiman un 47% del total de empleos en los Estados Unidos con alta probabilidad de substitución como resultado de la automatización de sus procesos productivos. Un estudio posterior desarrollado para el mismo país por la McKinsey Global Institute (2017) destaca que menos del 5% de todas las ocupaciones podrán automatizarse por completo, y alrededor del 60% de todas las ocupaciones tendrían al menos 30% de sus actividades automatizadas. Es decir, más que una extinción de ocupaciones, lo que veremos será una automatización parcial de las mismas al substituir parte de las tareas que las definen.


[3] A 2 dígitos de la Clasificación Nacional (CNAE 2.0) compatible con la Clasificación Internacional ISIC Rev. 4.0.


[4] https://exame.abril.com.br/economia/brasileiro-desempregado-sem-formacao-nao-consegue-nem-trabalhos-basicos/


Referencias

Autor, D. (2014) ‘Skills, education, and the rise of earnings inequality among the “other 99 percent”’, Science, 344(6186), pp. 843–851. Available at: https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/96768.


CEPAL (2014) Cambio estructural para la igualdad: Una visión integrada del desarrollo. Santiago de Chile.


Deming, D. J. (2015) The Growing Importance of Social Skills in the Labor Market. 21473. Cambridge. Available at: http://www.nber.org/data-appendix/w21473 (Accessed: 2 September 2018).


Frey, C. B. and Osborne, M. (2013) The Future of Employment on Technology and Employment: How susceptible are jobs to computerisation?, The Oxford Martin Programme on Technology and Employment.


Gierten, D. and Spiezia, V. (2016) ‘New Forms of Work in the Digital Economy’, Oecd Digital Economy Papers, (260), pp. 1–44. doi: 10.1787/5jlwnklt820x-en.


McKinsey Global Institute (2017) A future that works: automation, employment, and productivity. Available at: www.mckinsey.com/mgi. (Accessed: 25 September 2018).

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