Automatización y fuerza laboral: el reskilling ya no es opcional

La fabricación tal como la conocemos tiene fecha de caducidad. No es una predicción alarmista ni un titular diseñado para generar clics; es la conclusión a la que llegan sistemáticamente los reportes del World Economic Forum, de Oxford Economics y de prácticamente cualquier analista que observe la velocidad a la que la automatización penetra los procesos industriales. En 2018, se desplegaron más de 40,000 robots industriales en fábricas estadounidenses --un incremento del 22% respecto al año anterior. Las máquinas y los algoritmos, según el informe Future of Jobs del WEF, contribuyeron con el 42% del total de horas-tarea en 2022.

La proyección más citada --y más inquietante-- proviene de Oxford Economics: 20 millones de empleos manufactureros desplazados para 2030. Un solo operario que hoy maneja una o dos máquinas podría supervisar 10 o 20 en la próxima década. La aritmética es implacable.

Pero los números tienen dos caras. El mismo ecosistema de automatización que amenaza con eliminar roles también tiene el potencial de crear 133 millones de posiciones nuevas, según estimaciones del WEF. La distancia entre el escenario catastrófico y el optimista no la determina la tecnología --esa avanza independientemente de lo que opinen los trabajadores o los sindicatos. La determina la capacitación.

Aquí es donde la conversación adquiere urgencia para México y para América Latina. En economías donde una porción significativa de la fuerza laboral tiene exposición limitada a herramientas digitales, la transición hacia roles que requieren supervisión de sistemas automatizados, análisis de datos o mantenimiento de infraestructura robótica no ocurre de manera orgánica. Requiere programas de reskilling diseñados con la misma seriedad ingenieril que se aplica al diseño de las máquinas que están reemplazando los procesos manuales.

Amar Hanspal, CEO de Bright Machines, propone un reencuadre que merece atención: en lugar de equiparar automatización con desplazamiento, los fabricantes deberían abordar la modernización como un medio para liberar a los trabajadores de tareas repetitivas y reubicarlos en roles más productivos y significativos. La idea es atractiva en teoría. En la práctica, funciona solo si existe una infraestructura de capacitación que permita ese tránsito.

Algunos corporativos ya están invirtiendo en ese frente. Amazon implementó programas que incentivan y financian la capacitación de sus empleados en competencias nuevas, con rutas claras hacia posiciones mejor remuneradas dentro de la misma organización. Stanley Black and Decker se comprometió a retener y capacitar a 10 millones de empleados de fábrica para 2030 a través de un programa estructurado de mejores prácticas educativas en todos los niveles.

Para las empresas que no tienen el presupuesto de Amazon ni la escala de Stanley Black and Decker, la ruta pasa por tres ejes. Primero, investigación: entender con precisión cuáles procesos serán automatizados, en qué plazo y qué competencias necesitarán los trabajadores que los supervisen. Segundo, alianzas con instituciones de formación especializada que puedan diseñar programas de capacitación alineados con las necesidades reales del negocio, no con currículas genéricas. Tercero, programas piloto que permitan validar el modelo de reskilling en la práctica antes de escalarlo.

Hay un dato que debería aliviar parte de la ansiedad: la evidencia muestra que gran parte de la capacitación digital, incluso para trabajadores con exposición mínima a la tecnología, se completa exitosamente en no más de 60 minutos. En países donde 10 de cada 11 personas nunca habían usado una computadora, los programas de formación básica han logrado resultados funcionales en tiempos que desafían las suposiciones sobre la dificultad de la transición digital.

El desplazamiento de millones de empleos en está década es prácticamente inevitable. Lo que no está determinado es si ese desplazamiento se traduce en desempleo masivo o en una reubicación productiva de la fuerza laboral. La diferencia entre ambos escenarios no depende de los robots ni de los algoritmos. Depende de las decisiones que tomen hoy los líderes empresariales, los gobiernos y los propios trabajadores respecto a la capacitación. Esperar a que la automatización llegue para reaccionar es el equivalente corporativo de estudiar para el examen la noche anterior: a veces funciona, pero las probabilidades no están a tu favor.