Los robots pueden realizar el 74 % del trabajo físico, y casi nada de ello es rentable

Anthropic publicó un estudio el 30 de septiembre que coloca dos cifras una junto a la otra, y la brecha entre ellas es todo el argumento.

La primera cifra es el 74 %. Los robots que existen hoy pueden realizar el 74 % de las tareas físicas laborales en Estados Unidos, al menos en algún entorno. Esas tareas representan el 34 % de todas las horas de trabajo. La segunda cifra es el 0,3 %, que es la proporción de trabajo para la que un robot es actualmente más barato que el humano que realiza la tarea.

La capacidad está en gran medida ahí. La economía no. Esa reformulación es la contribución útil del artículo, escrito por los economistas Russell Legate-Yang y Maxim Massenkoff.

Cómo se construyó el índice

El estudio parte de O*NET, la base de datos ocupacional de EE. UU. que abarca alrededor de 900 ocupaciones y unas 19.000 descripciones de tareas. Claude primero clasificó las tareas en trabajo físico, cognitivo e interpersonal, lo que marcó 7.594 como físicas. Luego buscó en la web robots reales capaces de realizar cada tarea y los calificó.

La escala de calificación es la parte ingeniosa, porque clasifica las tareas según cuánta estructura necesita el entorno. E0 significa que ningún robot puede hacerlo hoy. E1 significa que un robot puede hacerlo en un espacio diseñado específicamente, como una línea de montaje. E2 significa un lugar de trabajo humano estructurado, como un almacén logístico. E3 significa un entorno no estructurado, como una carretera urbana.

Solo contó la capacidad demostrada. Cada calificación debía citar un despliegue, una venta comercial o una demostración, y los autores afirman que los resultados se mantienen si se eliminan las demostraciones.

Esa escala produce una imagen mucho más honesta que una única puntuación de capacidad. Un robot que solo funciona en el suelo de una fábrica y un robot que funciona en una calle pública plantean amenazas muy diferentes para un empleo, y el índice lo dice en lugar de promediarlos juntos.

Dónde reside realmente el 74 %

La mayor parte del trabajo que un robot puede realizar solo es factible cuando el lugar de trabajo se reconstruye en torno al robot. Las categorías E1 y E2 juntas representan el 33 % de las horas de trabajo, y los robots de mundo abierto, el nivel E3, cubren solo el 1 %.

El patrón ocupacional es marcado. La conducción domina por completo. Nueve de las diez ocupaciones más expuestas con al menos 20.000 empleos son operadores de vehículos, lo que se deriva de coches, camiones, tractores y pavimentadoras autónomas, con Waymo citado para tareas de taxi. Los taxistas encabezan el índice con 2,2 sobre 3. El trabajo de almacén es el siguiente, donde robots como el Vulcan con detección táctil de Amazon recogen y almacenan mercancía, y los clasificadores de reciclaje tienen más de tres cuartas partes de su tiempo de tarea calificado como E2.

La enfermería y la reparación general se sitúan cerca del fondo. Los robots actuales pueden hacer poco de ese trabajo incluso en entornos controlados, lo que dice algo sobre cuánto del cuidado y la reparación se reduce a destreza y a leer una situación en lugar de seguir un procedimiento.

El perfil de la fuerza laboral es casi el inverso de la exposición a los modelos de lenguaje. Al comparar a los trabajadores en el quintil superior del índice de exposición a robots con trabajadores no expuestos, tienen 20 puntos porcentuales menos de probabilidad de ser mujeres, 16 puntos más de probabilidad de ser hispanos, 55 puntos menos de probabilidad de tener una licenciatura, reciben alrededor de 30 dólares menos por hora y enfrentan una tasa de desempleo más del doble de alta.

Cuarenta años hasta el diez por ciento

Los escenarios de costes son donde se agota el optimismo de la cifra de capacidad. Si los precios de los robots siguen cayendo aproximadamente un 3 % anual, el ritmo que se ha mantenido desde la década de 1990, se necesitan unos 40 años para que los robots sean competitivos en costes para el 10 % del trabajo humano. Un escenario de referencia separado sitúa el punto en el que los robots superan el coste humano para la mitad del trabajo físico en 2085.

Un escenario rápido alternativo alcanza la competitividad en costes para la mitad del trabajo físico actual para 2050, pero asume que los costes caen hasta cuatro veces más rápido y las capacidades mejoran el doble de rápido. Los autores son explícitos en que estos son resultados modelados, no predicciones sobre cuándo desaparecerán los empleos.

El estudio también acopla el índice de robots a trabajos existentes sobre exposición a modelos de lenguaje. Los LLM por sí solos exponen alrededor de la mitad del trabajo. Añadir cualquier robot que pueda realizar una tarea en E1 o superior eleva esa cifra al 81 %. El transporte y la mudanza pasan de menos del 15 % de exposición a aproximadamente el 90 %. El apoyo administrativo y de oficina se acerca a la exposición casi total, porque las tareas físicas ligeras que un chatbot no podía manejar resultan ser de tipo robot.

Vale la pena tener en cuenta una advertencia metodológica. Combinar estimaciones de costes a nivel de tarea en ocupaciones completas puede contar el mismo robot más de una vez, o pasar por alto los costes de coordinación de operar varios juntos. Los autores lo señalan ellos mismos, y significa que las cifras agregadas son direccionales más que precisas.

Por qué la escala de entornos es el eje correcto

La mayoría de los pronósticos de automatización tratan la capacidad como un único dial. La escala de cuatro niveles del estudio reemplaza eso con algo más cercano a cómo funciona realmente el despliegue, que es una cuestión de cuánto orden necesita el robot a su alrededor.

La distinción explica por qué las cifras se ven como se ven. Un almacén es un lugar de trabajo humano estructurado, por lo que un robot puede incorporarse a una tarea allí sin reconstruir el edificio. Una calle de la ciudad no lo es, por lo que el robot tiene que manejar todo lo que hace una persona, incluidas las partes que nadie escribió. Esa brecha entre E2 y E3 es donde reside la diferencia entre el 33 % y el 1 % de las horas de trabajo.

También explica por qué los robots tienen dificultades con trabajos que parecen simples desde fuera. La reparación general implica una secuencia de pequeños juicios sobre una situación que el robot nunca ha visto, lo que lo empuja hacia E0 aunque cada movimiento individual esté al alcance. La escasez no es solo destreza. Es la capacidad de operar en un mundo que no fue diseñado para ti.

Dónde importan las propias advertencias del estudio

Dos limitaciones vale la pena tener presentes al leer las cifras principales. Combinar costes a nivel de tarea en ocupaciones completas puede contar el mismo robot más de una vez, o pasar por alto los costes de coordinación de operar varios juntos, y los autores lo dicen directamente. Eso hace que las cifras agregadas sean direccionales más que precisas.

La segunda es que las calificaciones de capacidad se basan en despliegues, ventas y demostraciones documentados. Ese es un estándar más estricto que un artículo de investigación, y más generoso que un producto enviado. Un robot que se ha demostrado una vez cuenta como capaz de realizar una tarea, lo que se leerá como optimista para cualquiera que haya visto fallar una demo en una instalación real.

Ninguna de las dos advertencias cambia la forma del hallazgo. Ambas limitan cuánto peso debería tener una sola cifra.

Qué dicen realmente las cifras

Existe la tentación de leer el 74 % como una amenaza y el 0,3 % como un indulto. Ambas lecturas se pierden la parte interesante, que es la relación entre ellas.

Una prueba retrospectiva de 50 años respalda el método: las ocupaciones más expuestas a robots en 1977 sí vieron mayores caídas salariales y de empleo en las décadas siguientes. La exposición predice presión, con el tiempo. Lo que no predice es la velocidad, y la curva de costes es lo que establece la velocidad.

El propio enfoque del estudio es el que vale la pena conservar. Los argumentos sobre automatización suelen basarse en la capacidad, como si la única pregunta fuera si una máquina puede hacer el trabajo. Este artículo le da la vuelta: la capacidad está sustancialmente ahí, el precio no, y cuatro décadas para llegar al diez por ciento no es un pronóstico que justifique el pánico ni la complacencia. Es la descripción de una factura que aún no ha vencido.