by bbeltran

 

 

 

La STSJ CyL\Valladolid 15 de septiembre 2025 (rec. 2003/2025) ha declarado la procedencia de un despido objetivo en una empresa de traductores, alegando en la carta de despido una situación económica negativa provocada por la disminución de las peticiones de los clientes porque, a raíz de la irrupción de la IA, las traducciones las hacen con sus propios medios (en este enlace pueden consultar otros testimonios judiciales anteriores).

Una de las principales incógnitas que suscita la implantación de la IA por parte de las empresas y de los ciudadanos es determinar qué efectos tendrá sobre el empleo y, en particular, si, en el peor de los casos, acabará precipitando una pérdida masiva de puestos de trabajo. Estrechamente anudada a esta cuestión, también sobrevuela la pregunta sobre si, el postulado de la «destrucción creativa» de los procesos de innovación propuesta por SCHUMPETER, se dará en este nuevo estadio y, en caso afirmativo, con qué intensidad.

En estos momentos, no sabemos si el caso de Valladolid es el primero de otros muchos. Y es muy difícil hacer cualquier estimación.

El propósito de esta entrada es darles cuenta de las particularidades de la incertidumbre en este contexto y, en definitiva, de las dificultades para anticipar qué podría depararnos el futuro.

 

Recelen de los pronósticos económicos

Hacer un pronóstico sobre el impacto de la IA en el empleo (como en muchos otros ámbitos), honestamente, no creo que sea prudente.

No obstante, son muchos los que se publican. Por ejemplo, como recoge el CES en su Memoria de 2024 (142): «El FMI señala que casi el 40 por 100 del empleo mundial y el 60 por 100 en los países más avanzados está expuesto a la IA» (ver también, 333 y ss.).

Les sugiero que recelen de todos los pronósticos (al alza o a la baja) que puedan escuchar o leer en lo sucesivo. Especialmente porque, apelan a contextos sometidos a (lo que KAY y KING denominan) una «incertidumbre radical». Es decir, un conocimiento imperfecto de los estados futuros del mundo y también de las consecuencias de las acciones. Y, en este entorno (a diferencia de las situaciones de riesgo), no es posible aplicar las reglas de la probabilidad y hacer estimaciones mínimamente confiables.

El motivo de esta incapacidad para hacer pronósticos es que, a diferencia de los sistemas metereológicos en los que hay una estacionariedad de la física subyacente, no puede decirse lo mismo de la estructura implícita de los sistemas económicos (KAY y KING, 119, 155 y 166): «no hay leyes de movimiento fijas que rijan la trayectoria de la economía». No es un mundo estacionario.

La mayoría de los problemas a los que nos enfrentamos en la vida (y no sólo los económicos) no suelen estar bien definidos y tampoco tienen soluciones analíticas únicas. De modo que es imposible conocer todas las opciones factibles y todos los detalles del entorno en que esas opciones tendrán efecto.

Al no ser posible conocer la gama de todos los resultados posibles, la «ignorancia objetiva» campa a sus anchas y el caos y el azar son unos invitados que pueden aparecer en cualquier momento. De ahí que no se extrañen que, de vez en cuando, se nos cuelen los (inquietantes) «desconocidos desconocidos» (o «unk-unks«). Es decir, las cosas que no sabemos que no sabemos (con efectos inesperados).

Lo «maravilloso» es que, lejos de la tiranía del azar del mundo cuántico, la incertidumbre es básicamente una medida del desconocimiento que tenemos sobre las condiciones precisas que definen un sistema en un momento dado. El mundo económico es caótico porque (simple e inevitablemente) no sabemos suficiente (en cambio, muchos economistas se han empeñado en encapsular a la incertidumbre como si fuera un riesgo, confiando en modelos que pretenden – aplicando las reglas de la probabilidad – conocer el futuro).

En este contexto, cualquier declaración de probabilidades numéricas es, en términos predictivos, un brindis al sol.

Por consiguiente, cualquier pronóstico estará sometido a un margen de error tan elevado que (siguiendo con TALEB), si se produce un acierto, se deberá más al azar que al tino del pronosticador. Aunque resulte contraintuitivo, como demostró TETLOCK, sería más prudente (tendrían un nivel de acierto superior) si, en vez de creer el pronóstico del experto, tiraran un dado y se dejaran guiar por el resultado de la fortuna (según su análisis, fallan más que un chimpancé lanzando dardos; y todavía más cuanto más aparecen en los medios de comunicación).

Las estimaciones del FMI (o de la cualquier otra institución o experto), en realidad, se refieren a lo que se conoce como una «probabilidad subjetiva», es decir, no basada en una frecuencia conocida, sino más bien una afirmación de la creencia del hablante de la fortaleza de su opinión o en la confianza en su juicio (y, por este motivo – como sucede -, distintas personas pueden atribuir distintas probabilidades a un mismo acontencimiento).

La experiencia pretérita tampoco es un indicador preciso. Recelen también del poder predictor de los acontecimientos económicos del pasado. Aunque podría objetarse que es lo único que tenemos y, por consiguiente, es la mejor herramienta a nuestro alcance, téngase en cuenta que la complejidad de las múltiples causas concurrentes en estos procesos hace que sea muy difícil determinar con precisión su interacción y el elemento precipitador que ha acabado desencadenándolos (como apuntaba BERLIN: las causas son infinitas en número e infinitamente pequeñas).

A pesar de ello (KAHNEMAN) esto no nos impide (víctimas del sesgo de la retrospección) que hilvanemos aquellos hechos que nos parecen más determinantes; y, fruto de ello, tengamos la poderosa ilusión de que, efectivamente, entendemos el pasado económico. Lo maravilloso es que este «patchwork» hecho con retazos parciales, sesgados y/o inventados no nos impide una reconstrucción «completa» de lo sucedido. Y, al hacerlo (¡magia!), padecemos un exceso de confianza en nuestra capacidad para predecir el futuro.

 

Predictibilidad cortoplacista y miope

En un contexto de incertidumbre radical, la capacidad de nuestra mente de imaginar las diversas posibilidades al alcance es muy limitada. Como les expuse en «Rememorando el pasado, retazos de la memoria y caminando de espaldas…«, en el lenguaje aymara (un pueblo originario de la región andina de América del Sur), el pasado está adelante y el futuro, atrás. De modo que, «extienden los brazos hacia atrás para referirse al futuro y hacia el frente para aludir al pasado».

Aunque esto pueda parecernos extraño (al menos, de acuerdo con nuestras categorías conceptuales), tiene todo el sentido del mundo, porque como ellos mismos apuntan (SIGMAN, 25):

«el pasado es lo único que conocemos, lo que los ojos ven y está, por lo tanto, al frente. El futuro es lo desconocido, lo que los ojos no saben, y por eso está a nuestras espaldas. El flujo del tiempo para los aymaras sucede caminando marcha atrás, con lo que lo incierto, el futuro, se convierte en un relato del pasado, a plena vista».

La sabiduría que atesora este comportamiento es deslumbrante.

El futuro es un momento de la línea de tiempo totalmente oscuro desde el presente (queda a nuestra a espalda). De ahí que nuestra predictibilidad tenga un horizonte muy cortoplacista y deficiente.

La IA y su extraordinaria capacidad de detectar patrones tampoco va a solventarnos la papeleta. Al «limitarse» a aplicar reglas (muy complejas) de estadística computacional (precisamente por este motivo), tampoco podrá erigirse en el oráculo infalible. El modelo del mundo que será capaz de codificar será inevitablemente artificial y parcial (con mucha ignorancia objetiva y totalmente miope ante los «desconocidos desconocidos»); y, por este motivo, sería un error creer que, gracias a ella, tendremos más conocimiento del que verdaderamente tenemos.

Pueden estar pensando que no les estoy dibujando un futuro muy prometedor. E, incluso, es posible que a muchas personas les inquiete que no sea posible disponer de un conocimiento preciso del devenir.

 

Narrativas frente a la incertidumbre

Aunque es obvio que las empresas y las personas individualmente hacen planes y asumen riesgos al ejecutarlos, valoramos nuestras expectativas, no tanto en términos optimizadores y probabilísticos y según una racionalidad axiomática, sino en forma de narrativas proyectadas.

Como apuntan KAY y KING (231, 239, 245, 249 y 253) «los escenarios son útiles para empezar a aceptar un futuro incierto. Pero atribuir una probabilidad a un escenario concreto es un error». En cambio, el poder de una narración reside en gran medida en su capacidad para ayudarnos a entender un mundo complejo y confuso».  Especialmente porque (a diferencia de lo que podría hacer una máquina) nos ayudan a ordenar nuestros pensamientos.

De modo que, «en un mundo en el que enumerar todos los resultados posibles y sus probabilidades sería demasiado complejo, las narraciones son una parte esencial de nuestra forma de razonar». En este entorno «tomamos decisiones utilizando el juicio, el instinto y las emociones. Y cuando explicamos las decisiones que hemos tomado, ya sea a nosotros mismos o a los demás, nuestra explicación suele adoptar una forma narrativa».

En este marco de las narrativas y volviendo a las preguntas que abrían esta entrada, siempre he pensado que uno de los propósitos principales del derecho del trabajo y de la Seguridad Social es gestionar transiciones (del empleo a la suspensión de la relación de trabajo; del empleo al empleo adaptado por causas de empresa o por conciliación familiar; del empleo al desempleo; del desempleo a la formación; de la formación al empleo; del empleo a la jubilación; de la incapacidad temporal al empleo, etc.); y la determinación de quién asume los costes (no sólo monetarios) de estos cambios de estado es un elemento central.

Llevamos décadas tratando de lidiar con estas dimensiones (y que apelan a escenarios sumamente inciertos). Y lo mejor de todo es que, en términos de incertidumbre, pueden estar seguros que lo hemos hecho muy bien: hemos conseguido articular numerosos procesos sistemáticos que nos permite tomar decisiones en condiciones de conocimiento imperfecto: ignorancia parcial del pasado; y mayor ignorancia del futuro.

La gestión de los efectos de la pandemia es una muestra excelente que ilustra a la perfección nuestra capacidad para afrontar satisfactoriamente la incertidumbre.

La irrupción de IA nos enfrenta a la gestión de una o varias de estas transiciones. Aunque no sabemos si podremos calificarla como la «gran transición» (no sabemos cuántas personas podrían verse afectadas ni cuándo), sería muy irresponsable por nuestra parte si, embelesados por las altas capacidades de esta innovación humana (como estamos), nos olvidáramos de proyectar qué transiciones serán las más recurrentes y también de evaluar cómo aspiramos a financiarlas, para que el menor número de personas se quede atrás.

El reto no es fácil (diría que es hercúleo) y, por este motivo, atenderla debería ser una prioridad (¿»la prioridad»?) política, económica y social de nuestro tiempo.

 

 

 

 

#AIFree

 

 

 

Bibliografía citada

• Daniel KAHNEMAN (2012), Pensar rápido, pensar despacio, Debolsillo.
• John KAY y Mervin KING (2025), Incertidumbre radical, Editorial Innecesaria
• Mariano SIGMAN (2016), La vida secreta de la mente, Debate (3ª Ed.).
• Nassim N. TALEB (2011), El cisne negro, Paidós.
• Philip E. TETLOCK (2016), El juicio político de los expertos, Capitán Swing.