- Un recién graduado de Ingeniería en Computación que pasó por prácticas e internados y proyectos no logra conseguir empleo pese a haber seguido la ruta “normal”
- El mercado laboral actual es descrito como una “recesión de cuello blanco” y una “crisis de empleo para graduados”, con una tasa de desempleo especialmente alta entre quienes estudiaron computación
- La combinación de automatización, robots y trabajo remoto (
teleoperation) está llevando a las empresas a una estructura en la que minimizan la contratación misma de personal
- A medida que los modelos de IA y los robots reemplazan tareas repetitivas humanas, desaparecen los puestos “comunes” y solo queda el trabajo creativo y no estructurado de los “humanos fuera de distribución (out-of-distribution human)”, es decir, aquello que no puede sustituirse con datos
- A diferencia de la sociedad industrial del siglo XX, que puso el trabajo en el centro de la vida, la economía del siglo XXI está transitando hacia un sistema que necesita menos trabajo humano
La realidad de la búsqueda de empleo para recién graduados
- El autor, tras graduarse de la universidad, sigue desempleado pese a haber seguido una trayectoria típica de éxito, con 3 prácticas, experiencia en consultoría y buenas calificaciones
- Antes, con un currículum así se podía conseguir un empleo estable, pero hoy las oportunidades son tan escasas que se habla de un “mercado roto”
- Aunque la tasa oficial de desempleo sigue siendo baja, la densidad de oportunidades que se percibe en la práctica cayó de forma drástica
- Hay vacantes publicadas, pero la cantidad de postulantes frente al número real de contrataciones se disparó, y el consejo de “postúlate más” ya perdió sentido
- Más allá de factores macro como el alza de tasas de interés o la contracción del capital, la combinación de software, robots y trabajo en el extranjero también actúa como un cambio estructural que reduce nuevas contrataciones
La brecha entre las predicciones sobre automatización y la realidad
- Hace 10 años, estudios predecían que la mitad de los empleos en EE. UU. estaba en alto riesgo de automatización, pero un reanálisis de la OCDE por tareas mostró que la proporción de alto riesgo era mucho menor
- La automatización funciona no como un precipicio, sino como una presión gradual; incluso en ocupaciones de alto riesgo, el empleo no desaparece por completo, sino que crece más lentamente
- La adopción de robots industriales en EE. UU. ya provocó una reducción considerable de empleos y una caída salarial, especialmente en tareas rutinarias y fácilmente estandarizables
- Desde la perspectiva de los recién graduados, lo que se siente no es una gradualidad estadística, sino el estrechamiento de la puerta de entrada, como competir contra todos los datos históricos y los registros completos de procesos del pasado
Caso Amazon: robots y reducción de personal
- Documentos internos de Amazon y reportes de analistas muestran planes para reemplazar con robots una parte importante del trabajo en almacenes durante la próxima década y ahorrar enormes costos
- La empresa sostiene que los robots ayudan a los humanos, pero el número de robots crece rápidamente mientras el empleo total en centros automatizados se estanca o disminuye
- Antes, operaciones físicas como los almacenes asumían una cantidad determinada de personal como requisito básico; ahora el punto de partida del modelo de negocio es “¿con cuánta menos gente podemos operar?”
Operación remota y el “trabajo invisible”
- La
Teleoperation (operación remota) es otra forma de automatización y, en la práctica, consiste en una estructura donde trabajadores de países de bajos salarios controlan robots a distancia
- Un trabajador en una oficina de Manila, Filipinas, usa un headset de VR para operar a distancia un robot de inventario en una tienda de conveniencia en Japón
- Un trabajador de un país maneja el montacargas de otro país con múltiples pantallas y un volante, interviniendo solo cuando el software semiautónomo se confunde
- Esto crea una migración sin migración: los países ricos obtienen trabajo a nivel Tokio pagando salarios a nivel Manila, sin vivienda, escuelas ni integración cultural
- Los trabajadores siguen siendo humanos, pero geográficamente pasan a ser tratados como parte de una red, un escalón más en la escalera que va de los call centers a las plataformas de microtareas
El propósito oculto de la teleoperación: recolectar datos
- Muchos trabajos de operación remota no existen solo para completar tareas, sino para recolectar datos con miras a una futura automatización sin humanos
- El robot doméstico Neo, en “modo experto”, hace que un operador remoto abra puertas, recoja objetos, etc., y luego usa eso como datos para entrenar modelos de control
- Tesla Optimus también pone a trabajadores a usar rigs para repetir acciones como agarrar tazas o limpiar mesas y así generar muestras que el robot pueda imitar
- Es similar al trabajo de datos detrás de los autos autónomos y los modelos grandes de lenguaje: ghost work encarnado en el mundo físico
Recesión de cuello blanco y desaparición de puestos junior
- En los últimos años, los puestos junior de cuello blanco en tecnología, finanzas y consultoría se redujeron con rapidez, encogiendo los sectores que absorbían a graduados en ciencias de la computación
- La computación, antes vista como una de las carreras más seguras, hoy aparece como una de las especialidades con peor desempeño en empleo
- Los tableros de vacantes de nivel inicial ya no se enfocan en roles de desarrollador junior, sino que se inclinan hacia puestos semi senior y senior, y las empresas prefieren la combinación de personal con experiencia + herramientas de IA
- Empleadores incluso mencionan públicamente en los medios que están pausando la contratación junior y reemplazando con automatización las tareas que antes hacían esos perfiles
La diferencia de escalabilidad entre humanos y software
- Los humanos solo pueden escalar horizontalmente de forma limitada, pero el software permite copiar indefinidamente un solo modelo potente para formar enjambres de agentes
- Papers y demos recientes sobre agentes muestran pequeñas sociedades construidas con múltiples copias del mismo modelo que debaten, negocian, planean y ejecutan
- Los gerentes ya están pidiendo justificar por qué una solicitud de más personal no puede reemplazarse con sistemas de IA
- El CEO de Shopify instruyó a sus equipos a probar primero con IA antes de pedir más personal, y algunas empresas ya enarbolan un enfoque “AI-first” reduciendo su base laboral
El concepto de “humano fuera de distribución (out-of-distribution human)”
- La mayor parte del trabajo se compone de tareas repetitivas que pueden aprenderse a partir de datos
- Se ubican en el centro de una curva de campana, donde el trabajo se repite con pequeñas variaciones
- Los modelos aprenden bien ese centro y pueden imitarlo fácilmente con datos del pasado (logs, correos, registros, repositorios de código)
- Solo el trabajo no estructurado y creativo que el modelo no puede aprender queda rezagado al fondo de la curva de automatización
- Un humano fuera de distribución es alguien cuyo trabajo está en la cola de esa curva y no puede comprimirse con los datos de entrenamiento actuales
- Puede tratar problemas realmente nuevos, trabajar en entornos físicos pequeños con pocos sensores o tener gustos que no pueden reducirse a logs de clics
- El autor dice que construyó su carrera apuntando al “centro de la distribución normal”, pero ese centro está desapareciendo rápidamente
- La mayoría de los recién graduados aplicados intenta entrar a esa zona central, históricamente el núcleo razonable y respetado del mercado laboral
- Tres prácticas y experiencia de consultoría a pequeña escala eran un historial estándar orientado a un empleo normal, pero ahora ese centro se está vaciando
- Los empleadores todavía hablan de habilidades y esfuerzo, pero la verdadera pregunta es “¿tu aporte es tan único que no puede ensamblarse con agentes y trabajo barato?”
- Incluso si consigues empleo, el trabajo cotidiano es esencialmente tarea de etiquetado, generación de datos para entrenar a tu propio reemplazo futuro
- La estructura actual del empleo convierte la “normalidad” en una posición de riesgo, y hasta el trabajo realizado por humanos termina degradado a producción de datos para futuros modelos
El retraso de la respuesta política y social
- Los Estados industriales del siglo XX pusieron el trabajo como valor central de la vida, y la política, la religión y la economía partieron de esa premisa
- Pero hoy, aunque la demanda de trabajo en sí misma ha disminuido, las instituciones siguen aferradas al objetivo de “dar empleo a todos”
- Ejemplos: programas de subsidio al empleo con poca efectividad o la preservación simbólica de “empleos zombi”
El papel y el dilema de los sindicatos
- En algunos casos, los sindicatos han retrasado la automatización y preservado salarios y poder de negociación por más tiempo que el mercado
- Algunas líneas de metro en Europa siguen operando con conductores humanos aunque existen líneas sin conductor en la misma ciudad y la tecnología ya está probada
- Los trabajadores portuarios lograron incluir en contratos cláusulas que limitan las grúas automáticas y el control remoto
- Las empresas repiten que, en términos totales, los empleos están bien; sindicatos y políticos, por su parte, sostienen que incluso los trabajos técnicamente innecesarios deben preservarse
- Ningún bando expresa con claridad lo que significa que el trabajo mismo esté perdiendo su lugar como narrativa central; solo disputan qué empleos quedan y quién los ocupa
La realidad en países líderes en automatización: Corea del Sur, China y Japón
- Según estadísticas de la Federación Internacional de Robótica (IFR), Corea del Sur, Singapur, Japón y Alemania han concentrado durante años una alta incorporación de robots industriales en sus fábricas
- China empezó más tarde, pero ya representa más de la mitad de todas las instalaciones de robots industriales del mundo y superó a Alemania en densidad robótica manufacturera
- Al mismo tiempo, el PIB per cápita de China ronda un tercio del de EE. UU., y su desempleo juvenil está entre los niveles más altos de la franja de los dos dígitos medios (las estimaciones no oficiales son aún peores)
- El desempleo juvenil en China sigue en dos dígitos, y se expande la cultura de “lying flat”
- A pesar del enorme gasto en automatización y políticas públicas, los graduados se quejan en redes sociales de que se están pudriendo en empleos de servicios mal pagados o en changas online
La gig economy y la ansiedad anticipada por los robotaxis
- Los robotaxis todavía representan una fracción mínima del total de millas recorridas, y Waymo solo cubre una pequeña parte de los viajes en las ciudades donde opera
- Pero conductores de apps en San Francisco y Phoenix ya reportan caída de ingresos en mercados donde operan robotaxis
- Bancos han emitido advertencias de que las plataformas urbanas de transporte por app enfrentan “riesgo por vehículos autónomos”
- Aunque la participación real aún es baja, se repite un patrón donde la narrativa de desaparición del empleo llega antes que la desaparición efectiva del empleo
Perspectiva personal y advertencia
- Nadie sabe cuántos trabajos existirán dentro de 20 años ni si su propio trabajo estará lo bastante en la cola de la distribución
- Hay que probar distintos tipos de trabajo y no quedarse solo en el centro, intentando convertirse en un humano fuera de distribución
- Si todo tu plan de vida depende de ser un trabajador respetado del caso central, haciendo trabajo estándar en una empresa estándar, entonces hay que mirar de frente cuán intensos son los esfuerzos por erosionar justamente esa categoría
- También hace falta revisar la política basada en la premisa de que todos trabajarán tiempo completo y encontrarán dignidad ahí
- El siglo XX dedicó mucho esfuerzo intelectual y moral a elogiar el trabajo porque la economía necesitaba a la gente todos los días, pero el siglo XXI está construyendo máquinas y sistemas que no necesitan a tanta gente
Conclusión: la pérdida de centralidad del trabajo
- Las explicaciones técnicas dicen que la automatización es gradual y compensatoria, pero la realidad vivida es la desaparición de los empleos centrales
- La pregunta clave del mercado laboral del futuro es “¿hasta dónde llega el ámbito humano que un modelo no puede aprender?”
- La economía del siglo XXI se está moviendo hacia un sistema que necesita menos humanos, y
el sistema de valores del siglo XX, que ponía el trabajo en el centro de la vida, está siendo sacudido de raíz
3 comentarios
Parece que estaría bueno leerlo junto con este artículo que se publicó hace poco y los comentarios de Hacker News https://es.news.hada.io/topic?id=24260
Comentarios de Hacker News
Al leer este texto se me ocurrieron dos ideas.
Primero, este autor realmente tiene una capacidad de escritura excepcional. Expresiones como “compite con el pasado de la economía”, “conductas residuales de un mundo que sacralizaba el trabajo” o “inmigración sin inmigrantes” tienen una cualidad literaria.
Segundo, el diseño del currículum no me parece bueno. Es largo como un ensayo y no va al punto. Ahora estamos en la era de TikTok y los Reels de Instagram, así que debería recortar el texto un 70% y mostrar solo lo esencial
Aun así, esta persona claramente tiene talento para escribir un libro. Quizás para la sociedad incluso sea mejor que gente así termine yéndose por un camino creativo en vez de irse a big tech o finanzas
Como referencia, su currículum puede verse aquí
El texto es tan bueno que me dejó impresionado. Si yo estuviera contratando, habría considerado entrevistarlo.
Ahmed está en el Reino Unido, así que el tema de las visas H1B de Estados Unidos no aplica. Aun así, es posible que el aumento de la inmigración en el Reino Unido haya intensificado la competencia por empleos calificados.
Irónicamente, una trayectoria centrada en IA, con una pasantía en DeepMind incluida, terminó llevándolo a una situación donde la tecnología que ayudó a crear está automatizando su propio trabajo.
Además, la economía británica está estancada en este momento, y esa probablemente sea una de las razones por las que le cuesta encontrar trabajo
Soy el autor del texto. No imaginé que algo que escribí hace unos días en medio de la frustración fuera a recibir tanta atención.
Estoy buscando un rol en la intersección de ML, producto e investigación. Prefiero un rol de PM constructor, más cercano a usuarios y producto.
Si alguien trabaja en áreas relacionadas, me gustaría conversar. Gracias a todos los que leyeron y dejaron comentarios
Hasta hace poco yo contrataba en el Reino Unido. He visto mucho este tipo de estilo de CV, y en una posición junior con más de 250 postulantes habría quedado descartado de inmediato.
Los criterios de revisión eran: (a) si indicaba título y visa para trabajar en el Reino Unido, (b) adecuación de la carrera, y (c) prestigio de la universidad.
Incluso una pasantía en DeepMind no era especial si había sido una pasantía universitaria.
Siendo realistas, ya había saturación solo con postulantes de universidades como Bristol, Birmingham o UCL con experiencia de pasantías en grandes empresas
Aviso que esto es un texto con algo de rabia.
Es triste que la generación que recién entra al mercado se haya convertido en una generación explotada y desechada por la industria.
Gracias a las herramientas de IA, incluso los perfiles junior pueden volverse productivos rápido, pero las empresas siguen obsesionadas solamente con despedir y reestructurar.
La dirección ve a las personas no como activos, sino como costos, y trata al software como si fuera una fábrica.
Como resultado, la mayoría de los productos se han convertido en basura hostil para el usuario.
Yo quiero crear software para las personas. Pero el mercado laboral actual se siente como un juego de las sillas
Para la gente de arriba, el mercado laboral no es más que una estadística. Les falta empatía y no tienen voluntad de resolver el problema.
La innovación tecnológica pudo haber creado una sociedad donde todos trabajaran menos y obtuvieran más, pero en la práctica solo aumentaron el trabajo sin sentido y la concentración de riqueza
Da mucha pena la crisis laboral que están viviendo hoy los graduados de CS.
En los 90 se decía que programar no era una gran profesión, pero después vino una época dorada.
Me pregunto si esta vez también será un ciclo o si estamos entrando en una era completamente distinta
Lo difícil de entender es que, aunque tantos recién graduados no consiguen trabajo, siguen entrando trabajadores con visa H1B
Entiendo la dificultad de buscar trabajo.
Pero es importante entender los límites de la automatización. Por ejemplo, Ocado en el Reino Unido tenía un sistema logístico automatizado, pero durante la pandemia no pudo aceptar clientes nuevos por falta de escalabilidad.
En cambio, los supermercados tradicionales respondieron rápido contratando personas.
Al final, lo importante es el equilibrio entre eficiencia y flexibilidad
El problema es que la eficiencia puede medirse en números, pero la flexibilidad no
Me puse a pensar en la estrategia de out of distribution que menciona el autor.
Si haces que tus capacidades sean demasiado singulares, también vuelves singulares tus oportunidades laborales. Es decir, se reducen las oportunidades y aumentan las restricciones geográficas.
Yo mismo, durante el doctorado, trabajé en un tema que solo se investigaba en unos diez laboratorios en todo el mundo, así que los puestos también eran rarísimos.
Al final, la investigación innovadora consiste, por naturaleza, en eliminar tu propio trabajo.
Y no hay garantía de que el ahorro generado por la automatización termine volviendo a profesionales altamente calificados; lo más probable es que sea absorbido como ganancia
La eficiencia se mide con números, pero la flexibilidad no -> esta frase me dejó una gran impresión.