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Brazos robóticos a lo largo de la línea de montaje en una fábrica moderna. (Imagen:photocreo vía Envato)

¿Qué está impulsando la adopción de robots en la industria?

Nuevos datos a nivel de planta de Alemania dan claridad sobre la situación actual y los posibles determinantes del uso de robots en las fábricas.

Por Liuchun Deng, Verena Plümpe, Jens Stegmaier

El ritmo sin precedentes de los avances en la tecnología de la automatización durante la última década ha impulsado intensos debates sobre el futuro de la globalización, el trabajo y la sociedad en general. El aumento de los robots industriales y de servicios es fundamental en este debate.1 A diferencia de la maquinaria textil destruida por los luditas en el siglo XIX, los robots modernos son reprogramables, polivalentes y cada vez más capaces de realizar una serie de tareas sin intervención humana. Equipados con inteligencia artificial, se espera que los robots asuman un papel importante en el entorno laboral más allá del entorno tradicional de la fábrica.

La evolución del uso de robots en Alemania

Para obtener más información sobre el aumento de los robots, analizamos un conjunto de datos recién recopilados a nivel de planta sobre el uso de robots en Alemania.2 Hasta donde sabemos, es el primer estudio empírico que aprovecha un conjunto de datos a nivel de empresa para estudiar la robotización en Alemania3 un país conocido por su producción e innovación en robots.4 A continuación, describimos los datos utilizados en nuestro estudio, presentamos hechos estilizados clave sobre la reciente robotización en Alemania y aportamos pruebas sobre los posibles determinantes de la adopción de robots.

Los datos de datos sobre robots proceden del Panel de Establecimientos de la IAB, una encuesta anual representativa y de alta calidad de unas 16.000 plantas alemanas. Incluimos una sección específicamente sobre robots en la ola de 2019, preguntando a los encuestados (1) si su planta había utilizado robots entre 2014 y 2018; en caso afirmativo, (2a) el número de robots utilizados durante cada año de 2014 a 2018, y (2b) el número de robots nuevos adquiridos en 2018; y (3) las características de los robots instalados. El conjunto de datos resultante es el primer conjunto de datos longitudinales de medidas directas de robots para Alemania a nivel de planta.

El uso de robots es poco frecuente y se concentra en las plantas más grandes

El uso de robots a nivel de planta sigue siendo relativamente poco frecuente, incluso en un país con la mayor densidad de robots de Europa. En 2018, solo el 1,6% de las plantas alemanas utilizaban robots. En el sector industrial, donde se presume que los robots industriales se utilizan en mayor medida, las plantas usuarias de robots representaban solo el 8,2% de las plantas en 2018, mientras que en el sector no industrial, el 0,9% de las plantas habían instalado robots. Hay una heterogeneidad sustancial en la proporción de usuarios de robots entre las industrias dentro del sector manufacturero, que van desde el 25,6% (plásticos) hasta el 3,3% (textiles).

Distribución de robots en el sector industrial en 2018

Notas: (1) Las plantas están ordenadas por el número de robots declarados en 2018. (2) Se aplican las ponderaciones de la encuesta. (3) La cantidad promedio de robots se redondea al número entero más cercano.

Fuente: Deng et al (2020).

Distribución de robots en el sector industrial en 2018 (decil superior)

Notas: (1) Las plantas están ordenadas por el número de robots declarados en 2018. (2) Se aplican las ponderaciones de la encuesta. (3) El recuento medio de robots se redondea al número entero más cercano.

Fuente: Deng et al (2020).

En 2018, el 52% del inventario  total de robots de Alemania estaba instalado en el 5% de las plantas que utilizan robots. Las plantas industriales en el decil superior clasificadas por número de robots tenían en promedio 40 robots instalados,  en comparación con la mediana de usuarios de robots, que solo tenía dos robots instalados. Dentro del decil superior, la distribución de los robots sigue estando muy desigual: los dos percentiles más altos tenían en promedio 141 robots instalados. Cabe señalar que esta distribución desigual de los robots no es solo evocativa a la distribución del empleo. De hecho, la densidad de robots en el decil superior (deciles definidos como en la primera figura), medida por el número de robots por cada 1.000 trabajadores, era unas 10 veces mayor que la del usuario medio.

Proporción de usuarios de robots: 2014 frente a 2018

Notas: (1) Una planta se identifica como usuaria de robots en 2018 si respondió afirmativamente a la pregunta de si utilizó robots de 2014 a 2018 y su inventario de robots en 2018 no era cero. (2) Se aplican las ponderaciones de la encuesta en 2018. (3) El porcentaje de plantas usuarias de robots en 2014 se estima a partir de las respuestas de la encuesta sobre el uso de robots en 2014 y 2018.

Fuente: Deng et al (2020).

Más plantas han comenzado a implementar robots

Muchas plantas instalaron robots por primera vez entre 2014 y 2018. Los nuevos usuarios de robots contribuyeron sustancialmente a la robotización en Alemania. La figura anterior compara el porcentaje de plantas usuarias de robots por sector en 2014 y en 2018. El porcentaje de plantas usuarias de robots en el sector industrial aumentó más de la mitad, pasando del 5,2% al 8,2%. Del mismo modo, el porcentaje de plantas usuarias de robots en el sector no industrial aumentó significativamente del 0,5% al 0,9%. La siguiente figura muestra el crecimiento del inventario de robots por industria entre 2014 y 2018 de los usuarios existentes en 2014 y de los nuevos usuarios que adoptaron robots por primera vez entre 2014 y 2018. La instalación de nuevos robots por parte de los usuarios representó una parte considerable del crecimiento del inventario de robots.

Desglose del crecimiento del inventario de robots: usuarios nuevos vs. usuarios existentes

Notas: (1) Los cálculos se basan en las plantas encuestadas que informaron de su uso de robots en cada año desde 2014 hasta 2018. Se aplican las ponderaciones de la encuesta en 2018. (2) Para cada sector, la contribución de los implementadores de robots al crecimiento se define como la relación entre el inventario total de robots de los implementadores de robots en 2018 y el inventario de robots agregado sobre los usuarios existentes en 2014. La contribución de los usuarios de robots al crecimiento se define como el cambio porcentual en el inventario de robots agregado de 2014 a 2018 para las plantas que ya utilizaban robots en 2014.

Fuente: Deng et al (2020).

Las plantas usuarias de robots aún no son la norma, sino la excepción

Una serie de características a nivel planta diferencian a los usuarios de robots de los no usuarios. Según nuestras estimaciones, las plantas usuarias de robots emplean alrededor de cuatro veces más empleados que las no usuarias. Para plantas con el mismo nivel de empleo, los usuarios de robots tienden a contratar más mano de obra poco calificada, son más propensos a exportar, a adoptar nuevas tecnologías y tienen un mayor nivel de inversión. En la muestra de usuarios de robots, las plantas que instalan más robots también tienen un mayor nivel de empleo.

El auge de los "cobots", es decir, los robots que pueden colaborar con los trabajadores humanos, está sacudiendo el estereotipo de los robots que tradicionalmente se han instalado a lo largo de las líneas de producción. En 2018, solo el 49% de las plantas alemanas usuarias de robots informaron que utilizaban robots que operaban independientemente de los empleados con la ayuda de un dispositivo de protección ("cage robots", robots de jaula en español), que difieren de los nuevos robots colaborativos. Las primas por la robotización son más frecuentes entre las plantas usuarias de robots de jaula. En comparación con otras plantas usuarias de robots, las usuarias de robots de jaula contratan a más empleados, tienen una mayor productividad laboral y es más probable que se dediquen a la exportación.

Posibles factores determinantes de la implementación de robots

Examinamos los posibles determinantes de la implementación de robots que podrían ayudar a explicar si las primas por la robotización ya existían antes de la implementación de éstos. Siguiendo el marco teórico existente sobre la robotización5, nuestro análisis se centró en cinco aspectos a nivel empresa: tamaño de la planta, productividad, porcentaje de mano de obra poco calificada, estatus de exportador y costos laborales.

Nuestro análisis empírico reveló una fuerte autoselección en la implementación de robots. La probabilidad de que una planta adopte robots por primera vez durante el periodo de 2015 a 2018 dependía en gran medida de las características de la planta en 2014. En concreto, encontramos que el tamaño de la planta, el porcentaje de mano de obra poco calificada y el estatus de exportador se asocian positivamente con la posterior implementación de robots. Los efectos positivos son estadística y económicamente significativos.6 Sin embargo, una vez que controlamos el tamaño inicial de la planta, las medidas de productividad parecen tener pocos efectos, si no negativos, sobre la robotización.

Alemania introdujo un salario mínimo uniforme el 1 de enero de 2015. Aprovechando este cambio significativo en la política de costos laborales, documentamos además que las plantas manufactureras afectadas por la regulación del salario mínimo eran más propensas a implementar robots. Esto es coherente con la predicción teórica de que cuando los costos laborales aumentan las plantas tienen más incentivos para automatizar.7

Observaciones finales

Los datos que presentamos aquí destacan la importancia de examinar el aumento de los robots a nivel de planta. Aunque nuestro análisis se ha centrado exclusivamente en Alemania, en un futuro próximo se obtendrá una imagen completa de la robotización gracias a la creciente disponibilidad de datos sobre robots a nivel planta o empresa en todos los países.8

Nuestra investigación de los factores determinantes de la implementación de robots resalta cómo influyen en la decisión de las plantas de implementarlos tanto los factores externos, como la participación en el comercio internacional, las políticas internas, y la introducción del salario mínimo. Los resultados dan claridad sobre los factores que impulsan la automatización y, por tanto, informan del debate actual sobre las políticas.

  • Liuchun Deng is Assistant Professor of Economics at Yale-NUS College and Research Affiliate at the Halle Institute for Economic Research (IWH).
  • Verena Plümpe is PhD student in the Department of Structural Change and Productivity at the Halle Institute for Economic Research (IWH).
  • Jens Stegmaier is Senior Researcher at the Institute for Employment Research (IAB) in Nuremberg and Research Affiliate at the Halle Institute for Economic Research (IWH).

Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores, basadas en su experiencia y en investigaciones previas, y no reflejan necesariamente las opiniones de la ONUDI (leer más).

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