La rentabilidad de la educación cuando aumenta la incertidumbre

¿Qué es la rentabilidad de la educación?

Definamos la rentabilidad de la educación como la utilidad o beneficio individual y colectivo, derivado de la educación de las personas (definición propia).

Si la entendemos de esta forma, debemos preocuparnos por conocer y medir la utilidad o beneficio de la educación para la persona que se educa y para la sociedad que financia en la mayoría de los casos dicha educación, al menos en nuestro país.

La rentabilidad de la educación: ¿qué medir y cómo medirla?

En estos casos, es recomendable no simplificar el problema reduciendo a uno o dos indicadores su representación. La batería de indicadores ha de ser lo suficientemente representativa de la complejidad del problema y de lo que se quiere saber. Cuando queremos saber el estado general de nuestra salud no basta tomarnos la temperatura corporal.

Por otra parte, los estudios sobre la rentabilidad de la educación suelen mirar a la rentabilidad pasada, tratando de acercarse lo más posible al presente. Pero tampoco aquí, como en las inversiones de capital, rentabilidades pasadas garantizan rentabilidades futuras.

En un escenario más o menos estable, las medidas para incrementar la rentabilidad de un modelo y sistema educativos, de la oferta formativa en un ámbito del saber o, incluso, de acciones formativas específicas, pueden basarse razonablemente en los resultados de las experiencias propias y ajenas (que pueden medirse de acuerdo con la inversión económica y su retorno en función de indicadores de rendimiento, empleabilidad, salarios, etc.).

En un escenario en cambio acelerado y altamente impredecible, como el que se vive hoy en la sociedad, hay que mirar también al horizonte. Aunque no se alcance a ver muy lejos, ya que está lleno de bruma.

Hacer más rentable la educación, personal y colectivamente, no debería afectar solo a la relación entre la inversión pública, la matrícula o el porcentaje de titulados y sus salarios una vez egresados, sino que se tratará sobre todo de saber si se están atendiendo adecuadamente los objetivos de la educación. Especialmente en un mundo que cambiará mucho más y mucho más rápido en los próximos años que lo que lo ha hecho en las últimas décadas, azuzado además por la pandemia a la que nos estamos enfrentando..

Las brechas socioeconómicas se amplían

La clase “menos media”

Un estudio reciente elaborado por la OCDE, pone de manifiesto con datos precisos lo que ya sabíamos: la clase media es cada vez más baja o “menos media”. El informe considera clase media la que percibe una renta anual de entre el 75% y el 200% de la renta media en el país.

Cada década de las tres últimas, la clase media ha visto como iba reduciéndose el crecimiento de su renta, hasta el estancamiento actual. Y eso que la década desde mediados de los 80 a mediados de los 90 no fue para tirar cohetes precisamente, con un crecimiento total de solo el 1,6%. Por el contrario, los precios de los bienes y servicios sí han aumentado, y mucho. Sin ir más lejos, la educación especializada y de postgrado ha aumentado 2,5 veces más que la renta.

La crisis económica global que hemos vivido ha tenido una influencia evidente en esta situación, pero no ha sido la única causa. Por ejemplo, la automatización inteligente pone en riesgo a uno de cada seis trabajadores de la clase media. Además, los empleos identificados con la clase media están aumentando la cualificación profesional requerida.

La polarización del trabajo

Los problemas, en todo caso, no se sitúan solo en la clase media. La polarización del trabajo, de la que ya hablaron Maarten Goos y Alan Manning en 2003 se está acentuando con la automatización inteligente. En general, están aumentando los puestos que requieren tanto una alta como una baja cualificación.

Sin embargo, mientras que en aquellos también aumentan los salarios, no ocurre lo mismo con los de baja cualificación. Por otra parte, la transferencia de trabajadores entre los distintos tipos de ocupaciones, atendiendo a si son de baja, media o alta cualificación, no es fácil de abajo arriba. Es decir, de baja y media cualificación a alta cualificación. Sí suele serlo al revés.

Este hecho condiciona la forma en la que podrán atenderse trabajos humanos en las distintas categorías y los sueldos asociados a ellos. En la medida en que la automatización está incidiendo ya en trabajos que requieren habilidades intermedias, los trabajadores desplazados por la automatización optan con frecuencia por trabajos que requieren una menor cualificación.

De este modo, el incremento en la disponibilidad de potenciales trabajadores para su desempeño hace que se reduzcan los salarios y que se queden sin empleo trabajadores menos cualificados.

El impacto de la automatización del empleo

Tras el trabajo seminal de Frey y Osborne, se han publicado numerosos estudios e informes sobre el previsible impacto de la automatización en el empleo. Casi todos ellos en los países más desarrollados.

Frey y Osborne sacudieron el mundo con su análisis, en el que se sugería que podrían desaparecer casi la mitad de los empleos en EE. UU. en un par de décadas. Los propios autores matizaron con el tiempo los resultados de su estudio, indicando que se trata de una posibilidad teórica en cuanto a la posibilidad tecnológica de automatizar casi la mitad de las tareas que se desempeñan en el conjunto de las ocupaciones analizadas.

Sin embargo, en la práctica hay muchos factores que harán que esto probablemente no ocurra (factores sociales, debido a los costes, de carácter legislativo…). En todo caso, no nos relajemos. De un modo u otro, todos los estudios apuntan a una muy intensa y rápida automatización del trabajo mediante el uso de máquinas cada vez más inteligentes.

No tiene sentido hacer aquí un repaso de los mismos, pero sí citaré uno de los más recientes, por su amplio e interesante análisis. Se trata de un estudio realizado por la OCDE y sus conclusiones siguen siendo preocupantes.

En el conjunto de países analizados, casi uno de cada dos trabajos tiene al menos una probabilidad media de verse significativamente afectado por la automatización. La variabilidad entre países es muy grande, no obstante. Entre ellos, España no sale especialmente bien parada. En nuestro país el 21,7% de los empleos tiene un riesgo alto de automatización (con una probabilidad de verse automatizados superior al 70%). Además, otro 30,2% adicional pueden sufrir cambios muy significativos.

Este sería un lado de la moneda, bien es cierto. La creación de nuevos empleos será tan significativa o más en número que los que pueden ser eliminados por la automatización. Algunos estudios le ponen cifras.

Por ejemplo, el informe del Foro Económico Mundial sobre el futuro del empleo. En él se estima que el conjunto del empleo mundial asociado a las grandes empresas, excluido el sector de la agricultura, puede crear unos 133 millones de puestos de trabajo hasta 2022, frente a 75 millones de empleos que podrían perderse.

El balance es muy positivo cuantitativamente, pero es imprescindible analizar el perfil de unos y otros empleos, y de quienes podrían ocuparlos.  Los trabajos de nueva creación, en general, requerirán perfiles profesionales especializados, de alta complejidad y centrados en las tecnologías. Perfiles, en general, muy alejados de aquellos que están actualmente desempeñando los empleos en riesgo de desaparecer.

Por citar algunos de los más demandados actualmente: Desde científicos de datos, programadores o especialistas en redes sociales, hasta gestores de innovación, expertos en aprendizaje automático, en big data, en automatización de procesos, en seguridad informática, en interacción persona-máquina, en robótica o en blockchain.

De nuevo, la educación parece determinante para formar a aquellos que demandará ávidamente el mercado laboral y a quienes intentarán reubicarse laboralmente, tras haber perdido su empleo original.

La educación más rentable para ese nuevo mundo

Daron Acemoglu, un reputado profesor de la “Sloan School of Management” del MIT, me comentó recientemente que EE. UU. no está educando a sus jóvenes como debería. Según él, el mercado de trabajo está cambiando y las habilidades que se requieren también. “En muchos casos preparamos a nuestros jóvenes para trabajos que ya no existen o no existirán cuando se incorporen al mercado laboral”, afirmaba.

Las tecnologías inteligentes están cambiando rápidamente el tipo de conocimientos y competencias que se requiere de los profesionales. Unesco incidía recientemente en la necesidad de revisar los programas académicos para incorporar las habilidades tecnológicas digitales y las “soft skills”, o habilidades blandas. De hecho, existe una creciente discordancia entre las demandas de los empleadores y la oferta de perfiles profesionales.

Sin querer ser alarmista, creo que no podemos negar que el mundo está cambiando mucho más rápido que la educación, lo que hace muy difícil estar a la altura de los cambios y mucho más liderarlos. Seguir formando a nuestros jóvenes para un futuro que empieza a tambalearse puede condenarles a sucumbir entre los escombros.

Por eso, la educación no puede centrarse solo ni sobre todo en el saber como acopio de conocimiento, sino que ha de hacerlo en el saber hacer y, más todavía, en el querer hacer. De hecho, aquellos saberes vendrán de la mano de este “querer”. Vendrán de la voluntad de hacer cosas.

No olvidemos que las habilidades suponen la capacidad de trasladar nuestro conocimiento a acciones. Pero esta capacidad solo es una capacidad potencial, como la energía del agua almacenada en un pantano, que no se transformará en energía cinética hasta que abramos las compuertas. Del mismo modo, nuestra capacidad de hacer no se transforma en acciones hasta que la voluntad nos mueva a ello.

Por lo dicho, pienso que la educación en una sociedad inteligente para la sociedad de la inteligencia [artificial] no solo ha de suponer una formación en habilidades digitales. Deberá reforzar fundamentalmente aquello que nos distancia más de las máquinas inteligentes, como la creatividad, la comunicación o el trabajo cooperativo.

La rentabilidad de una buena educación: un decálogo de conclusiones y recomendaciones

La rentabilidad de la educación se deriva del beneficio o utilidad de la misma y esta depende de las circunstancias individuales y colectivas en las que se desarrolla, debiendo huir del cortoplacismo. Suelo decir que profesores del siglo XX enseñamos en aulas del siglo XIX a jóvenes del siglo XXI.

Por tanto, para poder medir la rentabilidad de la educación, primero debemos clarificar qué beneficio o utilidad responde a los objetivos de la educación a día de hoy. Y luego, ver en qué medida lo estamos logrando y a qué coste.

Por ejemplo, no podemos medir igual la rentabilidad de un teléfono fijo y la de un móvil, aunque ambos sirven para comunicarnos con otras personas.

En lo que sigue, y ya para terminar, se incluye un decálogo de conclusiones y recomendaciones sobre la rentabilidad de la educación. Ciertamente, más que concluir, en general estos puntos abren nuevas puertas para la reflexión.

En todo caso, no nos conviene demorar mucho la acción, ya que, como he dicho, corremos el riesgo de que la educación quede rezagada respecto a lo demás.

1. En un mundo cada vez más dinámico e impredecible, la educación será tanto más rentable cuanto más nos permita adaptarnos al cambio y reducir la incertidumbre del futuro, tanto a nivel individual como colectivo.
2. Para ello es imprescindible cambiar nuestro modelo educativo. El actual está todavía centrado en la memorización-reproducción. Y en formarnos como individuos para una sociedad relativamente predecible y como trabajadores para un mundo laboral estático o de cambios lentos. Un mundo que ya no es tal.
3. No se trata solo de cambiar las materias o sus contenidos sino de un cambio de los cometidos, de los objetivos de la educación. De esta forma, se pondrá la educación al servicio de una sociedad distinta y un mundo laboral en transformación acelerada. Este mundo ya no es solo de personas, sino de personas y máquinas inteligentes.
4. En un mundo laboral en el que las personas hemos de coexistir con máquinas cada vez más inteligentes y capaces, las habilidades blandas cobran cada vez un mayor protagonismo. A la postre, son estas las que más nos diferencian de esas máquinas, no nuestra capacidad de memorización, cálculo o razonamiento lógico, pongamos por caso.
5. El diseño, aplicación y la utilización de estas máquinas también requerirá de conocimientos científicos y tecnológicos. En general, de los denominados contenidos STEM, todavía escasos en la fuerza laboral y en la oferta docente.
6. En todo caso, no se trata solo de aumentar la oferta docente en determinadas disciplinas, sino de repensar en profundidad el conjunto de la oferta educativa. Los estudios de derecho, economía o empresa, por poner algunos ejemplos, no se han adecuado a la realidad de una sociedad digital. Y menos aún de una sociedad de la inteligencia natural y artificial.
7. La formación a lo largo de la vida laboral va más allá de las actuaciones episódicas debidas a la actualización en el puesto de trabajo o tras haberlo perdido. En todo caso, incluso aquella se asocia más a las élites profesionales que a una formación para la empleabilidad a lo largo de la vida. Que permita afrontar y aprovechar la necesidad u oportunidad de trabajar en diversos empleos.
8. La automatización eliminará muchos puestos de trabajo, pero también creará muchos otros, incluso puede que más que los que destruya. En todo caso, no serán en general los que pierdan un empleo por la automatización de este los que cubran un puesto de nueva creación. Además, el tsunami de la automatización del trabajo puede provocar brechas salariales y de género, aumentar los desequilibrios socioeconómicos existentes y generar un número muy importante de desahuciados del mundo laboral, desigualmente repartido entre países y dentro de estos. En un artículo previo, he analizado los principales escenarios socioeconómicos que podrían derivarse de la mayor o menor atención y acierto en la educación, las políticas públicas y la adopción innovadora de las tecnologías inteligentes por parte del tejido productivo.
9. Las tecnologías que nos apremian a replantearnos la educación por los cambios acelerados que producen, también pueden ayudarnos a hacerlo. La analítica de datos aplicada al aprendizaje puede ayudar a conocer en detalle la realidad y el impacto de la enseñanza y el aprendizaje. Y a partir de ahí mejorar su eficiencia y eficacia, reduciendo las tasas de abandono o mejorando las calificaciones de los estudiantes, por ejemplo. También la Inteligencia Artificial permitirá por fin la educación personalizada. Así, el proceso de enseñanza-aprendizaje se adecuará a cada persona en lugar de que todas las personas se adecúen a un proceso común.
10. Cualquier medida del rendimiento de la educación debe centrarse en lo aprendido y no en lo enseñado, y en la persistencia de su valor a lo largo del tiempo.

Esta entrada constituye una adaptación al blog de la contribución del autor al Cuaderno de Trabajo 11 de STUDIA XXI, La rentabilidad individual y social de la educación superior