84472 Ponencias Eix13 › MAILS › DOCS › 13_Web_EIX13.pdf · 2018-09-21 · l’eix present:...

3r CONGRÉS D’ECONOMIA I EMPRESA

DE CATALUNYABarcelona, Juny 2017 – Maig 2018

Transformació digital i intel·ligència artificial

Reservats tots els drets d’aquesta edició:

Col·legi d’Economistes de CatalunyaPlaça de Gal·la Placídia, 3208006 Barcelona

D.L. B-18014-2018ISBN 978-84-09-04059-9Fotocomposició i impressió: Gráficas Rey, S.A.Disseny de la coberta: Strategycomm

Tots els drets reservats. Qualsevol forma de reproducció, distribució, comunicació pública o transformació d’aquesta obra només pot ser realitzada amb l’autorització dels seus titulars, llevat de l’excepció prevista per la llei. Dirigeixi’s a CEDRO (Centro Español de Derechos Repográficos, www.cedro.org) si necessita fotocopiar o escanejar fragments d’aquesta obra.

ÍNDEX

Presentació ........................................................................ Pàg. 7 Resum i conclusions............................................................. Pàg. 11

PonènciesLa Paradoja de la Desigualdad en la Era de la Disrupción ....... Pàg. 27Beyond Digital Transformation Race. European Digital Flash. .. Pàg. 41La digitalización del entorno de trabajo: la llegada de la

robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) desde el punto de vista de los trabajadores. Una revisión exploratoria ............................................. Pàg. 65

Coneixement, robòtica i productivitat a la PIME industrial catalana: evidència empírica multidimensional.................. Pàg. 91

Quina relació hi ha entre el model econòmic d’una plataforma d’Economia col·laborativa i la seva governança? ............... Pàg. 127

La regulació de les tecnologies emergents .......................... Pàg. 151 Cooperativismo 2.0: presencia en internet y grado de

madurez del comercio electrónico en las cooperativas de fruta catalanas ...................................................... Pàg. 165

Hacia una medicina personalizada y sostenible ..................... Pàg. 185Impacte socioeconòmic de la implantació de la Nova Oficina

Judicial: anàlisi cost-benefici ......................................... Pàg. 211

7

PRESENTACIÓ

Presentem en aquest llibre d’una forma resumida el treball efectuat en el marc del “3r Congrés d’Economia i Empresa” per un important nombre d’acadè-mics, de professionals de l’empresa, d’economistes i d’experts en diverses branques tecnològiques i àrees de coneixement. La seva lectura permet copsar la magnitud de la tasca que s’ha fet durant pràcticament un any i la importàn-cia i oportunitat de les aportacions i conclusions que s’extreuen d’aquest tre-ball. Crec, sincerament, que s’ha aconseguit l’objectiu que ens proposàvem quan vàrem impulsar des del Col·legi d’Economistes de Catalunya aquesta inici-ativa, que no era altra que la de generar a la societat catalana un debat obert, rigorós i documentat sobre com afrontar els grans reptes econòmics, tecnolò-gics, socials i mediambientals d’aquesta etapa de la nostra història.

Aquest enfocament entronca amb la pròpia tradició del Col·legi, quan l’any 1979 va organitzar el primer Congrés per tractar la nova etapa derivada de la transició política i el 1988 va celebrar el segon amb la incorporació de l’Estat espanyol al Mercat Comú com a teló de fons.

En el curs d’aquest 3r Congrés s’han debatut 185 ponències i hi han participat prop de 400 experts, repartits en 13 eixos de treball, que han abastat pràctica-ment tots els factors que incideixen en la nostra economia. Aquest llibre recull l’estructura del Congrés, conclusions de cadascun dels eixos, relació de ponèn-cies i d’autors, de participants en general i abstracts de totes les contribucions acceptades, així com els resums que han elaborat els relators. Així posem a disposició de la societat catalana una informació que entenem molt útil en la definició de línies de treball que ens ajudin a avançar en l’objectiu d’aconseguir un model EFICIENT i EQUITATIU per a Catalunya.

Finalment, en nom de la Junta del Col·legi d’Economistes i del Comitè Organit-zador del Congrés vull expressar el meu sincer agraïment a les persones i em-

8

3r Congrés d’Economia i Empresa de Catalunya

preses que l’han fet possible: presidents, vicepresidents, relators i integrants de cadascun dels 13 eixos de treball, els membres del Comitè Científic, els au-tors que han presentat ponències, totes elles amb un alt nivell de qualitat, em-preses que han participat en alguns dels eixos i conferenciants i panelistes dels actes de cloenda de cada eix. I, per acabar, especialment a totes les empreses que l’han patrocinat, de les quals voldria destacar i reconèixer la confiança de-mostrada en el Col·legi d’Economistes de Catalunya des del primer moment, quan, en un grau encara força difús del projecte, els vàrem demanar la seva participació.

Joan B. Casas Degà del Col·legi d’Economistes de Catalunya

President del Comitè Organitzador del 3r Congrés d’Economia i Empresa de Catalunya

9

Durant el 2017, el Col·legi d’Economistes ens va oferir coordinar l’eix dedicat a la “Transformació digital i intel·ligència artificial” del Congrés d’Economia i Em-presa de Catalunya 2018. L’equip, presidit per un enginyer en telecomunicaci-ons i assistit per un enginyer industrial i per un economista, constituïa, en si mateix, un exemple del què l’Eix 13 havia de representar.

La inclusió d’aquest eix, amb una forta component tecnològica, en el congrés propi dels economistes evidencia l’impacte decisiu que les tecnologies digitals estan provocant i, de ben segur, continuaran provocant en la indústria i en el con-junt de l’economia. Per tant, encertadament, es pren la decisió i es manifesta que cal promoure espais de reflexió sobre com la “digitalització” està transformant l’entorn competitiu i les estratègies individuals de qualsevol organització.

La comissió de treball d’aquest eix es va constituir el juliol de 2017, amb l’ob-jectiu inicial de delimitar els temes i prioritats temàtiques que calia incloure en el debat. Des d’un bon inici es va comprovar la gran diversitat de temes que, la transformació digital, està generant a nivell organitzatiu i de context empresa-rial: la pròpia transformació organitzativa, els nous models de negoci i formes de treball, el paper específic de les diferents tecnologies emergents en sectors econòmics molt diversos (especialment en aquells que generen un impacte que transcendeix cap a altres sectors, com l’àmbit de la salut, el financer, etc.),

D’esquerra a dreta, Daniel Quer (coordinador del congrés), Joan Torrent (relator de l’eix), Xavier Ferràs (president de l’eix), Joan B Casas (degà del Col·legi), Oriol Alcoba (vice president de l’eix) i Maurici Olivé (gerent del Col·legi).

10


les implicacions legals i administratives en la regulació i les polítiques públiques, la connectivitat global, l’impacte en el mercat de treball, etc.

A la vista dels diferents temes que van sorgir en el si de la comissió, es va pren-dre la decisió d’obrir una convocatòria adreçada a líders d’opinió, grups de recerca i, també, empreses, per tal d’obtenir contribucions de caràcter més exploratori i científic però, també, escrits que aportessin una visió pragmàtica sobre la influència actual de les tecnologies digitals en el món empresarial.

Cal agrair, molt especialment, l’excel·lent rebuda que va tenir la convocatòria, cosa que es va traduir en una gran varietat d’escrits, responent exactament a què preteníem: ens va permetre valorar quina és la influència present de la digitalització i, a la vegada, promoure el debat i llençar una mirada al futur per a preveure el seu efecte en l’economia catalana.

Les ponències ens han permès constatar que existeix un corpus de coneixe-ment i una feina sostinguda per part d’investigadors, acadèmics i experts sec-torials que cal fer evident. Sovint, les seves reflexions són més observades des d’un àmbit de reflexió tecnològic i no tant des del punt de vista de l’impacte en l’economia. El diàleg i la tensió positiva entre la prospectiva tecnològica i l’eco-nòmica han demostrat, en el decurs de la feina realitzada per aquesta comissió, que contribueix a donar llum i coherència a molts aspectes que, altrament, es podrien limitar a interpretacions parcials i inacabades.

Les conclusions de l’eix van ser presentades el 17 d’abril de 2018, a la seu del propi col·legi d’economistes. La nombrosa afluència de persones i el debat que es va suscitar al voltant dels temes exposats evidenciava, un cop més, l’encert i la necessitat de mantenir un diàleg atent a l’evolució que les tecnologies digi-tals està provocant en l’economia.

A banda d’agrair formalment i sincera els autors de les ponències, també voldrí-em destacar la feina, opinió i expertesa aportada pels vocals de la comissió de l’eix present: n’Esteve Almirall, en Francesc Garcia Cuyàs, en Joan Guasch, en Ramon López de Mántaras i en Genís Roca. Finalment, i de forma molt especial, també voldríem agrair i destacar l’excel·lent tasca organitzativa i l’orientació que ens ha aportat en Daniel Quer en tot moment.

Xavier Ferràs. Oriol Alcoba. Joan Torrent.

11

RESUM I CONCLUSIONS

Sessió de presentació

Data: 19 d’abril Lloc: Auditori del Col·legi d’Economistes de Catalunya. Plaça de Gal·la Placídia, 32.

Programa:

Presentació de conclusions: Sr. Joan Torrent. Director del grup de recerca interdisciplinari sobre les TIC, i2TIC i de la Business School de la Universitat Oberta de Catalunya. Relator de l’eix 13

Conferència “Transformació digital i intel·ligència artificial: perspectives” Sr. Marc Torrens. Chief Innovation Officer de Strands

13

1. Introducció

Ja fa més de dues dècades que les tecnologies de la informació i la comunica-ció (TIC), les tecnologies digitals, han irromput amb força a l’esfera econòmica i empresarial. Sobre les transformacions vinculades amb la tercera revolució industrial, la de les TIC i d’Internet, durant els últims anys una nova onada de canvi tecnològic digital i disruptiu, que alguns ja han denominat quarta revolu-ció industrial, comença a generar novament importants transformacions sobre el comportament, l’estructura i els resultats dels agents econòmics i dels mer-cats. Tot sembla apuntar que estem a les portes d’una nova onada tecnològica digital d’utilitat general, que reforça i aprofundeix l’onada de les TIC i l’era de la informació i el coneixement (tercera revolució industrial). La robòtica, la intel-ligència artificial, l’aprenentatge de les màquines o aprenentatge profund, la computació al núvol, les grans dades, la impressió 3D, Internet de les coses, els mitjans i les xarxes de comunicació social i les plataformes col·laboratives, en-tre altres, sembla que es configurara n com una base tecnològica interconnec-tada d’un nou paradigma tecnoeconòmic que s’interrelacionarà progressiva-ment amb canvis socials i culturals de primera magnitud. Aquesta nova onada tecnològica digital, que es materialitzarà amb força durant els propers anys, té implicacions fonamentals en l’explicació de la productivitat i la competitivitat, l’estructura i els resultats del treball, i el comportament i l’organització dels agents econòmics i socials.

Com a resultat de la profunditat dels canvis esperats, el 3r Congrés d’Econo-mia Catalana ha dedicat un eix, el número 13 (esperem que no sigui un mal auguri, tot el contrari), a analitzar com aquest conjunt de transformacions amb base digital incidiran sobre l’empresa, l’economia, el treball i la societat catalanes. La idea bàsica de l’eix és fàcil d’explicar però difícil de fer. Es tracta d’analitzar i d’extrapolar com aquest conjunt interconnectat d’innovacions tecnològiques estan transformant i transformaran l’economia i la societat ca-talanes. Es tracta de copsar canvis de fons i de preveure tendències de futur que ens ajudin a repensar quin hauria de ser el model econòmic i social de Catalunya al segle xxi, al segle de la digitalització. Hem recollit 10 articles de diversa índole i temàtica, elaborats per 19 experts de 9 universitats, centres de recerca, administracions públiques o empreses. Alguns són més conceptu-als, altres prenen forma d’investigació empírica i altres expliquen iniciatives de canvi sectorial basades en la digitalització. Però, tots ells tenen en comú

14


aquest doble objectiu: explicar la transformació digital a Catalunya i, a través d’aquesta explicació, inferir un camí cap al futur, cap a una economia catalana més eficient, sostenible i inclusiva.

2. Resum comunicacions

En el primer article de l’eix: “Digital capitalism: La Paradoja de la Desigualdad en la Era de la Disrupción”, Xavier Ferràs (Universitat de Vic) aborda la proble-màtica de la desigualtat al capitalisme digital. El seu punt de partida és l’aparent paradoxa entre una força positiva del canvi, com a priori hom podria esperar de la digitalització, i tot un conjunt de pertorbacions no desitjades que podri-en amenaçar les millores d’eficiència i benestar vinculades amb la transforma-ció digital. Destaca quatre forces pertorbadores: la sobrereacció dels mercats financers, la selecció financera curtterminista, la substitució dels humans per màquines i la singularització del valor afegit generat. Les dues primeres tenen a veure amb el funcionament dels mercats financers. Destaca la versemblança de noves bombolles financeres vinculades amb la creació de sobreexpectatives de rendiment al món digital, així com uns processos d’inversió (selecció) financera que incentivarien els projectes d’alta escalabilitat i baix risc. Les dues últimes tenen a veure amb el procés de generació de valor. Destaca la versemblança d’un procés massiu de substitució del treball humà resultat de l’automatitza-ció amb base digital, així com una singularització de la creació de valor a les empreses digitalitzades que es focalitza a les activitats d’R+D+i. Aquestes ac-tivitats, vinculades amb la creació i la difusió del coneixement a les empreses, tenen una estructura econòmica particular, amb elevats costos fixos (produc-ció) però costos marginals (reproducció) molt baixos, i economies de xarxa. La combinació d’uns mercats financers tendents a crear bombolles especulatives i d’un procés de creació de valor que tendeix a substituir el treball i a afeblir el seu principal mecanisme de redistribució, les rendes del treball, podrien gene-rar molts problemes de desigualtat si no són més que compensats pels altres efectes positius de la digitalització, com les millores de productivitat i competi-tivitat, la creació de nous i millors llocs de treball, o l’aparició de nous mecanis-mes de finançament.

En el segon article de l’eix: “The digitalization of the working environment: the impact of Robotics, Automation and Artificial Intelligence (RAAI) at the employee level – a scoping review”, Rosana Terminio (investigadora indepen-dent) i Eva Rimbau-Gilabert (Universitat Oberta de Catalunya) aprofundeixen en l’anàlisi dels efectes de la robòtica, l’automatització i la intel·ligència artifi-cial (RAAI, en terminologia anglosaxona) sobre el lloc de treball i els empleats.

15

Resum i conclusions

A través d’una àmplia revisió de la literatura científica i no científica (scoping review), la comunicació revisa el conjunt d’impactes percebuts pels treballa-dors en relació amb la manera com la RAAI afecta el seu lloc i ambient de tre-ball. Els resultats d’aquest recull d’evidències ens assenyalen una preocupació creixent per part dels treballadors sobre els efectes negatius de la tecnologia en el treball, alhora que no són conscients de com la RAAI pot incidir específi-cament sobre el seu lloc de treball. A més, també posen de manifest la força d’un procés accelerat de substitució de competències, especialment al tram mitjà de l’estructura laboral, que exposarà la carrera laboral dels treballadors fent insuficient el seu nivell educatiu inicial. Tot i que aquesta tendència gene-ral quedarà matisada per les especificitats de cada ocupació i de cada sector d’activitat, s’espera una especial incidència al sector serveis. En aquest context, i amb l’objectiu de garantir impactes positius de la RAAI sobre el treball, es proposa que tots els agents implicats (empleats, empreses i governs) promo-guin una campanya de conscienciació i una reconversió planificada d’habilitats i competències. Com a pas previ, això sí, cal més i millor investigació específica en aquesta àrea, recerca que ha de tenir presents les peculiaritats dels mercats de treball i les relacions laborals, el sector d’activitat i l’estructura empresarial.

Precisament, i amb la idea d’estudiar un impacte específic, en el tercer article de l’eix: “Coneixement, robòtica i productivitat a la PIME industrial catalana: evidència empírica multidimensional”, Joan Torrent-Sellens (Universitat Oberta de Catalunya) i Ángel Díaz-Chao (Universidad Rey Juan Carlos) investiguen els efectes combinats del coneixement i els usos de la robòtica en l’explicació de la productivitat de la PIME industrial catalana (panell de 250 PIMES). Un primer resultat interessant a destacar és que, entre 2002 i 2014, tant la productivitat com, especialment, l’ocupació de les PIMES industrials han evolucionat positi-vament. Aquest resultat és important perquè, per al cas de les PIMES industri-als catalanes, desmenteix la idea del jobless recovery, la idea que els avenços de productivitat dels últims anys s’han fet en base a caigudes de l’ocupació. Ara bé, aquesta tendència més favorable per a l’ocupació no s’observa pas quan considerem la utilització de robots. De fet, passa tot el contrari. La robotització de les PIMES industrials catalanes s’associa amb millores de productivitat que superen àmpliament la creació de llocs de treball, cosa que suggereix un efec-te de substitució de llocs de treball. Però, com que el procés de generació de valor de les empreses va molt més enllà dels usos de la robòtica, la investigació també es centra en com aquesta interacciona amb els fluxos de coneixement (R+D, innovació i tecnologies digitals). En aquest punt, i contràriament al que hom podria esperar, els usos de la robòtica determinen un grup reduït de rela-cions de complementarietat amb els fluxos de coneixement. Específicament,

16


amb la innovació de procés i organitzativa, i amb l’avaluació, l’assessorament i el reclutament de persones per gestionar el canvi tecnològic. Finalment, la in-vestigació es pregunta pels determinants de la productivitat i obté que els usos de la robòtica no exerceixen un efecte directe en l’explicació de la productivitat de la PIME industrial. Ara bé, els efectes de la robòtica sobre la productivitat sí que existeixen, però són indirectes i s’estableixen a partir de la seva relació de complementarietat amb els fluxos de coneixement. Les PIMES industrials que usen robots presenten un model explicatiu de la productivitat més sofis-ticat i equilibrat, amb efectes determinats pel coneixement, el factor treball, les exportacions i l’accés a recursos financers especialitzats. Aquests resultats tenen incidència directa a l’hora d’establir estratègies empresarials i polítiques públiques d’acceleració i creixement de la PIME industrial. Primer de tot, cal fer notar la importància de la nova relació de complementarietat trobada entre els usos de la robòtica i els fluxos de coneixement. El model de productivitat de les PIMES és multidimensional i cal atendre tots els seus factors explicatius. Políti-ques industrials parcials podrien donar lloc a resultats inesperats.

L’anàlisi d’un altre tipus de tecnologia de la nova onada digital, la tecnologia blockchain, ocupa el quart article de l’eix:” La tecnologia blockchain i el seu paper en les economies transformadores”. En aquesta ocasió, August Corrons (Universitat Oberta de Catalunya) es planteja com aquesta tecnologia basada en la cadena de blocs, i sorgida de la mà del bitcoin, es pot convertir en un potent instrument de transformació econòmica i social, en especial ajudar a construir una economia més col·laborativa, social i solidària. El punt de partida del treball ens assenyala que una blockchain és una base de dades descentralit-zada que no pot ser alterada i que està distribuïda entre els seus participants, protegida criptogràficament i organitzada en blocs de transaccions relacionats de manera matemàtica. Es tracta d’una xarxa que permet que diferents no-des que no confien plenament els uns en els altres puguin mantenir un con-sens sobre la informació disponible a la xarxa. I, precisament, aquest consens d’agents desconfiats és el fonament de la tecnologia blockchain atès que tots els participants confien en la informació que hi ha disponible. És com un llibre major distribuït que proporciona una manera específica de registrar i compartir informació sobre qualsevol tipus de transacció per part d’una comunitat. Tots els integrants de la comunitat tenen la seva còpia de la informació, i tots els membres han de validar col·lectivament qualsevol actualització. Aquesta idea pot transformar el mateix funcionament d’Internet, fent-lo evolucionar des de l’Internet de la informació cap a l’Internet del valor. Mentre que l’Internet de la informació va revolucionar la nostra manera d’accedir a la informació i co-municar-nos, s’espera que l’Internet del valor, l’Internet del blockchain, repre-

17

Resum i conclusions

senti una revolució en la transmissió del valor a través de la pròpia xarxa que representa el mateix Internet. En la mesura que construeix xarxes distribuïdes, descentralitzades i amb traçabilitat, la tecnologia blockchain pot ser emprada perquè les persones recuperin capacitat d’intervenció i millori la democràcia econòmica en un context dominat per la força de mercat de les grans corpora-cions tecnològiques.

Sens dubte, la irrupció de les tecnologies de la nova onada digital també plan-teja reptes transcendents per al Dret i la regulació. Precisament, el cinquè arti-cle de l’eix, “La regulació de les tecnologies emergents”, elaborat per Antoni Roig (Universitat Autònoma de Barcelona) aborda aquesta qüestió. El seu punt de partida és la dificultat reguladora d’un context de transformació accelerat i quines estratègies es poden dur a terme per millorar l’eficàcia d’un Dret, que va perdent productivitat no només com a regulador directe sinó també com a regulador indirecte. L’acceleració tecnològica fa inviable regular per endavant tots els escenaris i assignar-los conseqüències jurídiques, cosa que ens porta cap a la regulació en base a regles o principis, o en base a l’avaluació d’impactes o anàlisi de riscos. Davant d’aquesta imprevisibilitat derivada de l’acceleració tecnològica, s’ha començat a treballar en la idea de la coregulació i l’autoregu-lació com a eines per a una millor regulació. Ara bé, aquesta coregulació cal que vagi més enllà de les consultes i les participacions dels responsables, i cal que aprofiti tots els avantatges de les plataformes digitals de coregulació, en espe-cial la seva capacitat de donar suport a la presa de decisions. Això permetria al Dret recuperar la seva legitimitat i incorporar l’interès general com a context prioritari en la presa de decisions. No avançar en la coregulació, tot i que supo-sa trencar amb l’esquema clàssic del regulador únic, podria deslegitimar el Dret com a eina reguladora efectiva.

Donant continuïtat a l’àmbit específic del Dret, en aquesta ocasió, però, ava-luant l’impacte de la nova oficina judicial digital, Àlvar Garola, Xavier Fabregat i Xavier Farriols (Departament de Justícia de la Generalitat de Catalunya) con-figuren el sisè article de l’eix, “Impacte socioeconòmic de la implantació de la nova oficina judicial: anàlisi cost-benefici”. Els resultats de la seva anàlisi són concloents en el sentit que confirmen efectes directes de la inversió en la nova oficina judicial digital sobre l’eficiència en l’àmbit jurídic i sobre els comptes de la Generalitat, a més d’efectes indirectes sobre altres administracions, i sobre l’activitat empresarial i econòmica general. Així mateix, també són remarcables efectes positius no monetitzats que comportarien també millores en la qualitat de vida de la població a través d’una relació més eficient i eficaç amb l’adminis-tració de justícia.

18


Més enllà de la regulació, el procés de transformació digital també s’ha conver-tit en un objectiu fonamental de la política pública, fins al punt que la majoria de països tenen estratègies públiques de digitalització i es prenen molt serio-sament l’evolució dels seus indicadors de digitalització. De fet, amb la digitalit-zació passa quelcom molt similar al que Paul Krugman ja va identificar amb la competitivitat i els seus rànquings internacionals: una obsessió perillosa. Preci-sament, Ferran Herraiz-Faixó (Universitat de Barcelona) analitza aquesta qües-tió al setè article de l’eix, “¿Ser un país digital? Necesario pero no suficiente: Europa Digital Flash”. A partir de la utilització d’indicadors i d’índexs de desen-volupament i velocitat de la trajectòria digital, així com altres índexs de compe-titivitat, innovació i compromís dels treballadors, la investigació situa els països europeus i obté conclusions rellevants. En particular, s’obté que el procés de transformació digital no avança aïlladament i que com més interrelacionat es-tigui amb la dinàmica de competitivitat, la innovació i el compromís dels treba-lladors, més probabilitat d’incidir positivament sobre la generació de valor. I, al contrari, com més desequilibri hi ha entre el procés de transformació digital i la dinàmica de competitivitat, innovació i compromís més probabilitat d’incidir negativament sobre la generació de valor. Així doncs, aquesta comunicació ens indica que Espanya es troba entre els Estats europeus on aquest desequilibri és més evident, juntament amb Bulgària, Polònia i Romania, entre altres.

Una altra dimensió molt rellevant de la nova onada digital és l’aparició de les plataformes d’economia col·laborativa i la possibilitat de fer intercanvis d’igual a igual (peer-to-peer) a través de xarxes digitals. Els intercanvis col·laboratius digitals impliquen la coordinació dels agents en l’adquisició i distribució del pro-ducte, es fan sempre a canvi d’una contraprestació (monetària o no) i sempre primen l’accés per damunt de la propietat. Ara bé, com que el conjunt de moti-vacions de participació a les plataformes d’economia col·laborativa són múlti-ples (van des de l’interès privat fins a les motivacions ètiques, de sostenibilitat o d’anticonsumisme) i el panorama de les plataformes és molt divers (va des de les empreses amb afany de lucre fins a les comunitats locals, els comuns digitals o el cooperativisme de plataforma amb interessos prosocials) hi ha una impor-tant controvèrsia a propòsit de quines plataformes són realment d’economia col·laborativa i quines no. Una manera de comprovar-ho és a través de la rela-ció entre el seu model econòmic i el seu model de governança. Precisament, aquest és l’exercici que els investigadors Mayo Fuster-Morell i Ricard Espelt (Institut Interdisciplinari d’Internet, Universitat Oberta de Catalunya) realitzen per a un col·lectiu de 100 plataformes de l’àrea de Barcelona i que confereix el vuitè article de l’eix, “Quina relació hi ha entre el model econòmic d’una plata-forma d’economia col·laborativa i la seva governança?”. Els resultats de la seva

19

Resum i conclusions

investigació ens assenyalen correlació entre ambdues dimensions, de manera que s’estableix relació entre l’orientació democràtica de la governança de les plataformes d’economia col·laborativa i l’orientació comunitària del seu model econòmic.

En sintonia amb l’article anterior, Yolanda Montegut-Salla i Eduard Cris-tóbal-Fransi (Universitat de Lleida) analitzen la dinàmica del comerç electrònic a les cooperatives de fruita de Catalunya, “Cooperativismo 2.0: Presencia en Internet y grado de madurez del comercio electrónico en las cooperativas de fruta catalanas”, i donen lloc al novè article de l’eix. Aquest exercici de carac-terització del grau de maduresa del comerç electrònic i la presència en xarxes socials obté resultats interessants i és una bona manera de copsar efectes de la transformació digital en sectors d’activitat, a priori, allunyats del nucli de la digitalització. Els resultats de la investigació, realitzada sobre 50 cooperatives de fruita catalanes, la majoria de Lleida, ens assenyalen un important recorre-gut a fer encara per part del seu procés de transformació digital. Menys d’una quarta part tenen botiga on-line, només un 15% actualitzen les xarxes socials, i les pàgines Web tenen un bon nivell informatiu sobre la cooperativa però un nivell mitjà-baix d’interactivitat. De fet, només les cooperatives amb botiga on-line tenen pàgines Web amb bona interactivitat. Hi ha relació entre l’exportació i la disposició de pàgina Web. Així doncs, per bé que els resultats del comerç electrònic tenen efectes positius sobre les cooperatives digitalitzades, cal con-tinuar avançant tant en la introducció del comerç electrònic com en la seva intensificació.

Per últim, la darrera comunicació de l’eix, “Hacia una medicina personalizada y sostenible”, elaborada per Miquel Ràmia, Miquel Àngel Bru, Diana Roldán i Daniela Cortasa, de l’empresa Genomcore, ens endinsa en la utilització de les tecnologies de la nova onada digital en l’àmbit de la medicina i la salut. En base als recents avenços de la genòmica, el treball ens planteja com la utilització de diverses tecnologies de la nova onada digital, com l’encriptació, el blockchain, o la computació al núvol, poden impulsar noves formes més individualitzades i sostenibles de medicina, com la medicina personalitzada. A través de la infor-mació genòmica de cada pacient i a través d’una complexa utilització de l’apa-rell digital de diagnosi, computació i seguretat, entre d’altres, avui és possible realitzar atenció mèdica a mida de cada pacient, seguint les seves preferències i característiques úniques durant tot el procés assistencial. Aquesta nova ori-entació ja té principis d’usabilitat a les malalties rares i complexes, oncologia o les diagnosis genètiques. Només és el principi. Quan la informació genètica de cada individu estigui disponible i pugui ser computada, la medicina personalit-

20


zada obre les portes a l’estat personalitzat de salut a través de mecanismes de prevenció a la carta.

3. Idees força de les comunicacions

Acabem de constatar que les tecnologies de la nova onada digital han comen-çat a exercir un ampli i profund conjunt de transformacions, de les quals i a dia d’avui, només en comencem a intuir el seu veritable calat. Són transformacions que incidiran sobre la pràctica totalitat de la vida econòmica i social. I són trans-formacions que incidiran sobre tots els agents, sectors i mercats de l’economia. A l’eix 13 del 3r Congrés d’Economia Catalana n’hem recollit 10, n’hi ha moltes més. Amb la idea d’aportar elements per a la imprescindible reflexió en profun-ditat que cal fer sobre quina és la Catalunya del futur que albirem i que volem construir, a continuació es presenten les principals idees força de les comuni-cacions presentades:

• Existència de forces pertorbadores que afebleixen els efectes positius de la digitalització. Tant als mercats de capital, tendència a la sobrereacció i generació de bombolles especulatives, com als mercats de treball, subs-titució del treball humà i organització industrial de les empreses digitals que afebleixen les rendes del treball.

• La percepció dels treballadors sobre els efectes de la nova onada digital en el treball són negatives quan es refereixen al treball en general i no conegudes quan es refereixen al propi lloc de treball. El procés accelerat de substitució de competències vinculat amb les tecnologies de la nova onada digital fan insuficient l’estoc actual de capital humà i amenacen la viabilitat del treball de moltes ocupacions, especialment als serveis. Per resoldre aquesta mancança cal més investigació específica, i que tots els agents implicats s’involucrin en un programa planificat de recapacitació de treballadors i d’empreses.

• A diferència de la gran empresa industrial, la PIME industrial catalana ha mostrat un bon comportament tant en termes de productivitat com es-pecialment d’ocupació, cosa que desmenteix la idea del jobless recovery. Tot i amb això, la robotització s’associa amb un cert efecte desplaçament del treball. S’observa una nova relació de complementarietat entre els usos de la robòtica i els fluxos de coneixement a l’hora d’explicar la pro-ductivitat de la PIME industrial. Aquesta relació de complementarietat és important a l’hora de promoure estratègies empresarials i polítiques

21

Resum i conclusions

industrials que haurien de tenir en compte tot el conjunt de factors expli-catius del model de productivitat.

• La tecnologia blockchain genera una xarxa descentralitzada, distribuïda, autònoma i no manipulable que permet l’evolució d’Internet, des d’Inter-net de la informació a Internet del valor. Aquest apoderament econòmic de les persones podria fer evolucionar l’economia cap a una economia més col·laborativa, social i solidària.

• Les tecnologies emergents i el seu canvi accelerat també incideixen sobre els fonaments del Dret i la regulació. Com a resultat de la imprevisibilitat d’escenaris futurs, el Dret està perdent eficàcia, perquè ja no pot regular i assignar conseqüències jurídiques a priori a tots els escenaris. Per recu-perar la seva eficàcia, són necessaris nous plantejaments coreguladors que trenquin amb la idea del regulador únic i treballin la potència de les plataformes col·laboratives que donin suport a la presa de decisions tot incorporant com a valor l’interès general.

• Més enllà dels fonaments del Dret, la digitalització de la justícia també té efectes directes i indirectes sobre l’activitat econòmica. Una anàlisi cost-benefici de la inversió en la nova oficina digital judicial ens assenyala millores d’eficiència en l’administració de justícia i en els comptes de la Generalitat, a més d’efectes indirectes sobre els resultats econòmics i fi-nancers de les empreses. Així doncs, i a través dels efectes multiplicadors de l’administració pública, cal fer notar el seu efecte tractor com a impul-sor del canvi vinculat amb la digitalització. Una bona manera d’impulsar millores d’eficiència i eficàcia al sistema econòmic general és a través de la transformació digital de l’administració pública.

• El procés de digitalització no avança aïlladament de la dinàmica compe-titiva de l’economia. Tot el contrari. Quanta més vinculació hi ha entre la digitalització i la competitivitat, la innovació i el compromís dels treba-lladors, més probabilitats que la digitalització incideixi positivament so-bre la generació de valor. Si agreguem, observem que hi ha relacions de complementarietat entre la digitalització i la competitivitat. Per tant, les polítiques públiques dels ecosistemes digitals s’han de coordinar amb les de competitivitat.

• Les plataformes d’economia col·laborativa integren una gran quantitat d’agents amb motivacions molt diverses, que van des de l’interès privat

22


i l’afany de lucre fins a la pertinença a la comunitat i l’interès prosocial. Una manera de dissociar aquesta diversitat de motivacions i d’agents és l’anàlisi de relació entre el seu model econòmic i la seva governança. Com més democràtica és l’orientació de la governança a la plataforma col·la-borativa més comunitari és el seu model econòmic.

• Tot i els efectes perceptibles de la segona onada de la digitalització, el camí de la transformació vinculat amb la primera onada encara és impor-tant, sobretot en les activitats més allunyades del procés. Per exemple, a les cooperatives de fruita de Catalunya, els usos d’Internet i de les xarxes socials encara són poc profunds i la utilització del comerç electrònic, tot i que es vincula amb una major exportació, encara no representa la meitat del teixit.

• La nova onada digital també es vincula amb les noves orientacions de la salut, entesa com la combinació de la manca de malalties i un estat ge-neral de benestar. A través de noves tecnologies, com el blockchain i la computació al núvol, i fent servir l’aparell de la genòmica, avui és possible plantejar la medicina personalitzada. Una prestació assistencial que té en compte les característiques genètiques individuals així com les preferèn-cies d’atenció de cada persona. Un primer pas cap a la personalització de l’estat de salut i benestar, i la millora de la qualitat individual de vida.

4. Conclusions estratègiques

Sobre la base de la primera onada digital, la de les tecnologies de la informació i la comunicació (TIC) i d’Internet, durant els darrers anys una segona onada de canvi tecnològic digital i disruptiu està començant a generar importants trans-formacions sobre el comportament, l’estructura i els resultats del agents eco-nòmics i dels mercats. La robòtica, la intel·ligència artificial, l’aprenentatge de les màquines o aprenentatge profund, la computació al núvol, les grans dades, la impressió 3D, Internet de les coses, els mitjans i les xarxes de comunicació social i les plataformes col·laboratives, entre altres, sembla que es configura-ran com la base tecnològica interconnectada d’una possible quarta revolució industrial. Com a resultat de la profunditat dels canvis esperats, el 3r Congrés d’Economia Catalana ha dedicat un eix, el número 13, a analitzar com aquest conjunt de transformacions amb base digital incidiran sobre l’empresa, l’econo-mia, el treball i la societat catalanes. Es tracta de copsar canvis de fons i de pre-veure tendències de futur que ens ajudin a repensar quin hauria de ser el model econòmic i social de Catalunya al segle xxi, al segle de la digitalització. Hem

23

Resum i conclusions

recollit 10 articles de diversa índole i temàtica, elaborats per 19 experts de 9 universitats, centres de recerca, administracions públiques o empreses. A con-tinuació, algunes reflexions que es deriven de les comunicacions presentades:

• Com qualsevol altra revolució tecnològica, la segona onada digital exerci-rà un ampli entramat de conseqüències positives i negatives sobre l’eco-nomia, el treball i l’empresa. Però, la tecnologia per si mateixa no és la causa única de cap resultat econòmic. Són els usos de la tecnologia i la seva imbricació amb factors personals, organitzatius, empresarials, soci-als, laborals i culturals els que determinaran el calat de la transformació digital. Les habilitats, capacitats i competències de treballadors i direc-tius; els esquemes estratègics, organitzatius i productius de les empre-ses; les decisions directives; les relacions laborals; els entorns culturals i institucionals; i les polítiques públiques són fonaments principals a l’hora d’explicar els resultats de la tecnologia sobre l’economia.

• En aquest sentit, la investigació ha corroborat les tesis del canvi tecno-lògic esbiaixador d’habilitats (skill-biased technological change). Segons aquesta aproximació, el procés d’innovació tecnològica que genera, o que només pot ser usat per uns treballadors més formats i amb millors competències i per unes organitzacions flexibles i obertes al canvi, ex-plica les millores de l’activitat econòmica. En canvi, la innovació tecno-lògica també es vincula amb augments de l’atur, la caiguda de salaris o el deteriorament de les condicions de treball dels treballadors amb una formació i qualificació no adequada, i a les empreses amb estructures i esquemes organitzatius menys adequats.

• Així doncs, la preocupació pel futur de l’economia i el treball és un tema recurrent cada vegada que es posa de manifest un procés de canvi dis-ruptiu a la tecnologia. L’anàlisi econòmica ha evidenciat que la tecnologia no destrueix el treball, sinó que esbiaixa habilitats i destreses, i desplaça tasques, feines, ocupacions i persones. En general i a llarg termini, les conseqüències d’aquestes onades tecnològiques sobre l’economia solen ser positives perquè es vinculen amb increments de la productivitat, nova activitat econòmica, més ocupació i millores salarials per a les persones que treballen a les empreses o als sectors d’activitat vinculats amb la in-novació tecnològica. A més, aquests efectes positius solen compensar a llarg termini els efectes substitució del treball si els treballadors, les empreses i la política pública actuen en forma de polítiques actives, que formin i recapacitin a les persones desplaçades.

24


• Aquesta forma general d’interacció de la tecnologia amb l’economia s’ha posat en entredit amb la recent onada digital. Per a alguns experts, el ritme de substitució del treball humà per part de les tecnologies de la segona onada digital difícilment es podrà compensar per la via habitual d’augments de la demanda i la productivitat. Altres experts defensen just el contrari, i emmarquen la dinàmica actual en el context de les interac-cions tradicionals entre tecnologia i economia. Això sí, assenyalen que sobre la taula tenim un problema d’acceleració. Un ritme de substitució d’habilitats que difícilment podrà ser abordat per l’estoc actual de capi-tals, en especial el capital humà, de l’economia. Tot plegat, demana un programa específic d’investigació i que tots els agents implicats (treballa-dors, empreses i política pública) s’involucrin en un programa planificat de recapacitació de treballadors i d’augment de la capacitat competitiva de les empreses.

• L’economia i la societat catalanes no seran pas alienes a aquest profund procés de transformació. De fet, els reptes que tenim avui sobre la taula són majúsculs. Pel que fa al treball cal abordar un doble repte: preparar els nostres joves per a la nova onada i recapacitar les competències dels treballadors que ja estan al mercat de treball. De la mateixa manera, cal-drà abordar un ambiciós projecte de transformació de la generació de valor i del model de competitivitat de les nostres empreses, especialment el nostre teixit d’emprenedors, microempreses i PIMES. I tot plegat, en un context de canvi que no s’aturarà. El futur està en joc.

PONÈNCIES

■ La Paradoja de la Desigualdad en la Era de la DisrupciónXavier Ferràs. Decano de la Facultat d’Empresa i Comunicació de la Universitat de Vic

■ Beyond Digital Transformation Race. European Digital Flash.Ferran Herraiz Faixó. Business Department. Faculty of Economics & Business (Universitat de Barcelona)

■ La digitalización del entorno de trabajo: la llegada de la robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) desde el punto de vista de los trabajadores. Una revisión exploratoria.

Rosanna Terminio. Investigadora independiente Eva Rimbau-Gilabert. Profesora de recursos humanos en la Universitat Oberta de Catalunya

■ Coneixement, robòtica i productivitat a la PIME industrial catalana: evidència empírica multidimensional

Joan Torrent-Sellens. Professor dels Estudis d’Economia i Empresa de la Universitat Oberta de CatalunyaÁngel Díaz-Chao. Professor del Departament d’Economia Aplicada de la Universitat Rey Juan Carlos

■ Quina relació hi ha entre el model econòmic d’una plataforma d’Economia col·laborativa i la seva governança?

Ricard Espelt i Mayo Fuster Morell. (Dimmons, IN3 UOC)■ La regulació de les tecnologies emergents

Antoni Roig. Professor Titular de Dret Constitucional UAB. Investigador de l’IDT-UAB, Institut de Dret i Tecnologia, Universitat Autònoma de Barcelona

■ Cooperativismo 2.0: presencia en internet y grado de madurez del comercio electrónico en las cooperatives de fruta catalanas

Yolanda Montegut Salla, Eduard Cristobal-Fransi, Antoni Colom-Gorgues y Natalia Daries Ramon. Universitat de Lleida

■ Hacia una medicina personalizada y sostenibleMiquel Angel Bru. Vicepresidente - Business Developement, CofundadorDiana Roldan. Marketing y atención al usuarioDaniela Cortasa. Legal y asistente de dirección Dr. Miquel Ràmia. Analista científico

■ Impacte socioeconòmic de la implantació de la Nova Oficina Judicial: anàlisi cost-benefici

Àlvar Garola Crespo. Professor del departament d’enginyeria civil i ambiental de la UPC, director del Gabinet d’Estudis Econòmics.

26


Francesc Xavier Fabregat Vera. Lletrat de la Administració de Justícia. Tribunal Superior de Justícia de Catalunya. Xavier Farriols Solà. Consultor de projectes.

27

LA PARADOJA DE LA DESIGUALDAD EN LA ERA DE LA DISRUPCIÓN

Xavier FerràsDecano de la Facultat d’Empresa i

Comunicació de la Universitat de Vic

Abstract

La digitalización es la fuerza de cambio existente tras la revolución tecnológica de nues-tros tiempos. La capacidad humana de capturar información del entorno, convertirla en una secuencia codificada de bits, procesarla y transmitirla instantáneamente ha trans-formado las bases de la economía y de la sociedad. Una oleada de tecnologías disrup-tivas, de base digital, están llegando a la vez, realimentándose entre ellas (internet of things, big data, inteligencia artificial, 3D printing). La resultante puede ser un mundo de abundancia, casi utópico. Sin embargo, la desigualdad y el conflicto parece extender-se en las economías avanzadas. El presente artículo pretende profundizar en las causas de los desequilibrios económicos y sociales que genera el nuevo capitalismo digital, e introduce un modelo teórico basado en cuatro fuerzas financieras y económicas que permiten entender los desequilibrios creados.

La revolución digital

La digitalización está en el origen de la profunda transformación que está sufriendo la economía y la sociedad en el siglo XXI. La capacidad humana de capturar información del entorno, convertirla en una secuencia codificada de bits, procesarla y transmitirla instantáneamente ha cambiado las bases de la economía y de la sociedad. La digitalización ha revolucionado el cómo traba-jamos, cómo consumimos, cómo producimos y cómo nos relacionamos. Se-gún McKinsey, 12 tecnologías disruptivas, de naturaleza digital, están llegan-do simultáneamente, “cambiando el sistema operativo de la sociedad y de la economía globales” (Dobbs et al., 2015). Entre ellas, la internet de las cosas, la impresión 3D, la robótica avanzada, el big data o la inteligencia artificial. La digitalización contribuye a crear nuevas tecnologías e industrias enteras (como el PC, internet o las comunicaciones móviles). Pero, además, actúa como palanca de aceleración en todos los campos del desarrollo científico y tecnológico. La digitalización permite simular procesos técnicos e industria-

28

La Paradoja de la Desigualdad en la Era de la Disrupción

les, minimizando los plazos y costes de desarrollo de innovaciones. Permite simular experimentos científicos, acelerando el ritmo de avance de la cien-cia, e inducir nuevos patrones y leyes a partir de observaciones y de análisis de bases de datos. Los progresos en nuevos materiales o en ciencias de la vida se deben, en parte, al uso y extensión de los sistemas de información. La conexión informática global facilita la difusión de nuevo conocimiento, propagando instantáneamente ideas, invenciones e innovaciones. Quizá la invención del primer microprocesador de Intel, el 4004 (1971) sea el evento más importante, en términos de escala e impacto en vidas humanas, desde el descubrimiento del fuego, la rueda o la agricultura.

La digitalización es una gran fuerza de progreso positivo. La tecnología digital permite a niños de las zonas más remotas del mundo acceder a fuentes de información casi infinitas (entre ellas, Wikipedia, Amazon o Google). De for-ma prácticamente gratuita, a través de sus teléfonos móviles. Y acceso a la información significa acceso a la educación. Miles de cursos educativos, como los MOOC, Massive Online Open Courses, están disponibles en la red. Las tec-nologías digitales, desde la perspectiva del usuario, permiten a las personas en zonas remotas acceder a periódicos y noticias actualizadas, servicios pú-blicos y de salud, banca (cada vez más, las transacciones financieras se pue-den realizar a través de teléfonos móviles). Se extiende la venta minorista en línea. Los ciudadanos pueden mejorar su dimensión relacional a través de las redes sociales. Las fronteras del mercado se expanden, y cada vez más perso-nas se incorporan a las economías avanzadas. Según McKinsey (Dobbs et al., 2015), los flujos financieros globales se han multiplicado por 25 desde 1980. La interconexión global no es solo informática: el acceso a información y la proximidad virtual que genera la digitalización estimulan también los flujos comerciales y humanos. 65 millones de personas emigran a zonas urbanas cada año. Tras toda esta revolución tecnológica, económica y social, existe una fuerza decisiva: la digitalización.

Gracias a la digitalización, la tecnología se halla en una dinámica de crecimien-to exponencial (Hagel et al., 2013). La tecnología reconfigura los mercados o crea nuevos segmentos de mercado (Bower y Christensen, 1995). Si en 1990 se hubiera afirmado que “tendríamos toda la información del mundo en nuestros hogares”, dicha idea se hubiera considerado absurda. O, en todo caso, des-orbitadamente costosa. La biblioteca más grande del mundo, la del Congreso de Estados Unidos, con 164 millones de libros, tiene un presupuesto de 642 millones de dólares anuales (Library of Congress, 2017). Hoy tenemos toda esa información no sólo en nuestros hogares, sino en nuestros bolsillos. Y práctica-

29

Xavier Ferràs

mente gratuita. El milagro se debe a la potencia de la famosa “Ley de Moore”, observación empírica predicha por Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel, en 1965, según la cual cada año se doblaría la capacidad de integración de dispositivos en un circuito integrado (Moore, 1965).

Hoy, la Ley de Moore se extiende a todos los campos de la economía, a medi-da que esta se digitaliza. Efectos similares se están produciendo en el campo energético, en el cual opera la Ley de Swanson, observación similar a la Ley de Moore según la cual los precios de la energía solar caen un 20% cada vez que se dobla la capacidad de la industria (The Economist, 2012). El precio del watt solar ha caído de los 76 $ (1976) a los 0,30 $ (2015), en un nuevo ejemplo de “ley exponencial”, que ha llevado a la tecnología solar a límites considerados imposibles hasta hace pocos años. En alimentación, la producción agrícola de cereal a igualdad de superficie se ha multiplicado por 4 entre 1930 y 2010 (US Census Bureau, 2012). Avanzamos hacia escenarios de abundancia de datos, información, comunicación, relación, alimentación y energía (Diamandis, 2012). También las nuevas tecnologías médicas evolucionan hacia paradigmas de me-dicina personalizada, a precios cada vez menores. El coste de la decodificación del ADN humano ha caído a ritmos superiores al de la Ley de Moore (Nature, 2016). La tecnología es una fuerza liberadora de recursos. Gracias a ella, pare-ce que la temida “catástrofe malthusiana” (Malthus, 1888), predicción según la cual la población humana crecería exponencialmente mientras los recursos sólo lo podrían hacer linealmente, llegando a un punto de colapso de la espe-cie, no se va a producir. De hecho, el ritmo de crecimiento de la población se ralentiza, mientras los recursos disponibles crecen, se extienden y se democra-tizan gracias al cambio tecnológico.

Sin embargo, la digitalización también hace posible la entrada de nuevos com-petidores que amenazan la vieja economía analógica. Desde grandes plata-formas digitales consolidadas (como Amazon, Google o Facebook) a startups emergentes (como Uber, Airbnb, Pinterest o Lyft). Los gigantes digitales están conquistando el podio de las empresas más capitalizadas del mundo. Poseen grandes economías de escala y alcance, marcas globales y capacidad de realizar inversiones sin precedentes en I+D, en tecnologías como inteligencia artificial. Se están expandiendo a gran número de sectores: Uber ha cambiado el mind-set del sector del automóvil, orientándolo hacia su servitización (conversión del producto en un servicio, Vendrell-Herrero (2017)). Twitter, con su inmediatez, está substituyendo la prensa escrita. Google o Facebook amenazan con una disrupción en el sector bancario. Y Amazon se está convirtiendo en la gran in-terfaz de distribución global.

30


La digitalización en particular y la revolución tecnológica en general tienen un aspecto positivo: la tecnología es una formidable fuerza liberadora de recursos (Diamandis, 2012). Un utópico futuro de abundancia es posible. Sin embargo, la digitalización (y sus derivadas, las tecnologías de naturaleza digital), crean “olas de destrucción creativa” (Schumpeter, 1942). La invasión de la vieja eco-nomía por modelos de negocio digitales, con la substitución de viejos modelos de negocio, es el ejemplo más claro. Nada parece escapar a la transformación digital: la educación está siendo invadida por las clases on-line, el automóvil se está convirtiendo en un gran PC con ruedas, la industria se digitaliza (bajo el paradigma “Industria 4.0”), el manufacturing mundial cambia sus reglas de jue-go por la impresión 3D. En Estados Unidos, se está produciendo un auténtico retailing apocalypse debido, en parte, a la eclosión del e-commerce y a la emer-gencia de Amazon, provocando el cierre de cientos de superficies comerciales (Corkery, 2017). La transición entre dos paradigmas productivos y sociales pro-duce costos: en la transición entre modelos, se producen crisis empresariales y desempleo.

La revolución tecnológica impulsada por la digitalización nos puede llevar a un escenario de abundancia global. El cambio de modelo no parece sencillo. Sin embargo, más allá de los naturales costes de transición entre paradigmas tec-nológicos, el nuevo capitalismo digital tiene una serie de características especí-ficas que amenazan este teórico escenario de abundancia. Este trabajo preten-de explorar las características del nuevo capitalismo digital para alumbrar los motivos por los cuales una fuerza positiva de progreso, como la digitalización, puede crear perturbaciones indeseadas, y convertirse en una amenaza para el sistema económico, social y político.

Sobre -reacciones

La tecnología sigue ciclos de sobreexpectativas (hype cycle), popularizados por la consultora Gartner como un instrumento de uso frecuente por parte de practitioners en gestión tecnológica (Linden y Fenn, 2003; Gartner, 2017). Una tecnología emerge y, si despierta el interés de los medios de comunicación, genera un pico de sobreexpectativas (peak of inflated expectations). En ese mo-mento, el mercado financiero (inversores privados y corporativos) pueden ver-se atraídos por modelos de negocio sustentados por esa tecnología. Se puede producir una cierta burbuja especulativa: el capital se ve atraído en una espiral de compra y venta de nuevas empresas (muchas de ellas inmaduras), que crece desorbitadamente, finalmente explota y da paso a una “fosa de desilusión”

31

Xavier Ferràs

(trough of disillusionment). Esa fosa hunde las expectativas por debajo de las posibilidades reales de la tecnología, que con el tiempo se vuelve más eficiente y va ajustando sus expectativas a las prestaciones reales. Se produce entonces una “pendiente de iluminación” (slope of enlightenment) hasta llegar al régi-men permanente de productividad (plateau of productivity). Los ciclos de so-breexpectativas de Gartner están relacionados con las “ondas de Kondratieff”, u “ondas largas”, que modelizaron la aparición de crisis cíclicas (Kondratieff, 1925; 1979). De acuerdo con la teoría de Kondratieff, una tecnología con poten-cial disruptivo (transformador de modelos de negocio y creadora de nuevos mercados) emerge y genera una época inicial de prosperidad. El mercado finan-ciero y los emprendedores se ven atraídos por esa tecnología. Inicialmente, los proyectos son escasos, y la escasez de emprendedores y de capital genera una mejor selección de iniciativas. Posteriormente, la abundancia de fondos y de emprendedores relaja los mecanismos de selección, y, finalmente, se produce una oleada de fracasos acompañada de rumores negativos sobre la solvencia y oportunidad de la tecnología. El mercado financiero desconfía y se retira, ge-nerando primero una fase de recesión en la economía, y posteriormente una posible depresión. Finalmente, la tecnología llega a un estadio permanente de equilibrio, con un ajuste de la demanda y la oferta de capital. Para Kondratieff, toda tecnología transformadora generaría una burbuja financiera y una poste-rior recesión. Según su modelo, existieron ciclos relacionados con la revolución industrial (hacia 1770); el vapor y los ferrocarriles (hacia 1850); el acero, la elec-tricidad y la producción en masa (hacia 1920), y la informática y las comunicacio-nes (hacia 1970). Las crisis de 1929 (el famoso Crash de Wall Street) y de 2000 (la burbuja dot.com) fueron la expresión recesiva de los ciclos de Kondratieff originados por la producción masiva y por la emergencia del computador, res-pectivamente.

Efectivamente, el mercado financiero sobrerreacciona (o reacciona erráti-camente) ante tecnologías disruptivas, con ciclos de sobreexpectativas. En 1992, el Congreso de los Estados Unidos, mediante la Scientific and Advanced Technology Act, permitió el uso comercial de Internet, hasta entonces una red pública restringida a usos científicos y militares. Inmediatamente, se lanzaron nuevas iniciativas empresariales para tratar de aprovechar las inmensas posi-bilidades comerciales del nuevo canal digital. En 1995, se retiraron las últimas restricciones legales al uso comercial de internet (Harris et al., 1996). Apa-recieron nuevos modelos de negocio on-line en comercio, publicidad y me-dios de comunicación, y el capital financiero se vio atraído masivamente por una ola de nuevas empresas digitales (entre ellas, Amazon, Hotmail, Yahoo o Lycos) en lo que Alan Greenspan (presidente de la Reserva Federal ame-

32


ricana) definió como “exuberancia irracional” (término popularizado poste-riormente en el libro homónimo del premio Nobel Robert Shiller, 2000). Los precios de las acciones de Yahoo se duplicaron con creces el primer día de su salida a bolsa (abril de 1996), Amazon siguió su rastro y aumentó más del 30% de su valor en un solo día (mayo de 1997) y las operaciones corporativas como la adquisición de Time Warner por American Online (156 billones, enero de 2000) entraron en la historia de los peores desastres en negocios. Internet, una indudable fuente de progreso positivo para la humanidad, hizo que el sistema financiero global entrara en una especie de alocada espiral especula-tiva. En marzo de 2000, el NASDAQ llegó a su máximo (5048.2) y, finalmente, la burbuja explotó. Nunca ha llegado de nuevo a este nivel. Para fomentar el crecimiento económico, los bancos centrales inyectaron una liquidez masiva en los mercados, que algunos economistas (Carmassi et al., 2009) han inter-pretado como origen de la siguiente burbuja (la burbuja de crédito de 2008). La respuesta internacional a la recesión económica causada, entre otros mu-chos factores, por internet se tradujo en una agresiva política monetaria, abandonando la planificación cuidadosa y las herramientas convencionales en un intento desesperado de corregir y estabilizar la situación. El exceso de liquidez posterior pudo estar en el origen de la nueva crisis de 2008, que ge-neró a su vez nuevas respuestas erráticas y no siempre coordinadas por parte de las autoridades monetarias, y derivó en crisis bancarias, crisis del sector público (la “austeridad”) y crisis políticas y sociales. Internet, una tecnología disruptiva que constituye una fuerza de progreso inigualable, fue una de las causas de una oscilación en los mercados financieros de la cual, casi veinte años después, no nos hemos recuperado. Hoy no es una sola tecnología con potencial disruptivo la que está emergiendo, sino un conjunto de tecnologías digitales que pueden crear ciclos superpuestos de sobreexpectativas. La po-sible amenaza de bitcoin, por ejemplo, es un nuevo caso de cómo una tecno-logía emergente podría llegar a desestabilizar el sistema financiero mundial, como posible exponente de la expansión de criptomonedas; o a generar pro-blemas energéticos por el consumo masivo de sus granjas de minado.

Selección financiera

Según el también premio Nobel Milton Friedman, “la principal responsabilidad social de toda empresa es maximizar el beneficio de sus accionistas”. Dicha afirmación fue publicada en un artículo para el New York Times en 1970 (Fried-

33

Xavier Ferràs

man, reeditado 2007), y se ha convertido en una de las afirmaciones más con-trovertidas de la historia de la economía. Para Friedman, toda acción y decisión organizativa debía ir conducida a maximizar el valor creado para los accionis-tas. De forma subsidiaria, las decisiones empresariales crearían valor social: las empresas satisfacían demandas del mercado y generaban empleo. La “mano invisible” de Adam Smith ya se encargaría de seleccionar de forma espontánea y autónoma aquellas empresas o proyectos con mayor impacto positivo en la sociedad, mediante la sabia elección de sus clientes (aquellas empresas nocivas en el largo plazo, sería eliminadas por las decisiones del propio mercado). Sin embargo, el comportamiento de las empresas no tiene por qué estar alineado con la competitividad de las naciones ni con el bienestar de los ciudadanos en el largo plazo (Mazzucato, 2015). Los principios de Friedman han sido consi-derados “la idea más estúpida del mundo” (Denning, 2013). Y, especialmen-te en mercados digitales, aparecen modelos de negocio de bajo riesgo inicial (basados en operativas a través de páginas web), que pueden ser escalados rápidamente a través de canales digitales y atraer fondos masivos en crecien-tes movimientos especulativos. Si dichas ideas triunfan, se pueden convertir en empresas globales. Son los famosos “unicornios”. Facebook o Uber son algu-nos ejemplos. ¿Es social y económicamente óptima una inversión en negocios digitales como los expuestos -al coste de oportunidad de no invertir en otros proyectos con mayor potencial de crear externalidades positivas en el largo plazo-? Las plataformas digitales, como Google, Apple, Amazon, Microsoft y Facebook se encuentran hoy entre las empresas más capitalizadas del mundo. Uber, aplicación móvil para compartir vehículos, está valorada por el mercado financiero con un precio superior al de Ford o General Motors u Honda (Chen, 2015) sin haber generado un solo dólar de beneficio. Facebook tiene un valor en el mercado de capitales superior a Daimler, BMW y Volkswagen juntas (The Economist, 2015). Comparando la cifra de negocio de las cinco grandes plata-formas digitales (Google, Amazon, Apple, Microsoft y Facebook) con cinco de las mayores empresas manufactureras germanas (Daimler, Siemens, BMW, Volkswagen y Continental) se obtiene una ratio de 1 a 16 en la capacidad de generación de empleo por dólar de valoración financiera en favor de las empre-sas manufactureras. Dichas empresas han creado históricamente cadenas de valor territoriales, que han generado empleos estables, que han dado lugar a clases medias y, finalmente, sustentado democracias. Hoy, la meca de los gran-des monstruos digitales, Silicon Valley, uno de los lugares más ricos del planeta en valor absoluto, es también uno de los máximos exponentes de desigualdad (Rushkoff, 2016)

34


Substitución

Foxconn, uno de los mayores contract manufacturers, fabricante de iPhones para Apple y Galaxys para Samsung, anunció la substitución de 60.000 emplea-dos por robots, en un plan que puede llegar a afectar a más de 500.000 trabaja-dores en pocos años (Robotics Tomorrow, 2016). Según Frey y Osborne (2017), en un estudio realizado sobre 700 tareas desempeñadas actualmente por hu-manos, un 47% de los trabajos en EE. UU. están amenazados de substitución por máquinas y sistemas digitales en los próximos 20 años. Según McKinsey Global Institute (Bughin et al., 2017), en un estudio realizado en 46 países, el 60% de los empleos actuales tienen al menos un 30% de tareas susceptibles de ser automatizadas. Hacia 2030, entre 400 y 800 millones de empleos pueden ser eliminados, substituidos por sistemas digitales y robots. China puede ser la gran afectada, con 100 millones de puestos de trabajo amenazados por una rápida automatización de procesos. Un tercio de la población activa en EE. UU. y en Alemania podría necesitar aprender nuevas competencias, readaptarse y buscar nuevos empleos en los próximos diez años. Según Grace et al. (2017), los avances en inteligencia artificial permitirán a un robot traducir lenguajes hacia 2024, escribir ensayos en 2026, escribir un best-seller en 2049, substituir a los cirujanos en 2053, y superar a los humanos en la mayor parte de tareas (manua-les y cognitivas) hacia 2060.

Entre 1948 y 1973 la productividad de la economía americana se incrementó un 96,7%, generando un incremento similar de salarios (91,3%). Sin embargo, desde 1973 se viene produciendo un desacoplamiento severo entre producti-vidad y salarios: mientras la primera se ha incrementado hasta el 238,7%, los salarios sólo han crecido un 9,0% en los últimos 45 años (Bisven y Mishel, 2015). Una posible lectura es que los incrementos de productividad debidos al cambio tecnológico no son capturados por la masa de asalariados, sino por una mino-ría de afortunados emprendedores e inversores de éxito. Andy Grove, uno de los fundadores de Intel, alertó sobre la importancia de consolidar actividades de manufactura en EE. UU., ante la evidencia de que la economía de startups era poco intensiva en creación de empleo, poniendo como ejemplo de deriva cortoplacista a Silicon Valley (Grove, 2010). Grove alertaba sobre la posibilidad de crear una economía de la desigualdad, liderada por un pequeño segmento de inversores y emprendedores. Para Piketty (2015), EE. UU., líder mundial en innovación y tecnología, es paradójicamente una de las sociedades más des-iguales en distribución de renta de la historia.

35

Xavier Ferràs

La substitución de humanos por máquinas puede ser la gran causa generadora de desigualdad, que se incrementa en EE. UU. y en la mayor parte de econo-mías avanzadas (Bughin et al., 2017). El mercado laboral en EE. UU. está sufrien-do una profunda polarización, hacia empleos de alto valor y altas capacidades (high wage, high skill jobs); y empleos de bajo valor y bajas capacidades (low wage, low skill jobs) (Autor, 2010). El reto no está en que los trabajos de espe-cialización media estén condenados, sino en adaptar el mercado de trabajo y la oferta educativa (mediante las oportunas inversiones en capital humano), con estrategias de largo plazo que complementen, más que sean substituidas, por el cambio tecnológico (Autor, 2015)

Singularización

Las empresas digitales concentran el proceso de creación de valor en un único punto: el origen (las actividades de diseño, investigación y desarrollo). Desa-rrollar un paquete de software (por ejemplo, un nuevo sistema operativo para un ordenador) puede suponer una inversión multimillonaria. Pero la siguiente unidad es una copia a coste cero de la primera. Una superproducción cinema-tográfica es un proyecto de gran complejidad y coste, pero se puede distribuir a coste cero a través de internet, a cientos de miles de hogares. Un algoritmo digital de atención al cliente (un “bot”) puede requerir coste y tiempo de en-trenamiento. Pero una vez preparado e instalado en un servidor informático, puede atender simultáneamente a miles, o cientos de miles, de clientes, por ejemplo, en asesoramiento financiero en entidades bancarias. Un cliente más genera coste cero. Un sistema de autoconducción para vehículos será extrema-damente sofisticado y caro. Deberá superar infinitas pruebas de calidad. Pero una vez probado y seguro, se podrá incorporar a infinidad de vehículos a coste cero. Es más, cada vehículo contribuirá al aprendizaje del conjunto mediante sistemas de machine learning. Una vez disponemos del plano digital de una pie-za, imprimir una unidad más con tecnología 3D tiene coste marginal cero (ex-cepto el coste estructural del material). Cada usuario adicional de una platafor-ma tecnológica como Facebook o Google genera coste nulo a la empresa, pero contribuye a crear valor incrementando la comunidad de usuarios y proporcio-nando nuevas fuentes de datos y potenciales clientes a dichas plataformas y a sus clientes (empresas que desean inyectar publicidad a través de canales digi-tales). Las tecnologías digitales nos llevan a una economía de coste marginal cero. Es la culminación teórica del capitalismo: producir unidades adicionales sin generar costes adicionales. Sin embargo, llegar a este objetivo puede signifi-

36


car también el colapso del propio capitalismo: si el coste marginal tiende a cero, desaparece el principal mecanismo redistributivo de valor: las rentas del traba-jo, procedentes de los costes de mano de obra (Rifkin, 2014). Sin ellas, no habrá consumo, y el sistema puede colapsar desde la demanda. La automatización y el coste marginal cero nos pueden llevar a un modelo económico virtual, donde las empresas se conviertan, de forma casi íntegra, en entidades digitales que compren, procesen, vendan y tomen decisiones sin intervención humana. La “era productiva” (donde el principal reto era producir con eficiencia) da paso a la “era distributiva”, donde el principal reto es implementar nuevos mecanis-mos de distribución de la riqueza (Arthur, 2017).

Finalmente, los mercados digitales son sistemas con dinámicas the winner takes it all (“se lo lleva todo el ganador”) (Schilling, 2002). La tendencia al coste mar-ginal cero se complementa con economías de red (Shapiro y Varian, 1998): para una empresa digital, tener un usuario más no implica incremento de costes, pero genera mayores flujos de datos y mayor atracción para un nuevo usuario, que se conecta o comparte la experiencia con una comunidad mayor de usua-rios similares. Se produce un efecto de bola de nieve: a mayor número de usua-rios, mayor atractivo de mercado, mayor volumen de datos, mejores sistemas de aprendizaje organizativo y mayores economías de escala y de alcance. Por todo ello, se da un proceso de concentración de poder en unas pocas empre-sas, cada vez más grandes, con mejores márgenes y mayores posibilidades de atraer talento y realizar mayores inversiones en I+D para nuevas generaciones de sistemas digitales.

Conclusiones

La digitalización está transformando el mundo en positivo. Por primera vez en la historia, la humanidad se puede situar en escenarios de abundancia. Sin embargo, existen una serie de fuerzas que crean perturbaciones negativas en este camino hacia un nuevo paradigma económico y social de orden superior. En este artículo hemos sintetizado estas fuerzas negativas en cuatro: sobre-rreacción de los mercados financieros, selección financiera cortoplacista, subs-titución de humanos por máquinas y singularización del valor creado. Las dos primeras responden a comportamientos cortoplacistas de inversores o del sis-tema financiero en su conjunto. Las dos últimas se sitúan en la esfera de los ver-daderos fundamentos económicos de la nueva economía digital. La siguiente figura sintetiza el modelo teórico presentado. En los próximos años, serán ne-cesarias importantes dosis de liderazgo y de innovación social para compensar los efectos perturbadores de dichas fuerzas.

37

Xavier Ferràs

Referencias

1. Arthur, B. (2017). Where is Technology taking the Economy? McKinsey Quar-terly: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/where-is-technology-taking-the-economy

2. Autor, D. (2010). The polarization of job opportunities in the US labor market: Implications for employment and earnings. Center for American Progress and The Hamilton Project.

3. Autor, D. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3-30.

4. Bisven, J. y Mishel, L. (2015). Understanding the Historic Divergence Between Productivity and a Typical Worker’s Pay. Economic Policy Institute.

5. Why It Matters and Why It’s Real.

6. Bower, J. L. y Christensen, C. M. (1995). Disruptive technologies: catching the wave.

7. Bughin, J., Manyika, J. y Woetzel, J. (2017). Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute, https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Global%20Themes/Future%20of%20Orga-

38


nizations/What%20the%20future%20of%20work%20will%20mean%20for%20jobs%20skills%20and%20wages/MGI-Jobs-Lost-Jobs-Gained-Report-Decem-ber-6-2017.ashx

8. Corkery, M. (2017). Is American Retail at a Historic Tipping Point? The New York Times.

9. Diamandis, P. H. y Kotler, S. (2012). Abundance: The future is better than you think. Simon and Schuster.

10. Dobbs, R., Manyika, J. y Woetzel, J. (2015). The four global forces breaking all the trends. McKinsey & Company.

11. Friedman, M. (2007). The social responsibility of business is to increase its profits. In Corporate ethics and corporate governance (pp. 173-178). Springer, Berlin, Heidelberg.

12. Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B. y Evans, O. (2017). When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts. Future of Humanity Institute, Oxford University.

13. Grove, A (2010). How America can create jobs. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2010-07-01/andy-grove-how-america-can-crea-te-jobs

14. Hagel, J., Brown, J. S., Samoylova, T. y Lui, M. (2013). From exponential te-chnologies to exponential innovation. Deloitte Center for the Edge, San Jose, California. http://www2. deloitte. com/content/dam/Deloitte/es/Documents/sector-publico/Deloitte_ES_Sector-Publico_From-exponentialtechnologies-to-exponential-innovation. pdf.

15. Kondratiev, N. D. (1925). The major economic cycles.

16. Library of Congress (2017). https://www.loc.gov/about/general-information/

17. Malthus, T. R. (1888). An essay on the principle of population: or, A view of its past and present effects on human happiness. Reeves & Turner.

18. Moore, Gordon E. (1965). Cramming more components onto integrated cir-cuits. Electronics Magazine. p. 4.

19. Nature (2016). https://www.nature.com/news/china-s-bid-to-be-a-dna-su-perpower-1.20121

20. Piketty, T. (2015). About capital in the twenty-first century. American Econo-mic Review, 105(5), 48-53.

39

Xavier Ferràs

21. Rifkin, J. (2014). The zero marginal cost society: The internet of things, the collaborative commons, and the eclipse of capitalism. St. Martin’s Press.

22. Shapiro, C. y Varian, H. R. (1998). Information rules: a strategic guide to the network economy. Harvard Business Press.

23. Schilling, M. A. (2002). Technology success and failure in winner-take-all markets: The impact of learning orientation, timing, and network externali-ties. Academy of Management Journal, 45(2), 387-398.

24. Schumpeter, J. (1942). Creative destruction. Capitalism, socialism and demo-cracy, 825.

25. The Economist (2012). “Sunny Uplands: Alternative energy will no longer be alternative”. 21 de noviembre de 2012.

26. Vendrell-Herrero, F., Bustinza, O. F., Parry, G. y Georgantzis, N. (2017). Servi-tization, digitization and supply chain interdependency. Industrial Marketing Management, 60, 69-81.

41

BEYOND DIGITAL TRANSFORMATION RACE. EUROPEAN DIGITAL FLASH

Ferran Herraiz FaixóBusiness Department. Faculty of Economics & Business

(Universitat de Barcelona)

Abstract

Las economías quieren digitalizarse y para ello vigilan con atención la evolución de sus indicadores digitales. En este modo de vigilancia, algunos países se encuentran sumer-gidos en cierta “obsesión” por la carrera digital queriendo ganar etapas en el corto plazo, sin darse cuenta de que corren el riesgo de perder la carrera de fondo por des-cuidar impulsar otros vectores. Este trabajo pretende descubrir los desequilibrios que se están produciendo entre los niveles de digitalización de los países que conforman la Unión Europea (UE-28). La investigación concluye que el espectro del análisis digital debe incluir también al ecosistema al que afecta y, por tanto, las políticas públicas y/o privadas de estímulo digital deberán impulsar todas las variables pertenecientes a dicho ecosistema al mismo tiempo.

Introducción

Vivimos tiempos en los que el concepto de digitalización vive su momentum particular. No en vano son muchos los países que, de una u otra manera, inten-tan impulsar las variables sucintas a la estrategia digital para dibujar un futuro más prometedor para sus economías y sus ciudadanos que incluya este nuevo y trascendental factor. En esta carrera de fondo los países y los agentes que los rodean no deberían perder de vista que este vector es uno más dentro de un sistema complejo, rebosante de incertidumbre, dinámico, cambiante y veloz.

Este factor digital en el que nos encontramos tiene una definición que resulta en ocasiones borrosa. Una primera aproximación nos apunta que digital serían “todas las formas y usos de información y tecnología electrónicamente maneja-bles a través de la transmisión de señales que transfieren información median-te una serie de impulsos codificados que representan 1s y 0s como un código binario” (Gartner, 2015: 14). Desde un punto de vista más amplio podríamos

42

Beyond Digital Transformation Race. European Digital Flash

considerar la idea de lo digital como “la transformación de los átomos en bits” (Negroponte, 1995: 121-122). Dicha transformación afecta a todo aquello que es material y, al poderse transformar todo lo tangible en intangible, conseguimos incorporar también todo lo concerniente a la economía en todo su espectro, ya sea esta tangible o intangible y decir que el alcance del fenómeno digital va más allá de lo puramente tecnológico. Esta transformación de lo tangible a lo intan-gible, de átomos a bits, no debe entenderse como un reemplazo exclusivamen-te. Más bien se trata de que los países, las empresas, las instituciones y sus ciu-dadanos, en definitiva, todos los agentes, deben buscar la mejor combinación posible entre los recursos físicos y digitales para ser eficientes, para competir, para innovar, para avanzar y alcanzar el bienestar. Siguiendo a otros autores con otras definiciones del concepto “digital”, podemos decir también que sería aquello que nos permite conectar personas, aparatos y objetos físicos en cual-quier sitio de una manera instantánea y a bajo coste (Bughin, et al., 2018: 17).

Por tanto, queda lejos la idea de que digitalizarse es sustituir sencillamente lo analógico por lo digital. Se trata más bien de que, utilizando ambos recursos, los países y agentes deben entender bien sus relaciones y los flujos existentes entre los mismos que se derivan para crear innovadoras combinaciones (McDo-nald et al., 2012: 21).

Los países, sus ciudadanos y las empresas están viviendo a diario uno de los efectos más agudos del factor digital, esto es, la penetración de lo digital o, dicho de otra manera, la incesante densidad digital como medida de la cantidad de información, conexión, automatización y digitalización que va creciendo ex-ponencialmente en todo el mundo. Esta se está convirtiendo en una fuente de ventaja competitiva para los países cuando cualquier persona u objeto puede estar conectado (Manning et al., 2012: 11). Pero, ¿acaso vale cualquier conexión, automatización o tratamiento de la información para decir que un país o agen-te se está digitalizando? Una vez más, el punto clave es saber cuáles son las conexiones acertadas y cuáles son los nichos de valor implicados que, desde la perspectiva económica y empresarial, mejoren las magnitudes micro y macro de los países y empresas.

Para muchos países este milagro digital se está extendiendo como una priori-dad única sin tener en consideración que lo digital actúa más como un elemen-to adherente de algo subyacente y que al mismo tiempo lo impulsa. Esto es consecuencia de una falta de visión clara de los dirigentes en una especie de obsesión por alcanzar los mejores puestos en este factor perdiendo de vista el resto.

43

Ferran Herraiz Faixó

Recientes estudios realizados por Mckinsey (Mackinsey Quartely, 2018: 44) nos indican que son muy pocos los líderes empresariales que tienen una visión holís-tica del término “digital”, es decir, que tengan en mente ideas superiores a los meros conceptos referentes a lo tecnológico. Derivado de ello, si entendemos la digitalización de los países como la integración de las tecnologías digitales en la vida diaria de los ciudadanos y empresas mediante la “digitización” de todo lo que pueda digitalizarse (Finette, 2017: 23), podríamos caer en la trampa de con-fundir la digitalización como un objetivo en sí mismo cuando verdaderamente se trata de un medio determinante que permite y acelera el alcance de otros objeti-vos superiores. El punto clave en el ámbito empresarial es entonces la utilización de la tecnología más bien como un catalizador que permite aumentar y mejorar nuestras capacidades con los clientes y los trabajadores, perfeccionar la expe-riencia del cliente, incrementar la eficiencia, afinar los procesos productivos o de-sarrollar nuevos modelos de negocio (Technology vision, 2017: 45-46).

La digitalización requiere fondo susceptible a ser digitalizado. Pongamos el caso: digitalizar “a” no convierte a “a” en “b” si no en “a digital” transforma-da. Para pasar de “a” a “b” se requiere algo más, ya sea más innovación, mayor competitividad, mejor experiencia entregada, entre otras variables. Así pues, la digitalización en sí misma y en exclusiva como multiplicador afecta en menor medida si los multiplicandos son escasos. Lo que resulta importante aquí es destacar que, desde el punto de vista económico, los países deben proteger y valorar esos multiplicandos y encontrar la mejor conexión entre su estrategia digital y la de su economía, sus negocios y sus ciudadanos. Deben ampliar la mirada y ver de manera extensa qué está ocurriendo con las bases de su eco-nomía en conjunto. Entender cómo el factor digital puede acelerar el progreso.

Por lo tanto, para los CEO y los dirigentes de los países la clave no es aceptar el reto de digitalizarse sino más bien saber dónde hacerlo y con qué intensi-dad, qué modelo utilizar para digitalizar su negocio, su país. La dirección puede orientarse en buscar las mejores eficiencias disminuyendo los costes e incre-mentando los outputs por unidad utilizada digitalizando sus procesos o, por otro lado, entregar la mejor experiencia hacia el cliente o el ciudadano median-te la digitalización que haga aumentar la línea de los ingresos, el bienestar o todo ello a la vez. Según Brynjolfsson, “Las tecnologías digitales son una de las fuerzas impulsoras más importantes en la economía actual... estamos en los co-mienzos de una gran reestructuración” (Brynjolfsson et al., 2012: 5-6), “pero no son la ‘única’ fuerza”. De lo que no cabe duda es de que las tecnologías digita-les son y serán una de las fuerzas fundamentales, pero no lo será en exclusiva, no será la “única fuerza” a promover.

44


Cuando observamos qué están haciendo las grandes compañías, aquellas que son modelos que seguir, más allá de disponer de una estrategia digital concre-ta, lo que hacen es digitalizar sus fundamentales, es decir, sus estrategias de negocio digitalizando su cultura, sus capacidades, su innovación, su nivel de competitividad, su organización (Gill et al., 2017: 11-12). No podemos olvidar que el propósito de la estrategia digital es impactar de manera positiva en todas estas áreas. Resulta evidente que la economía digital en los negocios reduce el número de intermediarios, posibilita una mayor transparencia, viabiliza la in-mediatez y favorece los costes marginales cero para las empresas, es decir, que cambia las reglas del juego de la competitividad y de la inversión dando como resultado que los consumidores ganan. De todo ello y por agregación, se deduce que los países deben aprender nuevamente a competir. La idea de mo-delo de digitalización de cada país vendrá definida por la estrategia digital que persiga para encontrar un equilibrio verdadero entre el valor creado, su com-petitividad, su nivel de innovación y el nivel de compromiso de sus trabajadores para con sus empresas, entre otros muchos factores, y el factor digital no es el único que actúa en este nuevo marco conceptual. Para afianzar y garantizar la buena marcha de la economía de un país este debe incluir en su agenda, ade-más, otros conductores de alto impacto para que, bajo la idea del factor digital como facilitador de conexión transversal, este se convierta en multiplicador de estos factores más que en un factor único y exclusivo.

La estrategia digital no debería centrarse en sí misma por alcanzar exclusiva-mente el mejor ranking de digitalización, si no que debería atender a cinco do-minios: Competencia (dentro y fuera), Datos (convirtiendo la enorme cantidad de datos que tenemos en información valiosa), Innovación (las formas en la que las empresas y los países innovan), Clientes/Ciudadanos (la participación dinámica como impulsor crítico de los negocios), Valor (para encontrar nuestra próxima fuente de valor para el cliente/trabajador/ciudadano) (Rogers, 2016: 221-222). Por tanto, en este período de disrupción digital, los países necesitan pensar más ampliamente sobre su digitalización haciéndolo más en clave de ecosistema empresarial para proporcionar una plataforma para que los partici-pantes realicen negocios (Weill et al., 2015: 7-8).

El objetivo del presente estudio es poner de manifiesto que la forma y la inten-sidad con la que los países de la Unión Europea (UE-28) se digitalizan puede resultar muy distinta. Se quiere estudiar desde un punto de vista cualitativo, si el fenómeno digital se visiona en los países como el acto de incorporar e incre-mentar el uso de la tecnología exclusivamente a lo ya existente descuidando el resto de los factores económicos, o bien, si se gestiona desde un punto de vista de ecosistema y, por tanto, lo que se persigue es utilizar el vector digital al

45


mismo tiempo que se dinamizan otros vectores de vital importancia económica para actuar en bloque.

La estructura del presente trabajo se presenta de la siguiente forma. La pri-mera parte tratará de explorar la trayectoria digital de los países UE-28 para el período de 2010 a 2017 a través del concepto “Digital Momentum”. En la segun-da parte se abordará la idea del “Ecosistema Digital”, su nivel de importancia y la presentación de las hipótesis del modelo. En tercer lugar, se tratarán los diversos “Desequilibrios del Ecosistema Digital” de los países miembros y los tipos de ecosistemas digitales para, posteriormente, abordar el apartado de “Conclusiones y limitaciones”. Por último, mencionar también que el apartado de “Metodología” contiene toda la información utilizada en el desarrollo de los modelos.

1- Digital Momentum

El fenómeno digital es una fuente de competitividad para los países. En esta línea, todos los países persiguen alcanzar altos niveles en sus índices de digi-talización. Para conocer este desempeño, los países de la Unión Europea (UE-28) utilizan el Indicador DESI (Digital Economy and Society Index) (European Commission, 2017). Este índice de economía y sociedad digital es un índice com-puesto que resume los indicadores relevantes sobre el rendimiento digital de Europa y rastrea la evolución de los estados miembros de la Unión Europea en la competitividad digital. La noción de competitividad digital está siendo el cen-tro para países, instituciones, empresarios y ciudadanos. A través de la informa-ción que ofrece de dicho índice y su desempeño temporal, podemos construir el concepto de “Digital Momentun” para los países de la UE-28.

Siguiendo el modelo Digital Planet (Chakravorti et al., 2017: 5-6), la competitivi-dad de un país en términos de economía digital es una función de dos factores: por un lado, cuál es la situación actual de su digitalización y, por otro, y más importante todavía, cuál está siendo su crecimiento en esta variable, es decir, cuál está siendo su marcha, su trayectoria en este proceso. Con esta idea de conocer este camino para los países miembros de la Unión Europea, vamos a hacer uso del concepto de “Digital Momentum” como indicador del futuro digital de cada país y su potencial.

Para ello vamos a utilizar en el eje de las ordenadas la posición de cada país en su indicador DESI 2017 (estado de la digitalización), mientras que en el eje de las abscisas vamos a incluir la trayectoria de dicha digitalización, es decir,

46


cuál está siendo la evolución del indicador para el periodo de 2014 a 2017 CARG (compound average rate) en forma de ranking (escala -10,10), véase metodolo-gía. Esta representación nos permite clasificar a los países de la Unión Europea (UE-28) en cuatro diferentes estadios: “Stagnant” o estancados, “Vigilant” o vigilantes, “Outstanding o sobresalientes y “Lagging” o retrasados. Todo ello viene descrito en la figura 1:

Figura 1: Digital Momentum 2014-2018 (UE-28)

Fuente: Elaboración propia, a partir datos DESI.

Las características fundamentales de cada estadio pueden resumirse en:

• Stagnant: países con alto nivel del índice DESI, pero con bajo momentum. Podríamos decir que tienen la necesidad de reinventarse e incrementar la innovación.

• Vigilant: países con oportunidades de digitalización debido a su bajo índice DESI y bajo momentum. Posibles causas serían las restricciones de sus insti-tuciones y la falta de sofisticación del consumidor.

• Outstanding: países con un avanzado estado de digitalización, alto índice DESI y con gran momentum o velocidad de crecimiento del indicador. Preci-san de un incremento en sus niveles de innovación y tienen la necesidad de crear nueva demanda.

• Lagging: países con bajo índice DESI, pero con alto momentum por posibles déficits de infraestructuras y una baja calidad institucional.

47


Vemos claramente el caso de España posicionado en el estadio “Outstanding Momentun”, lo cual quiere decir que tiene un nivel DESI por encima de la media de la UE-28 y crece a mayor velocidad que la media europea. Podríamos decir que, a la vista de los resultados, la posición de este país desde el punto de la digitalización como índice y de su trayectoria sobre el mismo es muy satisfac-toria.

Pero, ¿sobre qué base, fondo y contexto se está produciendo esta digitaliza-ción? Para responder a esta pregunta deberíamos conocer además cual está siendo el desempeño de otros índices que tienen también un alto impacto en la economía de un país y sus empresas, de tal manera que nos dieran mayor luz. Algunas de estas fuerzas de profunda huella serían su estado de la innovación, su nivel de competitividad o conocer cuál está siendo el grado de compromiso de los trabajadores hacia sus empresas, entre otras. Por tanto, aquí es donde empieza a tomar importancia el concepto de ecosistema, pues estamos aña-diendo otros vectores, además del de la propia digitalización, que actúan como un todo y que afectan sobremanera al resultado final de la economía de un país.

2- El ecosistema digital

Como hemos comentado, conocer cuál es el estado del momentum digital de cada país de la Unión Europea resulta interesante para estar al corriente del curso de este índice en el transcurso del tiempo y de su trayectoria. Pero para tener una visión más amplia de lo que verdaderamente está sucediendo en cada país, se hace necesario incorporar y comparar más índices que nos mues-tren una realidad más amplia. El tema resulta necesario en consonancia a poder distinguir entre si un país se está “digitando” o “digitalizando”. Esta diferencia es clave.

Según Ross (Ross, 2017: 9-10) el término “digitización” hace referencia a la es-tandarización de procesos y está asociado hacia la excelencia en las operacio-nes de las empresas/países y a una estrecha vigilancia en los costes imponiendo una férrea disciplina en los procesos a partir de la incorporación de la tecnología digital. Por otro lado, el término digital posee un espectro más amplio y hace re-ferencia al conjunto de oportunidades que brinda el uso de la tecnología digital en todas las esferas de las empresas/países rediseñando toda la propuesta de valor teniendo en cuenta todos los actores que intervienen. Por tanto, la trans-formación digital, y subrayamos aquí “digital”, de las empresas y de los países requiere de una visión digital. Es una propuesta de valor centrada en el cliente o ciudadano que va más allá del factor tecnológico exclusivamente y que en

48


ella se incluyen ingredientes como la experiencia del cliente, la innovación, la competitividad o el compromiso de los empleados, entre otros, generando un ecosistema digital.

En este sentido, el concepto de ecosistema no se concibe como un conjunto de elementos similares, sino que se modela como un conjunto de nichos funcio-nales, un conjunto de elementos ubicados dentro de un todo complejo donde cada nicho cumple una función particular (Rynn, 2007: 5-6). Esta idea de ecosis-tema aplicada al entorno digital nos lleva a concluir que el uso por parte de los países de la tecnología es un nicho más dentro de un conjunto de nichos funcio-nales como podrían ser los entornos competitivos en los que se mueve el país, sus niveles de innovación o el nivel de compromiso de los trabajadores para con sus empresas, entre otros elementos. Estos factores comentados, unidos, ro-ciados por la fuerza digital, podrían conformar un modelo de ecosistema digital que nos proporcionara una visión amplificada para conocer el nivel de equili-brio del conjunto de nichos (ecosistema digital) pues su resultado podría ser de alto impacto sobre el valor añadido bruto que genera un país.

Tratando de explorar esta última idea y de cara a poder confeccionar dicho mo-delo de ecosistema, tomamos los siguientes indicadores que aglutinan cuatro vectores trascendentales para el desarrollo económico de un país como son: su índice de digitalización, su índice de innovación, su grado de competitividad y el estado de compromiso de su fuerza laboral hacia la empresa. Afortunadamen-te, estos indicadores son elaborados por diversas instituciones de prestigio de manera anual o bianual a nivel mundial y europeo -salvo el de compromiso de la fuerza laboral engagement que a nivel europeo no se trata. Estos son:

• Índice DESI (Digital Economy and Society index): el Índice de economía y sociedad digital (DESI) es un índice compuesto que resume indicadores re-levantes sobre el rendimiento digital de Europa y rastrea la evolución de los estados miembros de la UE en competitividad digital (Comisión Europea, 2017: 7-8).

• Índice GII (Global de Innovación Index): el Índice Global de Innovación (GII) abarca 141 economías de todo el mundo y utiliza 79 indicadores en una am-plia gama de temas. Por lo tanto, el GII nos presenta un rico conjunto de da-tos para identificar y analizar las tendencias globales de innovación (Global innovation index, 2017: 22-23).

• Índice de GCI (Global Competitive Index): el Índice de Competitividad Glo-bal (GCI) intenta cuantificar el impacto de una serie de factores clave que

49


contribuyen a crear las condiciones para la competitividad, con un enfoque particular en el entorno macroeconómico, la calidad de las instituciones del país y el estado de la tecnología del país y la infraestructura de apoyo (WEF, 2017: 31-32).

• Índice EEI (Employees Engagement Index) o nivel de compromiso de los em-pleados: para conocer el nivel de Engagement de los empleados hacia sus em-presas, a nivel de la Unión Europea no se dispone de dicho indicador. Es por esta razón que vamos a tratar de, con la información disponible de los factores que afectarían a este vector, construir un valor de dicho índice aproximativo. Para ello partimos de la idea de que se considera que una buena estrategia de empleo implica invertir en empleados, pues esta inversión puede ayudar a las organizaciones porque “reduce su costo, aumenta la productividad laboral y garantiza que los empleados estén familiarizados con los productos para que puedan ayudar a los clientes” (Zeynep, 2013: 11-12). Además, “... el compromiso se correlaciona con la disminución del ausentismo, la rotación, los accidentes y los defectos, mientras que también se correlaciona con un aumento en el servicio al cliente, la productividad, las ventas y los beneficios” (Kruse, 2014). Podemos decir que de manera agregada todo ello tiene también un impacto en la economía de un país. A partir de ahí, podemos confeccionar un índice que incluya estos conceptos a través de los datos disponibles y que son: 1) el nivel de empleo vulnerable de un país y que se refiere a los trabajadores familiares no remunerados y a los trabajadores autónomos como porcentaje del empleo total (Banco Mundial, 2017), y 2) el nivel del empleo temporal publicado por Eurostat (Eurostat, 2017). A través de ambos datos podemos construir un ín-dice simulado y aproximado sobre la calidad del empleo por país por existir una vinculación entre dicha calidad del empleo y el nivel de compromiso que manifiestan los trabajadores en sus empresas (véase metodología).

Una vez tenemos estos cuatro índices (DESI, GII, GCI y EEI) y para facilitar la estructura del modelo, vamos a agregar el valor de los índices de competitivi-dad (GCI), compromiso de los trabajadores (EEI) e innovación (GII) en un único índice llamado CEI Index (Competitive, Engagement and Innovation). El valor de dicho índice CEI es la suma algebraica de los valores de los índices comenta-dos tal que: CEI Index = valor GCI+valor GII+valor EEI y cuya escala es de 0 a 100 puntos (véase metodología).

Una vez obtenido este nuevo índice (CEI) junto con el índice DESI, decimos que las interrelaciones entre ambos van a constituir los ejes principales del modelo de ecosistema digital (figura 2).

50


Figura 2: Ecosistema digital

Fuente: Elaboración propia.

Una vez establecido el ecosistema digital, en este siguiente paso lo que que-remos es tratar de entender desde un punto de vista cualitativo, el impacto que dicho ecosistema (índices DESI y CEI) provoca sobre la evolución del valor añadido bruto que generan los países de la Unión Europea (UE-28) -se utiliza GVA en vez del PIB (Producto Interior Bruto) para evitar el efecto fiscal. Enten-demos por valor añadido bruto GVA (Gross Value Added) al producto (a precios básicos) menos el consumo intermedio (a precios de comprador) y es el saldo contable de la cuenta de producción de las cuentas nacionales (Eurostat, 2017).

Introduciendo el GVA de cada país, lo que se pretende es averiguar qué relacio-nes cualitativas existen entre los niveles del valor añadido bruto de un país y su ecosistema digital. Para poder dar este paso, vamos a hacer uso de la Ecuación del Ecosistema Digital (Figura 3), que nos permite relacionar los diversos índi-ces junto con GVA.

51


Figura 3: Ecuación del Ecosistema Digital.

Fuente: Elaboración propia, a partir del Modelo Manning (Manning et al., 2016).

Inspirado sobre el modelo de Manning (Manning et al., 2016: 9-10) que rela-ciona la experiencia del cliente y el nivel de ingresos que genera una empre-sa, vamos a hacer una extrapolación por yuxtaposición de empresas a nivel de país. Utilizamos los conceptos de digitalización, competitividad, innovación y compromiso de los trabajadores y suponemos que existe una relación entre el nivel y equilibrio de estos indicadores con el nivel de generación de ingresos de las empresas y, por tanto y de manera agregada, del valor añadido bruto de un país. En este sentido podríamos decir que un mayor nivel de digitalización favorece el network de los consumidores y, por tanto, la disponibilidad de infor-mación y mayor elección. Por otra parte, también resulta importante conocer el nivel de calidad de la información, es decir, el nivel de conexiones y opciones que tiene el consumidor, cómo compiten las empresas/países, el nivel de ofer-ta del mercado, en qué medida innovan y en qué orden los empleados están comprometidos con sus puestos de trabajo para ofrecer el mejor producto/servicio. A nivel de país todo ello viene recogido en los índices comentados. En definitiva, decimos que el cruce de estos dos índices (DESI y CIE) que contienen los conceptos anteriores impactará sobre el nivel del desempeño de GVA de un país, entre otros muchos factores, pero vamos a poner el foco en estos en concreto que son los que definen el ecosistema propuesto.

52


La ecuación del ecosistema digital no pretende encontrar la causalidad ni la co-rrelación entre el valor de los índices y el valor añadido bruto de un país ni tam-poco determinar el valor de los multiplicadores. Se trata de explorar de manera cualitativa y a través de probabilidades no paramétricas, cuál es el mejor equi-librio entre los diversos índices del ecosistema digital que probabilísticamente nos ofrezca el mejor nivel del GVA para un país dado. Así pues, se plantean las siguientes hipótesis del modelo:

H1: dado un valor positivo del GVA+ de un país respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) en un determinado período, este tiene una probabilidad ma-yor de provenir de sus valores positivos conjuntamente de sus índices DESI+ y CIE+ respecto de la media de la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus índices DESI y CIE negativos conjuntamente o positivos y negativos alternati-vamente.

H2: dado un valor negativo del GVA- de un país respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) en un determinado período, este tiene una probabilidad ma-yor de provenir de valores negativos conjuntamente de sus índices DESI- y CIE- respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus índices DESI y CIE positivos conjuntamente o positivos y negativos alternativamente.

3- Desequilibrios del Ecosistema Digital. (Digitalización fuerte, media o débil)

A partir del modelo de ecosistema digital que incorpora un conjunto de índices más allá del puramente tecnológico y de la ecuación del ecosistema digital ex-puesta, procedemos a calibrar el nivel de los índices para cada país miembro para obtener la figura 4, y donde el tamaño de las burbujas nos indica el valor de su GVA CARG (Compound Average Rate) para los años 2010 a 2016 (oscuro positivo/transparente negativo).

53


Figura 4: DESI y CEI Index vs. GVA CARG 2010-2016

Fuente: Elaboración propia, a partir de los índices DESI 2017, CEI 2017 y GVA CARG 2010-2017.

A nivel visual, puede observarse que la mayoría de los países que tienen des-empeños positivos se encuentran en los cuadrantes de la parte superior dere-cha, lo cual nos indica que un desarrollo equilibrado de todos los indicadores (DESI y CEI) desembocan en un buen crecimiento de su GVA, mientras que, en el cuadrante inferior izquierdo, se encuentran ubicados aquellos países que, o bien tienen todos los indicadores muy poco desarrollados o bien presentan notables desequilibrios y, por tanto, peores desempeños de su valor añadido bruto como país.

A partir de esta información vamos a proceder a posicionar el desempeño de cada país miembro con respecto al desempeño de la media de la Unión Euro-pea (UE-28) para poder clasificarlos en función del nivel de desarrollo de su ecosistema digital, véase la Tabla 2.

En ella establecemos tres agrupaciones en función del grado de satisfacción del modelo “Ecuación del Ecosistema Digital”. Para su confección establece-mos un ranking mejor/peor (better/worse) de cada país miembro respecto a los valores medios del total de la UE-28. De esta forma podemos visualizar los mayores y menores desempeños de cada país y cada indicador. Así, por ejem-plo, nos encontramos con países como Suecia (Se) o el Reino Unido (Uk) con desempeños por encima de la media europea en todos los indicadores y que, por tanto, clasificamos con la categoría del ecosistema digital “alto” por ser po-sitivos los dos índices al mismo tiempo (CIE y DESI) versus la media de la Unión. En el nivel “medio” de la categoría se agrupan los países que solo presentan un

54


indicador (DESI o CEI) mayor que la media. Para el nivel “bajo” del ecosistema digital, añadimos los países cuyos indicadores están por debajo de la media al mismo tiempo.

Tabla 2: Ecosistema Digital y GVA (UE-28)

Fuente: Elaboración propia, a partir de los índices DESI 2017, CEI 2017 y GVA CARG 2010-2016.

A partir de la tabla 2, se establecen tres categorías del Ecosistema Digital en función del desempeño de los indicadores trabajados:

• Ecosistema Digital Fuerte: lo forman los países que superan los índices DESI y CEI respecto de las medias de la Unión. Aquí se agrupan la mayoría de países del centro y norte de Europa.

• Ecosistema Digital Medio: en este caso podemos observar el grupo de países formado por Latvia, Francia, Chequia, España y Portugal. El caso de España (Es) en particular destaca por tener un mejor desempeño en el índice DESI de digitalización respecto a la media de la Unión mientras que sus índices CEI y GVA se encuentran por debajo. Abriendo el foco en su índice CEI, vemos

55


que todos los índices que lo componen (Competitividad, Compromiso de los trabajadores e Innovación) están en negativo frente a la media de la Unión (2015 y 2017).

• Ecosistema Digital Bajo: pertenece a esta categoría aquel conjunto de países que tanto su índice DESI como su índice CEI están significativamente por de-bajo de los crecimientos de la Unión. A pesar de ello se observa que algunos de estos países manifiestan un buen comportamiento de su GVA. Ello podría explicarse por tratarse de países cuyas economías están en desarrollo y el va-lor de su GVA tiene una fuerte dependencia de otras variables no analizadas en este estudio. En cualquier caso, es significativo ver que se trata de países de reciente incorporación a la Unión Europea y que incorporan una alta vo-latilidad en sus magnitudes. No obstante, sorprende ver a Italia o Grecia en esta categoría.

Con esta nueva clasificación vamos a utilizar el Teorema de Bayes de probabili-dad que condiciona sobre variables no paramétricas de los indicadores de cada país respecto al desempeño medio de la Unión Europea (DESI+, DESI-, CEI+, CEI-, GVA+, GVA-), es decir, sobre los resultados de la tabla 2. A partir de ahí vamos a aplicar las hipótesis 1 y 2 del modelo de Ecosistema Digital para obtener los siguientes resultados (Tabla 3) -véase apartado de metodología-:

Tabla 3: Probabilidades Condicionadas:


H1: dado un valor positivo del GVA+ de un país respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) en un determinado período, este tiene una probabilidad ma-yor de provenir de sus valores positivos conjuntamente de sus índices DESI+ y CIE+ respecto de la media de la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus

56


índices DESI y CIE negativos conjuntamente o positivos y negativos alternati-vamente.

P(CEI+ y DESI+)/P(GVA+)> P(CEI- y DES-)/P(GVA+) > P(CEI- y DESI+)/P(GVA+)> P(CEI+ y DESI-)/P(GVA+)

Vemos claramente que dado un valor positivo del GVA+ de un país respecto a la media de la Unión Europea (UE-28), este tiene una probabilidad mayor (0,792) de provenir de sus valores positivos conjuntamente de sus índices DESI+ y CIE+ respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus índices DESI y CIE negativos conjuntamente (0,179) o positivos y negativos alternativa-mente (0 o 0,029) confirmándose la H1.

H2: dado un valor negativo del GVA- de un país respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) en un determinado período, este tiene una probabilidad ma-yor de provenir de valores negativos conjuntamente de sus índices DESI- y CIE- respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus índices DESI y CIE positivos o negativos y positivos alternativamente.

P(CEI- y DESI-)/P(GVA-)> P(CEI+ y DES+)/P(GVA-) > P(CEI- y DESI+)/P(GVA-)> P(CEI+ y DESI-)/P(GVA-)

También observamos que, dado un valor negativo del GVA- de un país respec-to a la media de la Unión Europea (UE-28), este tiene una probabilidad mayor (0,462) de provenir de valores negativos conjuntamente de sus índices DESI- y CIE- respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus índices DESI y CIE positivos conjuntamente (0,230) o positivos y negativos al-ternativamente (0,151 o 0,153) confirmándose la H2.

Llama la atención que cualquier combinación de los índices DESI y CIE de dife-rente signo ofrece una probabilidad menor de entregar un GVA+ y al mismo tiempo una combinación negativa de dichos índices se traduce en una probabi-lidad mayor de obtener un valor negativo del GVA-.

4- Conclusiones y limitaciones

Hemos visto que el concepto de Digital Momentum puede darnos luz sobre qué camino y velocidad está tomando cada país bajo la lupa digital. Así, encontra-mos países como España, que se encuentra en un “Momentum Outstanding” o sobresaliente al presentar un índice DESI por encima de la media europea y

57


al mismo tiempo disponer de una trayectoria digital con buena velocidad de crucero y buen crecimiento. De esta manera y en una primera fase, hemos ido clasificando los países en función de esas dos variables (valor del índice DESI y velocidad de la trayectoria digital) para configurar una foto “finish” de cada país que nos permite conocer en qué situación se encuentran los países de la Unión. Podríamos decir que si quisiéramos saber en qué momento se halla la carrera o competición digital, esta magnitud ya nos sería muy útil.

No obstante, el hecho de conocer el desempeño digital de un país no nos re-sultaría suficiente, pues este no nos informa sobre los posibles desequilibrios que puedan darse en paralelo y sobre los que este vector tiene impacto. Sería un dato de la parte y no de las partes de un todo mayor. Podríamos pregun-tarnos si este Momentum Digital está primando de manera adicionada la “di-gitización” de las empresas, industrias, instituciones, o bien está siguiendo la vía de la digitalización. El caso es que el tomar una u otra dirección resultará ser determinante en el avance de la economía del país que se trate. Es más, tomar un camino equivocado puede mermar el crecimiento a futuro de un país en términos de su crecimiento de su valor añadido bruto o crear un espejismo favorable pero cortoplacista y sin substancia.

Para tratar de ver qué tipo de inclinación digital toma cada país, hemos hecho uso del concepto de ecosistema al considerar que el impacto digital no actúa aisladamente y que la digitalización planea y se adhiere sobre algo más, sobre unos fundamentales que van más allá de lo propiamente tecnológico. En este caso, hemos tratado de incluir bajo la ecuación del ecosistema digital, factores como la competitividad, la innovación y el compromiso de los trabajadores de un país a través de la confección de un índice agregado CIE, para posteriormen-te cruzarlo con el propio índice DESI con la finalidad de descubrir si existe un crecimiento equilibrado entre ellos. Nuestra intención ha sido ver si un mejor o peor desempeño de ambos índices afecta al desempeño del GVA de un país (no en la parte de la cantidad si no de signo) y el modelo nos ha permitido confirmar las dos hipótesis de partida al comprobar que a la mayoría de los paí-ses con los mejores desempeños de índices CEI y DESI en un período dado les corresponde también mejor índice GVA frente a la media. Por lo cual, si su país favorece sus índices de innovación, competitividad y del nivel de compromiso de sus trabajadores y añade el factor digital a los mismos, sus efectos sobre el GVA tendrán alta probabilidad de ser propicios. Sin embargo. los países con mayores desequilibrios entre su valor DESI y el resto de los índices presentan valores inferiores en el desempeño de su valor añadido bruto país presentán-dose el caso de valores positivos de DESI y negativos de CEI traduciéndose en

58


un valor negativo en GVA (caso español). Por tanto y al tenor de lo comentado, hemos clasificado los países en tres tipos de estadios sobre su ecosistema digi-tal (fuerte, medio y débil).

Todo apunta a que, a la hora de analizar la propia transformación de los países, el hacerlo desde la óptica del momentum resultaría miope. Tomemos por ejem-plo el caso de España. Hemos visto que su trayectoria digital en estos últimos años la ha llevado a posicionarse en un valor DESI (53,5 sobre 100) por encima de la media de los UE-28 (52,4) y a una velocidad de su trayectoria francamente envidiable (outstanding). No obstante, cuando analizamos el crecimiento de su valor añadido bruto de los últimos seis años con respecto a la media de la UE vemos que su desempeño ha sido no un poco sino sustancialmente menor (-2pp B/W) para el período 2010-2016. Cierto es que el resultado de una mag-nitud tan macroeconómica como el valor añadido bruto es fruto de múltiples factores que van más allá del presente estudio. A pesar de ello, lo que sí po-demos afirmar es que, aun teniendo esos buenos resultados en el índice de digitalización, cuando ponemos el foco en qué tipo de digitalización práctica, se revela que sus valores (mejor/peor media UE-28) en los índices de innovación (-1,05), competitividad (-1,55) y nivel de compromiso de los trabajadores (-9,41) están muy lejos de la media de los países miembros y a un abismo de aquellos con mejores resultados. Esto denota que el modelo de transformación digital practicado en España resulta muy sesgado hacia la “digitización”, es decir, una digitalización media o débil centrada en los procesos, el control de costes, el aumento del network de personas y cosas olvidando la importancia de la ne-cesaria innovación, la creación de entornos más competitivos o la importancia del compromiso de los empleados en las empresas o instituciones, para y a través de la digitalización alcanzar un entorno digital fuerte. Así pues, tenemos aquí un país con alto índice DESI, con una buena velocidad digital, pero con bajos niveles en otros pilares fundamentales para el desarrollo del país y como demuestra el modelo con un ecosistema digital medio. Teniendo en cuenta las hipótesis de partida y concluyendo que a unos mejores niveles respecto a la media europea de los indicadores DESI y CEI al unísono corresponde una mayor probabilidad de un GVA de mayor crecimiento, resultará muy arriesgado enfo-carse exclusivamente por mejorar un solo indicador.

Es cierto también que en el modelo aparecen países como Rumania (Ro), Po-lonia (Po) o Bulgaria (Bg), entre otros, que presentan buenos indicadores en su crecimiento compuesto del valor añadido bruto a pesar de tener también fuerte desequilibrios entre sus índices DESI y CEI. El análisis de estas excep-ciones está fuera del objetivo de este estudio y podrían deberse a modelos de

59


crecimiento correspondientes a países en desarrollo de reciente incorporación a la UE-28 y cuya volatilidad en la entrega de sus magnitudes es muy alta. Tam-bién podemos observar países con buenos equilibrios entre sus índices y en un estadio de ecosistema digital alto con valores escasamente menores del creci-miento de su GVA (Holanda, Finlandia y Dinamarca). Esto puede deberse a que las variables que impactan en el desempeño del valor añadido de una economía son múltiples, incluso a veces singulares de cada país y, como ya hemos dicho, este estudio en ningún caso pretende encontrar correlaciones o causalidades entre el conjunto de variables analizadas.

Y no es que la digitalización no sea importante, por supuesto y mucho, pero parecería ser que no es suficiente para crecer. Se ha querido destacar que más bien se trata de construir un ecosistema digital fuerte, de desplegar la digitali-zación manteniendo una proporción y no perdiendo de vista el resto de facto-res de alto impacto para tratar de estimular su crecimiento de modo unísono. Así pues, la política pública (y/o privada) debería velar por lograr un buen equi-librio en sus acciones de empuje de las variables de digitalización, innovación, competitividad y engagement laboral de manera conjunta y no aislada, pues de este modo estimula, como hemos podido comprobar, una mayor probabilidad del crecimiento de su GVA como país.

Como conclusión podemos decir que la digitalización de un país y lo que todo ello implica requiere de una visión periférica que contemple al propio ecosiste-ma que el nervio digital afecta pues el avance en el índice digital exclusivamen-te, no garantiza el crecimiento y menos cuando magnitudes tan importantes como la innovación, la competitividad o el nivel de compromiso de los trabaja-dores con sus empresas del país, entre muchas otras, están estancadas o muy lejos de la media europea. La transformación digital requiere de unas bases sóli-das y crecientes -un ecosistema digital fuerte- para desplegar todo su potencial más allá de incorporar la tecnología tan necesaria, pero no suficiente.

En cuanto a las limitaciones de este análisis podemos mencionar en primer lugar que este estudio no analiza los factores de causalidad y sus relaciones, dejándo-se para un posterior análisis. Por otro lado, se indaga la digitalización en su ver-tiente relacionada con un conjunto concreto de indicadores oficiales (DESI, GCI y GII) o de elaboración propia (Employees Engagement) no teniendo en cuenta otros factores, índices o datos de muy alto calado en el entorno digital y eco-nómico de un país. En tercer lugar, tampoco se hace mención de los procesos o modelos de negocio de las empresas/industrias u otras variables también muy importantes como son el sistema educativo, el nivel de pobreza, la dotación de

60


recursos naturales, el índice de apertura del comercio y muchos más. Además, el modelo utilizado no contempla el nivel de especialización sectorial de cada país, sus ventajas competitivas adhoc ni tampoco otros factores como la polí-tica monetaria, fiscal, de empleo o la inflación, aunque sí se ha querido evitar, en la medida de lo posible, los efectos de la política fiscal al trabajar con el GVA en vez del PIB (Producto Interior Bruto). Otra quinta limitación destacable es que se han ponderado los índices al mismo nivel tanto para la construcción del índice agregado CIE como en la parte que corresponde a la ecuación del ecosistema digital. Todo ello se debe a que este análisis no pretende encontrar las relaciones de causalidad ni tampoco ningún tipo de correlaciones entre las variables utilizadas.

Por último, el estudio no incluye otros países fuera de la UE lo cual le daría un valor adicional al contener mayor información y disponer de un espectro de contraste más amplio para la confirmación de las hipótesis de partida.

Como potenciales áreas de estudio se podrían incluir: el añadir otras variables al ecosistema, aplicar métodos cuantitativos u otras metodologías o modelos e incluso la posibilidad de investigar sobre los valores de los multiplicadores DESI, CEI u otros índices e incluso realizar este ejercicio con otros países fuera de la Unión Europea.

Metodología:

1-Momentum Score: Compound average rate formula (CARG)

Se construye escalado sobre los porcentajes de CARG en escala de 20 puntos (-10 to 10). Momentum score son relativos (fast, slow).Formula Scaled Momentum Score = ((20x CARG value – Minimum CARG value in data set/ (Maximum CARG in data set – Minimum CARG in data set)) -10

2- Construcción Indicador CEI Index (Competitive + Employees Engagement+ Innovation)

CEI Index = Global Competitive Index + Engagement Index + Digitization Index + Global Innovation Index

61


Index Range

GCI: Global Competitive Index (Global Competitiveness Report 2016–2017, WEF) 0-100

EE: Employees Engagement Index= 100 – ( Workers Vulnerability Index + Workers Temporary Index)

(Eurostat+Banco M, 2017). Datos cierre 2015 proyectados a 20170-100

DESI: Digital Economy and Society Index (European Commission, 2017)

0-100

GII: Global Innovation Index (The Global Innovation Index Report, 2017)

0-100

CEI Index = valor GCI+ valor GII+ valor DESI+ valor EE 0-100

3- Workers Vulnerabilty Index: empleo vulnerable se refiere a los trabajadores familiares no remunerados y a los trabajadores autónomos como porcentaje del empleo total (Banco Mundial, 2017).

Worker Temporary Index: empleo temporal si el empleador y el empleado acuerdan que su fin está determinado por condiciones objetivas tales como una fecha específica, la finalización de una tarea o el regreso de otro empleado que ha sido reemplazado temporalmente (normalmente indicado en un con-trato de trabajo de duración limitada). Los casos típicos son: (a) personas con empleo estacional; b) las personas contratadas por una agencia o bolsa de tra-bajo y contratadas a un tercero para realizar una tarea específica (salvo que exista un contrato de trabajo por escrito de duración ilimitada); c) personas con contratos de formación específicos. El indicador se basa en la encuesta de la UE sobre la fuerza de trabajo (Eurostat, 2017).

4- Cálculo de probabilidades condicionales (Teorema de Bayes):

4.1- Probabilidad condicional aplicada a las hipótesis:

H1: dado un valor positivo del GVA+ de un país respecto a la media de la Unión Europea (UE-28), este tiene una probabilidad mayor de provenir de sus valores positivos conjuntamente de sus índices DESI+ y CIE+ respecto de la media de

62


la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus índices DESI y CIE negativos conjuntamente o positivos y negativos alternativamente.

GVA+ sobre índices DESI o CIE positivos o negativos conjuntamente o alterna-tivamente.

• Probabilidad GVA+ que provenga de índice CEI+ y DESI+

P(CEI+ y DESI+)/P(GVA+)= P((CEI+ y DESI+) ∩ GVA+) / P(GVA+)

• Probabilidad GVA+ que provenga de índice DESI+ y CEI-

P(DESI+ y CEI-)/P(GVA+ = P((DESI+ y CEI- ∩ GVA+) / P(GVA+)

• Probabilidad GVA+ que provenga de índice DESI- y CEI+

P(DESI- y CEI+)/P(GVA+)= P((DESI- y CEI+ ∩ GVA+) / P(GVA+)

• Probabilidad GVA+ que provenga de índice DESI- y CEI-

P(DESI- y CEI-)/P(GVA+)= P((DESI- y CEI- ∩ GVA+) / P(GVA+)

H2: dado un valor negativo del GVA- de un país respecto a la media de la Unión Europea (UE-28), este tiene una probabilidad mayor de provenir de valores ne-gativos conjuntamente de sus índices DESI- y CIE- respecto a la media de la Unión Europea (UE-28) que si proviene de sus índices DESI y CIE positivos con-juntamente o positivos y negativos alternativamente.

GVA- sobre índices DESI o CIE positivos o negativos conjuntamente o alternati-vamente.

• Probabilidad GVA- que provenga de índice CEI+ y DESI+

P(CEI+ y DESI+)/P(GVA-)= P((CEI+ y DESI+) ∩ GVA-) / P(GVA-)

• Probabilidad GVA- que provenga de índice DESI+ y CEI-

P(DESI+ y CEI-)/P(GVA- = P((DESI+ y CEI- ∩ GVA-) / P(GVA-)

• Probabilidad GVA- que provenga de índice DESI- y CEI+

P(DESI- y CEI+)/P(GVA-)= P((DESI- y CEI+ ∩ GVA-) / P(GVA-)

• Probabilidad GVA- que provenga de índice DESI- y CEI-

P(DESI- y CEI-)/P(GVA-)= P((DESI- y CEI- ∩ GVA-) / P(GVA)

63


Referencias Bibliográficas:

Brynjolsson, E. y McAfee, A., 2012, “Race against the machine: How the digital Revolution is accelerating innovation, driving productivity, and irreversibly transforming employment and the economy”, The MIT Center for Digital Bu-siness.

Bughin, J., Catlin, T., Hirt, M. y Willmott, P., 2018, “Why digital strategy falls”, Mckinsey Quaterly. Executive summary, enero de 2018.

Chakravortu, B. y Sankar, R. C, 2017, “Digital Planet 2017. How competitiveness and trust in Digital Economies vary across the world”, The Fletcher School, Tuft University.

DESI 2017, “The Digital Economy and Society Index” , European Commission, October, 2017https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/desi

Eurostat, “European Commission” , database, octubre de 2017. http://ec.europa.eu/eurostat/data/database

Finette, P., 2017, “Between the Zeros and Ones: Decoding Digitization, Learn What’s Behind Digital Disruption and How to Leverage It”, Singularity Univer-sity Conference, junio de 2017.

Gartner, 2017. “Digital” glossary definition”, Gartner, 3Q16 Gartner survey (U.S.).

Gill, M. y Schadler, T., 2017, “Digitize your business strategy. Executive Over-view: The digital business transformation playbook”. Forrester, octubre de 2017.

Global Competitive Index 2016, “The Global Competitiveness Report 2016–2017”, WEF, October, 2017 https://www.weforum.org/reports/the-global-competitiveness-report-2016-2017-1

Global Innovation Index 2017, “The Global Innovation Index”, November, 2017. https://www.globalinnovationindex.org/gii-2017-report

Kruse, K. 2014, “Employee Engagement: The Wonder Drug For Customer Satis-faction”, Forbes 2014 https://www.forbes.com/sites/kevinkruse/2014/01/07/employee-engagement-the-wonder-drug-for-customer-satisfaction/ 51f2cac66d46

Manning, H. y Bodine, K., 2012, “Outside in. The power of putting customers at the center of your business”. Forrester Research. 3-4.

64


McDonald, M. y Rowsell-Jones, A. 2012, “The Digital Edge. Exploiting informa-tion & technology for business advantage”, Gartner ebooks 2012, 31-32.

Negroponte, N. 1995, “Being Digital”, Ediciones B, S.A. (2000), 21-23.

Rogers, D. L. (2016), “The Digital Transformation Playbook, Rethink your bu-siness for the digital age”, Columbia Business School Publishing 2016, 40-50

Ross, J., 2017, “Don´t confuse Digital with Digitization”, MIT, Mit Sloan Manage-ment Review, septiembre de 2017.

Rynn, J., 2007, “The economy is an Ecosystem”, Sanders Research Associates, mayo de 2007.

Technology Vision, 2017, “Amplifyou. Technology for people. The era of intelli-gent Enterprise” (Accenture Report), julio de 2017.

Weill, P. y Woerner, S. L., 2015, “Thriving in an increasingly Digital Ecosystem”. MITSolan Management Review, verano de 2015.

Zeynep, T., 2013. “The Good Jobs Strategy”. Interview by MIT Sloan School of Management, mayo de 2013.

65

LA DIGITALIZACIÓN DEL ENTORNO DE TRABAJO: LA LLEGADA DE LA ROBÓTICA, LA AUTOMATIZACIÓN Y LA INTELIGENCIA

ARTIFICIAL (RAIA) DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LOS TRABAJADORES.

UNA REVISIÓN EXPLORATORIA.

Rosanna TerminioInvestigadora independiente

Eva Rimbau-GilabertProfesora de recursos humanos en la Universitat Oberta de Catalunya

Resumen

La robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) están cambiando la forma en la que se realiza el trabajo, pero hay una escasez de investigación sobre su impacto desde la perspectiva del empleado. Por lo tanto, realizamos una revisión ex-ploratoria de la literatura para conocer la investigación existente con el fin de respal-dar las decisiones de responsables políticos y directivos, y de estimular la investigación adicional sobre los aspectos que han recibido menos atención. Las principales con-clusiones son las siguientes: a) una buena parte de los empleados están preocupados por el impacto negativo de la RAIA en el trabajo, en general, pero no están al tanto de cómo puede impactar en su trabajo en concreto; b) las industrias de servicios proba-blemente se verán más afectadas y, por lo tanto, se necesitan más estudios que abor-den los diferentes sectores y ocupaciones; c) involucrar a los empleados en el proceso de transición puede dar buenos resultados y reducir el costo social; d) se observa una percepción significativamente diferente entre los empleados de Europa y EE. UU. y los de Asia-Pacífico y América Latina, y e) las empresas deberían centrarse en cómo capa-citar a sus empleados con las habilidades adecuadas, lo que fomentaría las actitudes y comportamientos positivos de los empleados.

Cómo citar este documento:

Terminio, Rosanna; Rimbau-Gilabert, Eva (2018): “La digitalización del entorno de tra-bajo: la llegada de la robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) desde el punto de vista de los trabajadores. Una revisión exploratoria”. 3.º Congreso de Eco-nomía y Empresa. Colegio de Economistas de Cataluña. Barcelona (España).

66


1. Introducción

Los avances tecnológicos tratan de emular la variedad de la actividad huma-na con el objetivo de superar la tolerancia humana a condiciones debilitantes, pero también para reducir el impacto de los costes laborales (Han, 2009). La llamada “cuarta revolución industrial” en curso, con sus sensores e Internet, permite a la fábrica inteligente recopilar datos e incluso tomar decisiones (Ma-gone y Mazali, 2016). En un momento en el que la robótica, la automatización y la inteligencia artificial (RAIA) están transformando la forma de trabajar, estos avances cada vez mayores en la tecnología y la velocidad con la que se produ-cen los cambios han atraído la atención académica y no académica sobre el impacto que el cambio tecnológico puede tener en el empleo.

Las destacadas investigaciones de Frey y Osborne (2013) iniciaron un animado debate sobre el impacto que la RAIA podría tener en el empleo. Debido a los efectos de la RAIA (Brougham y Haar, 2016), en 10 a 20 años el 47% de los em-pleos existentes en los EE. UU. podría estar en riesgo de convertirse en redun-dante (Frey y Osborne, 2013). La principal crítica al estudio de Frey y Osborne es que no es el trabajo lo que está en riesgo sino los empleos (Bowen, 1966 citado en Autor, 2015) o, principalmente, tareas específicas. Siguiendo este enfoque basado en tareas, la OCDE elaboró un estudio actualizado sobre el impacto de la RAIA en el mercado laboral de los países de la OCDE y estimó un impacto promedio del 9%, con diferencias significativas por país (Figura 1) (Arntz y otros, 2016). Los cambios en la tecnología también afectan a la productividad (IFR, 2017) y contribuyen a alterar los tipos de trabajos disponibles y las retribuciones de esos empleos (Autor, 2015; IFR, 2017).

67

Rosanna Terminio, Eva Rimbau-Gilabert

Figura 1 – Riesgo de pérdida de empleo por la automatizaciónen países de la OCDE.

Fuente: OCDE.

A pesar de este importante debate sobre si existe un riesgo real de pérdida de puestos de trabajo (Frey y Osborne, 2013; Brzesky y Bart, 2015; Acemoglu y Restrepo, 2017; Arntz y otros, 2016) o simplemente una necesidad de recapa-citación (Autor, 2016; IFR, 2017; Brougham y Haar, 2016), el impacto de la RAIA en el empleado individual ha recibido poca atención (Brougham y Haar, 2016; Morikawa, 2017). Aparentemente hay escasez de investigaciones sobre cómo los empleados perciben el hecho de trabajar en un entorno cada vez más auto-matizado (Brougham y Haar, 2016; Cascio y Montealegre, 2016; Frey y Osborne, 2013; O’Connor y otros, 1990; Day y otros, 2010, Chao y Kozlowzki, 1986), donde la RAIA puede realizar tareas no rutinarias e interactuar con los trabajadores humanos en diferentes niveles, en algunas situaciones incluso superando a los trabajadores humanos (Han, 2009; Frey y Osborne, 2013; Schatsky y Schwartz, 2016; Cascio y Montealegre, 2016; Schatsky y Schwartz, 2016; Grace y otros, 2017). Todas estas tendencias tienen un efecto potencial sobre la autoestima y la satisfacción profesional de los empleados y, a su vez, sobre las organiza-ciones y la sociedad en general (Brougham y Haar, 2016; Cascio y Montealegre, 2016; Schatsky y Schwartz, 2016; Nelson, 1990; Olson y Lucas, 1982; Akintayo, 2010; Chao y Kozlowzki, 1986; Day y otros, 2012; Argote y Godman, 1985; Lar-jovouri, 2016; Lin y Popovic, 2002). Sin embargo, se sabe poco acerca de los impactos al nivel del empleado debidos a la RAIA.

68

La digitalización del entorno de trabajo: la llegada de la robótica, la automatización…

Motivado por estas premisas, este documento proporciona una revisión explo-ratoria de la literatura existente sobre cómo los empleados perciben la imple-mentación gradual de la RAIA en el lugar de trabajo. Su objetivo final es trazar un mapa del estado del arte de la investigación y otros tipos de estudios de campo sobre la percepción de los empleados del impacto de la RAIA en su tra-bajo, así como identificar aspectos específicos donde se necesitan investiga-ciones adicionales y de mayor profundidad. Esta comprensión podría ayudar a los legisladores, organizaciones de trabajadores, investigadores y directivos a abordar mejor la digitalización organizacional para una transición exitosa a la nueva era digital (Cascio y Montealegre, 2016; Autor, 2015; Markus y Robey, 1988; O’Connor y otros, 1992; Parson y otros, 1991) y reducir sus posibles resul-tados negativos (Brougham y Haar, 2017; Frey y Osborne, 2013; Han, 2009; Fink y otros, 1992; Flamm, 1986; Parson y otros, 1991).

La siguiente sección presentará evidencias adicionales sobre por qué el impac-to de la RAIA en el trabajo podría ser diferente de las anteriores revoluciones tecnológicas, lo que hace necesario y urgente seguir investigando los impactos a nivel individual de esta transición. La tercera sección detallará la metodología de revisión seguida para desarrollar este documento. Las dos últimas secciones enumerarán los hallazgos y destacarán conclusiones relevantes sobre la inves-tigación existente sobre la percepción de los empleados sobre el impacto de la RAIA en el trabajo, y se señalarán áreas que requieren más investigación.

2. Impacto de la RAIA en el trabajo y la necesidad de una investigación a nivel individual

Keynes ya adelantó el riesgo del desempleo tecnológico (Keynes, 1963) y la an-siedad tecnológica siempre ha sido una reacción típica a tales cambios. Sin em-bargo, el trabajo humano ha sido capaz de adaptarse a los cambios mediante la adquisición de nuevas habilidades a través de la educación (Frey y Osborne, 2013). Algunos autores argumentan que el paradigma tecnológico actual debi-do a la RAIA desafiará esta capacidad de adaptación. Se espera que los impac-tos de la RAIA durante la próxima década sean significativos y exijan que los empleados reconsideren lo que constituye tanto una carrera como un trabajo (Brougam y Haar, 2017).

Lo nuevo en esta llamada “cuarta revolución industrial” es que la automatiza-ción no se limitará a tareas manuales y físicas, como solía suceder en el pasado. La tecnología informática actual se está desarrollando para contribuir también en tareas cognitivas (Frey y Osborne, 2013; Brynjolfsson y McAfee, 2011; Cascio

69


y Montealegre, 2016). De hecho, se prevé que la computarización llegue a ex-tenderse a la gran mayoría de las tareas (Frey y Osborne, 2013).

El modelo de Frey y Osborne identificó qué trabajos corrían más riesgo de ser automatizados, señalando las ocupaciones de baja cualificación y bajos sala-rios como las más afectadas (Frey y Osborne, 2013). Investigaciones recientes sugieren una creciente polarización del mercado de trabajo hacia dos extre-mos de habilidades y salarios bajos frente a altos (Autor y otros, 2003; Frey y Osborne, 2013; Arntz y otros, 2016; Autor y Price, 2012), con una disminución continua de la mano de obra utilizada en tareas rutinarias y un aumento de las tareas manuales no rutinarias (Autor y Price, 2012) (Figura 2). También existe el potencial de crear diferencias regionales dentro y entre los países (Arntz y otros, 2016).

Figura 2 - Probabilidad de informatización en EE. UU. y Reino Unido.

Fuente: Frey y Osborne, 2013.

Mokyr y col. (2015) predijo que “la inteligencia artificial superará a los huma-nos en muchas actividades en los próximos diez años, como la traducción de idiomas (para el 2024), escribir ensayos en la escuela secundaria (para el 2026), conducir un camión (en 2027), trabajar en comercio minorista (para 2031), escribir un libro superventas (para 2049) y trabajar como cirujano (en 2053)”. Grace y otros (20171) recientemente predijeron que hay un 50% de po-sibilidades de que la inteligencia artificial supere a los humanos en todas las tareas en 45 años y de automatizar todos los trabajos humanos en 120 años (Figura 3).

70


Figura 3 - Trabajos en riesgo y línea de tiempo.

Fuente: Grace y otros (2017).

En general, la investigación actual no ha llegado a un consenso sobre el impac-to de la automatización en los mercados laborales (Economist, 2018). A largo plazo, con el avance tecnológico creciente, existe la posibilidad de que la RAIA pueda realizar la mayor parte del trabajo (Autor, 2015; Frey y Osborne, 2013). Cada vez más, las tareas no rutinarias serán asumidas por robots inteligentes, y las tareas cognitivas rutinarias probablemente serán realizadas por sofistica-dos sistemas de inteligencia artificial (Flamm, 1986). Por lo tanto, los emplea-dos seguramente se ocuparán de tareas abstractas (aquellas que requieren resolución de problemas, intuición, persuasión y creatividad, Autor y Price, 2013) o tendrán que convertirse en “nuevos artesanos” (Autor, 2015) o en “tra-bajadores aumentados” (Magone y Mazali, 2016), lo que significa “proactivos, dedicados, creativos y asumiendo responsabilidades crecientes”. Por lo tanto, parece claro que muchos empleos desaparecerán o cambiarán sustancialmen-te y se producirá una reorganización significativa de los mismos, afectando a los trabajadores con altas y bajas cualificaciones por igual (Brynjolfsson y otros, 2018). Lo que no está tan claro es cómo perciben los trabajadores esta tenden-cia, cuál es el impacto de la RAIA en los trabajadores de diferentes industrias u ocupaciones, y qué pueden hacer los gobiernos y las organizaciones para alla-nar el camino para la transición de los empleados hacia un lugar de trabajo cada vez más automatizado.

71


3. Métodos

Este documento presenta una revisión exploratoria de diversas fuentes sobre el impacto de la RAIA en los trabajadores individuales. La metodología de la revisión exploratoria se eligió porque permite responder a preguntas más am-plias, más allá de las relacionadas con la efectividad de los tratamientos o las in-tervenciones que son propias de las revisiones sistemáticas (JBI, 2015; Askseyy O’Malley, 2005; Petticrew y Roberts, 2006; Levac y otros, 2010).

La investigación se basa en datos tomados de diferentes documentos sobre temas relacionados, portales web, sitios web públicos de organizaciones inte-resadas, publicaciones profesionales y revistas, así como sitios web de noticias públicos. Se ha recopilado información sustancial de estas fuentes, lo que per-mite el análisis, la compilación, la interpretación y la estructuración adecuadas de todo el estudio. En este documento se revisa y analiza la literatura seleccio-nada en un intento de identificar y categorizar la percepción individual de la RAIA y su impacto en los empleados.

Para llevar a cabo esta revisión exploratoria, primero se definió un protoco-lo que especificaba los objetivos, los criterios de inclusión y los métodos (JBI, 2015; Petticrew y Roberts, 2006) y se adaptó a lo largo del proceso de bús-queda. El objetivo fue identificar literatura existente sobre cómo perciben los empleados el advenimiento de la RAIA en el entorno laboral. Con un alcance mundial, se incluyeron todos los documentos que cubren a los empleados en cualquier nivel organizacional, sin ninguna discriminación de la industria o el grado de tecnología automatizada.

Siguiendo los criterios de búsqueda de estrategia para las revisiones explora-torias (JBI, 2015), la primera búsqueda a través de palabras clave se realizó en dos bases de datos académicas accesibles desde la biblioteca de la Universitat Oberta de Catalunya: ProQuest ABI/Inform Collect y JSTOR. Las palabras clave usadas incluyeron: percepción de los empleados + tecnología y percepción de los empleados + automatización del trabajo (en inglés: employees’ perception + technology and employees’ perception + work automation). Durante la fase de búsqueda se identificaron palabras clave adicionales. Por ejemplo, se lleva-ron a cabo más búsquedas utilizando algunas de las palabras clave que figu-raban en los títulos de los artículos encontrados en la búsqueda bibliográfica inicial y preguntando a expertos en el campo sobre referencias relevantes. A través de la cosecha de referencias o método de la bola de nieve y la búsqueda manual durante la selección de artículos, se identificaron las publicaciones y los autores más relevantes.

72


Se incluyeron las publicaciones de asociaciones profesionales y artículos de opi-nión como posibles fuentes de literatura y hallazgos. La búsqueda de literatura gris se realizó como una etapa final de investigación a través de bases de datos de agencias (Oxford Institute for the Future; OCDE), motores de búsqueda web (Google, Google Scholar, Bing, Bing Academic, Yahoo), sitios web o portales de investigación (ResearchGate, Academia, Mendeley), y organizaciones y aso-ciaciones profesionales (Pew Research Center - think tank; Torino Nord- Ovest - Social Enterprise).

En una primera fase de la investigación, no hubo un límite con respecto a la fecha de publicación para aceptar artículos y documentos. Esto se decidió para proporcionar una imagen más amplia de la literatura relevante existente y por-que nuestra revisión se basó en la suposición de que la literatura reciente sobre este tema es limitada. Debido a la cantidad reducida esperada de literatura re-ciente sobre este tema, se incluyeron encuestas pasadas similares e investiga-ciones sobre el impacto tecnológico visto desde la perspectiva de los emplea-dos para establecer comparaciones y sugerencias sobre posibles metodologías para futuras investigaciones. La mayoría de los estudios antiguos con temáticas afines se centraron en el cambio tecnológico ocurrido en los años 60, 80 y 90. En una segunda fase, el alcance del año se limitó a los últimos 10-15 años para centrarse en los cambios tecnológicos más recientes y, principalmente, en las percepciones de los individuos debido al uso creciente de la RAIA en el entorno laboral, lo que resulta en muy pocos documentos académicos dedicados a este tema antes de 2011.

El idioma principal de la investigación fue el inglés, ya que la mayoría de las in-vestigaciones disponibles han sido realizadas por autores de habla inglesa o pu-blicados en inglés. Las mismas palabras clave se tradujeron al italiano, español y francés, y se incluyeron para ampliar el espectro del análisis. Como era de espe-rar, la literatura resultante obtenida a través de las bases de datos a las que se accedió se escribió principalmente en inglés. Se buscaron otras publicaciones o literatura gris en otros idiomas. También se incluyeron artículos de opinión y de revistas no académicas o periódicos web en italiano, español y francés.

Después de obtener la lista inicial de los artículos, se inspeccionaron su título, resúmenes y tablas de contenido (si estaban disponibles) para garantizar que cumplieran con los siguientes criterios de inclusión:

• Tema: impacto del uso de robots y la inteligencia artificial en el entor-no laboral desde la perspectiva de los empleados.

73


• Participantes: empleados en cualquier nivel organizacional.

• Contexto: general (cualquier industria) y global.

Dos personas participaron en la búsqueda y selección de los documentos du-rante tres meses. Los estudios incluidos se clasificaron adicionalmente entre los estudios de apoyo para nuestra introducción de antecedentes y artículos objeto de revisión. Dado que no se discute el hecho de que la automatización tendrá un impacto en el empleo, los documentos que se centraron en justificar este aspecto no se incluirán en la selección de hallazgos. El enfoque principal se centra en las percepciones de los empleados y el impacto de la transición tecnológica en el desempeño y el comportamiento de los empleados, así como en cómo abordar esto desde diferentes perspectivas.

Toda la literatura se incluyó en una tabla que incluía los siguientes elementos:

Título Autor y publicación Año Tema Población Diseño Resultado

principal

La literatura seleccionada se identificó principalmente en función del sujeto, la población y el resultado principal. Las autoras pueden proporcionar la tabla mencionada a petición. Los temas recurrentes y las ideas principales se identifi-caron y agruparon para obtener los hallazgos presentados en este documento.

4. Resultados

A través de la colección de documentos identificados hasta el momento de la presentación de este documento, se han encontrado algunos resultados pre-liminares sobre la percepción del impacto de la RAIA desde la perspectiva de los empleados. Los hallazgos se han agrupado en las categorías de conciencia, impacto en el bienestar de los trabajadores; foco en ocupaciones e industrias específicas; atención de organismos y organizaciones gubernamentales, e in-clusión de los empleados y liderazgo.

Una limitación clave de los siguientes hallazgos es que la investigación para este trabajo se limitó principalmente al idioma inglés y tuvo un amplio alcance, ya que no se centró en ningún área geográfica y no seleccionó la investigación sobre ningún tipo específico de trabajadores.

74


4.1. Conciencia

Los hallazgos relacionados con la conciencia incluyen las ideas de los trabaja-dores sobre el impacto potencial de la RAIA en el mercado laboral, así como su percepción del impacto específico de la RAIA en sus trabajos.

4.1.1. Los trabajadores de todo el mundo están preocupados por el impacto negativo de la RAIA en el trabajo

Las encuestas realizadas en diferentes áreas geográficas respaldan este hallaz-go. En una reciente encuesta del Eurobarómetro dedicada a la percepción de la población europea sobre el impacto de la robótica y la IA, los encuestados expresaron su preocupación generalizada de que el uso de robots e inteligen-cia artificial llevaría a la pérdida de puestos de trabajo (Figura 4). Los europeos parecen pesimistas sobre el impacto que los robots y la inteligencia artificial tienen en el empleo y en 2017 tenían muchas menos probabilidades de decir que se sentirían cómodos con un robot que los ayudara en el trabajo de lo que lo estaban en 2014 (Eurobarómetro, 2017).

Figura 4 - Respuestas a la encuesta del Eurobarómetro con respecto a la percepción del impacto de la RAIA en el trabajo.

Fuente: Comisión Europea.

Los empleados de las economías en desarrollo parecen ser más conscientes y optimistas en comparación con los empleados de las economías más desa-rrolladas. En Asia-Pacífico y América Latina, existe una mayor conciencia de la automatización, con menos trabajadores (aproximadamente 1 de cada 20) que afirman que no saben cómo la automatización afectará a sus trabajos (Rands-tad, 2017). Las personas que son más positivas con respecto al impacto de la RAIA están más dispuestas a volver a entrenar sus habilidades. Sin embargo, son menos conscientes de los lados negativos de la RAIA (Randstad, 2017).

75


4.1.2. La mayoría de los empleados en todo el mundo no es consciente del im-pacto de la RAIA en su trabajo

La investigación existente sugiere que la mayoría de los trabajadores poten-cialmente afectados no es consciente ni está preocupada por este proceso de transformación en curso y no está planeando adecuadamente su carrera (Brougham y Haar, 2017; Randstad, 2017). A pesar de la cobertura de los me-dios, los empleados de todo el mundo no están preocupados por la amenaza de la automatización, creyendo que no tendrá ningún efecto sobre ellos mis-mos (39%) o que mejorará su trabajo (40%) - (Randstad, 2017). A pesar de sus expectativas de que la tecnología tendrá un impacto negativo en el empleo humano en general, la mayoría de los trabajadores piensan que sus trabajos o profesiones seguirán existiendo en 50 años (Smith, 2015).

Más de la mitad de los empleados en Asia Pacífico y América Latina creen que la automatización mejorará su trabajo (Randstad, 2017). En contraste, las econo-mías en desarrollo podrían ser las más afectadas por RAIA, teniendo a la mayo-ría de la población trabajando en trabajos de baja cualificación/bajo salario. En 1986, Kennet ya advirtió a los países en desarrollo que evitaran las estrategias de industrialización a largo plazo centradas en el ensamblaje manual de pro-ductos electrónicos, que es intensivo de mano de obra, donde se esperaba que la robotización avanzara más rápidamente (Kennet, 1986).

En América del Norte y Europa, en cambio, menos de un tercio de los emplea-dos creen que los robots mejorarán su trabajo (Randstad, 2017). La mayoría de las personas en los Estados Unidos, Nueva Zelanda y Europa no conocen el impacto que la RAIA probablemente tendrá en su trabajo (Cascio y Monteale-gre, 2016) y, a pesar de ser principalmente pesimistas, no están planeando sus carreras en consecuencia (Brougham y Haar, 2017; Randstad, 2017). A pesar de estar preocupados por el impacto negativo de la RAIA en el empleo, el 53% de los encuestados en Eurobarómetro (2017) no cree que su trabajo pueda ser realizado, al menos en parte, por un robot o inteligencia artificial. Por el contra-rio, una investigación realizada en Japón (Morikawa, 2017) muestra cómo los empleados son más conscientes de qué formación educativa reducirá el riesgo de perder puestos de trabajo.Dos encuestas recientes, una realizada por Pew Research Center (2015) y la otra por Gallup (2017), apuntaban a la idea de que los efectos de la automatiza-ción, que están impregnando cada vez más aspectos de la vida estadouniden-se, no son evidentes para muchos trabajadores. Solo el 13% de los trabajadores de EE. UU. indicaron que les preocupaba que la tecnología eliminara su trabajo

76


(Gallup, 2017); los trabajadores tenían más del doble de probabilidades de pre-ocuparse por la pérdida de beneficios (Figura 5).

Figura 5 - Respuestas en una encuesta sobre la percepción de la población de EE. UU. sobre el impacto de la RAIA en el empleo.

Fuente: Pew Research Center.

Figura 6 - Respuestas a la encuesta del Eurobarómetro con respecto a la percepción del impacto de la RAIA en el trabajo.

Fuente: Comisión Europea.

77


En conclusión, a pesar de lo que respetados directivos, científicos y académicos predicen, una parte considerable de los trabajadores no considera que la RAIA sea una amenaza para ellos.

4.2. Impacto de la RAIA en el bienestar de los trabajadores

Diferentes teorías provenientes de estudios previos identifican cuestiones crí-ticas al evaluar el impacto de las transiciones tecnológicas en los empleados (Brougham y Haar, 2017; Cascio yMontealegre, 2016; Autor, 2015; O’Connor y otros, 1992; Nelson, 1990; Cumming y Marning, 1977; Parson y otros, 1991; Frey y Osborne, 2013). La autoimagen y la autoestima, asociadas al control, la auto-nomía y el poder son particularmente relevantes (Brougham y Haar, 2017; Cas-cio y Montealegre, 2016; Autor, 2015; O’Connor y otros, 1992; Parson y otros, 1991; Nelson, 1990; Cumming y Marning, 1977; Day y otros, 2012). Cuando las personas pierden el control de su trabajo o sienten incertidumbre o falta de ha-bilidad relacionada con la RAIA en su lugar de trabajo, se vuelven cada vez más pesimistas, cínicas y deprimidas, y esto afecta su autoimagen. Esto, a su vez, tiene un impacto significativo en su bienestar (Brougham y Haar, 2017; Akin-tayo, 2010; Cumming y Marning, 1977; Cascio y Montealegre, 2016; Schatsky y Schwartz, 2015; Frey y Osborne, 2013; Parson y otros, 1991) y genera intencio-nes de marcharse, comprometiendo también la estabilidad de la organización y la sociedad (Brougham y Haar, 2017; Frey y Osborne, 2013; O’Connor y otros, 1992; Parson y otros, 1991).

Muchos de estos impactos adversos pueden ser causados por el aumento de las demandas laborales o la reducción de los recursos laborales, que se con-sidera que tienen un efecto negativo en la salud y el bienestar de los emplea-dos. Por ejemplo, los empleados pueden experimentar como estresantes los cambios en las competencias necesarias y la adición de nuevas tareas a sus descripciones de trabajo habituales. En este sentido, Wixted y Sullivan (2017) descubrieron que la creciente automatización en la fabricación aumentaba la necesidad de supervisión y, en consecuencia, las demandas cognitivas, que a su vez se relacionaban con el estrés de los empleados. Una encuesta a los tra-bajadores de una planta de fabricación que adoptó la automatización mostró que percibían que se habían reducido la interacción humana, la comunicación y la claridad de las responsabilidades (Campagna y otros, 2015). Por otro lado, la automatización también puede mejorar las condiciones de trabajo cuando elimina o reduce tareas repetitivas y tediosas. Campagna y otros (2015), por ejemplo, mostraron que en el caso mencionado las condiciones laborales se percibieron como mejoradas.

78


La automatización también puede generar beneficios y desventajas para la sa-lud y seguridad de los empleados. Por un lado, la automatización tiene un claro potencial de reducir los accidentes en industrias como la minería y el transporte (IISD y Columbia Center on Sustainable Investment, 2016; Lafrance, 2015). Por el contrario, el posible impacto negativo de la automatización en el empleo podría aumentar la incidencia mundial de problemas de salud física y mental relacionados con el desempleo y la ansiedad laboral (BSR, 2014). De hecho, los estudios globales de trabajadores que perdieron sus empleos a través de des-pidos masivos han demostrado que en promedio tienen el doble de riesgo de desarrollar depresión clínica y de 4 a 6 más riesgo de desarrollar problemas de abuso de sustancias y participar en violencia doméstica (Brenner y otros 2014).

Además, el impacto de la RAIA en los individuos puede depender de variables tales como la edad, el nivel de estudios y habilidades, el tipo de departamento y la categoría ocupacional de la tecnología utilizada (Chao y Kozloswki, 1986; Vietez y Carcia, 2001). Por ejemplo, Chao y Kozloswki (1986) demostraron que los trabajadores poco calificados podrían reaccionar negativamente hacia la implementación de robots, percibiéndolos principalmente como amenazas a la seguridad de su trabajo. Los trabajadores altamente calificados respondieron de manera más positiva hacia los robots y vieron la implementación como una oportunidad para expandir sus habilidades. La orientación profesional de los trabajadores también puede afectar a su opinión sobre la RAIA. Por ejemplo, McMurtrey, Grover, Teng, y Lightner (2002) encontraron que los especialistas con una orientación técnica encontraron satisfactorias las herramientas CASE, mientras que los trabajadores orientados hacia la gestión mostraron menor sa-tisfacción en el trabajo con la implementación de CASE.

4.3. Ocupaciones y un enfoque en los servicios

Es difícil llegar a conclusiones sobre las percepciones de los trabajadores sobre la RAIA en diferentes industrias y ocupaciones. Se necesita más investigación, en particular en los servicios, ya que la mayoría de la literatura del impacto en los trabajadores se ha llevado a cabo en entornos manufactureros. A continua-ción, se proporcionan algunos ejemplos de resultados recientes en entornos de servicios.

Farmacia y hospitales. Las investigaciones que evalúan el impacto de la robó-tica en el empleo y la motivación de los empleados en el sector de la salud, donde los empleos de nivel medio que no requieren una licenciatura están desapareciendo rápidamente (Qureshi y Syed, 2014), parecen particularmente necesarias. James y otros (2013) informaron de que la instalación de sistema

79


de dispensadores automáticos en el área de farmacia de un hospital nacional tuvo un impacto positivo en la experiencia de la mayor parte del personal sobre factores estresantes, mejorando las condiciones de trabajo y la carga de traba-jo. Los técnicos, en cambio, informaron que se sentían como “trabajadores de línea de producción”. El mal funcionamiento de los robots era, también, una fuente de estrés.

Contabilidad. Rai y otros (2010) realizaron una encuesta sobre los niveles de conocimiento de las tecnologías de la información (TI) entre los contables aus-tralianos. Llegaron a la conclusión de que su conocimiento de TI era inferior a su percepción de la importancia de estas tecnologías. Los contables tenían un alto conocimiento de TI de correo electrónico, software de comunicación y hojas de cálculo electrónicas, mientras que el conocimiento del desarrollo de sistemas y herramientas de programación era bajo. La alineación más importante entre la importancia y el conocimiento fue en el software de contabilidad. Por otro lado, la brecha más prominente se encontró en las habilidades de gestión de seguridad. Los contables percibieron que la seguridad de la TI era esencial para sus roles; sin embargo, se veían a sí mismos como carentes de conocimiento en esta área.

Producción de programas de radio y televisión. Rintala y Suolanen (2017) ex-plicaron cómo, debido a la digitalización, los procesos de trabajo en la industria de los medios habían cambiado. De acuerdo con sus resultados, hubo cambios en las descripciones de los puestos y los requisitos de competencia. Las des-cripciones de trabajo de los periodistas se volvieron más burocráticas, mientras que las de los editores se mantuvieron burocráticas. Los entrevistados experi-mentaron los cambios en las competencias requeridas como positivos y negati-vos con respecto a la calidad de la vida laboral. Por un lado, la digitalización de la tecnología de producción ofreció nuevas experiencias de aprendizaje y una mayor motivación en el trabajo. Sin embargo, aprender a usar nueva tecnología también se relacionó con experiencias de estrés.

4.4. Aumentando la atención sobre el impacto de la RAIA en los empleados

Esta revisión encontró una creciente atención en el impacto de la RAIA en los empleados por parte de organismos gubernamentales, empresas e investiga-dores internacionales, con un alto número de encuestas y resultados publica-dos en 2017 (Brougham y Haar, 2017; Morikawa, 2017; Randstad, 2017; Swift, 2017; Acemoglu y Restrepo, 2017; Wisskirchen y otros, 2017). Algunos países y empresas de la UE están poniendo en marcha programas experimentales para cerrar las brechas de habilidades (Nelson, 1990; Cascio y Montealegre, 2016;

80


Han, 2009; Flamm, 1986; Wisskirchen y otros, 2017) y vincular el conocimiento técnico de los trabajadores y técnicos experimentados a la fábrica digital, y fa-vorecer la transición del conocimiento a los nativos digitales (Cascio y Montea-legre, 2016; Magone y Mazali, 2016; Autor, 2015; Eurofund, 2016) así como crear Líderes Digitales que serán estudiados como mejores prácticas (Larjovouri y otros, 2016; Wisskirchen y otros, 2017).

4.4.1. Enfoque gubernamental

Las posiciones gubernamentales están bien representadas por la “Foundation Seminar Series 2016: The impact of digitalization on work” de la UE (Rodrí-guez Contrera, 2016), donde los participantes expresaron su creencia de que la digitalización generará nuevas oportunidades y aumentará el crecimiento potencial. La mayoría de las contribuciones nacionales informaron sobre pla-nes y estrategias diseñados para apoyar la transformación digital y explotar los beneficios de la nueva era digital. Los equipos nacionales coincidieron en la importancia del diálogo social para crear conciencia sobre los desafíos digitales y las implicaciones posteriores para las condiciones de trabajo.

La Comisión Europea reconoció recientemente la necesidad de invertir en las personas para facilitar las transiciones entre empleos. La educación profesio-nal, la formación y el acceso al aprendizaje permanente que se centran en nue-vas habilidades que se adaptan al desarrollo tecnológico y facilitan los cambios de un trabajo a otro se destacaron junto con la propuesta de establecer una Autoridad Europea del Trabajo (Cumbre Social para un Empleo Justo y el Cre-cimiento, noviembre de 2017). Los gobiernos también deben proporcionar los incentivos y los sistemas educativos para apoyar la adquisición de las habilida-des necesarias para obtener los puestos de trabajo creados o modificados por el despliegue de los robots y la automatización.

Estos objetivos requerirán una colaboración intensa y coordinada entre los sec-tores público y privado (IFR, 2017). Los gobiernos y las empresas deben trabajar para crear un entorno que permita a los trabajadores, las empresas y las nacio-nes cosechar los frutos de estas mejoras. Este esfuerzo significa apoyar las in-versiones en investigación y desarrollo en robótica y, lo que es más importante, proporcionar educación y capacitación a los trabajadores existentes y futuros (IFR, 2017).

81


4.4.2. Enfoque organizacional

Según un informe de Deloitte (Schatsky y Schwartz, 2015), los directivos se en-frentan a dos opciones principales sobre cómo aplicar tecnologías cognitivas, a saber, una estrategia de costes y una estrategia de valor (Figura 7). “Estas elecciones determinarán si sus trabajadores están marginados o empoderados y si sus organizaciones están creando valor o simplemente reduciendo costes”. Cuando los líderes planean incorporar tecnologías cognitivas en sus organiza-ciones, deben considerar qué conjunto de opciones de automatización estarán más en línea con su talento y sus estrategias competitivas.

Figura 7 - Opciones de automatización vs. estrategia de coste/valor.

Fuente: Schatsky y Schwartz (2015, p. 15).

En cualquier caso, si las organizaciones quieren que sus estrategias de auto-matización tengan éxito, necesitarán crear y mantener un ambiente de trabajo que fomente actitudes y comportamientos innovadores (Larjovouri y otros, 2016; Nelson, 1990), y otorguen una capacitación adecuada (Cascio y Monteale-gre, 2016; Parson y otros, 1991) para manejar funciones más complejas (Cascio y Montealegre, 2016; Han, 2009).

Cuando se busca implementar estrategias de automatización, las empresas de-ben enfocarse en cómo volverán a capacitar a sus empleados para equiparlos con las habilidades adecuadas, ya que la automatización hace que conjuntos enteros de habilidades específicas queden obsoletos (Randstad, 2017; IFR,

82


2017). Deberían organizarse programas de reingeniería de habilidades para los trabajadores a intervalos regulares a fin de sensibilizarlos y fomentar la adquisi-ción y utilización de habilidades (Akintayo, 2010).

Además, los sistemas de gestión del rendimiento deberán rediseñarse también, ya que el rendimiento individual está vinculado con el grado de automatización de tareas. Los resultados de una de las investigaciones de Bravo y Ostos (2017) sugieren que, según el nivel de automatización, la contribución del conocimien-to y su utilidad percibida sobre el rendimiento cambian en intensidad”. En los métodos tradicionales de evaluación del desempeño, se asume que la ejecu-ción de las tareas es responsabilidad del individuo. Por el contrario, con altos niveles de automatización, los resultados pueden depender principalmente de la tecnología. Por lo tanto, también son necesarios nuevos métodos para eva-luar el rendimiento (Bravo y Ostos, 2017).

Se deben continuar los estudios en esta área para facilitar que los empleados, los empleadores y el gobierno/legisladores se preparen para estos posibles cambios (Brougham y Haar, 2017; Vietez y Carcia, 2001).

4.5. Inclusión de los empleados y liderazgo inspirador

La aceptación del cambio y la recualificación de los empleados se pueden pro-mover mediante estrategias de inclusión y un liderazgo inspirador que genere confianza, tanto a nivel político como a nivel organizacional (Akintayo, 2010; Merrit, 2011; Larjovouri y otros, 2016; Cumming y Marning, 1977; Lin y Popovic, 2002; Argote y Goodman, 1985; Schatsky y Schwartz, 2015).

4.5.1. Inclusión del empleado

Para vivir esta transición tecnológica con menos ansiedad, los empleados nece-sitan involucrarse como partes interesadas en el proceso. Esta transición tam-bién debe incluir enfocarse en los resultados positivos, descripciones de tra-bajo claras, capacitación oportuna, comprensión clara de los temores de cada individuo, una estrategia bien planificada y comunicación transparente (Cascio y Montealegre, 2016; Autor, 2015; Parson et al., 1991 ; Nelsonl, 1990; Markus y Robey, 1988; Cumming y Marning, 1977; Akintayo, 2010; Merrit, 2011; Day et al., 2012; Larjovouri y otros, 2016; Lin y Popovic, 2002; Argote y Goodman, 1985; Chao y Kozlowski, 1986; Fink y otros, 1992).

83


Larjovouri y otros (2016) recomiendan un estilo de dirección participativo, que podría fomentar la participación de los trabajadores en las etapas de planifica-ción e implementación de la innovación tecnológica, así como en la toma de decisiones y el apoyo de los trabajadores hacia la implementación de innova-ciones tecnológicas. Sin embargo, un estudio realizado en una planta de fabri-cación japonesa en los años 80, demostró cómo la participación de los trabaja-dores en el proceso de digitalización tuvo un impacto positivo solo en aquellos involucrados en la transición. Las generaciones posteriores de empleados, que no habían tomado parte en el cambio tecnológico, se sentían alienadas por au-tomatismos y rutinas (Shodt, 1988). Por lo tanto, también son necesarias nue-vas metodologías para garantizar un compromiso a largo plazo para los recién llegados (Olson y Lucas, 1982).

4.5.2. Liderazgo inspirador

En el contexto del cambio tecnológico, surgen muchas inquietudes de los mal-entendidos y la mala comunicación de políticas gerenciales que se basan en creencias y expectativas más que en hechos e información precisa (Argote y Goodman, 1985).

Durante la primera etapa de un proceso de digitalización, la gerencia no solo debe notificar a los empleados sobre el efecto inmediato que la introducción de la RAIA tendrá en los trabajos existentes y la estructura organizacional, sino que también debe informar de los problemas que provocará la llegada de la RAIA (Fink y otros, 1992). Al hacer conscientes a los empleados de la necesidad de cambio, se espera que los trabajadores afectados por el cambio tecnológico lo acepten como necesario y beneficioso (Moniz, 2015).

Un liderazgo estratégico de la digitalización junto con un liderazgo de servicio (servant leadership) contribuye al bienestar de los empleados en las transfor-maciones digitales, y en conjunto respalda la digitalización (Larjovouri y otros, 2016). Además del concepto de tecnoestrés, algunos autores sugieren que bajo un estilo de liderazgo inspirador también puede manifestarse un tipo particular de implicación laboral, llamado technoengagement (Larjovouri y otros, 2016). Así que, como mínimo, los directivos tienen la obligación de aclarar las políticas relacionadas con el cambio tecnológico para que los rumores y las falsas expec-tativas no dominen (Cunningam y otros, 1991).

84


5. Conclusiones

El advenimiento de la RAIA expone a los empleados a avances tecnológicos constantes e incrementales, y la educación en sí probablemente no será sufi-ciente para mantener el ritmo de una gran parte de la fuerza de trabajo (Autor, 2015; Frey y Osborne, 2013; Brynjolfsson y McAfee, 2012). Aquellos individuos capaces de prever y anticipar los cambios en su futura carrera estarán mejor posicionados en el nuevo mercado laboral (Brougham y Haar, 2017; Flamm, 1986; Cumming y Marning, 1977; Akintayo, 2010).

Pero la mayoría de la gente parece desconocer estos significativos cambios. Por lo tanto, pueden estar en riesgo de ser expulsados del mercado laboral en 5 a 15 años (Frey y Osborne, 2013). En consecuencia, una campaña de sen-sibilización y una reconversión planificada a tiempo son necesidades urgentes (Autor, 2015; Frey y Osborne, 2013). Cada campo y profesión diferente experi-mentará un grado específico de impacto (Frey y Osborne, 2013; Parson y otros, 1991), siendo potencialmente el sector de servicios el principal afectado (Frey y Osborne, 2013; Qureshi, 2014). Los gobiernos y las empresas deben centrarse en proporcionar las habilidades adecuadas a los trabajadores actuales y futuros para garantizar un impacto positivo de la RAIA en el empleo, la calidad del tra-bajo y los salarios (IFR, 2017). Se necesita más investigación en esta área para asegurar que los empleados estén bien posicionados para los cambios y los em-pleadores puedan gestionar estos cambios de una manera positiva (Brougham y Haar, 2017).

Involucrar a los individuos en tales transiciones ha demostrado tener resulta-dos positivos (Parson y otros, 1991) y reducir los costes sociales (Brougham y Haar, 2017; Cascio y Montealegre, 2016; Frey y Osborne, 2013; Parson y otros, 1991). Para lograr dicha participación individual, será necesario identificar la estrategia correcta para motivar el cambio y evitar las protestas y la resisten-cia (Brougham y Haar, 2017; Cascio y Montealegre, 2016; Frey y Osborne, 2013; O’Connor y otros, 1992). Han, 2009, Parson y otros, 1991, Nelson, 1990, Fink y otros, 1992). Todos los interesados, incluida la fuerza de trabajo, tienen que ser parte de este diálogo (Cascio y Montealegre, 2016; Bosstrom y otros, 2016).

Para respaldar acciones específicas basadas en la peculiaridad de cada país, sector y estructura de la compañía, necesitamos urgentemente investigación más específica sobre cómo la interacción con la RAIA afectará el trabajo hu-mano, la organización y la sociedad en general (Cascio y Montealegre, 2016; Markus y Robey, 1988; Chao y Kozlowski, 1986; IEEE Global Initiative, 2017). Los modelos de Frey y Osborne y de la OCDE ya muestran evidencia de alguna dife-

85


rencia en el impacto de la digitalización en el empleo entre países, y la encues-ta de Randstad señala una diferencia significativa de percepción al comparar empleados de EE. UU. y Europa con los de Asia Pacífico y América Latina. La investigación específica por países también sería útil (Brougham y Haar, 2017; Frey y Osborne, 2013; Han, 2009; Flamm, 1986), con una alta prioridad en los países en desarrollo y China, que parecen ser los que están en mayor riesgo (Flamm, 1986).

Los estudios existentes pueden proporcionar metodologías útiles para las in-vestigaciones futuras (Olson y Lucas, 1982; Day y otros, 2012; Larjovouri y otros, 2016; Argote y Goodman, 1985; Parson y otros, 1991). El trabajo de Jarvenpaa y otros (1997) proporciona una metodología interesante para estudiar la percep-ción de los empleados sobre la implementación de la tecnología de automati-zación. Su diseño longitudinal de estudio de caso y la recopilación de datos de 4 años podrían implementarse como una metodología para estudios adicionales sobre el impacto de la RAIA en trabajadores individuales. Parson y otros (1992) ofrecen otro modelo como marco para las respuestas humanas y organizacio-nales al cambio impulsado por la tecnología al enfocar la atención en el impacto de las actitudes y conductas de las personas ante dichos cambios.

Referencias

ACEMOGLU D. y P. RESTREPO (2017), Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets, MIT.

AKINTAYO, D. I. (2010), “Job Security, Labour-Management Relations and Per-ceived Workers’ Productivity in Industrial Organizations: Impact of Technologi-cal Innovation”, International Business y Economics Research Journal 9(9).

ARGOTE, L. y P. S. GOODMAN, The Organizational Implications of Robotics, Car-negie Mellon University, 1985.

ARKSEY, H. y L. O’MALLEY (2005). “Scoping studies: towards a methodological framework”, International Journal of Social Research Methodology, 8, 1, 19-32.

ARNTZ, M., T. GREGORY y U. ZIERAHN (2016), The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis, OECD Social, Employment and Mi-gration Working Paper 198. OECD Publishing, Paris.

AUTOR, D. H. y B. PRICE (2013), “The Changing Task Composition of the US Labor Market: An Update of Autor, Levy, and Murnane (2003)”, The Quarterly Journal of Economics.

86


AUTOR, D. H. (2015), “Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation”, Journal of Economic Perspectives 29(3), 3-30.

BOSTROM, N., A. DAFOE y C. FLYNN (2016), Policy Desiderata in the Develop-ment of Machine Superintelligence.

BRAVO, E. R. y J. OSTOS (2017), “Performance in computer-mediated work: the moderating role of level of automation”, Cogn Tech Work 19, 529-541.

BROUGHAM, D. y J. HAAR (2017a), “Employee assessment of their technolog-ical redundancy”, Labour y Industry: a journal of the social and economic rela-tions of work.

BROUGHAM, D. y J. HAAR (2017b), “Smart Technology, Artificial Intelligence, Robotics, and Algorithms (STARA): Employees’ perceptions of our future workplace”, Journal of Management y Organization, 1-19.

BROWN, R. B. (2006), Doing Your Dissertation in Business and Management, The Reality of Researching and Writing, SAGE Publications, London.

BRYNJOLFSSON y A. MCAFEE, E. (2012), Race Against The Machine, Digital Fron-tier Press.

BRYNJOLFSSON, E.; MITCHELL, T. Y ROCK, D. (2018), “What can machines learn, and what does it mean for the occupations and industries?”. American Economic Association Annual Meeting. Jan. 6th. Philadelphia, PA, USA.

BRZESKI, C. y I. BURK (2015), The Robots are Coming, Economic Research. ING DiBa.

CAMERON, N. (2017), Will robots take your job?, New human frontiers series polity.

CAMPAGNA, L., A. CIPRIANI, L. ERLICHER, P.NEIROTTI y L. PERO, Le persone e la fabbrica. Una ricerca sugli operai Fiat Chrysler in Italia, Saggi GueriniNEXT, 2015.

CASCIO, W. F. y R. MONTEALEGRE (2016), How Technology Is Changing Work and Organizations, Annual Review of Organizational Psychology and Organiza-tional Behavior 3, 349-375.

CHAO, G. T. y S. W. J. KOZLOWSKI (1986), “Employee Perceptions on the Im-plementation of Robotic Manufacturing Technology”, Journal of Applied Psy-chology 71(1), 70-76.

CHUTTUR, M. Y. (2009), Overview of the Technology Acceptance Model: Or-igins, Developments and Future Directions, Working Papers on Information Systems9(37).

87


CUMMINGS, T. G. y S. L. MANRING (1977), The Relationship between Worker Alien-ation and Work-Related Behavior, Journal of Vocational Behavior 10, 167-179.

CUNNINGAM, J. B.; J. FARQUHARSON y D. HULL (1991), “A profile of Human Fe-rars of Technological change”, Technological Forecasting And Social Change 40, Elsevier Science Publishing Co., Inc., 355-370

DAY, A.; N. SCOTT, S. PAQUET y L. HAMBLEY (2012), Perceived Information and Communication Technology (ICT) Demands on Employee Outcomes: The Moderating Effect of Organizational ICT Support, Journal of Occupational Health Psychology 17(4), 473-491.

E. Di NUCCI y F. S. de SIO (2014), Who’s Afraid of Robots? Fear of Automation and the Ideal of Direct Control, Pisa University Press, Pisa.

ECONOMIST (2018), “Economists grapple with the future of the labour mar-ket”. Jan 11th. Retrieved on Jan 20th from https://www.economist.com/news/finance-and-economics/21734457-battle-between-techno-optimists-and-pro-ductivity-pessimists?utm_content=bufferd022fyutm_medium=socialyutm_source=linkedin.comyutm_campaign=buffer

EDWARDS, C.; A. EDWARDS, P. R. SPENCE y D. WESTERMAN (2016), “Initial In-teraction Expectations with Robots: Testing the Human-To-Human Interac-tion Script”, Communication Studies67(2), 227-238.

ELLIOT, S.W. (2016), The challenge computer pose to work and education, Com-puters and the Future of Skill Demand, OECD Publishing, Paris, Chapter 1 and Chapter 5.

EUROFOUND (2016), Foundation Seminar Series 2016: The impact of digitalisa-tion on work, Eurofound, Dublin.

EUROPEAN COMMISSION (2016), Social Summit for Fair Jobs and Growth.Con-cluding report. European Commission, Stockolm, November.

EUROPEAN COMMISSION (2017), Attitudes towards the impact of digitisation and automation on daily life, Special Eurobarometer 460, Wave EB87.1 – TNS opinion y social, May

FINK, R.L., R.K. Robinson and W.B. Rose Jr. (1992), “Reducing Employee Re-sistance to Robotics: Survey Results on Employee Attitudes”, International Journal of Manpower 13(1), 59-63.

FLAMM, K. (1986) International Differences in Industrial Robot Use: Trends, Puz-zles, and Possible Implications for Developing Countries, The Brookings Institu-tion, Washington D.C.,

88


GRACE, K.; J. SALVATIER, A. DAFOE, B. ZHANG y O. EVANS (2017), When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts. Future of Humanity Institute. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/1705.08807.pdf

HAN, C. (2009), “Human-Robot Cooperation Technology”, An Ideal Midway Solution Heading Toward The Future Of Robotics And Automation In Con-struction, Keynote III, 13-18.

IEEE (2017), Ethically Aligned Design (EAD) - Version 2. A Vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent System, retrieved on Jan. 10th 2018 from http://standards.ieee.org/develop/indconn/ec/auto_sys_form.html

IFR (2017), The Impact of Robots on Productivity, Employment and Jobs, A posi-tioning paper by the International Federation of Robotics, May. Retrieved from https://ifr.org/ifr-press-releases/news/position-paper

JAMESA, K. L., D. BARLOWB, A. BITHELLD, S. HIOME, S. LORDD, P. OAKLEYC, M. POLLARDD, D. ROBERTSF, C. WAYG y C. WHITTLESEAB (2013), The impact of automation on pharmacy staff experience of workplace stressors, Interna-tional Journal of Pharmacy Practice 21, 105-116.

JÄRVENPÄÄ, E. (1997), “Implementation of Office Automation and Its Effects on Job Characteristics and Strain in a District Court”, International Journal of Human-Computer Interaction 9(4), 425-442.

JBI (2015), Joanna Briggs Institute Reviewers’ Manual: 2015 edition, Methodology for JBI Scoping Reviews, JBI.

KEYNES, J. M. (1963), Essays in Persuasion, W. W. Norton y Co., New York, 1963.

LARJOVUORI, R., L. BORDI, J. MÄKINIEMI y K. HEIKKILÄ-TAMMI (2016), The Role Of Leadership And Employee Well-Being In Organizational Digitalization, 26th Annual RESER Conference, 1159-1172.

LEVAC, D.; H. COLQUHOUN y K. K O’BRIEN (2010), “Scoping studies: advancing the methodology”, Implementation Science, 5-69

LIN, Z. y A. POPOVIC (2002), The Effects of Computers on Workplace Stress, Job Security and Work Interest in Canada, Human Resources Development Canada Publications Centre, Quebec.

LITTELL, J. H.; J. CORCORAN y V. PILLAI (2008), Systematic Reviews and Me-ta-Analysis, Oxford University Press, New York.

MAGONE A. y T. MAZALI (2016), Industria 4.0 Uomini e macchine nella fabbrica digitale, Edizioni Guerini e Associati, Milan.

89


MERRITT, S. M. (2011), “Affective Processes in Human–Automation Interac-tions”, Human Factors 53(4), 356-370.

MOKYR, J.; C. VICKERS y N. L. ZIEBARTH (2015), “The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different?”, Journal of Economic Perspectives 29(3), 31-50.

MONIZ, A. B. (2013), “Robots and humans as co-workers? The human-centred perspective of work with autonomous systems”, IET Working Papers Series 3.

MORIKAWA, M. (2017), “Who Are Afraid of Losing Their Jobs to Artificial Intelli-gence and Robots? Evidence from a survey”, GLO Discussion Paper 71.

NELSON D. L. (1990), “Individual adjustment to information-driven technolo-gies: A critical review”, MIS Quarterly 14, 79-98.

O’CONNOR, E. J.; C. K. PARSON y R. C. LIDEN (1992), “Responses to New Tech-nology: A Model For Future Research”, The Journal of High Technology Man-agement Research 3(1), 111-124.

OCDE (2016), Automatisation et travail indépendant dans une économie numérique, Synthèses sur l’avenir du travail, Éditions OCDE, Paris.

OLSON, M. H. y H. C. LUCAS Jr. (1982), The Impact of Office Automation on the Organization: Some Implications for Research and Practice, Communications of the ACM 25(11).

OSBORNE, M. A. y C. B. FREY (2013), The Future Of Employment: How Suscepti-ble Are Jobs To Computerisation?, University of Oxford.

PARSONS, C. K.; R. C. LIDEN, E. J. O’CONNOR y D. NAGAO (1991), “Employee Responses to Technologically-Driven Change: The Implementation of Office Automation in a Service Organization”. Human Relations, Vol. 44, N. 12.

PETTICREW, M. y H. ROBERTS (2006), Systematic Reviews in the Social Scienc-es, Blackwell Publishing, UK.

QURESHI, M. O., R. S. SYED (2014), The Impact of Robotics on Employment and Motivation of Employees in the Service Sector, with Special Reference to Health Care, Safety and Health at Work 5, 198-202.

RAi, P., S. VATANASAKDAKUL y C. AOUN (2010), “Exploring perception of IT skills among Australian accountants: An alignment between importance and knowledge”, AMCIS 2010 Proceedings 153.

RANDSTAD (2017), Randstad Employer Brand Research 2017, Global report, Rand-stad.

90


RINTALA, N. y S. SUOLANEN (2017), The Implications of Digitalization for Job Descriptions, Competencies and the Quality of Working Life, De Gruyter Open, 53-67.

SCHAEFER, K. E.; J. Y. C. CHEN, J. L. SZALMAAND P. A. HaNcOck (2016), A Me-ta-Analysis of Factors Influencing the Development of Trust in automation: Implications for Understanding Autonomy in Future Systems, Human Factors 58(3), 377-400.

SCHATSKY, D. y J. Schwartz (2015), “Redesigning Work In An Era Of Cognitive Technologies”, Deloitte Review 17.

SHODT, F. L. (1988), Inside the Robot Kingdom. Japan, Mechatronics and the coming robotopia, Japan, Mechatronics and the coming robotopia.

SMITH, A. (2016), Public Predictions for the Future of Workforce Automation, Pew Research Center.

SWIFT, A. (2017), “Few U.S. Workers Worry About Tech Making Their Job Ob-solete”, Gallup News. Aug. 2-6th. Retrieved on Sep. 15th 2018 from http://news.gallup.com/poll/216116/few-workers-worry-tech-making-job-obsolete.aspx

VIEITEZ, J.C.; A. D. L. T. GARCIA y M. T. V. RODRÍGUEZ (2011), “Perception of job security in a process of technological change: its influence on psychological well-being”, Behaviour y Information Technology 20(3), 213-223.

WILLYERD, K. y B. MISTICK (2016), “Prepare your talent for tomorrow”, Strate-gic HR Review 15(3), 112–117.

WISSKIRCHEN, G.; B. THIBAULT B., U. BROMANN, A. MUNTZ, G. NIEHAUS, G. JIMÉNEZ SOLER y B. VON BRAUCHITSCH (2017), Artificial Intelligence and Ro-botics and Their Impact on the Workplace, IBA Global Employment Institute.

91

CONEIXEMENT, ROBÒTICA I PRODUCTIVITAT A LA PIME INDUSTRIAL CATALANA:

EVIDÈNCIA EMPÍRICA MULTIDIMENSIONAL

Joan Torrent-SellensProfessor dels Estudis d’Economia i Empresa

de la Universitat Oberta de Catalunya

Ángel Díaz-ChaoProfessor del Departament d’Economia

Aplicada de la Universitat Rey Juan Carlos

Abstract

Aquest treball estudia els nous models de productivitat de la PIME industrial catalana, en especial el paper dels fluxos de coneixement (R+D, innovació i usos d’Internet) i l’ús de la robòtica. A través de dades de panell per unes 250 PIME industrials en el període 2002-2014, i utilitzant una metodologia de models d’equacions estructurals, la investigació obté quatre resultats principals. Primer, l’evolució de la productivitat i l’ocupació ha estat molt positiva, cosa que no suggereix l’existència d’una recupera-ció econòmica sense creació d’ocupació (jobless recovery). Tot i amb això, la robotit-zació sí que hauria generat millores d’eficiència amb un cert efecte reemplaçament del factor treball. Segon, els usos de la robòtica determinen un grup reduït de relaci-ons de complementarietat amb els fluxos de coneixement. Específicament, amb la in-novació de procés i organitzativa, i amb l’avaluació, l’assessorament i el reclutament de persones per a gestionar el canvi tecnològic. Tercer, la robòtica no té un efecte di-recte en l’explicació de la productivitat de la PIME industrial. I, quart, els efectes de la robòtica sobre la productivitat són indirectes i s’estableixen a partir de la seva relació de complementarietat amb els fluxos de coneixement. Les PIME industrials que usen robots presenten un model explicatiu de la productivitat més sofisticat i equilibrat, amb efectes determinats pel coneixement, el factor treball, les exportacions i l’accés a recursos financers especialitzats.

1. Introducció

Durant els darrers anys la persistència de notables diferències de productivitat a àmplies mostres d’empreses i de sectors d’activitat d’arreu del món ha impul-sat la recerca sobre l’eficiència des de diversos àmbits del pensament econòmic (Syverson, 2011). La recerca en organització industrial ha vinculat la productivi-

92

Coneixement, robòtica i productivitat a la PIME industrial catalana: evidència empírica…

tat empresarial amb les forces competitives dels mercats, en especial la rivalitat de productes i mercats (Bloom et al., 2013a). Des del punt de vista intern de l’empresa, s’han identificat tot un conjunt d’elements empresarials de valor, que estarien directament relacionats amb la generació i la difusió del coneixe-ment i que generarien clares externalitats sobre els processos de negoci (Tor-rent-Sellens, 2015). Ens referim a les activitats de recerca i desenvolupament (R+D), la innovació, i la inversió i l’ús de les tecnologies de la informació i la comunicació (TIC).

Des del treball seminal de Griliches (1979), i sense tenir en compte l’heteroge-neïtat de la seva base tecnològica, s’ha confirmat que les activitats d’R+D són crucials per augmentar la capacitat d’absorció tecnològica de les empreses i, a través de la innovació, millorar els nivells de productivitat (Luintel et al., 2014). En aquest context, s’ha destacat la importància de l’R+D internacional per a la productivitat. En comparació amb la innovació domèstica, i a través del coneixement associat amb els productes i serveis intermedis, el meca-nisme de transferència tecnològica internacional genera desbordaments (spillovers) i retorns (Ang i Madsen, 2013; Eberhardt et al., 2013). Tanmateix, la recerca sobre l’heterogeneïtat de la productivitat empresarial ha subratllat la necessitat de superar la investigació tradicional en R+D (Aw et al., 2008; Do-raszelski i Jaumandreu, 2013) i ha assenyalat també la importància decisiva de la innovació, sobretot a les empreses de menor dimensió (Hall et al., 2009). Aquests resultats suggereixen que les diferents pràctiques d’innovació inci-deixen sobre la productivitat de manera diversa. La innovació de producte, més vinculada amb la resposta als canvis de la demanda, explica la producti-vitat de manera més directa (Bernard et al., 2010; Lentz i Mortensen, 2008). En canvi, la innovació de procés, més vinculada amb la generació interna de valor, proporciona una explicació més directa de l’eficiència tècnica de l’em-presa (Gunday et al., 2011).

A partir de la segona meitat de la dècada dels noranta, i com a resultat de la ressurgència de la productivitat als EUA, la literatura ha evidenciat una im-portància creixent de la inversió i l’ús de les TIC. S’ha posat de relleu que les tecnologies digitals exerceixen un efecte directe positiu sobre la productivi-tat agregada a través de la dependència (intensificació) del capital TIC i de les millores d’eficiència (productivitat total dels factors) al sectors que produei-xen aquestes tecnologies. En canvi, els efectes directes de les TIC als sectors intensius en els seus usos han estat més aviat modestos (Jorgenson et al., 2008). Tot i amb això, investigacions més recents han confirmat que el canvi tecnològic induït per les TIC exerceix un ampli conjunt d’efectes sinèrgics al

93

Joan Torrent-Sellens, Ángel Díaz-Chao

conjunt d’elements de valor de l’empresa (Bloom et al., 2012b; Jorgenson et al., 2016). En el cas de les empreses més petites aquests efectes sinèrgics de les TIC sobre la productivitat serien, en la majoria d’ocasions, indirectes (Díaz-Chao et al., 2015). Per últim, la literatura ha assenyalat que els avenços en productivitat també poden ser impulsats a través de la connexió entre empreses. Aquests desbordaments estarien relacionats amb els mecanis-mes d’aglomeració (particularment la densitat dels mercats de factors) i la transferència de coneixement (entre empreses líders i les seves seguidores, o entre empreses i els seus veïns més immediats). Aquests mecanismes in-clourien la convergència en productivitat a través de l’expansió dels fluxos de coneixement dins l’activitat d’R+D (Griffith et al., 2006), la transferència de tecnologia (Bartelsman et al., 2008) o la inversió directa estrangera (Keller i Yeaple, 2009).

Per bé que els robots industrials ja fa molt temps que han estat introduïts a l’activitat productiva, durant els darrers anys la seva vinculació amb la intel·li-gència artificial i les tecnologies de la segona onada digital (com l’aprenentat-ge de les màquines, Internet de les coses, computació al núvol, grans dades o impressió 3D, entre d’altres) ha generat un renovat interès acadèmic pels seus efectes sobre la productivitat i l’ocupació (Autor, 2015; Pratt, 2015). Observant la productivitat, l’evidència disponible ens suggereix una clara relació entre la densitat robòtica (robots per hores treballades), la productivitat del treball i el creixement econòmic durant el període anterior a la darrera crisi econòmica ini-ciada el 2007 (Graetz i Michaels, 2015). Tot i amb això, la manifestació d’un clar alentiment (slowdown) de la productivitat agregada durant els darrers anys a la majoria d’economies més avançades del món ha obert, una vegada més, el debat dels efectes de les diferents onades tecnològiques (especialment la dar-rera onada de la digitalització) sobre la dinàmica de la productivitat (Syverson, 2017). Les visions més optimistes suggereixen que les onades de la digitalit-zació i l’automatització continuen conduint-nos cap a nous models de negoci disruptius i cap a noves fases del creixement de la productivitat (Brynjolfsson i McAfee, 2012; Mokyr, 2014). Per un altre costat, els punts de vista més pessi-mistes suggereixen que la primera onada de la digitalització (TIC i Internet no interactiva) ja hauria finalitzat els seus efectes sobre la productivitat, mentre que la incidència de la segona onada encara no s’estaria percebent (Gordon, 2012). En aquest context, per al nivell empresarial la poca evidència disponible assenyala clars increments en la dispersió de la productivitat. Es consolida una distància creixent entre les empreses que estan a la frontera de la innovació i la digitalització, i el gran grup d’empreses restants que les segueixen (Andrews et al., 2016).

94


La recerca macroeconòmica també ha introduït diversos components microe-conòmics per a clarificar les diferències de productivitat agregada. L’evidència confirma que la presència als mercats internacionals, tant a través de la impor-tació de factors com a través de l’exportació de productes, exerceix una pres-sió competitiva que podria impulsar la productivitat. Aquesta pressió s’associa, en el cas de les importacions, amb un major o més barat accés als factors de producció o d’innovació (Bloom et al., 2013b) i, en el cas de les exportacions, amb les economies d’aprenentatge que genera l’entrada i la consolidació als mercats d’exportació (De Loecker i Van Biesebroeck, 2016).

L’economia del treball també ha contribuït significativament en l’explicació de les diferències de productivitat del treball entre empreses. En aquest context, s’ha posat de relleu la importància del capital humà i l’aprenentatge (Fox i Sme-ets, 2011; Konings i Vanormelingen, 2015), dels sistemes organitzatius d’elevat rendiment i les relacions laborals flexibles (Bloom et al., 2012a), de les pràctiques conjuntes i innovadores de recursos humans (Guest, 2011; Jiang et al., 2012), i de la interacció social entre treballadors (Bandiera et al., 2009). La literatura de l’estratègia empresarial també ens ha proveït d’evidència sobre com les pràcti-ques directives (Bloom i Van Reenen, 2010), l’experiència empresarial (Kellog, 2011) o els diferents perfils dels directius (Kaplan et al., 2012, Malmendier i Tate, 2009) expliquen la productivitat. En aquest context, la productivitat també es vincularia amb les decisions estratègiques sobre l’estructura empresarial, en particular la descentralització (Acemoglu et al., 2007) i deslocalització cap a em-preses i plantes de producció més eficients (Bartelsman et al., 2013; Foster et al., 2008).

Acabem de constatar que els factors impulsors de la productivitat empresari-al són múltiples i complexos. Durant els darrers anys, la literatura ha intentat explicar les fonts i les diferències de la productivitat empresarial en el context competitiu vinculat amb l’adveniment de l’economia global del coneixement (Venturini, 2015). Aquesta literatura cobreix tant els elements interns de gene-ració de valor com les forces competitives del mercat. Tot i amb això, la majoria d’aquesta evidència pren una aproximació parcial, un focus específic d’anàlisi. Amb la intenció d’ampliar i millorar aquesta parcialitat, el pensament econòmic ha desenvolupat l’enfocament dels efectes desbordament. Aquesta literatura tracta d’entendre l’heterogeneïtat empresarial i els efectes, directes i indirec-tes, que expliquen la productivitat.

En el context analític dels efectes desbordament del coneixement (knowled-ge spillovers), la recerca que ara introduïm vol aportar nova evidència. Primer perquè es dissenyarà i es contrastarà un model multidimensional que inclou

95


els efectes directes i indirectes que expliquen la productivitat. Segon, perquè s’analitzarà la relació, encara poc investigada, entre els fluxos de coneixement i l’ús de robots industrials en l’explicació de la productivitat. Aquesta interacció s’emmarcarà també dins de l’anàlisi tradicional sobre els efectes de les exporta-cions i del capital humà en la determinació de la productivitat. I, tercer, perquè la mostra d’empreses seleccionada serà una mostra de PIME manufactureres de Catalunya. En aquest sentit, el disseny i l’anàlisi d’un model de fonts de pro-ductivitat per a les PIME manufactureres pot ser de força utilitat. Primer, per la possibilitat d’extrapolar la metodologia d’anàlisi a d’altres xarxes de PIME (les PIME són l’agent empresarial més nombrós i rellevant en la gran majoria d’economies del món). I segon, perquè els resultats obtinguts seran útils per al disseny i l’avaluació de polítiques públiques i plans estratègics relacionats amb l’emprenedoria, l’acceleració i el creixement empresarial.

L’article s’estructura com s’explica a continuació. A la secció 2 abordarem les principals contribucions de la literatura i presentarem les hipòtesis de recer-ca. A la secció 3 presentarem la metodologia empírica d’anàlisi. Els resultats economètrics es presentaran a la secció 4. La secció 5 conclourà i discutirà els resultats obtinguts.

2. Literatura i hipòtesis

El paper dels desbordaments del coneixement que la innovació genera sobre la productivitat ha rebut una atenció creixent per part de la literatura, especial-ment durant la darrera dècada (Keller, 2004). A l’empresa, la innovació genera un output que, en forma de coneixement, pot ser utilitzat en el futur per a la mi-llora de la generació de valor. Com a resultat de la seva naturalesa de bé públic (no rival i poc excloïble), el coneixement adquirit amb la innovació dissemina un ampli conjunt d’externalitats (Torrent-Sellens, 2015) que, a través de diver-sos canals, milloren la productivitat. Tot i amb això, aquestes externalitats del coneixement adopten múltiples formes (Johansson i Lööf, 2015), amb costos de transacció molt sensibles a les distàncies (efecte gravetat), especialment als productes intensius en tecnologia o innovació (Keller i Yeaple, 2013; Rob-bins, 2006). Quan expliquem la productivitat, els desbordaments del coneixe-ment es relacionen clarament amb l’heterogeneïtat de l’empresa (Bartelsman i Doms, 2000; Dosi et al., 2015).

Tradicionalment, la recerca sobre la dinàmica empresarial ha assumit que la dis-tribució de productivitat és exògena a la presa de decisions i al procés de gene-ració interna de valor. Aquests models de cicle vital postulen que les empreses

96


neixen amb una productivitat inherent i que la seva capacitat per a créixer ve condicionada a través de la relació entre el seu nivell d’eficiència i l’eficiència del mercat. Així, les empreses eficients tendeixen a créixer dins del mercat, mentre que les empreses ineficients, amb nivells de productivitat inferiors a un cert límit, tendeixen a decaure i moren (Aghion et al., 2004). Tanmateix, la literatura del cicle vital de l’empresa ha introduït recentment el concepte d’he-terogeneïtat, una aproximació que posa l’èmfasi a la forma com s’estructura específicament l’activitat de negoci de cada empresa. És a dir, a la relació entre la presa de decisions, la generació interna de valor i la dinàmica de productivitat (Bernard et al., 2010).

Observant els fluxos de coneixement, la vinculació entre l’R+D, la innovació i les TIC ha estat identificada per la literatura com un conjunt d’externalitats in-ternes de coneixement que explicarien la productivitat de l’empresa (Venturini, 2015). El punt d’acceleració d’aquesta literatura s’estableix amb la consolidació de les TIC com a tecnologies d’utilitat general (Venturini et al., 2013). Tanmateix, les TIC no comporten millores generalitzades de productivitat fins que les em-preses i els seus treballadors no adquireixen les competències tecnològiques, formatives i d’aprenentatge, estratègiques, organitzatives, laborals i culturals necessàries. En altres paraules, la consolidació de les TIC com a tecnologies d’utilitat general necessita de canvis organitzatius i en els processos de negoci per explotar plenament totes les seves oportunitats de creixement (Díaz-Chao et al., 2016a). En aquest context, els efectes de les TIC sobre la productivitat de l’empresa, particularment a les PIME, són indirectes. S’estableixen relaci-ons de complementarietat amb altres dimensions, en particular amb el capital humà i la innovació al lloc de treball. Aquests efectes desbordament han estat àmpliament demostrats a la recerca per al nivell empresarial (per a una revisió d’aquesta literatura, vegeu Díaz-Chao et al., 2015; Cardona et al., 2013).

La literatura també proporciona evidència a propòsit d’una altra relació entre les TIC, l’R+D i la innovació. Les tecnologies digitals han augmentat significativa-ment les transferències de fluxos d’R+D, tecnologia i coneixement, cosa que ha resultat en una connectivitat entre les empreses molt més ràpida (Zhu i Jeon, 2007), un avenç dels intercanvis de coneixement científic i d’habilitats empre-nedores (Lee, 2006) i una expansió de les fronteres d’innovació (Lee, 2009). En aquest context, l’evidència més recent indica majors avenços de la produc-tivitat empresarial com a resultat de la inversió en R+D i TIC (Hall et al., 2013). L’expectativa d’una relació positiva entre els fluxos de coneixement (capturats a través de les activitats d’R+D, innovació i TIC) i la productivitat de les PIME es configura com la nostra primera hipòtesi d’investigació:

97


Hipòtesi 1: a més fluxos de coneixement, major productivitat

Més enllà de la interacció entre les diferents dimensions dels fluxos de conei-xement (R+D, innovació i TIC), durant els darrers anys la literatura també ha destacat la importància creixent dels usos de la robòtica i la intel·ligència arti-ficial en l’explicació de la productivitat agregada o sectorial durant els anys im-mediatament anteriors a la crisi econòmica internacional (Brynjolfsson i McA-fee, 2012; Graetz i Michaels, 2015). Tot i amb això, durant i després de la crisi financera i econòmica internacional, i per la majoria d’economies del món, la productivitat ha evolucionat a la baixa (Gordon 2012; Syverson, 2017). Aquest afebliment ha generat, de nou, una important controvèrsia sobre el paper de les onades tecnològiques, especialment la segona onada digital, en l’explicació del creixement de la productivitat. Mentre que algunes investigacions atribu-eixen aquesta desacceleració als problemes de mesura de la productivitat, re-sultat de les dificultats per a trobar mètriques correctes dels preus o la qualitat de la tecnologia (Bryne et al., 2016), o la importància creixent dels béns i serveis sense preu intercanviats a les plataformes digitals d’economia col·laborativa (Nakamura i Soloveichik, 2015), la literatura ha posat de relleu que aquesta tendència agregada i a la baixa de la productivitat amaga comportaments em-presarials clarament diferenciats.

En una investigació de referència per a una àmplia mostra d’empreses de l’OC-DE en el període 2007-2014, Andrews et al. (2016) emfasitzen que la caracte-rística més sorprenent de la recent desacceleració de la productivitat no és, com es podria esperar, l’afebliment del rati d’innovació a la frontera global. La sorpresa és l’increment de productivitat a la frontera global. També confirmen un creixement de la divergència de productivitat entre les empreses líders de la frontera global i la resta majoritària d’empreses seguidores. I, suggereixen que aquest increment de les diferències de productivitat entre les empreses líders (cada cop més líders, cada cop més innovadores i cada cop millor situades a la frontera global de la innovació) i les empreses seguidores (cada cop amb més dificultats per a seguir la capacitat d’innovació de les empreses líders de la frontera global) podria reflectir la divergència tecnològica. En aquest sentit, els canvis estructurals de l’economia global, especialment l’automatització i la digitalització, podrien determinar una dinàmica on les empreses guanyadores continuarien augmentant el seu poder de mercat, mentre que les empreses seguidores veurien com la seva capacitat d’adopció de tecnologia s’aniria com-plicant cada vegada més.

Aquesta evidència connectaria amb els nous resultats de la literatura sobre la productivitat a l’empresa, que assenyalaria una certa relaxació del dinamisme

98


empresarial, males assignacions de recursos i debilitats en la selecció de mer-cats (Berlingieri et al., 2017), cosa que ens suggereix el plantejament d’una nova hipòtesi que vincula la utilització de la robòtica, com a variable proxy de l’auto-matització i la segona fase de la digitalització, i la productivitat de l’empresa:

Hipòtesi 2: a més usos de robots industrials, major productivitat

Entre el conjunt de factors interns que determinen els desbordaments del co-neixement en l’explicació de la productivitat, la literatura ha remarcat el paper de les habilitats (skills) i les noves formes d’organització del treball (Brambilla et al., 2012; Herrmann i Peine, 2011). Així, el lideratge empresarial, dirigir perso-nes amb l’objectiu de desenvolupar les seves habilitats, augmentar el capital humà o fomentar les pràctiques innovadores d’organització del treball, també asseguren els efectes de desbordament del coneixement com a factor explica-tiu de la productivitat a les PIME (Love et al., 2011; Rosing et al., 2011). Aquests resultats s’afegeixen a l’evidència que relaciona directament els costos laborals amb la productivitat (Faggio et al., 2010; Mahy et al., 2011). Uns treballadors més preparats, amb més habilitats i més compromesos generen més retorns, en forma d’innovació i productivitat, per a l’empresa quan reben unes compen-sacions (salarials o no salarials) més elevades. En sintonia amb aquests argu-ments, podem esperar que:

Hipòtesi 3: a més costos laborals per treballador, major productivitat

La investigació que analitza la connexió entre el comerç internacional i la pro-ductivitat de l’empresa ha fet progressos molt importants durant les darreres dues dècades (Eaton i Kortum, 2002). S’ha evidenciat que els efectes del comerç internacional varien entre empreses i que depenen dels seus nivells de producti-vitat. El creixement de la productivitat es relaciona amb la selecció de mercats i s’impulsa a través de les millores associades amb el comerç exterior (Bernard et al., 2006). Així, s’ha observat un comportament d’auto-selecció a les empreses més eficients, que explicaria la seva presència i el seu èxit als mercats d’exporta-ció, cosa que redundaria en millores de productivitat a través de les pràctiques d’innovació (Bernard i Jensen, 2004; Wagner, 2007). Aquest cercle virtuós entre els fluxos de coneixement, les exportacions i la productivitat confirmaria la hipò-tesi dels costos enfonsats (sunk costs). Només les empreses més eficients estari-en preparades per assumir els costos d’entrada i la intensitat de la competència dels mercats d’exportació. Aquests mecanismes de selecció entre les empreses més eficients que volen exportar estarien associats a les decisions prèvies d’in-versió, particularment la inversió en innovació. I la innovació, especialment la innovació en producte, augmenta la productivitat, cosa que reforça la presència

99


als mercats d’exportació a través dels mecanismes d’auto-selecció (Aw et al., 2008; Cassiman et al., 2010; Lileeva i Trefler, 2010).

Com a resultat de la debilitat dels mercats interns durant les primeres fases de la innovació i del cicle de vida dels productes, les PIME, particularment les noves PIME (start-ups), tenen incentius elevats per entrar als mercats d’expor-tació (Dimitratos et al., 2016; Golovko i Valentini, 2011). Però, els mecanismes a través dels quals els fluxos de coneixement i les exportacions incideixen so-bre la productivitat són amplis i complexos (Love i Roper, 2015). Primer de tot, cal assenyalar un comportament estratègic i un procés de generació de valor clarament diferenciat entre les PIME i les empreses més grans. En general, les PIME obtenen avantatge competitiu a través de la rapidesa en la presa de de-cisions, la preparació per a la presa de riscos i la flexibilitat de resposta a les oportunitats del mercat, mentre que les empreses grans generen valor a través de les economies d’escala i d’àmbit, així com de la seva habilitat per a obtenir recursos especialitzats (Audretsch, 2002). Com a resultat d’aquestes dificultats per a accedir a recursos especialitzats, les PIME depenen críticament dels eco-sistemes innovadors on estan inserides.

En segon lloc, la literatura també ha mostrat un cert efecte aprenentatge (le-arning effect) com a resultat del mecanisme d’autoselecció. Les PIME exporta-dores son més eficients que les PIME no exportadores. Ara bé, això no es pot atribuir totalment als beneficis de l’exportació (més pressió competitiva), ja que també pot tenir a veure amb una productivitat inicial més elevada o amb la capacitat de l’empresa per a superar els costos d’entrada als mercats d’expor-tació. En aquest context, la literatura específica destaca que els efectes apre-nentatge de l’exportació sobre la productivitat són finits i que les PIME també necessiten aprendre a exportar (Eliasson et al., 2012; Love i Ganotakis, 2013). En qualsevol cas, i més enllà del debat sobre aprendre a exportar o aprendre de les exportacions, l’entrada als mercats d’exportació genera un coneixement que desborda i retorna a l’empresa (Love i Roper, 2015). Així, la relació entre la capacitat d’exportació i la productivitat de les PIME ha estat àmpliament de-mostrada per la literatura:

Hipòtesi 4: a més exportacions, major productivitat

Una vegada establertes les hipòtesis sobre els factors directes que incideixen sobre la productivitat de les PIME, el model explicatiu també contempla tot un conjunt d’hipòtesis per als factors indirectes i les seves interrelacions. Específi-cament, les relacions indirectes s’estableixen a través d’un conjunt de variables que incideixen sobre els quatre factors explicatius directes de la productivitat.

100


La primera connexió indirecta està relacionada amb els fluxos de coneixement i l’ús dels robots industrials. Com a la primera onada digital, on es van consta-tar relacions de complementarietat entre els usos de les TIC, el capital humà i la innovació al lloc de treball (Cardona et al., 2013), s’espera que els usos de la robòtica es relacionin amb les activitats de l’empresa que utilitzen més intensi-vament el coneixement (Seamans i Raj, 2018)

Hipòtesi 5: A més fluxos de coneixement, majors usos de la robòtica industrial

El segon conjunt de connexions indirectes estan relacionades amb la vinculació entre l’accés als recursos especialitzats de l’ecosistema extern, específicament recursos financers, i la dinàmica de la productivitat a les PIME, tant en èpoques d’expansió com de recessió (Duval et al., 2017). La literatura mostra que la in-serció en xarxes de finançament de la propietat empresarial genera un procés de generació de valor més sofisticat i reforça els desbordaments sobre els re-sultats de les PIME (Ricci i Trionfetti, 2012; Riding et al., 2012). En aquest sentit, és possible establir un conjunt d’hipòtesis que relacionin els actius financers de l’empresa amb els quatre factors explicatius directes de la productivitat (fluxos de coneixement, robots industrials, costos laborals i exportacions), així com amb el capital humà (despesa externa en formació per treballador):

Hipòtesi 6: a més actius financers, majors fluxos de coneixement.

Hipòtesi 7: a més actius financers, majors usos de la robòtica industrial.

Hipòtesi 8: a més actius financers, majors costos laborals per treballadors.

Hipòtesi 9: a més actius financers, majors exportacions.

Hipòtesi 10: a més actius financers, major despesa externa en formació per tre-ballador.

Per últim, la literatura també ha posat de relleu una vinculació important entre els fluxos de coneixement i el capital humà especialitzat en l’explicació dels avenços de la productivitat a les PIME. Particularment, a través del coneixe-ment i les xarxes de transferència de tecnologia (Commacchio et al., 2012), la innovació oberta (Roper et al., 2013; Van de Vrandre et al., 2009) i els mecanis-mes de triple hèlix (Foreman-Peck, 2013). En concret, s’han identificat tres vies de transmissió. Primer de tot, a través de les tradicionals economies d’aglome-ració: fluxos de coneixement local obtinguts a través de relacions socials, mer-cats de treball específics i ecosistemes productius locals (Combes et al., 2012). En segon lloc, a través de les xarxes de col·laboració que s’estableixen entre

101


organitzacions per a compartir coneixement, en particular coneixement tecno-lògic o anàlisi de mercats (Glückler, 2013). I, en tercer lloc, a través de l’efecte aprenentatge resultat de l’exportació. Als mercats d’exportació, les PIME po-den guanyar quotes de mercat (també als mercats domèstics) i coneixement útil per a la innovació (Love i Ganotakis, 2013). En aquest context, les dues dar-reres hipòtesis a contrastar són:

Hipòtesi 11: a més despesa externa en formació per treballador, majors costos laborals per treballador.

Hipòtesi 12: a més fluxos de coneixement, major despesa externa en formació per treballador.

3. Dades i metodologia

3.1. Font d’informació

La font d’informació utilitzada per a l’anàlisi és l’Encuesta sobre Estrategias Em-presariales (ESEE). L’ESEE és una enquesta anual d’unes 1.800 empreses espa-nyoles de la indústria manufacturera, elaborada per la Fundación SEPI adscrita al Ministerio de Hacienda y Función Pública del Gobierno de España. El qüestionari obté informació molt completa sobre l’activitat empresarial, especialment a les àrees de la presa de decisions estratègiques (preus, costos, mercats i inversió) i el procés de generació de valor (capital humà, organització, innovació, R+D i usos TIC). A més a més, també es presenten els indicadors financers i les ràtios principals dels balanços i dels comptes de pèrdues i guanys. En aquest context, és important destacar que l’ESEE configura un panell d’empreses representatiu de la indústria manufacturera a Espanya i per un ampli període de temps, des del 1990 fins al 2015 (últim any disponible). En conseqüència, aquestes dades de panell ens permeten una aproximació molt detallada a la microeconomia de la productivitat i a l’anàlisi dels canvis de les empreses manufactureres en diferents fases del cicle econòmic (Torrent-Sellens, 2017).

L’ESEE conté informació segmentada per les empreses manufactureres amb més de 200 treballadors (grans empreses) i per les empreses entre 10 i 200 treballadors (PIME). Com a resultat del recull de dades, les PIME es classifiquen diferent de la manera com ho fa la Comissió Europea (European Commission, 2012). En el cas de l’ESEE, el límit usat per a la definició de les PIME són 200 treballadors, mentre que la Comissió Europea utilitza una dimensió màxima de 250 treballadors. Aquesta diferència es deu al procediment de mostreig utilit-

102


zat per l’ESEE. En aquesta enquesta, totes les grans empreses manufactureres (més de 200 treballadors) estan incloses a la mostra. En canvi, per a les PIME (de 10 a 200 treballadors), l’ESEE realitza un mostreig estratificat, proporcio-nal i sistemàtic en base al sector d’activitat (classificació nacional d’activitats econòmiques a dos dígits, CNAE-2009). La mostra exclou les microempreses manufactureres (9 o menys treballadors).

Per a la construcció dels panells de PIME manufactureres catalanes, de les mos-tres originals s’han seleccionat les empreses que ocupen de 10 a 200 treballa-dors i en què l’establiment on es produeix el producte principal està ubicat físi-cament en un municipi de Catalunya. Com que algunes de les dades importants per a l’anàlisi, per exemple la utilització de robots industrials, es recullen cada quatre anys, les mostres principals d’anàlisi son quadrianuals. En concret, les mostres de treball inclouen un panell de 224 PIME per al 2002, 250 per al 2006, 313 per al 2010, i 269 per al 2014.

3.2. Model i variables

En sintonia amb l’ampli conjunt de factors (directes i indirectes) que expliquen la productivitat de les PIME, el nostre model general d’anàlisi estableix 12 hipò-tesis de treball. La variable dependent, a estimar, és la productivitat del treball (PTL) de la PIME industrial catalana, aproximada a través del logaritme del va-lor afegit brut per treballador. A la figura 1 es presenten el model, les variables i les hipòtesis de treball proposades en aquesta investigació.

Amb l’objectiu de contrastar la relació entre els fluxos de coneixement i la pro-ductivitat (hipòtesi 1) hem estimat un constructe latent (FLCONEIX), utilitzant set indicadors additius (amb vint variables d’entrada) i un model d’equacions estructurals (SEM) amb errors de mesura. Aquestes set dimensions del cons-tructe latent, que representa als fluxos de coneixement, es refereixen a les ac-tivitats empresarials d’R+D, innovació i usos TIC. La construcció d’aquests set indicadors es detalla a continuació. El primer indicador es refereix a la innovació de l’empresa (INNOV). Es tracta d’un indicador additiu que pren 5 valors (de 0 a 4) i que és el resultat de la suma de quatre variables dicotòmiques que recu-llen l’opinió dels directius de les PIME a propòsit d’aquesta activitat (valor 1, innovació; i valor 0, no innovació): variable 1, innovació de producte (INPROD); variable 2, innovació de procés (INPROC); variable 3, innovació en organització (INORG), i variable 4, innovació en vendes i màrqueting (INVEN). El segon indi-cador es refereix a les noves formes d’organització del treball (NFOT). Aquest indicador additiu pren 4 valors (de 0 a 3) i és el resultat de la suma de tres varia-bles dicotòmiques (valor 1, innovació; valor 0, no innovació): variable 5, innova-

103


ció en els mètodes d’organització del treball (INMOT); variable 6, innovació en la gestió de les relacions externes, en particular amb proveïdors, clients i distri-buïdors (INGREL); i variable 7, innovació de procés resultat de la incorporació de noves tècniques de producció (INPROCNTP).

Figura 1. Model de la productivitat del treball a les PIME industrials

Font: Elaboració pròpia.

El tercer i el quart indicadors es refereixen als usos (USWEB) i a les tecnologies (TECWEB) d’Internet a les PIME manufactureres. Ambdós indicadors additius prenen 4 valors (de 0 a 3) i són el resultat de la suma de tres variables dicotò-miques (valor 1, ús o efecte positiu o disposició de la tecnologia; valor 0, no utilització, sense efecte positiu o no disposició). En relació amb l’ús d’Internet: variable 8, vendes als consumidors finals a través d’Internet (WEBB2C); vari-able 9, vendes a empreses a través d’Internet (WEBB2B), i variable 10, efecte positiu de les vendes per Internet (WEBPOS). En relació amb les tecnologies d’Internet: variable 11, compres als proveïdors a través d’Internet (WEBCOMP); variable 12, disposició d’una pàgina Web allotjada als servidors de l’empresa (WEBSERP), i variable 13, disposició d’un domini propi a Internet (WEBDOMP).

Per últim, el cinquè, sisè i setè indicadors additius del constructe dels fluxos de coneixement estan relacionats amb l’activitat d’R+D. L’indicador d’activitats d’R+D (AR+D) incorpora una única variable (variable 14), relacionada amb la realització i la contractació d’R+D (RCR+D), i que pren 3 valors (de 0 a 2): 0, ni realitza ni contracta; 1, realitza i no contracta, i contracta i no realitza, i 2, contracta i realitza. El sisè indicador està vinculat amb la tecnologia necessà-

104


ria per la realització d’activitats d’R+D (TECR+D). Aquest indicador additiu pren 4 valors (de 0 a 3) i és el resultat de la suma de tres variables dicotòmiques: variable 15, presència (valor 1, presència; valor 0, no presència) d’un comitè o departament de tecnologia (COMTEC); variable 16, avaluació (valor 1, avalua-ció; valor 0, no avaluació) de les perspectives de canvi tecnològic per part de la PIME manufacturera (AVPERTEC), i variable 17, ús (valor 1, ús; valor 0, no utilització) de consultors externs per a la informació i l’assessoria tecnològica (ASSEXTEC). El setè indicador està relacionat amb els recursos emprats per les activitats d’R+D (RECR+D). Aquest indicador additiu pren 4 valors (de 0 a 3) i és el resultat de la suma de tres variables dicotòmiques: variable 18, reclutament (valor 1, reclutament; valor 0, no reclutament) durant el darrer any de perso-nal amb experiència en la gestió d’R+D (RECPERR+D); variable 19, establiment (valor 1, realització; valor 0, no realització) d’acords de cooperació tecnològica amb agents externs (ACOOPTEC), i variable 20, aplicació (valor 1, aplicació; va-lor 0, no aplicació) d’incentius fiscals a l’activitat d’R+D (APLINFIS).

La hipòtesi 2 postula una relació entre la capacitat de l’empresa per a utilitzar robots i el seu nivell de productivitat del treball. Per a copsar la utilització de robots (ROBOTS) hem emprat una variable dicotòmica que pren dos valors: 0 quan la PIME no els usa, i 1 quan la PIME els usa. Tot i les òbvies restriccions que imposa la utilització d’una variable dicotòmica d’aquest tipus, la seva in-corporació al model predictiu ens permetrà fer una important contribució: avaluar l’efecte sobre la productivitat de la PIME del pas entre no usar i usar la robòtica.

La hipòtesi 3 està relacionada amb la capacitat de l’empresa per a augmentar el seu valor afegit per treballador a través de millors retribucions (més costos la-borals per treballador (COSTLABT), expressats en logaritmes), i probablement d’una millor qualitat en el treball. La hipòtesi 4 relaciona la capacitat de la PIME per a vendre productes i serveis als mercats internacionals (logaritme de les vendes per exportacions, EXPORTS) i el seu nivell de productivitat del treball. Aquesta hipòtesi suggereix una capacitat creixent de l’empresa per augmentar la productivitat a través de les economies d’aprenentatge obtingudes a través de la seva presència als mercats internacionals. La hipòtesi 5 estableix relacions de complementarietat entre els fluxos de coneixement i l’ús de robots. Esti-mem que les PIME més intensives en la realització d’activitats d’R+D, innovació i usos TIC són més propenses a la utilització de robòtica. De la sisena a la nove-na hipòtesi, així com la hipòtesi 11, suggereixen que un millor accés a recursos especialitzats, en especial recursos financers (ACTIU, expressat en logaritmes) implicaria més productivitat de les PIME a través d’uns majors usos dels fluxos

105


de coneixement i de la robòtica, d’uns costos per ocupat, unes exportacions i unes despeses de formació més elevades. Finalment, les hipòtesis 10 i 12 ex-ploren la relació entre el capital humà (capturat a través del logaritme de la despesa externa en formació per treballador, DEFORMT), els costos laborals i els fluxos de coneixement.

3.3. Metodologia d’estimació

La productivitat del treball (PTL) de la PIME industrial catalana s’ha estimat emprant un model d’equacions estructurals (SEM) amb variables observades i latents, i amb errors de mesura (Hooper et al., 2009). El model SEM utilitzat és bietàpic. A la primera etapa hem estimat el constructe latent relatiu als fluxos de coneixement a través d’un SEM amb set indicadors additius, construïts a partir de vint variables d’entrada. Aquests set indicadors recullen l’activitat in-novadora (INNOV), les noves formes d’organització del treball (NFOT), els usos (USWEB) i la tecnologia (TECWEB) d’Internet, i les activitats (AR+D), la tecno-logia (TECR+D) i els recursos (RECR+D) de la recerca i el desenvolupament de la PIME industrial catalana. Una vegada s’ha construït l’indicador latent dels fluxos de coneixement (FLCONEIX), a la segona etapa del SEM s’estimen els efectes directes i indirectes que incideixen sobre la productivitat del treball (fi-gura 1). Aquesta metodologia, molt emprada en la investigació sobre la produc-tivitat de les PIME (Díaz-Chao et al., 2015, 2016b), ens permet avaluar els factors directes explicatius de la productivitat, però també els factors indirectes, de desbordament, que incideixen sobre l’eficiència de la PIME industrial.

El model s’ha estimat per als anys 2010 (crisi econòmica) i 2014 (inici de la recu-peració) amb l’objectiu d’avaluar també l’efecte del cicle econòmic en l’expli-cació de la productivitat de les PIME. Aquesta metodologia economètrica ha implicat el disseny i el contrast de 8 models: 1 per la primera etapa relativa als fluxos de coneixement, i 6 per la segona etapa relativa al model de productivi-tat: 3 models per al 2010 (total PIME, PIME que no usen robots i PIME que usen robots) i 3 models per al 2014 (total PIME, PIME que no usen robots i PIME que usen robots).

4. Resultats

4.1. Estadística descriptiva

A la figura 2 es presenten l’evolució de la productivitat i l’ocupació de la PIME industrial catalana entre el 2002 i el 2014 en funció dels usos de la robòtica. El

106


primer que cal fer notar és que, tot i la duresa de la crisi econòmica que en-globa bona part d’aquest període, les PIME catalanes han presentat una ten-dència clarament positiva tant de la productivitat com de l’ocupació, cosa que no sembla suggerir, almenys per aquest extracte de la dimensió empresarial, l’existència d’una recuperació econòmica sense una notable creació d’ocupa-ció (jobless recovery). En efecte, en termes acumulats i des del 2002 fins al 2014, la productivitat de la PIME catalana hauria crescut d’un 28,8% (2,4% en termes mitjans anuals), clarament per sota de l’ocupació, amb un increment acumulat del 34,8% (2,9% en termes mitjans anuals). En sintonia amb la desacceleració de la productivitat observada durant els darrers anys, destacar també que a partir del 2010 l’avenç de la productivitat de la PIME catalana s’alenteix notablement (2,2% de creixement acumulat en 2010 i 2014, davant del 26% entre el 2002 i el 2010).

La segmentació de les mostres de PIME en funció dels usos de la robòtica tam-bé ens ofereixen tot un conjunt de resultats molt interessants. En primer lloc, desmuntar la idea que, a les PIME, la utilització dels robots s’associa amb la destrucció de llocs de treball. Tot i la crisi, el creixement de la creació de llocs de treball a les PIME industrials catalanes que usen robots es va situar a l’entorn del 20% acumulat entre 2002 i 2014 (1,6% en termes mitjans anuals). Això sí, la in-troducció de la robòtica a la PIME industrial s’associa molt més clarament amb augments de productivitat que d’ocupació. Entre 2002 i 2014 el creixement de la productivitat del treball a les PIME industrials catalanes que usen robots es va situar al voltant del 40% acumulat (3,3% anual). Aquest creixement de l’efi-ciència, que s’ha pràcticament estabilitzat des de 2010, dobla el creixement de l’ocupació en el mateix període. I, en segon lloc, ara en comparació amb la dinà-mica de la productivitat i l’ocupació de les PIME industrials que no usen la robò-tica, es pot afirmar que els usos de robots incentiven comparativament una di-nàmica d’eficiència estalviadora de treball. En efecte, mentre que l’avenç de la productivitat s’ha situat clarament per sobre a les PIME que usen robots (40,9% de creixement entre 2002 i 2014, davant del 24,1% de les PIME no robotitzades), en el cas de l’ocupació generada succeeix just el contrari (19,4% de creixement acumulat entre 2002 i 2014, davant del 29,5% de les PIME no robotitzades). Així podem concloure afirmant que la robotització de les PIME industrials catalanes s’associa amb millores de productivitat que superen àmpliament la creació de llocs de treball, i amb un cert efecte reemplaçament del treball, sobretot si te-nim en compte la tendència general observada i que a les PIME no robotitzades ha succeït tot el contrari.

107


Figura 2. Evolució de la productivitat i l’ocupació a la PIME industrial catalana, en funció dels usos de la robòtica. 2002-2014

(Base 100 = Productivitat del treball (VAB per treballador) i ocupats de 2002)

No ús robots Ús de robots Total PIME

Font: Elaboració pròpia, a partir de dades de l’ESEE.

Centrant-nos ja més específicament en el període més recent (2010 i 2014), a la taula 1 es presenten els resultats de l’anàlisi d’associació estadística (ANOVA i comparació de mitjanes) entre la utilització de robots i els indicadors de resul-tats, productivitat i treball, i generació de valor a la PIME industrial catalana. El primer que cal assenyalar és que la robotització de la PIME catalana s’associa, presenta associació estadística significativa, amb un major volum de vendes (gairebé 23,5 milions d’euros de facturació mitjana el 2014, davant dels poc més de 14,7 milions de les PIME no robotitzades), més exportacions (gairebé 10,3 milions d’euros el 2014, davant dels poc més de 6 milions de les PIME no robo-titzades), major productivitat (59,9 mil euros per treballador el 2014, davant dels 52,5 mil de les PIME no robotitzades) i més empleats (88,2 ocupats de mit-jana el 2014, front els 57,6 de les PIME no robotitzades). Al seu torn, també es detecta que a les PIME industrials robotitzades les retribucions i cotitzacions per treballador són molt més elevades (més de 41 mil euros el 2014, davant dels gairebé 38 mil de les PIME no robotitzades), igual que la despesa externa en formació per treballador (167 euros el 2014, front els 136 euros de les PIME no robotitzades).

108


Des del punt de vista de la generació de valor, i en particular pel que fa refe-rència a les activitats que es vinculen més directament amb la utilització del co-neixement a l’empresa, l’establiment de relacions de complementarietat de la robòtica és més aviat escàs. El 2014, i amb tendència a la baixa respecte el 2010, només hem observat associació estadística significativa entre els usos de la ro-bòtica i: 1) la innovació en procés (un 13,0% de PIME industrials que usen robots innoven en procés); 2) la innovació organitzativa (8,2% de PIME), la innovació en mètodes organitzatius del treball (7,4% de PIME i la innovació en procés per la instauració de noves tècniques de producció (8,9% de PIME). D’altra banda, entre 2010 i 2014, només hem observat tendència creixent de les relacions de complementarietat entre els usos de la robòtica i: a) l’avaluació del canvi tecno-lògic (un 11,9% de PIME industrials que usen robots avaluen el canvi tecnològic); la utilització d’assessors per al desenvolupament tecnològic (7,4% de PIME), el reclutament de personal amb experiència en gestió d’R+D (2,2% de PIME). Així doncs, de tot el conjunt de fluxos de coneixement que es poden generar en una empresa, els usos de la robòtica a la PIME industrial catalana determinen un grup reduït de relacions de complementarietat. Específicament, amb la in-novació de procés i organitzativa, l’avaluació del canvi tecnològic, la utilització d’assessors tecnològics, i el reclutament de personal de gestió d’R+D.

109


Taula 1. Estadística descriptiva per a la PIME industrial catalana, en funció dels usos de la robòtica. 2010 i 2014

4.2. Estimació de l’indicador latent de fluxos de coneixement

Una vegada feta la caracterització de la PIME industrial catalana, el primer pas de la metodologia economètrica d’anàlisi és la construcció de l’indicador latent relatiu als fluxos de coneixement (FLCONEIX). A la taula 2 es reprodueixen els resultats de l’estimació del model d’equacions estructurals (SEM) amb errors de mesura avaluat per al 2014. En primer lloc, assenyalar que els índexs de bon-dat d’ajust del model són altament satisfactoris. Els valors dels índexs NFI, RFI,

110


IFI, TLI i CFI són elevats i propers als seu valor òptim d’1. Per la seva banda, el valor de l’índex RMSEA és inferior a 0,08, cosa que corrobora la validesa del model proposat (Hooper et al., 2009). Pel que fa als coeficients obtinguts, as-senyalar que tots els indicadors especificats al model són estadísticament sig-nificatius (al 99% de confiança). En aquest sentit, es pot afirmar que a la PIME industrial catalana, l’R+D (activitats, tecnologies i recursos) constitueix el nucli (coeficients més elevats) de la generació i la difusió de coneixement. La inno-vació, les noves formes d’organització del treball i les tecnologies i usos Web segueixen a l’R+D ja a una distància rellevant. La construcció de l’indicador de fluxos de coneixement per al 2014 i la utilització dels coeficients obtinguts per a construir el mateix indicador per al 2010 ens permeten fer una comparació. Els resultats obtinguts ens assenyalen una molt lleugera millora dels fluxos de coneixement entre aquests dos anys (d’una mitjana de 2,28 punts el 2010 a una mitjana de 2,37 punts el 2014), cosa que posaria de relleu que les formes em-presarials del coneixement no estarien impulsant amb massa força la millora de la generació de valor de la PIME industrial catalana.

Taula 2. Estimació de l’indicador latent dels fluxos de coneixement (FLCONEIX) a la PIME industrial catalana. 2010 i 2014

111


4.3. Estimació de la productivitat del treball a la PIME industrial catalana

El segon pas de la metodologia economètrica d’anàlisi és l’estimació d’un mo-del d’equacions estructurals amb errors de mesura sobre els factors explicatius de la productivitat del treball a la PIME industrial a Catalunya (PTL). A la taula 3 es reprodueixen els resultats de l’estimació del model (efectes directes) per als anys 2010 i 2014. Primer de tot, assenyalar que els índexs de bondat d’ajust dels dos models són satisfactoris, amb valors dels índexs NFI, RFI, IFI, TLI i CFI propers a 1, i valors de l’índex RMSEA inferiors o iguals a 0,08.

Pel que fa als coeficients obtinguts, el primer resultat important a destacar és que la utilització de la robòtica no presentaria efecte explicatiu (coeficients es-tandarditzats directes no significatius) sobre la productivitat del treball. És a dir, la incorporació de la robòtica a la PIME industrial no tindria cap efecte sobre el seu nivell de productivitat (H1 rebutjada). Aquest resultat sorprenent, que es reprodueix en ambdós exercicis, podria veure’s corregit si considerem els al-tres conjunts d’efectes directes i indirectes que, segons el nostre model, també condicionen la relació entre usos de robots i productivitat. Per exemple, l’efec-te directe dels recursos financers sobre els usos de la robòtica és positiu i sig-nificatiu els dos anys avaluats (H7 acceptada). Ara bé, hi ha altres efectes, com el que relaciona els fluxos de coneixement amb la robòtica (H5 rebutjada) que tampoc són significatius. Per concretar el conjunt d’efectes directes i indirectes que explicarien la relació entre productivitat i robòtica hem construït també els efectes totals que cadascuna de les variables del model exerceix sobre l’altra (figura 3). En clara sintonia amb els efectes directes, els efectes totals dels usos de la robòtica sobre la productivitat de la PIME industrial catalana van ser molt petits el 2010 i nuls el 2014. Probablement, aquesta nul·la incidència agregada amaga comportaments clarament diferenciats entre les PIME en funció de la seva intensitat en la utilització dels fluxos de coneixement, i també i molt parti-cularment de la seva utilització de robots.

Pel que fa a la resta de coeficients obtinguts, el model de productivitat de la PIME industrial catalana es caracteritza per altres resultats rellevants. En primer lloc, destacar que els fluxos del coneixement sí que expliquen la productivitat i, a més, ho fan de manera creixent (H1 acceptada). En segon lloc, assenyalar que entre el 2010 i el 2014 s’ha produït un cert efecte desplaçament a propòsit de la importància del factor treball (H3 acceptada) i les exportacions (H4 accep-tada) en l’explicació de la productivitat del treball. Mentre que en plena crisi econòmica el factor treball tenia més importància en l’explicació de la produc-tivitat de la PIME industrial, durant la recuperació aquesta importància ha min-

112


vat en detriment d’una explicació creixent de les exportacions. En tercer lloc, remarcar que l’accés a recursos especialitzats, en especial els financers, també genera un efecte total positiu sobre la productivitat de la PIME industrial que s’ha mantingut estable entre 2010 i 2014, cosa que denota la rellevància de la capitalització de l’empresa per explicar el seu procés de generació de valor (H6, H8, H9 i H10 acceptades). I, per últim, posar de relleu que el capital humà també incideix sobre la productivitat de la PIME industrial catalana, per bé que amb una magnitud molt inferior a la incidència del factor treball, les exportacions o els actius financers. De fet, la inversió en capital humà incidiria sobre el factor treball (H11 acceptada), però la connexió entre els fluxos de coneixement i el capital humà necessari per a gestionar-los s’hauria truncat amb la recuperació econòmica (H12 rebutjada).

Acabem de constatar que, sorprenentment, els usos de la robòtica no generen un efecte directe sobre la productivitat del treball de la PIME catalana. En canvi, els fluxos de coneixement sí que incidirien directament sobre la productivitat. Amb l’objectiu de contrastar si s’estableixen relacions de complementarietat entre aquests dos factors, i en quina direcció conjunta actuarien en l’explicació de la productivitat, hem segmentat les mostres de PIME en funció dels usos de la robòtica i hem repetit el contrast del model explicatiu conjunt. Això sí, hem eliminat de les hipòtesis plantejades les que feien referència a la utilització de la robòtica, atès que aquesta variable ha estat util itzada com a variable de segmentació.

Taula 3. Estimació de la productivitat del treball a la PIME industrial catalana. 2010 i 2014

Cont…

113


Figura 3. Factors explicatius de la productivitat a la PIME industrial catalana. 2010 i 2014 (efectes totals estandarditzats)


A la taula 4 es reprodueixen els resultats de l’estimació dels models (efectes directes) de productivitat per les PIME que usen i no usen robots i per als anys 2010 i 2014. Primer de tot, assenyalar que, novament, els índexs de bondat d’ajust dels quatre models són satisfactoris, amb valors dels índexs NFI, RFI, IFI, TLI i CFI propers a 1, i valors de l’índex RMSEA inferiors o iguals a 0,08.

Pel que fa als coeficients obtinguts, la comparació entre el model de productivi-tat de les PIME no robotitzades en relació amb el de les PIME robotitzades ens ofereix resultats concloents. En efecte, les PIME no robotitzades presenten un model d’eficiència caracteritzat per la importància decreixent del factor treball (H2 acceptada) i dels fluxos de coneixement (H1 acceptada), i per la rellevància

114


creixent de les exportacions (H3 acceptada). Per la seva banda, la millora en el procés de generació de valor com a resultat de l’accés a recursos financers espe-cialitzats també explica la productivitat de la PIME industrial catalana que no usa robots (H4, H5 i H6 acceptades). Tot i amb això, la relació entre la capitalització i el capital humà no seria significativa (H7 rebutjada). I, per últim i com en el cas ge-neral, la inversió en capital humà incidiria sobre el factor treball (H8 acceptada), però la connexió entre els fluxos de coneixement i el capital humà necessari per a gestionar-los s’hauria truncat amb la recuperació econòmica (H9 rebutjada).

En canvi, la PIME industrial catalana que usa robots va tancar el 2014 amb un model de productivitat molt més sofisticat i equilibrat que el que tenia el 2010, amb plena crisi econòmica (figura 4). En efecte, el primer que cal destacar és que els fluxos de coneixement han passat de no tenir incidència directa o de tenir un efecte total negatiu el 2010 a un efecte total significatiu i rellevant el 2014 (H1 ac-ceptada). Així doncs, es confirma la idea de les relacions de complementarietat, l’efecte desbordament, entre la utilització de robots i els fluxos de coneixement. A la PIME industrial catalana, els robots sí que es relacionen amb la productivitat, però ho fan d’una manera indirecta, a través dels fluxos de coneixement.

La important acceleració del coneixement com a factor explicatiu de la produc-tivitat de les PIME industrials catalanes que usen robots es complementa amb la presència d’altres factors explicatius amb participacions molt similars i una dinàmica a la baixa des del 2010. En concret, el factor treball (H2 acceptada) i les exportacions (H3 acceptada) també configuren el model de productivitat. Per la seva banda, la sofisticació del procés de generació de valor com a resultat de l’accés a recursos financers especialitzats també explica la productivitat de la PIME industrial robotitzada (H4, H5, H6 i H7 acceptades). Per últim, el capital humà presenta una incidència gairebé nul·la en l’explicació de la productivitat del treball de la PIME industrial robotitzada, resultat d’uns efectes directes no significatius (H8 i H9 rebutjades).

Així doncs, podem concloure aquest exercici de segmentació afirmant que les PIME industrials que usen robots presenten un model explicatiu de la producti-vitat més sofisticat i equilibrat que las PIME no robotitzades. Els efectes totals explicatius de la productivitat venen determinats per un cert equilibri entre els fluxos de coneixement, el factor treball i les exportacions, així com per la relle-vància de l’accés a recursos financers especialitzats que transformen el procés de generació de valor. Només el capital humà, copsat a través de la despesa ex-terna en formació per treballador, se situaria fora d’aquest equilibri de forces, cosa que, molt probablement, estaria relacionada amb els efectes reemplaça-ment del factor treball vinculats amb la inversió en robòtica.

115


Taula 4. Estimació de la productivitat del treball a la PIME industrial catalana en funció dels usos de la robòtica. 2010 i 2014

Figura 4. Factors explicatius de la productivitat a la PIME industrial catalana amb usos de robòtica. 2010 i 2014 (efectes totals estandarditzats)


116


5. Conclusió, discussió i implicacions

Aquest estudi ha analitzat les noves fonts de la productivitat de la PIME indus-trial catalana, particularment en el context d’anàlisi dels efectes desbordament del coneixement. Per a fer-ho, s’ha dissenyat i contrastat un model d’efectes di-rectes i indirectes de la productivitat del treball a través de 12 hipòtesis d’inves-tigació. Aquestes hipòtesis s’han contrastat empíricament a través d’un model d’equacions estructurals (SEM) amb dues etapes i amb errors de mesura. A la primera etapa, s’ha construït un indicador latent sobre els fluxos de coneixe-ment a l’empresa, que aglutina l’activitat empresarial d’R+D, innovació i usos d’Internet (7 indicadors additius i 20 variables d’entrada). A la segona etapa, s’han estimat els factors explicatius de la productivitat del treball de la PIME industrial catalana per al 2010 i el 2014, a més de obtenir resultats específics sobre els factors explicatius per a les PIME robotitzades i no robotitzades. En total, s’han dissenyat i contrastat 7 models economètrics. L’anàlisi s’ha realit-zat sobre un panell d’unes 250 PIME industrials amb establiment del producte principal ubicat a Catalunya i s’aporten també dades descriptives per al període 2002-2014. La font d’informació utilitzada ha estat la Encuesta sobre Estrategias Empresariales (ESEE).

L’anàlisi descriptiu de la dinàmica de la productivitat i l’ocupació de la PIME industrial catalana en el període 2002 a 2014 posa de relleu nova evidència. En primer lloc, assenyalar que, tot i la duresa de la crisi econòmica, la dinàmica de productivitat i ocupació d’aquesta dimensió empresarial ha estat molt positiva, cosa que desmenteix la tesi de la recuperació econòmica sense creació d’ocu-pació o jobless recovery (Brynjolfsson i McAfee, 2012; Graetz i Michaels, 2017). Més aviat el contrari. Entre 2002 i 2014, la productivitat de la PIME catalana hauria crescut d’un 28,8% (2,4% en termes mitjans anuals), clarament per sota de l’ocupació, amb un increment acumulat del 34,8% (2,9% en termes mitjans anuals). En segon lloc, també és possible concloure que la robotització sí que implica un cert reemplaçament del treball en el sentit que les PIME industrials que usen robots han presentat un creixement de la productivitat clarament su-perior al de l’ocupació (40,9% i 19,4% de creixement acumulat entre 2002 i 2014, respectivament), mentre que a les PIME industrials no robotitzades ha succeït justament el contrari (24,1% i 29,5% de creixement acumulat entre 2002 i 2014, respectivament).

Centrant-nos més específicament en el període més recent, la caracterització de la PIME industrial robotitzada també ens aporta resultats interessants. Les PIME industrials que usen robots venen més, exporten més, són més produc-

117


tives (59,9 mil euros per treballador el 2014, davant dels 52,5 mil de les PIME no robotitzades) i tenen més empleats (88,2 ocupats de mitjana el 2014, front els 57,6 de les PIME no robotitzades). A més, el factor treball està més ben retribuït (més de 41 mil euros el 2014, davant dels gairebé 38 mil de les PIME no robotitzades), igual que la inversió en capital humà (167 euros de despesa en formació per treballador el 2014, front els 136 euros de les PIME no robo-titzades). Des del punt de vista de la generació de valor i de tot el conjunt de fluxos de coneixement que es poden generar en una empresa, els usos de la robòtica a la PIME industrial catalana determinen un grup reduït de relacions de complementarietat. Específicament, amb la innovació de procés i organit-zativa, l’avaluació del canvi tecnològic, la utilització d’assessors tecnològics i el reclutament de personal de gestió d’R+D.

En relació amb els factors explicatius de la productivitat del treball de la PIME industrial catalana, els resultats obtinguts també ens ofereixen novetats sig-nificatives. En primer lloc, hem constatat que, sorprenentment, els usos de la robòtica no generen un efecte directe sobre la productivitat. En canvi, els flu-xos de coneixement sí que incidirien directament sobre la productivitat. Amb l’objectiu de contrastar si s’estableixen relacions de complementarietat entre aquests dos factors, i en quina direcció conjunta actuarien, hem segmentat les mostres de PIME en funció dels usos de la robòtica i hem repetit el contrast del model explicatiu conjunt. El primer que cal destacar dels resultats obtinguts per a la PIME industrial robotitzada és que els fluxos de coneixement han pas-sat de no tenir incidència directa sobre la productivitat d’aquest segment de PIME el 2010 a un efecte total significatiu i molt rellevant el 2014. Així doncs, es confirma la idea de les relacions de complementarietat, l’efecte desbordament, entre la utilització de robots i els fluxos de coneixement. A la PIME industrial catalana, els robots sí que es relacionen amb la productivitat, però ho fan d’una manera indirecta, a través dels fluxos de coneixement. De fet, aquesta evidèn-cia té moltes semblances amb els resultats obtinguts per la literatura quan ha volgut copsar els efectes dels usos de les TIC sobre la productivitat de les PIME. Només s’han pogut copsar efectes directes en molt poques ocasions i, en gene-ral, sí que s’observen efectes indirectes, relacions de complementarietat, entre els usos TIC, el capital humà i la innovació al lloc de treball (Díaz-Chao et al., 2015, 2016b).

Addicionalment, les PIME industrials que usen robots presenten un model ex-plicatiu de la productivitat més sofisticat i equilibrat que las PIME no robotitza-des. Els efectes totals explicatius de la productivitat venen determinats per un cert equilibri entre els fluxos de coneixement, el factor treball i les exportaci-

118


ons, així com per la rellevància de l’accés a recursos financers especialitzats que transformen el procés de generació de valor. Aquests resultats, que certifiquen una tendència cap un model més intensiu i sofisticat de productivitat a la PIME industrial robotitzada, són coherents amb la recerca publicada recentment (Ep-pinger et al., 2015; Hausman i Johnston, 2014) i confirmen la vinculació entre els fluxos de coneixement, el treball, la capitalització i les exportacions. Tot i amb això, el camí a recórrer per a moltes PIME industrials que no han aprofundit en el seu procés de digitalització, que tenen estructures de creació i difusió del coneixement molt primàries, que no estan internacionalitzades i que tenen problemes per a accedir a recursos financers especialitzats, és encara molt llarg (Benito-Osorio et al., 2016). En aquest sentit, cal prendre en consideració els efectes del cicle econòmic (López-Ortega et al., 2016). En concret, caldrà estar amatent a noves dades més recents per veure si la recuperació dels mercats in-terns té alguna incidència sobre el model de productivitat de la PIME industrial robotitzada o, pel contrari, es reforça el model actual.

Per últim, aquests resultats suggereixen algunes implicacions per a l’estratè-gia empresarial i per les polítiques públiques de creixement i d’acceleració em-presarial. Primer de tot, cal fer notar la necessitat de considerar tot el conjunt d’efectes desbordament que els fluxos de coneixement i la robòtica generen sobre la generació de valor i la productivitat de les PIME. Polítiques públiques o estratègies parcials podrien ser clarament contraproduents. Per exemple, promoure la internacionalització de les PIME sense considerar la seva dinàmica prèvia de gestió i difusió de coneixement o sense analitzar les seves fonts an-teriors de productivitat (mecanismes d’autoselecció) podria ser clarament con-traproduent. De la mateixa manera, impulsar processos de transformació digi-tal de segona onada, per exemple la inversió en robòtica, sense tenir assentats els mecanismes de gestió i d’innovació que s’hi vinculen, també podria portar cap a resultats inesperats. I, en segon lloc, també és important ser curosos amb les polítiques que incentiven els desbordaments del coneixement, en especial amb les friccions entre disseminació i rèplica quan transferim coneixement (Oe-hme i Bort, 2015). Per exemple, quan es desenvolupen polítiques de triple hèlix que fomenten els intercanvis de coneixement a través de la innovació oberta. Aquesta acció pot tenir un efecte positiu sobre el teixit de PIME menys inno-vador però, si no es combina amb mecanismes de protecció de la propietat intel·lectual, també podria debilitar el potencial competitiu i exportador en el llarg termini de les PIME més innovadores.

119


Referències

Acemoglu, D., Aghion, P., Lelarge, C., Van Reenen, J. i Zilibotti, F. 2007. Techno-logy, information, and the decentralization of the firm. Quarterly Journal of Economics, 122(4): 1759-1799.

Aghion, P., Blundell, R., Griffith, R., Howitt, P. i Prantl, S. 2004. Entry and pro-ductivity growth: evidence from microlevel panel data. Journal of the Europe-an Economic Association, 2(2): 265-276.

Andrews, D., Criscuolo, C. i Gal, P. 2016. The global productivity slowdown, tec-hnology divergence and public policy: A firm-level perspective. OECD, Paris: OECD Background Paper.

Ang, J. B. i Madsen, J. B. 2013. International R&D spillovers and productivity trends in the Asian miracle economies. Economic Inquiry, 51(2): 1523-1541.

Audretsch, D. B. 2002. The dynamic role of small firms: Evidence from the US. Small Business Economics, 18(1-3): 13-40.

Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3): 3-30.

Aw, B. Y., Roberts, M. J. i Xu, D. Y. 2008. R&D investments, exporting, and the evolution of firm productivity. American Economic Review, 98(2): 451-456.

Bandiera, O., Barankay, I. i Rasul, I. 2009. Social connections and incentives in the workplace: evidence from personnel data. Econometrica, 77(4): 1047-1094.

Bartelsman, E. J. I Doms, M. 2000. Understanding productivity: lessons from longitudinal microdata. Journal of Economic Literature, 38(3): 569-594.

Bartelsman, E. J., Haskel, J. E. i Martin, R. 2008. Distance to which frontier? Evi-dence on productivity convergence from international firm-level data. Centre for Economic Policy Research. Discussion Paper 7032.

Bartelsman, E. J., Haltiwanger, J. i Scarpetta, S. 2013. Cross-country differences in productivity: the role of allocation and selection. American Economic Revi-ew, 103(1): 305-334.

Benito-Osorio, D., Colino, A., Guerras-Martín, L. Á. i Zúñiga-Vicente, J. Á. 2016. The international diversification-performance link in Spain: Does firm size re-ally matter? International Business Review, 25(2): 548-558.

Berlingieri, G., Blanchenay, P. i Criscuolo, C. 2017. The great divergence(s). Cen-ter for Economic Performance (CEP) Working Paper 1488.

120


Bernard, A. B. i Jensen, J. B. 2004. Why some firms export. Review of Economics and Statistics, 86(2): 561-569.

Bernard, A. B., Jensen, J. B. i Schott, P. K. 2006. Trade costs, firms and producti-vity. Journal of Monetary Economics, 53(5): 917-937.

Bernard, A. B., Redding, S. J. i Schott, P. K. 2010. Multiple-product firms and product switching. American Economic Review, 100(1): 70-97.

Bloom, N. i Van Reenen, J. 2010. Why do management practices differ across firms and countries? Journal of Economic Perspectives, 24(1): 203–224.

Bloom, N., Sadun, R. i Van Reenen, J. 2012a. The organization of firms across countries. Quarterly Journal of Economics, 127(4): 1663-1705.

Bloom, N., Sadun, R. i Van Reenen, J. 2012b. Americans do IT better: US mul-tinationals and the productivity miracle. American Economic Review, 102(1): 167-201.

Bloom, N., Schankerman, M. i Van Reenen, J. 2013a. Identifying technology spillovers and product market rivalry. Econometrica, 81(4): 1347-1393.

Bloom, N., Romer, P. M., Terry, S. J. i Van Reenen, J. 2013b. A trapped-factors model of innovation. American Economic Review, 103(3): 208-213.

Brambilla, I., Lederman, D. i Porto, G. 2012. Exports, export destinations, and skills. American Economic Review, 102(7): 3406-3438.

Byrne, D. M., Fernald, J. G. i Reinsdorf, M. B. 2016. Does the United States have a productivity slowdown or a measurement problem? Brookings Papers on Economic Activity, 2016(1): 109-182.

Brynjolfsson, E. i McAfee, A. 2012. Race against the machine: How the digital re-volution is accelerating innovation, driving productivity, and irreversibly trans-forming employment and the economy. Cambridge, MA: MIT.

Cardona, M., Kretschmer, T. i Strobel, T. 2013. ICT and productivity: conclusions from the empirical literature. Information Economics and Policy, 25(3): 109-125.

Cassiman, B., Golovko, E. i Martínez-Ros, E. 2010. Innovation, exports and pro-ductivity. International Journal of Industrial Organization, 28(4): 372-376.

Comacchio, A., Bonesso, S. i Pizzi, C. 2012. Boundary spanning between industry and university: the role of technology transfer centers. Journal of Technology Transfer, 37(6): 943-966.

Combes, P. P., Duranton, G., Gobillon, L., Puga, D. i Roux, S. 2012. The producti-vity advantages of large cities: distinguishing agglomeration from firm selec-tion. Econometrica, 80(6): 2543-2594.

121


De Loecker, J. i Van Biesebroeck, J. 2016. Effect on international competition on firm productivity and market power. National Bureau of Economic Research. Working Paper 21994.

Díaz-Chao, A., Sainz-González, J. i Torrent-Sellens, J. 2015. ICT, innovation, and firm productivity: New evidence from small local firms. Journal of Business Research, 68(7): 1439-1444.

Díaz-Chao, A., Sainz-González, J. i Torrent-Sellens, J. 2016a. The competitive-ness of small network-firm: A practical tool. Journal of Business Research, 69(5): 1769-1774.

Díaz-Chao, A., Miralbell-Izard, O. i Torrent-Sellens, J. 2016b. Information and communication technologies, innovation and firm productivity in small and medium-sized travel agencies: New evidence from Spain. Journal of Travel Re-search, 55(7), 862-873.

Dimitratos, P., Johnson, J. E., Plakoyiannaki, E. i Young, S. 2016. SME internati-onalization: How does the opportunity-based international entrepreneurial culture matter? International Business Review, 25(6): 1211-1222.

Doraszelski, U. i Jaumandreu, J. 2013. R&D and productivity: estimating endo-genous productivity. Review of Economic Studies, 80(4): 1338-1383.

Dosi, G., Moschella, D., Pugliese, E. i Tamagni, F. 2015. Productivity, market se-lection, and corporate growth: comparative evidence across US and Europe. Small Business Economics, 45(3): 643-672.

Duval, R., Hong, G. H. I Timmer, Y. 2017. Financial frictions and the great produc-tivity slowdown. International Monetary Fund (IMF), Working Paper 17-129.

Eaton, J. i Kortum, S. 2002. Technology, geography and trade. Econometrica, 70(5): 1741-1779.

Eberhardt, M., Helmers, C. i Strauss, H. 2013. Do spillovers matter when estima-ting private returns to R&D? Review of Economics and Statistics, 95(2): 436-448.

Eliasson, K., Hanson, P. i Lindvert, M. 2012. Do firms learn by exporting or learn to export? Evidence from small and medium-sized firms. Small Business Eco-nomics, 39(2): 453-472.

Eppinger, P. S., Meythaler, N., Sindlinger, M-M. i Smolka, M. 2015. The great tra-de collapse and the Spanish export miracle: firm-level evidence from the crisis. IAW Discussion Papers 120.

European Commission. 2012. Evaluation of the SME definition. Brussels: Europe-an Commission.

122


Faggio, G., Salvanes, K. G. i Van Reenen, J. 2010. The evolution of inequality in productivity and wages: panel data evidence. Industrial and Corporate Chan-ge, 19(6): 1919-1951.

Foreman-Peck, J. 2013. Effectiveness and efficiency of SME innovation policy. Small Business Economics, 41(1): 55-70.

Foster, L., Haltiwanger, J. i Syverson, C. 2008. Reallocation, firm turnover and efficiency: selection on productivity or profitability? American Economic Revi-ew, 98(1): 394-425.

Fox, J. T. i Smeets, V. 2011. Does input quality drive measured differences in firm productivity? International Economic Review, 52(4): 961-989.

Glückler, J. 2013. Knowledge, networks and space: connectivity and the pro-blem of non-interactive learning. Regional Studies, 47(6): 880-894.

Golovko, E. i Valentini, G. 2011. Exploring the complementarity between inno-vation and export for SMEs’ growth. Journal of International Business Studies, 42(3): 362-380.

Gordon, R. J. 2012. Is US economic growth over? Faltering innovation confronts the six headwinds. National Bureau of Economic Research Working Paper 18315.

Graetz, G. i Michaels, G. 2015. Robots at work. Center for Economic Performan-ce (CEP) Discussion Paper 1335.

Graetz, G. i Michaels, G. 2017. Is modern technology responsible for jobless re-coveries? American Economic Review, 107(5): 168-173.

Griffith, R., Harrison, R. i Van Reenen, J. 2006. How special is the special rela-tionship? Using the Impact of U.S. R&D spillovers on U.K. firms as a test of technology sourcing. American Economic Review, 96(5): 1859-1875.

Griliches, Z. 1979. Issues in assessing the contribution of R&D to productivity growth. Bell Journal of Economics, 10(1): 92-116.

Guest, D. E. 2011. Human resource management and performance: still searc-hing for some answers. Human Resource Management Journal, 21(1): 3-13.

Gunday, G., Ulusoy, G., Kilic, K. i Alpkan, L. 2011. Effects of innovation types on firm performance. International Journal of Production Economics, 133(2): 662-676.

Hall, B. H., Lotti, F. i Mairesse, J. 2009. Innovation and productivity in SMEs: empirical evidence from Italy. Small Business Economics, 33(1): 13-33.

123


Hall, B. H., Lotti, F. i Mairesse, J. 2013. Evidence on the impact of R&D and ICT investment on innovation and productivity in Italian firms. Economics of Inno-vation and New Technology, 22(3): 300-328.

Hausman, A. i Johnston, W. J. 2014. The role of innovation in driving the eco-nomy: lessons from the global financial crisis. Journal of Business Research, 67(1): 2720–2726.

Herrmann, A. M. i Peine, A. 2011. When national innovation system meets vari-eties of capitalism arguments on labour qualifications: On the skill types and scientific knowledge needed for radical and incremental product innovati-ons. Research Policy, 40(5): 687-701.

Hooper, D., Coughlan, J. i Mullen, M. 2009. Structural equation modelling: gui-delines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Met-hods, 6(1): 53-60.

Jiang, K., Lepak, D. P., Hu, J. i Baer, J. C. 2012. How does human resource mana-gement influence organizational outcomes? A meta-analytic investigation of mediating mechanisms. Academy of Management Journal, 55(6): 1264-1294.

Johansson, B. i Lööf, H. 2015. Productivity, networks and knowledge flows. Eco-nomics of Innovation and New Technology, 24(1-2): 1-4.

Jorgenson, D. W., Ho M. S. i Stiroh, K. J. 2008. A retrospective look at the U.S. productivity growth resurgence. Journal of Economic Perspectives, 22(1): 3-24.

Jorgenson, D. W., Ho, M. S. i Samuels, J. D. 2016. The impact of information tec-hnology on postwar US economic growth. Telecommunications Policy, 40(5): 398-411.

Kaplan, S. N., Klebanov, M. M. i Sorensen, M. 2012. Which CEO characteristics and abilities matter? Journal of Finance, 67(3): 973-1007.

Keller, W. 2004. International technology diffusion. Journal of Economic Litera-ture, 42(3): 752-782.

Keller, W. i Yeaple, S. R. 2009. Multinational enterprises, international trade, and productivity growth: firm level evidence from the United States. Review of Economics and Statistics, 91(4): 821-831.

Keller, W. i Yeaple, S. R. 2013. The gravity of knowledge. American Economic Review, 103(4): 1414-1444.

Kellogg, R. 2011. Learning by drilling: Interfirm learning and relationship persis-tence in the Texas oil patch. Quarterly Journal of Economics, 126(4): 1961-2004.

124


Konings, J. i Vanormelingen, S. 2015. The impact of training on productivity and wages: firm-level evidence. Review of Economics and Statistics, 97(2): 485-497.

Lee, G. 2006. The effectiveness of international knowledge spillover channels. European Economic Review, 50(8): 2075-2088.

Lee, G. 2009. International knowledge spillovers through the import of infor-mation technology commodities. Applied Economics, 41(24): 3161-3169.

Lentz, R. i Mortensen, D. T. 2008. An empirical model of growth through pro-duct innovation. Econometrica, 76(6): 1317-1373.

Lileeva, A. i Trefler, D. 2010. Improved access to foreign markets raises plant-le-vel productivity… For some plants. Quarterly Journal of Economics, 125(3): 1051-1099.

López-Ortega, E., Canales-Sánchez, D., Bautista-Godinez, T. i Macias-Herrera, S. 2016. Classification of micro, small and medium enterprises (M-SME) based on their available level of knowledge. Technovation, 47(3): 59-69.

Love, J. H., Roper, S. i Bryson, J. 2011. Knowledge, openness, innovation and growth in UK business services. Research Policy, 40(10): 1438-1452.

Love, J. H. i Ganotakis, P. 2013. Learning by exporting: lessons from high-tech-nology SMEs. International Business Review, 22(1): 1-17.

Love, J. H. i Roper, S. 2015. SME innovation, exporting and growth: A review of existing evidence. International Small Business Journal, 33(1): 28-48.

Luintel, K. B., Khan, M. i Theodoridis, K. 2014. On the robustness of R&D. Journal of Productivity Analysis, 42(2): 137-155.

Mahy, B., Rycx, F. i Volral, M. 2011. Wage dispersion and firm productivity in different working environments. British Journal of Industrial Relations, 49(3): 460-485.

Malmendier, U. i Tate, G. 2009. Superstar CEOs. Quarterly Journal of Economics, 124(4): 1593-1638.

Mokyr, J. 2014. The next age of invention: Technology’s future is brighter than pessimists allow. City Journal, 24(1): 12-21.

Nakamura, L. i Soloveichik, R. 2015. Valuing “free” media across countries in GDP. Federal Reserve Bank of Philadelphia Working Paper 15-25.

Oehme, M. i Bort, S. 2015. SME internationalization modes in the German bio-technology industry: The influence of imitation, network position, and inter-national experience. Journal of International Business Studies, 46(6): 629-655.

125


Pratt, G. A. 2015. Is a Cambrian explosion coming for robotics? Journal of Econo-mic Perspectives, 29(3): 51-60.

Ricci, L. A. i Trionfetti, F. 2012. Productivity, networks and export performan-ce: evidence from a cross country dataset. Review of International Economics, 20(3): 552-562.

Riding, A., Orser, B. J., Spence, M. i Belanger, B. 2012. Financing new venture exporters. Small Business Economics, 38(2): 147-163.

Robbins, C. A. 2006. The impact of gravity-weighted knowledge spillovers on productivity in manufacturing. Journal of Technology Transfer, 31(1): 45-60.

Roper, S., Vahter, P. i Love, J. H. 2013. Externalities of openness in innovation. Research Policy, 42(9): 1544-1554.

Rosing, K., Frese, M. i Bausch, M. 2011. Explaining the heterogeneity of the le-adership-innovation relationship: ambidextrous leadership. Leadership Quar-terly, 22(5): 956-974.

Seamans, R. i Raj, M. 2018. AI, labor, productivity and the need for firm-level Data. National Bureau of Economic Research 24239.

Syverson, C. 2011. What determines productivity? Journal of Economic Literatu-re, 49(2): 326-365.

Syverson, C. 2017. Challenges to mismeasurement explanations for the US pro-ductivity slowdown. Journal of Economic Perspectives, 31(2): 165-186.

Torrent-Sellens, J. 2015. Knowledge products and network externalities. Impli-cations for the business strategy. Journal of the Knowledge Economy, 6(1): 138-156.

Torrent-Sellens, J. 2017. Las empresas industriales en 2014 y 2015. Encuesta sobre Estrategias Empresariales (ESEE). Madrid: Ministerio de Hacienda y Función Pública, Gobierno de España.

Van de Vrande, V., de Jong, J. P. J., Vanhaverbeke, W. i De Rochemont, M. 2009. Open innovation in SMEs: trends, motives and management challenges. Tec-hnovation, 29(6): 423-437.

Venturini, F., Rincón-Aznar, A. i Vecchi, M. 2013. ICT as a general purpose tech-nology: spillovers, absorptive capacity and productivity performance. National Institute of Economic and Social Research. Discussion Paper 11717.

Venturini, F. 2015. The modern drivers of productivity. Research Policy, 44(2): 357-369.

126


Wagner, J. 2007. Exports and productivity: a survey of the evidence from firm-level data. World Economy, 30(1): 60-82.

Zhu, L. i Jeon, B. N. 2007. International R&D spillovers: trade, FDI, and infor-mation technology as spillover channels. Review of International Economics, 15(5): 955-976.

127

QUINA RELACIÓ HI HA ENTRE EL MODEL ECONÒMIC D’UNA PLATAFORMA D’ECONOMIA COL·LABORATIVA

I LA SEVA GOVERNANÇA?

Ricard Espelt i Mayo Fuster Morell(Dimmons, IN3 UOC)1

Resum

L’Economia Col·laborativa (EC), és a dir, el consum col·laboratiu i la producció de ca-pital i mà d’obra entre grups distribuïts amb el suport d’una plataforma digital, està creixent ràpidament i exponencialment. El seu desenvolupament planteja una sèrie de desafiaments:

- L’expectativa generada al voltant de les iniciatives d’EC les augura a contribuir a un desenvolupament sostenible de la societat que, al mateix temps, no sempre contri-bueix als béns comuns i a una democratització de l’economia.

- A l’hora que una declaració de la Unió Europea del gener de 2014 subratlla la capa-citat d’innovació i d’aportació a l’ecologia de l’EC, és necessària una revisió holística de l’avaluació d’aquestes iniciatives per considerar el seu paper en la transformació social, econòmica i mediambiental de la societat.

- L’impacte pertorbador del model EC més conegut, el de les corporacions com Uber i Airbnb, suscita una enorme controvèrsia, mentre que existeixen models alterna-tius reeixits, com ara els comuns digitals i el cooperativisme de la plataforma que han rebut una atenció limitada.

En aquest article estudiarem la relació que hi ha entre el model econòmic d’una pla-taforma d’EC i la seva governança. Per fer-ho analitzarem el model econòmic i de governança de 100 plataformes d’EC amb impacte a la ciutat de Barcelona. Els re-sultats d’aquesta investigació ens mostren que hi ha una correlació entre el model econòmic d’una plataforma d’EC i el seu model de governança. Aquests resultats ens signifiquen la rellevància que té el govern d’una plataforma digital que promogui l’EC.

1. Autors en ordre alfabètic.

128

Quina relació hi ha entre el model econòmic d’una plataforma d’Economia col·laborativa…

1. Introducció

El terme “Economia Col·laborativa” (EC) o “Plataformes d’Economia Col·labo-rativa” refereix a la possibilitat d’intercanviar, compartir i col·laborar en el con-sum i la producció de capital i mà d’obra entre grups distribuïts, que comptem amb el suport d’una plataforma digital (Fuster Morell, 2017). L’EC creix ràpida-ment i de manera exponencial, aportant grans expectatives de sostenibilitat pel seu potencial en la contribució de la democratització de l’economia (Argar, 2007; Bostman i Rogers, 2010). Al mateix temps però han sorgit crítiques so-bre la seva retòrica i l’ambigüitat semàntica i conceptual que l’acompanya (Co-dagnone et al., 2016), tot demandant una economia de plataformes més justa (Graham i Woodcock, 2018). Tanmateix, en l’estudi de les plataformes d’EC hi manca un marc holístic que permeti avaluar el vincle entre les qualitats demo-cràtiques d’aquestes i el seu model de sostenibilitat econòmica. A més, hi ha confusió sobre plataformes que es presenten com a col·laboratives quan, en realitat, no ho són i s’evidencien incerteses i ambigüitats associades a la gene-ració de diversos models d’EC (Fuster Morell, 2011).

L’impacte pertorbador del model de plataforma econòmica més conegut, el de les plataformes corporatives extraccionistes, també conegudes per “unicorn”, com Uber i Airbnb, ha provocat una enorme controvèrsia (Codagnone et al., 2016). De totes maneres, al mateix temps, existeixen models veritablement col-laboratius, com ara el Cooperativisme Obert (Bauwens, 2014) o el Cooperativis-me de plataforma (Scholz, 2016).

Des del nostre punt de vista, a l’hora de considerar els diferents models de sos-tenibilitat econòmica de les plataformes d’EC és imprescindible avaluar la seva governança, ja que les empreses democràtiques han d’implicar a la comunitat en la gestió del valor generat per ella (Fuster Morell, 2017). És a dir, cal avaluar aspectes com l’obertura que permet la plataforma perquè les persones que en són usuàries puguin fer-hi aportacions, les polítiques de participació i la possi-bilitat d’intervenir en la seva definició, la viabilitat de comunicar-se amb altres membres i formar grups, la tipologia de rols i la seva jerarquia, la presència o no d’espais de presa de decisions comunitaris, la transparència econòmica i la participació de la comunitat en la destinació dels beneficis.

2. Principals objectius i hipòtesis

Primerament, aquest article té la voluntat de definir els diferents models de plataformes d’EC tant en la seva dimensió econòmica com en el de la seva go-

129

Ricard Espelt i Mayo Fuster Morell

vernança, tot generant variables d’anàlisi i la seva correlació. Així mateix, vol establir una gradació de cada una de les variables d’estudi per tal de definir aquelles aproximacions —ja sigui de l’àmbit econòmic o de govern— més pro-peres o més allunyades del procomú. Finalment, la investigació vol avaluar la relació entre els models econòmics que adopten les plataformes d’EC i la seva governança.

La nostra hipòtesi de treball és que hi ha relació entre els models econòmics que adopta una plataforma digital d’economia col·laborativa (EC) i la seva go-vernança.

A continuació descriurem les variables que ens permeten definir el model eco-nòmic d’una plataforma d’EC i la seva governança. Seguidament, explicarem la metodologia utilitzada per analitzar 100 casos amb impacte a la ciutat de Barcelona, utilitzant dades de recol·lecció web i entrevistes estructurades. Posteriorment, mostrarem els resultats a través d’estadístics descriptius de la dimensió econòmica i de governança i l’anàlisi de correlacions de les variables que configuren les dimensions estudiades i la correlació entre elles. Finalment, extraurem conclusions i suggerirem possibles línies d’investigació.

3. Vincle entre el model d’economia col·laborativa i la governança de la plataforma

3.1 Model d’Economia col·laborativa

A l’hora d’estudiar els diferents models d’EC considerem el vincle entre l’ori-entació que tenen els beneficis econòmics i l’impacte social de l’activitat, la sostenibilitat econòmica del projecte i els models de finançament. Així, avalu-em:

1) L’orientació econòmica, tenint en compte: 1.1) el tipus d’entitat jurídica i el potencial retorn econòmic que s’estableix amb la comunitat en relació amb el seu model de finançament (de més a menys comunitària): administració pública, universitat, fundació, associació, cooperativa, empresa comercial o sense format jurídic; 1.2) la distribució dels beneficis econòmics: reinvertits en el projecte, dividits entre les persones propietàries o altres opcions; 1.3) el model de creixement: orgànic, és a dir, escalant econòmicament sense im-pactar en el model de governança; reproductiu, és a dir, replicant el model, o especulatiu, és a dir, amb la voluntat d’aconseguir el màxim creixement per després vendre el projecte; 1.4) el caràcter comercial de la plataforma, tot

130


considerant si l’intercanvi monetari entre les persones que en són usuàries es produeix: mai, gairebé mai, algunes vegades, sovint o gairebé sempre, i 1.5) l’ús o no de serveis de banca ètica.

2) En relació amb la sostenibilitat, avaluem si el balanç econòmic de la iniciativa és positiu o no.

3) Respecte als models de finançament de la plataforma estudiem la tipolo-gia de recursos utilitzats: capital privat, finançament públic, donacions no monetàries internes, donacions no monetàries externes, estalvis familiars, organització d’esdeveniments, programes de recerca (H2020), comercia-lització de la marca, microfinançaments, premis, subproductes o derivats, recursos lliures, programes de formació, serveis premium, quotes, monedes alternatives, crèdit bancari, marxandatge, publicitat, donacions monetàries i comercialització de les dades.

3.2. Governança de la plataforma

Pel que fa a la governança de la plataforma considerem diverses dimensions de governança i fins a quin punt adopten una modalitat oberta:

1) L’obertura a la gestió dels usuaris, considerant: 1.1) la manera com els usuaris poden contribuir al contingut de la plataforma, si és possible crear noves for-mes de generar contingut i si és possible crear contingut o (només) ofertar/demandar/valorar productes o serveis; 1.2) la política de participació de la plataforma: si la participació està oberta sense filtres, es modera abans de la publicació o es modera després de la publicació; 1.3) la possibilitat d’interac-ció de l’usuari: si els usuaris poden comunicar-se entre si o crear grups, i 1.4) si la plataforma considera diferents tipus de comptes d’usuari o un únic tipus obert a qualsevol usuari.

2) L’obertura a l’elecció dels administradors, considerant si els usuaris es po-den autoestablir com administradors de la plataforma; si els administradors obtenen privilegis automàticament mitjançant la participació; si els adminis-tradors són elegits a través d’eleccions entre la comunitat en general o són escollits per altres administradors o pels propietaris de la infraestructura subministradora.

3) La presa de decisions en relació amb les interaccions de la comunitat valora si hi ha sistemes formals o informals per a la presa de decisions comunitàries i si les definicions de les regles formals i les polítiques de plataforma estan obertes a les contribucions de l’usuari.

131


4) El tipus d’entitat jurídica i les opcions que permeten que els membres pu-guin participar de la governança: administració pública, universitat, funda-ció, associació, cooperativa, empresa comercial o sense format jurídic.

5) Finalment, la governança vinculada a la gestió econòmica, considerant: 5.1) la transparència econòmica (si el balanç econòmic és accessible a la comu-nitat o si es proporciona públicament) i 5.2) la participació en la destinació dels beneficis del projecte (si només és possible pels propietaris dels pro-jectes o si tota la comunitat està informada i té possibilitat de gestionar els beneficis).

4. Metodologia d’anàlisi

La metodologia es basa en l’anàlisi estadística d’una mostra de 100 casos amb presència a la ciutat de Barcelona.

Per crear la mostra, l’ús d’una probabilitat o mostra aleatòria té diversos avan-tatges. El benefici més important és la possibilitat de fer inferències sobre la població amb un cert grau de confiança. L’aleatorització augmenta la probabili-tat que una gran mostra reflecteixi les característiques de la població subjacent evitant l’assignació o la selecció en funció del valor de les variables d’interès. Tanmateix, l’aleatorització no garanteix una mostra representativa per se. A més, la selecció aleatòria implica el risc de “perdre casos rellevants”. Finalment, hi ha limitacions (com la incertesa quant a la representativitat) per aplicar l’ale-atorietat a una població molt diversa i que té una mida i uns límits desconeguts. En altres paraules, l’ús de mostres de probabilitat requereix el coneixement de la població, per exemple, una llista o cens de la població, o almenys una llista parcial —algun nivell— de la població. Aquest no és el cas de les plataformes col·laboratives, que són diverses i l’“univers” de les quals és desconegut.

Atesa la manca de condicions adequades i la manca de desenvolupament d’una mostra de probabilitat de diverses experiències de plataformes col·laboratives, així com l’absència d’un objectiu de comparabilitat, s’ha utilitzat un mostreig de quotes no proporcionals per construir la mostra de 100 casos dels 1.000 que surten en la mostra basada en el directori P2Pvalue (http://directori.p2pvalue.eu). Hem assegurat la inclusió d’un tipus mixt d’experiències de plataformes per reflectir l’heterogeneïtat de les plataformes col·laboratives. A partir d’una llista inicial dels casos identificats (al voltant de 1.000), s’han utilitzat diferents criteris de “coincidència” per garantir la diversitat de la mostra. A més, per mi-llorar la robustesa de la nostra mostra, hem assegurat la sistematització del

132


mostreig. Hem seleccionat 100 casos sobre la base de: 1) projectes amb activi-tat a Barcelona, 2) projectes basats o sota el suport d’una plataforma digital, 3) projectes basats en la producció col·laborativa i 4) projectes amb un nivell d’activitat significatiu, no en una fase preliminar etapa. Alguns dels casos són ben coneguts i importants, però també hi ha moltes experiències gairebé des-conegudes. Malgrat que l’univers és desconegut, partint d’una cartografia de 100 casos, tenim força confiança d’arribar amb el nostre estudi a gran part de les experiències de Barcelona.

Durant la recerca s’ha emprat un “quadern de codificació” per a la recollida de dades, a través d’un conjunt d’indicadors relacionats amb les variables d’anàlisi.

La recopilació de dades s’ha basat en dues modalitats: recopilació web i una entrevista estructurada. La col·lecció web és basa en l’etnografia digital de les plataformes web i s’ha realitzat en 100 casos. A més, hem realitzat una entrevis-ta estructurada a 50 d’aquests casos. Finalment, durant la recopilació de dades, s’han generat unes “notes de camp” a partir de les impressions generals que es van tenir durant el treball de camp i, d’aquesta manera, tenir dades qualitatives sobre els casos d’estudi.

Un únic investigador ha recollit les dades. Per garantir la fiabilitat de la nostra mostra, altres dos investigadors han comprovat els indicadors del quadern de codificació amb un conjunt de casos, tot verificant les dades obtingudes pel principal recol·lector. D’aquesta manera, hem controlat la qualitat de les nos-tres dades.

Per desenvolupar l’anàlisi hem generat estadístiques descriptives de variables definides i anàlisis de correlació per estudiar la relació entre el model econòmic i la governança de les plataformes d’EC. Per a l’anàlisi de l’estadística de les dades, s’han aplicat diferents assaigs paramètrics de correlacions Tetrachoric per variables binàries.

5. Resultats

En la representació de resultats de les dues dimensions estudiades (governan-ça i economia) i el seu vincle, s’han destacat en color lila aquells elements que tenen una aproximació més procomuna.

133


5.1 Dimensió econòmica

Les plataformes d’Economia Col·laborativa estudiades tenen un univers ric i variat. Respecte al format legal (Figura 1) observem un equilibri entre les or-ganitzacions que tenen un caràcter més comunitari (administració pública 4%, universitat 2%, associació 17,8%, fundació 5% i cooperativa 12,9%) i un caràcter més empresarial (44,6%); mentre que el 13,9% no tenen un format legal definit.

Figura 1. Tipus d’entitat jurídica (n = 100).

La gran majoria de projectes (80%) reinverteixen els beneficis que generen, mentre que només el 2% de les iniciatives divideixen els guanys entre els propi-etaris o tenen altres aproximacions respecte als beneficis econòmics (Figura 2).

Figura 2. Destí dels beneficis (n = 50).

134


El model de creixement (Figura 3) majoritari dels projectes és a través d’un model orgànic (58%), mentre que el 20% tenen un model reproductiu i un 4%, especulatiu.

Figura 3. Model de creixement (n = 50).

Més de la meitat dels projectes estudiats (52%) no fomenten l’intercanvi eco-nòmic entre els seus membres, mentre que el 8% no ho fan gairebé mai, el 6% a vegades, el 14% sovint i el 16% gairebé sempre (Figura 4).

Figura 4. Interaccions econòmiques (n = 50).

Respecte a l’ús de serveis de banca ètica (Figura 5), el 40% de les iniciatives en són partícips, el 26% no i el 34% o no ho saben o, si tenen format jurídic, no po-den fer ús de serveis bancaris.

135


Figura 5. Serveis de banca ètica (n = 50).

En relació amb la sostenibilitat del projecte (Figura 6), el 44% dels projectes indiquen un balanç econòmic positiu, mentre que un 24% és negatiu i un 32% ho desconeix o no ho valora.

Figura 6. Balanç econòmic (n = 50).

Respecte al model del finançament del projecte (Figura 7), observem que el grup de models de caràcter més procomú (F1: donacions no monetàries inter-nes 70%, F2: finançament públic 64%, F3: donacions no monetàries externes 58%, F4: recursos lliures 54%, F5: organització d’esdeveniments 44%, F6: micro-finançaments 44%, F7: programes de formació: 42%, F8: programes de recerca tipus H2020 38%, F9: quotes de pertinença 30% i F10: monedes alternatives 28%) té un nivell d’ús (en 236 ocasions) superior al grup de models de caràcter menys

136


procomú (F11: subproductes o derivats 60%, F12: capital privat 48%, F13: premis 42%, F14: estalvis familiars 42%, F15: serveis premium 40%, F16: comercialització de la marca 32%, F17: crèdit bancari 26%, F18: marxandatge 26%, F19: publicitat 22%, F20: donacions monetàries 22% i F21: comercialització de dades 12%) utilit-zat en 186 ocasions per les plataformes d’EC estudiades.

Figura 7. Model de finançament (n = 50).

Les correlacions de la dimensió econòmica (Taula 1) mostren que hi ha una certa correlació entre el fet de tenir un balanç positiu (E6) i el tipus d’entitat legal (E1). Així mateix, el tipus d’entitat (E1) determina que un dels models de finançament sigui la participació en projectes de recerca tipus H2020 (E11), pla-taformes de microfinançament (E13), monedes alternatives (E20), donacions no monetàries internes (E21) o externes (E22). També s’observa que hi ha una certa correlació negativa entre la reinversió de diners en el propi projecte (E2) i servir-se de capital privat pel finançament (E7) que, en canvi, està relacionat amb el fet d’obtenir un balanç econòmic positiu (E6). En aquest sentit, s’obser-va també una certa correlació entre servir-se de la comercialització de la marca (E15) com a model d’ingressos i obtenir un balanç econòmic favorable (E6). De totes maneres, l’aspecte més rellevant de la dimensió econòmica és la gran quantitat de correlacions entre els models de finançament. Així, observem que:

• L’ús de capital privat (E7) es correlaciona amb la participació en premis (E12), comercialització de la marca (E15), venda de marxandatge (E16), oferta de serveis premium (E17), publicitat (E18), quotes obligatòries (E19), organització d’esdeveniments (E24), generació de subproductes (E26) i comercialització de les dades (E27).

• El crèdit bancari (E8) es correlaciona amb l’ús d’estalvis familiars (E9), fi-nançament públic (E10), projectes de recerca (E11), participació en premis (E12), microfinançaments (E13), donacions monetàries (E14), comercialit-zació de la marca (E15), venda de marxandatge (E16), serveis premium

137


(E17), publicitat (E18), quotes de socis (E19), monedes alternatives (E20), explotació de recursos lliures (E23), organització d’esdeveniments (E24), participació en programes d’emprenedoria (E25), subproductes (E26), comercialització de les dades (E27) i, en certa mesura, donacions no mo-netàries externes (E22).

• Els estalvis familiars (E9) es correlacionen amb els crèdits bancaris (E9), el microfinançament (E13), la comercialització de la marca (E15), la venda de marxandatge (E16), l’ús de monedes alternatives (E20), la participa-ció en programes d’emprenedoria (E25) i, en part, amb la participació en projectes de recerca (E11), l’organització d’esdeveniments (E24) i la creació de subproductes (E26).

• El finançament públic (E10) es correlaciona amb els crèdits bancaris (E9), la correlació de la marca (E15), la venta de marxandatge (E16), l’oferta de serveis premium (E17), les quotes de socis (E19), l’explotació de recursos lliures (E23), participació en programes d’emprenedoria (E25), la genera-ció de subproductes o derivats (E26) i, en menor mesura, l’organització d’esdeveniments (E24).

• La participació en projectes de recerca (E11) es correlaciona amb els crè-dits bancaris (E9), el finançament públic (E10), la participació en premis (E12), els microfinançaments (E13), la comercialització de la marca (E15), l’ús de monedes alternatives (E20), les donacions monetàries internes (E21), l’explotació de recursos lliures (E23), l’organització d’esdeveni-ments (E24), la participació en programes d’emprenedoria (E25) i, en me-nor mesura, els estalvis familiars (E9). Al mateix temps, té una correlació negativa amb la comercialització de les dades (E27).

• La participació en premis com a model de finançament (E12) es correlaciona amb els ingressos de capital privat (E7), els crèdits bancaris (E8), el finança-ment públic (E10), els programes de recerca (E11), els ingressos per micro-finançaments (E13), la comercialització de la marca (E15), l’explotació de recursos lliures (E23), l’organització d’esdeveniments (E24), la participació en programes d’emprenedoria (E25), la generació de subproductes (E26), la comercialització de dades (E27) i, en menor mesura, els estalvis familiars (E9), la venta de marxandatge (E16), l’oferta de serveis premium (E17), pu-blicitat (E18), les quotes de socis (E19), l’ús de monedes alternatives (E20) i les donacions no monetàries internes (E21) i externes (E22).

• El microfinançament (E13) es correlaciona amb els crèdits bancaris (E8), els estalvis familiars (E9), finançament públic (E10), els programes de re-cerca (E11), els premis (E12), l’ús de monedes alternatives (E20), les dona-

138


cions no monetàries internes (E21) i externes (E22), la participació en pro-grames d’emprenedoria (E25) i, en part, amb la venda de marxandatge (E16) i l’oferta de subproductes o derivats (E26).

• Les donacions monetàries (E14) es correlacionen amb crèdits bancaris (E9), publicitat (E18), donacions no monetàries externes (E22) i, en part, amb ingressos de capital privat (E7). Alhora, tenen correlació negativa amb l’ús de monedes alternatives (E20), la comercialització de dades (E27) i, en menor mesura, la comercialització de la marca (E15).

• La comercialització de la marca (E15) es correlaciona amb els ingressos de capital privat (E7), els crèdits bancaris (E8), els estalvis familiars (E9), el finançament públic (E10), els programes de recerca (E11), els premis (E12), la venda de marxandatge (E16), l’oferta de serveis premium (E17), la publicitat (E18), les quotes de socis (E19), l’ús de monedes alternatives (E20), l’organització d’esdeveniments (E24), la participació en programes de formació (E25) i, en part, amb la generació de subproductes (E26) i la comercialització de les dades (E27). Al mateix temps, té una correlació negativa amb les donacions monetàries (E14).

• La venta de marxandatge (E16) es correlaciona amb els ingressos de capital privat (E7), els crèdits bancaris (E8), els estalvis familiars (E9), la comercialització de la marca (E15), l’oferta de serveis premium (E17), els ingressos per publicitat (E18), les quotes de socis (E19), l’ús de mo-nedes alternatives (E20), l’organització d’esdeveniments (E24), l’oferta de subproductes (E26) i la comercialització de les dades (E27) i, en part, els premis (E12) i els microfinançaments (E13). Alhora, té una correlació negativa amb les donacions monetàries (E14).

• L’oferta de serveis premium (E17) es correlacionen amb els ingressos de capital privat (E7), els crèdits bancaris (E8), la comercialització de la mar-ca (E15), la venda de marxandatge (E16), l’oferta de subproductes (E26) i, en menor mesura, els premis (E12), la publicitat (E18) i l’organització d’esdeveniments (E25).

• Els ingressos per publicitat (E18) es correlacionen amb els ingressos de ca-pital privat (E7), els crèdits bancaris (E8), les donacions monetàries (E14), la comercialització de la marca (E15), la venda de marxandatge (E16), l’organització d’esdeveniments (E24), l’oferta de subproductes (E26), la comercialització de dades (E27) i, en menor mesura, els premis (E12), els serveis premium (E17), l’explotació de recursos lliures (E23) i la participa-ció en programes de formació (E25).

139


• Les quotes de socis (E19) es correlacionen amb els ingressos de capital privat (E7), els crèdits bancaris (E8), la comercialització de la marca (E15), la venda de marxandatge (E16), la publicitat (E18), l’ús de monedes alter-natives (E20), l’organització d’esdeveniments (E24), la comercialització de dades (E27) i, en part, amb els premis (E12), l’explotació de recursos lliures (E23), la participació en programes de formació (E25) i l’oferta de subproductes (E26).

• L’ús de monedes alternatives (E20) es correlaciona amb l’ús de crèdits bancaris (E8), els estalvis familiars (E9), la participació en programes de recerca (E11), els microfinançaments (E13), les donacions monetàri-es (E14), la comercialització de la marca (E15), la venda de marxandatge (E16), les quotes de socis (E19), les donacions no monetàries de la comu-nitat (E21) i, en menor mesura, amb els ingressos per premis (E12), l’orga-nització d’esdeveniments (E24) i la comercialització de les dades (E27).

• Les donacions no monetàries internes (E21) es correlacionen amb les do-nacions no monetàries externes (E22), la participació en programes de re-cerca (E11), els microfinançaments (E13), les monedes alternatives (E20) i, en part, amb els premis (E12) i l’organització d’esdeveniments (E24).

• Les donacions no monetàries externes (E22) es correlacionen amb els mi-crofinançaments, les donacions no monetàries internes (E21), i, en menor mesura, amb els crèdits bancaris (E8), els premis (E12), l’explotació de recursos lliures (E23) i l’oferta de subproductes (E26).

• L’explotació de recursos lliures (E23) es correlaciona amb l’ús de crèdits bancaris (E8), el finançament públic (E10), la participació en programes de recerca (E11), els premis (E12), la participació en programes de forma-ció (E25) i l’oferta de subproductes (E26) i, en menor mesura, la publicitat (E18), les quotes de socis (E19), i les donacions no monetàries externes (E22).

• L’organització d’esdeveniments (E24) es correlaciona amb els ingressos de capital privat (E7), els crèdits bancaris (E8), la participació en progra-mes de recerca (E11), els premis (E12), la comercialització de la marca (E15), la venda de marxandatge (E16), publicitat (E18), les quotes de socis i, en part, amb l’ús d’estalvis familiars (E9), el finançament públic (E10), les monedes alternatives (E20), les donacions no monetàries internes (E21) i l’explotació de recursos lliures (E23).

• La participació en programes d’emprenedoria (E25) es correlaciona amb l’ús de crèdits bancaris (E8), l’ús d’estalvis familiars (E9), el finançament

140


públic (E10), la participació en programes de recerca (E11), els premis (E12), els microfinançaments (E13), la comercialització de la marca (E15), l’explotació de recursos lliures (E23), l’organització d’esdeveniments (E24) i, en menor mesura, l’oferta de serveis premium (E17), la publicitat (E18) i les quotes de socis (E19).

• L’oferta de subproductes (E26) es correlaciona amb els ingressos de ca-pital privat (E7), l’ús de crèdits bancaris (E8), el finançament públic (E10), els premis (E12), la venda de marxandatge (E16), l’oferta de serveis pre-mium (E17), l’explotació de recursos lliures (E23), l’organització d’esdeve-niments (E24) i, en part, amb l’ús d’estalvis familiars (E9), el microfinan-çament (E13), la comercialització de la marca (E15), les quotes dels socis (E19) i les donacions monetàries externes (E22).

• La comercialització de les dades (E27) es correlaciona amb els ingressos de capital privat (E7), l’ús de crèdits bancaris (E8), els premis (E12), la ven-da de marxandatge (E16), la publicitat (E18), les quotes de socis (E19) i, en part, amb la comercialització de la marca (E15) i l’ús de monedes alterna-tives (E20). A la inversa, es correlaciona negativament amb la participació en programes de recerca (E11) i les donacions monetàries (E14).

141


Taula 1. Correlacions de la dimensió econòmica de les plataformes d’EC.E1 E2 E

3

E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10

E11

E12

E13

E14

E15

E16

E17

E18

E19

E20

E21

E22

E23

E24

E25

E26

E27

E1 1,00

E2 0,22

1,00

E3 1,00

-1,00

1,00

E4 0,40

-0,3

9

1,00

1,00

E5 0,33

0,23

0,19

0,02

1,00

E6 0,57

*

0,12

1,00

0,16

0,43

1,00

E7 -0,4

8

-0,6

5*

-1,00

-0,2

1

-0,3

5

0,70

**

1,00

E8 0,46

0,15

-0,3

0

-0,5

5

0,21

-0,2

9

0,39

1,00

E9 0,13

0,39

-1,00

-0,4

0

0,26

-0,2

9

0,08

0,98

**

1,00

E10

0,30

-0,3

6

-1,00

-0,0

6

0,33

0,11

0,35

1,00*

*

0,44

1,00

E11

0,27

**

0,42

1,00

-0,0

7

0,18

0,19

0,15

0,77

**

0,46

*

0,73

**

1,00

E12

0,27

0,02

-1,00

0,32

0,03

-0,16

0,27

**

0,82

**

0,56

*

0,80

**

0,62

**

1,00

E13

0,76

**

0,23

1,00

-0,0

5

0,14

0,51

-0,0

1

0,69

**

0,65

**

0,60

**

0,77

**

0,60

**

1,00

E14

0,17

-0,2

7

-0,3

4

-0,0

5

0,21

0,17

0,55

*

0,56

**

0,43

0,37

0,23

0,31

0,12

1,00

E15

0,05

0,19

-0,2

6

-0,3

4

0,07

0,61

*

0,58

**

0,78

**

0,62

**

0,68

*

0,58

**

0,65

**

0,33

-0,5

1*

1,00

E16

0,22

-0,4

4

1,00

-0,0

9

-0,11

-0,5

1

0,65

**

0,82

**

0,68

**

0,46

0,52

0,59

*

0,56

*

-0,6

9**

0,77

**

1,00

E17

0,04

0,13

-0,0

4

-0,0

2

-0,2

9

-0,4

0

0,68

**

0,62

**

0,41

0,26

0,23

0,46

*

0,18

0,20

0,67

**

0,62

**

1,00

E18

-0,3

1

-0,2

7

1,00

-0,0

5

-0,3

2

-0,2

6

0,69

**

0,56

**

0,43

0,58

0,39

0,47

*

0,45

0,65

**

0,77

**

0,69

**

0,51

*

1,00

E19

0,05

0,26

0,20

-0,3

6

0,07

-0,3

2

0,57

**

0,70

**

0,49

0,27

0,45

0,58

*

0,45

0,19

0,84

**

0,58

**

0,40

0,82

**

1,00

E20

1,00*

*

1,00

1,00

-0,2

7

0,43

0,56

-0,0

4

0,74

**

0,67

**

0,38

0,63

**

0,59

*

0,65

**

0,61

**

0,69

**

0,62

**

0,20

0,47

0,71

**

1,00

E21

0,71

**

0,05

0,30

0,27

0,14

0,44

0,04

0,36

0,45

0,24

0,63

**

0,57

*

0,83

**

0,50

0,21

0,57

-0,0

6

0,50

0,47

1,00*

*

1,00

E22

0,57

*

0,17

0,20

0,40

0,18

0,40

-0,0

8

0,52

*

0,52

0,24

0,56

0,48

*

0,85

**

0,63

0,25

0,52

-0,15

0,44

0,49

0,45

0,93

**

1,00

E23

0,00

0,10

-1,00

-0,2

1

0,26

-0,3

3

0,37

0,72

**

0,32

0,67

**

0,60

**

0,75

**

0,39

0,47

0,44

0,23

-0,16

0,66

*

0,53

*

0,34

0,38

0,45

*

1,00

E24

-0,2

8

0,16

-0,0

7

-0,4

2

-0,0

6

0,00

0,68

**

0,62

**

0,52

*

0,52

*

0,58

**

0,68

**

0,42

0,36

0,88

**

0,62

**

0,16

1,00*

*

0,75

**

0,60

*

0,52

*

0,36

0,53

*

1,00

E25

0,00

0,13

-1,00

-0,3

4

0,18

0,00

-0,4

0

0,77

**

0,57

**

0,73

**

0,72

**

0,75

**

0,59

**

0,07

0,70

**

0,24

0,47

*

0,55

*

0,57

*

0,38

0,49

0,44

0,71

**

0,84

**

1,00

E26

-0,0

8

-0,2

3

-1,00

0,24

-0,0

3

-0,4

0

0,58

**

0,61

**

0,53

*

0,70

**

0,34

0,60

**

0,50

*

0,52

0,51

*

0,62

**

0,61

**

1,00*

*

0,60

*

0,42

0,30

0,47

*

0,72

**

0,61

**

0,57

1,00

E27

1,00

-0,2

6

1,00

-0,0

4

0,01

-1,00

1,00*

*

0,60

**

0,40

0,34

-1,00

**

1,00*

*

0,54

-0,6

7**

0,57

*

0,79

**

0,34

0,67

**

0,72

**

0,54

*

1,00

0,39

0,42

0,34

0,37

0,20

1,00

** La correlació és significativa en el nivell de 0,01. * La correlació és significativa en el nivell de 0,05.

142


5.2 Dimensió de governança

Respecte a l’obertura a la gestió dels usuaris, els resultats sobre la forma de contribució (Figura 8) indiquen un equilibri entre els formats més i menys procomuns ja que, per una banda, en el 7,9% dels casos els usuaris participen creant noves maneres d’oferir continguts (C1) o en el 31,7%, creant continguts comunitàriament (C2) i, per l’altra banda, en el 42,6% dels casos l’usuari ofereix, demanda o avalua productes o serveis (C3).

Figura 8. Forma de contribuir a la plataforma (n = 50).

Figura 9. Obertura a la participació en la plataforma (n = 100).

En relació amb l’obertura que tenen les persones usuàries de la plataforma per participar, les dades mostren que, majoritàriament, les plataformes d’EC no restringeixen la participació, ja que en el 35,6% la participació és automàtica, en

143


el 25,7% dels casos els continguts es publiquen només amb una moderació prè-via, mentre que només en el 2% dels casos la participació és possible amb una moderació permanent. Tot i això, cal destacar que en el 36,6% de plataformes el model de moderació no és evident.

Seguint aquesta tendència i avaluant la interacció entre la comunitat (Figura 10), en el 57,4% de les plataformes, les persones usuàries poden interactuar en-tre elles o generar grups, mentre que en el 24,8% no ho poden fer.

Figura 10. Interacció entre la comunitat (n = 100).

Per tancar aquest primer bloc d’aspectes relacionats amb la governança de la plataforma i en contrast amb els indicadors anteriors, observem com la majoria (60%) de les plataformes d’EC estudiades tenen diferents rols d’usuaris i, per tant, generen una jerarquia organitzativa (Figura 11).

Figura 11. Jerarquia de rols (n = 50).

144


En relació amb l’elecció dels administradors (Figura 12), també observem un cert predomini dels models de governança menys procomuna (A5: elecció per part dels propietaris de la iniciativa 42%, A6: elecció per part dels altres administradors 2% o per A7: rol històric tipus “estrella” 2%), representant en la seva suma el 46% del total i superant els models de governança més procomú (A1: automàtica 28%, A2: gràcies a la participació 2%, A3: eleccions entre la comunitat 2% o A4: per les persones proveïdores de la plataforma, però a través de mecanismes de partici-pació comunitària 4%), representant el 36% de les plataformes estudiades.

Figura 12. Model d’elecció dels administradors (n = 50).

Respecte a l’existència o no d’espais de presa de decisions comunitària (Figura 13), el 50% de les plataformes els tenen formalment definits, el 6% els tenen in-formalment i el 40% no en disposen.

Figura 13. Espais de presa de decisions comunitària (n = 50).

145


Amb la mateixa línia d’obertura a la governança, el 54% de les plataformes d’EC estudiades permeten que les persones usuàries participin de la definició de rols i les polítiques de governança, mentre que el 34% no ho permeten (Figura 14).

Figura 14. Participació comunitària en la definició de rols i polítiques de governança (n = 50).

Com ja hem anticipat en la dimensió econòmica, respecte al tipus d’entitat (Fi-gura 1) observem una gran varietat de formats legals i el manteniment d’un cert equilibri entre els models de governança més procomuna (administració pública 4%, universitat 2%, associació 17,8%, fundació 5% i cooperativa 12,9%) i els menys procomuns (diferents tipologies d’empresa 44%). Mentre que hi ha un percentatge important de casos (13,9%) que no tenen un format jurídic es-tablert.

Figura 15. Presa de decisions sobre el benefici econòmic (n = 50).

146


Respecte a la presa de decisions sobre la destinació dels beneficis (Figura 15), en la meitat dels casos són els propietaris qui ho defineixen, mentre que en el 40% de les plataformes és la pròpia comunitat qui ho decideix.

Finalment, en el 76% dels projectes d’EC analitzats, el balanç econòmic és public a nivell intern (Figura 16) i en el 38% també ho és externament (Figura 17).

Figura 16. Balanç econòmic públic a la comunitat (n = 50).

Figura 17. Balanç econòmic públic a tothom (n = 50).

147


Observant les correlacions de la dimensió de governança de les plataformes d’EC (Taula 1) es destaquen algunes fortaleses entre variables d’anàlisi. Prime-rament, una connexió entre l’obertura amb la qual les persones usuàries poden contribuir a la plataforma (G1) i la tipologia legal de l’entitat (G8). Segon, una relació entre les plataformes que permeten que la comunitat participi de la de-finició de rols i polítiques (G7) i el model d’elecció dels administradors (G5) i qui decideix sobre els beneficis econòmics (G9). Finalment, observem una conne-xió entre el tipus legal d’entitat que hi ha darrera la plataforma i qui decideix sobre els beneficis econòmics (G9) i la transparència pública del balanç econò-mic (G11).

Taula 2. Correlacions de la dimensió de governança de les plataformes d’EC.

G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11

G1 1,00

G2 -1,00 1,00

G3 0,45* 0,39 1,00

G4 -1,00 0,28 -0,11 1,00

G5 1,00 -1,00 0,34 0,23 1,00

G6 0,31 -1,00 0,53 -0,04 0,41 1,00

G7 0,33 -1,00 -0,11 -0,04 0,76** 0,60* 1,00

G8 0,74** 1,00 0,27 -0,03 0,70 0,58 0,55 1,00

G9 0,16 -0,07 0,35 -0,18 0,63* 0,59* 0,66** 0,73** 1,00

G10 0,27 -1,00 -1,00 0,11 1,00 0,46 0,71* 0,61* 0,61* 1,00

G11 1,00 -0,02 0,11 -0,18 0,60* 0,29 0,55* 1,00** 0,56* 0,60* 1,00


5. 3 Vincle entre el model econòmic i la governança de la plataforma d’EC

Respecte a la hipòtesi principal (Taula 3) observem una correlació positiva (0,46**) entre el conjunt de variables que defineixen el model econòmic i la governança d’una plataforma d’EC.

148


Taula 3. Correlació entre el model econòmic i la governança de la plataforma d’EC

Model econòmic Governança

Model econòmic 1,00

Governança 0,46** 1,00


6. Conclusions

Els resultats de la nostra investigació mostren que els indicadors que definei-xen el model de governança d’una plataforma s’interrelacionen amb els que en defineixen el seu model econòmic. Per tant, una primera gran conclusió és que, com més democràtica sigui una plataforma d’EC, més comunitari serà el seu model econòmic.

Les variables d’anàlisi utilitzades per estudiar aquesta connexió han reforçat aquesta correlació, especialment respecte a la participació de la comunitat tant en la definició de les normes i les polítiques com en la destinació dels beneficis. Al mateix temps que la participació econòmica té una articulació indissociable amb la transparència. Per tant, la generació d’espais, ja siguin formals o infor-mals, per promoure una governança democràtica i fomentar la transparència són elements claus per generar plataformes d’EC en base al procomú.

Si ens centrem en els models de sostenibilitat econòmica, observem la relle-vància que tenen les aportacions no monetàries, tant internes com externes. Això ens fa notar la importància que tenen les tasques voluntàries o vinculades a la mutualitat per la sostenibilitat de les iniciatives, i la creació de comunitats entorn dels projectes com capital central per la viabilitat dels projectes. En pa-ral·lel, malgrat que les dades de la investigació signifiquen que pocs projectes són iniciativa de l’administració pública, el paper de les polítiques públiques és important, ja que gairebé 2 de cada 3 projectes tenen finançament públic. En aquest mateix sentit, el vincle amb la recerca és també un element destacat per a la sostenibilitat econòmica. En aquest marc analític i vinculat al paper de les polítiques públiques cal observar el model de finançament (especialment quan ens referim al matchfunding, és a dir, el suport de l’administració pública i co-munitari) com a un instrument útil perquè l’administració pública pugui donar

149


suport a projectes que assoleixin un suport de la ciutadania. Per la banda baixa dels models de sostenibilitat, destaca com els models tradicionals (quotes, crè-dits bancaris o publicitat) tenen un ús minoritari. Finalment, observem com la comercialització de les dades que genera la plataforma és encara un terreny a explorar, ja que és el model de finançament menys utilitzat.

En definitiva, tenint en compte que les plataformes d’EC promouen la partici-pació de la comunitat com un element essencial de la seva activitat (Fuster i Espelt, 2018), a l’hora d’estudiar i avaluar el seu impacte econòmic i social, sem-bla raonable preguntar-se quin és el model de governança, ja que ens donarà indicadors sobre el model econòmic que promou.

7. Referències

Argar, R., (2007). «Collaborative Consumption». Leisure Report, pp. 16-17.

Benkler, Y. 2006. The wealth of networks: how social production transforms markets and freedom. Yale University Press.

Bauwens, M. Cooperativismo abierto para la era del P2P. Guerrilla Translation, 03 July 2014. <http://www.guerrillatranslation.es/2014/07/03/cooperativis-mo-abierto-para-la-era-p2p/>

Bostman, R. i Rogers, R. (2010). «What’s Mine Is Yours: The Rise of Collaborati-ve Consumption». NYC: HaperBusiness.

Codagnone, C., Biagi, F. I Abadie, F. The Passions and the Interests: Unpacking the ‘Sharing Economy’. Institute for Prospective Technological Studies, JRC Science for Policy Report 2016. <http://publications.jrc.ec.europa.eu/reposi-tory/bitstream/JRC101279/jrc101279.pdf>

Fuster Morell, M. i Espelt, R. (2018). A Framework for Assessing Democratic Qualities in Collaborative Economy Platforms: Analysis of 10 Cases in Barce-lona. Special issue Sharing Cities Shaping Cities Research. 4 June 2018. Mi-lan, Italy. Urban Science (ISSN 2413-8851). <http://www.mdpi.com/journal/urbansci/special_issues/Sharing_Cities_Shaping_Cities>

Fernàndez, A. i Miró, I. (2016). L’Economia Social i Solidària a Barcelona. Barce-lona: La ciutat invisible.[4]

Fuster Morell, M. The unethics of sharing: Wikiwashing. International Review of Information Ethics, 15, 9-16, 2011.

150


Fuster Morell, M. 2017. D2.1 Multidisciplinary Framework on Commons Collabo-rative Economy; Version Number: V1.3. Deliverable DECODE Project. <https://www.decodeproject.eu/file/187/download>

Graham, M. i Woodcock, J. 2018. Towards a Fairer Platform Economy: Introdu-cing the Fairwork Foundation. Alternate Routes. 29. 242-253.

Scholz, T. Platform Cooperativism. Challenging the Corporate Sharing Economy. Nova York: Rosa Luxemburg Stiftung, 2016.

151

LA REGULACIÓ DE LES TECNOLOGIES EMERGENTS

Antoni RoigProfessor Titular de Dret Constitucional UAB.

Investigador de l’IDT-UAB, Institut de Dret i Tecnologia,Universitat Autònoma de Barcelona

Abstract

No sembla possible regular les noves tecnologies només amb regles o principis ge-nerals. Cada cop més es fa ús de l’Impact Assessment o anàlisi de riscos. Ara bé, no és possible pensar en una optimització final dels riscos, sinó en un procés cíclic de reavaluació constant. La institucionalització d’aquesta mena de procés de coregula-ció tot just comença: plataformes digitals informals adquireixen funcions coregula-dores, ignorades encara per les tècniques oficials de Better Regulation de la UE. Un alineament entre la regulació i la tecnologia podria beneficiar no només al legislador, més eficient i actualitzat, sinó també als usuaris i als actors.

I. El Dret del futur no tan llunyà

1. El regulador clàssic: regles i principis

El Dret tradicional usa habitualment regles i principis quan pretén regular un àmbit de la realitat. En aquest sentit, la figura del legislador, ficció que prové de les Revolucions liberals, és la d’un regulador amb normes generals i, a prio-ri, que els aplicadors del Dret –Administració pública, Jutges- concreten quan l’apliquen. En el camp de les noves tecnologies se sol destacar el retard de la regulació a l’hora de tenir en compte els escenaris nous que apareixen. Aquesta anàlisi, però, sembla considerar que és una qüestió d’informació i de velocitat de reacció. En aquest sentit, un legislador més informat i més eficaç a l’hora de fer les regles i els principis podria ser considerat una eina adequada per regular les tecnologies emergents. En aquest treball es voldria aportar elements per tal de partir d’una altra hipòtesi. En efecte, si no es canvien les actuals eines regu-ladores de què disposa el legislador, aquest aviat deixarà de ser un regulador efectiu en els àmbits tecnològics.

Amb l’expressió regulador efectiu ens referim a un òrgan que prefigura el con-text amb el qual els poders públics i els actors socials duen a terme les seves ac-

152

La regulació de les tecnologies emergents

tivitats. La irrellevància no provindrà del fet que la majoria governamental-par-lamentària deixi de fer lleis i reglaments, sinó que aquests no seran tinguts en compte com a marc regulador de referència. La situació pitjor seria la manca de concreció, o la impossibilitat d’aplicació dels principis avançats. A vegades aquests factors són considerats fins i tot positius per aquells sectors que pre-fereixen amplis sectors desregulats. Per tant, hi pot haver col·lectius als quals el declivi del legislador pugui semblar fins i tot positiu des del punt de vista liberal clàssic d’una visió de l’economia de mercat sense intervencionisme. El problema rau en el fet que no es podrà ja activar el regulador en els casos on es consideri que les forces del mercat per si mateixes no són suficients per obte-nir una ràpida i efectiva sortida a una situació de crisi o de conflicte. És a dir, el legislador corre el risc d’esdevenir una ficció inútil.

Conscient del seu poder més limitat, el legislador, sense arribar a un canvi de paradigma, ha fet algunes passes per retrobar l’eficàcia del legislador de l’Estat del benestar, potser el model més avançat de legislador que ha aparegut: regu-lador no només de lleis generals per a tothom –tothom és igual davant la llei i té dret al mateix jutge- sinó també “microregulador” en el sentit que ha aprovat lleis sectorials i, fins i tot, ha fet tractaments diferenciats per afavorir col·lectius necessitats. El primer pas ha estat un canvi de regulador de regles a regulador de principis. A vegades, els principis s’han vinculat a experiments d’autoregu-lació de sectors, on els principis estatals eren només un marc obert que con-vidava a adoptar codis de bones pràctiques i recomanacions voluntàries dels principals actors en un sector. La importància actual de la regulació tècnica, per exemple de les normes ISO, és un exemple destacat de l’abast d’aquesta opció.

2. La pèrdua d’eficàcia del Dret

Ara bé, aquests i altres intents com els que veurem en el següent apartat, ano-menat Impact Assessment o anàlisi de riscos, no semblen qüestionar-se l’eficà-cia del legislador, sinó que només complementen la seva velada ineficàcia. És talment com si el legislador fes concessions a altres actors per tal que apliquin les seves regles i principis amb elements que en el passat no eren eines regu-ladores. Sense replantejar-se com millorar la eficàcia del legislador, i sense re-nunciar tampoc al mite del monopoli de la legislació per part del legislador, es busca un aliat en l’aplicació del Dret. Es reitera que les opcions triades sempre són tècniques per afavorir l’aplicació de les regles i els principis jurídics, dels quals treuen la seva legitimitat. El paraigües legal fa ara legítims acords tècnics o autoregulacions que no tenien més que un valor intern en el passat. El pro-

153

Antoni Roig

blema és, però, que no queda gens clar que aquestes noves eines reguladores siguin només aplicacions de les regles i els principis.

El Dret perd eficàcia com a regulador directe, i necessita doncs –sense adme-tre-ho explícitament- de complements degudament autoritzats per regles o principis. Doncs bé, això no és cap moda del moment, sinó que aquestes “con-cessions” seran la regla general en el Dret del futur. En efecte, ja no és possi-ble regular per endavant tots els escenaris i assignar-los unes conseqüències jurídiques: el paradigma d’aquesta llei prèvia és la legalitat penal, on cal que se sàpiga per endavant quins supòsits de fet són considerats delicte i quines conseqüències jurídiques –penes, sancions- tenen associades. Molts sectors tecnològics emergents fan impossible aquesta regulació prèvia. Per exemple, la regulació dels robots socials s’ha intentat basar inicialment en principis. S’es-tà plantejant una regulació europea al respecte, si més no una autoritat inde-pendent que podrà emetre recomanacions o normes tècniques. Els primers enginyers van pensar en prefigurar els escenaris que es podria trobar el robot per tal d’indicar-li les corresponents respostes adequades al Dret, respectant la seguretat de l’usuari, la seva autonomia, dignitat i privadesa, entre d’altres. Ràpidament, s’ha vist que aquesta via no és possible. Es parla ara d’introduir unitats de moral autònoma, basades en intel·ligència artificial, per tal que el robot assistencial trobi respostes a situacions no previstes. Fins i tot es podria aprofitar la connexió amb altres robots, amb Cloud Robotics, per tal d’utilitzar l’experiència compartida com a exemple a seguir. Els reptes per a la regula-ció d’aquests casos passen per a establir controls periòdics sobre les decisions “ètiques” adoptades pel robot assistencial, confirmant o anul·lant la resposta donada en un cas. Però seran controls a posteriori, potser setmanals, quan el robot assistencial decidirà autònomament com a regla general. Això mostra clarament la conveniència que el regulador pugui donar eficaçment indicacions a l’enginyer que ha de posar la unitat d’“ètica autònoma”, versió per defecte, en els robots que surten al mercat.

Com hem vist, el Dret perd eficàcia directa com a regulador, obrint camp a com-plements de regulació autònoms i tècnics. El Dret, tot i que no es diu, cada cop depèn més d’autoritzacions a reguladors no públics. Aquest és un fet nou en l’Estat constitucional de Dret i caldria abordar-ne les conseqüències des del punt de vista de la legitimació democràtica de les regulacions resultants. Certa-ment, les autoregulacions no són un fenomen nou i, fins i tot, s’han fomentat en els anys 80-90 per raons ideològiques. Ara bé, ara es tracte d’autoregulaci-ons obligades, és a dir, que el legislador no pot deixar de fer-les si vol que les regles i els principis jurídics siguin efectius.

154


Igualment preocupant és la pèrdua d’eficàcia del Dret com a regulador indirec-te, amb regles i principis que perden la capacitat de dirigir i orientar al qui ha de fer els complements, ja siguin Impact Assessments, recomanacions o codis de bones pràctiques. Existeixen moltes raons per explicar aquesta dificultat per dirigir l’aplicació del Dret amb principis generals. Sense necessitat d’entrar a desenvolupar aquest punt, podríem reunir les causes en una tendència general a reforçar l’aplicació com a moment clau de la regulació. Per tant, dos-cents cinquanta anys després de la invenció del legislador general i previ a l’aplicació, estaríem arribant a un preocupant final de paradigma. Seria preocupant no no-més per la manca de consciència sobre el fet, cosa que deu ser pròpia de tots els finals de paradigma, sinó per la importància que té el Parlament com a legi-timador de les normes generals i prèvies en les societats democràtiques. Si les aplicacions no segueixen les regles i els principis, és tota la cadena de validesa i legitimació democràtica la que es veu afectada.

Intentarem en aquest treball oferir una descripció precisa d’alguns aspectes d’aquesta evolució (apartat II Impacts Assessments), així com dels intents de reforma del legislador clàssic sense trencar amb el paradigma (apartat III Better Regulation) i finalment avançarem algunes possibilitats emergents o encara per arribar que podrien anar més enllà i garantir, aquest cop sí, la legitimitat d’una regulació eficaç en el moment de l’aplicació (apartat IV: possibilitats de futur).

II. Alguns intents més enllà de les regles i els principis: Impacts Assessments o anàlisi de riscos, Privacy-by-Design

1. La crida a la protecció tècnica de la privadesa

El Reglament General de Protecció de Dades que s’aplicarà a partir de maig de 2018 ha incorporat expressament un principi que era ja habitual en la discus-sió jurídica anterior: el Privacy-by-Design. Es tracta d’una crida a les tecnologies garants de la intimitat –Privacy Enhancing Technologies, PET-. Seguint Cavouki-an, (2009), les garanties han de ser preventives i no reactives; haurien d’estar previstes per defecte i formar part del disseny de l’eina; caldria no fer càlculs de suma-zero entre privadesa i seguretat -per evitar que se sacrifiqui una en benefici de l’altra-; cal considerar una protecció des de l’inici de la producció del producte o servei, i cal oferir transparència i adoptar una perspectiva prefe-rentment basada en l’usuari (user-centric). Ara bé, per a l’enginyer, moltes ve-gades aquests principis són molt abstractes i difícilment suposen una guia clara a l’hora de desenvolupar les seves estratègies de protecció de la privadesa. De

155

Antoni Roig

fet, la pròpia noció de privadesa és diferent en l’àmbit jurídic i en la comunitat de PET, com a mínim des de la introducció de la noció de differential privacy (Dwork, 2006). Un altre cas paradigmàtic de falta de seguiment dels principis jurídics són les PET que protegeixen xarxes socials: en comptes de protegir els usuaris individuals d’acord amb els principis del Dret, fan una cosa molt més efectiva: protegir el graf de les relacions entre usuaris de la xarxa. D’aquesta manera, els enginyers de PET per a xarxes socials ja són conscients que només protegint col·lectivament els usuaris podran garantir un dret individual a la pri-vadesa. Com a mínim, ho podran garantir per al usuaris que quedin emmasca-rats per un ús d’acord amb la mitjana; no hi ha cap protecció possible, ni tan sols amb PET, per a usuaris que divulguin més dades personals que la mitjana d’usuaris de la xarxa social. Aquí, les úniques garanties han de ser educatives: l’usuari hauria de saber que el principi de privacy-by-design no el pot protegir si no restringeix el seu ús a la mitjana: podria camuflar el seu perfil amb “soroll” per assolir un perfil mitjà, però de nou només la protecció col·lectiva el pot protegir individualment.

2. Impact Assessments: anàlisi de riscos

El nou Reglament Europeu de protecció de dades (GDPR, en anglès), que com hem dit s’aplicarà a partir del 25 de maig de 2018, es fonamenta en els principis tradicionals de la protecció de dades, però està molt més orientat cap a l’apli-cació efectiva. Els responsables de les dades han de tenir en compte un nou principi, la responsabilitat proactiva (accountability principle). En aquest sentit, caldrà que adoptin polítiques de privadesa adequades, i avaluïn correctament els possibles riscos amb impact assessments o anàlisis de riscs. A més hauran de preveure procediments interns per tal de gestionar les demandes i preveure en alguns casos delegats de protecció de dades. Els responsables de les dades no només hauran d’aplicar això, sinó que, d’acord amb el GDPR, hauran de poder demostrar l’efectivitat de les mesures. El legislador europeu és doncs conscient que els principis de l’anterior Directiva europea de protecció de dades no eren del tot eficaços. La seva reacció és significativa, ja que, en comptes de buscar mecanismes per fer una regulació indirecta més eficaç, trasllada la responsabi-litat als responsables, que hauran no només de ser eficaços, sinó de poder de-mostrar-ho si s’escau. No es tracta doncs d’una regulació directa basada en els drets dels subjectes, sinó d’una regulació indirecta sobre les obligacions dels responsables que hauran d’aplicar el GDPR (Kiss et al., 2015).

Les etiquetes de radiofreqüència (RFID, en anglès) són un exemple d’impact assessment desenvolupat pel grup de treball de l’Article 29 de la Directiva de

156


protecció de dades –l’altre exemple és l’Smart Metering. Aquesta crida a usar anàlisi de riscos per protegir la privadesa (Privacy Impact Assessment, PIA) és positiva, en el sentit que incorpora informació rellevant del camp a regular i la relaciona amb els principis legals de consentiment, minimització de les dades i limitació de la finalitat. Fins i tot es parla ara de metodologies generals. Aquesta “estandardització” de Metodologies universals per a l’anàlisi de riscos (Bene-fit-Risk assessment) pot aportar marcs generals d’utilitat i afegir transparència als processos de decisió (Walker et al., 2015). No està clar, de totes maneres, que pugui realment servir per a una regulació efectiva de marcs generals apli-cables.

El grup de treball de l’Article 29 de la Directiva de protecció de dades ha adver-tit, a més, que aquestes anàlisis de riscos són només complements de la regu-lació, però que de cap manera són un substitut de l’obligació de compliment legal. El repte és doncs com es poden incloure els principis legals en els marcs reguladors concrets o tècnics. El camí sembla portar cap a una coregulació. No es tracta d’una tècnica nova, ja que, com veurem a continuació, ja està prevista en les recomanacions de Better Regulation de la Unió Europea. Ara bé, fins ara el seu rol és secundari o fins i tot marginal. En el futur immediat, sembla que anirà guanyant terreny i adoptarà formes noves. Abans de veure’n possibles manifestacions en l’apartat IV (Possibilitats de futur), en el proper apartat des-criurem les actuals reformes del legislador europeu per afavorir l’eficàcia de les seves regulacions.

III. La regulació jurídica més avançada de les tecnologies emergents: Better Regulation a la UE

La possibilitat de coregulació es troba, com hem dit, a les Recomanacions sobre una millor regulació de la Unió Europea (Better Regulation Guidelines) amb un apartat VII sobre les consultes als responsables. D’acord amb el programa de la Comissió Europea, Regulatory Fitness and Performance (REFIT), els objectius d’optimització de la regulació de la Comissió passen per reduir els costos de la regulació i simplificar la legislació existent. Al gener de 2016, la Comissió va tenir la primera trobada de la plataforma REFIT. D’altra banda, s’ha creat una “caixa d’eines” (Better regulation Toolbox), que contempla expressament com a eina 18 l’autoregulació i la coregulació. La perspectiva en ambdós casos és clàssica, encara enfocada a la consulta i participació dels responsables, i no tant a una àmplia coregulació. Per això, els incipients mecanismes coreguladors no clàssics, que descriurem en l’apartat IV, no estan recollits ni emparats en la pla-taforma REFIT.

157

Antoni Roig

IV. Possibilitats de futur: la coregulació basada en plataformes digitals

La millora de l’eficàcia del Dret sembla passar per un aprofundiment de la core-gulació. Ara bé, no es tracta d’augmentar les consultes i la participació dels desti-nataris, cosa que ja passa actualment i no és una millora determinant. Cal un nou espai de coregulació. Les noves tecnologies poden oferir-lo, com a mínim amb dos supòsits: plataformes de governança i institucions electròniques socials.

1. Plataformes de governança

Ens limitarem aquí a esmentar les plataformes de governança en l’àmbit de les nanotecnologies.

A nivell de la Unió Europea, ja fa molts anys que s’utilitzen plataformes tec-nològiques (European Technology Platforms, ETP) com a eina per ajudar les empreses, laboratoris i altres destinataris per tal de complir amb les polítiques públiques i per desenvolupar programes de recerca (Proskuryakova, L. et al., 2017). Les ETP varen ser adoptades ja el 2003 i s’han anat ampliant progressi-vament. Es pot trobar un llistat actualitzat de les vigents a http://ec.europa.eu/research/innovation-union/index.cfm?pg=etp. L’objectiu d’aquestes plata-formes és posar en comú el coneixement tecnològic, la indústria, el regulador i les institucions financeres per tal de desenvolupar programes de recerca a llarg termini. Amb el programa Horizon 2020, les ETP acumulen nous rols, com és ser assessors externs i recollir la participació de la societat. Això suposa que les seves tasques es completen amb una funció més acusada de mobilització i de difusió. En l’àmbit de les nanotecnologies, que agafem com a exemple, es poden destacar l’European Technology Platform on Nanomedicine (ETPN), que fa més d’una dècada que aporta definicions i assessorament (www.etp-nano-medicine.eu), així com ENIAC (www.eniac.eu), en l’àmbit de la nanoelectrò-nica. Més encara, estan apareixent ETP transversals (cross-cutting initiatives) per tal de coordinar millor i evitar fragmentacions. En aquest sentit. Existeix un “Nano-Hub”, amb la iniciativa europea per un desenvolupament sostenible mitjançant nanotecnologies (www.nanofutures.info). Aquesta meta-ETP refor-çarà probablement les seves característiques de mobilització i disseminació i és clara candidata a acollir iniciatives coreguladores.

De manera més general, la Unió Europea incentiva la constitució de Clusters per a la nanotecnologia. Així, els consorcis del diferents projectes europeus estan incentivats a col·laborar i crear sinergies per compartir els resultats en benefici mutu. Dins dels propis grups de treball no és estrany trobar-hi regula-dors i indústries: així, el projecte del setè programa marc europeu NANoREG

158


desenvolupa eines per a l’avaluació de riscos [37]. Doncs bé, el centre conjunt de recerca (Joint Research Centre, JRC) de la Comissió Europea ha publicat la terminologia harmonitzada pel projecte NANoREG en l’àmbit de la salut am-biental i l’assessorament en seguretat dels materials, l’abril de 2016. Aquest és un exemple clar de coregulació a partir d’una plataforma [38]. El projecte Horizon 2020 ProSafe (2015-2017) i el NanoREG2 (2015-2019) segueixen aques-ta línia i proveeixen avaluacions de riscos complementàries i gestió de riscos d’acord amb el nou principi de Safe by Design. NanoREG2 té clarament una tas-ca coreguladora, ja manifesta en el propi nom del projecte: Development and implementation of Grouping and Safe-by-Design approaches within regulatory frameworks. Igualment, els seus objectius són: (…) “pre-validation platform on non-testing and testing methods are techniques promoting innovation by deve-loping instruments to anticipate regulations”. S’espera un ProSafe White Paper que integrarà molts resultats de NANo-REG en forma de recomanacions per al legislador. Els projectes europeus sobre nanotecnologia estan integrats en un European Nanosafety Cluster, i aquest pot esdevenir potser algun dia una plataforma formal de coregulació. De fet, ja disposa d’un Working Group sobre “Safe by Design, Innovation and Regulation”.

Un altre exemple pot ser el projecte europeu EC4SafeNano (2016-2019), inclòs en el Nanosafety Cluster. Els seus resultats esperats inclouen no només la col-laboració, la coordinació i la integració de xarxes i recursos sinó també resultats propis de la coregulació, concretament soft law: recomanacions, bones pràcti-ques i estàndards. Per tal que el mecanisme coregulador sigui eficaç i legitima-dor, els resultats no haurien de ser només ratificacions per part del regulador de les recomanacions tècniques dels experts. Caldria, a més, una participació qualitativament superior per part del propi regulador: la defensa de l’interès general. De moment, aquesta defensa dels interessos comuns es limita en bona part a la “Responsible Research Innovation, RRI”. Es tracta d’una nova aproxi-mació a la governança en l’àmbit de la tecnologia i la ciència en el context del programa Horizon 2020. Ja s’ha mencionat la relació important entre l’RRI i nanotecnologia (Lingner S. et al., 2016). El principal contingut de l’RRI seria el següent: implicació pública, igualtat de gènere, educació sobre la ciència, open access i ètica. L’RRI busca un millor alineament entre les polítiques científiques i la societat en els àmbits de la nanotecnologia, la biologia sintètica i el geno-ma humà (Landeweerd, L., 2015). Ara bé, malgrat els exemples, no hem encara assolit el nivell de les plataformes formals de coregulació en nanotecnologia. El contingut principal de les actuals plataformes és la gestió del NanoRisk ma-nagement, i sovint es tracta més aviat de plataformes informals, amb aspectes coreguladors tangencials. El seu principal valor actual és assessorar tècnica-

159

Antoni Roig

ment el regulador, i traslladar valuosa informació de la reacció dels futurs des-tinataris de la regulació. La defensa de l’interès general es troba però limitada, en el millor dels casos, a la perspectiva de l’RRI.

Algunes plataformes arriben fins a oferir eines de suport a la decisió. Aquí es veu clarament la necessitat d’introduir els criteris d’interès general esmentats abans. Si no es fes, llavors apareixeran eines basades només en reducció i op-timització de riscos, com SUNDS (Malsch, I. et al., 2017). Les estratègies de re-ducció de riscos i les plataformes de gestió són processos entrellaçats. Tots dos formen part de la governança de la nanotecnologia. El criteri de la reduc-ció de riscos per assolir la seguretat no hauria de prevaler sobre els interessos generals. Es poden oferir eines automàtiques de suport a la decisió, però no haurien d’estar basades només en la reducció de riscos. La il·lusió de la reducció definitiva dels riscos no està justificada. En el seu lloc, és preferible optar per la governança de la reducció temporal de riscos, en un equilibri permanent amb els interessos generals i els drets fonamentals. És millor considerar-ho un cons-tant procés de coregulació amb ex ante i també ex post impact assessments. La regulació adquireix així un caire circular -i no ja de regla o principi general/previ cap a aplicació concreta/posterior- que recorda la gestió dels cicles de vida dels productes i la constant avaluació de l’alineament entre la tècnica i el model de negoci. En un Estat, el model de negoci són els interessos generals.

2. Institucions electròniques socials

Existeix una branca de la intel·ligència artificial que contempla institucions electròniques, anomenats també sistemes sociotècnics, intel·ligència artificial social o sistemes multiagent. Defensarem aquí la seva utilitat en el procés de coregulació. Igual com succeeix amb les institucions convencionals, les institu-cions electròniques faciliten la coordinació definint un context en el qual no-més alguns objectes i entitats existeixen, i se’ls permet interaccions d’acord amb restriccions institucionals. Les accions dels agents causen estats electrò-nics. El que ens interessa d’aquestes institucions és el fet que les regles i els principis formen part dels criteris amb els quals es garanteix el compliment. En aquest sentit, no hi ha cap dificultat per integrar les regles i principis en el mateix centre de les institucions que serveixin d’eines de suport a la decisió. De fet, el compliment de regles esdevé un element definidor de les institucions electròniques. D’acord amb les regles, un agent pot entrar en una organització, tenir-hi un rol i fins i tot marxar-ne. S’admet fins i tot en algunes institucions electròniques la possibilitat de vulnerar les regles, tot i que la institució pretén afavorir-ne el seu compliment.

160


Aquestes institucions disposen d’una xarxa d’escenaris possibles, entre els quals es mouen els agents. En resulta un espai virtual amb interaccions autorit-zades: s’anomenen normative multi-agent systems, amb una realitat pròpia de la institució. No sembla massa agosarat considerar que aquestes institucions electròniques puguin un dia ser plataformes que suportin aplicació de normes legals o preses de decisió amb rellevància jurídica.

De moment, es tracta de propostes molt limitades o teòriques que s’han aplicat als casos següents [16]:

- Simulació d’una llotja de pescadors: es produeixen subhastes i compres fins a exhaurir les existències.

- Gestió virtual de l’aigua: cada conca disposa d’una autoritat, amb acords con-tractuals, i es garanteix l’aplicació correcta i la traçabilitat de les decisions.

- Altres aplicacions també han estat considerades, com per exemple la ges-tió d’un congrés o d’un hotel, entre d’altres.

V. Conclusions

La regulació del futur tindrà en el moment de l’aplicació i la presa de decisió el seu moment central. Els marcs generals de regles i principis hauran d’estar in-closos en les eines de suport a les preses de decisió o, en cas contrari, seran sim-plement obviats. Hem suggerit la possibilitat d’usar dues tècniques incipients per reforçar la coregulació i dotar a la regulació d’una nova vitalitat i eficàcia: les plataformes de governança i la intel·ligència artificial social.

La previsió a curt termini no és gaire optimista: Better Regulation amb un pes residual de la coregulació i plataformes i eines de suport a la decisió basades en reduccions de risc sense consideració a l’interès general. Potser la perspectiva de l’RRI que s’imposa actualment en la governança de les tecnologies emer-gents pot ser un embrió de la discussió d’interès general que es reclama. Si no és així i les decisions automàtiques es basen només en anàlisi de dades, serà un context molt desfavorable al compliment de regles o principis. Aquest és l’es-cenari més probable a curt termini i dificultarà l’eficàcia de l’aplicació de la llei.

En el mitjà i llarg termini, en canvi, és tècnicament possible avançar cap a plata-formes de coregulació i institucions electròniques amb finalitat de suport a les decisions. Aquesta hipotètica evolució seria molt favorable per al Dret, ja que

161

Antoni Roig

obriria la possibilitat de reconstruir la legitimitat de les decisions incorporant l’interès general com a context de la presa de decisions o com a revisions de les decisions automàtiques adoptades.

Però podria ser que no es fes el canvi requerit per la nova coregulació. Podria ser que el Dret es tanqués en el marc de les regles i els principis i cridés sense més a ser completat per normes tècniques, que només haurien d’aplicar-lo. Si aquest escenari es confirmés, seria la fi de la capacitat de regulació del Dret, no només com a regulador directe, sinó com a regulador indirecte de contextos de presa de decisió. El nou regulador estaria basant-se llavors en processos de reducció de riscos o en eines automàtiques basades en anàlisi de dades. I cap dels dos tindria en compte ni les regles ni els principis jurídics. El perdedor seria l’interès general i les decisions no estarien legitimades democràticament, ja que es trencaria la cadena de validesa per la falta de compliment efectiu de les regles jurídiques. El Dret hauria mort com a eina reguladora i seria només una aparença de governan-ça, sense efectivitat en els criteris reals de la concreta presa de decisions. Voldria pensar que, existint les eines per evitar-ho, el regulador prendrà consciència que es millor una coregulació efectiva que una ficció de regulador únic.

Referències Bibliogràfiques

ABBOT, C. (2012), “Bridging the Gap. Non-state Actors and the Challenges of Regulating New Technology”, Journal of Law and Society, Vol. 39, Number 3.

BOTTI, V., GARRIDO, V., GIRET, A. i NORIEGA, P. (2012), The Role of MAS as a Decision Support Tool in a Water-Rights Market, F. Dechesne et al. (Eds.): AAMAS 2011 Workshops, LNAI 7068: 35–49.

CABALLERO-DÍAZ, E., SIMONET, B. M. i VALCÁRCEL, M. (2013), The social responsibility of Nanoscience and Nanotechnology: an integral approach, J Nanopart Res, 15:1534.

CAVOUKIAN, Ann (2009, revisat 2011), “The 7 Foundational Principles of Pri-vacy by Design”, https://www.ipc.on.ca/images/resources/7foundationalprin-ciples.pdf.

COMMISSION STAFF WORKING DOCUMENT, Better Regulation Guidelines, 7 de juliol de 2017, SWD (2017) 350. Una “caixa d’eines” “Better regulation Toolbox” complementa les recomanacions.

CORDIS (2015), NANODEFINE periodic report summary 1. European Commissi-on. http://cordis.europa.eu/result/rcn/163274_en.htm.

162


CORDIS (2015), PROSAFE - promoting the implementation of safe by design. European Commission. http://cordis.europa.eu/project/rcn/194431_en.html.

D’INVERNO, M., LUCK, M., NORIEGA, P., RODRÍGUEZ-AGUILAR, J. A. i SI-ERRA, C. (2012), ‘Communicating Open Systems’, Artificial Intelligence, 186: 38–94.

GUIDELINES ON REGULATING ROBOTS (2014), Deliverable D 6.2 of the EU Robolaw 7th Framework Program Project (2012-2014), http://www.robo-law.eu/RoboLaw_files/documents/robolaw_d6.2_guidelinesregulatingrobo-tics_20140922.pdf

HILDEBRANDT, Mireille, Smart Technologies and the End(s) of Law. Novel En-tanglements of Law and Technology (2015), Edward Elgar.

LANDEWEERD, L., TOWNEND, D., MESMAN, J. i VAN HOYWEGHEN, I. (2015), Reflections on different governance styles in regulating science: a contribu-tion to ‘Responsible Research and Innovation’, Life Sciences, Society and Po-licy, 11:8.

LINGNER, S. i WECKERT, J. (2016), Nanoscale-Tecnologies as Subjects of Res-ponsible Research and Innovation, Nanoethics, 10:173-176.

LINKOV, I., KURTH, M. H., HRISTOZOV, D. i KEISLE, J. M.(2015), Nanotechno-logy: promoting innovation through analysis and governance, Environ Syst Decis, 35:22–23.

MALSCH, I., SUBRAMANIAN, V., SEMENZIN E., HRISTOZOV, D. i MARCO-MINI, A. (2015), Supporting decision-making for sustainable nanotechnology, Environ Syst Decis, 35:54–75.

NANOREG - A common European approach to the regulatory testing of nano-materials. (2013), European Commission. http://cordis.europa.eu/project/rcn/107159_en.html, www.nanoreg.eu.

NANOREG HARMONISED TERMINOLOGY FOR ENVIRONMENTAL HEAL-TH AND SAFETY ASSESSMENT OF NANOMATERIALS, http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC100906/jrc%20technical%20re-port-nanoreg%20terminology%20ehs%20assessement%20nms.pdf

NANOSAFETY CLUSTER, LYNCH, I. (ed.), Compendium of Projects in the Euro-pean Nanosafety Cluster. 2017 Edició, 26 de juny de 2017.

NORIEGA, P. i DE JONGE, D.(2016), Electronic Institutions: the EI/EIDE Fra-mework, in Aldewereld, H., Boissier, O., Dignum, V., Noriega, P. i Padget, J. (eds.), Social Coordination Frameworks for Social Technical Systems, Sprin-ger: 47-76.

163

Antoni Roig

WP29, GUIDELINES ON AUTOMATED INDIVIDUAL DECISION-MAKING AND PROFILING FOR THE PURPOSES OF REGULATION 2016/679, adoptat el 3 d’octubre de 2017 (WP251).

165

COOPERATIVISMO 2.0: PRESENCIA EN INTERNET Y GRADO DE MADUREZ DEL

COMERCIO ELECTRÓNICO EN LAS COOPERATIVAS DE FRUTA CATALANAS

Yolanda Montegut Salla, Eduard Cristobal-Fransi, Antoni Colom-Gorgues y Natalia Daries Ramon.

Universitat de Lleida

RESUMEN

El estudio analiza la presencia online de las cooperativas de fruta de Cataluña con el fin de determinar si dichas entidades están adaptadas al comercio electrónico. Dicho estudio se basa en un análisis exhaustivo del posicionamiento SEO de las páginas webs, los contenidos de las mismas webs, así como su presencia en las redes sociales. Estos análisis reciben el nombre de Web Content Analysis y eMICA. Una vez terminada la recopilación de datos de la fase de análisis, se tratará de ob-tener conclusiones sobre el grado de presencia online de las cooperativas de fruta, la cantidad de información que proporcionan sus páginas webs y redes sociales, sus posibles efectos en diferentes aspectos de la cooperativa y sus resultados, y observar posibles formas de mejorar su incidencia en la red. El hecho de que única-mente el 28% de los sitios Web hayan alcanzado la fase 3 del modelo eMICA indica el escaso grado de madurez funcional alcanzado por las cooperativas en el desarrollo de sus sitios Web. Los resultados del análisis del contenido Web corroboran dichas afirmaciones.

INTRODUCCIÓN

El actual entorno globalizado y el aumento de la difusión y de la utilización de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) ha originado grandes cambios en la sociedad en general y en las empresas en particular, dando lugar a la llamada Sociedad de la Información.

Una de las potencialidades del uso de las TIC para las empresas es el mejor acceso al comercio exterior (Gómez y Alexaindre, 2014; Medina et al., 2014), dado que el comercio electrónico ha reducido los costes de transacción y ha facilitado el contacto entre usuarios de cualquier parte del mundo al eliminar

166

Cooperativismo 2.0: presencia en internet y grado de madurez del comercio electrónico…

las barreras geográficas que existían en el comercio tradicional (Liberos et al., 2011). De esta manera, el uso de las TIC es especialmente importante, sobre todo para las pymes, y más concretamente para las sociedades cooperativas. Este tipo de empresas, por sus limitados recursos humanos y financieros, ve li-mitado su acceso al mercado internacional. Ante esta situación, las tecnologías de la información y la comunicación resultan fundamentales para minimizar di-chos efectos (Montegut et al., 2013:a).

En este contexto se centra el presente estudio. En él se realiza un análisis sobre el uso de las TIC en las sociedades cooperativas de fruta de Cataluña por dos razones principales:

• En primer lugar, debido al peso económico y social que tienen las coope-rativas en España. Según la Confederación de Cooperativas Agrarias de España, las cooperativas agrícolas representan una parte importante de la actividad económica en el sector agroalimentario español con una fac-turación de 26.183 millones de euros en 2013 (OSCAE, 2014). Las coopera-tivas agroalimentarias agrupan a 3.379 empresas y a 1.175.074 miembros en todo el país. Estas cooperativas proporcionan ocupación a más de 96.220 trabajadores, mayoritariamente en áreas rurales, representando un motor económico, social y cultural en zonas rurales y poco pobladas del país. Este sector representa un 10% del PIB de la economía española (Monzón, 2010). Por otro lado, de las 3.379 cooperativas agroalimenta-rias, 729 están localizadas en Andalucía, 435 en Castila-La Mancha, 359 en Valencia, 321 en Cataluña y el resto están repartidas por el resto de las regiones. Por otro lado, Cataluña es la cuarta región en importancia con una facturación anual del 8% del total.

• En segundo lugar, por la importancia que tienen estas entidades como medio para contribuir al desarrollo económico, social y medioambiental, de forma sostenible y responsable, en la medida en la que su actividad se fundamenta en la utilización de recursos endógenos de la zona, por crear ocupación estable, constituir un factor de progreso en las zonas rurales, conseguir una mejor redistribución de recursos y prestar con más eficacia los servicios de naturaleza social (Campos et al., 2013; Sanchís et al., 2015).

Así pues, nace la necesidad de realizar un estudio relacionado con el uso de Internet en el contexto descrito con el objetivo de analizar el uso de las nuevas tecnologías por parte de las cooperativas agroalimentarias, centrándose en las cooperativas de fruta para determinar los principales factores que condicionan su comportamiento en la Red.

167

Yolanda Montegut Salla, Eduard Cristobal-Fransi, Antoni Colom-Gorgues y Natalia Daries Ramon

Este estudio pretende, por tanto:

- Proponer un modelo integral para evaluar la presencia de las cooperativas oleícolas en Internet en base a las cuatro categorías de contenido (Infor-mación, Comunicación, Comercio electrónico y Funciones Adicionales) y el nivel de madurez en el desarrollo del comercio electrónico en base al mo-delo eMICA.

- Utilizar el modelo propuesto para analizar los sitios web de las cooperati-vas de aceite de Cataluña.

EL SECTOR COOPERATIVO DE LA FRUTA

La mayoría de las sesenta cooperativas que conforman el sector de fruta y huerta se encuentran agrupadas en alguna de las tres cooperativas de segundo grado en las que se organizan. Gran parte de estas se ubican en las tierras de Lleida, pero también l a s encontramos en el resto de las demarcaciones territoriales de Cataluña.

Se trata de un sector muy orientado a la exportación debido a las exigencias cualitativas del mercado, que cumple todo tipo de protocolos de calidad y seguridad alimentarias -desde BRC (Community Bureau of Reference), IFS (International Food Standard) o GlobalGap- hasta prácticas de producción más exigentes y sostenibles como la producción Integrada. También cuen-tan con distintivos de origen reconocidos a nivel comunitario como las indicaciones geográficas IGP Manzana de Girona, IGP Clementinas de las Tierras del Ebro y la denominación de origen DOP Pera de Lleida.

La facturación total de esta rama supera los 350 millones de euros y se co-mercializan más de 400 millones de kilos anuales. El 20% de las cooperativas agrarias son centenarias, fundadas antes de 1920, un dato que demuestra que el cooperativismo agrario tiene una larga tradición y un fuerte arraigo en Cataluña. Las décadas de los cuarenta a los sesenta fueron muy intensas en cuanto a la creación de nuevas cooperativas.

METODOLOGÍA

Nuestro modelo metodológico incluye tanto el Análisis de Contenido Web como el eMICA adaptados para las cooperativas. Las variables utilizadas para evaluar el nivel de adopción del comercio electrónico en las Webs de las coope-

168


rativas de fruta fueron adaptadas del modelo eMICA y seleccionadas a través de la revisión de la literatura. A su vez, se ha determinado que, para pasar de un nivel a otro y consolidar su posición, la Web tiene que recoger un número mínimo de atributos (Álvarez, 2014). Por tanto, se pasará de nivel siempre que el sitio Web contenga las variables correspondientes al último nivel o capa. La escala es dicotómica para todas las variables.

El modelo eMICA es el modelo extendido de adopción de comercio en in-ternet, cuya estructura consta de 3 fases o etapas (promoción, provisión y procesamiento) y dentro de cada una de ellas hay varios niveles. De esta forma permite analizar hasta qué punto ha llegado el nivel de adopción del comercio en internet.

Tabla 1. Modelo ampliado de adopción del comercio electrónico

eMICA Ejemplos de funcionalidad

Fase 1

Promoción

Nivel 1 Infor-mación básica

Denominación, historia, orígenes, dirección física, det-alles de contacto y actividades que se realizan.

Nivel 2 Infor-mación rica

Email y/o formulario de contacto, información sobre el aceite, eventos, ferias, idiomas de la página web, certi-ficaciones, noticias y promociones.

Fase 2

Provisión

Nivel 1 Interactiv-idad baja

Catálogo básico del producto, hipervínculos a otras informaciones, recetas, información sobre visitas, for-mación, promoción, encuestas online, descarga de me-moria y compartir página.

Nivel 2 Interactiv-idad media

Catálogos completos del producto, soporte al usuario (FAQ, mapas del sitio Web, georreferenciación, Web-cam, etc.), información del sector, descarga de folletos y/o fotos, buscador de palabras, envío de noticias por email, tienda online como escaparate.

Nivel 3 Interactiv-idad alta

Zona web exclusiva de consulta para clientes, chat, fo-ros de discusión, multimedia, presencia y acceso en las redes sociales, posibilidad de recoger comentarios en línea, votar sobre la calidad, satisfacción de productos ofertados, etc.

Cont…

169


eMICA Ejemplos de funcionalidad

Fase 3Proceso Transacciones seguras, firma digital y encriptación, es-

tado y seguimiento de pedidos, interacción con servi-dores y bases de datos, Web 2.0, contenido generado por usuarios.

Fuente: Burgess et al. (2011), a partir de Burgess y Cooper (2000).

El Web Content Analysis (WCA) es un análisis similar donde se pretende deter-minar de qué elementos disponen la página web y de cuáles carece. Con ello evaluamos el nivel de madurez de su página web y su riqueza en contenido. Consta de 4 dimensiones: información, interactividad, tienda online y funciona-lidad. Contenidos propuestos:

Tabla 2. Modelo propuesto de análisis del contenido web

Dimensiones Definición Autores

Información Esta dimensión evalúa la informa-ción disponible en los sitios web de las cooperativas oleícolas y la facili-dad por parte del usuario de encon-trarla

Álvarez (2014), Carmona et al. (2012); Chiou et al. (2010); David-son (2007); Escobar y Carvajal (2013); Granollers et al., 2013; Hein-ze y Hu (2006); Lee y Morrison (2010), Liao et al. (2006), Robbins y Stylianou (2003)

Comunicación Esta dimensión mide la capacidad que tiene el sitio web de interactuar con los clientes, ya sea a través de mecanismos de comunicación, re-cursos Web 2.0 o disponibilidad de información en diferentes idiomas

Álvarez (2014), Chiou et al. (2010), Davidson (2007), Escobar y Carvajal (2013), Granollers et al., 2013; Heinze y Hu (2006); Lee y Morrison (2010), Sigala (2012), Walcott (2007)

Comercio electrónico

Esta dimensión evalúa la competen-cia del sitio web para desarrollar ac-tividades comerciales seguras

Álvarez (2014), Chiou et al. (2010), Cristobal-Fransi, 2006; Escobar y Carvajal. (2013), Lee y Morrison (2010), Ting et al. (2013)

Funciones adicionales

Esta dimensión mide la capacidad del sitio web para transmitir seguridad a través de elementos de protección de datos y certificaciones y el uso de nuevos medios como la versión mó-vil de la web o apps

Álvarez (2014), Davidson (2007), Granollers et al., 2013; Ting et al. (2013), Walcott (2007).


170


RESULTADOS

En cuanto a la disponibilidad de página web, 29 cooperativas sí la tienen y 31 no disponen de ella. Unas cifras que están muy a la par consiguiendo una propor-ción casi simétrica de 51,7% y 48,3%.

En este estudio nos encontramos con que la mayoría de las páginas webs de las cooperativas son meramente informativas y de presentación. Pocas tie-nen página web (22,6%) y dedicada a fruta sólo un 9,7%, la misma proporción que las tiendas online de solo aceite y algo más que las de solo vino.

171


- Redes sociales

El grado de adopción de Facebook es el más alto de todas las redes sociales, debido a que es la más famosa. Aun así solo 14 cooperativas tienen Facebook, esto se traduce en un nivel de adopción bajo.

Twitter es también una red social muy adoptada por las cooperativas, debido a que pueden dar información de forma fácil para que llegue a muchas personas. Aun así, presenta un nivel de adopción bajo.

172


Solo Soldebre y Sant Isidre de les Borges Blanques tienen Google+, que es una red social que no ha podido alcanzar el éxito de las anteriores y por eso se suele dejar más en el olvido por mucho que se esfuerce Google en mejorarla.

Instagram, una de las redes más nuevas y que más se está popularizando no permite dar mucha información sino únicamente colgar fotos con descrip-ción. Por eso es muy poco adoptada con solo Fruits de Ponent, Soldebre y Sant Isidre de les Borges Blanques. Los resultados son muy diferentes respecto a Pinterest, LinkedIn y Youtube. Estas redes no se tienen casi ni en consideración, no se ha encontrado ninguna cooperativa en Pinterest, en LinkedIn solo Fruits de Ponent y Soldebre y en Youtube solo Fruits de Ponent.

173


- Análisis de los resultados eMICA

La gran mayoría de páginas web ofrecen información básica sobre la coope-rativa, su localización, fotos… ya que suelen ser páginas informativas.

En cuanto a información abundante, más de tres cuartas partes de las páginas ofrecen información sobre certificados de calidad, varios idiomas en su web, zona de contacto, etc.

El nivel bajo de interactividad es superado por más de la mitad de webs, debido a que ofrecen imágenes de los productos, calendario de temporada, reglamentos de calidad y más.

174


En el nivel medio de interactividad ya encontramos a menos de la mitad de las webs. Pocas ofrecen un mapa web, un motor de búsqueda, preguntas fre-cuentes, etc.

Muchas de las webs ya no alcanzan un nivel alto de interactividad debido a que pocas tienen tienda online, por tanto, la interacción está limitada priván-donos de zona cliente, historial, comentarios, valoraciones, etc.

175


Igual que en la fase anterior, al no disponer de muchas tiendas online, no se nos puede ofrecer un proceso de compra, de regalo ni de pago.

176


- Web Content Analysis:

En la Dimensión de la información destacamos que la mayoría de páginas se centran en la información sobre la cooperativa, sobre los tipos de fruta y su tierra.

En la dimensión de la interactividad observamos cómo la interacción se basa en el email y en el teléfono de contacto de la cooperativa, así como la atención en más de un idioma. Son los únicos aspectos en los que la mayoría cumple.

177


La dimensión de la tienda online, al haber pocas tiendas online, es reducida. La mayoría ofrecen seguridad en el pago a través de PayPal o Visa.

En la funcionalidad la mayoría de las webs incluyen al final un aviso legal o polí-tica de privacidad. En cuanto a los certificados, existen gran multitud de ellos y se han agrupado en otros certificados, aun así se da mucho que cuando una

178


web tiene uno, suele tener más. Por último, hay desarrolladores que no se olvi-dan de adaptar la página para móviles, un 46%.

CONCLUSIONES

Una vez realizados los análisis, los resultados nos indican las siguientes afirma-ciones:

1. La mayoría de las cooperativas son de Lleida.

2. Un 45% de ellas pertenece al grupo Actel.

3. Prácticamente la mitad dispone de página web 48,3%, pero solo tienen tienda online un 22,6%.

4. Facebook y Twitter son las redes sociales más usadas, aunque muy pocas cooperativas se atreven a mantener una red social al día (menos de 15).

5. Las demás redes sociales caen prácticamente en el olvido por parte de las cooperativas.

6. Según el modelo eMICA, la mayoría de las páginas web ofrecen un buen nivel de información pero un nivel medio-bajo de interactividad, mientras que solo las que tienen tienda online llegan al proceso de madurez.

7. El Web Content Analysis también concluye en la fase de información en que la mayoría de las páginas se centran en proporcionar información sobre la cooperativa y el contacto. Algunas ofrecen imágenes e informa-ción sobre los productos también. La fase de interactividad también es media-baja, la dimensión de tienda online da los resultados de las páginas que tienen tienda (alrededor de 30%) y la dimensión de funcionalidad se centra en la política de privacidad, aviso legal y certificados.

179


8. Observamos que sí hay relación proporcional entre las ventas y el tener página web o no.

9. Hay también una relación proporcional a exportar y tener página web, 8 de 9 cooperativas que exportan tienen página web.

10. Por contra, la mayoría de las páginas webs no tienen tienda online, con-firmando la hipótesis de que la mayoría de las webs son informativas para dar a conocer la cooperativa y sus productos.

BIBLIOGRAFÍA

ÁLVAREZ Y. (2014). La orientación al mercado en el sector turístico con el uso de las herramientas de la web social, efectos en los resultados empresariales, Tesis Doctoral, Universidad de Cantabria.

BRUQUE, S.; VARGAS, A.; MOYANO, J. y HERNÁNDEZ, M. J. (2002). Estructura de la propiedad, tecnologías de la información y ventaja competitiva. Una aproximación empírica. Revista de Economía y Empresa, 44, 105-125.

BURGESS L. y COOPER J. (1998). The Status of Internet Commerce in the Ma-nufacturing Industry in Australia: A survey of Metal Fabrication Industries. Proceedings of the Second CollECTeR Conference on Electronic Commerce, 65-73. Sydney.

BURGESS, L. y COOPER, J. (2000). Extending the viability of MICA (Model of Internet Commerce Adoption) as a metric for explaining the process of bu-siness adoption of Internet commerce. Proceedings of ICTEC2000, Dallas, Texas.

BURGESS, L.; SARGENT, J. P.; COOPER, J. y CERPA, N. (2005). A comparative analysis of the use of the Web for destination marketing by regional tourism organisations in Chile and the Asia Pacific. Collaborative Electronic Commer-ce Technology and Research. Chile: Universidad de Talca.

BURGESS, L., PARISH, B. y ALCOCK, C. (2011). To what extent are regional tou-rism organisations (RTOs) in Australia leveraging the benefits of web tech-nology for destination marketing and eCommerce?. Electronic Commerce Research, 11, 341–355.

BURKE, K. y SEWAKE K. (2008). Adoption of Computer and Internet Technolo-gies in Small Firm Agriculture: A Study of Flower Growers in Hawaii. Journal of Extension, 46 (3), 1-11.

180


CABALLER, V. e ILSE, G. (2004). Las nuevas tecnologías de la información en las cooperativas. Una aplicación a las cooperativas de crédito y citrícolas de la Comunidad Valenciana. CIRIEC-España, Revista de Economía Pública, Social y Cooperativa, 49, 239-261.

CAMPOS, V.; SANCHÍS J. R. y RIBEIRO, D. (2013). Gestión de empresas coopera-tivas en tiempos de crisis: las TIC y la industria de la cultura. Economía Indus-trial, 389, 59-66.

CAMPOS, V. y CHAVES, R. (2012). El papel de las cooperativas en la crisis agraria. Estudio empírico aplicado a la agricultura mediterránea española. Cuadernos de desarrollo rural, 9 (69), 175-194

CAMPRUBÍ, R. y COROMINA, L. (2016). Content analysis in tourism research. Tourism Management Perspectives, 18, 134-140.

CARMONA, C. J., RAMÍREZ-GALLEGO, S., TORRES, F., BERNAL, E., DEL JESÚS, M. J. y GARCÍA, S. (2012). Web usage mining to improve the design of an e-commerce website: OrOliveSur.com. Expert Systems with Applications, 39(12), 11243-11249.

CELAYA, J. (2011). La empresa en la web 2.0, Gestión 2000, Barcelona.

CHIOU, W.C.; LIN, C.C. y PERNG, C. (2010). A strategic framework for website evaluation based on a review of the literature from 1995-2006, Information and Management, 47(5), 282-290.

CRISTÓBAL-FRANSI, E. (2006). El merchandising en el establecimiento virtual: una aproximación al diseño y la usabilidad, Revista Científica Esic Market, 123, 115-164.

CRISTOBAL-FRANSI, E.; MONTEGUT, Y. y MARIMON, F. (2007). La Gestión de las Cooperativas Agrarias: Tipificación de las Cooperativas del Sector Oleico de Cataluña. CIRIEC-España, Revista de Economía Pública, Social y Coopera-tiva, 59, 197-230.

DAVIDSON, R. (2007). Five year longitudinal study of Australian winery websi-tes, Proceedings of the 13th Asia Pacific Management Conference (pp. 1429-1437), Melbourne, Australia.

DOOLIN, B., BURGESS, L. y COOPER, J. (2002). Evaluating the use of the Web for tourism marketing: A case study from New Zealand. Tourism Manage-ment, 23, 557-561.

ESCOBAR, T. y CARVAJAL, E. (2013). An evaluation of Spanish hotel websi-tes: Informational vs. relational strategies, International Journal of Hospita-lity Management, 33, 228-239.

181


ESTEBAN DE LA ROSA, G. (COORD.) (2015). Internacionalización del sector oleí-cola a través de la Tecnología de la Información. Editorial Comares S. L. Gra-nada.

FERNÁNDEZ-UCLÉS, D., BERNAL, E., MOZAS, A.; MEDINA, M. J. y MORAL, E. (2015). El sector cooperativo oleícola y el uso de las TIC: un estudio compara-tivo respecto a otras formas jurídicas. REVESCO. Revista de Estudios Coope-rativos, 120, primer cuatrimestre. 53-75.

GARCÍA MARTÍNEZ, G. (2007). Internet y las organizaciones cooperativas. Re-vista de Economía Social, 41. 30-34.

GÓMEZ, J. M. y ALEXAINDRE, G. (2014). Economía Social y comportamiento in-novador: estudio empírico de las empresas de economía social en Castilla y León. CIRIEC-España, Revista de Economía Pública, Social y Cooperativa, 81, 191-216.

GONZÁLEZ, Ó. R., BAÑEGIL, T. M. y BUENADICHA, M. (2013). El índice cuan-titativo de calidad web como instrumento objetivo de medición de la calidad de sitios web corporativos, Investigaciones Europeas de dirección y economía de la empresa, 19(1), 16-30.

GRANOLLERS T.; CRISTOBAL-FRANSI E. y MONTEGUT Y. (2013). Análisis de usa-bilidad de cooperativas del sector de la fruta y aceite en el área de Lleida. RIS-TI, Iberian Journal of Information Systems and Technologies, 11 (June), 45-60.

HEINZE, N. y HU, Q. (2006). The evolution of corporate web presence: A longi-tudinal study of large American companies, International Journal of Informa-tion Management, 26(4), 313-325.

HERRING, S. C. (2009). Web content analysis: Expanding the paradigm. In Inter-national handbook of Internet research (pp. 233-249). Springer Netherlands.

INE (2016). Encuesta de uso de TIC y Comercio Electrónico (CE) en las empresas 2015-2016. Documento disponible en http://www.ine.es (consulta: 17 de junio de 2016).

JAFAR A. y ESHGHI T. (2011). The Role of Information and Communication Tech-nology (ICT) in Iranian Olive Industrial Cluster. Journal of Agricultural Science, 3 (1); March. 228-232.

KAPLAN, A. M. y HAENLEIN, M. (2010). Users of the world, unite! The cha-llenges and opportunities of social media, Business Horizons, 53(1), 59-68.

LAW, R.; QI, S. y BUHALIS, D. (2010). Progress in tourism management: A re-view of website evaluation in tourism research, Tourism Management, 31(3), 297-313.

182


LEE, J. K. y MORRISON, A.M. (2010). A comparative study of web site perfor-mance, Journal of Hospitality and Tourism Technology, 1(1), 50-67.

LIAO, C., TO, P. L. y SHIH, M. L. (2006). Website practices: A comparison bet-ween the top 1000 companies in the U.S. and Taiwan, International Journal of Information Management,26(3),196-211.

LIBEROS, E.; SOMALO, I.; GIL, J.; GIL, J.; GARCIA, R. y MERINO J. A. (2011). El libro del comercio electrónico. Madrid: ESIC.

LIM, H., WIDDOWS, R. y HOOKER, N. H. (2009). Web content analysis of e-gro-cery retailers: a longitudinal study. International Journal of Retail & Distribu-tion Management, 37(10), 839-851.

LÓPEZ BECERRA, E.; ARCAS, N. y ALCÓN, F. (2014). Uso y calidad de los sitios web: evaluación en las empresas agroalimentarias murcianas. Revista Espa-ñola de Estudios Agrosociales y Pesqueros, 237, 155-179

MARCUELLO, C. y SANZ, M. I. (2008). Los principios cooperativos facilitadores de la innovación: un modelo teórico. REVESCO, Revista de Estudios Coopera-tivos, 94, 59-79.

MARIMON, F., VIDGEN, R., BARNES S. J. y CRISTÓBAL, E. (2010). Purchasing behaviour in an online supermarket: the applicability of E-S-QUAL, Interna-tional Journal of Market Research, 52(1), 111-129.

MEDINA, M. J.; MOZAS, A.; BERNAL, E. y MORAL, E. (2014). Factores determi-nantes para la exportación en las empresas cooperativas oleícolas andaluzas. CIRIEC-España, Revista de Economía Pública, Social y Cooperativa, 81, 241-262.

MEROÑO, A.; ARCAS, N. y SOTO P. (2007). Análisis de la presencia en Inter-net de las empresas hortofrutícolas españolas y su relación con el rendi-miento. Revista Española de estudios Agrosociales y Pesqueros. 215-216, 233-257.

MONZÓN, J. L. (2010). Las grandes cifras de la economía social en España. Ed. CIRIEC-España. Valencia.

MOZAS, A.; BERNAL, E.; FERNÁNDEZ-UCLÉS, D. y MEDINA, M. J. (2016). Web quality as a determining factor in the online retailing of organic products in Spain. New Medit: A Mediterranean Journal of Economics, Agriculture and Environment, 15 (2), 28-36.

MOZAS, A; BERNAL, E. y MURGADO, E. M. (2007). Caracterización de las em-presas oleícolas jienenses con la actividad comercial on-line. I Congreso de la Cultura del Olivo. Instituto de Estudios Gienenses, 457-468.

183


MONTEGUT Y.; CRISTOBAL-FRANSI E. y GÓMEZ-ADILLÓN, M. J. (2013a). Un-derstanding the situation and factors of ICT adoption in agricultural coope-ratives. Journal of Electronic Commerce in Organizations (JECO). 11 (3). July-September. 1-26.

MONTEGUT Y.; CRISTOBAL-FRANSI E. y GÓMEZ ADILLÓN, M. J. (2013b). La im-plementación de las TIC en la gestión de las cooperativas agroalimentarias: el caso de la provincia de Lleida. REVESCO: Revista de Estudios Cooperativos. 110, Primer Cuatrimestre, 223-254.

MONTEGUT Y.; CRISTOBAL-FRANSI E. y MARIMON F. (2011). The singularity of agrarian cooperatives management: cooperatives’ typologies in the olive oil sector in Spain. International Journal of Business and Management. 6 (6), June. 16-30.

MONTEGUT, Y.; CRISTOBAL-FRANSI, E. y MARIMON, F. (2007). Orientación al mercado en las Almazaras Cooperativas. El caso de Cataluña. Revista de Eco-nomía Social. 34. Enero. 29-35

NEUENDORF, K. A. (2002). The content analysis guide book. London, UK: Sage Publications.

PLATANIA, M. (2014). Agritourism farms and the web. An exploratory evaluation of their websites. Agris on-line Papers in Economics and Informatics, 6(3), 51.

ROBBINS, S. S. y STYLIANOU, A.C. (2003). Global corporate websites: an empi-rical investigation of content and design, Information & Management, 40(3), 205-212.

SANCHIS J. R.; CAMPOS V. y MOHEDANO A. (2015). Factores clave en la crea-ción y desarrollo de cooperativas. Estudio empírico aplicado a la Comunidad Valenciana. REVESCO. Revista de Estudios Cooperativos, 119, 1-25.

SEPÚLVEDA-ROBLES, D.; SEPÚLVEDA-JIMÉNEZ, D.; PÉREZ SOTO F. y FIGUEROA E. (2014). Propuesta de modelo para Adopción del Comercio Electrónico en empresas del Sector Agroindustrial en México. Investigación en Matemáti-cas, Economía y Ciencias Sociales, UACh, 424-437.

SEPÚLVEDA-ROBLES, D.; SEPÚLVEDA-JIMÉNEZ, D. y PÉREZ-SOTO, F. (2015). Diagnóstico, retos del comercio electrónico en el Sector Agroindustrial Mexi-cano. Ciencias Sociales: Economía y Humanidades. Handbook TI, ECORFAN. México. p. 83.

SIGALA, M. (2012). Exploiting web 2.0 for new service development: Fin-dings and implications from the Greek tourism industry, International Journal of Tourism Research, 14(6), 551-566.

184


SCHMIDT, S., CANTALLOPS, A. S. y DOS SANTOS, C. P. (2008). The characte-ristics of hotel websites and their implications for website effectiveness, International Journal of Hospitality Management, 27(4), 504-516.

TING, P. H., WANG, S. T., BAU, D. Y. y CHIANG, M. L. (2013). Website evaluation of the top 100 hotels using advanced content analysis and eMICA model, Cor-nell Hospitality Quarterly, 54(3), 284-293.

TORRES, F. J.; SENISE, O.; PARRAS, M.; MOZAS, A. y MURGADO, E. M. (2000). La comercialización de los aceites de oliva en Andalucía: la situación de las cooperativas. Unicaja Fundación.

VARGAS SÁNCHEZ, A. (2004). Empresas cooperativas, ventaja competitiva y tecnología de la información. CIRIEC-España, Revista de Economía Pública, Social y Cooperativa, 49, 13-29.

VÁZQUEZ RUANO, T. (2010). Servicios de Internet para las empresas oleícolas. La tienda virtual. Revista de Estudios Empresariales. Segunda época, (1), 169-188.

WALCOTT, P. A. (2007). Evaluating the readiness of e-commerce websites, In-ternational Journal of Computers, 4(1), 263-268.

185

HACIA UNA MEDICINA PERSONALIZADA Y SOSTENIBLE

Miquel Angel BruVicepresidente - Business Developement, Cofundador

Diana Roldan Marketing y atención al usuario

Daniela Cortasa Legal y asistente de dirección

Dr. Miquel Ràmia Analista científico

ABSTRACT

Mejorar el bienestar de la sociedad mediante la optimización de los sistemas de salud es una de las prioridades de nuestra sociedad, por ello es imprescindible buscar solu-ciones para hacerlo sostenible.La medicina de precisión supone la adaptación de la medicina a las características individuales de cada paciente ayudando a establecer acciones preventivas únicas, diagnósticos más precisos y terapias más efectivas.Destacamos por ello la aproximación a la medicina de precisión, no solo como un proyecto a realizar necesariamente para asegurar la sostenibilidad del sistema, sino como una inversión que permita la adaptación a las necesidades socioeconómicas actuales y futuras.

Palabras clave: Genómica, Medicina personalizada, Accionabilidad clínica, Protec-ción de datos, Sistema Nacional de Salud

INTRODUCCIÓN A LA MEDICINA PERSONALIZADA

La medicina personalizada se puede definir como la capacidad de realizar accio-nes “a medida” de cada paciente, siguiendo sus preferencias y características únicas durante todo el proceso asistencial, incluyendo prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento posterior (FDA, 2013). Este nuevo paradigma médi-co es posible hoy en día si se considera la integración de los datos moleculares de un individuo con el conjunto de sus datos clínicos y su historia personal y familiar.

186

Hacia una medicina personalizada y sostenible

Durante los últimos dos siglos el desarrollo en el campo de la biología celular y molecular, química, farmacológica, etcétera, han permitido entender las bases biológicas de nuestro organismo. Durante este tiempo, se ha constatado que los mecanismos moleculares, celulares u orgánicos responsables de enferme-dades tienen como uno de sus factores principales la composición genética de un individuo. Es por esto que prácticamente todos los casos actuales de accio-nes de medicina personalizada se basan, en mayor o menor medida, en el uso de la información genética del paciente. Tal es la importancia de la genética que, por ejemplo, se encuentra implicada en 9 de cada 10 causas de muerte en países desarrollados (OMS, 2017) y existen evidencias de que hasta un 56% de la población puede llegar a ser portadora de una variante patogénica para enfermedades recesivas (Abuli et al., 2016).

La opción de personalizar la medicina es posible ya que, de origen, existen va-riaciones genéticas entre individuos, que a su vez generan una miríada de otras diferencias a nivel molecular y celular, que en última instancia acaban modifi-cando los procesos biológicos relacionados con la aparición de enfermedades o la respuesta a tratamientos. Una profunda caracterización de estas diferencias a nivel molecular nos puede ayudar a diagnosticar enfermedades de sintoma-tología compleja, nos puede permitir administrar fármacos de efecto preciso y personalizado, puede determinar el origen molecular de una condición o in-cluso nos puede ayudar a conocer el riesgo de padecer una futura dolencia, permitiéndonos tomar medidas mucho antes, quizá años antes, de la aparición de los primeros síntomas. Además, la correcta estratificación de los pacientes diagnosticados o los grupos de riesgo en pacientes sanos permite la optimiza-ción de recursos en base a un sistema sanitario con políticas de salud adaptadas a su población.

Estos ejemplos de aplicación de medicina personalizada son una realidad hoy en día, en ciertas áreas clínicas, solamente incorporando la genética a la prác-tica clínica habitual. El potencial de la medicina personalizada puede ser aún mayor a medida que se vaya incorporando el conocimiento generado en otras

187

Miquel Angel Bru, Diana Roldan, Daniela Cortasa i Miquel Ràmia

áreas de las llamadas ciencias ómicas (como la transcriptómica, la epigenómi-ca o la metagenómica), se integre esta información con otros tipos de datos clínicos registrados en las historias clínicas, como datos de imagen o analíticas, y que se pueda contar con datos de los efectos ambientales y hábitos de vida directamente del paciente con las posibilidades que ofrecen los actuales dispo-sitivos portables.

EL IMPACTO ECONÓMICO DE LA GENÓMICA EN NUESTRA SOCIEDAD

Desde hace más de medio siglo, existen diversidad de técnicas para analizar la variación genética y molecular a nivel de uno o pocos genes, pero un salto tecnológico reciente ha favorecido una mayor comprensión y una aceleración en la aplicación de la genética en la clínica. Todos los avances logrados se deben principalmente a la iniciativa internacional para la secuenciación de la totalidad de la información genética de una persona, el Genoma Humano, iniciada a fina-les de los 80 y finalizada en el año 2003. Además de una explosión de nuevos descubrimientos y desarrollos, la obtención del genoma humano tuvo (y sigue teniendo) un impacto económico muy importante. Se estima que desde 1988 hasta 2010, por cada dólar invertido en el proyecto, se han generado 141 en ac-tividad económica relacionada (el coste directo del proyecto genoma humano se estima en 3.800 millones de dólares) (Gitlin, 2011).

La tecnología actual, la secuenciación de nueva generación (en inglés, Next Generation Sequencing, NGS), a diferencia de hace 2 décadas, permite en cuestión de horas la obtención de un genoma al completo. Una tecnología que, en un único experimento, genera datos útiles para multitud de aplica-ciones clínicas. Se estima que el mercado alrededor de la obtención y usos de los datos genéticos moverá 23.800 millones de euros en 2022 (Markets & Markets, 2017). Como ejemplo, se estima que la obtención del genoma en el momento del nacimiento para usarlo durante toda la vida será rutina en 2025 (Thomson Reuters, 2014).

188


La genómica: casos de uso en diferentes momentos de la vida

El poco tiempo de vida de las tecnologías genómicas impiden disponer aún de estudios longitudinales de coste-efectividad validando los posibles beneficios a largo plazo, pero ya existen evidencias de su efectividad en diferentes áreas clínicas. Las enfermedades raras o de difícil diagnóstico son ya hoy uno de los campos más beneficiados. Se estima, por ejemplo, una posible reducción del 92% en incidencia de la fenilquetonuria (1 caso de cada 10.000 habitantes, coste estimado anual por paciente 33.000 dólares), 90% de reducción de beta-talase-mia (1 de cada 10.000, 1,3 millones de dólares de coste durante la vida del pa-ciente), 65% de reducción de casos de fibrosis quística (1 de cada 10.000, 511.000 dólares de coste durante la vida) o 47% de reducción de síndrome X frágil (1 de cada 5000, 680.000 dólares durante la vida). También existen evidencias para la prevención de enfermedades más comunes, como una posible reducción del 51% de casos de hipercolesterolemia familiar (1 de cada 500), que implica hasta 2.900 millones de dólares de coste para el sistema de salud americano anualmente. Finalmente, la farmacogenética puede jugar un papel importante en la prevención de hasta un 30% de los efectos adversos a medicamentos, un problema que cuesta hasta 240.000 millones de dólares al año y supone hasta 1 de cada 16 hospitalizaciones en el Reino Unido. (Estas y otras evidencias se des-criben con más detalle en el apartado “Evidencias de accionabilidad clínica”).

RETOS ÉTICO-LEGALES

Cuando la información genética va asociada a un individuo, es considerada in-formación clínica altamente sensible con implicaciones no solo para el indivi-duo, sino también para sus consanguíneos. Por tanto, estos datos se conside-ran de carácter personal y deben ser protegidos con la consiguiente sujeción a la legalidad vigente.

Debido a que actualmente no es viable secuenciar a toda la humanidad, tan-to para el sector clínico como para los investigadores es primordial compartir cualquier dato disponible. Los desafíos en cuanto a compartir estos datos tan sensibles implican, entre otras cuestiones, la optimización de recursos sin com-prometer la legalidad y la valoración de la medida en que la sociedad está pre-parada para entender y asumir el valor de los estudios genéticos, su finalidad y la información que estos brindan (Bandrés et al., 2008).

189


En vista de lo anterior, cada vez que se cedan datos con fines de investigación, debe justificarse adecuadamente su forma de obtención, identificación, con-servación y trazabilidad; siendo los conceptos de razonabilidad y trazabilidad claves para determinar la sujeción al marco jurídico aplicable de investigación con datos genéticos.

Además de tenerse en cuenta los anteriores conceptos, deben recogerse docu-mentos tan importantes como el consentimiento informado y otra documen-tación sometida a confidencialidad y custodia. Incluso podría ser necesario in-corporar en la historia clínica elementos como la planificación estratégica, un reflejo de los riesgos para la salud, la predicción de sucesos de enfermedad, la planificación a largo plazo de las secuelas e incluso las tecnologías emergentes capaces de rastrear factores de riesgo predictivos. Todo lo cual puede ser en-gorroso si se tiene en cuenta el respeto a la legalidad, pero no se disponen de herramientas de almacenamiento y gestión adecuadas (Bandrés et al., 2008).

LA NECESIDAD DE UN ACERCAMIENTO NACIONAL A LA GENÓMICA

Cada persona a la que se le secuencia el genoma presenta millones de variantes genéticas, entre ellas algunas tan raras que quizá solo comparten con un par de personas más en todo el planeta. Por este motivo, cuantos más genomas y del mayor número de procedencias posible dispongamos, mejor y más preciso será el conocimiento de la variación genética humana.

Existen motivos biológicos para abordar esfuerzos de obtención de datos ge-nómicos a nivel nacional. Por motivos históricos, geográficos y/o culturales, los habitantes de un territorio nacional pueden mantener un acervo genético pro-pio, diferenciado del de otras poblaciones, tengan mayor o menor flujo genéti-co con estas. Es posible que puedan incluso existir diferentes subpoblaciones a nivel genético que reflejen la diversidad intrínseca de ciertas naciones, por su tamaño y/o historia. La prevalencia de enfermedades puede variar mucho entre diferentes poblaciones, en gran parte debido a esta variación genética propia, y poder realizar investigación, por ejemplo, de las bases genéticas de las enfermedades comparando individuos lo más cercanos posible es muy in-teresante para la generación de conocimiento biológico y clínico. Tampoco se puede descartar el interés histórico al intentar describir la cronología genética de una nación, ya sea en contexto propio, con poblaciones cercanas con his-toria compartida o en el contexto global de la historia evolutiva de la especie humana.

190


Variación genómica en las poblaciones globales. La variación genómica propia de una pobla-ción o región concreta puede llegar hasta un 30% (Hindorff et al., 2017).

Por otro lado, si nos centramos en las aplicaciones de la genómica en salud, tiene sentido el enfoque nacional, ya que, de este modo, los avances pueden repercutir mucho más rápidamente en el sistema de salud de un país. Los pro-yectos enfocados a medicina genómica y/o personalizada pretenden trasladar el conocimiento en forma de mejores políticas de prevención o tratamientos de alta eficiencia y bajo coste para pacientes individuales. Además de los be-neficios directos en salud, y de los beneficios en coste-eficiencia que promete la medicina personalizada; este tipo de proyectos también son una fuente de riqueza, ya que, tanto por su volumen como por los bienes y servicios que pue-den derivarse, favorecen el crecimiento de un tejido empresarial a su alrededor a diferentes niveles (soporte a la investigación, centros sanitarios, industria far-macéutica, tecnologías de la información, protección de datos, etc.).

INICIATIVAS GUBERNAMENTALES A NIVEL MUNDIAL

En los últimos años, varios países han lanzado iniciativas gubernamentales de recolección y estudio de la información genética en la totalidad, o parte, de sus habitantes.

El primer proyecto genómico a escala nacional fue en Islandia, con la iniciativa de deCODE, que ha llegado a obtener información genética de más de 150.000 islandeses (50% de su población), cruzándose con las historias clínicas y las genealogías altamente conocidas para determinar las bases genéticas de las enfermedades más comunes. Posteriormente, Estonia obtuvo información genética del 5% de su población con intención de usarla para el desarrollo de un plan de medicina personalizada en el país. En esa misma dirección, los go-

191


biernos de Países Bajos, Arabia Saudí o Islas Faroe han finalizado la obtención de información genética de la totalidad o parte de sus poblaciones. Aunque el enfoque de estos primeros proyectos fue más académico y de investigación clí-nica, presentan claros beneficios a mayor escala. Como resultado, una variante protectora contra el Alzheimer, presente en un 1% de la población islandesa, y otra, también presente en otras poblaciones, protectora de dolencias cardio-vasculares, han abierto el camino al desarrollo de 2 fármacos prometedores (AMGEN, 2016).

Otro ejemplo es el proyecto saudí, que aprovecha el conocimiento obtenido para prevenir enfermedades de base genética en una de las poblaciones más consanguíneas del planeta, con el propósito de reducir un 30% su gasto en salud y, entre otras, erradicar la talasemia en sus ciudadanos (Kaiser, 2016).

Mapa de iniciativas poblacionales en medicina genómica o personalizada (modificado y am-pliado de Instituto Roche, 2017)

Nuevos proyectos se han empezado a gestar recientemente, buscando un al-cance aún mayor aprovechando los últimos avances en secuenciación del ge-noma. El más avanzado es el proyecto en Reino Unido de Genomics England, centrado en secuenciar y dar una respuesta clínica a 100.000 británicos durante los próximos años, incluyendo un proyecto separado para ciudadanos de Esco-cia. Estados Unidos tiene en desarrollo el proyecto “All of Us” (antes “Precision Medicine Initiative”) con el objetivo de obtener información de hasta 1 millón de estadounidenses. En Asia, existe un proyecto equivalente para secuenciar hasta 100 millones de personas de diferentes poblaciones, y China por su cuen-

192


ta ha empezado un proyecto de mayor presupuesto y alcance que el estadou-nidense. Corea del Sur plantea tener secuenciados los 50 millones de coreanos existentes en 2030. Francia tiene un plan de medicina genómica con visión a 2025 que empezará con la secuenciación de 70.000 pacientes. Australia, a su vez, ha empezado con 10.000 pacientes a secuenciar como fase inicial. Otros países con planes de medicina personalizada y genómica en marcha son Alema-nia, Bélgica, Finlandia, Japón, India, Grecia, Austria, Dinamarca, Canadá, Qatar y Singapur.

INICIATIVAS A NIVEL NACIONAL

En España, varias comunidades autónomas tienen programas de desarrollo de la medicina personalizada y/o genómica (Instituto Roche, 2017). Andalucía posee un plan de Genética que incluye el proyecto del Genoma Médico, de caracterización de factores genéticos de enfermedades monogenéticas. Cata-luña incluye la medicina genómica en su plan de salud 2016-2020, además del estudio GCAT (Genomas para la vida) centrado en recopilar datos genéticos de la población y correlacionarlos con la aparición de enfermedades crónicas. Extremadura ha puesto en marcha el plan MEDEA de aplicación de la medicina personalizada, con especial foco en la farmacogenética y ayuda al prescriptor. La Comunidad Valenciana tiene en marcha el proyecto Future Clínic con el ob-jetivo de implementar tecnologías que permitan aprovechar los datos genómi-cos en el entorno clínico. Navarra ha creado este octubre de 2017 un consorcio para secuenciar 1.000 pacientes de enfermedades raras y cáncer en tres años, emulando el proyecto británico (EUROPAPRESS, 2017). Todas las comunidades anteriormente mencionadas, así como la comunidad de Madrid, País Vasco, Castilla y León, Galicia y Baleares, tienen proyectos RIS3 (Estrategias de Espe-cialización Inteligente) en marcha, con algún foco en medicina personalizada o genómica. Con una infraestructura adecuada, los resultados de estos proyec-tos se podrían integrar fácilmente en la base de datos nacional.

Un estudio enmarcado en el mencionado proyecto andaluz de Genoma Médico realizó un análisis de exomas de una muestra de 267 españoles representati-vos de una población sana (Dopazo et al., 2016). Entre sus conclusiones desta-can las observaciones opuestas para enfermedades comunes y enfermedades mendelianas y raras. Observaron que la variación que predispone a enferme-dades comunes y complejas (cáncer, esquizofrenia, Alzheimer y diabetes tipo 2, entre otras) es muy similar a las de otras poblaciones. Las estrategias y pla-nes de acción que se hayan realizado en estas poblaciones pueden usarse de modelo para los pilotos enfocados a la prevención de este tipo de patologías.

193


Sin embargo, observaron variación muy específica de la muestra española, no compartida con otras poblaciones, responsable de enfermedades mendelianas y raras como el síndrome de Marfan, la enfermedad de Wilson, fenilcetonuria o degeneración macular entre otras. También se observaron variantes particula-res de la población española que distorsionan puntos de interacción con fárma-cos, lo que hace interesantes los resultados de cara a aplicaciones y estudios de farmacogenética específicos en la población.

En otro estudio (Abuli et al., 2016) obtuvieron también un resultado interesan-te: detectaron que las bases de datos internacionales de referencia para muta-ciones patogénicas podrían no ser del todo fiables en ciertos casos, reforzan-do el argumento de que un mayor conocimiento de la variación genética en la población española tiene efectos beneficiosos y directos tanto en aplicaciones clínicas como en investigación.

EL ORIGEN: LA INVESTIGACIÓN

En lo que a conocimiento genético y biológico se refiere, actualmente tenemos enfermedades y procesos muy bien descritos, juntamente con otras condicio-nes aún en diferentes fases de estudio para discernir sus mecanismos. Pero tener la capacidad de generar masivamente gran cantidad de información ge-nética de un individuo a partir de un único ensayo nos pone en una situación interesante: entre toda la información obtenida, conviven elementos directa-mente accionables clínicamente, junto con las regiones del genoma aún por definir, de especial interés para los investigadores.

Cada uno de los proyectos de obtención masiva de datos genómicos presen-tados intenta abordar la cuestión, pero la mayoría de los proyectos tienen un diseño manifiestamente de investigación, enfocados a rellenar los huecos de comprensión sobre el valor clínico de la variación genética. Es el caso de los proyectos de Estonia, Países Bajos o Estados Unidos, que se plantean con una primera fase de reclutamiento y generación de datos, seguido de un estudio y descripción profunda de estos y, solo posteriormente, abordar aplicaciones. Algunos incluso se diseñan como generación de repositorio de datos, a los que terceros accederán y utilizarán para generar valor. Este planteamiento puede funcionar, sobre todo si el proyecto es respaldado con financiación pública y se gestiona a nivel académico. No fue el caso del proyecto de Islandia, el más veterano, que se planteó como privado, y por no ser el momento adecuado (más de una década antes de la revolución genómica y del NGS), no se obtuvo un retorno a partir de los datos genómicos suficientemente rápido y, en 2009,

194


tuvo que declarar bancarrota (Wade, 2009). En el caso de Estados Unidos, este planteamiento de generación inicial de datos, anterior a cualquier estudio, ha supuesto problemas de presupuesto debido al elevado número de participan-tes considerado (1 millón), con lo que las expectativas iniciales descartan la secuenciación NGS por el genotipado por microarrays (Vinluan, 2017) (técnica mucho más económica, pero que únicamente puede llegar a detectar hasta un 0,1% del total de un genoma).

Debido a esto, en otros proyectos se plantea aprovechar el valor y usos clínicos de los datos desde el inicio, por lo que en ellos se difumina la separación en-tre clínica e investigación (Wolf et al., 2017). Un ejemplo de esto es el enfoque del proyecto de los 100.000 genomas de Gran Bretaña dirigido por Genomics England que, además, al ser uno de los proyectos más maduros, está sirviendo de modelo para otros proyectos de secuenciación nacionales. Para las fases pi-loto y principal se abrió el reclutamiento de pacientes en dos grandes áreas clí-nicas muy concretas: (1) enfermedades raras sin diagnosticar y (2) enfermos de cáncer. En la fase más avanzada del proyecto también se incluye (3) el estudio de pacientes de enfermedades infecciosas. Para el primer grupo, se secuencian el paciente afectado, y sus dos padres (y así detectar mutaciones que hayan aparecido de novo); en el segundo, por cada paciente se secuencian muestras de células sanas y tumorales. Con esto, los padres, en el caso de los tríos de enfermedad rara, y las células sanas en los pacientes de cáncer, actúan como controles en la muestra.

Con este planteamiento, no existe una fase exclusiva de reclutamiento dife-renciada de una fase posterior de análisis. El reclutamiento es continuo en cen-tros habilitados para ello (desde su inicio en 2015 hasta febrero de 2018, llevan 48.955 genomas secuenciados del objetivo total). A cada paciente se le ofre-cen resultados clínicamente accionables una vez se han procesado siguiendo el protocolo definido. Los participantes pueden optar a ser informados, de mane-ra secundaria, si son poseedores de mutaciones en 12 genes relacionados con síndromes que pueden predisponer al cáncer, afecciones cardíacas o metabóli-cas. Además, se informa del estatus portador de una sola enfermedad genética (hasta el momento), la fibrosis quística. Los participantes pueden recibir actua-lizaciones en el futuro sobre estos resultados, pero solo para las condiciones indicadas al otorgar el consentimiento informado. Solo después del proceso de retorno y acción clínica, los datos pasan a un banco de datos, ya que es a lo que han consentido los participantes: ceder estos datos genómicos, junto con todo su historial clínico, para que sean usados en investigación.

195


El proyecto 100.000 genomas se inició en 2012, cuando el uso de las técnicas genómicas se llevaban a cabo predominantemente en los centros de investiga-ción. Sin embargo, durante los últimos años, la genómica se ha ido expandien-do rápidamente y en la actualidad es habitual encontrar departamentos dentro de los centros clínicos donde ya hacen uso de ella.

ENTRE LA CLÍNICA Y LA INVESTIGACIÓN

¿De qué manera podría afrontarse el reto de implementar la medicina genómica en el Estado español? Crear un modelo similar al británico en España probable-mente no sea lo más efectivo hoy en día, al existir ya diferentes centros donde se aplica secuenciación de alto rendimiento para fines clínicos, especialmente en enfermedades raras y oncología, como son el Grupo de Medicina Xenómica de Santiago de Compostela, el Instituto de Genética Médica y Molecular (IN-GEMM) del Hospital La Paz de Madrid o el área de genética del hospital La Fe de Valencia, entre otros.

Como ya se ha mencionado, España ya posee diferentes iniciativas en algunas comunidades autónomas, y muchas de las áreas clínicas ya accionables hoy en día (véase el apartado “Evidencias de accionabilidad clínica”) están considera-das en la Cartera Común de Servicios (RD 1030/2006, ampliada para las áreas de genética en el BOE 11444 2014), en los que precisamente se contemplan los análisis genéticos para diagnóstico y presintomáticos, los test de portadores, el diagnóstico prenatal/preimplantacional, y los test de farmacogenética. En los últimos años también se ha desarrollado el Plan Nacional de Enfermedades Raras.

A mayores, España acumula profesionales de muy alto nivel y excelencia cientí-fica y clínica para estas áreas altamente accionables, por lo que no es nada des-cabellado dar un paso más en dirección a una medicina basada en la biología del individuo y en reaprovechamiento de datos.

Así pues, no es necesario plantear en España una estrategia para la medicina personalizada desde cero, reclutando miles de pacientes a tal propósito, para hacer una investigación profunda y, unos años después, evaluar los resultados y tomar decisiones. Por el contrario, se podría aprovechar el potencial en análisis genómico y datos que ya existen en el país, empezando por una interconexión de los centros que actualmente ya aplican la genómica para usos clínicos. Este podría ser el punto de partida para generar un banco de datos genómicos a nivel nacional, al que se podría ir incorporando cualquier centro sanitario y de

196


investigación que genere datos genómicos. El banco se fortalecería a partir de datos generados para fines clínicos que, correctamente gestionados y con los consentimientos necesarios, se podrían utilizar para estudios poblacionales que podrían ayudar en la toma de decisiones futuras para seguir mejorando el SNS, u ofrecer acceso a investigadores para continuar y ampliar la generación de conocimiento básico o aplicado. Obteniendo así una aproximación de país a la medicina personalizada sostenible y universal, que pondría a España como uno de los países más pioneros en el sector.

Esquema para la aproximación a la medicina personalizada, con las posibles vías de interac-ción entre los diferentes participantes y los datos generados tanto en el ámbito asistencial como en el campo de la investigación.

EVIDENCIAS DE ACCIONABILIDAD CLÍNICA

Como ya se ha mencionado anteriormente, la información que reside en la se-cuenciación del genoma tiene el potencial de ser usada a nivel clínico, para ofre-cer prevención, diagnóstico o tratamiento personalizado, múltiples veces en diferentes momentos de la vida de un ciudadano.

Existen diversas evidencias de la accionabilidad de la genómica a nivel clínico. El foco de Genomics England en enfermedades raras y cáncer no es casual y,

197


de hecho, estas áreas son parte importante del volumen de trabajo de los tres grandes grupos de análisis clínico ya mencionados de nuestro país.

Además, desde el Colegio Americano de Medicina Genética y Genómica (ACMG), se recomienda analizar, independientemente del motivo del test, un conjunto de genes (actualmente 59) de alta accionabilidad al poder ser informativos de predisposición, estatus portador o ser enfermo asintomático en un conjunto de enfermedades oncológicas, cardíacas o metabólicas (Kalia, 2016). Algunos estudios ya han empezado a evaluar, con rigor científico, el impacto de ofrecer secuenciación a individuos sanos, centrándose en analizar este tipo de genes de conocido impacto (Vassy et al., 2017).

Algunas de las áreas en las que a nivel mundial se ha corroborado el impacto económico a nivel asistencial de la genómica se presentan en las siguientes lí-neas.

ENFERMEDADES RARAS

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), existen unas 7.000 enferme-dades raras y afectan, en global, al 7% de la población mundial. En España, la cifra asciende a más de 3 millones de afectados (FEDER, 2017).

Uno de los problemas a los que se enfrentan los clínicos y los propios pa-cientes es el de poder diagnosticar la enfermedad de una manera temprana. Tanto es así, que el tiempo promedio desde que aparecen los primeros sínto-mas hasta que se consigue el diagnóstico es de 5 años. En 1 de cada 5 casos pueden transcurrir 10 o más años hasta obtener un diagnóstico adecuado. El retraso en el diagnóstico conlleva que el 40,9% de los pacientes no reciban ningún tipo de apoyo o tratamiento, mientras que un 26,7% reciben uno in-adecuado y, además, en un 26,8% de los casos se produce un agravamiento de la enfermedad.

La mayoría de estas enfermedades se piensa que son producidas por cambios genéticos o cromosómicos, que pueden ser hereditarios o bien pueden produ-cirse de novo en el individuo. Observando los genes y mutaciones conocidas se puede establecer un diagnóstico, aunque en muchos casos la causa se en-cuentra fuera de estos genes, por lo que el proceso de diagnóstico se eterniza. Es lo que llamamos odisea diagnóstica. Las exhaustivas consultas y las investi-gaciones genéticas y metabólicas tradicionales son costosas y con frecuencia son insuficientes para llegar a un diagnóstico final cuando se sospecha de un

198


síndrome no reconocible (Daoud et al., 2016). Para poder hacer frente a este problema es necesario recurrir a técnicas que ofrezcan una visión más amplia de la información genética.

Se ha estudiado la tasa de éxito en el diagnóstico de técnicas genéticas conven-cionales, con una visión limitada del genoma, frente a técnicas de secuencia-ción masiva (NGS) que ofrecen una imagen más global de las variaciones que se producen en este. El NGS tuvo un éxito en el diagnóstico de un 29% del total de los individuos, un porcentaje que es aproximadamente el doble del éxito conseguido con las técnicas convencionales (Lazaridis et al., 2016).

Por otro lado, se han llevado a cabo otros estudios en los que se pone de mani-fiesto la ventaja que supone utilizar estas técnicas como primera opción diag-nóstica, una vez observados los primeros síntomas. En este caso se obtiene una mayor rapidez en el diagnóstico y a su vez un ahorro de costes, ya que se evitan toda una retahíla de pruebas con resultados negativos.

Por ejemplo, en niños con trastornos del neurodesarrollo en forma aguda se comprobó que un exoma inicial resultaba en un diagnóstico final en el 73% de los casos. De la misma manera, en los pacientes con este tipo de trastornos, pero en fase no aguda, donde el seguimiento se realizaba en clínicas ambulato-rias, se pudo obtener un diagnóstico en el 40% de los casos (Soden et al., 2014). Estos datos sugieren que, además de que estas técnicas acortan vertiginosa-mente el tiempo requerido para el diagnóstico, reducen los costes asociados a este proceso, con lo que suponen un doble beneficio para los pacientes, sus familias y el sistema sanitario. De hecho, en otro estudio realizado en los Países Bajos, se compararon los costes necesarios para el diagnóstico de la incapaci-dad intelectual mediante una trayectoria diagnóstica tradicional frente al aná-lisis de un exoma trío, donde se analiza al niño y a ambos progenitores. El cos-te medio del diagnóstico tradicional fue 4 veces superior al precio del exoma trío, con lo que se pudo concluir que el ahorro en costes sería muy significativo (Monroe et al., 2016).

En los trastornos del espectro autista (TEA), que son un grupo de desórdenes que también pertenecen a esta categoría, su evaluación genética puede iden-tificar la causa en un 15-30% de los casos. Sin embargo, la realidad en España es que solo un 30% de las familias afectadas han visitado un servicio genético, produciendo confusión en cuanto al riesgo de recurrencia en la descendencia, impactando en la planificación familiar, además de perder una información muy valiosa capaz de establecer un pronóstico y controlar y prevenir las afecciones médicas asociadas (Codina-Molà et al., 2017).

199


ONCOLOGÍA

El cáncer es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en el mun-do, siendo esta última la segunda causa (en 2015 provocó 8,8 millones de defun-ciones). En 2012 se registraron unos 14 millones de nuevos casos y se prevé que este número aumente en un 70% en los próximos 20 años. En España, durante el 2015 se diagnosticaron 247.771 nuevos casos y, de hecho, la cifra de afectados hasta 2017 ya supera en miles la de esperados para el 2020 según la OMS.

Una pequeña parte de estos cánceres, alrededor de un 5-10%, son de carácter hereditario. El asesoramiento genético a familias con este tipo de cáncer here-ditario resulta crucial para establecer unos programas de cribado que permitan detectar los tumores en fases iniciales, mejorando el pronóstico y evitando tra-tamientos más costosos.

Por otro lado, la diversidad en las afectaciones moleculares que es característica de esta enfermedad se presenta como un reto, pero a la vez abre la puerta a la perso-nalización del tratamiento para cada paciente en particular. Esta individualización de la terapia comporta un beneficio para el paciente y para el sistema sanitario.

Por ejemplo, el uso de anticuerpos monoclonales contra el receptor del factor de crecimiento epidérmico (EGFR), como el cetuximab, han producido bene-ficios significativos para los pacientes con cáncer colorrectal metastásico. Se sabe que mutaciones en los genes KRAS y BRAF provocan resistencia a los anti-cuerpos monoclonales contra EGBR, por lo que tratar con este tipo de fármaco a pacientes que presentan estos tipos de mutaciones no resulta en una terapia adecuada y, además, supone un gasto innecesario. Varios estudios han estima-do que se podrían ahorrar una gran cantidad de los costes anuales en salud si los pacientes con cáncer colorrectal metastásico se sometieran a un test gené-tico para el gen KRAS antes de iniciar el tratamiento (Blank et al., 2011).

En el caso del cáncer de mama, se realizó un estudio en el que se descartó o se instauró el tratamiento con quimioterapia a dos grupos de mujeres con tumores de mama en estado inicial y con un riesgo clínico elevado de recidiva (basado en pruebas histológicas), pero con un perfil genético de bajo riesgo, obtenido mediante el análisis de 70 genes relacionados. Los resultados del es-tudio mostraron que los dos grupos de mujeres con este perfil, las tratadas con quimioterapia y las que no, tuvieron unos resultados equivalentemente buenos, ya que a 5 años continuaban vivas y libres de metástasis. Se estimó que aproximadamente un 46% de las mujeres con este tipo de perfil podrían no necesitar quimioterapia (Cardoso et al., 2016).

200


TEST DE PORTADORES Y DIAGNÓSTICO GENÉTICO PREIMPLANTACIONAL

Se estima que existen más de 1.300 enfermedades hereditarias recesivas (au-tosómicas y ligadas al cromosoma X), cuyos síntomas se expanden entre muy leves a severos, y que estas afectan al menos a 30 de cada 10.000 niños. Esto significa que entre 1 y 2 parejas de cada 100 se encuentran en riesgo de tener un hijo afectado por una condición genética recesiva (Henneman et al., 2017). En un estudio realizado en donantes de gametos para reproducción se identificó que el 56% de los individuos eran portadores de al menos una condición genéti-ca, además de constatar que un 3% de los embarazos por donación de gametos eran de riesgo, fácilmente minimizable mediante un test de portadores o un diagnóstico preimplantacional. Se concluyó que este resultado se podía extra-polar a parejas que buscan embarazos naturales (Abulí et al., 2016).

La práctica habitual es ofrecer este tipo de test a individuos en edad adulta con historia familiar de una enfermedad recesiva en particular, a las parejas y parientes de portadores identificados o a las parejas de individuos afectados por la enfermedad. Aun así, de este modo, únicamente una minoría de parejas portadoras serán identificadas, ya que la mayoría de los niños afectados nacen de parejas sin una historia conocida de esa enfermedad en concreto, y solo una minoría de los parientes pertenecientes a familias de alto riesgo solicitan este tipo de test.

Con el objetivo de adoptar medidas preventivas, los sistemas sanitarios de al-gunos países han ido realizando cribados de población de heterocigotos en adultos jóvenes en el periodo preconcepcional o prenatal, para enfermedades recesivas relativamente comunes, pero con una morbilidad significativa y una esperanza de vida reducida.

Por ejemplo, en algunos países del Medio Este y regiones Mediterráneas (Cer-deña, Israel, Chipre o Turquía) el screening para beta-talasemias es obligatorio debido a que históricamente estos países han tenido una gran incidencia de esta enfermedad (Henneman et al., 2017). En Cerdeña, el número de niños por año nacidos con beta-talasemia mayor se redujo sustancialmente, pasando de 1 de cada 250 nacimientos a 1 de cada 1.660 en 2009, con una prevención efec-tiva del 85% de los casos. Resultados similares se obtuvieron en Chipre (Cao et al., 2013). Se calcula que para la beta-talasemia mayor se podrían ahorrar hasta 1.115.591 euros por paciente afectado.

Otros ejemplos incluyen paneles de determinadas enfermedades dirigidos a co-munidades específicas, como individuos con ascendencia judía Askenazi, donde

201


el análisis de portadores ha contribuido en un descenso sustancial del número de niños nacidos con enfermedades como el Tay-Sachs. Estos programas han reducido en un 90% la presencia de la enfermedad en estas comunidades (Lew et al., 2015). En Australia, donde se realizó un screening dirigido a adolescentes de la población Askenazita, se concluyó que este era una estrategia primaria de prevención altamente efectiva en términos de disminución de su incidencia, pero también a nivel económico, así como que la implementación rutinaria por parte de la atención primaria podría optimizar la opción reproductiva informa-da en individuos Askenazis y por ello podría resultar en una prevención casi completa de esta enfermedad. En otro estudio australiano, se confirmó que el screening preconcepcional o preimplantacional de la enfermedad de Tay-Sachs resulta más coste-eficiente que la identificación retrospectiva de padres porta-dores una vez se produce el nacimiento de un niño afectado, por lo que el aná-lisis de los individuos de esta población resulta económicamente beneficioso (Warren et al., 2005).

En España, otra enfermedad autosómica recesiva, la fibrosis quística, tiene una prevalencia de 1 caso por cada 5.000 nacimientos y 1 de cada 35 individuos es portador de la enfermedad, según la Federación Española de Fibrosis Quística. Algunos países como Estados Unidos, Italia y Australia ofrecen test de portado-res para esta enfermedad. En este último, se llevó a cabo un estudio en el que, mediante el diagnóstico preimplantacional de la enfermedad, se evitaban hasta un 59% de los nacimientos de niños afectados, por lo que se concluyó que esta estrategia sería beneficiosa y ayudaría a las parejas a poder tomar decisiones informadas, ya sea en una primera gestación o en las sucesivas (Richard et al., 2012). Además, se estimó que, para una esperanza de vida del paciente de unos 36 años, podrían ahorrarse unos 417.357 euros, contribuyendo a la eficiencia del sistema sanitario.

CRIBADO NEONATAL

El cribado neonatal se viene llevando a cabo en muchos países, incluido España, con técnicas bioquímicas mediante la prueba del talón, la cual incluye, según el país o región, un número determinado de trastornos heredables y tratables relacionados con la hematología, la endocrinología o los desórdenes metabóli-cos, entre otros. Aunque para algunas enfermedades no se ha demostrado que el cribado neonatal cambie sustancialmente la prevalencia, sí que se ha obser-vado un aumento muy significativo en la calidad de vida y la supervivencia de los individuos afectados, por lo que su aplicación conlleva un beneficio para la salud pública en forma de prevención secundaria.

202


Entre 1 y 2 de cada mil recién nacidos aparentemente sanos padecen trastor-nos del metabolismo heredables los cuales, de no tratarse adecuadamente, po-drían ser causa de incapacidad permanente (Gema et al., 2008). Muchas de es-tas patologías, potencialmente tratables, no pueden ser detectadas utilizando los métodos de cribado neonatal actuales. La utilización de técnicas de secuen-ciación masiva (NGS) en este contexto tiene el potencial de permitir un scree-ning más extensivo de desórdenes a los que los niños pueden estar expuestos a desarrollar durante la infancia. En un estudio reciente, se demostró que en un 69% de los individuos con errores del metabolismo presentes en el momento del nacimiento, un panel NGS ayudaba a evitar más pruebas invasivas, peligro-sas, largas o costosas (Ghosh et al., 2017). Además, se amplía la información en algunas enfermedades, repercutiendo directamente en el pronóstico y las opciones terapéuticas susceptibles de ser aplicadas.

Por ejemplo, en el caso de la fenilcetonuria, el más frecuente de los trastornos metabólicos hereditarios, el éxito del tratamiento depende de que se detecte la enfermedad antes de la sospecha clínica en base a los síntomas. Los pro-gramas de screening en el recién nacido y el tratamiento dietético modifican drásticamente su pronóstico. En España se inició su cribado mediante la prueba del talón en los años 70, sin embargo, existen más de 500 mutaciones descritas para el gen implicado en esta patología (gen PAH). Según la mutación o muta-ciones que se den lugar en un recién nacido, este presentará una forma más leve o más grave de la enfermedad. Relacionar estas mutaciones con las ma-nifestaciones clínicas ayuda a predecir la gravedad de la enfermedad. Además, conocer estas diferencias genotípicas permite seleccionar a pacientes candida-tos para cierto tipo de tratamientos ya que, por ejemplo, niños con mutaciones leves responden mejor a algunas terapias (Sant Joan de Déu, 2017). En un es-tudio se estimó que los costes asociados al tratamiento de esta enfermedad a lo largo de la vida de un afectado equivaldrían a unos 26.854 euros, con lo que además de las repercusiones en la salud del paciente se obtendría un ahorro importante para el SNS (Doble et al., 2017).

En el caso de la fibrosis quística, un estudio concluye que la utilización de téc-nicas NGS juntamente con métodos de diagnóstico tradicionales proporciona una mayor sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo (Baker et al., 2014).

203


FARMACOGENÉTICA

Las variaciones genéticas entre individuos influyen en las diferencias en la res-puesta a fármacos: de un 20 a un 40% de las diferencias interindividuales en el metabolismo y respuesta a medicamentos es atribuido a los factores genéticos (Ventola, 2013). De hecho, para ciertos fármacos o grupos de estos, se ha de-mostrado que la genética es la influencia más importante en los resultados es-perados del tratamiento con este fármaco. Aplicando estos conocimientos, se pueden prescribir fármacos mejorando la eficacia y disminuyendo la toxicidad y los efectos secundarios asociados.

En Europa, las reacciones adversas a fármacos son responsables de una morbi-lidad y mortalidad considerable. Se estima que aproximadamente un 5% de las admisiones en los hospitales están causadas por efectos adversos provocados por fármacos, un 5% de los pacientes hospitalizados padecerán alguna durante su estancia y, en global, estas reacciones causan unas 197.000 muertes anuales por toda Europa (este último dato se extrapoló de un metaanálisis de estudios realizados en hospitales de EE. UU.) (Bouvy et al., 2015).

Existen algunos casos en los que este problema se manifiesta de forma muy cla-ra. Por ejemplo, la warfarina es un anticoagulante que ha sido un tratamiento estándar durante más de 50 años para tratar el tromboembolismo. Su uso está muy extendido a pesar de producir una morbilidad y mortalidad significativa. De hecho, es la segunda causa de visita a los servicios de urgencias y la más ha-bitual de muerte por motivos relacionados con fármacos (Epstein et al., 2010).

Aunque para conseguir una dosis estable y terapéuticamente efectiva entran en juego diversos factores como la edad, el peso, la dieta, etcétera, aproxima-damente un 44% de la variancia en la dosis de warfarina está relacionada con factores genéticos que varían entre individuos (Takeuchi et al., 2009). De he-cho, en el estudio se concluyó que un 30% de las hospitalizaciones debidas a sangrado o tromboembolismo en pacientes que iniciaban un tratamiento con warfarina podrían ser evitadas si previamente se conociera su respuesta indivi-dual al fármaco basada en su genotipo.

La efectividad de los fármacos varía según el área terapéutica a la que nos refi-ramos, aunque se mueve entre un 38% y un 75%. Por ejemplo, en los trastornos depresivos mayores, que suponen una carga clínica y económica significativa en todo el mundo, la ratio de respuesta al tratamiento inicial con antidepresi-vos es de solo un 49,6%. Un estudio demostró que esta ratio mejoraba en un 70% realizando un test de farmacogenética a los individuos afectados, incre-

204


mentando su calidad de vida. Además, se mejoró el coste-efectividad del trata-miento (Hornberger et al., 2015).

Recientemente, se ha aprobado el proyecto MEDEA, que tiene como objetivo implementar un sistema para la prescripción individualizada en el Servicio Ex-tremeño de Salud (EUROPAPRESS, 2017). Poder contar con las conclusiones de esta experiencia de implementación en una región puede ser muy informativo para plantear expandir la idea a nivel nacional.

ENFERMEDADES COMPLEJAS

Las enfermedades complejas, como la osteoporosis, la artrosis, la diabetes, la hipertensión arterial o la hipercolesterolemia familiar, están causadas por la interacción de múltiples genes y factores ambientales. Esta última es un tras-torno muy frecuente y se estima que se presenta al menos en 1 de cada 400 personas de la población general. En España, se calcula que existen 100.000 afectados, según la Fundación Hipercolesterolemia Familiar.

A pesar de su relevancia, la hipercolesterolemia familiar continúa siendo una enfermedad subdiagnosticada y subtratada. En un estudio llevado a cabo en el 2016, se observó que solo un 15% de los portadores de mutaciones patogénicas para la enfermedad habían sido diagnosticados según los criterios habituales, basados en su historial clínico. También observaron que, siguiendo únicamente criterios de historial clínico, solo un 24% de los portadores de mutaciones tenían los requisitos para acceder a un análisis genético (Abul-Husn et al., 2016). Ade-más, en otro estudio, se puso de manifiesto que los costes directos anuales que suponía esta enfermedad eran equivalentes a 2.390 millones de euros y que su incidencia podría reducirse hasta en un 51% con una terapia profiláctica con estatinas (Doble et al., 2017).

En su conjunto, estos hechos son un claro ejemplo de los beneficios directos que el conocimiento de la información genética supone en el caso de enferme-dades complejas.

205


REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Abul-Husn, N. S. et al. (2016). “Genetic identification of familial hypercholeste-rolemia within a single U.S. healthcare system” Science. doi: 10.1126/science.aaf7000.

Abulí, A., Boada, M., Rodríguez Santiago, B. et al. (2016). “NGS Based Assay for the Identification of Individuals Carrying Recessive Genetic Mutations in Re-productive Medicine” Hum Mutat. doi:10.1002/humu.22989.

AMGEN (2016). “Landmark deCODE genetics Study Points to a New Mechanism that Affects Cholesterol Levels and The Risk of Heart Disease.” Nota de pren-sa.

Baker, M. W. et al. (2014). “Improving newborn screening for cystic fibrosis using next-generation sequencing technology: a technical feasibility study” Genetics in Medicine. doi: 10.1038/gim.2014.209.

Bandrés, F., Delgado, S. y Bandrés, S. (2008). “Implicaciones Éticas y Legales de la Investigación Biomédica.” Madrid.

Blank, P. R. et al. (2011). “KRAS and BRAF mutation analysis in metastatic co-lorectal cancer: a cost-effectiveness analysis from a Swiss perspective” Clin Cancer Res. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-10-2267.

Bouvy, J. C. et al. (2015). “Epidemiology of adverse drug reactions in Europe: a review of recent observational studies” Drug Saf. doi: 10.1007/s40264-015-0281-0.

Cao, A. et al. (2013). “The Prevention of Thalassemia” Cold Spring Harb Pers-pect Med. doi: 10.1101/cshperspect.a011775.

Cardoso, F. et al. (2016). “70-Gene Signature as an aid to treatment decisions in early-stage breast cancer” N Engl J Med. doi: 10.1056/NEJMoa1602253.

Codina-Solà, M. et al. (2017). “Provision of Genetic Services for Autism and its impact on Spanish families” J Autism Dev Disord. doi: 10.1007/s10803-017-3203-4.

Richard, N. et al. (2012). “Cost-effectiveness of carrier screening for cystic fibro-sis in Australia” J Cyst Fibros. doi:10.1016/j.jcf.2012.02.007

Daoud, H. et al. (2016). “Next-generation sequencing for diagnosis of rare di-seases in the neonatal intensive care unit” CMAJ. doi: 10.1503/cmaj.150823

Doble, B. et al. (2017). “Prioritising the application of genomic medicine” npj Genomic Medicine. doi:10.1038/s41525-017-0037-0

206


Dopazo, J. et al. (2016). “267 Spanish Exomes Reveal Population-Specific Di-fferences in Disease-Related Genetic Variation” Mol Biol Evol. doi: 10.1093/molbev/msw005

Epstein, R. S. et al. (2010), “Warfarin genotyping reduces hospitalization rates results from the MM-WES (Medco-Mayo Warfarin Effectiveness Study)” J Am Coll Cardiol. doi: 10.1016/j.jacc.2010.03.009.

Europapress (16 de octubre, 2017). “Navarra, pionera en integrar el análisis del genoma humano en la atención sanitaria pública”. Nota de prensa.

Europapress (7 de octubre, 2017). “El consejo de Ministros aprueba Medea, un proyecto del SES para la implantación de la Medicina Personalizada”. Nota de prensa.

FDA (2013). Paving the Way for Personalized Medicine. Report.

Frank Vinluan (25 de mayo, 2017). “Amid Budget Concerns, NIH Preps Beta Test for Precision Medicine Plan” Xconomy.com. Nota de prensa.

Gema, M. et al. (2008). “Screening neonatal”. Asociación Española de Pedia-tría.

Ghosh, A. et al. (2017). “Diagnosing childhood-onset inborn errors of metabo-lism by next-generation sequencing”. Archives of disease in childhood. doi: 10.1136/archdischild-2017-312738

Gitlin, J. M. (2011). “Economic Impact of the Human Genome Project” Battelle Technology Partnership Practice.

Hospital Sant Joan de Déu. (2017). Guía metabólica. Informe.

Henneman, L. et al. (2017). “Responsible implementation of expanded carrier screening” Eur J Hum Genet. doi: 10.1038/ejhg.2017.159.

Hornberger, J. et al. (2015). “Cost-effectiveness of combinatorial pharmacoge-nomic testing for treatment-resistant major depressive disorder patients” Am J Manag Care.

Kaiser, A. (2016). “Saudi gene hunters comb country’s DNA to prevent rare di-seases” Science. doi: 10.1126/science.aal0473

Kalia, S. et al. (2016). “Recommendations for reporting of secondary findings in clinical exome and genome sequencing, 2016 update (ACMG SF v2.0): a policy statement of the American College of Medical Genetics and Genomics” Gene-tics in Medicine. doi: 10.1038/gim.2016.190

207


Lazaridis, K. et al. (2016). “Outcome of whole exome sequencing for diagnos-tic odyssey cases of an individualized medicine clinic” Mayo Clin Proc. doi: 10.1016/j.mayocp.2015.12.018.

Lew, R. M. et al. (2015). “Ashkenazi Jewish population screening for Tay-Sachs disease: the international and Australian experience” J Paediatr Child Health. doi: 10.1111/jpc.12632.

Hindorff, L. A. et al. (2017). “Prioritizing diversity in human genomics research” Nat Rev Genet. doi: 10.1038/nrg.2017.89.

Markets & Markets, (2016). Genomics Market Trends & Global Forecasts to 2020. Report.

Monroe, G. et al. (2016). “Effectiveness of whole-exome sequencing and costs of the traditional diagnostic trajectory in children with intellectual disability” Genetics in Medicine. doi: 10.1038/gim.2015.200.

Wade, N. (17 de noviembre, 2009). “A Genetics Company Fails, Its Research Too Complex” The New-York Times. Nota de prensa.

OMS (2017). Informe de enero del 2017 sobre datos mundiales hasta 2015. Recu-perado de: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/

Instituto Roche (2017). “Propuesta de Recomendaciones para una Estrategia Estatal de Medicina Personalizada de Precisión”. Informe.

Soden, S. et al. (2014). “Effectiveness of exome and genome sequencing guided by acuity of illness for diagnosis of neurodevelopmental disorders” Sci Transl Med. doi: 10.1126/scitranslmed.3010076.

Takeuchi, F. et al. (2009). “A genome-wide association study confirms VKORC1, CYP2C9, and CYP4F2 as principal genetic determinants of warfarin dose” PLoS Genet. doi: 10.1371/journal.pgen.1000433.

Thomson Reuters (2014). “The world in 2025. 10 predictions of innovation”. Re-port.

Vassy, J. et al. (2017), “The Impact of Whole-Genome Sequencing on the Pri-mary Care and outcomes of Healthy Adult Patients: A Pilot Randomized Trial” Ann Intern Med. doi: 10.7326/M17-0188

Ventola, C. L. (2013). “The role of pharmacogenomic biomarkers in predicting and improving drug response” PT,

Warren, E. et al. (2005). “Cost-effectiveness of a school-based Tay-Sachs and cystic fibrosis genetic carrier screening program” Genet. Med.

208


Wolf, S. et al. (2017) “Navigating the research–clinical interface in genomic me-dicine: analysis from the CSER Consortium” Genetics in Medicine. doi:10.1038/gim.2017.137

PROYECTOS DE MEDICINA GENÓMICA INTERNACIONALES

deCODE Genetics. https://www.decode.com

Estonian Genome Centre. http://www.geenivaramu.ee/en

GENOMEoftheNETHERLANDS, http://www.nlgenome.nl/

Saudi Human Genome Program. http://shgp.kacst.edu.sa/site/

FarGen – Faroe Genome Project. http://www.fargen.fo/en/

Genomics England. https://www.genomicsengland.co.uk/

Scottish Genome Partnership. https://www.scottishgenomespartnership.org/

All of Us. Precision Medicine Initiative US. https://allofus.nih.gov/

Genome Asia 100K. http://www.genomeasia100k.com/

The Korea Genome Project, http://koreangenome.org/

French National Alliance for Life Sciences and Health. France Médecine Géno-mique 2025. http://www.gouvernement.fr/sites/default/files/document/do-cument/2016/06/22.06.2016_remise_du_rapport_dyves_levy_-_france_me-decine_genomique_2025.pdf

PGH Foundation, Australia, 2015. http://www.phgfoundation.org/news/17075/

Personalised Medicine Action Plan, German Government. http://www.gesund-heitsforschung-bmbf.de/de/4950.php

BeMGI – Belgian Medical Genomics Initiative. https://www.genome.gov/multi-media/slides/gm6/09_gert_matthijs_belgium.pdf

Finland Genome Project. www.sisuproject.fi

Japan Program for Promotion of Genomic Medicine. http://www.amed.go.jp/en/program/list/04/01/046.html

Human Genomic Initiatives and Genetic Epidemiology of India. https://www.genome.gov/multimedia/slides/gm6/24_s_sinha_india.pdf

Grece Genomic Medicine Aliance. http://www.genomicmedicinealliance.org/

209


Oncotyrol, Centre for personalised cancer medicine. http://www.oncotyrol.at/en/

Genome Denmark. http://www.genomedenmark.dk/english/

Genome Canada https://www.genomecanada.ca

Qatar Genome http://www.qatarbiobank.org.qa/qatar-genome/about-qatar-genome-programme

Singapore Pharmacogenomics and Personalized Medicine Program https://www.a-star.edu.sg/tlgm/research/pharmacogenomics-and-personalized-me-dicine-program.aspx

211

IMPACTE SOCIOECONÒMIC DE LA IMPLANTACIÓ DE LA NOVA OFICINA

JUDICIAL: ANÀLISI COST-BENEFICI

Àlvar Garola CrespoProfessor del departament d’enginyeria civil i ambiental de la UPC,

director del Gabinet d’Estudis Econòmics

Francesc Xavier Fabregat Vera Lletrat de la Administració de Justícia. Tribunal Superior de Justícia de Catalunya

Xavier Farriols Solà Consultor de projectes

Resum

La justícia és un dels pilars de l’estat del benestar i les seves actuacions tenen un gran impacte en termes econòmics. Per tant, és important avaluar les inversions en aquest àmbit per tal de posar en relleu la seva viabilitat. Aquesta ponència mostra els resultats d’una anàlisi cost-benefici aplicat al projecte de nova oficina judicial impulsat pel Departament de Justícia de la Generalitat de Catalunya. La Nova Oficina Judicial (NOJ) ha estat un dels eixos centrals de l’actuació en l’àmbit de la justícia a Catalunya en els darrers anys. Es tracta d’implantar el nou model d’oficina judicial i fiscal, i desenvolupar les noves tecnologies de comunicació i gestió de la informació en l’àmbit de l’Administració de justícia.Es posa en relleu l’abast de l’impacte que pot tenir la millora de l’eficiència en la justí-cia. S’explica la metodologia, els resultats obtinguts i la necessitat d’aplicar tècniques d’avaluació econòmica per tal d’avaluar l’impacte tant en els comptes de l’adminis-tració com en la societat en el seu conjunt.

1. Introducció

L’ús de tècniques d’avaluació d’inversions, com l’anàlisi cost-benefici, és un ele-ment cada cop més generalitzat dins del camp de la decisió pública a l’hora de portar a terme i de prioritzar actuacions des d’un punt de vista social. La seva utilització en àmbits diferents a les infraestructures i projectes industrials ha estat més limitada a causa de les dificultats que comporta en molts casos fer una valoració monetària de costos i beneficis.

212

Impacte socioeconòmic de la implantació de la Nova Oficina Judicial: anàlisi cost-benefici

Amb l’Acord de Govern del 20 de desembre de 2011, Catalunya es va sumar als països que han sistematitzat els procediments d’assignació pressupostària als molts projectes que es proposen des dels diferents departaments.

És aquest context on el Departament de Justícia de la Generalitat de Cata-lunya va impulsar el mateix any un estudi que volia ser una primera reflexió sobre l’impacte econòmic que representa, per als comptes de la Generalitat i per al conjunt de la societat, la millora en l’eficiència judicial. L’instrument clau d’aquesta millora havia de ser la Nova Oficina Judicial (NOJ).

La consultora Gabinet d’Estudis Econòmics va elaborar aleshores (2011) una pri-mera aproximació en base a dades encara provisionals del projecte. A la Llei Orgànica del Poder Judicial (2003: art 435-439) l’oficina judicial ja es defineix com l’organització de caràcter instrumental que serveix de suport i auxili a l’ac-tivitat judicial.

L’any 2012 es va fer un nou pas per a fer realitat la transformació de l’Admi-nistració de Justícia en un veritable servei públic, amb la presentació del llibre Línies Estratègiques per a la Modernització de l’Administració de Justícia. Un pro-jecte multidimensional i de llarg termini que plantejava actuacions en els quatre pilars fonamentals per al desenvolupament de la nova oficina judicial (Departa-ment de Justícia, 2012: 32-40): una nova organització interna, un nou disseny de l’aprofitament dels recursos humans, la implantació progressiva de l’expedient electrònic i la disponibilitat i adaptació dels edificis judicials. Fem una breu refe-rència a aquests quatre pilars o eixos d’actuació:

- Organització

En l’estructura de l’oficina judicial es distingeixen dos tipus d’unitats: les unitats processals de suport directe, per assistir directament a jutges i magistrats, i els serveis comuns processals que assumiran tasques centralitzades de gestió i suport.

- Recursos humans

La implementació de l’oficina judicial implica també una nova ordenació del personal que s’hi ha d’adscriure amb l’objecte d’optimitzar els recursos, amb una major especialització, i introduir noves tècniques de gestió i metodologies de treball, concretament la noció del treball en xarxa.

213

Àlvar Garola Crespo, Francesc Xavier Fabregat Vera i Xavier Farriols Solà

- Tecnologies de la informació i la comunicació

Les TIC conformen l’àmbit d’actuació imprescindible per a la modernització de la justícia i que la farà més eficient i propera al ciutadà. Han de donar solució al nou model organitzatiu, a l’expedient judicial electrònic, a les eines de gestió i control i a la interoperabilitat o fluïdesa de comunicació amb d’altres actors o entitats relacionades. És il·lustradora la consulta del mapa d’entitats que va ser-vir de full de ruta en aquesta actuació (Departament de Justícia, TIC 2012:53).

El sistema e-justícia.cat adquireix un protagonisme especial. Amb l’expedient judicial electrònic s’ha de poder obtenir més informació, dades en temps real dels assumptes registrats i resolts, pendents, execucions, resolucions dictades, comunicacions i arxivament dels expedients.

L’Acord de Govern de 25 de novembre de 2014 va donar suport pressupostari durant un període de set anys a la implementació del nou model organitzatiu, a l’adaptació de tots els agents implicats en les noves formes de gestió i a la introducció de les noves tecnologies. Per aquest motiu, a efectes pràctics, el programa s’estén des del 2015 al 2021.

- Disponibilitat i adequació d’espais

L’Acord de Govern de 22 de setembre de 2015 va aprovar el Pla director d’equi-paments judicials 2014-2020. El Pla preveu la construcció de tres nous edificis -Palau de Justícia de Tarragona, l’Audiència Provincial de Barcelona i els jutjats de Balaguer-, la reforma integral o ampliació d’edificis del departament ja en funcionament, l’arrendament de nous locals i l’adaptació general dels espais als requeriments de la NOJ.

En el següent gràfic es mostra el detall de les actuacions que ja s’estan rea-litzant. El total d’inversió puja a 386 milions d’euros periodificats en set anys, un 45% dels quals es destina a tecnologies d’informació i comunicació (TIC); un percentatge similar correspon a equipaments i la resta a organització i R. H. Les dades procedeixen del document de Línies Estratègiques per a la Modernitza-ció de l’Administració de Justícia (2012:51) actualitzades, només pel que fa als equipaments, per la inversió més ajustada aprovada a l’Acord de Govern de la Generalitat de Catalunya el 15 de setembre de 2015.

214


Gràfic 1: Inversió anual desagregada de la nova oficina judicial (milions d’euros)

Font: Elaboració pròpia a partir de les dades del Pla Director d’Equipaments judicials de 2015 i del document de Línies Estratègiques per a la modernització de l’Administració de Justícia (dades TIC, organització i R. H).

Com s’acaba d’indicar, l’objectiu d’aquestes inversions és la millora de l’eficièn-cia de l’administració de justícia a Catalunya, fet que s’hauria de materialitzar en una disminució de la durada de la tramitació dels casos i, per tant, en un augment del nombre de casos que resolen anualment els jutjats.

Recordem que de l’eficiència de la justícia en depèn la posada en circulació més tard o més d’hora de molts diners retinguts a l’espera que es resolguin els pro-cessos judicials en curs. En el moment d’iniciar-se l’elaboració del Pla la xifra arribava als 41.600 milions d’euros retinguts, segons que va fer públic l’alesho-res consellera de Justícia (Fernández Bozal, 2011). L’impacte de la millora de la justícia és precisament anticipar al màxim la introducció en el circuit econòmic d’aquesta massa monetària. Anticipar, ni que sigui uns mesos, la posada en cir-culació d’una quantitat equivalent al 20% del PIB català o al pressupost conso-lidat de la Generalitat tindria forçosament un impacte sensible sobre l’activitat econòmica i l’ocupació. D’altra banda, la millora de l’eficiència de la justícia per-met incrementar la seva capacitat de gestió de casos sense necessitat de crear nous jutjats.

215


Aquesta ponència es proposa adequar l’anàlisi de viabilitat fet el 2011 a les no-ves dades d’inversió per tal de constatar la important rendibilitat de les inversi-ons en l’àmbit de la justícia.

2. Plantejament de l’anàlisi de rendibilitat de les inversions

Aquest és el punt de partida de la nostra anàlisi. L’element clau serà comparar la viabilitat del conjunt descrit d’actuacions combinades valorades en 386 mi-lions d’euros, que no tenen un retorn econòmic directe i tangible, amb el que passaria si no es portés a terme. L’anàlisi d’aquesta alternativa passiva ens per-met quantificar els beneficis de les actuacions a través del còmput dels costos de posada en marxa de nous jutjats evitats.

Inicialment es va quantificar en un 15% -aconseguit de manera progressiva du-rant un període de set anys- l’augment de l’eficiència derivada de la reestructu-ració de tasques, intensificació de les TIC i adequació d’espais. Però, en no dis-posar encara d’una estimació actualitzada a partir de dades reals, a data d’avui hem reenfocat l’estudi deixant les conclusions obertes i dependents de la ràtio d’eficiència finalment comprovada. És a dir, operarem a la inversa: disposem dels costos i d’un ventall de beneficis que depenen directament de la hipòtesi d’augment d’eficiència. Trobarem l’eficiència mínima requerida i la repercussió d’increments addicionals d’aquesta sobre la rendibilitat socioeconòmica de la NOJ. En fer-se pública la dada actualitzada d’increment d’eficiència, es podrà concretar l’impacte.

Un aspecte metodològic a destacar en la quantificació de les inversions és que les corresponents a equipaments es computen per l’import estimat anual que es correspondria amb una operació de finançament estructurat a llarg termini en base a l’establiment d’un dret de superfície, fórmula utilitzada de manera habitual pel Departament de Justícia.

Per a portar a terme l’anàlisi dels beneficis, en primer lloc farem una previsió del nombre de casos que hauran de resoldre els jutjats de Catalunya en els propers anys. Es va definir un model economètric que relacionava el nombre de casos amb la demografia i l’activitat econòmica. Aquest model gaudeix d’una alta fia-bilitat amb dades de la darrera dècada.

216


Quadre 1. El model utilitzat

Ci= α + β PIBi + Δ Pobi

On: Ci : nombre de casos resolts any iPIBi: PIB de Catalunya en milions euros l’any iPobi: Població de Catalunya l’any i

Els resultats obtinguts són: α = -804124β = 1,19Δ = 0,25

Estadístics:Coeficient de correlació = 0,936Coeficient R2 = 0,876Estadístic F = 7,05Estadístics t: β = 0,14Δ = 0,70

Font: Impacte econòmic de la millora de l’eficiència en la justícia mercantil i anàlisi cost bene-fici de la nova oficina judicial (2011).

A partir d’aquesta xifra es pot estimar el nombre de jutjats unipersonals ne-cessaris per satisfer aquesta demanda de casos judicials. Per a fer-ho, es van utilitzar les previsions demogràfiques de l’Institut d’Estadística de Catalunya i les previsions econòmiques del Departament d’Economia de la Generalitat i Hispalink.

D’acord amb aquestes dades s’obté el nombre de casos que previsiblement hauria d’assumir la justícia catalana en els següents 15 anys i, en conseqüència, el nombre de jutjats que farien falta en cas de mantenir la mateixa estructura actual. Serien necessaris 128 nous òrgans judicials (Gabinet d’Estudis Econò-mics, 2011:36).

217


Gràfic 2: Evolució dels casos i dels nous jutjats estimats

Font: Impacte econòmic de la millora de l’eficiència en la justícia mercantil i anàlisi cost bene-fici de la nova oficina judicial (2011).

En funció dels paràmetres anteriors, tal com es veu en el gràfic 2, es pot calcular el nombre de jutjats que no caldrà construir i l’estalvi pressupostari que com-porta aquest increment d’eficiència.

Per a obtenir el cost de posar en marxa un nou jutjat es va partir de la informa-ció subministrada pel Departament de Justícia en base a un projecte de comp-tabilitat analítica per tipus de centre de cost que se situava en uns 930.000 euros anuals.

Amb aquestes dades ja es pot efectuar l’anàlisi cost-benefici amb diferents hipòtesis de millora d’eficiència, comparant els estalvis en la creació de nous jutjats amb els costos de posar en marxa i gestionar posteriorment la NOJ. L’anàlisi s’estén per un període de 20 anys, (2014-2033) mentre que el desple-gament de la NOJ estava previst que quedés completat el 2020 o 2021 com hem apuntat; les valoracions de costos i d’inversions estan fetes per aquest període.

Cal fer, per tant, una previsió de quins seran els costos que exigirà la NOJ un cop estigui totalment implantada. Per a fer aquest exercici s’ha considerat que a partir del 2020, el cost de la NOJ serà bàsicament la suma de les quotes dels drets de superfície i les despeses TIC necessàries, essent la despesa anual en aquest àmbit la mitjana de la que es produeixi en el període d’implantació. Cal tenir en compte que les inversions TIC incloses en la NOJ són la diferència entre

218


la despesa de mantenir el nivell informàtic actual i el que exigeix la NOJ. És, per tant, un increment de cost que, previsiblement, s’haurà de mantenir en el futur per a garantir el bon funcionament. En canvi, les despeses en organització i re-cursos humans que es plantegen en el període d’implantació no tornaran a ser necessàries un cop estigui en funcionament la NOJ.

Tenint en compte aquestes premisses es van estimar els costos i beneficis, com es mostra en el gràfic següent. En la mesura que la NOJ fa innecessari la creació de nous jutjats, els beneficis van augmentant fins a superar els costos. Els càl-culs es van fer en termes reals i en euros de 2014.

Gràfic 3: Evolució de l’impacte pressupostari de la NOJ 2014-2033 (milions d’euros)

ResultatsTIR 22%VAN 263.885.118 Taxa de descompte 8,20%TIR modificada 13,8%


219


Per a la interpretació dels resultats, partim de la següent xifra de cost de capital del moment en què s’havia de decidir endegar el projecte i de presentar-lo al debat pressupostari, suposant una proporció 50/50 entre fons propis i aliens. Entre parèntesi i en cursiva figuren els valors més recents com a element de contrast que més endavant es comentarà.

Bo espanyol a 10 anys (1,48%) 5,11% (cotització del 29/12/2011)Beta 1,30% (risc respecte la mitjana de mercat)Prima de risc (4,99%) 5,62% (mitjana de la rendibilitat per dividends de

les 20 primeres empreses de l’IBEX 35)

Cost dels fons propis (6,91%) 12,26%

IRS 10 anys (s/E 6 m) (0,95%) 2,42% (Butlletí Estadístic del Banc d’Espanya, apartat 19.2)

Estimació marge (1,50%) 3,50%Tipus impositiu (25%) 30%Cost fons aliens (1,84%) 4,14%

WACC (4,38%) 8,2%

En prendre la decisió, moment en què les condicions de finançament eren espe-cialment desfavorables, la TIR (Taxa Interna de Rendibilitat) de la NOJ se situa-va en un 22% amb la hipòtesi del 15% de previsió d’increment de productivitat. Es tracta d’una xifra molt elevada comparada amb el cost de capital de 8,2%, cosa que posa en evidència la gran rendibilitat d’aquesta inversió i que el conjunt d’actuacions es podien finançar en condicions de mercat. D’altra banda, la TIR modificada (utilitzant una taxa de reinversió del 5%), que és una opció molt més conservadora, se situava en un 13,8%, és a dir, també molt per sobre de la taxa de finançament definida en el projecte; una rendibilitat prou elevada com per fer elegible la inversió en termes purament pressupostaris.

Tenint en compte, com hem indicat, que no disposem de l’indicador actualitzat de millora de productivitat, hem elaborat el següent gràfic en el qual apareix el punt mort o nivell d’eficiència que se situa al voltant del 8%, si considerem la TIR; i 7,6%, si la referència és la TIR modificada, a partir de la qual l’impacte del projecte és positiu a efectes pressupostari i socioeconòmic. A partir d’aquest punt, l’impacte és més que proporcional a la millora d’eficiència.

220


Gràfic 4: Relació entre els guanys d’eficiència i la taxa de rendibilitat de la inversió (TIR Modificada1) (milions d’euros)

(1) La Taxa Interna de Rendiment Modificada (TIRM) calcula la rendibilitat del projecte incor-porant una taxa de reinversió dels beneficis que es vagin aconseguint (que no té per què coincidir amb la TIR del projecte original), i una taxa de finançament que recull el preu dels recursos que utilitzem per finançar l’actuació que s’està analitzant. Aquest indicador resol algun dels problemes de càlcul de la TIR, i sobretot dona un resultat més ajustat a les condicions de mercat.


Té sentit observar el cost de capital (valors en cursiva al quadre) que s’hauria d’assumir si es revisés la decisió i a partir d’ara es contractés un finançament individualitzat per al projecte NOJ. Els nivells de rendibilitat i autofinançament pressupostari es veurien substancialment incrementats i amb menor risc, per-què ja es partiria de dades contrastades en els propis jutjats

Cal valorar aquests resultats de manera molt positiva. Tot i les condicions res-trictives que s’han imposat en el model seguint els criteris de prudència, la NOJ no genera costos pressupostaris nets, ja que l’estalvi en la creació de nous jut-jats compensa amb escreix les inversions que s’han de portar a terme.

Per a cloure aquest apartat, un darrer element de reflexió en relació amb les dades utilitzades. Tota aquesta anàlisi s’ha fet sobre la base dels comptes de l’administració catalana, que és qui assumeix el cost d’implantar la NOJ. Per tant, quan s’han definit els costos de funcionament dels jutjats s’han utilitzat els que impliquen a la Generalitat. Cal tenir en compte però, que l’Administra-

221


ció Central també aporta part dels recursos necessaris per a fer funcionar els jutjats. Si bé caldria dades més actualitzades, les xifres del període 2001-2004 indicaven que l’Estat aportava al finançament de la justícia a Catalunya prop del 25% addicional al que hi destinava la Generalitat sense que s’especifiqués quina part era de funcionament directa dels jutjats (sou dels jutges, etc.) i quina era funcionament dels organismes de direcció de l’administració judicial (Bosch i Espasa, 2005).

És a dir, tota l’anàlisi anterior s’ha fet en base a les dades d’inversió i d’estalvi de l’administració catalana, que com hem vist obté resultats positius d’aquest esforç inversor. Però, a més, en la mesura que les actuacions de millora de l’efi-ciència comportin una menor necessitat de nous jutjats, això també incidirà en un estalvi en els recursos que l’administració central destina a la justícia a Cata-lunya, que no està inclòs en els resultats anteriors.

Aquest estalvi en els comptes de l’Administració central, producte de les inver-sions fetes per l’Administració de la Generalitat, seria bo que es pogués distri-buir i que s’invertís en actuacions a Catalunya.

3. Impacte indirecte: impacte sobre els costos d’altres administracions

L’anàlisi anterior se centra en els estalvis generals a l’administració catalana que produeix una millora en l’eficiència producte de les inversions en la Nova Oficina Judicial. A nivell de mòduls concrets d’aplicació tenim constància de re-sultats força eloqüents i que afecten també a d’altres departaments.

És el cas de la Gestió de Requeriments Policials en què les solucions aplicades han tingut (Fabregat, 2016) el següent impacte compartit entre els departa-ments de Justícia i Interior, basant-nos en la comparació entre el sistema tal com estava organitzat al moment d’iniciar-se les actuacions de racionalització l’any 2005 i el vigent el 2015:

- Disminució en un 53% de les hores de dedicació del personal en els trà-mits (en valors absoluts: 168.000 hores).

- Disminució en un 74% del paper generat.

- Disminució en un 52% dels costos de la fase operacional (bàsicament personal).

- A part dels beneficis més intangibles com l’augment de la qualitat i se-guretat, la reducció de terminis i la major accessibilitat.

222


Un altre element que demostra l’evolució cap a l’eficiència és la constatació el 2015 (Fabregat, 2016) que els jutjats que havien implantat el sistema e-justicia.cat havien reduït els temps dels procediments entre un 19% i un 26 % (de 162 a 132 o inclús 120 dies). Això gràcies a que s’havia arribat a un 55% de les deman-des civils tramitades per via telemàtica, cosa que comporta signatura i notifica-cions electròniques. No disposem encara de dades globals, però els exemples són significatius per a il·lustrar la tendència.

4. Impacte indirecte: l’alliberament de recursos. El cas dels processos con-cursals

Un dels elements als quals ens hem referit anteriorment és la importància dels recursos econòmics que estan pendents de resolució judicial. Alliberar més rà-pidament aquests recursos té efectes econòmics importants.

Això queda clarament exemplificat a l’àmbit mercantil-concursal i en aquest tercer apartat ho documentem amb l’interès de posar en relleu el fet que, si la NOJ aconsegueix reduir la durada del procés concursal, no es produiria la pèr-dua de valor dels actius que es dona actualment sobre els creditors que tenen recursos a l’empresa concursada (proveïdors, bancs, treballadors, hisenda...).

Gràfic 5: Relació entre la durada del procés concursal i la recuperació de crèdits

Font: Elaboració pròpia, a partir de les dades del Banc Mundial.

223


Per a quantificar aquesta pèrdua de valor, s’ha realitzat un exercici basat en dades internacionals –del Banc Mundial (2011)– on es relacionava la durada dels procediments en l’àmbit concursal amb la recuperació dels crèdits. L’anàlisi economètrica dona com a resultat una forta correlació entre les dues variables considerades amb taxes de correlació de més del 80%, i R2 per sobre del 70%. L’equació polinòmica és la que dona una major R2.

Aquestes xifres es van adaptar el 2011 al cas català amb l’ajut de les estadísti-ques concursals, de les bases de dades d’informació econòmica procedents del Registre Mercantil (SABI) i a través de l’anàlisi concret d’una mostra de processos concursals als jutjats mercantils de Barcelona, anàlisi que segueix en curs.

No ens consta informació estadística exhaustiva sobre el volum de passiu de les empreses involucrades en aquests concursos a Catalunya. Per tant, es van utilitzar com a referència l’existent a escala espanyola (Van Hemmen, 2010) i es va derivar una xifra de 1.966 milions per a Catalunya atenent al nombre d’empreses afectades segons dades de l’INE (Gabinet d’Estudis Econòmics, 2011:20).

Combinant aquesta informació es va obtenir en aquell moment una taxa ajusta-da de recuperació del crèdit equivalent al 24,9% del passiu exigible.

A partir de les xifres anteriors, i utilitzant el model que s’ha definit anterior-ment, es pot avaluar quins serien els efectes sobre la recuperació dels crèdits en reduir la durada del procés concursal.

Atès que hom pretén avaluar el potencial que representa per a l’economia ca-talana incidir en aquesta millora de l’eficiència judicial destaquem en aquesta anàlisi la hipòtesi molt ambiciosa que la durada del procés concursal es redueix a la meitat, passant de 32 mesos a 16. D’aquesta manera, la taxa de recuperació del crèdit passaria del 24,9% al 32,9%, és a dir, augmentaria en vuit punts per-centuals.

224


Gràfic 6. Recuperació dels crèdits en els tres escenaris definits (en % sobre el passiu exigible)

Font: Impacte econòmic de la millora de l’eficiència en la justícia mercantil i anàlisi cost bene-fici de la nova oficina judicial (2011). En l’escenari alt s’han eliminat de la mostra aquelles em-preses en què el pagament dels crèdits hagués estat inferior al 5%. L’escenari baix consisteix en eliminar de la mostra aquelles empreses que han satisfet el 100% dels seus crèdits a causa de les aportacions de capital dels seus propietaris.

Si s’apliquen aquests percentatges al passiu exigible considerat, s’obté el valor dels crèdits que es recuperarien si es reduís la durada del procés concursal.

Cal tenir en compte altres dos factors:

D’una banda, les dades de l’anàlisi de la mostra d’empreses utilitzada en aquest estudi mostren que hi ha un deteriorament dels actius, que és previ a l’inici del procés concursal. Segons les dades de la mostra, la valoració dels actius que fan el administradors concursals és, de mitjana, un 45% inferior a la que marca el balanç de l’empresa. Aquest percentatge no es pot, per tant, recuperar amb una disminució de la durada del procés, sinó que depèn d’altres factors. Aquest fet s’ha de tenir en compte, ja que redueix sensiblement la possibilitat de recu-perar els crèdits.

225


De l’altra, el model economètric dissenyat presenta, com hem vist, un grau de confiança, mesurat en l’estadístic R2, del 72,1%. Això indica que la reducció de la durada del procés concursal només explica un 72,1% de la variabilitat de la recuperació dels crèdits.

Per tant, si s’aplica l’increment de la recuperació del crèdit que s’obtenia en el gràfic anterior, al passiu exigible afectat per aquests processos, i li traiem un 45% corresponent al deteriorament previ dels actius, i sobre aquesta xifra s’aplica un 72,1% del grau de confiança del model, s’obtindrà com a resultat el valor dels crèdits recuperats pel fet de reduir de 32 a 16 mesos la durada del processos concursals. En l’escenari central, la xifra se situaria en 62,7 milions d’euros (aplicació del 8% de millora sobre els 1.966 milions de passiu exigible, matisant-lo amb el 45% no recuperable que hem apuntat i tenint també en compte el 72,08% de grau de confiança del model utilitzat).

Cal remarcar que aquests resultats corresponen a aplicar el percentatge de re-cuperació de crèdits del model a les dades concursals d’un sol any. Aquesta xifra depèn òbviament de la conjuntura econòmica, i cal tenir en compte els efectes de la crisi en el teixit empresarial català.

Aquesta quantitat seria un benefici econòmic per al país, ja que es correspon-dria a ingressos addicionals que rebrien les empreses, els bancs o els particu-lars. A més, aquests ingressos addicionals s’obtindrien per una menor degrada-ció dels actius empresarials, per tant, es tractaria d’un benefici net.

En la mesura que aquests ingressos tornessin al cicle productiu, ja sigui en for-ma d’inversions, de despesa o de renda, es produiria un efecte multiplicador sobre l’economia del país.

Aquest efecte multiplicador es pot mesurar a partir de la metodologia input-out-put. Si l’apliquem als resultats obtinguts anteriorment quant a increment de recuperació del crèdit, s’obté que els efectes globals serien de l’ordre de 93,2 milions d’euros (62,7 directes i 30,5 indirectes), el que significa un 0,04% del PIB català. Es tracta d’una xifra prou significativa si es té en compte que aquest augment del PIB s’aconseguiria només amb la millora de la justícia mercantil, i concretament en l’àmbit concursal.

Aquest augment de l’activitat productiva tindria també incidència en la creació de llocs de treball. Si es té en compte la productivitat sectorial definida a les taules input-output, l’increment en la recuperació de crèdits generaria al vol-tant de 1.100 llocs de treball addicionals.

226


5. Conclusió i línies d’ampliació de l’estudi

Les dades anteriors posen en evidència la gran rendibilitat que representen les inversions per millorar l’eficiència de la justícia. Rendibilitat pressupostària i so-cioeconòmica.

Totes aquestes dades s’han fet en base a establir hipòtesis conservadores, cosa que permet donar més solidesa als resultats aconseguits.

Metodològicament aquest exercici serveix per a contrastar com l’anàlisi cost-benefici és un instrument útil per analitzar inversions en temes més enllà de les infraestructures de transport que és on s’apliquen de manera sistemà-tica. Hi ha un gran potencial en d’altres temes de l’àmbit judicial on els costos evitats o els beneficis aconseguits poden ser molt més importants.

La futura publicació de la dada de millora d’eficiència dels partits judicials on s’ha implantat la NOJ permetrà aportar un resultat més concret de l’anàlisi re-alitzada.

Un aspecte colateral, no menor, és el de posar de manifest que, tot i no trac-tar-se d’una Col·laboració Publicoprivada, el que fa referència a la millora de l’eficiència de la justícia té molt a veure amb les TIC i és notori que la implicació de les empreses privades d’aquest sector, seleccionades en un procés de diàleg competitiu, amb el Departament de Justícia ha estat un dels puntals que han fet possible l’evolució positiva que hem analitzat. A partir d’aquesta experièn-cia, l’estructura TIC dissenyada es pot presentar a processos similars a d’altres Comunitats.

Finalment, les inversions en justícia tenen una forta repercussió econòmica que es posa en relleu en diferents vessants. L’anàlisi de la Nova Oficina Judicial mos-tra el favorable impacte sobre els comptes de l’administració de justícia, sobre d’altres administracions i sobre el global de l’activitat productiva. En aquest sentit, cal tenir en compte els impactes no monetitzats. Les millores en l’efici-ència en l’àmbit penal, civil, administratiu, etc., comportarien, previsiblement, uns beneficis pel que fa a la qualitat de vida de la població. La comptabilització d’aquests intangibles és una línia de treball interessant que donaria visibilitat a les inversions en l’àmbit judicial.

Àlvar Garola, Xavier Fabregat i Xavier Farriols

227


Bibliografia

Acord de Govern del 20 de desembre de 2011 d’aprovació de les directrius sobre el contingut i procediment d’elaboració de l’informe d’impacte pressuposta-ri, econòmic i social. Generalitat de Catalunya.

Acord de Govern del 25 de novembre de 2014 d’aprovació del Programa d’im-plementació i seguiment de l’oficina judicial i fiscal.

Acord de Govern del 15 de setembre de 2015, amb els corresponents annexos, d’aprovació del Pla d’Equipaments Judicials 2014-2020. Generalitat de Cata-lunya.

Bosch, N. i Espasa, M. (2005), “La despesa pública en Justícia”, Contribució al “Llibre Verd de l’Administració de Justícia”, Departament de Justícia.

Departament de Justícia (2012), “Línies Estratègiques per a la Modernització de l’Administració de Justícia”, Generalitat de Catalunya. Resum executiu i monogràfic sobre les TIC a l’Oficina Judicial.

Consejo General del Poder Judicial (2011), “Tribunales de Justicia Cataluña. Re-súmenes por Provincias Barcelona”. Sección Estadística Judicial.

Departament de Justícia (2012), “Línies estratègiques per a la modernització de l’administració de justícia. Resum executiu”. Generalitat de Catalunya.

FABREGAT, X. (2015), “TIC en la modernización de la justicia”, Conferència amb motiu del lliurament de premis “Administración judicial electrónica 2015”, Madrid, Sociedad de la Información, 6 de mayo.

FABREGAT, X. (2016), “e-justicia.cat, Sistema de Gestión Procesal de Cataluña”. Participació a la Jornada sobre “Sistemas de gestión procesal de la Adminis-tración de Justicia”. Generalitat de València, 17 de febrer.

FERNÁNDEZ BOZAL, P. (2011), “Cap a una justícia del segle XXI”, Fòrum Europa Tribuna Barcelona, conferència 21 d’octubre.

Gabinet d’Estudis Econòmics (2011), “ Impacte econòmic de la millora de l’efi-ciència en la Justícia mercantil i anàlisi cost-benefici de la Nova Oficina Judici-al”, desembre, 29-41.

Hispalink (2011), “Previsiones de crecimiento regional 2011-2013”.

IDESCAT (2011), “Producte Interior Brut de Catalunya. Base 2000”. Institut d’Es-tadística de Catalunya.

228


IDESCAT (2011), “Taula Input-Output de Catalunya 2005). Institut d’Estadística de Catalunya.

Llei Orgànica 19/2003 de 23 de desembre de reforma de la Llei Orgànica 6/1985 d’1 de juliol del Poder Judicial. Art. 435 a 439.

Rojas, J. (2009), “La liquidació concursal d’empreses: una ineficient reassigna-ció de recursos”, Revista Econòmica de Catalunya núm. 60.

VAN HEMMEN (2010), “Estadística concursal” Anuaris diversos anys. Colegio de Registradores de la Propiedad, Bienes Muebles y Mercantiles de España, Madrid.

World Bank (2010), “Doing Business 2011. Making a difference for entrepre-neurs”, IBRD/The World Bank.

84472 Ponencias Eix13 › MAILS › DOCS › 13_Web_EIX13.pdf · 2018-09-21 · l’eix present:...

Documents

Transcript of 84472 Ponencias Eix13 › MAILS › DOCS › 13_Web_EIX13.pdf · 2018-09-21 · l’eix present:...