Normalmente, se citan dos impactos principales de la tecnología en el empleo: la sustitución de los puestos de trabajo o la aumentación de los mismos. La aumentación consiste en que la tecnología aumenta al humano, que de esa forma mejora sus capacidades innatas. Es decir, la tecnología dota al humano de mayores capacidades analíticas, más memoria, más fuerza o de la capacidad de percibir señales que sin la tecnología serían inapreciables.
Recientemente, Jacques Bulchand y Santiago Melián han publicado un artículo que explica otro efecto que también se puede dar y que hasta ahora no se ha citado: la deaumentación (o la reducción) del humano. Este efecto se da cuando la tecnología realiza las tareas importantes y valiosas de un puesto de trabajo, dejando para el humano tareas menos gratificantes. Por ejemplo, un robot capaz de cocinar platos pero que necesita humanos que le suministren la verdura troceada, que rellenen los botes de salsa o que limpien el área de trabajo. Todas ellas tareas menos valiosas y menos gratificantes que la de cocinar el plato.
Publicación científica
El artículo se titula Worker deaugmentation risk in tourism and hospitality automation: evidence from a back-of-the-house occupation y ha sido publicado en la revista Current Issues in Tourism (Q1, posición 25/141 en la categoría de Turismo). El artículo se puede consultar en la dirección consultar el artículo en Current Issues in Tourism (no está disponible en formato abierto) o bien se puede acceder a una versión previa a la final en el repositorio de la ULPGC (acceder a la versión previa en el repositorio institucional de la ULPGC).
Resumen del trabajo
El resumen del trabajo es el siguiente:
Worker augmentation dominates current narratives about robotics and AI. These technologies may, however, also produce worker deaugmentation, which occurs when technology automates the tasks employees value most while leaving them responsible for lower-value, monotonous activities. This letter introduces worker deaugmentation, argues that it is particularly relevant in tourism and hospitality, where occupations combine diverse manual and cognitive tasks, and advances two propositions. We illustrate them in a back-of-the-house occupation, rating the 14 core tasks O*NET assigns to the cook occupation, evaluating each according to its subjective value and likelihood of automation. Expert assessments indicate that seven support the deaugmentation effect: five highly valued tasks are highly automatable, whereas two low-value tasks appear resistant to automation. These findings suggest that automation may reduce job quality and intrinsic motivation. A two-by-two framework distinguishes deaugmentation risk from beneficial automation and indicates where job design should intervene.
