Gestionar la inmigración

La inmigración es un desafío complejo del que depende no sólo el futuro de los propios inmigrantes, sino también el nuestro, porque el déficit demográfico español, que acaba de romper nuevos récords, exige del concurso de trabajadores extracomunitarios para pagar nuestras pensiones y mantener nuestro estado de bienestar.

Y, sin embargo, estamos dando respuestas demasiado simples a ese problema complejo, que también es una oportunidad, pero solo si sabemos gestionarlo. Porque, hasta ahora, la Unión Europea y sus Estados y, en España, las comunidades autónomas, han afrontado la distribución de inmigrantes y su acogida con una lógica matemática elemental, que genera frustraciones.

Todos los planes para la inmigración, como el francés anunciado en noviembre, establecen cuotas de inmigrantes para cada país según su población y tamaño. Y es una solución demasiado simple. La misma que está estudiando España con un «sistema de reparto para todas las comunidades» de los menores extranjeros no acompañados (menas).

Lo que proponemos desde la Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras (Racef) es un algoritmo para gestionar la inmigración; y, en especial la de los menores no acompañados, flexible y adaptable, que establezca las agrupaciones con tantas variables como sean necesarias para asignarlas de forma óptima tanto a los territorios como, en el caso de los menores, a las familias de acogida.

Cuantas más variables introduzcamos en el algoritmo, más precisa y, por tanto, exitosa será la integración de los inmigrantes mayores y los menores en las sociedades y familias de acogida. En este sentido, nuestro trabajo en el ámbito de la Fuzzy Logic, la teoría de subconjuntos borrosos, ha permitido ya grandes éxitos que salvan vidas cada día.

Me refiero a la asignación de donantes y receptores para transplantes de órganos llevada a cabo en Estados Unidos por nuestro académico, Alvin Roth, que le hicieron merecedor del premio Nobel. No menos celebradas han sido sus propuestas para otros problemas de «matching markets» (casación de oferta y demanda). En el mismo sentido, nuestros trabajos, a partir de la investigación de Arnold Kaufmann fueron pioneros también para lograr asignaciones óptimas en problemas de gestión públicos y privados, como el que ahora plantean los cupos migratorios.

Para la introducción de variables contamos, además, con el concurso de las nuevas herramientas de inteligencia artificial, big data, y máxima computación, que deberían ser aplicadas sin tardanza por nuestras administraciones.

De ese modo, los inmigrantes podrían ser asignados atendiendo a las necesidades y preferencias de los empleadores y de los propios inmigrantes en la economía en cada territorio con una precisión óptima. Con la misma lógica difusa, los menores inmigrantes no acompañados podrían no sólo reagruparse, por ejemplo, con sus hermanos u otros parientes cercanos; sino, también, en el barrio con un colegio más adecuado para ambos y con la familia que preferiría acoger dos en vez de uno y considerando, además, las preferencias de edad y cuantas otras variables -no hay límite- consideremos necesarias para que la asignación definitiva sea la mejor posible.

Jaime Gil Aluja es presidente de la Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras del Instituto de España.

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