Doxa 1950

La IA está haciendo que los economistas reconsideren la historia de la automatización

Los economistas han creído tradicionalmente que las nuevas tecnologías elevan a todos los barcos. Pero en el caso de la IA, algunos se preguntan: ¿algunos empleados se quedarán atrás?

Por Walter Frick

Ciencias económicas

Harvard Business Review

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Resumen. ¿La inteligencia artificial nos quitará el trabajo? A medida que la IA genera nuevos temores sobre un futuro sin empleo, es útil considerar cómo ha evolucionado la comprensión de los economistas sobre la tecnología y el trabajo. Durante décadas, los economistas fueron relativamente optimistas y señalaron que las oleadas tecnológicas anteriores no habían provocado un desempleo masivo. Pero a medida que la desigualdad de ingresos aumentó en gran parte del mundo, comenzaron a revisar sus teorías. Los modelos más nuevos sobre los efectos de la tecnología en el mercado laboral explican el hecho de que puede desplazar a los trabajadores y reducir los salarios. A largo plazo, la tecnología tiende a elevar los niveles de vida. Pero, ¿cuán pronto y con qué amplitud? Eso depende de dos factores: si las tecnologías crean nuevos empleos para las personas y si los trabajadores tienen voz en el despliegue de la tecnología.

¿Está la inteligencia artificial a punto de dejar sin trabajo a un gran número de personas? La mayoría de los economistas dirían que la respuesta es no: si la tecnología deja permanentemente a la gente sin trabajo, ¿por qué, después de siglos de nuevas tecnologías, todavía quedan tantos puestos de trabajo ? Afirman que las nuevas tecnologías hacen que la economía sea más productiva y permiten a las personas ingresar a nuevos campos, como el cambio de la agricultura a la manufactura. Por esa razón, los economistas históricamente han compartido una visión general de que cualquier agitación que pueda causar el cambio tecnológico está “en algún punto entre benigno y benévolo”.

Pero a medida que se lanzan nuevos modelos y herramientas de IA casi semanalmente, ese consenso se está resquebrajando. Cada vez hay más evidencia de que las tecnologías digitales han ayudado a aumentar la desigualdad en Estados Unidos y en todo el mundo. A medida que las computadoras han hecho que los trabajadores del conocimiento sean más productivos, por ejemplo, también han reducido la demanda de empleos de “salarios medios”, como oficinistas o asistentes administrativos. En respuesta, algunos economistas han comenzado a revisar sus modelos sobre cómo la tecnología (y en particular la automatización) afecta los mercados laborales. "La posibilidad de que las mejoras tecnológicas que aumentan la productividad puedan en realidad reducir el salario de todos los trabajadores es un punto importante a destacar porque a menudo se le resta importancia o se ignora", escriben Daron Acemoglu del MIT y Pascual Restrepo de la Universidad de Boston en un artículo reciente.

Esta nueva economía de la automatización mantiene la idea central de que, a largo plazo, la tecnología a menudo hace que los trabajadores sean más productivos y, por tanto, permite que sus salarios aumenten. Pero también plantea dos puntos importantes: primero, hay una gran diferencia entre usar tecnología para automatizar el trabajo existente y crear capacidades completamente nuevas que antes no podían existir. En segundo lugar, el camino de la tecnología depende en parte de quién decide cómo se utiliza. “La IA ofrece amplias herramientas para aumentar los trabajadores y mejorar el trabajo. Debemos dominar esas herramientas y hacer que funcionen para nosotros”, escribe el economista del MIT David Autor.

Los economistas entienden el mundo construyendo modelos. Esos modelos intentan capturar la realidad desordenada y en expansión de las economías modernas, pero están intencionalmente simplificados. El objetivo es ilustrar las opciones y compensaciones clave que dan forma a la economía. En el proceso, estos modelos a menudo ayudan a determinar aquello a lo que prestan atención las autoridades. A medida que los economistas actualizan sus modelos de automatización, están cambiando la comprensión del campo sobre lo que la tecnología hace a los trabajadores y cambiando el debate sobre cómo deberían responder los políticos y reguladores.

La carrera entre educación y tecnología.

La visión positiva de los economistas sobre la tecnología y lo que ésta afecta a los mercados laborales proviene de un lugar bastante sencillo. La historia del siglo XX es la de la tecnología que parece levantar a la mayoría de los barcos. En 1900, el 41% de los trabajadores estadounidenses trabajaban en la agricultura; en el año 2000, sólo el 2% lo hacía. Esa transición fue posible gracias a nueva maquinaria, como arados y cosechadoras, que primero funcionaban con caballos y luego se mecanizaban. Al mismo tiempo, la maquinaria creó un auge en la fabricación. Nuevas ciudades y pueblos surgieron en torno a nuevas empresas manufactureras, y la economía estadounidense se volvió más urbana, más industrial y mucho, mucho más rica. Los salarios aumentaron y las horas trabajadas disminuyeron. La proporción de trabajadores empleados en las ocupaciones más agotadoras físicamente cayó dramáticamente, según el historiador económico Robert Gordon. Estos cambios tuvieron muchas causas y no fueron inequívocamente buenos. Sin embargo, como concluye Gordon, mejoraron considerablemente el bienestar de los estadounidenses y no podrían haber ocurrido sin nueva tecnología.

La tecnología tiene el potencial de hacernos más productivos y hacer crecer el pastel económico, y esta dinámica sigue siendo fundamental para la comprensión de la prosperidad y el crecimiento por parte de los economistas. Sin la mecanización de la agricultura, el marcado aumento del nivel de vida observado en muchas partes del mundo durante los últimos dos siglos no habría sido posible. Esto se refleja en los modelos que generó esta historia. Pero esos modelos incluían una suposición crucial: que nadie quedó en peor situación.

Más tarde, los economistas laborales complicaron esa historia al distinguir entre trabajadores “altamente calificados” y “poco calificados”, lo que generalmente se aproxima usando datos sobre los niveles educativos. Esto les permitió modelar cómo las tecnologías podrían aumentar la desigualdad. Las computadoras hicieron que muchos trabajadores del conocimiento fueran mucho más productivos (gracias a innovaciones como las hojas de cálculo y el correo electrónico) y, por lo tanto, aumentaron sus salarios. Pero hizo menos por los trabajadores menos educados, lo que dio lugar a lo que los economistas de Harvard Claudia Goldin y Lawrence Katz llamaron una “carrera entre educación y tecnología”.

El pensamiento detrás de la “carrera” era que la tecnología requería más educación para desbloquear sus beneficios de productividad, por lo que creó una mayor demanda de trabajadores altamente educados. Eso creó potencial para la desigualdad, ya que los salarios de los trabajadores educados y en demanda aumentaron más rápido que los salarios de los trabajadores menos educados. A mediados del siglo XX en Estados Unidos, ese efecto se vio compensado por el hecho de que cada vez más personas iban a la universidad. Esos nuevos graduados satisficieron la demanda de trabajadores más educados, y los trabajadores sin título eran lo suficientemente escasos como para que sus salarios también pudieran aumentar. Pero cuando la proporción de estadounidenses que iban a la universidad comenzó a estabilizarse en la década de 1980 (pero la tecnología siguió mejorando), la nueva demanda de trabajadores educados quedó insatisfecha. De modo que los salarios de quienes tenían un título universitario aumentaron mucho más rápido que los de quienes no lo tenían, lo que aumentó la desigualdad.

Estos modelos ilustraron lo que se llamó “cambio tecnológico sesgado hacia las habilidades” y capturaron aspectos clave de cómo funcionan las formas tecnológicas. Generalmente nos hace más productivos, pero puede afectar algunas ocupaciones y habilidades más que otras. A pesar de su simplicidad, estos modelos hacen un trabajo decente al resumir los datos salariales de un siglo, como me dijo el economista del MIT David Autor en 2015 cuando le pregunté sobre su trabajo en esta área.

El problema, dijo Autor en una entrevista reciente conmigo, es que los modelos más antiguos asumían que la tecnología “podría elevar algunos barcos más que otros, pero no bajaría ninguno”. Sin embargo, a medida que la tecnología digital transformó la economía global, hubo “muchas pruebas de que la situación de la gente empeoró”.

Cuando la tecnología crea nuevos tipos de trabajo... y cuando no.

¿Por qué algunos nuevos inventos parecen elevar los salarios en términos generales (al menos eventualmente) mientras que otros empeoran la situación de muchos trabajadores? Durante la última década, los economistas han respondido a esa pregunta distinguiendo entre tecnologías que crean nuevos tipos de trabajo y aquellas que simplemente automatizan el trabajo que ya existía.

El viaje hacia estos modelos más nuevos comenzó a mediados de la década de 2000, cuando los economistas aprovecharon datos más completos y comenzaron a dividir el trabajo en tareas individuales. Por ejemplo, el trabajo de un investigador puede incluir recopilar datos, realizar análisis de datos y redactar informes. Al principio, las tres tareas las realiza una persona. Pero con el tiempo la tecnología podría hacerse cargo de la tarea de recopilación de datos, dejando que el investigador haga el análisis y redacte el informe.

Los modelos basados ​​en tareas permitieron una visión más detallada del impacto de la tecnología en el trabajo y ayudaron a explicar mejor la creciente desigualdad en Estados Unidos y gran parte del mundo. A partir de la década de 1980, la tecnología digital había comenzado a hacerse cargo de tareas asociadas con empleos de salario medio, como la contabilidad o el trabajo administrativo. Hizo que muchas tareas altamente calificadas, como el análisis de datos y la redacción de informes, fueran más productivas y lucrativas. Pero a medida que los trabajadores de clase media fueron desplazados, muchos de ellos pasaron a empleos con salarios más bajos, y la abundancia de trabajadores disponibles a menudo significó que los salarios cayeran en algunas de estas ocupaciones que ya estaban mal pagadas. Desde 1980 hasta principios del siglo XXI, el crecimiento del empleo se bifurcó en trabajos de conocimiento altamente remunerados y servicios mal remunerados.

La visión basada en tareas también aclaró la importancia de la experiencia: importa qué tareas asumen las computadoras. Es mejor, desde la perspectiva de un trabajador, que las máquinas se hagan cargo del trabajo rutinario y de bajo valor, siempre y cuando usted pueda seguir utilizando su experiencia para realizar esas tareas de mayor valor.

Una limitación de la visión basada en tareas, al menos al principio, era que asumía que la lista de tareas potenciales era estática. Pero a medida que los investigadores catalogaron la forma en que evolucionaron los títulos y requisitos de los puestos de trabajo, descubrieron cuántas personas trabajan en empleos que hasta hace poco no existían.

“Más del 60% del empleo en 2018 se encontró en puestos de trabajo que no existían en 1940”, según una investigación de Autor. En 1980, la Oficina del Censo añadió a su lista de ocupaciones los controladores de vehículos pilotados a distancia; en el año 2000 incorporó sumilleres. Esos ejemplos resaltan las dos formas relacionadas en que la tecnología puede crear trabajo. En el primer caso, una nueva tecnología creó directamente un nuevo tipo de trabajo que requirió nuevas habilidades. En el segundo, una sociedad más rica –llena de computadoras y vehículos pilotados remotamente– significó que los consumidores podían gastar dinero en nuevas extravagancias, como los servicios de un sumiller.

Este “nuevo trabajo” es la clave de cómo la tecnología afecta el mercado laboral, según algunos economistas. En su opinión, que la tecnología funcione bien para los trabajadores depende de si la sociedad inventa cosas nuevas en las que puedan sobresalir, como pilotar vehículos remotos. Si la economía está agregando rápidamente nuevas ocupaciones que utilizan habilidades humanas, entonces puede absorber una cierta cantidad de trabajadores desplazados.

Acemoglu y Restrepo formalizaron esta idea en 2018 en un modelo en el que la automatización compite contra la creación de nuevas tareas. Las nuevas tecnologías desplazan a los trabajadores y crean nuevas cosas para que hagan; cuando el desplazamiento se adelanta al nuevo trabajo, los salarios pueden caer.

A medida que los economistas reelaboraron sus teorías, también revisaron sus recomendaciones. En la era de la carrera entre educación y tecnología, a menudo recomendaban que más personas fueran a la universidad o mejoraran sus habilidades. Hoy en día, es más probable que enfaticen la importancia de crear nuevo trabajo y de apoyar políticas e instituciones.

Las tecnologías “transforman nuestras vidas” cuando las utilizamos “para transformar totalmente el conjunto de cosas que podemos hacer”, afirma Autor. Internet no era sólo una mejor manera de hacer llamadas telefónicas y la electricidad no era sólo una alternativa a la iluminación de gas. Las tecnologías más importantes crean categorías completamente nuevas de actividad humana. Eso significa tanto nuevos empleos como nueva demanda, a medida que la sociedad se vuelve más rica.

Esto es similar a una vieja idea de la gestión: la “reingeniería”. En 1990, Michael Hammer escribió un famoso artículo de HBR instando a los gerentes a "dejar de allanar el camino de las vacas". Los procesos antiguos no deberían simplemente automatizarse, argumentó, sino que deberían reinventarse desde cero. La implicación de los modelos de “nuevas tareas” de Acemoglu y otros es similar. En lugar de simplemente automatizar las tareas que realizamos actualmente, deberíamos inventar formas completamente nuevas para que la IA mejore nuestras vidas, y nuevas formas para que los humanos desarrollen y utilicen sus conocimientos.

¿Quién decide?

Las tareas que asuma la IA dependerán en parte de quién toma las decisiones y de cuántos aportes tienen los trabajadores. El año pasado, los escritores de Hollywood negociaron un nuevo contrato centrado en parte en cómo se podría utilizar la IA en el proceso de redacción de guiones. Molly Kinder, miembro de la Brookings Institution, publicó recientemente un estudio de caso sobre esas negociaciones y concluyó que :

“El contrato que el Gremio obtuvo en septiembre sentó un precedente histórico: depende de los escritores si utilizan la IA generativa como herramienta para ayudarlos y complementarlos, no reemplazarlos, y cómo hacerlo. En última instancia, si se utiliza IA generativa, el contrato estipula que los escritores recibirán todo el crédito y una compensación”.

Los sindicatos tienen una relación incómoda con la tecnología y, a menudo, se muestran escépticos ante la automatización. Una vez más, el pensamiento de los economistas ha evolucionado. En la década de 1980, la opinión más destacada era que las empresas sindicalizadas tenían menos incentivos para invertir en innovación y nuevas tecnologías. Se pensaba que como los sindicatos garantizarían que los trabajadores recibieran la mayoría de los beneficios, los inversores tenían pocos incentivos para gastar en I+D. Pero hay varias otras formas de pensar sobre esto, dice John Van Reenen, economista de la London School of Economics.

Las empresas que hacen buen uso de las nuevas tecnologías suelen pagar más porque son más productivas y rentables. Van Reenen dice que, en las circunstancias adecuadas, los sindicatos pueden ayudar a garantizar que los trabajadores tengan el poder de reclamar una parte de esas ganancias en forma de salarios más altos. En un artículo, cita a John Hodge, ex director de las fundiciones estadounidenses, quien una vez dijo: "No trabajaremos contra la máquina si obtenemos una parte justa del botín".

Las aportaciones de los trabajadores, que los sindicatos suelen facilitar, también pueden orientar a las empresas hacia usos de la IA más productivos (y favorables para los trabajadores). "Existe una visión emergente de que la innovación ascendente será la mejor manera de descubrir los mejores usos de la IA", dice Kinder. "Por lo tanto, existe un argumento comercial para mantener a los empleados informados".

Y la aportación de los trabajadores puede protegernos contra un fenómeno sobre el que Acemoglu, del MIT, ha advertido en su investigación y en un libro reciente: la “tecnología regular”.  La idea es que las empresas a veces automatizan lo suficiente como para reemplazar trabajadores, pero sin generar grandes mejoras en la productividad. Acemoglu utiliza el ejemplo de los quioscos de autopago : funcionan lo suficientemente bien como para quitarle trabajo a los cajeros, pero no tan bien como para proporcionar un impulso importante a la economía que podría impulsar la demanda en otros lugares.

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Se han escrito libros enteros sobre la influencia que la economía tiene sobre los responsables de las políticas. Probablemente esa influencia esté sobrevalorada: las políticas están determinadas más por la política mundana que por los libros de texto de economía, para bien o para mal. No obstante, los giros y vueltas de la investigación económica son importantes, porque nos ayudan a comprender cómo funciona la economía y porque los modelos mismos moldean los debates públicos sobre cómo deberían actuar los gobiernos.

Durante décadas, los economistas contaron una historia en la que la tecnología hizo subir todos los barcos y, según se suponía, nadie quedó en peor situación. Tenían y tienen razón en que la tecnología es una de las formas más confiables para que una sociedad mejore su nivel de vida. Pero es necesario que reconozcan cómo puede desplazar y dañar a los trabajadores.

Los modelos de automatización más recientes de los economistas también brindan lecciones cruciales para la próxima ola tecnológica. Si la IA quiere marcar el comienzo de una era de prosperidad ampliamente compartida, tendrán que ser ciertas dos cosas. Primero, necesita crear nuevos tipos de trabajo en los que los humanos puedan sobresalir: nuevas tareas que no existían antes. En segundo lugar, la toma de decisiones en todos los niveles, desde las empresas hasta los gobiernos, debe incluir las voces de los trabajadores. Eso no significa necesariamente dar a los trabajadores un veto sobre cada caso potencial de uso de la IA o insistir en que no se pierdan puestos de trabajo. Pero sí significa garantizar que los trabajadores tengan el poder de hacer oír su perspectiva.

Los economistas como grupo siguen siendo menos pesimistas acerca de la IA que muchos; pocos predicen un futuro sin empleo. Reconocen que, como muchas de las grandes tecnologías de “propósito general” de épocas pasadas, la IA tiene el potencial de mejorar dramáticamente nuestras vidas. La clave, como dice Autor, es que funcione para nosotros.

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Walter Frick es editor colaborador de Harvard Business Review, donde anteriormente fue editor senior y editor adjunto de HBR.org. Es el fundador de Nonrival, un boletín donde los lectores hacen predicciones colaborativas sobre economía y negocios. Ha sido editor ejecutivo de Quartz, así como miembro visitante Knight en la Fundación Nieman para el Periodismo de Harvard y miembro de la Asamblea en el Centro Berkman Klein para Internet y Sociedad de Harvard. También ha escrito para The Atlantic, MIT Technology Review, The Boston Globe y la BBC, entre otras publicaciones.