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

¿La inteligencia artificial está 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 a las personas sin trabajo permanentemente, por qué, tras siglos de nuevas tecnologías, aún quedan tantos trabajos? Afirman que las nuevas tecnologías hacen que la economía sea más productiva y permiten a las personas dedicarse a nuevos campos, como el paso de la agricultura a la fabricación. Por esa razón, los economistas han compartido históricamente la opinión general de que, sea cual sea la agitación que pueda causar el cambio tecnológico, es «entre benigno y benévolo».

Pero a medida que se publican nuevos modelos y herramientas de IA casi todas las semanas, ese consenso se está quebrando. Evidencia tiene montado que las tecnologías digitales han ayudado a aumentar la desigualdad en los EE. UU. y en todo el mundo. A medida que los ordenadores han hecho que los trabajadores del conocimiento sean más productivos, por ejemplo, también han reducido la demanda de trabajos con «salarios medios», como empleado de oficina o auxiliar administrativo. En respuesta, algunos economistas han empezado a revisar sus modelos de cómo la tecnología —y en particular la automatización— afecta a los mercados laborales. «La posibilidad de que las mejoras tecnológicas que aumentan la productividad puedan reducir realmente el salario de todos Los trabajadores son un punto importante a destacar porque a menudo se minimiza o se ignora», escriben Daron Acemoglu, del MIT, y Pascual Restrepo, de la Universidad de Boston en un periódico reciente.

Esta nueva economía de la automatización mantiene la idea central de que, a la larga, la tecnología suele hacer que los trabajadores sean más productivos y, por lo tanto, permite que sus salarios suban. Pero también plantea dos puntos importantes: en primer lugar, hay una gran diferencia entre utilizar la tecnología para automatizar el trabajo existente y crear capacidades completamente nuevas que no podían existir antes. En segundo lugar, el camino de la tecnología depende en parte de quién decida cómo se utiliza. «La IA ofrece enormes herramientas para aumentar los trabajadores y mejorar el trabajo. Debemos dominar esas herramientas y hacer que funcionen para nosotros», escribe David Autor, economista del MIT.

Los economistas entienden el mundo creando modelos. Esos modelos intentan captar la desordenada y creciente realidad de las economías modernas, pero se simplifican intencionadamente. El objetivo es ilustrar las principales opciones y compensaciones que dan forma a la economía. En el proceso, estos modelos suelen ayudar a dar forma a lo que los responsables políticos prestan atención. A medida que los economistas actualizan sus modelos de automatización, cambian la comprensión del campo sobre lo que la tecnología les hace a los trabajadores y cambian el debate sobre cómo deben responder los políticos y los reguladores.

La carrera entre la educación y la tecnología.

La visión positiva de los economistas sobre la tecnología y lo que le hace a los mercados laborales viene de un lugar bastante sencillo. La historia de los 20 la El siglo es uno de la tecnología que parece levantar la mayoría de los barcos. En 1900, el 41% de los trabajadores estadounidenses trabajaban en la agricultura; en 2000, solo el 2% lo hizo. Esa transición fue posible gracias a la nueva maquinaria, como arados y cosechadoras, que primero se propulsaron por caballos y luego se mecanizaron. Al mismo tiempo, la maquinaria creó un auge en la fabricación. Surgieron nuevas ciudades y pueblos en torno a nuevas empresas de fabricación, y la economía estadounidense pasó a ser más urbana, más industrial y mucho, mucho más rica. Los salarios subieron y las horas trabajadas cayeron. La proporción de trabajadores empleados en las ocupaciones más agotadoras desde el punto de vista físico se redujo drásticamente, según el historiador económico Robert Gordon . Estos cambios tuvieron muchas causas y no fueron buenos sin ambigüedades. Sin embargo, como concluye Gordon, mejoraron considerablemente el bienestar de los estadounidenses y no podrían haberse producido sin la nueva tecnología.

La tecnología tiene el potencial de hacernos más productivos y hacer crecer el pastel económico, y esta dinámica sigue siendo fundamental para que los economistas entiendan la prosperidad y el crecimiento. Sin la mecanización de la agricultura, el marcado aumento del nivel de vida observado en 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 se quedó en peor situación.

Más tarde, los economistas laborales complicaron esa historia al distinguir entre trabajadores «altamente cualificados» y «poco cualificados», lo que normalmente se aproxima utilizando datos sobre los niveles educativos. Esto les permitió modelar cómo las tecnologías podrían aumentar la desigualdad. Los ordenadores 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 para los trabajadores con menos educación, lo que dio lugar a lo que los economistas de Harvard Claudia Goldin y Lawrence Katz llamaron un «carrera entre la educación y la tecnología».

La idea detrás de la «carrera» era que la tecnología necesitaba más educación para obtener sus beneficios de productividad, por lo que creó más demanda de trabajadores con un alto nivel de educación. Eso creó el potencial de desigualdad, ya que los salarios de los trabajadores con educación y demanda subieron más rápido que los de los trabajadores con menos educación. A mediados del siglo XX en los Estados Unidos, ese efecto se vio compensado por el hecho de que cada vez más personas iban a la universidad. Los recién graduados satisfacían la demanda de trabajadores con más formación, y los trabajadores sin título escaseaban lo suficiente como para que sus salarios también pudieran subir. Pero cuando la proporción de estadounidenses que iban a la universidad empezó a estabilizarse en la década de 1980, pero la tecnología siguió mejorando, la nueva demanda de trabajadores con formación quedó insatisfecha. Así que los salarios de los que tienen un título universitario aumentaron mucho más rápido que los de los que no lo tenían, lo que aumentó la desigualdad.

Estos modelos ilustraron lo que se denominó «cambio tecnológico sesgado por las habilidades» y capturaron los aspectos clave de la forma en que la tecnología da forma al trabajo. Por lo general, nos hace más productivos, pero puede afectar más a algunas ocupaciones y habilidades que a otras. A pesar de la sencillez, estos modelos hacen un buen trabajo al resumir los datos salariales de un siglo, como David Autor, economista del MIT me lo dijo en 2015 cuando le pregunté por su trabajo en esta área.

El problema, dijo Autor en una entrevista reciente conmigo, es que los modelos más antiguos asumían que la tecnología «podía elevar algunos barcos más que otros, pero no bajaría ningún barco». Sin embargo, a medida que la tecnología digital transformó la economía mundial, había «muchas pruebas de que la gente empeoraba».

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

¿Por qué algunos inventos nuevos parecen aumentar los salarios en general —al menos con el tiempo—, mientras que otros empeoran la situación de sectores de trabajadores? Durante la última década, los economistas han respondido a esa pregunta distinguiendo entre las tecnologías que crean nuevos tipos de trabajo y las 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 los datos más ricos y empezaron 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 y dejar que el investigador haga el análisis y redacte el informe.

Los modelos basados en tareas permitían tener una visión más detallada del impacto de la tecnología en el trabajo y ayudaban a explicar con más detalle el aumento de la desigualdad en los EE. UU. y gran parte del mundo. A partir de la década de 1980, la tecnología digital empezó a hacerse cargo de las tareas asociadas a los trabajos con salarios medios, como la contabilidad o el trabajo de oficina. Hizo que muchas tareas altamente cualificadas, como el análisis de datos y la redacción de informes, fueran más productivas y lucrativas. Pero a medida que los trabajadores de clase media se vieron desplazados, muchos de ellos se mudaron a trabajos con salarios más bajos, y la abundancia de trabajadores disponibles a menudo hizo que los salarios cayeran en algunos de estos empleos que ya estaban mal pagados. Desde 1980 hasta principios del siglo XXI, el crecimiento del empleo se bifurcó en trabajos de conocimiento altamente remunerados y servicios mal pagados.

El punto de vista basado en las tareas también aclaró la importancia de la experiencia, es importante cual tareas que los ordenadores asumen. Es mejor, desde la perspectiva del trabajador, que las máquinas se hagan cargo de trabajos de memoria y de bajo valor, siempre y cuando pueda seguir utilizando su experiencia para realizar las tareas de mayor valor.

Un límite de la visión basada en tareas, al menos al principio, era que asumía que la lista de posibles tareas era estática. Pero a medida que los investigadores catalogaron la forma en que evolucionaron los cargos y los requisitos, descubrieron cuántas personas trabajan en trabajos que hasta hace poco no existían.

«Más del 60% del empleo en 2018 se encontró en puestos que no existían en 1940», según investigación del autor. En 1980, la Oficina del Censo añadió los controladores de vehículos teledirigidos a su lista de ocupaciones; en 2000, añadió sumilleres. Esos ejemplos destacan 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 requería nuevas habilidades. En la segunda, una sociedad más rica —llena de ordenadores y vehículos pilotados a distancia— significaba que los consumidores podían gastar dinero en nuevos extravagancias, como los servicios de un sumiller.

Este «nuevo trabajo» es la clave de cómo la tecnología afecta al 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 a distancia. Si la economía añade rápidamente nuevas ocupaciones que utilizan la habilidad humana, puede absorber cierto número de trabajadores desplazados.

Acemoglu y Restrepo formalizaron esta idea en 2018 en un modelo en el que la automatización está en una carrera contra la creación de nuevas tareas. Las nuevas tecnologías desplazan a los trabajadores y crean nuevas cosas que hacer; cuando el desplazamiento se adelanta a los nuevos trabajos, los salarios pueden caer.

A medida que los economistas han modificado sus teorías, también han revisado sus recomendaciones. En la era de la carrera entre la educación y la tecnología, a menudo recomendaban que más personas fueran a la universidad o que mejoraran sus habilidades. Hoy en día, es más probable que hagan hincapié en la importancia de crear nuevos trabajos y de apoyar las políticas y las instituciones.

Las tecnologías «transforman nuestras vidas» cuando las utilizamos «para transformar totalmente el conjunto de cosas que podemos hacer», afirma Autor. Internet no era solo una forma mejor de hacer llamadas telefónicas y la electricidad no era solo 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 hace más rica.

Esto es parecido a una vieja idea de la administración: «reingeniería». En 1990, Michael Hammer escribió un famoso artículo de HBR instando a los gerentes a «dejar de pavimentar los caminos de las vacas». Los procesos antiguos no deberían simplemente automatizarse, 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 la experiencia.

¿Quién decide?

Las tareas que asuma la IA dependerán en parte de quién tome las decisiones y de la cantidad de información que tengan los trabajadores. El año pasado, los guionistas de Hollywood negociaron un nuevo contrato centrado en parte en cómo se podía utilizar la IA en el proceso de escritura de guiones. Molly Kinder, becaria de la Brookings Institution, publicó recientemente un estudio de caso sobre esas negociaciones, concluyendo que:

«El contrato que el Gremio consiguió en septiembre sentó un precedente histórico: depende del escritores si utilizan la IA generativa como herramienta para ayudarlos y complementarlos, no reemplazarlos. En última instancia, si se utiliza la IA generativa, el contrato estipula que los escritores reciben todo el crédito y una compensación».

Los sindicatos tienen una relación difícil 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. Como los sindicatos se asegurarían de que los trabajadores recibieran la mayoría de los beneficios, se pensaba que los inversores tenían pocos incentivos para gastar en I+D. Pero hay varias otras formas de pensar al respecto, afirma John Van Reenen, economista de la Escuela de Economía de Londres.

Las empresas que hacen un 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 solicitar una parte de esos beneficios en forma de salarios más altos. En un periódico, él cita a John Hodge, exdirector de la fundición estadounidense, quien dijo una vez: «No trabajaremos contra la máquina si nos llevamos una parte justa del botín».

Las opiniones de los trabajadores —que los sindicatos suelen facilitar— también pueden llevar a las empresas a utilizar la IA de forma más productiva (y favorable a los trabajadores). «Hay una visión emergente de que la innovación de abajo hacia arriba va a ser la mejor manera de descubrir los mejores usos de la IA», afirma Kinder. «Así que hay motivos comerciales para mantener a los empleados informados».

Y la opinión de los trabajadores puede proteger contra un fenómeno del que Acemoglu, del MIT, ha advertido en su investigación y en un libro reciente: «tecnología regular». La idea es que las empresas a veces automaticen lo suficiente como para reemplazar a los trabajadores, pero sin generar grandes mejoras en la productividad. Acemoglu usa el ejemplo de quioscos de autoservicio: Funcionan lo suficientemente bien como para quitarles trabajo a los cajeros, pero no tan bien como para dar un impulso importante a la economía que pueda impulsar la demanda en otros lugares.

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Se han escrito libros enteros sobre la influencia que la economía tiene en los responsables políticos. 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. Sin embargo, los giros y vueltas de la investigación económica son importantes, tanto porque nos ayudan a entender cómo funciona la economía como porque los propios modelos dan forma a los debates públicos sobre la forma en que deben actuar los gobiernos.

Durante décadas, los economistas contaron una historia en la que la tecnología hizo crecer todos los barcos y, suponiendo, nadie quedó en peor situación. Tenían y tienen razón en que la tecnología es una de las formas más confiables de que una sociedad eleve su nivel de vida. Pero su reconocimiento de cómo puede desplazar y perjudicar a los trabajadores está atrasado.

Los modelos de automatización más recientes de los economistas también ofrecen 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, tiene que 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 a todos los niveles, desde las empresas hasta los gobiernos, tiene que incluir las voces de los trabajadores. Eso no significa necesariamente dar a los trabajadores el derecho de veto sobre todos los posibles casos de uso de la IA o insistir en que no se pierda ningún puesto de trabajo. Pero sí significa garantizar que los trabajadores tienen el poder de hacer oír su punto de vista.

Los economistas de grupo siguen siendo menos pesimistas con respecto a la IA que muchos; pocos predicen un futuro sin trabajo. Reconocen que, como muchas de las grandes tecnologías de «uso general» de épocas pasadas, la IA tiene el potencial de mejorar nuestras vidas drásticamente. La clave, como dice el autor, es hacer que funcione para nosotros.