El impacto de la tecnología en la dinámica del trabajo humano comenzó hace muchos siglos y los fantásticos progresos recientes en Inteligencia Artificial (IA) han reabierto el frente de una lucha de resultado por ahora incierto, en la que el paso del tiempo es clave y la reducción de salarios es un denominador común.
La velocidad de los desarrollos de Inteligencia Artificial (IA) aplicados a la actividad económica han traído de vuelta al ruedo un antiguo dilema de fondo que enfrenta al trabajo humano con el uso de la tecnología, que revive los fantasmas de un mundo de robots en el que la mano de obra sea innecesaria o excesivamente barata.
Hoy, ante la irrupción meteórica de chatbots de IA generativa que marcará este año en la historia de la tecnología, otra vez nos cuestionamos cuáles serán sus últimas consecuencias en la vida de los trabajadores y cuán rápidamente se sentirán, preguntas para las cuales los expertos no parecen tener respuestas definitivas.
La primera Revolución Industrial nos ha dejado el registro de la destrucción de primitivas máquinas textiles a vapor, una técnica que historiadores como Eric Hobsbawm atribuyó a una técnica de lucha sindical, más que a un movimiento de rechazo a la tecnología que se emparenta con los “luditas” del Siglo XVIII (por Ned Lud, el obrero que lo inspiró con sus acciones en Leicester, Reino Unido en 1779).
Otro historiador, Paul David, hizo notar que los motores eléctricos que se generalizaron en 1890 sólo impactaron económicamente varias décadas después, pasada la I Guerra Mundial. No basta con tener una tecnología nueva, concluyó, sino que hay que saber qué hacer con ella.
Del mismo modo, recuerda Paul Krugman, el gran auge 1940-1970 parece haberse basado en gran medida en el uso de tecnologías, como el motor de combustión interna, que ya existían desde hacía décadas, lo que dificulta pronosticar crecimiento económico por desarrollos tecnológicos recientes, como la IA.
“Eso no quiere decir que la IA no vaya a tener enormes repercusiones económicas. Pero la historia sugiere que no se producirán rápidamente. El ChatGPT y lo que venga después son probablemente una historia económica para la década de 2030, no para los próximos años”, afirma Krugman.
Lo confirma el hecho de que después del formidable avance del diseño, fabricación y masificación de semiconductores en los años 50 y 60 en Estados Unidos, la mayor potencia económica del planeta frenó su ritmo de aumento de la productividad, algo que sólo pudo mejorar relativamente a partir de 1990, según los economistas.
La tecnología, básicamente, destruye empleos y crea otros.El 60% de los puestos de trabajo en 2018 correspondían a ocupaciones que no existían en 1940, según David Autor, del MIT. Pero todavía los estudiosos tratan de determina cómo por ejemplo, en ese contexto, el empleo en Estados Unidos ha llegado ahora a la tasa de hace casi medio siglo (3,6). La pregunta que surge es no sólo sobre la cantidad de empleos, sino sobre su calidad y, antes que nada, el nivel de los salarios.
Parcial o total
La evaluadora de riesgos Goldman Sachs calculó este año que la tecnología detrás de recursos de IA como DALL-E y ChatGPT, de Open AI, podría automatizar el equivalente a 300 millones de empleos de tiempo completo. Investigadores de la Open AI y de la Universidad de Pensilvania estimaron que 80% de la población activa estadounidense podría ver afectado al menos el 10% de sus tareas.
En un análisis más fino, las investigaciones advierten que la tecnología tiende a automatizar tareas, pero no ocupaciones enteras. En 2016, un pionero de la IA, Geoffrey Hinton, analizó la nueva tecnología capaz de leer imágenes médicas y concluyó que los radiólogos estaban condenados al desempleo.
Sin embargo, los radiólogos hacen otras numerosas tareas específicas como parte de su ocupación, como consultar con médicos y prestar asesoramiento, algo que la tecnología todavía sigue sin cubrir. Así pasa y pasará con muchas otras ramas de la actividad económica y social con riesgo de ir automatizándose.
Un optimista de la incorporación de la tecnología al trabajo y la producción, Steven Ratner, consejero del Tesoro de Estados Unidos bajo la Administración Obama, pone igualmente el acento en la lentitud con la que el aumento de productividad que trae la tecnología se traduce en beneficios para los trabajadores.
Desde 1990, la eficiencia laboral aumentó 84%, pero la remuneración media real (ajustada por inflación) por hora creció 56%, resume, de manera contundente.
“Esa remuneración no percibida por los trabajadores ha ido a parar en gran parte a los beneficios empresariales, alimentando un boom bursátil y una desigualdad de ingresos sin precedentes.
Ratner atribuye el desacople a varios factores pero considera que el Estado debe intervenir con mecanismos redistributivos, como el impuesto a la renta de 1913. “Más mejoras en las fábricas y más desigualdad de ingresos en la década de 1920 contribuyeron a estimular diversas políticas del New Deal, desde la protección adicional del trabajo hasta la introducción de la Seguridad Social”.
Inteligencia salarial
Según la OCDE, el empleo se ha recuperado totalmente desde la crisis COVID-19 y el desempleo está en su nivel más bajo desde principios de los 70, y si bien los salarios nominales por hora aumentaron en los países de la organización no han seguido el ritmo de la inflación, lo que provocó una caída de los salarios reales.
Según el informe Perspectivas de Empleo de la OCDE 2023, se prevé que el empleo en el conjunto de la OCDE siga creciendo en 2023 y 2024. En mayo de 2023, la tasa de desempleo de la OCDE se mantuvo en su mínimo histórico del 4,8% por tercer mes consecutivo.
En el primer trimestre de 2023, a pesar del repunte de los salarios nominales, el crecimiento salarial real anual fue negativo en 30 de los 34 países con datos disponibles, con un descenso medio del 3,8%.
En ese contexto, según la OCDE, aunque la IA aumente sustancialmente la productividad, no está claro que los trabajadores vayan a participar necesariamente de los beneficios en forma de aumento del empleo o de los salarios.
La IA puede facilitar la automatización contribuyendo a una presión a la baja sobre la demanda de mano de obra y a disociar la productividad y el empleo de los salarios. Estas fuerzas pueden contrarrestar el efecto de la productividad,que de otro modo, podría aumentar la demanda de mano de obra, el empleo y los salarios.
Por lo pronto, las pruebas empíricas basadas en la IA adoptadas en los últimos diez años no apoyan la idea de un descenso general del empleo y los salarios en las ocupaciones expuestas a la IA. Trabajadores más capaces o en mejor posición para utilizar la IA como complemento de su propio trabajo pueden aumentar su productividad y participar en los beneficios de los beneficios.
La “paradoja”
La “paradoja de la productividad”, enunciada por Robert Gordon, es el término utilizado para referirse al hecho de que el crecimiento de la productividad se ha quedado rezagado durante la última década, a pesar de los importantes avances de la IA (en particular, los avances en el aprendizaje automático) y otras tecnologías.
Una explicación es que el potencial de la IA (y, más en general, de otros avances tecnológicos recientes) y las mejoras de productividad previstas nunca llegarán a producirse. Así, el crecimiento de la productividad fue más lento entre 2006 y 2016 que en la década anterior.
Gran parte del impacto de la IA ya se ha visto (por ejemplo, los robots de atención al cliente, la búsqueda a través de textos legales, la asistencia en el diagnóstico radiológico) y cualquier otra innovación (en investigación médica, big data y coches autónomos) es más probable que sean mejoras marginales de la productividad.
Gordon sostiene que la revolución informática que impulsó la productividad entre 1996 y 2006 ha alcanzado la “madurez”, como demuestra el descenso de la productividad de los investigadores en muchos campos, lo que hace menos probable que se produzcan verdaderos avances tecnológicos en el futuro.
Otro factor que puede haber contribuido a la paradoja de la productividad es que las ganancias de la IA recaen en un pequeño número de empresas estrella, en una dinámica de “el ganador se lo lleva todo”, cuyo poder de mercado les permite realizar esfuerzos inútiles y potencialmente anticompetitivos para impedir que otros accedan a la tecnología.
Sin embargo, matiza la OCDE, la creación de nuevas tareas intensivas en mano de obra puede aumentar la demanda de mano de obra a largo plazo, porque aunque el efecto desplazamiento puede ejercer una presión a la baja sobre el empleo y los salarios, hay otras fuerzas compensatorias en juego.
Por ejemplo, por el ahorro de costos generado por la automatización aumenta demanda de los consumidores (en los mismos sectores que experimentan la automatización y/o en otros sectores), lo que aumenta la demanda de mano de obra para tareas no automatizadas.
