Hay tanto escrito sobre inteligencia artificial que a estas alturas cualquier artículo sobre el tema debería comenzar con una cura de humildad. Desde que ChatGPT irrumpió en 2022 cual elefante en cacharrería, no ha habido semana sin un informe o columna de opinión sobre el tema. Los ha habido de dos tipos, los que anuncian el fin del trabajo tal y como lo conocemos y los que, desde el polo opuesto, nos recuerdan cansinamente que la humanidad siempre ha encontrado nuevas ocupaciones tras cada revolución tecnológica. Ambos enfoques tienen de algo de razón, pero también se equivocan. Es lo que tienen las medio verdades, que son también medio mentiras.
Lo que sigue no pretende ser una revisión exhaustiva sino un intento de ordenar el debate a partir de dos contribuciones intelectuales que ofrecen herramientas conceptuales útiles para pensar el problema con rigor: la teoría del cambio tecnológico dirigido de Daron Acemoglu y la advertencia de Dani Rodrik sobre el futuro del empleo. De la tensión entre ambas perspectivas emerge una conclusión incómoda, aunque liberadora: lo que ocurra con el empleo no está escrito en piedra; dependerá de las decisiones que tomemos.
Antes de ir al grano hagamos un mapa rápido del terreno. Los estudios de predicción de automatización (Frey y Osborne a la cabeza, con su artículo de 2013) generaron gran alarma al estimar que cerca del 47% de los empleos en Estados Unidos eran de alto riesgo de automatización. Después de estar varios años repitiéndose esta cifra por todas partes, estudios posteriores de la OCDE la matizaron, distinguiendo entre ocupaciones enteras y tareas específicas. Sobre esa base, la Inteligencia Artificial (en adelante IA) aparece como una vuelta de tuerca en la automatización: nos dice que se van a sustituir no solo los trabajos manuales, que ya se estaban sustituyendo con robots, sino los trabajos rutinarios de oficina que dan de comer a millones de personas en todo el mundo.
Los tecno-optimistas lo tienen claro. Históricamente, la mecanización agrícola no vació el mercado laboral, sino que lo redirigió hacia la industria. La informática de los años ochenta no destruyó el empleo de oficina; lo transformó. ¿Por qué habría de ser diferente esta vez? Los tecno-pesimistas ¿o realistas? replican que la velocidad y la amplitud del cambio son esta vez de un orden de magnitud mayor y que la dirección no está clara. ¿Hay alguien al mando? Aquí es donde entra Acemoglu.
Daron Acemoglu, premio Nobel de Economía en 2024, lleva décadas argumentando algo que parece obvio pero que se tiende a olvidar: el cambio tecnológico no es un fenómeno exógeno que «nos pasa», sino el resultado de decisiones de inversión, incentivos fiscales y elecciones políticas más o menos deliberadas. En su marco del cambio tecnológico dirigido, el tipo de tecnología que una sociedad desarrolla depende crucialmente de los precios relativos de los factores de producción y de las señales que reciben los innovadores. Si el capital es barato y el trabajo es caro, los innovadores tienen incentivos para crear tecnologías que sustituyan trabajo. Pero si el marco regulatorio e impositivo hace que invertir en tecnologías complementarias al trabajo sea más rentable, entonces la innovación irá en esa dirección.
La implicación política es clara: aquellos gobiernos que subvencionan la automatización o que gravan el trabajo más que el capital están, lo sepan o no, eligiendo una trayectoria tecnológica que destruye empleo en neto. Pero no porque la tecnología lo imponga, sino porque los incentivos lo orientan así. Concretando más, señala que la mayor parte de la inversión en IA se concentra en aplicaciones que sustituyen trabajadores y muy poca en tecnologías que amplíen las capacidades de los trabajadores y aumenten su productividad. Así que no es la IA así en abstracto lo que destruye o crea empleo, depende de para qué se diseña.
Dani Rodrik por su parte nos advierte sobre dónde buscar el empleo del futuro. Su diagnóstico, después de muchos años tratando de arrancar el desarrollo económico por todo el mundo, es bastante inquietante. Rodrik ha documentado con rigor el fenómeno que llama desindustrialización prematura. Los países en desarrollo que en décadas pasadas habrían seguido la senda ortodoxa (exportar manufacturas pasando la fuerza de trabajo agrícola del campo a las fábricas) ya no pueden hacerlo de la misma manera. La automatización se ha cargado la ventaja comparativa que daba la mano de obra barata. Las fábricas que se construyen hoy en Vietnam o Bangladesh ya no necesitan trabajadores por unidad producida como los que Corea del Sur en los años setenta.
Esto quiere decir que la industria ya no puede cumplir aquella función de escalera social de masas que tuvo en el siglo XX. La absorción del empleo futuro, así en países ricos como en los que quieren serlo, ocurrirá en el sector servicios o no ocurrirá. Pero no todos los servicios son iguales. Rodrik distingue entre servicios de alta productividad y alta cualificación (tecnología, consultoría, etc.) y servicios de baja productividad, pero alta intensidad laboral (cuidados, hostelería, comercio minorista, trabajo doméstico). La pregunta no es si el sector servicios absorberá empleo, porque lo hará y de hecho ya lo está haciendo, sino qué clase de empleos de servicios se crean, bajo qué condiciones laborales, con qué protecciones sociales y con qué posibilidades de movilidad.
Llegamos así al meollo del asunto. La pregunta de si la inteligencia artificial destruirá más empleos de los que crea no tiene una respuesta solo técnica. Tiene una respuesta política, es decir, que depende de las decisiones que cada sociedad tome. Gravar con impuestos las ganancias de productividad generadas por IA y redistribuirlas mediante formación, seguros de desempleo o inversión en servicios públicos de alta intensidad laboral como educación, sanidad y cuidados es una elección. Y dejar de gravarlas también lo es. La dirección de la inversión pública en investigación y desarrollo es otra: aquellos países que orienten parte de su apuesta tecnológica hacia IA complementaria al trabajo, esto es, herramientas que ayuden a los enfermeros a diagnosticar mejor, a los maestros a personalizar la enseñanza, a los arquitectos a diseñar de forma más eficiente, obtendrán resultados laborales distintos a los que simplemente financien la automatización que maximice los beneficios actuales de las empresas de hoy dirigidas por los CEO que ahora mismo tenemos. Y la regulación del mercado de trabajo es la tercera pata: los derechos laborales, el salario mínimo y las normas de protección del empleo no deberían verse como obstáculos al progreso tecnológico, sino como mecanismos que determinan cómo se reparte la productividad adicional generada por ese progreso.
Ninguna de estas decisiones está tomada ni es irreversible. Y en eso reside, paradójicamente, la razón para el optimismo cauteloso: si el futuro del empleo dependiera únicamente de la lógica interna de la tecnología, no hay nada que hacer. Pero si escuchamos a Acemoglu y a Rodrik, sí que depende de las políticas que elijamos. En resumidas cuentas, tomar decisiones es una tarea eminentemente humana. No dejemos que ninguna IA ni los que están detrás decidan por nosotros.
ReferenciasAcemoglu, D. y Restrepo, P. (2018). «The Race between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment». American Economic Review, 108(6), 1488–1542.Frey, C. B. y Osborne, M. A. (2013). «The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?». Oxford Martin Programme on Technology and Employment, Working Paper.Rodrik, D. (2016). «Premature Deindustrialization». Journal of Economic Growth, 21(1), 1–33.
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