El patrón se ha mantenido para las granjas mecanizadas, las fábricas electrificadas y las oficinas informatizadas. La IA prueba su suposición central de nuevas maneras.
Matthew Chattle/Future Publishing via Getty Images
En 1900, alrededor del 41% de la fuerza laboral de EE. UU. trabajaba en la agricultura. Esa proporción cayó al 16% para 1945, al 4% para 1970 y a solo el 2% para 2000, según el Consejo de Asesores Económicos de la Casa Blanca.
La economía no colapsó. Se reorganizó.
Millones de trabajadores agrícolas desplazados y sus descendientes se trasladaron a la manufactura, los servicios y profesiones que no existían cuando llegó el tractor. Los economistas han citado durante mucho tiempo este patrón como evidencia de que la disrupción tecnológica, por dolorosa que sea a corto plazo, genera más trabajo del que elimina.
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Hoy, a medida que la IA impulsa una contracción en el empleo de cuello blanco sin precedentes claros, la pregunta es si ese patrón seguirá vigente.
Los economistas del MIT Daron Acemoglu y Pascual Restrepo formalizaron el mecanismo detrás de esta regularidad histórica en un Documento de 2019 en el Journal of Economic Perspectives. La automatización desplaza a los trabajadores de tareas que solían realizar, desplazando la producción contra el trabajo. Pero los efectos de la automatización se contrarrestan con la creación de nuevas tareas en las que el trabajo tiene una ventaja comparativa. La introducción de estas nuevas tareas restablece la demanda laboral y eleva la participación laboral.
Este ciclo de desplazamiento y reinstalación se ha repetido a lo largo de los siglos. Usando datos del Banco de la Reserva Federal de Filadelfia, Acemoglu y Restrepo descubrieron que alrededor de la mitad del crecimiento del empleo entre 1980 y 2015 se produjo en ocupaciones donde cambiaron los títulos de trabajo o las tareas realizadas por los trabajadores.
En otras palabras, la economía no solo redistribuyó a los trabajadores en roles existentes. Inventó nuevos.
Cada gran ola de automatización siguió un arco reconocible. La mecanización agrícola es el caso más claro.
Según el Servicio de Investigación Económica del USDA, el número de trabajadores agrícolas por cuenta propia y familiares disminuyó de 7.6 millones en 1950 a 2.06 millones en 2000, una reducción del 73%. El empleo de trabajadores agrícolas contratados cayó un 51% en el mismo período. Sin embargo, la economía de EE.UU. absorbió a estos trabajadores, creando sectores enteros de empleo que el declive de la agricultura hizo posible.
La electrificación siguió una lógica similar. Entre 1900 y 1930, la participación de energía en la manufactura estadounidense proveniente de la electricidad creció del 10% al 80%. Un estudio publicado a través del Centro de Investigación de Políticas Económicas encontró que a principios del siglo XX en Suecia, la electrificación condujo a la creación de nuevos empleos accesibles para trabajadores con educación primaria, contribuyendo a reducir la desigualdad y al crecimiento inclusivo. La investigación mostró que la nueva tecnología en forma de electrificación no resultó en despidos masivos o desempleo tecnológico. En cambio, se crearon nuevas oportunidades.
El cajero automático puede ser el ejemplo más citado. Como el economista de la Universidad de Boston, James Bessen documentó en un análisis de 2015 para el FMI, los cajeros automáticos redujeron el costo de operar una sucursal bancaria. El número de cajeros necesarios para operar una sucursal en el mercado urbano promedio cayó de 20 a 13 entre 1988 y 2004. Pero los bancos respondieron abriendo más sucursales, que aumentaron un 43% en áreas urbanas. Los trabajos de cajeros no desaparecieron. Cambiaron. Aunque los cajeros automáticos automatizaron algunas tareas, las tareas restantes que no fueron automatizadas se volvieron más valiosas.
La era de la computadora personal ofrece quizás el análogo más cercano a la IA. Desde la introducción de la IBM $IBM PC en 1981, las computadoras de escritorio se convirtieron en un elemento estándar en la mayoría de los lugares de trabajo. A través de su ubicuidad e impacto en cómo se realiza el trabajo, las computadoras personales transformaron el lugar de trabajo. La informatización eliminó tareas cognitivas rutinarias: contabilidad, archivo, programación. Pero creó demanda de trabajadores que pudieran operar, gestionar y desarrollar esos sistemas.
Los sectores de alto uso informático reorganizaron el trabajo e introdujeron nuevos productos y servicios que emplearon desproporcionadamente a trabajadores más educados. Para 1993, casi la mitad de la fuerza laboral utilizaba teclados de computadora en el trabajo. El patrón se mantuvo, pero con un costo que ahora es instructivo. La informatización vació el trabajo de habilidades medias. Como argumentó David Autor, profesor de economía en el MIT, en un Documento de trabajo del NBER 2024, la visión utópica de la Era de la Información era que la informatización aplanaría las jerarquías económicas al democratizar la información. Ocurrió lo contrario.
La información resultó ser simplemente una entrada en la toma de decisiones, que seguía siendo competencia de expertos de élite. Esta distinción es importante porque revela la suposición estructural subyacente a cada ola anterior: La automatización se dirigió a tareas específicas y delimitadas. El juicio humano, la creatividad y la capacidad de manejar la ambigüedad seguían siendo entradas que las máquinas no podían replicar. Los trabajadores desplazados de tareas automatizadas podían moverse a roles que requerían esas capacidades humanas.
La IA desafía esta suposición de una manera que ninguna tecnología anterior ha hecho. Las olas anteriores de automatización ampliaron el conjunto de tareas realizadas por máquinas, pero crearon de manera confiable nuevas tareas que requerían cognición humana. Acemoglu y Restrepo advirtieron que la automatización aumenta el tamaño del pastel, pero el trabajo obtiene una porción más pequeña. No hay garantía de que el efecto de productividad sea mayor que el efecto de desplazamiento. Esa advertencia se intensifica con la IA.
Acemoglu y Simon Johnson, profesor de emprendimiento en MIT, escribieron en un artículo de 2023 para el FMI que no hay garantía de que, en su camino actual, la IA generará más empleos de los que destruye. Acuñaron el término "automatización regular" para describir tecnología que desplaza a los trabajadores sin producir suficientes ganancias de productividad para generar nuevo empleo en otros lugares.
Los quioscos de autoservicio en las tiendas de comestibles traen beneficios de productividad limitados porque simplemente trasladan el trabajo de los empleados a los clientes. Se emplean menos cajeros, pero no hay un gran aumento de productividad que estimule la creación de nuevos empleos. Los comestibles no se vuelven más baratos y los compradores no viven de manera diferente. El riesgo con la IA es que una dinámica similar podría ocurrir en un rango más amplio de trabajos cognitivos.
Acemoglu y Restrepo sugirieron que el menor crecimiento del empleo en las últimas tres décadas se debe a una aceleración en el efecto de desplazamiento, un efecto de reubicación más débil y un crecimiento de la productividad más lento. Si la IA acelera el desplazamiento sin una explosión de nuevas tareas correspondientes, el patrón histórico se rompe.
Autor, por su parte, ha argumentado que la IA podría ir en cualquier dirección. La IA puede mejorar o socavar el valor de la experiencia humana. Si la IA se utiliza para automatizar y simplificar tareas expertas, puede convertir la experiencia en una mercancía y reducir su valor económico. Si la IA está diseñada para complementar las habilidades humanas, puede elevar las capacidades humanas. Su tesis es que la IA, si se usa bien, puede ayudar a restaurar el corazón de habilidades medias y clase media del mercado laboral estadounidense que ha sido vaciado por la automatización y la globalización. Pero enmarca esto como un argumento sobre lo que es posible, no una predicción.
El registro histórico muestra que las olas de automatización crean más empleos de los que eliminan. También muestra que el proceso es lento, desigual y doloroso para los trabajadores atrapados en la transición.
Lo que la historia no puede mostrar es lo que sucede cuando la tecnología apunta a las mismas capacidades que hicieron indispensable la mano de obra humana en cada ciclo anterior. Ese es el experimento que ahora está en marcha.
