Históricamente, incluso las innovaciones con sesgo hacia el capital solían aumentar los salarios en cierta medida.
Pero los datos recientes apuntan a una tendencia preocupante: muchas de las innovaciones actuales son claramente economizadoras de mano de obra, lo que amenaza no sólo con el desplazamiento temporal de puestos de trabajo, sino con una depresión salarial permanente. Cuando economistas como Acemoglu y Restrepo examinan el impacto de los robots industriales en las comunidades manufactureras, descubren efectos negativos persistentes sobre el empleo y los salarios que se extienden mucho más allá de los sectores directamente afectados.
Esta tendencia es aún más evidente cuando observamos el crecimiento de los salarios en las últimas décadas. Mientras que desde 1980 el PIB real per cápita se ha duplicado, los salarios medios reales de los trabajadores estadounidenses apenas han crecido un 10%. Para los trabajadores que no ocupan puestos de supervisión, los salarios reales se han estancado. Esta divergencia indica que el progreso tecnológico está dejando cada vez más atrás a los trabajadores.
Si el desarrollo de la IA sigue por este camino, nos enfrentamos a un futuro en el que las máquinas puedan realizar una gama cada vez mayor de tareas a un coste inferior al de los seres humanos. Los salarios del mercado estarían determinados por el coste de los trabajos que las máquinas pudieran realizar, lo que daría lugar a una disminución constante de los salarios, que podrían llegar a situarse por debajo de los niveles de subsistencia.
Para Korinek y Stiglitz la buena noticia es que el progreso tecnológico no es monolítico. Algunas innovaciones benefician a los trabajadores, mientras que otras los perjudican. Su investigación identifica los factores clave que determinan si una innovación requerirá mano de obra o la ahorrará:
1) Complementariedad con la mano de obra: ¿La innovación hace más productivos a los trabajadores humanos o los sustituye por completo?
2) Participación de los factores: ¿Qué porción del valor económico agregado por la innovación se destina al trabajo o al capital?
3) Tamaño del mercado y elasticidad de la demanda: ¿Qué tamaño tiene el mercado de los productos afectados y cuánto aumenta la demanda cuando bajan los precios?
4) Ingresos relativos de los trabajadores afectados: ¿Los trabajadores afectados por la innovación son ya relativamente prósperos o más bien desfavorecidos?
A modo ilustrativo, Korinek y Stiglitz contrastan los efectos de dos aplicaciones de IA. Por un lado se encuentran los vehículos autónomos, que podrían resultar en la eliminación de millones de puestos de trabajo para choferes, con escasos beneficios complementarios para los trabajadores desplazados. Por otro lado, los asistentes inteligentes aumentan las capacidades humanas proporcionando orientación en tiempo real que hace que los trabajadores sean más productivos. Por ejemplo, los dispositivos de realidad aumentada podrían ayudar a los trabajadores menos calificados a realizar tareas complejas proporcionándoles instrucciones paso a paso. La diferencia entre estas dos innovaciones no radica sólo en sus especificaciones técnicas, sino en como se relacionan con el trabajo humano. La primera pretende sustituir a los trabajadores; la otra, mejorar sus capacidades.
Los autores del trabajo plantean varios ejes para orientar el progreso tecnológico en una dirección más favorable hacia el trabajo:
1. Educación empresarial: proporcionar a las empresas una mejor orientación sobre cómo las opciones de diseño específicas afectan al trabajo podría ayudarles a tomar decisiones que faciliten una prosperidad más inclusiva. El enfoque actual para evitar el sesgo algorítmico podría ser ampliado para incluir las preocupaciones sobre los impactos en el mercado laboral.
2. Incentivar las innovaciones que utilizan mano de obra: el sistema fiscal actual incentiva la sustitución de trabajadores por máquinas. El trabajo es a menudo el factor más gravado de nuestro sistema económico, lo que crea un fuerte incentivo para incorporar tecnologías que ahorren mano de obra. Un simple ajuste de estos incentivos -reduciendo los impuestos sobre el trabajo y, potencialmente, aplicando impuestos específicos a las tecnologías que sustituyen exclusivamente a la mano de obra- podría dirigir significativamente la innovación hacia tecnologías complementarias de la mano de obra.
3. Financiación pública directa de la investigación: una parte sustancial de la investigación sobre IA es realizada o financiada por organismos públicos. Estas inversiones públicas deberían evaluarse no sólo por sus méritos tecnológicos, sino también por su posible impacto en los mercados de trabajo. Podría exigirse que las propuestas de investigación incluyeran evaluaciones de cómo las innovaciones resultantes podrían afectar a distintos tipos de trabajadores.
4. Empoderar a los trabajadores en las decisiones tecnológicas: los sindicatos y los representantes de los trabajadores que participan en la toma de decisiones de la empresa pueden ayudar a alejar a las empresas de las tecnologías diseñadas para hacer que los trabajadores sean más reemplazables. Los trabajadores suelen tener valiosas ideas sobre cómo la tecnología podría mejorar sus contribuciones en lugar de sustituirlas, pero estas perspectivas suelen pasarse por alto en el proceso de innovación.
5. Beneficios no monetarios del trabajo: el trabajo proporciona algo más que salarios: ofrece identidad, significado, reconocimiento y conexiones sociales. Al evaluar el impacto tecnológico, debemos tener en cuenta estas dimensiones no económicas. A medida que la sociedad se enriquece, los aspectos no monetarios del trabajo cobran cada vez más importancia en relación con la mera generación de ingresos.
¿Cómo podría ser en la práctica una IA favorable al trabajo? Pensemos en sistemas de diagnóstico por IA que aumenten la capacidad de los profesionales de la salud en lugar de sustituirlos, proporcionando recomendaciones que los médicos puedan evaluar e incorporar a su toma de decisiones. Los asistentes de fabricación podrían guiar a los trabajadores menos capacitados a través de complejos procesos de ensamblaje, mejorándolos en lugar de sustituyéndolos. Las plataformas impulsadas por IA podrían poner en contacto a los trabajadores con oportunidades basadas en sus habilidades y preferencias únicas, ayudando a crear mercados laborales más eficientes. La IA educativa podría personalizar el aprendizaje para ayudar a los trabajadores a desarrollar nuevas capacidades a lo largo de su carrera, mientras que las herramientas de comunicación podrían ayudar a los equipos a colaborar superando las barreras lingüísticas y los husos horarios, ampliando la gama de proyectos que pueden realizar los equipos distribuidos. Estos ejemplos demuestran cómo la IA puede mejorar las capacidades humanas y crear valor mediante la complementariedad y no la sustitución.
Lo que está en juego es inmenso y exige que pensemos tanto táctica como estratégicamente. A corto plazo, hay razones de peso para orientar activamente el desarrollo de la IA hacia tecnologías que complementen a los trabajadores humanos en lugar de sustituirlos. Este enfoque mantiene la viabilidad de los mercados de trabajo mientras nuestras estructuras sociales sigan profundamente ligadas al empleo como principal medio de distribución del ingreso.
(*) “Steering technological progress” (Guiando el progreso tecnológico), Anton Korinek y Joseph Stiglitz, Working Paper No. 232, Institute for New Economic Thinking, 5 de mayo de 2025.
