En periodos anteriores de desplazamiento tecnológico de trabajadores, los economistas temían que no se crearan suficientes empleos nuevos para evitar un mayor desempleo a largo plazo
Ante la creciente ola de automatización digital, muchos comparten una inquietud infundada.
Desde el movimiento luddita a comienzos del siglo XIX hasta los escritos de destacados economistas como John Maynard Keynes y Wassily Leontief generaciones después, la perspectiva de la automatización siempre ha suscitado serias preocupaciones sobre el empleo. Keynes y Leontief dudaban de que quedaran suficientes empleos para que los trabajadores los desempeñaran. Hoy, ante la creciente ola de automatización digital, muchos comparten su inquietud.
El impacto de las tecnologías digitales actuales en el mercado laboral plantea tres preguntas. ¿Habrá suficientes empleos para que los trabajadores los desempeñen? ¿Dónde estarán estos empleos? ¿Y será la remuneración lo bastante alta como para evitar un aumento de la pobreza y la desigualdad?
La respuesta a la primera pregunta es inequívoca. La evidencia histórica muestra que la innovación tecnológica que sustituye mano de obra no provoca cambios a largo plazo en las tasas de empleo y desempleo en los países industrializados. Keynes habló de «desempleo tecnológico», y no cabe duda de que en la década de 1920 y en la Gran Depresión posterior, una de las mayores causas del desempleo en Gran Bretaña fue el declive del carbón y de otras industrias ante la competencia de Alemania y Estados Unidos. Las habilidades de los trabajadores y su ubicación geográfica impedían reubicarlos rápidamente en otros sectores de la economía. Pero ese episodio transitorio acabó por superarse.
El temor al desempleo tecnológico persiste porque se basa en la incertidumbre sobre la creación de nuevos empleos. Las capacidades de las nuevas máquinas nos permiten identificar los empleos en riesgo, pero no los empleos que aún están por surgir. Tenemos que hacer conjeturas comparando las capacidades de los trabajadores y las de las máquinas, lo que a menudo inclina la balanza hacia estimaciones de pérdida neta de empleo.
Pero tenemos abundantes pruebas del ingenio humano para crear nuevos empleos. Cuando Keynes escribió, el sector servicios en Gran Bretaña y en Estados Unidos empleaba aproximadamente al 40% de los trabajadores. Los sectores de empleo como la salud y los cuidados y el sector más amplio de viajes y hostelería eran muy pequeños. Hoy, cada uno emplea a más personas que la industria manufacturera. Como dijo John F. Kennedy: «[S]i los hombres tienen el talento para inventar nuevas máquinas que dejan sin trabajo a las personas, tienen el talento para devolverles el trabajo».
El reto que plantean todas las nuevas tecnologías no es que creen muy pocos empleos, sino que muy pocos trabajadores tienen las habilidades para ocuparlos. Del mismo modo que algunos empleos se benefician de las nuevas tecnologías mientras otros quedan obsoletos, algunas habilidades adquieren más valor, mientras que otras se vuelven sustituibles. El automóvil aumentó el valor de las habilidades de ingeniería y redujo el de las habilidades de cría de caballos. Los criadores de caballos tuvieron que aprender nuevas competencias para mantener sus ingresos. Una buena transición sectorial para ellos habría sido hacia la producción o el mantenimiento de vehículos. El sesgo sectorial de las nuevas tecnologías es un reto que los trabajadores asumen y acaban dominando, aunque no sin objeciones, al menos al principio.
Los empleos amenazados en las primeras etapas de la robótica y la inteligencia artificial eran rutinarios o dependían del procesamiento de datos. Mover cajas grandes en almacenes o cargar productos agrícolas en camiones se mecanizó con facilidad. Los trabajos de procesamiento de datos podían realizarse mediante software de IA; un motor de búsqueda y unas cuantas palabras clave podían sustituir fácilmente a un auxiliar jurídico que busca precedentes relevantes en los registros judiciales.
Estas características dieron lugar a la polarización del empleo, que obligó a los trabajadores a pasar a empleos complementarios de las nuevas tecnologías, como la programación informática o la robótica, o a empleos que no pueden programarse, como la consultoría de gestión o los cuidados de enfermería. Estos empleos eran más cualificados y mejor remunerados que los rutinarios, o menos cualificados y peor pagados, lo que provocó el vaciamiento del centro de la distribución de la renta. En tiempos más recientes, las mejoras en la IA también hacen vulnerables a los empleos no rutinarios.
La transición del empleo sectorial es más fácil cuando el sistema educativo enseña una amplia gama de habilidades, en lugar de fomentar la especialización desde una edad temprana, y cuando los mercados laborales flexibles cuentan con buenas instalaciones de reciclaje profesional. El acceso a la financiación también es esencial para facilitar la transición, al permitir que las startups de la nueva economía contraten a parte de los trabajadores desplazados. En la Luohan Academy investigamos la disponibilidad de financiación a través de las plataformas digitales Alibaba y Ant Financial, que utilizan la información de sus grandes conjuntos de datos en lugar de garantías para evaluar las solicitudes de préstamo. Descubrimos que la economía de plataformas hace accesible el crédito a muchas más personas de las que pueden alcanzar los bancos tradicionales.
La tercera pregunta, sobre la desigualdad, es más difícil de abordar. La economía es buena para ofrecer respuestas inequívocas a preguntas sobre la eficiencia de los mercados laborales. La cuestión de la desigualdad, en cambio, depende en parte de decisiones políticas. El sesgo sectorial de las nuevas tecnologías implica que la desigualdad suele aumentar cuando estas se vuelven disponibles. Quienes logran aprovecharlas reciben recompensas por encima del resto de la fuerza laboral.
La cuestión clave, sin embargo, no debería ser si algunas personas se vuelven muy ricas, sino si los salarios de las personas con menor cualificación son lo bastante altos para evitar la pobreza. Esto depende en parte de la política empresarial, ya que la competencia puede no servir para elevar los salarios cuando las empresas crecen mucho en su área local. Las empresas en la era digital tienen una opción: pueden utilizar la tecnología para sustituir capital por mano de obra y mantener los salarios bajos, o emplear la tecnología en beneficio de sus trabajadores con miras a obtener beneficios a más largo plazo. En este último caso, el bienestar de los trabajadores se beneficia más de la nueva tecnología, no necesariamente solo mediante salarios más altos, sino también mediante mejores condiciones laborales y de vida.
Si las nuevas tecnologías aumentan la desigualdad económica, pero no la pobreza, algunas sociedades podrían decidir no hacer nada al respecto. La aversión a la desigualdad es mayor en los países europeos que en Estados Unidos, por ejemplo, y existen diversos programas redistributivos para reducirla. Con el apoyo suficiente, no es difícil diseñar políticas para compensar el aumento de la desigualdad. Los países escandinavos llevan mucho tiempo recurriendo a impuestos elevados para financiar amplios programas de apoyo social.
Sea cual sea la actitud de la sociedad ante la desigualdad, el resultado que debe evitarse son los salarios de pobreza (o cercanos a la pobreza). Puede ser necesario un salario mínimo obligatorio o un incentivo fiscal para que los empleadores eleven los salarios bajos. Al fin y al cabo, el objetivo de la innovación tecnológica no es dar a las personas motivos para resistirse a ella.
