¿Por qué preocuparse por la automatización?

LONDRES – Desde el movimiento ludita a principios del siglo XIX hasta las escrituras de economistas prominentes como John Maynard Keynes y Wassily Leontief generaciones después, la perspectiva de la automatización siempre ha planteado una preocupación seria en torno a los empleos. Keynes y Leontief dudaban de que fueran a quedar suficientes empleos para los trabajadores. Hoy, frente al embiste de una ola de automatización digital, muchos comparten su inquietud.

El impacto de las tecnologías digitales de hoy en el mercado laboral plantea tres interrogantes. ¿Habrá suficientes empleos para los trabajadores? ¿Dónde estarán estos empleos? ¿Y la compensación será lo suficientemente alta como para evitar un aumento de la pobreza y la desigualdad?

La respuesta a la primera pregunta es inequívoca. La evidencia histórica demuestra que la innovación tecnológica que reemplaza a la mano de obra no conduce a cambios de largo plazo en las tasas de empleo y desempleo en los países industriales. Keynes hablaba de “desempleo tecnológico” y no hay duda de que en los años 1920 y durante la subsiguiente Gran Depresión, una de las mayores causas de desempleo en Gran Bretaña fue el colapso de la industria del carbón y otras frente a la competencia de Alemania y Estados Unidos. Las habilidades y la ubicación geográfica de los trabajadores rápidamente descartaron una reubicación en otras partes de la economía. Pero ese episodio transicional finalmente pasó.

El miedo al desempleo tecnológico persiste porque está arraigado en la incertidumbre sobre la nueva creación de empleos. Las capacidades de las nuevas máquinas nos permiten identificar los empleos en riesgo, pero no los empleos que pueden surgir. Tenemos que adivinar comparando las capacidades de los trabajadores y las máquinas, lo que muchas veces inclina la balanza en favor de estimaciones de pérdida de empleos neta.

Pero tenemos abundante evidencia de ingenio humano en la creación de nuevos empleos. Cuando Keynes escribía, el sector de servicios en Gran Bretaña y Estados Unidos empleaba aproximadamente al 40% de los trabajadores. Los sectores de empleo como la salud y el cuidado y las industrias más amplias de turismo y hospitalidad eran pequeños. Hoy cada uno de ellos emplea más personas que el sector industrial. Como dijo John F. Kennedy, “si los hombres tienen el talento para inventar nuevas máquinas que dejan a los hombres sin trabajo, tienen el talento para volver a poner a los hombres a trabajar”.

El desafío que todas las nuevas tecnologías plantean no es que crean muy pocos empleos, sino más bien que muy pocos trabajadores tienen las capacidades para ocuparlos. De la misma manera que algunos empleos se benefician de las nuevas tecnologías, mientras que otros se vuelven obsoletos, también algunas capacidades se vuelven más valiosas, mientras que otras son sustituibles. El automóvil impulsó el valor de las habilidades de ingeniería y disminuyó el valor de las habilidades de cría de caballos. Los criadores de caballos tuvieron que aprender nuevas habilidades para mantener sus ingresos. Una buena transición sectorial para ellos habría sido pasar a la producción de vehículos o a los sectores de mantenimiento. El sesgo sectorial de las nuevas tecnologías es un desafío que los trabajadores asumen y llegado el caso dominan, pero no sin objeciones, al menos al principio.

Los empleos amenazados en las primeras etapas de la robótica y la inteligencia artificial eran de rutina o dependían del procesamiento de datos. Mover cajas grandes en depósitos, o cargar productos agrícolas en camiones, fueron tareas que se mecanizaron fácilmente. Los empleos de procesamiento de datos podían ser realizados por un software de IA; un motor de búsqueda y unas pocas palabras clave podían fácilmente reemplazar a un auxiliar jurídico que busca registros judiciales para encontrar precedentes relevantes.

Estas propiedades llevaron a la polarización del empleo, desafiando a los trabajadores a pasarse a empleos que fueran complementarios a las nuevas tecnologías, como la programación informática o la robótica, o a empleos que no se podían programar, como la consultoría de gestión o el cuidado de enfermería. Estos empleos eran más calificados o estaban mejor remunerados que los empleos de rutina, o eran menos calificados y mal remunerados, lo que llevó a que el medio en la cadena de distribución de ingresos quedara vacío. En tiempos más recientes, las mejoras en IA hacen que los empleos que no son de rutina también se tornen vulnerables.

La transición sectorial en el empleo es más fácil donde el sistema educativo enseña una amplia gama de habilidades, en lugar de fomentar la especialización desde una temprana edad, y donde los mercados laborales flexibles tienen buenas instalaciones de perfeccionamiento. El acceso a financiamiento también es esencial a la hora de facilitar la transición, permitiéndoles a las empresas emergentes en la nueva economía contratar a algunos de los trabajadores desplazados. En la Academia Luohan, investigamos la disponibilidad de financiamiento a través de las plataformas digitales Alibaba y Ant Financial, que utilizan la información en sus conjuntos de datos en lugar de garantías para evaluar las solicitudes de préstamos. Descubrimos que la economía de las plataformas pone crédito a disposición de mucha más gente que los bancos tradicionales.

El tercer interrogante, sobre la desigualdad, es más difícil de abordar. La economía es buena a la hora de ofrecer respuestas inequívocas a preguntas sobre la eficiencia de los mercados laborales. La cuestión de la desigualdad, en cambio, tiene que ver en parte con opciones políticas. El sesgo sectorial de las nuevas tecnologías implica que la desigualdad normalmente aumenta cuando aparecen. Quienes logran sacar ventaja de ellas reciben recompensas por sobre el resto de la fuerza laboral.

Sin embargo, la cuestión clave no debería ser si algunas personas se vuelven muy ricas, sino si los salarios de la gente menos calificada son suficientemente altos como para evitar la pobreza. Esto depende en parte de la política de las compañías, ya que la competencia puede no funcionar para elevar los salarios cuando las empresas se vuelven muy grandes en su área local. Las empresas en la era digital tienen una opción: pueden usar tecnología para sustituir el capital por mano de obra y mantener los salarios bajos, o usar tecnología para el bien de sus trabajadores con una visión de ganancias a más largo plazo. En el último caso, el bienestar de los trabajadores se beneficia más de la nueva tecnología, no necesariamente sólo a través de salarios más altos sino también a través de mejores condiciones laborales y de vida.

Si las nuevas tecnologías aumentan la desigualdad económica, pero no incrementan la pobreza, algunas sociedades pueden decidir no hacer nada al respecto. La aversión a la desigualdad es más alta en los países europeos que en Estados Unidos, por ejemplo, y existe una variedad de programas redistributivos para reducirla. Con suficiente respaldo, las políticas para compensar la creciente desigualdad no son difíciles de diseñar. Los países escandinavos han recurrido durante mucho tiempo a impuestos altos para financiar los grandes programas de ayuda social.

Más allá de cuál sea la actitud de la sociedad ante la inequidad, el resultado que hay que evitar son los salarios de pobreza (o casi pobreza). Tal vez sea necesario un salario mínimo obligatorio o un incentivo tributario para los empleadores para que aumenten los salarios bajos. El punto de la innovación tecnológica, después de todo, no es darle motivos a la gente para resistirla.

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Christopher Pissarides es un economista galardonado con el premio Nobel y profesor regio de Economía en la London School of Economics.

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