Por Daron Acemoglu.
Nos encontramos en medio de grandes cambios transformadores en el mercado laboral en muchas economías desarrolladas. En el centro de esta transformación hay una ola de tecnologías 
basadas en el chip informático, que tienen como objetivo automatizar una serie de tareas antes realizadas por la fuerza de trabajo humana. Los avances en inteligencia artificial y robótica son la próxima fase potencialmente poderosa de esta ola. A pesar de los numerosos debates sobre la automatización y lo que significa para el futuro de los mercados laborales, estamos lejos de un marco integral donde estudiar cómo la automatización afecta el funcionamiento de los mercados laborales modernos, y de contar con un cuerpo de trabajo empírico que proporcione estimaciones confiables sobre su impacto en el empleo, los salarios y la productividad.
Este ensayo proporciona un panorama de un marco conceptual para comprender las implicancias de la automatización, y una breve discusión de algunos trabajos recientes sobre el impacto de la robotización en el mercado laboral de EE. UU. Comienzo con una breve recapitulación de la forma canónica en que los economistas y los macroeconomistas piensan sobre los efectos de las tecnologías, incluidas aquellas basadas en computadoras, sobre la desigualdad. Luego explico por qué este marco no solo es restrictivo, sino que va en contra de varios puntos clave de los mercados laborales de EE. UU., incluso aún más después de la aparición de las tecnologías de automatización. Tras delinear un marco alternativo y sus implicaciones en los salarios y el empleo, paso a una breve discusión acerca de la reciente evidencia de los efectos de un tipo destacado de tecnología de automatización, la robótica, sobre los salarios y el empleo.
TECNOLOGÍAS FACILITADORAS
El marco canónico utilizado por los macroeconomistas y los especialistas en el mercado laboral para pensar acerca de los efectos de la tecnología en los salarios y el empleo se puede resumir como la visión tecnológica facilitadora. Bajo esta visión, las nuevas tecnologías se conceptualizan como un factor que aumenta las capacidades de algunos trabajadores y les permite realizar nuevas funciones, aumentando así su productividad. Podría decirse que la primera computadora, el mecanismo de Antikythera, es un ejemplo de una tecnología facilitadora de la antigua Grecia alrededor del año 200 AC.
Este mecanismo permitió a los primeros astrónomos expertos calcular las posiciones de las estrellas y los planetas, un logro sorprendente que no hubiera sido posible sin esta tecnología. Los ejemplos modernos incluyen las máquinas de diseño asistido por computadora (CAD, por sus siglas en inglés), que aumentan la productividad de los trabajadores calificados, las tareas de diseño y la PC, que se han convertido en una ayuda indispensable para todo tipo de trabajadores administrativos y gerenciales.
Como estos ejemplos ilustran, incluso en la visión de tecnología facilitadora, las nuevas tecnologías ayudarán a ciertos tipos de trabajadores más que a otros y, por lo tanto, podrían generar un impacto en la desigualdad. De hecho, esta es la clave del marco canónico para el análisis del mercado laboral y la igualdad presentado por primera vez por el economista holandés Jan Tinbergen, que luego se desarrolla y se aplica de manera fructífera a los datos en muchos entornos. Se obtiene una implicación importante de este marco al postular que la productividad y la demanda de trabajadores altamente calificados aumenta más rápidamente con el tiempo respecto de los trabajadores de baja calificación, aumentando la prima salarial del primer grupo. Sin embargo, esta tendencia puede ser contrarrestada por un aumento en la oferta de trabajadores altamente calificados, lo cual es la base de la famosa carrera de Tinbergen entre la tecnología y el suministro de educación. De acuerdo con esta perspectiva, las primas por calificación y la desigualdad salarial aumentan cuando la tecnología evoluciona más rápidamente que la oferta de calificaciones, y se contrae cuando la oferta toma la delantera respecto a la tecnología.
Aunque este marco ha sido extremadamente útil para interpretar las tendencias generales en el mercado laboral de los Estados Unidos y otras economías avanzadas, enfrenta al menos tres desafíos fundamentales. El primero es que, a pesar de su éxito inicial en la descripción de los cambios en la prima universitaria (ingresos promedio de los trabajadores con estudios universitarios en relación a los de graduados de secundaria), este marco ha sido mucho menos exitoso recientemente.
En segundo lugar, y aún más críticamente, la visión de la tecnología facilitadora implica que cualquier mejora en la tecnología debería conducir a salarios más altos para todos los tipos de trabajadores. Pero la caída en los salarios de los trabajadores de educación baja ha sido la norma, no la excepción en los últimos 30 años en el mercado laboral de EE. UU. En particular, los salarios reales de los trabajadores con nivel educativo inferior al secundario, secundario completo o algún estudio universitario han caído bruscamente desde principios de los años setenta. La incapacidad de este marco canónico para explicar el fenómeno omnipresente de la disminución de los salarios reales de ciertos grupos de trabajadores es uno de sus defectos más discordantes.
En tercer lugar, una mirada más detallada a la distribución de los salarios muestra que existen dinámicas más ricas que las que pueden explicarse mediante un marco en el que la desigualdad se crea mediante el cambio de recompensas hacia un tipo de habilidad único y bien definido. En particular, los salarios muy bajos, el mediano y los muy altos se mueven de manera muy diferente en distintos períodos de tiempo. En particular, en contraste con la visión simple del cambio tecnológico sesgado hacia el trabajo calificado, no vemos una apertura de la brecha entre los salarios medianos y bajos. Por el contrario, después de un período de fuertes caídas en la parte inferior de la distribución salarial, hay un período prolongado desde mediados de los años ochenta hasta mediados de los noventa, donde los salarios en la base aumentan más rápidamente que los salarios en el medio de la distribución.
En contraste con una visión basada en que las tecnologías facilitadoras ayudan a los trabajadores más calificados, vemos un rápido crecimiento del empleo en la parte inferior de la distribución de salarios tanto en la década de 1990 como en la de 2000. El cuadro que surge a partir de esto, por lo tanto, es uno en el cual la economía está generando considerablemente más empleo en ocupaciones peor remuneradas que en ocupaciones en el medio de la distribución salarial.
Finalmente, también podemos verificar que esto no es solo un fenómeno de los EE. UU. Las ocupaciones de pago medio se han contraído en todos los países europeos entre 1993 y 2006, lo que sugiere fuertemente que los patrones de empleo que presenciamos en los Estados Unidos se deben a tendencias tecnológicas en común más que a factores idiosincrásicos de los EE.UU.
TECNOLOGÍAS SUSTITUTIVAS Y AUTOMATIZACIÓN
La alternativa al enfoque de las tecnologías facilitadoras es conceptualizar las nuevas tecnologías como reemplazos explícitos del trabajo en algunas tareas. Por supuesto, en la práctica, algunas tecnologías serán facilitadoras, al igual que el mecanismo de Antikythera o tecnologías de diseño asistido por ordenador, mientras que otras serán sustitutivas. La perspectiva en este ensayo es que muchas de las nuevas tecnologías que transforman el mercado laboral no son del tipo facilitador, sino que claramente reemplazan y desplazan al trabajo, y esto tiene consecuencias de gran alcance.
El clásico ejemplo histórico de tecnología sustitutiva es el Jacquard Loom, un telar mecánico inventado en 1801, que simplificó significativamente los intrincados procesos de la fabricación textil. Hoy en día, varias tecnologías de automatización basadas en computadoras, como los cajeros automáticos, inventarios computarizados y máquinas de clasificación de correo son ejemplos de tecnologías de reemplazo. La mayoría de las principales tecnologías de reemplazo que ya comenzaron a extenderse en la economía son los robots industriales, que se encargan de varias tareas antes realizadas por trabajadores industriales semicalificados, y la inteligencia artificial, que promete reemplazar a los trabajadores en muchas ocupaciones especializadas que van desde asistentes legales hasta contadores e incluso algunos puestos de mando medio.
Conceptualmente, podemos dar sentido a la sustitución tecnológica abandonando la forma reducida de la relación entre la tecnología y los factores de producción utilizados anteriormente, y pensando en cambio en términos de tareas que deben realizarse para la producción.
Además de la riqueza descriptiva de este marco basado en tareas, tiene la ventaja de proporcionar un marco conceptual en el que los desafíos que enfrenta la visión de las tecnologías facilitadoras se pueden resolver fácilmente. En particular, en este marco:
- En contraste con el marco estándar basado en tecnologías facilitadoras, la tecnología sustitutiva puede reducir los salarios. Esto se contrapone a las predicciones del modelo canónico que discutimos en la sección anterior. La clave es la diferencia entre las tecnologías facilitadoras y las sustitutivas. Como ya se señaló, las tecnologías facilitadoras, al aumentar un tipo de trabajo u otro, siempre aumentan la demanda de ambos factores de producción. Este no es el caso de las tecnologías de reemplazo. Incluso con un solo tipo de trabajo compitiendo contra la tecnología o el capital, una serie de tareas que cambian de trabajo a capital puede reducir los salarios. Este efecto se fortalece aún más si hay múltiples tipos de trabajo, y las nuevas tecnologías eliminan directamente algunas de las tareas realizadas por un tipo específico de trabajo (por ejemplo, trabajadores u operadores manufactureros semi-calificados).
- Por las mismas razones que las articuladas en el punto anterior, las tecnologías de reemplazo desplazan a los trabajadores y pueden causar desempleo.
- Si las nuevas tecnologías reemplazan las tareas ubicadas en el medio de la distribución salarial, causarán una polarización del empleo. Intuitivamente, estas nuevas tecnologías eliminarán las ocupaciones de pago medio y, por lo tanto, la distribución salarial general tendrá un sector medio más reducido, en cierto sentido “hueco”, causando polarización salarial. Curiosamente, debido a que los trabajadores desplazados del sector medio de la distribución salarial por la tecnología competirán con otros, los cambios en la estructura del empleo pueden deslindarse de los patrones de crecimiento salarial. Como resultado, podemos esperar encontrar un crecimiento más rápido del empleo en ocupaciones de menor remuneración, ya que los desplazados por la tecnología también buscan empleo en estas ocupaciones, lo que se confirma por los cambios en la estructura laboral que se muestran en la siguiente figura, pero esto no necesariamente implica un crecimiento salarial más rápido en estas ocupaciones en expansión.
También vale la pena señalar que la relevancia de las tecnologías de reemplazo también se debe al hecho de que muchas de las principales olas tecnológicas recientes, que han incluido avances en automatización, robótica e inteligencia artificial, se ajustan mucho más a la conceptualización de las nuevas tecnologías. De hecho, la expansión de los robots industriales es un caso de estudio perfecto para las tecnologías sustitutivas, el cual abordaremos a continuación.
ROBOTS, EMPLEOS Y SALARIOS
Entonces, ¿qué sabemos sobre los efectos de la automatización o, más específicamente, de los robots en los empleos y los salarios? ¿Tienden a aumentar los salarios para todos los tipos de trabajadores como implicaría el enfoque de las tecnologías facilitadoras? ¿O desplazan a muchos tipos de trabajadores, reduciendo su empleo y sus salarios como sostiene la visión de las tecnologías sustitutivas?
A pesar de la reciente ubicuidad de este tipo de tecnologías, sabemos sorprendentemente poco sobre estas cuestiones. La mayoría de lo que sabemos proviene de estudios que investigan qué tan factible es automatizar los trabajos existentes dados los avances tecnológicos actuales y presuntos. Por ejemplo, Frey y Osborne (2013) clasifican 702 ocupaciones según cuán susceptibles son a la automatización en función del conjunto actual de tareas que realizan. Llegan a la conclusión de que en las próximas dos décadas, el 47 por ciento de los trabajadores estadounidenses estarán amenazados por la automatización. Un informe reciente de McKinsey aplica esta metodología de una manera algo diferente, pero llega a conclusiones similares: el 45 por ciento de los trabajadores estadounidenses están en riesgo de perder sus empleos debido a la automatización. El estudio de viabilidad del Banco Mundial supera estas estimaciones y considera que el 57 por ciento de los puestos de trabajo en los países de la OCDE podría automatizarse y disolverse en el transcurso de las próximas dos décadas.
Pero hay varias razones para no confiar plenamente en las conclusiones de estos estudios. Primero, es notoriamente difícil estimar qué empleos se pueden automatizar por completo. Por ejemplo, otro trabajo que utiliza la misma metodología, Arntz, Gregory, y Zierahn (2016), llega a una conclusión muy diferente, ya que mantiene que dentro de una ocupación, muchos trabajadores se especializan en tareas que no se pueden automatizar fácilmente. Su conclusión es que una vez que se tiene en cuenta este tipo de especialización, solo alrededor del 9 por ciento de los empleos en la OCDE están en riesgo. En segundo lugar, aún más fundamental, estos enfoques de viabilidad no tienen en cuenta las respuestas económicas de equilibrio. La viabilidad de la automatización de una tarea no implica que a las empresas les resultará rentable automatizarla. Y, lo que es más importante, los impactos completos (y discutiblemente interesantes) en el mercado laboral de las nuevas tecnologías dependen no solo de dónde la automatización y la robótica podrían tener un impacto directo, sino también de cómo se ajustará el resto de la economía. Durante varios episodios de grandes cambios tecnológicos (incluida la automatización rápida), otros sectores y ocupaciones, a veces nuevos, se han expandido, manteniendo el empleo y los salarios elevados.
Un trabajo reciente de Acemoglu y Restrepo (2017), titulado ‘Los robots y el empleo: La evidencia de los mercados de trabajo de los Estados Unidos’, va más allá de estos estudios de factibilidad para estimar el impacto de equilibrio de los robots industriales sobre el empleo y los salarios. Los robots industriales están definidos por la Federación Internacional de Robótica (IFR) como “una máquina controlada, reprogramable y multipropósito”. Es decir, los robots industriales son máquinas que no necesitan un operador humano y que pueden programarse para realizar varias tareas manuales, como soldar, pintar, ensamblar, manejar materiales o empaquetar. Desde 1993, los robots industriales se han extendido en los puestos de trabajo, con un stock global que llega a más de 1,5 millones en la actualidad. La mayoría de los expertos calculan que los robots serán mucho más ubicuos en la próxima década.
Acemoglu y Restrepo (2017) se centran en los efectos de la robotización en el mercado laboral local. Su estrategia empírica se basa en una medición del cambio a partir de la exposición a los robots, construida con datos del IFR sobre el aumento en el uso de robots entre 19 industrias (aproximadamente a dos dígitos del clasificador industrial) y sus tasas de empleo en los censos antes del inicio de avances robóticos recientes (en la práctica, 1990). Esta medición del cambio por la exposición a los robots captura la variación en la distribución del empleo industrial por áreas alrededor de 1990. El razonamiento de esta medición proviene de un modelo simple de automatización y efectos de los robots industriales, que intuitivamente se basa en el hecho de que la incorporación de robots a nivel industrial en los Estados Unidos estará relacionada con otras tendencias industriales o con las condiciones económicas en las zonas de conmutación especializadas de una industria, la relación entre la exposición a los robots y los resultados del mercado laboral podrían estar confundidas. Para solucionar este problema, Acemoglu y Restrepo (2017) utilizan los niveles industriales de propagación de los robots entre 1990 y 2007 en otras economías avanzadas, con el fin de representar las mejoras en las fronteras tecnológicas a nivel mundial de los robots, como un instrumento de tendencias de la industria en los Estados Unidos. Aunque no es una panacea por todas las fuentes de sesgos de variables omitidas, esta estrategia tiene la ventaja de centrarse en la variación que resulta únicamente de las industrias en las que el uso de robots ha sido concurrente en todas o en la mayoría de las economías avanzadas. Además, debido a que los datos a nivel industrial de IFR comienzan a partir del 2004 en los Estados Unidos, pero en 1993 en varios países europeos, esta estrategia también nos permite estudiar el impacto de los robots industriales desde 1990 hasta 2007.
El uso de esta estrategia conduce a estimaciones bastante precisas, grandes y negativas acerca del impacto de los robots sobre el empleo y los salarios, muy en línea con la visión mundial de las tecnologías de reemplazo. En particular, en las zonas que experimentaron el mayor aumento en la exposición a los robots, se calculan disminuciones de empleo y salarios entre 1990 y 2007. Hay muchas inquietudes respecto a la interpretación de estos resultados, especialmente debido a otros cambios que afectan a los mercados laborales locales en los Estados Unidos que se podrían confundir con los efectos de la robotización. Sin embargo, estas estimaciones parecen ser muy robustas después de controlar por la composición de la industria, características demográficas y factores competitivos que afectan a los trabajadores en las zonas de conmutación, en particular, la exposición a las importaciones procedentes de China y la disminución de empleos rutinarios por el uso de softwares de procesamiento de datos. Quizás, lo que es más importante, la mayoría de las zonas de conmutación afectadas no parecen tener una tendencia diferencial antes de la aparición del creciente uso de los robots alrededor de 1990.
Cuantitativamente, estas estimaciones implican que un nuevo robot por cada mil trabajadores reduce la tasa empleo-población de Estados Unidos en 0.18-0.34 puntos porcentuales y los salarios promedio en 0.25-0.5 por ciento. Los efectos en el empleo son equivalentes a que, por cada nuevo robot hay una reducción del empleo agregado de aproximadamente tres trabajadores, lo que no resulta inverosímil.
Al parecer, los efectos de la robotización se concentran en las industrias más fuertemente automatizadas; en el trabajo manual rutinario, manual no rutinario y ocupaciones del tipo operarias (blue-collar); y en trabajadores con educación inferior a la universitaria. Los efectos en hombres y mujeres son similares, aunque algo mayores en los hombres.
CONCLUSIÓN
Para entender los cambios transformadores que nuestra economía y el mercado laboral están atravesando, debemos alejarnos de la manera canónica en que los economistas piensan la tecnología, como una corriente que arrastra todos los navíos. Muchas tecnologías, que este ensayo ha denominado “tecnologías sustitutivas”, desplazan a los trabajadores al reemplazar las tareas realizadas anteriormente mediante mano de obra humana por maquinarias. Pueden reducir, a corto y mediano plazo, los salarios y el empleo. Esto hace que sea crucial desarrollar un enfoque más amplio para estudiar el ajuste de la economía frente a las nuevas tecnologías, ya que el libre ajuste económico creará dificultades considerables para muchos trabajadores.
Tras proporcionar una breve descripción de esta estructura conceptual y de cómo difiere del enfoque canónico en la economía, este ensayo resumió el trabajo reciente sobre el efecto de un ejemplo de este tipo de sustitución de tecnología, los robots, sobre el empleo y los salarios. La evidencia indica grandes pérdidas de salarios y empleo como resultado de la introducción de robots industriales en el sector manufacturero.
Artículo publicado originalmente en idioma inglés en Technology Academics Policy en TNIT News. Agradecemos al equipo editorial y su autor, el profesor Daron Acemoglu, por autorizar su reproducción.
