Prosigue la batalla entre tecnooptimistas y pesimistas sobre la productividad y su relación cada vez más evidente con la automatización del trabajo. The Economist presenta las principales tesis de ambos bandos y se pregunta quién se llevará el gato al agua: ¿los que opinan que las máquinas acabarán con el empleo o los que creen que los robots acabarán creando nuevas tareas más complejas para los humanos?

¿Por qué la productividad crece poco si la tecnología de la información avanza rápidamente? Muy presente en la década de 1980 y a principios de la década de 1990, esta pregunta se ha convertido nuevamente en una de las más planteadas en la economía actual. Su prominencia ha crecido a medida que los expertos en tecnología se han convencido de que el machine learning, o aprendizaje automático, y la inteligencia artificial pronto dejarán a cantidades ingentes de trabajadores sin empleo (entre los gurús de la tecnología, Bill Gates pide un impuesto de robots para disuadir la automatización y Elon Musk aboga por un salario básico universal). Muchos economistas piensan que es poco probable un aumento repentino en la productividad que deje a millones de personas en el desguace, si es que llega a producirse. Sin embargo, la reunión del pasado 7 de enero de la American Economic Association en Filadelfia mostró que se están tomando en serio a los gurús tecnológicos. La sala que acogía una sesión sobre el débil crecimiento de la productividad estuvo prácticamente al completo; muchas otras en las que se hablaba de las implicaciones de la automatización también estuvieron llenas.

La historia reciente parece apoyar este pesimismo sobre la productividad. Entre 1995 y 2004, la producción por hora trabajada creció a un ritmo promedio anual del 2.5%; de 2004 a 2016 el ritmo se redujo a solo un 1%. Entre los miembros del G7, el ritmo ha sido aún más lento. Una explicación aparentemente obvia sería que la crisis financiera de 2007-08 llevó a las empresas a posponer la inversión para aumentar la productividad. Pero no están de acuerdo desde el Banco de la Reserva Federal en San Francisco, ni John Fernald ni otros expertos afines, que estiman que en Estados Unidos, la desaceleración ya había comenzado en 2006. Según Fernald, el motivo es porque ya se iba desacelerando la “productividad total de los factores” -el remanente que determina el PIB después de haber contabilizado el trabajo y el capital. La productividad se ha estancado a pesar de los crecientes gastos en I+D. Esto respaldaría la extendida idea de que van quedando menos tecnologías transformadoras por descubrir.

Otros expertos tienen un punto de vista diametralmente opuesto. Una presentación de Erik Brynjolfsson del MIT apuntaba a los recientes avances en la capacidad de las máquinas para reconocer patrones. Pueden, por ejemplo, superar a los humanos en el reconocimiento de la mayoría de las imágenes –algo crucial para la tecnología detrás de los automóviles sin conductor- e incluso igualar la precisión de los dermatólogos en el diagnóstico del cáncer de piel. Brynjolfsson y otros autores afines pronostican que tales avances, al final, conducirán a una reorganización generalizada de los empleos, afectando por igual a los trabajadores con perfiles de mucha o poca cualificación.

El pesimismo sobre la productividad se mantiene como la norma entre los analistas oficiales, pero muchos más académicos están tratando de comprender cómo la automatización puede afectar a la economía. En una serie de artículos, Daron Acemoglu del MIT y Pascual Restrepo de la Boston University presentan nuevos modelos teóricos en innovación. Proponen que el progreso tecnológico se divida en dos categorías: la que reemplaza mano de obra con máquinas y la que crea nuevas tareas más complejas para los humanos. La primera, la automatización propiamente dicha, reduce los salarios y el empleo. La segunda, la creación de nuevas tareas, puede devolver la suerte a los trabajadores. Históricamente, según ambos autores, los dos tipos de innovación parecen haber estado en equilibrio, gracias a las fuerzas del mercado. Si la automatización lleva a un exceso mano de obra los salarios bajan, reduciendo así las ganancias de una mayor automatización, de modo que en su lugar las empresas encuentran formas nuevas y más productivas de poner gente a trabajar. Como resultado, las predicciones previas de desempleo inducido por la tecnología han demostrado ser en su mayoría erróneas.

Sin embargo, las dos fuerzas pueden, teóricamente, desincronizarse. Por ejemplo, si el capital de inversión se mantiene barato en relación con los salarios, el incentivo para automatizar podría prevalecer de manera permanente, lo que llevaría a la economía a robotizarse por completo. Los autores especulan que, por ahora, los sesgos que dan ventaja al capital en el ordenamiento tributario, o simplemente un "enfoque un poco singular" sobre la inteligencia artificial, podrían inclinar a las empresas hacia la automatización y a alejarse de idear nuevas tareas para las personas. Otro riesgo es que gran parte de la mano de obra carece de las habilidades adecuadas para completar las tareas de la nueva economía que los innovadores podrían inventar.

Todas estas ideas arrojan luz sobre la paradoja de la productividad. Brynjolfsson y otros autores afines a sus teorías sostienen que pueden pasar años hasta que los efectos transformadores de las tecnologías de uso general como la inteligencia artificial se hagan sentir por completo. Si las empresas son consumidas por los esfuerzos automatizadores y tales inversiones tardan en dar sus frutos, es lógico que el crecimiento de la productividad se estanque. La inversión no ha sido inusualmente baja en relación con el PIB en los últimos años, pero se ha desplazado desde las estructuras y los equipos hacia el gasto en investigación y desarrollo.

Si la investigación en automatización comienza a generar grandes beneficios, la pregunta es qué sucederá con los trabajadores desplazados. Tendencias recientes sugieren que la economía puede crear empleos no cualificados en sectores como la atención a la salud o los servicios de alimentación, donde la automatización es relativamente difícil. Y si los robots y los algoritmos se vuelven mucho más baratos que los trabajadores, sus propietarios deberían volverse lo suficientemente ricos como para consumir mucho más de todo, creando a su vez más empleos para la gente.

El riesgo es que sin una inversión suficiente en formación, la tecnología relegará a muchos más trabajadores a las filas de la baja cualificación. Para emplearlos a todos, las condiciones salariales o de trabajo podrían deteriorarse. Si los optimistas sobre la productividad tienen razón, el problema al final puede no ser la cantidad de trabajo disponible, sino su calidad.

 

"Economists grapple with the future of the labour market". The Economist, 11/01/2018 (Artículo consultado online el 21/01/2017).

Acceso a la noticia: https://www.economist.com/news/finance-and-economics/21734457-battle-between-techno-optimists-and-productivity-pessimists

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