Variaciones de esta preocupación aparecen cada vez que surgen nuevas tecnologías poderosas. Lo que hoy se siente diferente es la velocidad, el alcance y la visibilidad del avance de la IA, especialmente en tareas cognitivas que durante mucho tiempo se consideraron exclusivamente humanas.
Sin embargo, la historia muestra que cada vez que surge nueva tecnología, las economías acaban experimentando una profunda transformación estructural. Esto permite que los mercados laborales se adapten al potencial de la nueva tecnología.
Inevitablemente, muchos empleos cambiarán por la adopción de la IA. Algunos se verán mejorados. Otros pueden quedar obsoletos. Pero el declive de ciertos tipos de empleo no es lo mismo que una reducción sostenida del empleo total. Si la historia sirve de guía, no es la tecnología en sí la que podría causar un desempleo masivo, sino las políticas implementadas en respuesta.
El impacto agregado de la IA dependerá de cómo se adapte la economía a ella, incluyendo si las ganancias de productividad reducen costes, amplían la demanda y apoyan la creación de nuevas tareas y empresas, impulsando así a los trabajadores y al capital hacia nuevos usos, lo suficiente para compensar o compensar la inevitable pérdida de algunos puestos o categorías de empleos.
Los resultados de la transformación dependerán no solo del impacto tecnológico en sí, sino, más importante aún, de las políticas e instituciones que rigen el ajuste. Si los responsables políticos responden a la IA con el conjunto incorrecto de políticas —de las que retrasan en lugar de facilitar el ajuste— corren el riesgo de provocar resultados laborales peores en lugar de mejores. Las políticas erróneas podrían acabar frenando el crecimiento en lugar de aumentarlo y aumentando la desigualdad en lugar de contenerlo o reducirlo.
Choques tecnológicos pasados
Esta vez siempre podía ser diferente. Pero el abrumador peso de la evidencia histórica respalda la afirmación de que las tecnologías innovadoras no causan desempleo masivo.
La aparición de nuevas tecnologías de propósito general no es algo nuevo. En los últimos dos siglos, las economías han absorbido repetidamente tecnologías que transformaron la producción, reorganizaron empresas y desplazaron categorías enteras de trabajo—desde la máquina de vapor y la electrificación hasta la informática e internet.
Cada una de estas tecnologías alteró empleos y habilidades existentes. Cada uno provocaba ansiedad sobre el futuro del empleo y el trabajo. Y cada uno de ellos aumentó finalmente la productividad, bajó precios, incrementó los ingresos reales y apoyó un mayor empleo.
Los tejedores de telares manuales fueron desplazados por telares mecanizados. Los mecanógrafos disminuyeron a medida que el procesamiento de texto se extendía. Los agentes de viajes fueron desplazados por las plataformas de reservas online. En cada caso, la desaparición de una tarea era visible y políticamente relevante.
Pero surgieron nuevos empleos, a menudo en sectores que antes apenas existían. Los ferrocarriles generaron demanda de ingenieros, mecánicos, gerentes de logística y servicios financieros completamente nuevos. La electrificación permitió industrias que iban desde electrodomésticos hasta venta al por menor y refrigeración. La informática dio lugar al desarrollo de software, el análisis de datos, el diseño digital y una amplia gama de servicios profesionales. El empleo agregado no se desplomó. Al final aumentó.
Es importante reconocer que estos avances no fueron ni automáticos ni inmediatos. Eran escalonadas y graduales y requerían difusión, inversión complementaria y adaptación institucional. No obstante, una revisión sistemática de la literatura económica publicada en 2023, que abarcó más de 100 estudios, mostró que el efecto desplazamiento laboral de la tecnología se compensa con creces con la creación de mano de obra.
Lo que cambió no fue simplemente el número de puestos, sino el contenido del trabajo. Como muestran investigaciones recientes del FMI, los empleos evolucionan no solo porque los trabajadores cambian de ocupación, sino también por los cambios en las habilidades requeridas dentro de la misma ocupación. Aproximadamente 1 de cada 10 vacantes de empleo en economías avanzadas ahora incluye una nueva habilidad. Así es como suele desarrollarse el cambio tecnológico: no a través de la destrucción masiva de empleos, sino remodelando lo que hacen los trabajadores y las habilidades que necesitan.
La absorción de nuevas tecnologías por parte de los mercados refleja una dinámica económica bien conocida. A medida que los procesos se vuelven más eficientes, los costes disminuyen. Costes más bajos se traducen en precios más bajos. Los precios más bajos estimulan la demanda. Y una mayor demanda favorece una mayor producción y empleo. Los economistas suelen referirse a esto como la paradoja de Jevons, y se ha observado repetidamente en diferentes sectores, desde la energía hasta el transporte y el procesamiento de información.
El punto clave es que la nueva tecnología expande la actividad económica—abriendo nuevos mercados, aumentando la escala y apoyando formas completamente nuevas de producción, consumo y empleo.
Qué significa esto para la IA
Probablemente este sea el impacto neto de la IA. Al reducir el coste del análisis, la predicción, la comunicación, la coordinación y—cada vez más en su forma agente—acción, la IA abarata y escalable una amplia gama de servicios. Esto acabará aumentando la demanda, al tiempo que permitirá nuevos productos, servicios y empresas.
Un error recurrente en el debate actual es una versión moderna de lo que los economistas han llamado durante mucho tiempo la «falacia del monopago»: la creencia de que hay una cantidad fija de trabajo por hacer, de modo que si las máquinas hacen más, habrá menos que hacer las personas. La historia cuenta otra historia: el progreso tecnológico ha creado más empleos de los que ha destruido. Y como muestran las investigaciones del FMI, cuando la IA complementa el trabajo humano y las ganancias de productividad son suficientemente grandes, la adopción de la IA puede conducir a un mayor crecimiento e ingresos para la mayoría de los trabajadores.
Nada de esto implica que el ajuste vaya a ser suave o sin coste. Incluso cuando el cambio tecnológico finalmente apoya la creación neta de empleo, la transición puede ser disruptiva. Tres cuestiones en particular merecen una atención muy detallada.
Primero, aún no sabemos cómo será el nuevo trabajo, quién lo hará ni dónde se ubicará. Y la disrupción social y política creada por esa incertidumbre, tanto a nivel individual como social, puede ser significativa. El personal del FMI estima que aproximadamente el 40 por ciento de los empleos a nivel mundial podrían verse afectados por la IA de alguna manera—no necesariamente eliminados, sino cambiados. Eso incluye cambios en la composición de tareas, los requisitos de habilidades y la estructura organizativa. Muchos empleos se verán potenciados por la IA. Algunos pueden quedar obsoletos. La estructura de la demanda laboral también podría cambiar. La evidencia emergente sugiere que los avances a corto plazo pueden ser más fuertes para los trabajadores de alta y baja cualificación, mientras que la demanda de puestos de nivel medio y de entrada podría debilitarse. Sin embargo, predecir la trayectoria a largo plazo de las tendencias en la demanda laboral es excepcionalmente incierto. Cualquier cambio que ocurra tendrá importantes consecuencias en la economía política que los responsables políticos deberán gestionar.
En segundo lugar, la IA podría acelerar la rotación en los mercados laborales, lo que podría suponer desafíos para algunos de esos mercados. Además, la magnitud de la rotación preexistente en el mercado laboral suele estar infravalorada. En Estados Unidos, el empleo total no agrícola es de aproximadamente 160 millones, y cada año se contratan aproximadamente 60 millones y se hacen 60 millones de despidos. Esta extraordinaria escala de creación y destrucción de empleos ocurre cada día en todos los rincones de la sociedad. Los países con mercados laborales menos flexibles pueden tener más dificultades para reasignar recursos en el mundo de la IA que aquellos con un mayor grado de rotación.
En tercer lugar, el ajuste del mercado laboral causado por la IA podría ralentizarse o distorsionarse por decisiones políticas, fricciones institucionales o fallos del mercado. Ya hemos visto esto antes. Los primeros usos de la electricidad se centraron en alimentar las plantas existentes en lugar de reorganizar las líneas de producción para aprovechar todo el potencial de la nueva tecnología. Los primeros usos de la informática automatizaron tareas administrativas antes de permitir negocios y formas organizativas completamente nuevas. En ambos casos, las mayores ganancias en productividad llegaron después, una vez que las inversiones complementarias y los cambios institucionales alcanzaron el nivel.
Los historiadores económicos a veces describen esta dinámica como una «pausa de Engels», tras el análisis de Friedrich Engels sobre la combinación de rápido crecimiento económico y estancado crecimiento salarial que experimentó Gran Bretaña en la primera mitad del siglo XIX. El término ha llegado a designar un periodo en el que las nuevas tecnologías se difunden por la economía, alterando estructuras existentes, antes de que surjan plenamente nuevos modelos de negocio y actividades. Durante ese periodo, las ganancias pueden parecer desiguales y el ajuste al mercado laboral puede ser doloroso. Los cambios de distribución pueden ser materiales y causar disrupciones sociales y políticas.
Políticas para facilitar el ajuste
La tarea de los responsables políticos será maximizar los posibles beneficios de la IA mientras se aseguran frente a las posibles consecuencias negativas. Esto no será fácil: darse cuenta de los beneficios de la IA requerirá grandes cambios en el trabajo y el capital en toda la economía, lo que puede ser disruptivo si el proceso de reasignación de empleos se prolonga o se gestiona mal. ¿Qué debería aspirar y qué no debería hacer la política?
La respuesta general a un shock estructural como la IA debería ser políticas estructurales—diseñadas para facilitar el ajuste en lugar de evitarlo. Estas incluyen políticas del mercado laboral que apoyan la movilidad y el reempleo, políticas de mercado de productos que fomentan la competencia y marcos financieros y legales que permiten reasignar capital y activos de forma eficiente y productiva.
Las políticas del mercado laboral son especialmente importantes. Muchas instituciones existentes del mercado laboral están diseñadas para afrontar choques cíclicos, no estructurales. Los programas de ERTE, las subvenciones para la retención de empleo y las protecciones temporales contra despidos pueden ser muy eficaces cuando la demanda agregada cae temporalmente y luego se recupera. Estas medidas son mucho menos efectivas cuando sectores enteros necesitan reducirse y otros nuevos deben expandirse. Lo que funciona para una recesión no necesariamente funciona para una transición tecnológica.
Las políticas que ayuden a los trabajadores a navegar las transiciones sin encerrar las economías en estructuras obsoletas también pueden desempeñar un papel útil, especialmente los programas de reentrenamiento y mejora de competencias. Estos programas deberían ser ampliamente accesibles y diseñados para mantener incentivos del sector privado tanto para empresas como para empleados, de modo que nuevas relaciones laborales puedan consolidarse sin apoyo gubernamental.
Pero los responsables políticos no deberían confiar demasiado en estas políticas, ya que el historial de muchas políticas activas del mercado laboral es desigual y puede que no aborde suficientemente la magnitud del desafío que plantea la IA. Los gobiernos a menudo carecen de la información necesaria, los incentivos y la capacidad institucional, especialmente en entornos tecnológicos de rápida evolución. La propia IA ofrecerá una oportunidad significativa tanto para mejorar las políticas activas del mercado laboral como para impulsar la industria de los servicios de empleo, dada su capacidad para la educación personalizada y la reducción de fricciones informativas.
Por otro lado, las políticas que ralentizan el ajuste, protegiendo empleos, empresas o sectores específicos, retrasarían la reasignación, reducirían el crecimiento de la productividad y, en última instancia, conducirían a peores resultados en el mercado laboral. Es comprensible la tendencia a responder a la interrupción con protección. Pero esto puede acabar perjudicando a las mismas personas a las que está destinado a ayudar. Si los responsables políticos hacen que sea más caro para las empresas contratar o despedir trabajadores, las empresas pagarán menos o no crearán empleos en absoluto.
Regulación de la IA
Un enfoque matizado similar debería aplicarse a la regulación de la IA.
Las barreras de seguridad son claramente necesarias en algunas áreas, incluyendo en lo que respecta a la ciberseguridad y la protección de los niños. En estos casos, los riesgos son concretos y las externalidades evidentes. Pero debería haber una presunción en contra de la acción protectora a menos que haya pruebas sólidas de daño o la presencia de riesgos claros. Una carrera hacia la regulación sin una justificación clara —por ejemplo, un miedo generalizado a la pérdida de empleo— podría dejar a la sociedad peor debido a la prolongada mala asignación de recursos y al alejarse de la frontera tecnológica.
La regulación de la IA que se centra en estructuras de permisos en lugar de restricciones al uso de la IA puede ser productiva. Por ejemplo, sectores fuertemente regulados como la sanidad y las finanzas pueden necesitar una mayor certeza regulatoria sobre la idoneidad de usar sistemas de IA para aprovechar los beneficios de productividad de la adopción de la IA.
En términos más generales, la regulación debería promover el dinamismo empresarial. Esto implica reducir las barreras de entrada para evitar la captura regulatoria y la concentración excesiva del mercado, y mantener la dinámica competitiva significativa que actualmente se observa en el ecosistema de IA. Los responsables políticos también deben asegurarse de que los marcos de quiebras y reestructuración funcionen de manera eficiente para apoyar la rápida reasignación de recursos.
Economías en desarrollo
Las apuestas son especialmente altas para los mercados emergentes y los países de bajos ingresos.
Para estas economías, la IA representa una auténtica oportunidad de salto. La entrega digital de servicios puede superar las limitaciones de la infraestructura física. Los diagnósticos habilitados por IA pueden ampliar el acceso a la atención sanitaria, y las herramientas automatizadas de cumplimiento pueden reducir el coste de formalidad para las pequeñas empresas. Los gobiernos también pueden utilizar la IA para mejorar la administración fiscal, las aduanas y la prestación de la protección social.
Pero los riesgos relacionados con la IA, específicos de los mercados emergentes y países de bajos ingresos, son considerables. Si la IA conduce primero a ganancias sostenidas de productividad en las economías avanzadas, las brechas de ingresos podrían aumentar. Y estas brechas se ampliarían aún más si las rentas económicas de la IA se concentraran geográficamente. El capital podría fluir cuesta arriba, desviando la financiación tan necesaria lejos de los países de bajos ingresos.
Estos riesgos se ven amplificados por las limitaciones estructurales existentes en algunas economías en desarrollo: lenta reasignación de trabajo, barreras para la entrada y salida de las empresas, acceso limitado a la financiación, sistemas legales débiles y derechos de propiedad poco definidos.
Por tanto, las políticas deberían adaptarse al nivel de preparación de los países. Las economías más desarrolladas y mejor preparadas deberían centrarse en la innovación y la difusión —a través de la inversión en I&D, un mejor acceso a la financiación y un entorno empresarial que fomente la innovación empresarial— junto con marcos regulatorios que permitan un uso seguro y generalizado de la IA. Las economías de bajos ingresos y menos preparadas deberían centrarse inicialmente en construir infraestructuras digitales —especialmente una generación de energía fiable y asequible— y en la educación, con un mayor enfoque en una conexión más temprana al mercado laboral, el aprendizaje permanente y habilidades que complementen en lugar de competir con la tecnología. Estas inversiones pueden apoyar la adopción de la IA mientras avanzan en objetivos de desarrollo más amplios; Deben integrarse en una estrategia que garantice la sostenibilidad fiscal y esté alineada con la capacidad de absorción.
Papel del FMI
La historia ofrece muchos ejemplos de políticas diseñadas para frenar el cambio estructural que acabaron afianzando la ineficiencia, retrasando la recuperación y empeorando los resultados. Si la protección se convierte en la respuesta dominante, las disrupciones económicas y sociales asociadas a la adopción de la IA podrían superar los posibles beneficios. Podría seguir un periodo prolongado y políticamente difícil de crecimiento débil y ajustes estancados—otra versión de la pausa de Engels.
En el peor de los casos, una respuesta protectora podría provocar una reacción política contra el progreso tecnológico y la destrucción creativa que sustentan las mejoras a largo plazo en el nivel de vida. La pausa de Engels en el Reino Unido coincidió con el auge del movimiento ludita. Y aunque Engels no acuñó el término pausa de Engels, sus experiencias durante este periodo influyeron en su posterior colaboración con Karl Marx en el desarrollo de la filosofía política del marxismo. Aunque ni los luditas ni los marxistas lograron en la Gran Bretaña del siglo XIX como respuesta a la pausa de Engels, variantes en otros lugares han dañado el nivel de vida en los dos siglos siguientes.
El objetivo de la política no debería ser proteger empleos, empresas o industrias específicas. Debería ser para incentivar a empleados y empresas a adaptarse y desbloquear las ganancias de productividad de la IA. Esto requiere flexibilidad, dinamismo y políticas estructurales sólidas, no estancamiento.
Instituciones como el FMI pueden ayudar a alcanzar este objetivo político crucial. Estamos reforzando nuestra vigilancia sobre los cambios estructurales relacionados con la IA. Estamos apoyando a los miembros en el diseño de estrategias de reforma y en la reflexión de los compromisos. Y estamos facilitando la cooperación internacional y el intercambio de conocimientos sobre mejores prácticas relacionadas con la IA para ayudar a evitar algunos de los riesgos de periodos anteriores de transformación económica.
También vemos la IA como una gran oportunidad para mejorar nuestras propias operaciones. Usada eficazmente, la IA puede ayudarnos a hacer más con los mismos recursos, mejorar la calidad y velocidad de nuestro análisis, y aumentar aún más el valor que aportamos a nuestros miembros.
No sabemos cómo será el futuro del trabajo. Pero estará fuertemente moldeada por las políticas e instituciones que rigen cómo las economías se adaptan al cambio tecnológico. Nuestras decisiones de hoy determinarán si esta transformación impulsa el crecimiento y la prosperidad, o si deja a nuestras sociedades, política e instituciones luchando por ponerse al día.
