Efectos de la inteligencia artificial en el mercado laboral
- Luis Rodas Palomino
- septiembre 27, 2023
- Artículo de Opinión, Productos Evidencia
- Economía, IA, laboral
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Artículo de Opinión
Luis Rodas Palomino
"Las innovaciones tecnológicas son un factor relevante para el progreso económico; sin embargo, los avances recientes en IA marcan un cambio significativo y plantean desafíos éticos y laborales. Es vital monitorear su impacto en el mercado laboral y diseñar políticas basadas en evidencia para evitar posibles efectos negativos en el futuro. "
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En 1956, los investigadores Allen Newell, Cliff Shaw y Herbert Simon presentaron el “Logic Theorist”: un programa diseñado para imitar las habilidades de resolución de problemas de un ser humano mediante el uso de la lógica matemática1, que es considerado por muchos como la primera inteligencia artificial. Con dicho programa se demostró que esta tecnología, que hasta ese entonces solo se concebía como parte de la ciencia ficción, era alcanzable. Si bien el desarrollo de la inteligencia artificial tomó vuelo a partir del inicio de este ciclo, cuando las computadoras aumentaron su capacidad de almacenamiento de información y se volvieron más rápidas, baratas y accesibles; fue recién en la última década en que el sector privado empezó a mostrar especial interés en esta nueva tecnología, incrementándose la inversión en inteligencia artificial e impulsando aún más su desarrollo (ver Figura 1).
Figura 1: Inversión corporativa global anual en inteligencia artificial
Suma de inversiones privadas, fusiones y adquisiciones, ofertas públicas y participaciones minoritarias. (en dólares estadounidenses)
Fuente: NetBase Quid – AI Index Report (2022)
Tomado de: OurWorldInData.org/artificial-intelligence
Nota: Los datos se expresan en dólares estadounidenses constantes de 2021. El ajuste por inflación se basa en el índice de precios al consumidor (IPC) de EE. UU.
Actualmente, podemos ser testigos de productos altamente eficientes desarrollados en base a inteligencia artificial, que ponen sobre la mesa de debate aspectos éticos y sociales como la privacidad y la seguridad de los datos, la automatización del trabajo y el sesgo algorítmico2; no obstante, existe cierto consenso acerca del rol que tendrá la inteligencia artificial en el mercado laboral.
Muchos investigadores han pronosticado un aumento en la tasa de desempleo debido a la automatización de una amplia gama de trabajos que implican tareas predecibles y repetitivas34. Por ejemplo, un reciente informe de Goldman Sachs reporta que uno de cada cuatro puestos de trabajo actuales está expuesto a ser reemplazado por inteligencia artificial4. Anteriormente, estimaciones del McKinsey Global Institute reportaban que el 60% de los trabajos podrían automatizarse a principios de la década de 2020 5; mientras que Frey y Osborne (2017)6 argumentan que la automatización podría eliminar el 47% de los trabajos en la economía de los Estados Unidos para el 2033. Algunos investigadores han predicho que la inteligencia artificial (IA) superará a los humanos en muchas actividades en los próximos diez años7, convirtiéndose en una alternativa de reemplazo al trabajo humano 8.
Dado este contexto, resulta particularmente interesante modelar el efecto de la inteligencia artificial en el mercado de trabajo. Para ello, partiremos del modelo clásico de oferta y demanda de trabajo, en el que la curva de demanda de trabajo (LD) muestra la cantidad de trabajo que los empleadores están dispuestos a comprar a diferentes niveles de salario (w); y, por otro lado, la curva de oferta de trabajo (LS), que muestra la cantidad de trabajo que los trabajadores están dispuestos a ofrecer a diferentes niveles de salario.
En el modelo clásico, los empleadores contratan trabajadores siempre que la producción adicional que se obtenga al contratar un trabajador adicional sea mayor que el costo de su contratación o salario; sin embargo, a medida que se contratan más trabajadores, manteniéndose constantes los demás factores, la producción adicional generada o productividad marginal del trabajo (PMgL) disminuye, lo cual motiva a los empleadores a disminuir su demanda de trabajo provocando una caída en los salarios. Esta relación negativa entre el número de trabajadores contratados y su salario se refleja en la pendiente descendente de la curva de demanda de trabajo. Por otra parte, la curva de oferta de trabajo tiene una pendiente positiva que refleja la relación entre el salario y la cantidad de horas de trabajo que los trabajadores están dispuestos a ofrecer, pues un aumento del salario los incentiva a trabajar más horas.
Ahora bien, una mejora tecnológica puede generar un aumento de la productividad del trabajo, lo que provoca un aumento en la demanda de trabajo para cualquier nivel de recursos utilizados; es decir la curva de demanda de trabajo se desplaza a la derecha. La Figura 2 es una representación didáctica del mercado de trabajo según el modelo clásico: en este modelo una innovación tecnológica genera un aumento en la demanda de trabajo y los salarios.
La Figura 3 muestra la evolución de la
tasa de desempleo y los salarios promedios desde 1970 hasta la fecha en Estados
Unidos. En ella se observa la alta correlación existente entre la tasa de
desempleo y las recesiones económicas (áreas sombreadas); sin embargo, las
innovaciones tecnológicas desarrolladas en las últimas décadas del ciclo
pasado, como el Internet y los computadores personales, no parecen haber tenido
mayor impacto en la tendencia de la tasa de desempleo. En contraste con ello,
los salarios sí muestran una tendencia creciente a partir de la década de los
90.
Estos datos brindan cierta validez a las conjeturas del
modelo clásico ensayado previamente pero, sin embargo, es muy complicado
precisar con total certeza el efecto de una innovación tecnológica en el
mercado laboral más aún cuando las nuevas tecnologías, como la inteligencia
artificial, pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia
humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la resolución de
problemas.
Adicionalmente, debemos tener en cuenta que la
automatización intensiva ha estado históricamente ligada a la aparición de
nuevos trabajos e industrias. Por ejemplo, en el siglo XIX Gran Bretaña
experimentó un rápido crecimiento de nuevos trabajos relacionados con las
nuevas tecnologías introducidas durante la segunda revolución industrial, tales
como ingenieros, mecánicos, conductores y gerentes. Asimismo, en los Estados
Unidos de América, a principios del siglo XX, la mecanización de la agricultura
también generó empleo en nuevas fábricas e industrias de equipos agrícolas y
producción de algodón. Este fenómeno continúa hasta la actualidad, pues la
mitad del crecimiento del empleo en los Estados Unidos entre 1980 y 2010 se
produjo debido a la introducción y expansión de nuevas tareas y ocupaciones 11
Figura 3: Tasa de desempleo y promedio de ingresos reales semanales, Estados Unidos 1970-2023
Fuente: U.S. Bureau of Labor Statistics
Tomado de: fred.stlouisfed.org
Nota: Las áreas sombreadas indican recesiones en EE.UU.
Acemoglu y Restrepo (2019) 12plantean un modelamiento del efecto de las innovaciones tecnológicas -como la inteligencia artificial- en el mercado laboral. Para ello introducen al análisis clásico dos efectos: el efecto desplazamiento y el efecto productividad. El efecto productividad es aquel que genera una mayor demanda laboral debido a que la producción que puede generar cada trabajador aumenta por el uso de nuevas tecnologías; en contraste, el efecto desplazamiento es aquel que genera menor demanda de trabajo como consecuencia de la sustitución de la mano de obra humana por nueva tecnología. Ambos efectos interactúan como dos fuerzas opuestas ante una nueva innovación tecnológica- Si no se considera el efecto desplazamiento, la innovación tecnológica siempre generará aumentos en la demanda de trabajo, tal como se mostró en el modelo clásico; sin embargo, si se considera el efecto desplazamiento la demanda de trabajo, se incrementará en menor medida e incluso podría reducirse.
Figura 4: Efecto desplazamiento y efecto sustitución de una innovación tecnológica en el mercado laboral
Elaboración propia
Nota: ED: Efecto desplazamiento, EP: Efecto Productividad
Si bien la figura anterior es una representación sencilla del modelamiento realizado por Acemoglu y Restrepo, permite visualizar la dinámica del efecto sustitución y el efecto productividad en el mercado laboral. Se debe tener en cuenta que lo que se está representado en la demanda y oferta de mano de obra a nivel agregado. No obstante, desde una perspectiva microeconómica muchas labores dejarán de ser demandadas al ser perfectamente sustituibles por la inteligencia artificial; mientras que nuevas labores relacionadas al manejo, soporte y desarrollo de la inteligencia artificial empezarán a ser demandadas, como por ejemplo la demanda recientemente efectuada por Prompt Engineers 13.
En consecuencia, la inteligencia artificial puede aumentar la productividad de los trabajadores como también desplazarlos de su puesto de trabajo, generando a su vez nuevos tipos de empleos. Evidentemente, el desplazamiento de la mano de obra es diferenciado: mientras los trabajadores que realizan labores que requieren mayor formación y habilidades cognitivas más complejas se ven mayormente beneficiados por el efecto productividad, los trabajadores poco cualificados sufren las consecuencias del efecto desplazamiento 14. Estos últimos no solo se ven expuestos al desempleo, sino que muchos de ellos se verán en la necesidad de ocupar nuevos puestos trabajo con bajos salarios creados a causa de la inteligencia artificial15.
En este nuevo contexto laboral se acrecientan las desigualdades salariales y la fuerza laboral se concentra cada vez más en los dos extremos opuestos del espectro de calificación (trabajadores de baja y alta calificación), mientras que el porcentaje de trabajadores de calificación media disminuye.
Figura 5: Porcentaje de trabajadores según nivel de calificación, EEUU
Tomado de (Saunders, 2017).
Adicionalmente, existen otros factores que pueden contrarrestar el efecto desplazamiento: por ejemplo, la acumulación de capital que se genera por el ahorro en costos laborales motiva a incrementar la inversión, lo que a su vez aumenta la demanda de mano de obra. Asimismo, las mejoras que se realicen a las ya existentes inteligencias artificiales pueden generar mayores incrementos en la productividad marginal del trabajo y, en consecuencia, aumentar su demanda 17.
Finalmente, si aterrizamos estas ideas en el mercado laboral peruano debemos tener en consideración que más del 70% de la población económicamente activa ocupada trabaja en la informalidad, cerca del 50% de trabaja en subempleo 18, alrededor de 31% trabaja más de 49 horas semanales19 y, además, el valor de la producción generada por hora trabajada es de poco más de 12 dólares, mientras que en países vecinos como Chile es de 31 dólares20. De esta manera, la alta prevalencia de informalidad, el uso intensivo de mano de obra, la baja especialización y los bajos niveles de productividad son factores característicos del mercado laboral peruano que invitan a reflexionar sobre el impacto que podría tener la inteligencia artificial en él.
Si ensayamos los posibles efectos de la inteligencia artificial en el mercado laboral peruano podríamos deducir que, a pesar de que la baja productividad es transversal a todas las actividades de la economía, aquellas actividades que son intensivas en mano de obra humana como la minería, pesca y construcción podrían verse menos afectadas que el sector servicios y el del comercio, lo que retrasaría el efecto desplazamiento. Otro aspecto a considerar es el costo de implementación de esta nueva tecnología: bajo el pensamiento maximizador de un empleador, podríamos decir que en la medida en que la inteligencia artificial pueda realizar las labores de trabajador peruano y genere mayor riqueza que este, el costo de implementación de la inteligencia artificial estará enteramente “justificado” por ahorros y beneficios futuros. Asimismo, la inteligencia artificial tiene gran potencial para generar mayores utilidades para las empresas a través de la mejora en la eficiencia de sus procesos, lo cual incentiva mas su adopción. De acuerdo a un reciente reporte de Hellosafe, el 49% de las empresas peruanas aumentó su uso de inteligencia artificial, siendo el segundo país en Latinoamérica con mayor adopción de esta tecnología en la región21.
No obstante, es necesario mantener bajo la lupa las dinámicas que se generan en el mercado laboral peruano a causa de la inteligencia artificial para formular políticas laborales basadas en evidencia que permitan mitigar futuros efectos negativos en los trabajadores. Algunas de las políticas planteadas por los autores citados en este artículo incluyen el fomento de la formación y educación continua en tecnologías de la información, el fortalecimiento de la protección social, apoyo a la generación de empleo en áreas de alta tecnología e incluso reducir la jornada laboral.
Notas
- https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
- Es la medida en que un sistema de aprendizaje automático refleja los valores de las personas que lo desarrollaron o entrenaron.
- (Grace, Salvatier, Dafoe, Zhang, & Evans, 2018).
- (Makridakis, 2017).
- (Briggs & Kodnani, 2023).
- (Chui, Manyika, & Miremadi, 2016).
- (Frey & Osborne, 2017).
- (Grace, Salvatier, Dafoe, Zhang, & Evans, 2018).
- (Makridakis, 2017).
- (Jimenéz, 2022).
- (Acemoglu & Restrepo, 2016).
- (Acemoglu & Restrepo, 2019).
- Se refiere a un profesional que se especializa en la creación y programación de comandos y solicitudes para sistemas informáticos, como por ejemplo para sistemas de automatización de procesos, robots o sistemas de inteligencia artificial.
- (Autor , 2014).
- https://www.youtube.com/watch?v=gf6IDW1lWZ0
- (Saunders, 2018).
- (Acemoglu & Restrepo, 2019).
- (OIT, 2020).
- Ver: https://es.statista.com/grafico/29700/horas-semanales-trabajadas-y-trabajo-excesivo-en-latinoamerica/
- Ver: https://ilostat.ilo.org/es/topics/labour-productivity/
- Ver: https://hellosafe.com.mx/telecom/paquete-internet/inteligencia-artificial
Referencias Bibliográficas:
-
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- Chui, M., Manyika, J., y Miremadi, M. (2016). Where machines could replace humans-and where they can’t (yet).
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