EscucharConforme más empresas comienzan a experimentar con la inteligencia artificial y analizar de qué manera puede mejorar su rentabilidad, se intensifica el debate respecto de las implicaciones para los trabajadores. En Estados Unidos, la desconexión visible entre las enormes subidas bursátiles y la caída del total de ofertas laborales (con exclusión del sector agrícola) generó en los medios un discurso que habla de destrucción de empleo impulsada por la tecnología.
Casi todas las semanas se publican noticias sobre empresas que están usando la IA para tareas de oficina (sobre todo, las que suelen desempeñar recién graduados y trabajadores en los primeros niveles de la escala profesional). Según un informe publicado a principios de noviembre por el Comité de Salud, Educación, Trabajo y Pensiones del Senado de los Estados Unidos, la IA y la automatización pueden destruir casi cien millones de puestos de trabajo en los Estados Unidos durante la próxima década. Los agoreros incluso pueden citar a destacados economistas que sostienen que el efecto de la revolución de la IA sobre el crecimiento de la productividad será moderado, mientras que el efecto sobre el empleo será claramente negativo, como resultado de la automatización de numerosas tareas y puestos de trabajo.
Discrepamos de ambas apreciaciones. Nuestras investigaciones recientes muestran que la situación es mucho más complicada (y menos grave) que lo que sugiere este discurso pesimista. En lo que atañe al crecimiento de la productividad, la IA puede operar a través de dos canales distintos: la automatización de tareas en la producción de bienes y servicios, y la automatización de tareas en la producción de nuevas ideas.
Cuando Erik Brynjolfsson y coautoras examinaron el efecto de la IA generativa sobre los agentes de atención al cliente de una empresa de software estadounidense, hallaron un aumento de casi 14% en la productividad de los trabajadores con acceso a un asistente de IA durante el primer mes de uso, que al cabo de tres meses se estabilizaba más o menos en un 25%. Otro estudio constata aumentos de productividad similares en trabajadores del conocimiento muy disímiles; además, la mejora inicial es más marcada para los trabajadores menos productivos, lo que reduce la desigualdad dentro de las empresas.
Pasando del nivel micro al macro, en un artículo de 2024, dos de los autores (Aghion y Bunel) procuramos estimar el impacto de la IA en el potencial de crecimiento de la próxima década, usando dos métodos alternativos. El primero aprovecha las semejanzas entre la revolución de la IA y revoluciones tecnológicas pasadas, mientras que en el segundo usamos el modelo basado en tareas de Daron Acemoglu, combinado con datos obtenidos de estudios empíricos.
Con el primer método, estimamos que la revolución de la IA puede sumar entre 0,8 y 1,3 puntos porcentuales al año al crecimiento de la productividad agregada durante la próxima década. En tanto, con el modelo de tareas de Acemoglu y nuestra propia lectura de la literatura empírica reciente, estimamos que ese incremento puede ser entre 0,07 y 1,24 puntos porcentuales al año, con una mediana de 0,68 (en comparación, Acemoglu prevé un aumento de sólo 0,07 puntos porcentuales).
Además, la mediana que hemos obtenido debe considerarse un límite inferior, porque no tiene en cuenta el potencial de la IA para automatizar la producción de ideas. Por otra parte, nuestras estimaciones no tienen en cuenta los posibles obstáculos al crecimiento, en particular la falta de competencia en varios segmentos de la cadena de valor de la IA, que ya están bajo control de las empresas líderes de la revolución digital.
¿Qué implicaciones tiene la IA para el empleo en general? En un estudio de datos de empresas francesas obtenidos entre 2018 y 2020, mostramos que existe una relación positiva entre la adopción de la IA y un aumento de la contratación y de las ventas en el nivel de las empresas. Este hallazgo se condice con la mayoría de los estudios recientes en relación con los efectos de la automatización sobre la demanda de mano de obra en el nivel de las empresas, y respalda la opinión de que la adopción de la IA genera mejoras de productividad, al ayudar a las empresas a extender su campo de actividades.
Este efecto sobre la productividad parece superar el posible efecto de reducción de la demanda de mano de obra que se produciría al asumir la IA tareas asociadas a determinados tipos de trabajadores y empleos. El impacto de la IA en la demanda de mano de obra es positivo incluso en ocupaciones que por lo general se consideran vulnerables a la automatización, entre ellas la contabilidad, el telemarketing y el trabajo de secretaría. Es verdad que mientras ciertas aplicaciones de la IA (por ejemplo, en el área de la seguridad digital) conducen a un aumento del nivel de empleo, otras (procesos administrativos) tienden a mostrar pequeños efectos negativos. Pero las diferencias parecen surgir no tanto de características inherentes a las ocupaciones afectadas cuanto de los distintos usos de la IA.
En conjunto, el principal riesgo para los trabajadores es que los reemplacen trabajadores de otras empresas que usen IA, más que la IA directamente. Es probable que aquellos países que intenten frenar el ritmo de adopción de la IA terminen perjudicando el empleo local, ya que muchas de sus empresas enfrentarán la competencia de homólogas extranjeras que la hayan adoptado.
Nuestra interpretación de los datos muestra que la IA puede impulsar el crecimiento y el empleo, pero para hacer realidad este potencial se necesitarán reformas adecuadas. Por ejemplo, la política de competencia debe garantizar que las grandes empresas que dominan los segmentos superiores de la cadena de valor no impidan la entrada de nuevos innovadores. Otro hallazgo de nuestro estudio es que las empresas que adoptan la IA tienden a ser mucho más grandes y productivas que las otras, de modo que las empresas que ya son dominantes parecen mejor posicionadas para ser las principales beneficiarias de la revolución de la IA.
Para evitar que aumente la concentración de mercados y se afiance el poder de mercado, hay que alentar a las empresas más pequeñas a adoptar la IA; esto se puede lograr mediante una combinación de política de competencia y una política industrial adecuada que mejore el acceso a datos y a potencia de cómputo. Reforzar el potencial de creación de empleo de la IA y minimizar sus efectos negativos sobre los trabajadores dependerá en forma crucial de que haya amplio acceso a educación de alta calidad, junto con programas de capacitación y políticas de mercado laboral activas.
La próxima revolución tecnológica ya está en marcha. El futuro de países y economías enteros dependerá de su voluntad y capacidad para adaptarse a ella.
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Philippe Aghion es Premio Nobel de Economía 2025 y es profesor en el Collège de France y en la London School of Economics y asociado en el Centre for Economic Performance. Simon Bunel es economista del Banque de France. Xavier Jaravel es profesor de Economía en la London School of Economics.
