Automatización del trabajo

Conviene partir por una distinción técnica antes de discutir nada: un empleo no es una sola cosa, es un paquete de tareas. La automatización del trabajo casi nunca reemplaza un empleo completo de un día para otro; reemplaza tareas específicas dentro de ese empleo. Un cajero automatiza el cobro, pero sigue resolviendo problemas y atendiendo clientes. Esa distinción entre "tarea" y "empleo" es la base del marco académico que hoy domina el estudio económico de la automatización.

El economista Daron Acemoglu y su coautor Pascual Restrepo formalizaron esta idea en un paper de 2019 que describe dos fuerzas que compiten. El "efecto desplazamiento" ocurre cuando el capital (máquinas, software) reemplaza a la mano de obra en tareas que antes hacía un humano, reduciendo la demanda de trabajo. El "efecto reinstalación" ocurre cuando surgen tareas nuevas donde el humano tiene ventaja comparativa, aumentando esa demanda. Según su análisis, el estancamiento del empleo en las últimas décadas se explica más por una aceleración del desplazamiento —sobre todo en manufactura— que por una falta total de tareas nuevas.

Lo que cambió con la IA generativa desde 2022-2023 es qué tipo de tareas quedan expuestas. Hasta hace poco, la automatización golpeaba sobre todo tareas rutinarias y manuales; los modelos de lenguaje y multimodales exponen ahora tareas cognitivas no rutinarias —redactar, resumir, programar, diseñar, atender consultas— que antes se consideraban protegidas por requerir juicio o lenguaje. El Fondo Monetario Internacional estimó en enero de 2024 que cerca del 40% del empleo mundial está expuesto a la IA generativa, con una cifra bastante mayor en economías avanzadas (alrededor del 60%) que en países de bajos ingresos (alrededor del 26%), justamente porque las economías avanzadas concentran más empleos cognitivos.

En la práctica esto se ve en oficinas de soporte que integran copilotos de IA para responder consultas, estudios de diseño que generan primeros bocetos con IA generativa, y equipos de programación que usan asistentes de código para tareas repetitivas de bajo nivel. Ninguno de estos casos elimina el empleo completo todavía: lo redefine, y a menudo reduce cuánta gente se necesita para el mismo volumen de trabajo.

Lo que se discute no es si la automatización ocurre —eso es un hecho documentado—, sino su ritmo, su magnitud y quién se beneficia. La discusión académica se centra en si la creación de tareas nuevas alcanzará a compensar el desplazamiento como lo hizo en otras olas tecnológicas, o si la IA generativa, por tocar trabajo cognitivo de forma tan amplia y rápida, rompe ese patrón histórico. El propio informe del FMI advierte que, incluso si el efecto agregado es positivo, la desigualdad puede empeorar si las ganancias de productividad se concentran en el capital y en los trabajadores mejor preparados para complementar la IA.