IA en la economía y el trabajo

La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse, y su impacto en la economía y el trabajo es innegable.

Durante décadas, los economistas han debatido los efectos de las nuevas tecnologías en el empleo y la producción. Desde la Revolución Industrial, se ha evidenciado que cada avance tecnológico genera tanto incertidumbre como oportunidades: la tecnología puede reemplazar trabajos existentes, pero también puede crear nuevos. La IA, al igual que sus predecesoras, está en el centro de esta dinámica, y sus efectos se perciben a lo largo de todos los sectores económicos.

Pero, ¿por qué es importante entender esto ahora?

El doble filo de la IA: creación y desplazamiento de empleo

Una de las principales preocupaciones sobre la IA es su capacidad para desplazar empleos.

Acemoglu y Restrepo (2018) son algunas de las voces más influyentes en este debate. Según sus investigaciones, la IA tiene un doble impacto: puede eliminar trabajos rutinarios y repetitivos, pero también puede crear nuevas tareas que requieren habilidades más sofisticadas. Lo que está en juego es el equilibrio entre la destrucción de empleo y la creación de nuevos roles. A medida que las empresas adoptan la IA, los trabajadores que realizan tareas fácilmente automatizables corren el riesgo de perder su empleo, pero aquellos con habilidades técnicas avanzadas y creatividad se beneficiarán de nuevas oportunidades.

El debate no es nuevo, pero las implicaciones actuales son mayores.

Tomemos el ejemplo de la industria manufacturera, donde la automatización ha sido más rápida. Las fábricas que antes empleaban a cientos de trabajadores para ensamblar productos ahora pueden funcionar con menos personal gracias a los robots y sistemas automatizados. Sin embargo, los nuevos empleos en mantenimiento de robots, programación y supervisión de estos sistemas han surgido para complementar las tareas que solo las máquinas no pueden realizar. Esto sugiere que, si bien la IA puede eliminar ciertos trabajos, también genera nuevos roles que exigen habilidades más especializadas.

Aquí es donde entra en juego la importancia de la educación y el reentrenamiento.

Sectores más vulnerables y más resilientes

No todos los sectores de la economía se verán afectados de la misma manera por la IA.

Frey y Osborne (2017) identificaron que los empleos que involucran tareas repetitivas y predecibles, como los trabajos en logística, transporte y contabilidad, son los más vulnerables. Sin embargo, ocupaciones que requieren habilidades humanas más complejas, como la creatividad, el juicio crítico o la empatía, serán más difíciles de automatizar. Esto significa que sectores como la salud, la educación y la gestión empresarial tienen una mayor resiliencia frente a la automatización. Además, trabajos que requieren interacciones sociales complejas, como aquellos en la atención al cliente, también podrían beneficiarse de la IA, donde esta complementa las habilidades humanas en lugar de reemplazarlas.

El problema es que la mayoría de los trabajos actuales aún dependen de tareas automatizables.

Según el World Economic Forum (2020), se prevé que la automatización desplazará 85 millones de empleos para 2025, pero también creará 97 millones de nuevos roles. La mayoría de estos nuevos empleos estarán relacionados con la tecnología, el análisis de datos y la gestión de IA. Esto refuerza la necesidad de formar a los trabajadores en nuevas habilidades, tanto técnicas como blandas, para poder aprovechar las oportunidades que se presenten. La transformación digital afectará principalmente a las economías avanzadas, pero los países en desarrollo, como México, también deben prepararse para estos cambios estructurales.

¿Estamos preparados para este cambio masivo?

La paradoja de la productividad: ¿dónde están los beneficios?

A pesar de los avances en IA, los beneficios en productividad no han sido tan inmediatos como se esperaba.

Brynjolfsson, Rock y Syverson (2019) acuñaron el término paradoja de la productividad para describir este fenómeno. A pesar de las promesas de la IA para revolucionar la producción y los servicios, no hemos visto un aumento masivo en la productividad. Esto se debe, en parte, a los activos intangibles necesarios para integrar correctamente la IA en las empresas: la capacitación, los cambios en la cultura organizacional y la implementación de nuevas infraestructuras tecnológicas son costosos y requieren tiempo. En otras palabras, aunque la tecnología está lista, las empresas y los trabajadores aún no lo están.

Esto plantea la pregunta: ¿cuándo veremos el verdadero impacto de la IA?

Una de las barreras para ver un impacto inmediato en la productividad es el tiempo que lleva adoptar completamente la IA en sectores más tradicionales. Por ejemplo, la industria de servicios ha empezado a usar herramientas de IA como chatbots, pero estas tecnologías aún no han reemplazado completamente a los trabajadores humanos ni han transformado los modelos de negocio de forma masiva. Sin embargo, a medida que las empresas inviertan más en la integración de la IA, es probable que en la próxima década veamos una aceleración en los aumentos de productividad. Para que esto suceda, tanto el sector privado como los gobiernos deben invertir en capital humano y en la adopción de tecnología de manera estratégica.

La clave será cómo se gestione esta transición.

La brecha entre países desarrollados y en desarrollo

La adopción de la IA está creando una nueva brecha entre los países desarrollados y los países en desarrollo.

La McKinsey Global Institute (2023) destacó que los países desarrollados, como Estados Unidos y Japón, están liderando la implementación de IA debido a su mayor capacidad para invertir en investigación, desarrollo e infraestructura tecnológica. En contraste, los países en desarrollo, como México, enfrentan barreras más grandes, como la falta de infraestructura digital y la escasez de talento especializado. Esta diferencia en la capacidad de adopción tecnológica puede ampliar las desigualdades económicas a nivel global si no se toman medidas para cerrar la brecha digital. Sin políticas públicas que fomenten la digitalización y protejan a los trabajadores en los sectores más vulnerables, los países en desarrollo corren el riesgo de quedarse atrás en la carrera tecnológica.

El reto es global, pero las soluciones deben ser locales.

La OCDE (2019) ha señalado que los países en desarrollo necesitan adaptar sus políticas a las particularidades de sus economías. No solo se trata de adoptar tecnologías avanzadas, sino de desarrollar el talento necesario para gestionarlas y asegurar que los beneficios se distribuyan de manera equitativa. En el caso de México, esto significa implementar políticas que fortalezcan la infraestructura digital y promuevan la inclusión educativa para preparar a la próxima generación de trabajadores para el mercado laboral del futuro. La IA puede ser una herramienta poderosa para el crecimiento económico, pero solo si se gestiona de manera adecuada.

Las decisiones que se tomen hoy definirán el futuro.

El futuro del trabajo y la educación: preparar a la fuerza laboral

La educación es la piedra angular para enfrentar el desafío de la IA.

No solo debemos centrarnos en la enseñanza de habilidades técnicas, sino también en el desarrollo de habilidades interpersonales y creativas. La IA puede hacer muchas cosas, pero aún no puede replicar la capacidad humana para la empatía, la creatividad y el pensamiento crítico. Estos aspectos deben ser integrados en los programas educativos para asegurar que los futuros trabajadores puedan colaborar con la IA en lugar de competir contra ella. El World Economic Forum (2020) enfatiza que las habilidades que más demandará el mercado laboral en el futuro incluyen la resolución de problemas complejos, la inteligencia emocional y el liderazgo.

La combinación de habilidades humanas y tecnológicas será crucial.

Las universidades tienen un papel fundamental en este proceso de transformación. Los programas educativos deberán evolucionar para formar a los estudiantes en áreas donde la IA no puede sustituir la intuición y el ingenio humanos. Esto implica que los programas de Economía, por ejemplo, no solo deben enseñar sobre los impactos de la IA en la macroeconomía, sino también preparar a los estudiantes para trabajos que requerirán una combinación de habilidades analíticas y creativas. Este enfoque debe empezar cuanto antes para evitar un desajuste en el mercado laboral en los próximos años.

La formación continua y el aprendizaje a lo largo de la vida serán esenciales.

¿Estamos listos para un futuro dominado por la IA?

La IA no es solo una tecnología más, es una fuerza transformadora.

Los efectos de la IA en la economía y el trabajo son inevitables, pero no tienen por qué ser destructivos si se gestionan adecuadamente. La clave está en equilibrar las políticas públicas, la educación y las inversiones en capital humano para asegurarnos de que todos puedan beneficiarse de los avances tecnológicos. A medida que los países y las empresas adopten la IA, habrá ganadores y perdedores, pero las decisiones que tomemos hoy pueden determinar si los beneficios se distribuyen de manera equitativa o si se amplían las desigualdades. En última instancia, la IA tiene el potencial de mejorar la vida de las personas, pero solo si se gestiona con visión de futuro.

Y tú, ¿cómo te prepararás para el cambio?

Referencias

Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2018). Artificial Intelligence, Automation, and Work (NBER Working Paper No. 24196). National Bureau of Economic Research.

Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2021). Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor. Journal of Economic Perspectives, 35(1), 3–30.

Acemoglu, D., & Johnson, S. (2023). Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity. Hachette Book Group.

Brynjolfsson, E., Rock, D

., & Syverson, C. (2019). Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. In A. Agrawal, J. Gans, & A. Goldfarb (Eds.), The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda (pp. 23–57). University of Chicago Press.

Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280.

World Economic Forum. (2020). The Future of Jobs Report 2020. Geneva: World Economic Forum.

McKinsey Global Institute. (2023). Generative AI and the Future of Work in America. McKinsey & Company.