La tecnología y el futuro del trabajo

El impacto de los cambios tecnológicos sobre el empleo y los salarios es una cuestión controvertida: si cuantificar tal efecto es difícil, cualquier conjetura sobre el futuro es al menos preliminar. Este post repasa algunas hipótesis, evidencia internacional y estimaciones para la Argentina. El tema cobra aún más relevancia al ser una de las prioridades para la presidencia argentina del G20 en 2018.

Tecnología, empleo y distribución

Entre comienzos del siglo XX y del XXI, período durante el que se registraron algunos de los avances tecnológicos más notables, la tasa de actividad estadounidense (adultos en la fuerza laboral como porcentaje de la población total) se incrementó. Al mismo tiempo, el trabajo se reasignó entre sectores: mientras que 41% de los trabajadores de EE.UU. estaban empleados en la agricultura en 1900, sólo 2% seguían trabajando en ese sector en 2000 (Autor, 2015). El cambio estuvo asociado fundamentalmente a nuevas tecnologías, incluyendo la automatización de muchos procesos.

Las nuevas tecnologías pueden conllevar mayor empleo. Cuando una cadena de producción se hace progresivamente compleja y mejora su funcionamiento en todas sus etapas, incluso el eslabón más “débil” de ella debe funcionar perfectamente bien (Kremer, 1993). Así, el trabajo que es complementario de factores sujetos a cambio tecnológico es mucho más valioso que antes de esa innovación. Ello podría contribuir a explicar desarrollos en el sector financiero, por ejemplo: mientras que el número de cajeros automáticos en EE.UU. se cuadruplicó desde 1995, el número de cajeros empleados también creció (en términos absolutos, pero no en relación a toda la población activa). Hipótesis: el costo operativo de cada sucursal se redujo con la instalación de cajeros automáticos, lo que estimuló la apertura de sucursales, con una mayor demanda de personal; a medida que los cajeros automáticos efectuaban las tareas más rutinarias de entrega de efectivo, recepción de depósitos, etc., los empleados comenzaron a cumplir otras, más asociadas a la llamada “banca relacional”.

En la Argentina, la instalación de cajeros automáticos también ha ido de la mano de mayor empleo (Gráfico 1). Entre 2004 y 2016, la cantidad de cajeros automáticos se triplicó, mientras que la de empleados en el sector bancario creció 30% (en el sector privado, el incremento del empleo fue casi del 50%), y la cantidad de sucursales aumentó casi 40%. La correlación entre cajeros automáticos y empleados en entidades financieras es de 94% en ese período 1.

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Este ejemplo de relación positiva entre empleo y tecnología está lejos de extenderse automáticamente a otros sectores, pero apunta hacia un principio más general: la complementariedad del capital (Lachmann, 1977). Para que un cierto stock de capital pueda ser usado en la producción se precisan numerosos factores: no rendirá nada si no es operado por ciertos trabajadores, instalado en determinado ambiente físico, usado por una empresa que es parte de una red comercial, operando en mercados con marco legal apropiado, etc. Lo que muchas veces se define como “instituciones económicas” son distintos tipos de factores que contribuyen a que el capital se use productivamente. Esto explica en parte por qué países con recursos naturales comparables muestran trayectorias divergentes de desarrollo; o que países con similares niveles de producto per cápita ostenten muy distintos indicadores de calidad de vida. La mera difusión de la tecnología es insuficiente para impulsar la producción si no hay trabajo apropiado para hacerla productiva: esta es la perspectiva positiva para el empleo ante las innovaciones tecnológicas.

Además de la complementariedad con la nueva tecnología, el impacto sobre el empleo dependerá de: la elasticidad de oferta de trabajo (cuántos nuevos trabajadores ingresarán al sector o actividad con esa tecnología); y la elasticidad de demanda por los productos del sector (si la mayor productividad o el mayor ingreso inducen mayor gasto en sus productos).

La educación juega un rol tan conocido como crucial en el proceso de generar capital humano para ser empleado en nuevos sectores, o para adaptarse a las nuevas formas de trabajo. Esto es un desafío: si contemplamos casos de éxito en ayudar a trabajadores a migrar desde la agricultura a la industria durante el siglo XX en economías avanzadas, puede no ser obvio determinar hoy el entrenamiento adecuado para los sectores o las destrezas tecnológicamente “ganadoras”  en el futuro.

Aún si el impacto de la tecnología sobre el empleo no es necesariamente adverso, se presentan riesgos distributivos, como la polarización: en numerosos países, tanto avanzados como emergentes, el empleo ha crecido en segmentos de trabajadores con formación alta o baja, pero decrecido en los de formación media (Banco Mundial, 2016); a la vez, el cambio tecnológico parece, hasta ahora, haber favorecido los ingresos de aquellos con mayor formación (Goldin y Katz, 2008; Acosta y Gasparini, 2007, presentan evidencia para la Argentina). Esto puede relacionarse con: tareas cognitivas rutinarias, que son las más proclives a ser reemplazadas por procesos automatizados (de ahí el menor empleo en formación media); y la alta complementariedad de las tareas cognitivas complejas con las nuevas tecnologías (de ahí los mayores salarios para los trabajadores más formados).

¿Cuán probable es que el trabajo se automatice?

Los cambios en el empleo asociados a la tecnología pueden ser estimados: un estudio reciente del Banco Mundial (2016) calcula la participación de mercado de los empleos que podrían ser automatizados. Ajustado por la velocidad a la que diferentes países adoptan las innovaciones tecnológicas, cerca del 50% del empleo podría ser automatizado en una muestra de países latinoamericanos; en ella, la Argentina se ubica por encima del promedio, con 65%. Estimaciones del Ministerio de Hacienda (2016) indican que las probabilidades de automatización por sector se distribuyen en un rango comprendido entre 24% y 77%: comercio y reparaciones muestran las mayores probabilidades estimadas, mientras que el menor riesgo de automatización se atribuye a educación, seguida por salud (40%).  El comercio no sólo muestra la mayor probabilidad estimada de automatización, sino también la mayor tasa de empleo; y los sectores que le siguen en términos de empleo (industria manufacturera, construcción, administración pública, actividades de los hogares) también tienen probabilidades de automatización superiores al 60% (ver Gráfico 2).

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Al analizar empleo y destrezas laborales se distingue entre: actividades manuales y cognitivas; rutinarias y no rutinarias. Son las actividades rutinarias, ya sea manuales o cognitivas, las que típicamente se consideran más proclives a ser reemplazadas por las nuevas tecnologías. Una desagregación algo más detallada de las estimaciones para la Argentina corrobora que las actividades sujetas a destrezas cognitivas rutinarias se asocian a probabilidades estimadas de automatización superiores al promedio (Gráfico 3).

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En resumen

La innovación tecnológica presenta múltiples desafíos: los impactos sobre el empleo y la distribución del ingreso no están determinados de antemano, dependiendo de factores específicos de cada sector o economía, y de la puesta en marcha de políticas adecuadas. Estas incluyen, de manera esencial, la capacitación o reentrenamiento de la fuerza de trabajo. En muchos países en desarrollo, donde las situaciones de desempleo estructural son frecuentes, la perspectiva de automatización añade una dimensión de complejidad tanto al diagnóstico como a las respuestas de política.

Horacio Aguirre


Referencias

Acosta, P., and  L. Gasparini (2007): “Capital Accumulation, Trade Liberalization, and Rising Wage Inequality: The Case of Argentina,” Economic Development and Cultural Change, vol. 55, pp. 793-812.

Autor, D. (2015): “Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation”, Journal of Economic Perspectives, vol 29 (3), pp. 3–30, Summer.

Banco Mundial (2016): World Development Report 2016: Digital Dividends, Washington, DC: World Bank.

Goldin, C., y  L. F. Katz (2008): The Race Between Education and Technology, Cambridge, MA: Harvard Univ. Press.

Kremer, M. (1993): “The O-Ring Theory of Economic Development”, Quarterly Journal of Economics, vol. 108(3), pp. 551–75.

Lachmann, L. (1977): Capital, Expectations, and the Market Process: Essays on the Theory of the Market Economy, Kansas City: Sheed Andrews and McMeel.

Ministerio de Hacienda (2016): “Estimaciones preliminares sobre la automatización del empleo en Argentina”, Estudios sobre Planificación Regional y Sectorial, año 1, n° 1, diciembre.

1 Datos de entidades financieras relevados por el BCRA, según régimen informativo trimestral (comunicación “A” 3147). La elección del período obedece a dejar de lado los años anteriores e inmediatamente posteriores a la crisis 2001-2002, así como los posteriores a la crisis del “Tequila”, que implicaron fuertes cambios en el sector bancario no relacionados con la tecnología.