El dato crucial que falta para predecir el impacto real de la IA en empleos
Un economista de la Universidad de Chicago propone recolectar datos de elasticidad de precios para entender cómo la IA realmente afectará el empleo.
Mientras en Silicon Valley se habla del "apocalipsis laboral" causado por la IA como algo inevitable, los economistas advierten que nuestras herramientas para predecir el impacto real en el empleo son "abismales".
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, ha declarado que la IA es "un sustituto general del trabajo humano" que podría realizar todos los trabajos en menos de cinco años. Estas predicciones han generado pánico entre los trabajadores, pero según Alex Imas, economista de la Universidad de Chicago, el problema es que nos estamos enfocando en los datos equivocados.
Actualmente, los investigadores utilizan catálogos gubernamentales que descomponen los trabajos en tareas individuales para medir la "exposición" de cada empleo a la IA. Por ejemplo, determinan que un agente inmobiliario tiene 28% de exposición. Sin embargo, Imas argumenta que "la exposición por sí sola es una herramienta completamente inútil para predecir el desplazamiento laboral".
La clave está en la elasticidad de precios: cuando la IA hace que un trabajo sea más eficiente y reduce costos, ¿aumenta o disminuye la demanda? Un programador que antes tardaba tres días en crear una aplicación ahora puede hacerlo en uno. Esto puede resultar en precios más bajos, pero el efecto final en el empleo depende de cuánto aumente la demanda por esas aplicaciones más baratas.
Si la demanda se dispara, las empresas podrían contratar más programadores. Si apenas aumenta, habrá despidos. Esta dinámica se repetirá en todos los sectores, pero actualmente no tenemos datos de elasticidad de precios para la mayoría de las industrias.
Imas hace un "llamado a las armas" para que los economistas recolecten estos datos críticos: "Necesitamos algo como un Proyecto Manhattan para recopilar esta información". Solo así los responsables de políticas públicas podrán diseñar planes realistas para el futuro del trabajo en la era de la IA.
Para América Latina, donde los mercados laborales ya enfrentan desafíos estructurales, entender estas dinámicas será crucial para anticipar y mitigar los efectos de la automatización inteligente.
Fuente original: MIT Technology Review
Este resumen fue generado con asistencia de IA y revisado editorialmente por Algoré.