>EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA EN EL CRECIMIENTO Y EL EMPLEO

Adam Saunders

Imagen: Los clientes de un restaurante, que encargan su pedido sobre una mesa digital, muestran cómo la automatización ha llegado a todos los rincones de nuestro entorno.

>ADAM SAUNDERS

Adam Saunders da clases en la Facultad Sauder de Negocios de la Universidad de la Columbia Británica. Sus investigaciones aspiran a cuantificar los activos intangibles relacionados con la tecnología que están desempeñando un papel importante en la generación de valor de mercado y productividad. También está estudiando cómo la tecnología de la información está modificando el campo de juego competitivo entre las empresas estadounidenses. Sus investigaciones han aparecido en The New York Times, The Economist, Nature, CBC, Forbes, The National Review, y CIO Magazine. Es, junto con Erik Brynjolfsson, coautor del libro Wired for innovation: How information technology is reshaping the economy (MIT Press, 2010).

Adam es un apasionado de la enseñanza, y ha obtenido los galardones Sauder Alumni Talking Stick a la innovación pedagógica y UBC Commerce Undergraduate Society a la excelencia en la educación, y ha sido nominado al galardón UBC Killam Teaching Award a la excelencia en la educación de estudiantes universitarios. Antes de llegar a la Facultad Sauder, Adam fue Profesor e Investigador Postdoctoral en la Facultad Wharton de la Universidad de Pennsylvania, y anteriormente había trabajado para el Consejo de Asesores Económicos de la Casa Blanca en Washington, D.C. Posee un doctorado en Dirección de Empresas por la MIT, y una Licenciatura en Económicas summa cum laude con un Diploma en Finanzas por la Universidad de Princeton. Adam creció en Toronto y vive con su mujer y sus dos hijos en Vancouver.

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>EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA EN EL CRECIMIENTO Y EL EMPLEO

La tecnología siempre ha alimentado el crecimiento económico, mejorado las condiciones de vida y abierto vías a nuevos y mejores tipos de trabajo. Los recientes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, que nos trajeron a Watson y los coches sin conductor, marcan el inicio de un cambio radical en el mundo, tal y como lo conocemos. Para navegar por el inestable mercado laboral y aprovechar las abundantes oportunidades ofrecidas por las nuevas tecnologías, debemos encontrar una forma de adaptarnos más rápidamente. Mediante la actualización continua de nuestras habilidades y buscando unos acuerdos laborales alternativos, podemos «correr con las máquinas». Nos guste o no, el cambio está llegando, y el peor movimiento de todos consistiría en ignorarlo.

Introducción

Los recientes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, que nos trajeron a Watson y los coches sin conductor, marcan el inicio de un cambio radical en el mundo, tal y como lo conocemos. Pero las grandes innovaciones, ampliamente utilizadas, que mejoran con el tiempo, y tienen efectos colaterales que generan nuevas innovaciones, han existido desde los inicios de la historia, remontándose a las primeras herramientas de metal, la rueda y la invención de la escritura. Estas innovaciones son lo que se conoce como tecnologías de uso general (general purpose technologies o GPT)[1], que han cambiado el curso de la historia. Las GPT «interrumpen y aceleran la marcha normal del progreso económico».[2] En otras palabras, hacen que las personas sean más productivas y mejoran las condiciones de vida. También ayudan a abrir caminos a nuevos tipos de trabajo.

Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee dividen sucintamente el progreso histórico en dos «eras» de las máquinas.[3] La primera era de las máquinas se remonta a la invención de la máquina de vapor por James Watt en 1775. Este hecho trajo consigo una explosión de innovación y a una mejora tal de las condiciones de vida, que el estadounidense medio actual disfruta de una calidad de vida inimaginable siquiera para los nobles más ricos de aquella época. La «segunda era de las máquinas» empezó en la década de 1990, y se caracteriza por tres factores: (1) aumentos exponenciales en la potencia informática, lo que se conoce como la ley de Moore; (2) la agilidad y el poder de las tecnologías digitales (incluida su capacidad de replicar ideas y productos a coste cero o muy bajo); y (3) nuestra capacidad creativa para aprovechar ideas como si fueran ladrillos para generar innovaciones (lo que recibe el nombre de crecimiento recombinante).[4]

Lo que resulta más sorprendente es que la «ley de Moore», que ha provocado tantos cambios en el progreso tecnológico, ha resistido asombrosamente bien a lo largo de los años. En 1965, Gordon Moore, entonces director de investigación y desarrollo (I+D) en Fairchild Semiconductor, predijo que la potencia global de procesamiento de los ordenadores (o el número de transistores en un circuito integrado) se doblaría cada año. Esta predicción se conoció con el nombre de ley de Moore (Moore revisó su predicción en 1975 y dijo que eso sucedería cada dos años. Más adelante se convirtió en el director ejecutivo de Intel). Aunque Moore hizo, originalmente, su predicción para un período de diez años, los incrementos exponenciales en computación se han seguido produciendo hasta la actualidad. Además, William Nordhaus ha remontado la Ley de Moore a las primeras máquinas calculadoras de alrededor de la década de 1850.[5] El crecimiento exponencial de la potencia informática hace parecer que las nuevas tecnologías surgiesen de la nada; sin embargo, han estado ahí (aunque también eran muy caras y raras) desde hace bastante tiempo. En el pasado, solo los ricos podían beneficiarse de las últimas innovaciones.

«UNA FORMA SENCILLA DE PREVER EL FUTURO CONSISTE EN VER QUÉ ES LO QUE TIENE LA GENTE RICA DE HOY.»

Brynjolfsson y McAfee, ilustran esta extraordinaria velocidad de progreso comparando las tecnologías disponibles en 1996 y en 2006: en 1996, el ASCI Red era el superordenador más rápido. Su desarrollo costó 55 millones de dólares, y ocupaba un espacio equivalente al 80 por ciento de una pista de tenis en los Sandia National Laboratories, en Nuevo México. Necesitó de tanta electricidad como la necesaria para abastecer a 800 hogares. En 1997, alcanzó los 1,8 teraflops. En 2006, diez años después de la presentación del ASCI Red, la videoconsola Sony Playstation 3 alcanzó los 1,8 teraflops. Costaba solo 500 dólares, requirió de menos de un décimo de metro cuadrado y consumía tanta energía como una bombilla.[6] McAfee y Brynjolfsson aportan otro ejemplo con la rápida adopción de los teléfonos inteligentes (smartphones): «En 2015, solo ocho años después de la aparición del iPhone, más del 40 por ciento de los adultos de 21 países emergentes y en desarrollo encuestados por el Pew Research Center informaron de que tenían un teléfono inteligente. En 2016, se vendieron aproximadamente 1.500 millones más».[7]

A modo de disquisición teórica, pensemos en la potencia informática que tendremos en las manos en veinte años si la ley de Moore no pierde su vigencia (y no tenemos razón alguna para pensar lo contrario, dada su larga trayectoria). Supongamos que los costes informáticos se reducen a la mitad cada 18 meses. Entonces, mil dólares de potencia informática actual (aproximadamente el precio de un iPhone [8] Plus libre con 256 GB de memoria en 2017) costarían menos de diez centavos de dólar en 2037 (si eso puede parecer sorprendente, podemos preguntarnos cuánto pagaríamos por un teléfono móvil de hace veinte años). Si asumimos que los consumidores de dentro de veinte años estarían dispuestos a pagar mil dólares por cualquier teléfono inteligente que hubiera en el mercado entonces, ¿cuál sería el coste de esas tecnologías si pudiéramos obtenerlas en la actualidad?: algo más de diez millones de dólares.[9] Imagina que pudieras tener un teléfono inteligente con diez millones de dólares de potencia informática. Esa es una somera aproximación de lo que todos tendremos en las manos en unas dos décadas. En otras palabras, como dice Hal Varian, economista Jefe de Google: «Una forma sencilla de prever el futuro consiste en ver qué es lo que tienen hoy los ricos».[10]

Tecnología y empleo

El estadounidense medio actual dispone de mejores cuidados médicos, mejor acceso a la información y mejores formas de comunicarse y viajar que la gente más rica del mundo en un pasado no tan lejano. Hemos experimentado una mejora espectacular de las condiciones de vida, cuyo «factor determinante más importante [...] en todos los países y a lo largo del tiempo» es la productividad laboral.[11] La productividad, equivalente a la producción dividida entre los recursos utilizados (como el capital, el empleo, la energía, los materiales y los servicios) aumenta cuando desplegamos la tecnología.[12] El Consejo de Asesores Económicos (Council of Economic Advisors) aporta un ejemplo de las mejoras increíbles en la productividad agrícola a lo largo de las dos últimas décadas: «En 1830, a un agricultor le llevaba 250-300 horas producir 100 bushels (2.700 kilos) de trigo. En 1890, con maquinaria tirada por caballos, tardaba solo 40-50 horas producir esa misma cantidad. Hacia 1975, con los grandes tractores y cosechadoras, un agricultor podía producir esos 2.700 kilos de trigo en solo 3-4 horas».[13] Produciendo más con el mismo nivel de recursos, las máquinas agrícolas redujeron los costes de producción. Como resultado, los alimentos se volvieron más asequibles y se hizo más improbable que la gente muriese de hambre. Además, la mayor productividad como consecuencia de la automatización del trabajo agrícola, condujo a los trabajadores agrícolas a emigrar a las ciudades, donde ayudaron a que la economía industrial se desarrollara y creciera. Se crearon nuevos bienes y servicios y el consumo aumentó. La productividad creció todavía más a medida que la automatización redujo los costes, haciendo que los transportes, los cuidados sanitarios, la educación y el gobierno fueran más asequibles.[14]

En general, la tecnología ha incrementado el tamaño del "pastel del excedente económico", y ha redistribuido buena parte de él a los consumidores. Tengamos en cuenta un ejemplo: cuando Amazon ofrece una entrega gratuita el mismo día o al día siguiente, esa entrega no es realmente gratuita, ya que a Amazon le cuesta recursos importantes conseguirlo. Los beneficios de las inversiones de Amazon en automatización y mejoras en su cadena de suministro se reflejan en forma de una combinación de precios más bajos, una mayor variedad y una entrega más rápida, mientras la compañía compite para ganarse a los consumidores. Desde esta perspectiva podemos comprender cómo es posible que William Nordhaus haya estimado que un 96 por ciento de los beneficios de la tecnología van a los consumidores y no a los productores.[15]

Por muy maravillosos que hayan sido los beneficios de la tecnología, también se están dando en un entorno de creciente desigualdad, una clase media decreciente y dificultades a la hora de encontrar empleo. Desde la década de 1940 hasta la de 1970, las rentas de todos los niveles crecieron a aproximadamente al mismo ritmo en Estados Unidos. Sin embargo, desde entonces, los estadounidenses más ricos han observado importantes aumentos en sus rentas y su participación en la riqueza, mientras que el resto ha registrado alzas mucho más modestas. Y al tiempo que la clase media estadounidense se ha reducido, una lamentable epidemia de dependencia a los opiáceos ha asolado el país en regiones con un alto nivel de desempleo.[16]

Por consiguiente, es importante que recordemos que la automatización no tiene un efecto universal sobre el desempleo: una máquina puede ser un sustitutivo o un complemento de la mano de obra humana.

Una máquina puede sustituir a la mano de obra humana cuando tiene la capacidad de producir más que el trabajador por el mismo coste (como el de su salario), o tanto como el trabajador por una fracción del precio. Esto tiene más posibilidades de ocurrir cuando las tareas del trabajador son rutinarias y codificables: es decir, cuando las instrucciones de las tareas pueden traducirse en forma de un código para que un ordenador las lleve a cabo. Además, es mucho más probable que la automatización pueda reemplazar a trabajadores en entornos controlados y simplificados. Aunque los ordenadores pueden llevar a cabo los cálculos más complejos en milisegundos, es mucho más difícil hacer que una maquina escriba novelas o cuide de los hijos de forma tan eficaz como lo hacen los humanos.

Trabajadores de almacén de Amazon en Inglaterra preparando la campaña de Navidad

Las máquinas complementan la mano de obra cuando permiten que los trabajadores sean más productivos, pero al mismo tiempo, no pueden reemplazar (por lo menos completamente) al trabajador. En otras palabras, la automatización que complementa la mano de obra humana hace que a la gente le resulte más fácil llevar a cabo su trabajo y se concentre en aquello en lo que los humanos sobresalen, como la generación de ideas, la resolución de problemas y la comunicación compleja: todo aquello en lo que las máquinas no son buenas.[17] Por ejemplo, las calculadoras, las hojas de cálculo y el software para la contabilidad hicieron que el trabajo de los contables resultara mucho más sencillo. Sin embargo, en su mayor parte, siguen siendo las personas las que tienen ideas y proporcionan maestría estratégica en las empresas en las que trabajan.

Hay ya distintos tipos de automatización que complementan el trabajo humano, como, los robots de recogida de big data, que permiten que la gente lleve a cabo un trabajo más valioso, y los telescopios, que han ayudado a las personas a hacer descubrimientos que, de otro modo, hubieran resultado imposibles. Tom Davenport y Julia Kirby se refieren a esta relación «mutuamente empoderadora» entre los humanos y las máquinas como «augmentation» que distinguen del proceso de automatización que reemplaza a la mano de obra.[18] Además, tal y como señala David Autor, al incrementar las máquinas la productividad laboral y reducir los costes de producción, nos permiten crear bienes y servicios más fácilmente.

El mercado laboral actual

A lo largo de la historia, las máquinas han ayudado a los trabajadores a conseguir una mayor producción; pero a pesar de las preocupaciones de que la automatización haría desaparecer los trabajos o que provocaría un desempleo masivo, la tecnología ha conducido continuamente a la creación de nuevos empleos. De hecho, a medida que la productividad laboral crecía, también lo hacían los empleos (por lo menos históricamente). Pero este no ha sido el caso, y es un aspecto al que regresaremos.[19]

La tasa de ocupación (es decir, la proporción de toda la población estadounidense en edad laboral —de 16 o más años de edad— que está empleada) aumentó durante el siglo xx, al incorporarse cada vez más mujeres a la fuerza laboral.[20] La mayor productividad y los menores costes de producción debidos a las máquinas condujeron a la posibilidad de la producción en masa, que contribuyó enormemente al crecimiento económico durante ese período, además de a la evolución del consumismo, y dieron lugar a la creación de empleo. Sin embargo, como ha señalado Autor, «no existe un aparente incremento a largo plazo» en la relación, que ha fluctuado a lo largo de los años, y ha caído especialmente durante las recesiones.[21]

Desde 2010, la tasa nacional de desempleo está bajando. En los últimos años, las tasas han reflejado los niveles experimentados antes de la Gran Recesión (gráfico 1). Pero estas estadísticas son engañosas, ya que la ocupación no ha hecho lo mismo. Antes de la recesión, en 2007, alrededor del 63 por ciento de los estadounidenses en edad laboral estaban empleados, y la tasa de desempleo se encontraba justo por debajo del 5 por ciento. En septiembre de 2017, la tasa de desempleo se ha reducido al 4,2 por ciento, mientras que la tasa de ocupación ha alcanzado una cifra ligeramente superior al 60 por ciento.[22]

Un fenómeno que queda encubierto por la tasa de desempleo es la tendencia de las personas a abandonar la fuerza laboral. La gente categorizada como parte de la fuerza laboral es aquella que está «empleada» o "desempleada" (es decir, que no tiene trabajo, está dispuesta a trabajar y ha buscado empleo activamente en las últimas cuatro semanas). Por ejemplo, las estadísticas más recientes indican que en Estados Unidos sigue habiendo unos 6,8 millones de desempleados.[23] Sin embargo, hay alrededor de 1,6 millones de personas más que no forman parte de la fuerza laboral (es decir: no disponen de trabajo y en la actualidad no lo están buscando), pero a las que se considera «ligadas de manera marginal al mercado laboral», ya que quieren un empleo y están disponibles para ello, y lo han buscado activamente en los últimos 12 meses.[24] Se considera que casi medio millón de estos trabajadores están «desmotivados», ya que una de las razones de que no estén buscando empleo es que «creen que no hay trabajos para ellos».[25]

Tomemos, por ejemplo, a un minero del carbón con educación secundaria en el estado de Virginia Occidental que tenía un salario anual de 80.000 dólares, pero que fue despedido porque se implementaron tecnologías más sofisticadas en las minas. Es improbable que ese trabajo regrese, por lo menos en Virginia Occidental. ¿Querrá este empleado trabajar como cajero por menos de un tercio de su salario anterior? Supongamos que, en lugar de ello, este minero deja de buscar trabajo porque está muy cansado de tratar de encontrar empleos similares y acaba desmotivado. Este trabajador desanimado no es incluido en la tasa de desempleo, ya que, técnicamente hablando, ya no forma parte de la fuerza laboral, al margen de cuánto desee trabajar si pudiera recuperar su antiguo trabajo.

Pensemos ahora en el futuro de un grupo más amplio de trabajadores: a medida que los coches sin conductor se utilicen cada vez más, muchos de los 3,5 millones de camioneros estadounidenses podrían perder su trabajo.[26] Algunos transportistas a larga distancia ganan hasta 150.000 dólares al año.[27] Al igual que sucede con la preocupación de los mineros del carbón, ¿encontrarán estos camioneros trabajos tan bien remunerados como antes si solo disponen de estudios secundarios?

La gente podría preguntarse: «¿Dónde están todos los empleos y por qué han desaparecido?». Algunos culpan a los inmigrantes; otros, a los acuerdos comerciales, y otros, a las máquinas, o a una combinación de estas tres cosas. La realidad es más complicada. Por lo menos por lo que respecta a la tecnología, la automatización ha generado y destruido empleos. Hay tanto ganadores como perdedores. A los trabajadores de Silicon Valley, además de a aquellos con formación en estadística y economía, les está yendo bien. Hal Varian, economista jefe de Google, remarcó: «El empleo sexy en los próximos diez años será el de los estadísticos».[28]

El sector de la minería ha cambiado de forma radical en las últimas décadas. Ingeniero inspeccionando una máquina tuneladora.

La industria de las compañías aéreas supone un ejemplo interesante de automatización que beneficia a la mayoría de la gente, mientras que lleva a otros a sufrir dolorosas pérdidas de empleo. La automatización ha afectado a prácticamente todos los empleos en esta industria, desde la reserva de vuelos hasta el control de fronteras. La mayoría de nosotros reservamos vuelos en internet; utilizamos mostradores de facturación automatizados en el aeropuerto; podemos pasar por los controles de inmigración haciendo que máquinas escaneen nuestro pasaporte o, sencillamente, usando pasaportes electrónicos; se nos lleva a nuestro destino gracias aordenadores a bordo de los aviones, y pasamos por controles de fronteras con quioscos de autoservicio. Aunque siguen habiendo gente que nos ayuda, también se han eliminado muchos empleos en cada etapa del proceso. Por otra parte, el incremento de la automatización ha hecho que, en la mayoría de los casos, los vuelos sean más seguros y baratos [29] Además, internet ha empoderado a los viajeros permitiéndoles comparar con mucha más facilidad los precios que cobran las distintas aerolíneas por diversas rutas. Esta transparencia ha llevado a una mayor competencia que ha ayudado a que los precios de los billetes de las aerolíneas hayan descendido un 50 por ciento en 30 años.[30] Esto sirve como ejemplo del estudio de Nordhaus, donde los consumidores reciben el 96 por ciento de los beneficios de la innovación tecnológica.[31]

El 31 de julio de 2009 (justo después de la Gran Recesión), las ofertas de empleo en Estados Unidos alcanzaron un nivel mínimo de 2,2 millones (mientras que el desempleo había alcanzado los 14,6 millones).[32], [33] Pese a ello, las ofertas de empleo han estado aumentando, especialmente en los servicios profesionales y empresariales, la asistencia sanitaria y social y la construcción,[34] y en agosto de 2017, alcanzaron la cifra de 6,1 millones.[35] De hecho, ahora hay más empleos disponibles que los que ha habido en por lo menos diecisiete años, cuando la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) empezó a medirlos.

A nivel global, la situación no parece tan mala: si hay 6,1 millones de empleos disponibles, entonces 6,1 millones de los 8,4 millones de personas que buscan trabajo (los desempleados más las personas ligadas de manera marginal al mercado laboral) ya no tienen por qué estar desempleadas. Sin embargo, en realidad es mucho más complicado. La gente no encaja en los trabajos debido a varias razones: porque están demasiado cualificadas para ellos, porque no cuentan con la suficiente cualificación, o porque se encuentra en sectores o lugares en los que los empleos están desapareciendo. El cuadro general pasa por alto las pequeñas historias.

Así pues, pese a que la productividad laboral ha aumentado (un efecto generalmente acompañado del crecimiento de puestos de trabajo), el empleo privado se ha estancado, básicamente, desde el año 2000[36] (gráfico 2). (La mediana de la renta familiar real y el PIB real per cápita también «se desacoplaron» de la productividad laboral a principios de la década de 1980 y en la de 2000, respectivamente). Brynjolfsson y McAfee llaman a este efecto el Gran Desacoplamiento, y atribuyen parte de estos efectos al surgimiento de las tecnologías digitales.[37] No ven que estas brechas vayan a cerrarse pronto.

Acuerdos laborales alternativos

Lawrence Katz y Alan Krueger[38] descubrieron que además de la ralentización de la creación de empleo, el 94 por ciento del crecimiento laboral neto desde 2005 hasta 2015 fue simplemente en empleos temporales o inestables (en oposición a la década anterior, durante la cual apenas hubo crecimiento de este «empleo alternativo»). A medida que cada vez más tareas son gestionadas por máquinas (que no solo son, sencillamente, más eficientes que las personas, sino que, al contrario que estas, no piden salarios altos, vacaciones, seguro médico ni planes de pensiones), las compañías necesitan ahora menos trabajadores o menos horas de sus trabajadores (o ambos). Pero, aunque puede que no queden tantos empleos (a tiempo completo), sigue habiendo mucho trabajo. Diane Mulcahy explica: «El trabajo se está desacoplando de los empleos y reorganizándose en variedad de acuerdos alternativos, como los proyectos de consultoría, encargos a autónomos y oportunidades de contratos».[39]

Millones de personas se han visto afectadas por estas reestructuraciones. En septiembre de 2017, había 5,1 millones de «trabajadores a tiempo parcial involuntarios» que eran incapaces de encontrar empleos a tiempo completo o cuyos patrones habían reducido sus horas de trabajo.[40] Sin embargo, de acuerdo con el McKinsey Global Institute, entre el 20 y el 30 por ciento de la población estadounidense en edad laboral (aproximadamente 206 millones)[41] lleva a cabo algún tipo de trabajo como autónomo, lo que supone aproximadamente entre 40 y 60 millones de personas,[42] y según apunta Mulcahy, esta proporción está creciendo.[43]

Al no ser los empleos tan estables como antes, la gente ha recurrido a la gig economy (economía de trabajo informal) para buscar formas alternativas de empleo. Gracias a las plataformas colaborativas, como Uber, Lyft, Airbnb, Etsy, Samasource, Postmates y TaskRabbit, la gente puede trabajar ahora siempre que quiera y cuanto quiera de forma más fácil que nunca. Esto beneficia a gente, jóvenes y mayores, que llevan a cabo trabajos con cualificación baja o alta. Antiguos taxistas pueden organizar sus propios horarios con Uber y Lyft. Los progenitores que son amos/amas de casa y la gente con discapacidades puede encontrar trabajo más fácilmente y desarrollar sus habilidades con Samasource. Los artistas jóvenes pueden vender los productos de su creación directamente a sus clientes en Etsy. La gente mayor con el síndrome del nido vacío dispone de la capacidad de alquilar sus habitaciones en Airbnb para ayudar a complementar sus pagas de jubilación. Los diseñadores y programadores autónomos tienen la oportunidad de subcontratar su trabajo y tomarse unos días libres para estar con sus familias y vacaciones cuando lo deseen.

Claramente, las ventajas de la economía del trabajo informal van más allá de proporcionar ahorros en costes a las empresas y ofrecer algún tipo de empleo a los trabajadores. La economía del trabajo informal ofrece una «capacidad de elección, autonomía, flexibilidad y control» que los empleos a tiempo completo no ofrecen.[44] Estos beneficios influyen en la satisfacción en el trabajo y son la razón por la cual el 74 por ciento de los autónomos entrevistados desean seguir siendo trabajadores independientes y «no tienen intención de regresar a un empleo a tiempo completo».[45] Ciertamente, dice Mulcahy, «los trabajadores independientes están más satisfechos con casi cada aspecto de su vida laboral que los empleados», y debido a estas razones, aconseja a sus alumnos de MBA que busquen «trabajo abundante, y no empleos cada vez más escasos» y que se preparen para ser «trabajadores independientes, y no empleados a tiempo completo».[46]

La polarización del empleo

Además de afectar a la cantidad de empleos, la tecnología puede tener un gran impacto en la calidad de los mismos.[47] A algunos les preocupa que la automatización robe empleos, mientras que otros insisten en que, de hecho, los mejoran. En realidad, ambas afirmaciones son ciertas. Las máquinas han afectado a los trabajos de todos los niveles de cualificación, tanto aumentando como reduciendo la demanda de empleo en los distintos niveles de cualificación.[48]

Empleos con un nivel de cualificación bajo

En la parte inferior del espectro de la cualificación, la demanda de trabajos del tipo lecheros, operadores de centralitas, clasificadores de correo, lavaplatos, cortadores de hielo, tejedores y trabajadores de líneas de montaje, ha caído drásticamente o incluso ha desaparecido debido a tecnologías como las de las neveras, los teléfonos móviles y las máquinas industriales. Pero aunque el invento de estas tecnologías ha eliminado trabajos, también ha permitido que ciertas tareas sean más soportables. Invirtiendo, por ejemplo, en lavavajillas industriales, los restaurantes no necesitan tantos lavaplatos. Como consecuencia de ello, la demanda de trabajos de lavaplatos se reduce, aunque algunos se mantengan. Estos empleos restantes se ven simplificados. En lugar de que un lavaplatos friegue los platos a mano, solo tendrá que llenar y vaciar lavavajillas.

Aunque es fácil imaginar otros empleos que requieren de una baja cualificación desapararezcan debido a la automatización (ya que los robots tienen, en la actualidad, la capacidad de aspirar habitaciones por su cuenta, vigilar edificios y dar la vuelta a las hamburguesas, por solo nombrar algunas tareas), las máquinas todavía no están reemplazando los empleos con una baja cualificación en los sectores de la limpieza, la seguridad y la industria[49] alimentaria.[50] Esto se debe a que, aunque ciertas tareas pueden automatizarse, los robots son incapaces de asumir todas las tareas. Por ejemplo, aunque los lavavajillas hacen un trabajo excelente lavando platos, las personas no son reemplazadas completamente en el proceso, ya que las máquinas no se llenan ni se vacían solas. Las personas siguen superando a las máquinas, en especial en trabajos que impliquen habilidades manuales y entornos variados.[51] Por tanto, sigue existiendo (y existirá) una demanda de ocupaciones que requiere de una baja cualificación. De hecho, como veremos más adelante, la demanda está aumentando.

Empleos con un nivel de cualificación medio

La parte intermedia del espectro es un poco más complicada. Los empleos que requieren de un nivel de cualificación medio (que incluyen a los oficinistas y los operarios, además de a trabajadores administrativos de ventas) es más posible que sean codificables. Como resultado de ello, han ido desapareciendo, pese a que los empleos que requieren de un nivel de cualificación bajo no lo han hecho.

Algunas formas de automatización fuerzan a la gente a llevar a cabo tareas aburridas. Pensemos en cómo la mayoría de los artesanos fueron reemplazados por trabajadores de una línea de montaje. En este proceso de «descualificación», los empleos que requieren de un nivel de cualificación medio son reemplazados por trabajos con una cualificación baja. Mientras tanto, algunos empleos sencillamente desaparecen, forzando a los trabajadores a recurrir a empleos que requieren de un menor nivel de cualificación. Por ejemplo, la mayoría de las pérdidas de empleo en el sector de las manufacturas se han debido a la automatización (en lugar de al comercio internacional, como los políticos tienden a sugerir).[52] Los trabajadores del sector de las manufacturas anteriormente desempleados han tenido que recurrir, desde entonces, a empleos con un menor nivel de cualificación y menores salarios en el sector de servicios para poder salir adelante.[53] Esto hace aumentar el crecimiento de los empleos en los puestos que requieren de un bajo nivel de cualificación. Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), alrededor de una tercera parte los empleos con un nivel de cualificación medio que han desaparecido (a nivel mundial) se han reemplazado por trabajos con un nivel de cualificación bajo.[54]

Sin embargo, de modo muy parecido a lo que sucede con los empleos que requieren de un nivel de cualificación bajo, algunos tipos de automatización pueden eliminar el peligro y la monotonía de ciertas tareas, permitiéndonos así desempeñar un trabajo más seguro y gratificante. Por ejemplo, aunque eliminar a las personas de las minas de carbón puede quitarles sus salarios y su trabajo, hoy menos gente padece neumoconiosis o se ve amenazada por los derrumbes mortales en las minas. Y aunque muchos empleados de la banca han sido reemplazados a medida que más clientes usan los cajeros automáticos para efectuar transacciones rutinarias, esos empleados que quedan pueden, ahora, en lugar de contar dinero, llevar a cabo un trabajo potencialmente más importante, como recomendar servicios financieros a los clientes. La OCDE estima que dos tercios de los trabajos con una cualificación media que se han perdido han sido reemplazados por empleos que requieren de un trabajo con una mayor cualificación, del tipo analista o gerente.[55]

Empleos con un nivel de cualificación alto

Aunque se sabe muy bien que la tecnología ha desplazado a los trabajadores de menor cualificación y a los trabajadores manuales, las ocupaciones que requieren de un nivel de cualificación alto se han visto protegidas en gran medida, porque los empleos que exigen una mayor formación y unas habilidades cognitivas más elevadas (análisis, la resolución de problemas y la toma de decisiones) son menos codificables. Como han apuntado David Autor y otros, esto hace que los profesionales administrativos y los trabajadores intelectuales, como médicos, programadores, ingenieros y gerentes de marketing y ventas sean difíciles de reemplazar.[56] Por lo tanto, incluso aunque los recientes avances en automatización se han centrado en el trabajo con un alto nivel de cualificación, sigue habiendo crecimiento en este lado del espectro.[57] Después de todo, para sacar el máximo rendimiento de sus inversiones tecnológicas, las empresas deben contratar a trabajadores más cualificados y formados.[58]

Así pues, hemos acabado con una fuerza laboral polarizada: un efecto que ha estado ocurriendo en todo el mundo.[59] Como ha observado Autor, el crecimiento del empleo se ha concentrado cada vez más en los lados opuestos del espectro de la capacitación, mientras que los trabajos con un nivel de cualificación medio están reduciéndose.[60] Ciertamente, las proporciones de trabajadores estadounidenses en empleos con una cualificación alta y baja han aumentado desde 1979 hasta 2016[61] (gráfico 3.) Por otro lado, aunque algo más del 61 por ciento de los trabajadores estadounidenses estaban empleados en trabajos con una cualificación media en 1979, esta proporción descendió al 43 por ciento en 2016.[62]

Como resultado de ello, aquellos que no pueden encontrar empleo podrían estar enfrentándose a dos tipos de opciones, y ninguna de ellas buena.[63] Por un lado, hay una gama de empleos disponibles que no son gratificantes ni satisfactorios como lo eran antes, ya que requieren de una menor cualificación u ofrecen un salario inferior. Por otro lado, existe otro conjunto de empleos que podrían resultar más deseables, pero estos trabajos son inalcanzables porque requieren de un mayor nivel de capacitación o formación que el que ha alcanzado el trabajador.

Correr con las máquinas

Es importante tener en cuenta cómo la tecnología ha cambiado el mercado laboral y la economía; para mejor en el caso de algunos, pero para peor en el de otros. Deberíamos concentrarnos en encontrar soluciones a los problemas que han surgido (asegurarnos de que la gente pueda encontrar trabajo y seguir contando con planes de asistencia sanitaria y jubilación), mientras aprovechamos nuevas oportunidades (el uso de nuevas tecnologías, datos y análisis, plataformas, etc.) y seguimos siendo flexibles a medida que los tiempos cambian.

Nos guste o no, la tecnología y la mayor competencia debida a la globalización de la mano de obra han cambiado los mercados laborales. Los días de los empleos estables, a largo plazo y a tiempo completo (especialmente en una empresa durante toda la vida laboral) están llegando a su fin para la mayor parte de la gente más rápidamente de lo que creemos. Ciertamente, esto es algo difícil de aceptar para aquellos que han estado prosperando en campos que ahora sufren una automatización desenfrenada. La regulación, los aranceles o, en su defecto, la lucha o la carrera contra las máquinas no será fructífera a largo plazo. En lugar de ello, tal y como les gusta decir a Brynjolfsson y McAfee, deberíamos estar invirtiendo continuamente en nuevas habilidades para correr con las máquinas.[64]

Así pues, ¿cómo corremos con las máquinas? Davenport y Kirby, además de Autor, recomiendan que la gente se centre en capacitarse tecnológicamente y mejore sus habilidades manuales y abstractas.[65] Aprender a programar en distintos lenguajes informáticos y saber cómo recoger y analizar datos sería, por ejemplo, de enorme utilidad en la carrera con las máquinas. Las habilidades manuales, como la destreza y la flexibilidad, también seguirán siendo valiosas en el futuro cercano, y el desarrollar más cualidades humanas innatas (es decir, capacidades abstractas en las que las máquinas no son diestras), como la creatividad, la persuasión, la empatía, el reconocimiento de patrones y la comunicación compleja, resultaría ciertamente beneficioso.[66]

En los edificios de oficinas conviven empleados con un nivel de cualificación alto, medio y bajo.

Davenport y Kirby identifican cinco formas distintas para que la gente y las compañías empleen estas habilidades para tener éxito en la segunda era de las máquinas:[67]

Avanzar: Dejar que las máquinas hagan el trabajo sucio, por así decirlo, permitiendo así que las personas dediquen el tiempo y las energías a las visiones de conjunto (por ejemplo, gestionar carteras de inversión).

Dar un paso a un lado: Utilizar habilidades abstractas, como la creatividad o la empatía, para hacer cosas en las que las máquinas no son diestras o para explicar decisiones tomadas por ordenadores (por ejemplo, comunicar noticias negativas).

Especializarse: Hacer cosas que resultaría demasiado caro automatizar, como especializarse en un campo o área muy concreto (por ejemplo, especializarse en los temas legales relacionados con puertas de garaje que funcionan mal, o en poner en contacto a compradores y vendedores de franquicias de Dunkin’ Donuts).

Entrar: Usar habilidades para mejorar las capacidades de toma de decisiones de las máquinas y para asegurarse de que funcionen bien (por ejemplo, proporcionar retroalimentación a los programadores mediante la identificación de virus y sugiriendo modificaciones).

Dar un paso al frente: Usar habilidades tecnológicas y un pensamiento emprendedor para crear tecnologías cognitivas avanzadas (por ejemplo, convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático).

Cuanto mejores se vuelvan las personas y las compañías a la hora de encontrar estas relaciones complementarias y «mutuamente empoderadoras»[68] que aumenten el trabajo humano con máquinas (o viceversa), más probable será que el crecimiento del empleo y la calidad de los trabajos mejoren. Con unas habilidades más adecuadas, habría más gente empleada en trabajos más satisfactorios y productivos.

Sin embargo, seguirán existiendo aquellos que quedan atrás y que son incapaces de encontrar trabajo en el crecientemente inestable mercado laboral. Ha habido un gran debate sobre si debería proporcionarse una red de seguridad en forma de una renta universal básica para abordar el Gran Desacoplamiento, en especial el estancamiento de los sueldos que los estadounidenses han sufrido durante tres décadas.[69] Aun así, una renta garantizada no solucionará todos los problemas a los que nos hemos estado enfrentando. El empleo es importante para el propio bienestar, y proporciona a muchos una razón de ser. Tal y como dijo Voltaire: «El trabajo nos libra de tres grandes males: el aburrimiento, el vicio y la necesidad».

El miedo a que las máquinas se hagan cargo de nuestro trabajo no es nuevo, y Autor compara la situación actual a la de cuando muchos empleos en el sector agrícola se estaban automatizando hace cien años.[70] En 1900, la agricultura suponía el 41 por ciento de la fuerza laboral estadounidense. Un siglo después, esa proporción descendió a solo el 2 por ciento.[71] Si a los estadounidenses les hubieran dicho, hace un siglo que, debido a las nuevas tecnologías y la innovación, los agricultores, como proporción de la fuerza laboral, se reducirían en un 95 por ciento, la mayoría lo habría considerado una noticia aterradora. ¿Qué va a hacer la gente? ¿Cómo se podría haber imaginado que las personas se convertirían en gestoras de redes sociales, desarrolladores de aplicaciones, especialistas en programación en la nube, analistas de seguridad de la información, operadores de drones, técnicos en energía solar y eólica, asesores genéticos, vloggers, monitores de yoga y gestores de sostenibilidad? Del mismo modo, ¿cómo podemos esperar comprender exactamente qué puede hacerse en un mundo que todavía no existe con tecnologías que todavía no se han inventado?

A medida que la agricultura se automatizó, Estados Unidos respondió a estos cambios invirtiendo en sus jóvenes. Llevó a los niños a la escuela para prepararles para empleos en la industria. En la actualidad deben emprenderse acciones similares. Como argumenta Mulcahy, el sistema educativo, ahora anticuado, necesita un ajuste. En lugar de educar a los niños para formarles para empleos del pasado, deberíamos estar preparándoles para la ocupación en la economía del trabajo informal del futuro. Por tanto, las escuelas y las universidades deberían preparar a los jóvenes para que sean ágiles y adaptables y centrarse mucho más en las habilidades, como han recomendado Davenport y Kirby, además de Autor. Asimismo, las políticas de las empresas y los gobiernos deberían ayudar a volver a capacitar a los adultos que han quedado atrás. Junto con la educación, Brynjolfsson y McAfee recomiendan otras cuatro áreas en las que centrarse para ayudar a generar un entorno económico que «aprovechara al máximo las nuevas tecnologías digitales»: la infraestructura, el espíritu emprendedor, la inmigración y la investigación básica.[72]

«EN LUGAR DE EDUCAR A LOS NIÑOS PARA FORMARLES PARA EMPLEOS DEL PASADO, DEBERÍAMOS ESTAR PREPARÁNDOLES PARA LA OCUPACIÓN EN LA ECONOMÍA DEL TRABAJO INFORMAL DEL FUTURO.»

Como nos recuerda el futurista Ray Kurzweil, siempre subestimamos el ritmo del cambio tecnológico porque las tecnologías que se inventarán dentro de veinte años no se inventarán con la tecnología actual. Se inventarán con las tecnologías disponibles dentro de veinte años que, por supuesto, todavía no hemos soñado. Podemos empezar a imaginar un mundo así, con teléfonos inteligentes en la mano de todos y cada uno que hoy nos costarían diez millones de dólares por unidad. Como sugiere David Autor: (1) es muy difícil predecir el futuro, y (2) es arrogante apostar contra el ingenio humano.[73]

Muchos han apuntado, la tecnología no es más que una herramienta.[74] No nos conducirá, necesariamente, a un mundo utópico o distópico, ya que nosotros, como humanos, tenemos algo que decir al respecto. Somos nosotros los que decidimos lo que sucede con la tecnología. Parafraseando al ingeniero eléctrico y físico Dennis Gabor, no podemos predecir el futuro, pero podemos inventarlo.[75]

Referencias bibliográficas

Autor, D. H. (2014): «Skills, education, and the rise of earnings inequality among the “other 99 percent”». Science, vol. 344, núm. 6186, pp. 843-851.

¾ (2015): «Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation». The Journal of Economic Perspectives, vol. 29, núm. 3, pp. 3-30.

¾ (2016, septiembre): Will automation take away all our jobs? [Archivo de vídeo]. Consultado en http://www.ted.com/talks/david_autor_why_are_there_still_so_many_jobs.

Bernstein, A. y Raman., A. (2015): «The great decoupling: An interview with Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee». Harvard Business Review, vol. 2015, núm. 5, pp. 66-74.

Bresnahan, T. F.; Brynjolfsson, E. y Hitt, L. M. (2002): «Information technology, workplace organization, and the demand for skilled labor: Firm-level evidence». The Quarterly Journal of Economics, vol. 117, núm. 1, pp. 339-376.

Brynjolfsson, E. y McAfee, A.: The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies.W. W. Norton & Company, Nueva York, 2014.

Brynjolfsson, E. y Saunders, A.: Wired for innovation. The MIT Press, Cambridge, 2010.

Case, A. y Deaton, A. (2017): «Mortality and morbidity in the 21st century». BPEA Conference Drafts, 23 y 24 de marzo de 2017.

Council of Economic Advisers (2007): Economic report of the President. Together with the annual report of the Council of Economic Advisers. Consultado en http:// fraser.stlouisfed.org.

¾ (2016): Economic report of the President. Together with the annual report of the Council of Economic Advisers. Consultado en http://fraser.stlouisfed.org.

¾ (2015): «Beyond automation». Harvard Business Review, vol. 2015, núm. 5, pp. 58-65.

¾: Only humans need apply: Winners and losers in the age of smart machines. HarperBusiness, 2016.

Foro Económico Mundial (diciembre de 2016): «Renewable infrastructure investment handbook: A guide for institutional investors». Consultado en http://www3.weforum.org/docs/WEF_Renewable_Infrastructure_Investment_Handbook.pdf.

Future Workplace and Field Nation (2016): «The rise of the blended workforce in the new gig economy». Future Workplace Network Research Report. Consultado en http://info.fieldnation.com/rise-of-theblended-workforce-in-gig-economy.

Gabor, D.: Inventing the future. Secker & Warburg, London, 1963.

Goos, M. y Manning, A. (2003): «Lousy and lovely jobs: The rising polarization of work in Britain». Center for Economic Performance Discussion Paper DP0604.

Hicks, M. J. y Devaraj, S. (2017): «The myth and reality of manufacturing in America». Center for Business and Economic Research, Ball State University.

Hollingsworth, A.; Ruhm, C. J. y Simon, K. (2017): «Macroeconomic conditions and opioid abuse». NBER working paper, núm. 23192.

Katz, L. F. y Krueger, A. B. (2016): «The rise and nature of alternative work arrangements in the United States, 1995-2015». Documento de trabajo.

Lipsey, R.; Carlaw, K. I. y Bekhar, C. T.: Economic transformations: General purpose technologies and long term economic growth. Oxford University Press, 2005.

McAfee, A. y Brynjolfsson, E.: Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. W. W. Norton & Company, New York, 2017.

McKinsey Global Institute (2016): «Independent work: Choice, necessity, and the gig economy». Consultado en http://www.mckinsey.com/global-themes/employment-and-growth/independent-work-choicenecessity-and-the-gig-economy.

Mulcahy, D. (2016a, 20 de octubre): «Why I tell my MBA students to stop looking for a job and join the gig economy». Harvard Business Review. Consultado en http://hbr.org/2016/10/why-i-tell-my-mba-students-tostop-looking-for-a-job-and-join-the-gig-economy.

¾ (2016b, 27 de octubre): «Who wins in the gig economy, and who loses». Harvard Business Review. Consultado en http://hbr.org/2016/10/who-wins-in-thegig-economy-and-who-loses.

Nordhaus, W. D. (2005): «Schumpeterian profits and the alchemist fallacy». Yale Economic Applications and Policy Discussion Paper núm. 6.

¾ (2007): «Two centuries of productivity growth in computing». The Journal of Economic History, vol. 67, núm. 1, pp. 128-159.

OCDE (2017): «Jobs gap closes but recovery remains uneven. Organisation for Economic Co-operation and Development». Consultado en http://www.oecd.org/newsroom/jobs-gap-closes-but-recovery-remainsuneven.htm.

Pearlstein, S. (2016): «Workers, don’t fear the robot revolution». Washington Post, 16 de agosto. Consultado en http://www.washingtonpost.com.

Thompson, D. (28 de febrero de 2013): «How airline ticket prices fell 50% in 30 years (and why nobody noticed)». The Atlantic. Consultado en http://www.theatlantic.com/business/archive/2013/02/how-airlineticket-prices-fell-50-in-30-years-and-why-nobodynoticed/273506/.

Traufetter, G. (31 de julio de 2009): «Will increasing automation make jets less safe?». Der Spiegel. Consultado en http://www.spiegel.de/international/world/the-computer-vs-the-captain-will-increasingautomation-make-jets-less-safe-a-639298.html.

Varian, H. R. (enero de 2009): «Hal Varian on how the web challenges managers». McKinsey & Company. Consultado el 20 de agosto de 2017 en http://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/halvarian-on-how-the-web-challenges-managers.

¾ (15 de agosto de 2011): «Micromultinationals will run the world». Foreign Policy. Consultado en http://foreignpolicy.com/2011/08/15/micromultinationals-will-run-the-world/.

NOTAS

1 Véase Lipsey et al. (2005).

2 Véase Brynjolfsson y McAfee (2014, p. 76).

3 Véase Brynjolfsson y McAfee (2014).

4 Véase Brynjolfsson y McAfee (2014).

5 Véase Nordhaus (2007).

6 Véase Brynjolfsson y McAfee (2014, pp. 49-50).

7 Véase McAfee y Brynjolfsson (2017, pp. 17-18).

8 1.000*0,5^(20/1,5) = 0,10.

9 10.321.273,24*0,5^(20/1,5) = 1.000.

10 Véase Varian (2011).

11 Véase Consejo deAsesores Económicos (2016, p. 58).

12 Las únicas formas de incrementar la producción son aumentando los aportes como la población (es decir, incrementando las horas trabajadas dado el mismo nivel de productividad) o mediante el aumento de la productividad (es decir, incrementando la producción por hora, o la cantidad de producción dado el mismo nivel de aportes) (Brynjolfsson y Saunders, 2010).

13 Véase Consejo de Asesores Económicos (2007, pp. 4748).

14 Véase Pearlstein (2016).

15 Véase Nordhaus (2005).

16 Véanse Case y Deaton (2017), y Hollingsworth et al. (2017).

17 Véanse Davenport y Kirby (2016), y Autor (2015).

18 Véase Davenport y Kirby (2016).

19 Véase Brynjolfsson y McAfee (2014).

20 Véase Autor (2015).

21 Véase Autor (2015, p. 4).

22 Véase BLS Series LNS12300000. Índice de empleo, 16 y más años de edad.

23 Véase: Cómo el gobierno mide el desempleo: Oficina de Estadísticas Laborales, en http://www.bls.gov/cps/cps_htgm.htm. The statistics come from http://www.bls.gov/charts/employmentsituation/civilian-unemployment.htm.

24 Véase: La situación del empleo – Oficina de Estadísticas Laborales, consultado en http://www.bls.gov/news.release/pdf/empsit.pdf.

25 Véanse las estadísticas en http://www.bls.gov/charts/employment-situation/persons-not-in-thelabor-force-selected-indicators.htm.

26 Véase: Informes, Tendencias y Estadísticas – Asociaciones de Transporte Estadounidenses, consultado en http://www.trucking.org/News_and_Information_Reports_Industry_Data.aspx.

27 Véase: Toneladas de empleos en el sector del transporte… que nadie quiere - CNN Money, consultado en http://money.cnn.com/2012/07/24/news/economy/trucking-jobs/index.htm.

28 Véase Varian (2009).

29 VéanseTraufetter (2009) y Thompson (2013).

30 Véase Thompson (2013).

31 Véase Nordhaus (2005).

32 Véase estadísticas de las ofertas de empleo en http://www.bls.gov/opub/ted/2017/job-openingsrose-to-6-point-2-million-in-june-2017.htm.

33 Véase estadísticas del desempleo en http://www.bls.gov/charts/employment-situation/civilianunemployment.htm.

34 http://www.bls.gov/news.release/jolts.nr0.htm

35 http://www.bls.gov/opub/ted/2017/job-openingsrose-to-6-point-2-million-in-june-2017.htm

36 Véase Brynjolfsson y McAfee (2014).

37 Ibíd.

38 Véase Katz y Krueger (2016).

39 Véase Mulcahy (2016a, b).

40 Véase: La situación del empleo – Oficina de Estadísticas Laborales, consultado en http://www.bls.gov/news.release/pdf/empsit.pdf.

41 OCDE, Población en edad laboral: de 15-64 años de edad: All Persons for the United States – Banco de la Reserva Federal de St. Louis, consultado en http://fred.stlouisfed.org/series/LFWA64TTUSM647S el 20 de agosto de 2017.

42 Véanse McKinsey Global Institute (2016) y Mulcahy (2016a).

43 Véase Mulcahy (2016a).

44 Véase Mulcahy (2016a).

45 Véanse Mulcahy (2016a), y Future Workplace y Field Nation (2016).

46 Véase Mulcahy (2016a).

47 Véase Autor (2015).

48 Véase Goos y Manning (2003).

49 Véase Autor (2015).

50 Véase, por ejemplo: Robot de seguridad del Distrito de Columbia deja su trabajo ahogándose en una fuente - The Verge, consultado en http://www.theverge.com/tldr/2017/7/17/15986042/dcsecurity-robot-k5-falls-into-water el 20 de agosto de 2017.

51 Véase Autor (2015).

52 Solo alrededor del 13,4 por ciento de las pérdidas de empleo en el sector de las manufacturas han sido resultado de las importaciones directas o de las sustituciones de las importaciones (Hicks y Devaraj, 2017). El resto se han debido a la mayor productividad provocada por la automatización (Ibid). De hecho, incluso en China, los operarios de fábricas han sido sustituidos por máquinas (Davenport y Kirby, 2016).

53 Véase OCDE (2017).

54 Ibíd.

55 Ibíd.

56 Véase Autor (2015).

57 Véanse Davenport y Kirby (2016), y Autor (2015).

58 Véanse Bresnahan, Brynjolfsson y Hitt (2002), y Brynjolfsson y Saunders (2010).

59 Véanse Autor (2015) y OECD (2017).

60 Para leer una discusión sobre cómo la polarización de los empleos ha afectado a los salarios, véase Autor (2015).

61 Véase Autor (2016).

62 Ibíd.

63 Véase Autor (2015).

64 Véase Brynjolfsson y McAfee (2014).

65 Véanse Autor (2015) y Davenport and Kirby (2016).

66 Ibíd.

67 Véase Davenport y Kirby (2016).

68 Ibíd.

69 Véanse Brynjolfsson y McAfee (2014), y Davenport y Kirby (2016).

70 Véase Autor (2015).

71 Véase Autor (2014).

72 Véase Bernstein y Raman (2015).

73 Véase Autor (2015).

74 Véanse Brynjolfsson y McAfee (2014), y Davenport y Kirby (2016).

75 Véase Gabor (1963).

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Saunders, A., "El impacto de la tecnología en el crecimiento y el empleo", en La Era de la Perplejidad. Repensar el Mundo que conocíamos, Madrid, BBVA, 2017.

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