¿Cuál será el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la productividad y en el empleo? Esta pregunta la han intentado responder dos de los ganadores más recientes del premio Nobel de economía. Uno de ellos está del lado pesimista ya que cree que se podrán sustituir puestos de trabajo por soluciones tecnológicas sin importantes ganancias de productividad. El otro, más optimista, cree que se puede lograr mayor productividad y mayor demanda de trabajo.
Daron Acemoglu ganó el premio en ciencias económicas en memoria de Alfred Nobel en 2024 por sus estudios acerca de cómo se forman las instituciones y cómo afectan la prosperidad. Su investigación también es destacada en otros campos de la economía como, por ejemplo, en el estudio de la inteligencia artificial y su impacto en la economía.
Este investigador del MIT refinó un modelo para estimar la aportación de diversas tareas a la productividad y el crecimiento económico. Su modelo es útil porque la IA puede afectar a algunas tareas y no a otras dentro de una ocupación. La medición del impacto a nivel de tareas permite dividir más finamente el trabajo entre la IA y las personas.
De acuerdo con Acemoglu, la tecnología impacta al trabajo a través de tres efectos. Uno es el efecto desplazamiento que se da cuando la tecnología le quita el trabajo a una persona. Otro es el efecto de productividad que puede ayudar a incrementar la demanda de trabajo en las tareas no automatizadas. Por último, se tiene un efecto de reinstalación cuando la tecnología permite la creación de nuevas tareas que pueden ser llevadas a cabo por personas.
El ganador del Nobel usa ese modelo para estimar el efecto de la IA en la productividad total de Estados Unidos. Sus resultados implican que la economía norteamericana tendría una ganancia en productividad de 0.71% en los siguientes 10 años, es decir, de 0.07 puntos porcentuales (pp) por año. Además, advierte que las empresas deben evitar lo que llama la automatización a medias (so so automation) que genera el desplazamiento de trabajadores sin una ganancia significativa en productividad.
Por su parte, Philippe Aghion quien gana el Nobel en 2025 por su teoría de crecimiento sostenido a través de la destrucción creativa, es más optimista en relación con la inteligencia artificial. Aghion usa también el modelo basado en tareas de Acemoglu, pero reevalúa la evidencia empírica que lo alimenta y estima que la ganancia en productividad anual puede ser de 0.68 puntos porcentuales.
El mismo economista francés afirma que esta estimación está más en línea con las ganancias en productividad observadas en revoluciones tecnológicas previas. El efecto anual de la electricidad en los años veinte del siglo pasado en Europa fue de 1.3 pp, mientras que el efecto de las tecnologías digitales a finales del siglo XX y principios del XXI en Estados Unidos fue de 0.8 pp por año.
En cuanto al efecto en el empleo, Aghion estudia la adopción de la IA en empresas francesas entre 2017 y 2020 y encuentra que las empresas que usan la IA aumentan sus ventas y también sus niveles de empleo. Esto sugiere que el crecimiento derivado de las ganancias de productividad termina por tener un efecto más importante en el empleo que los efectos de desplazamiento.
Aunque no hay un acuerdo en las magnitudes del impacto de la IA en la productividad, los ganadores del Nobel parecen estar de acuerdo en usar el mismo modelo. Implícitamente, también están de acuerdo en que la IA es una tecnología que puede tener efectos profundos en la economía y en que aumentará la productividad, aunque no acuerden cuánto. El efecto final en los puestos de trabajo dependerá, finalmente, de las decisiones que tome la alta dirección en las empresas. Es posible lograr mayor productividad y mayores niveles de empleo, pero también existe la posibilidad de automatizar sin grandes ganancias en productividad y perdiendo plazas laborales y se debe tener cuidado de no caer en esa trampa.