Inteligencia Artificial (IA) generativa y el futuro del trabajo según el FMI 2024

El Fondo Monetario Internacional (FMI) acaba de publicar un informe sobre la IA y el futuro del trabajo. Este fue elaborado por ocho funcionarios: M. Cazzaniga, F. Jaumotte, L. Li, G. Melina, A. Panton, C. Pizzinelli, E. Rockall y M. Tavares. El documento se presentó en el marco de la reunión anual del Foro Económico Mundial. Nadie lo ha analizado localmente salvo una ligera mención, solo el contenido optimista, en el decano de la prensa nacional.

El informe de 42 páginas es una nota de debate del personal técnico del FMI publicado para provocar comentarios y fomentar el debate. Sin embargo, se establece la salvedad que las opiniones expresadas no necesariamente representan a las del organismo.

Resumen general
La IA tiene el potencial de remodelar la economía global, especialmente en el ámbito de los mercados laborales. Las economías avanzadas experimentarán los beneficios y los riesgos de la IA antes que las economías de mercados emergentes y en desarrollo, en gran medida porque su estructura de empleo se centra en funciones de uso intensivo de conocimientos cognitivos.

Hay algunos patrones consistentes con respecto a la exposición a la IA: las mujeres y las personas con educación universitaria están más expuestas, pero también mejor preparadas para aprovechar los beneficios de la IA, y los trabajadores de mayor edad son potencialmente menos capaces de adaptarse a la nueva tecnología.

Desigualdades
La desigualdad de los ingresos laborales puede aumentar si la complementariedad entre la IA y los trabajadores de altos ingresos es fuerte, y los rendimientos del capital aumentarán la desigualdad de la riqueza. Sin embargo, si los aumentos de productividad son suficientemente grandes, los niveles de ingresos podrían aumentar para la mayoría de los trabajadores.

En este panorama en evolución, las economías avanzadas y las economías de mercados emergentes más desarrolladas deben centrarse en mejorar los marcos regulatorios y apoyar la reasignación de mano de obra, al tiempo que protegen a los afectados negativamente. Las economías de mercados emergentes y en desarrollo deberían priorizar el desarrollo de infraestructura y habilidades digitales.

Estructura
La nota está estructurada de la siguiente manera: La sección II ilustra el marco conceptual de la exposición y la complementariedad de la IA e intenta cuantificar empíricamente el grado de exposición y complementariedad de la IA entre países y grupos de trabajadores dentro de los países. La sección III examina la facilidad con la que históricamente los trabajadores han cambiado de roles que ahora enfrentan diversos grados de exposición y complementariedad a la IA.

La sección IV utiliza un modelo para proyectar las posibles implicaciones de la adopción de la IA para la productividad, los ingresos y la desigualdad. La Sección V evalúa la preparación de los países para la IA en áreas políticas clave. La Sección VI concluye y presenta consideraciones de política.

Interrogantes
El documento pretende responder seis preguntas: 1) ¿Qué países están más expuestos a la adopción de la IA? ¿Qué países probablemente se beneficiarán más?, 2) ¿En qué medida afectará la IA a los trabajadores dentro de los países? ¿Qué segmentos de trabajadores tienen probabilidades de prosperar? ¿Y cuáles enfrentan más riesgos?, 3) ¿Con qué frecuencia los trabajadores cambiaban de roles que ahora enfrentan una exposición variable a la IA? ¿Qué ideas revelan estos cambios sobre la adaptabilidad laboral?

4) ¿De qué manera podría la IA remodelar la desigualdad de ingresos y riqueza?, 5) ¿Cuál es el impacto potencial para el crecimiento y la productividad?, 6) ¿Qué países parecen estar mejor preparados para la transición? ¿Cómo pueden las políticas maximizar las ganancias y ¿Mitigar los posibles desafíos relacionados con la IA?

Niveles de exposición
El estudio anota que el 40 por ciento de los trabajadores en todo el mundo tienen ocupaciones de alta exposición. La proporción es del 60 por ciento en las economías avanzadas, lo que indica implicaciones macroeconómicas potencialmente grandes. A diferencia de otros estudios se incorpora la variable de alta o baja complementariedad con la IA.

En la economía avanzada promedio, el 27 por ciento del empleo se encuentra en ocupaciones de alta exposición y complementariedad, y el 33 por ciento en empleos de alta exposición y baja complementariedad. En comparación, las economías de mercados emergentes tienen participaciones correspondientes del 16 y 24 por ciento, respectivamente, y los países de bajos ingresos tienen participaciones de 8 y 18 por ciento, respectivamente.

En el caso de las economías avanzadas dadas sus altas proporciones de empleo en ocupaciones tanto de baja como de alta complementariedad, pueden experimentar un efecto más polarizado de la transformación estructural. Sin embargo, están mejor posicionados para aprovechar tempranamente las oportunidades emergentes como resultado de su mayor cantidad de empleo en trabajos de alta exposición y complementariedad. El impacto neto en el empleo dependerá de la capacidad de los países para innovar, adoptar y adaptarse a la IA.

Género y educación
Se plantea que la exposición es mayor para las mujeres, pero se ve mitigada por un mayor potencial de complementariedad con la IA. En la mayoría de los países, las mujeres tienden a estar empleadas en ocupaciones de alta exposición más que los hombres. Debido a que esta participación se distribuye aproximadamente por igual entre trabajos de baja y alta complementariedad, el resultado puede interpretarse en el sentido de que las mujeres enfrentan mayores riesgos y mayores oportunidades.

En cuanto a la educación, en todos los países examinados, los niveles educativos más altos están asociados con una mayor proporción de empleo en ocupaciones de alta exposición, pero esto es especialmente pronunciado en ocupaciones con alta complementariedad. El mayor nivel de exposición respalda la opinión popular de que, a diferencia de la automatización, la IA podría afectar más fuertemente a los trabajadores altamente calificados.

Se anota que la IA se diferencia de la automatización tradicional en que potencialmente afecta los empleos de los trabajadores en toda la distribución del ingreso. Sin embargo, el empleo en ocupaciones que tienen un alto potencial de complementariedad con la IA está más concentrado en los cuantiles de ingresos superiores. Esto sugiere que los beneficios de la IA probablemente recaerán desproporcionadamente en las personas con mayores ingresos.

Transición
El FMI plantea que históricamente, los trabajadores con educación universitaria han mostrado una mayor capacidad para realizar la transición a lo que ahora son trabajos con un alto potencial de complementariedad de la IA. Los trabajadores sin educación universitaria se encuentran predominantemente en empleos con baja exposición a la IA y están menos inclinados a pasar a puestos de alta complementariedad cuando pasan de ocupaciones de alta exposición y baja complementariedad.

Los trabajadores de mayor edad pueden ser menos adaptables y enfrentar barreras adicionales a la movilidad, como se refleja en su menor probabilidad de ser recontratados después del despido. Después de la terminación del empleo, estos tienen menos probabilidades de conseguir un nuevo empleo; además hay otros factores geográficos, emocionales, financieros, que entran en juego.
Productividad y desigualdad.

Según el FMI el impacto general de la IA en los niveles de ingresos y la desigualdad dependerá en qué medida las ganancias en la actividad económica generadas por la productividad compensen cualquier pérdida de ingresos laborales. Se destacan tres canales críticos a través de los cuales la IA puede afectarla: (1) desplazamiento laboral, (2) complementariedad y (3) ganancias de productividad.

Se concluye que la desigualdad de los ingresos del capital y la riqueza siempre aumentan. La principal razón del aumento de los ingresos del capital y la desigualdad de la riqueza es que la IA provoca un desplazamiento de mano de obra y un aumento de la demanda de capital de IA, lo que aumenta los rendimientos del capital y el valor de los activos. El resultado en cuanto a los ingresos laborales es más incierto, aunque hay un sesgo a favor de los trabajadores de mayores ingresos.

Economías en desarrollo
Según el FMI en las economías de mercados emergentes y en desarrollo con mayor desigualdad inicial, la IA podría amplificar las brechas de riqueza. En una economía con menos trabajadores expuestos a la IA (muy pobre y subdesarrollada), el impacto directo de la IA tanto en la distribución del ingreso como de la riqueza puede ser menos pronunciado, dado que menos personas se beneficiarán de la IA.

Asimismo, señala el documento, la adopción de la IA también puede tener efectos significativos en la disparidad económica global, impulsada por la posible relocalización de actividades a economías avanzadas. Tal cambio podría desencadenar una reasignación de capital y mano de obra desde regiones menos desarrolladas hacia países más avanzados. Los centros de llamadas ubicados en economías de mercados emergentes son un ejemplo potencial.

Por otra parte, es poco probable que la reasignación laboral inducida por la IA afecte significativamente el tamaño de la fuerza laboral formal. Sin embargo, los trabajadores desplazados de ocupaciones de alta exposición y baja complementariedad pueden enfrentar la pérdida de empleo y pasar a la informalidad. En dirección contraria, el potencial de mejora de los servicios públicos, modernizar las finanzas y reforzar sectores como la agricultura y la atención sanitaria podría impulsar la inclusión y la productividad en las economías de mercados emergentes y en desarrollo.

Preparación
El FMI anota que la preparación para la adopción de la IA es esencial para aprovechar su potencial y mitigar sus riesgos inherentes. La adopción de la IA puede generar diversos resultados en el mercado laboral en todos los países, particularmente en lo que respecta a la reasignación de la fuerza laboral y la desigualdad.

Estos probables resultados están entrelazados con los marcos estructurales e institucionales de los países. El nivel de preparación de un país desempeña un papel fundamental cuando se trata de maximizar los beneficios de la IA y al mismo tiempo gestionar los riesgos negativos, como lo demuestran episodios históricos de adopción de tecnología.

Las posibles implicaciones de la IA exigen un enfoque proactivo por parte de los responsables de la formulación de políticas orientado a mantener la cohesión social. Si bien es probable que la IA obtenga ganancias de productividad a largo plazo, durante la transición, el desplazamiento de empleos y los cambios en la distribución del ingreso podrían tener importantes implicaciones de economía política.

Colofón
Según el FMI garantizar la cohesión social es primordial. Se debe promover la integración equitativa y ética de la IA, capacitar a la próxima generación de trabajadores. También hay que proteger y ayudar a capacitar a los trabajadores que actualmente corren el riesgo de sufrir desempleo. La naturaleza transfronteriza de la IA amplifica sus desafíos éticos y de seguridad de los datos y exige cooperación internacional para garantizar un uso responsable.