En cualquier momento dado, la tecnología hace dos cosas con el empleo: reemplaza empleos tradicionales y crea nuevas líneas de trabajo. Las máquinas reemplazan a los agricultores, pero permiten, digamos, que existan los ingenieros aeronáuticos. Entonces, si la tecnología crea nuevos empleos, ¿quién los obtiene? ¿Qué tan bien pagan? ¿Durante cuánto tiempo los nuevos empleos siguen siendo nuevos antes de que se conviertan en una tarea común más que cualquier trabajador puede realizar?
Un nuevo estudio sobre el empleo en Estados Unidos dirigido por el economista laboral del MIT David Autor arroja luz sobre todas estas cuestiones. En los Estados Unidos de la posguerra, como muestran con gran detalle Autor y sus colegas, las nuevas formas de trabajo han tendido a beneficiar a los graduados universitarios menores de 30 años más que a cualquier otra persona.
“Nunca antes habíamos visto exactamente quién está haciendo un nuevo trabajo”, dice Autor. “Lo hacen más personas jóvenes y educadas, en entornos urbanos”.
El estudio también contiene una poderosa idea a gran escala: muchos de los nuevos trabajos basados en la innovación están impulsados por la demanda. La expansión de la investigación y la fabricación respaldada por el gobierno en la década de 1940, en respuesta a la Segunda Guerra Mundial, representó una enorme cantidad de nuevos trabajos y nuevas formas de experiencia.
“Esto significa que dondequiera que hagamos nuevas inversiones, acabaremos adquiriendo nuevas especializaciones”, afirma Autor. “Si creas una actividad a gran escala, siempre habrá una oportunidad para adquirir nuevos conocimientos especializados que sean relevantes para ella. Pensamos que era emocionante verlo”.
El artículo “¿Qué diferencia el nuevo trabajo de más trabajo?” se publicará próximamente en el Annual Review of Economics. Los autores son Autor; Caroline Chin, estudiante de doctorado en el Departamento de Economía del MIT; Anna M. Salomons, profesora del Departamento de Economía de la Universidad de Tilburg y de la Facultad de Economía de la Universidad de Utrecht; y Bryan Seegmiller PhD ’22, profesor asistente en la Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern.
Y sí, aprender sobre nuevos trabajos y los tipos de trabajadores que los obtienen podría ser relevante para la difusión de la inteligencia artificial, aunque, en opinión de Autor, es demasiado pronto para decir cómo afectará la IA al lugar de trabajo.
“La gente está realmente preocupada de que la automatización basada en la IA erosione tareas específicas más rápidamente”, observa Autor. “La erosión de las tareas no es lo mismo que la erosión de los empleos, ya que muchos trabajos implican muchas tareas. Pero todos nos preguntamos: ¿De dónde vendrá el nuevo trabajo? Es muy importante y sabemos poco al respecto. No sabemos qué será, cómo será y quién podrá hacerlo”.
“Si todos son expertos, entonces nadie es experto”
Los cuatro coautores también colaboraron en un importante estudio anterior sobre nuevos trabajos, publicado en 2024, que encontró que alrededor de seis de cada 10 trabajos en los EE. UU. entre 1940 y 2018 estaban en nuevas especialidades que solo se habían desarrollado ampliamente desde 1940. El nuevo estudio amplía esa línea de investigación al observar con mayor precisión quién ocupa las nuevas líneas de trabajo.
Para hacerlo, los investigadores utilizaron datos de la Oficina del Censo de EE. UU. de 1940 a 1950, así como datos de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense (ACS) de la Oficina del Censo de 2011 a 2023. En el primer caso, debido a que los registros de la Oficina del Censo se vuelven completamente públicos después de aproximadamente 70 años, los académicos pudieron examinar datos a nivel individual sobre ocupaciones, salarios y más, y pudieron rastrear a los mismos trabajadores cuando cambiaron de trabajo entre 1940 y 2023. Enumeraciones del censo de 1950.
A través de un acuerdo de investigación colaborativa con la Oficina del Censo de EE. UU., los autores también obtuvieron acceso seguro a registros ACS a nivel personal. Estos datos les permitieron analizar los ingresos, la educación y otras características demográficas de los trabajadores en nuevas especialidades ocupacionales y compararlos con los trabajadores de las más antiguas.
El nuevo trabajo, observa Autor, siempre está ligado a nuevas formas de conocimiento. Al principio, esta experiencia es escasa; con el tiempo, puede volverse más común. En cualquier caso, la experiencia suele estar vinculada a nuevas formas de tecnología.
“Requiere dominar alguna capacidad”, dice Autor. “Lo que hace que el trabajo sea valioso no es simplemente la capacidad de hacer cosas, sino el conocimiento especializado. Y eso a menudo diferencia el trabajo bien remunerado del trabajo mal remunerado”. Además, añade: “Tiene que ser escaso. Si todo el mundo es experto, entonces nadie es experto”.
Al examinar los datos del censo, los académicos encontraron que en 1950, alrededor del 7 por ciento de los empleados tenían empleos en tipos de trabajo que habían surgido desde 1930. Más recientemente, alrededor del 18 por ciento de los trabajadores en el período 2011-2023 estaban en líneas de trabajo introducidas desde 1970. (Eso resulta ser aproximadamente la misma porción de nuevos empleos por década, aunque Autor no cree que esta sea una tendencia estricta).
En estos períodos, los nuevos trabajos han surgido con mayor frecuencia en las zonas urbanas, y las personas menores de 30 años se benefician más que cualquier otra categoría de edad. Conseguir un empleo en una línea de trabajo nuevo parece tener un efecto duradero: las personas empleadas en un trabajo nuevo en 1940 tenían 2,5 veces más probabilidades de tener un trabajo nuevo en 1950, en comparación con la población general. Los graduados universitarios tenían 2,9 puntos porcentuales más probabilidades que los graduados de secundaria de participar en un nuevo trabajo.
El nuevo trabajo también tiene una prima salarial, es decir, mejores salarios en conjunto que en las formas de trabajo ya existentes. Sin embargo, como muestra el estudio, esa prima salarial también se desvanece con el tiempo, a medida que se comprende mucho más la experiencia particular en muchas formas de nuevos trabajos.
“El valor de la escasez se erosiona”, afirma Autor. “Se convierte en conocimiento común. Se automatiza. El trabajo nuevo envejece”.
Al fin y al cabo, señala Autor, antes conducir un coche era una habilidad escasa. De hecho, también lo fue poder utilizar programas de procesamiento de textos como WordPerfect o Microsoft Word, hasta bien entrada la década de 1990. Sin embargo, después de un tiempo, poder manejar herramientas de procesamiento de textos se convirtió en la parte más elemental del uso de una computadora.
Volvamos a la IA por un minuto
Estudiar quién consigue nuevos empleos llevó a los académicos a conclusiones sorprendentes sobre cómo se crean nuevos empleos. Al examinar los datos a nivel de condado de la era de la Segunda Guerra Mundial, cuando el gobierno federal respaldaba la nueva fabricación en asociaciones público-privadas en todo Estados Unidos, el estudio muestra que los condados con nuevas fábricas tenían más trabajo nuevo, y que entre el 85 y el 90 por ciento del nuevo trabajo entre 1940 y 1950 estaba impulsado por la tecnología.
En este sentido, en aquel momento había una gran innovación impulsada por la demanda. Hoy en día, el discurso público sobre la innovación a menudo se centra en el lado de la oferta, es decir, los innovadores y empresarios que intentan crear nuevos productos. Pero el estudio muestra que el lado de la demanda puede influir significativamente en la actividad innovadora.
“La tecnología no es como ‘¡Eureka!’ donde simplemente sucede”, dice Autor. “La innovación es una actividad con un propósito. Y la innovación es acumulativa. Si se llega lo suficientemente lejos, tendrá su propio impulso. Pero si no, nunca llegará allí”.
Lo que nos lleva de nuevo a la IA, el tema en el que tanta gente se centrará en 2026. ¿La IA creará nuevos y buenos empleos o los quitará? Bueno, probablemente depende de cómo lo implementemos, piensa Autor. Consideremos el enorme sector de la atención médica, donde podría haber muchos tipos de nuevos trabajos impulsados por la tecnología, si la gente está interesada en crear empleos.
“Hay diferentes maneras en que podríamos utilizar la IA en la atención sanitaria”, afirma Autor. “Una es simplemente automatizar los trabajos de las personas. La otra es permitir que personas con diferentes niveles de experiencia realicen diferentes tareas. Yo diría que esto último es más beneficioso socialmente. Pero no está claro hacia dónde irá el mercado”.
Por otro lado, tal vez con la demanda impulsada por el gobierno en diversas formas, la IA podría aplicarse de maneras que terminen impulsando la productividad del sector de la salud y, como resultado, creando nuevos empleos.
“Más de la mitad de los dólares destinados a la atención sanitaria en Estados Unidos son dólares públicos”, observa Autor. “Tenemos mucha influencia allí, podemos impulsar las cosas en esa dirección. Hay diferentes maneras de utilizar esto”.
Esta investigación fue apoyada, en parte, por la Fundación Hewlett, el Programa de becarios visitantes de tecnología y sociedad de Google, la Fundación NOMIS, la Beca Schmidt Sciences AI2050, la Fundación Smith Richardson, la Fundación James M. y Cathleen D. Stone y el Instituut Gak.