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Inmunidad irreal

Algunos economistas creen que la manera más efectiva de preservar empleos es modificando la relación de costos y beneficios

Cuando se hace mención de la inminente pérdida de empleos como resultado de la inteligencia artificial, los trabajadores en naciones subdesarrolladas como la nuestra no están muy preocupados. Les parece que será en los países ricos donde eso sucederá, pues donde ellos viven el suministro de la energía eléctrica es impredecible, escasean las piezas de repuesto, las cosechas se recogen a mano y los técnicos calificados prefieren emigrar, haciendo que el ambiente no sea propicio para que la inteligencia artificial prolifere y amenace sus medios de sustento. Piensan que empresas y gobiernos no van a poner en riesgo la continuidad de sus operaciones, ni tampoco decidirán abrazar formas de producción cuyos costos pueden ser superiores al conjunto de los salarios que actualmente pagan. Si los sueldos son bajos, como suelen ser en el tercer mundo, el incentivo para reemplazar personas con equipos es mucho menor.

Esa inmunidad, sin embargo, puede ser irreal. El factor que gravita sobre el reemplazo no es el costo de utilizar personas o equipos, sino el rendimiento neto que la empresa deriva en uno u otro caso, lo que está vinculado con sus niveles de productividad. Si la productividad de los trabajadores es baja, como también suele ocurrir en los países pobres, la decisión puede inclinarse a favor de las máquinas inteligentes aunque los sueldos sean muy bajos. Al final, será una decisión de costo y beneficio en la que el trabajador puede no ser la mejor opción.

De hecho, el cambio tecnológico en los países desarrollados tiende a transmitirse al resto del mundo a través de las inversiones y el comercio. El uso de la inteligencia artificial estará asociado con más altos estándares de calidad, rapidez y uniformidad, los cuales orientarán la demanda a su favor.

Es por esa razón que algunos economistas creen que la manera más efectiva de preservar empleos es modificando la relación de costos y beneficios, por la vía de gravámenes sobre el uso de la inteligencia artificial.

 

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Doctor en Economía de Columbia University especializado en empresas, mercados, pronósticos y riesgo.