El efecto de la adopción de IA en el empleo: evidencia de las zonas de desplazamientos diarios de EE. UU.
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Por Alessandra Bonfiglioli, profesora de Economía (en licencia) en la Queen Mary University de Londres, Rosario Crinò, profesora de Economía en la Universidad de Bérgamo, Gino Gancia, investigador de Comercio Internacional y Economía Regional, e Ioannis Papadakis, investigador de la Universidad de Sussex. Publicado originalmente en VoxEU.
Aprovechar el potencial de la inteligencia artificial se ha convertido en una de las principales prioridades de los responsables de las políticas de todo el mundo. Sin embargo, para ello es necesario comprender en profundidad los efectos de estas tecnologías en los mercados laborales. En esta columna, que utiliza datos de las zonas de tránsito de Estados Unidos correspondientes al período 2000-2020, se presentan pruebas de que la adopción de la inteligencia artificial ha reducido el empleo, excepto en las ocupaciones bien remuneradas y en las que requieren un título en disciplinas STEM.
La inteligencia artificial (IA) suele considerarse una de las tecnologías más transformadoras y disruptivas de los últimos tiempos (véanse las primeras columnas de Baldwin 2018 y Bughin 2017 en Vox). Gracias a las mejoras en las técnicas de aprendizaje automático y a la creciente disponibilidad de grandes cantidades de datos digitales, en las dos últimas décadas hemos presenciado un enorme aumento en el uso de aplicaciones de IA, que incluyen motores de búsqueda web, publicidad dirigida, sistemas de recomendación, herramientas generativas o creativas y chatbots. Una cuestión política urgente es cómo afectarán estos avances a los mercados laborales y, especialmente, al empleo. Por un lado, las herramientas inteligentes prometen mejorar las capacidades humanas y crear una nueva demanda de determinadas habilidades (por ejemplo, Brynjolfsson et al. 2023, McKinsey Global Institute 2017). Por otro lado, la IA puede superar a los trabajadores en tareas de toma de decisiones y hacerlos redundantes, o puede impulsar la automatización (Acemoglu 2022, Acemoglu y Johnson 2023). Por lo tanto, si la IA complementará o sustituirá a los trabajadores es una cuestión empírica, para la que todavía hay poca evidencia sistemática.
En un trabajo reciente (Bonfiglioli et al. 2023), estudiamos el efecto en el empleo de la fase temprana de la adopción de la IA, aprovechando la variación en las zonas de desplazamientos diarios (ZDC) de Estados Unidos durante el período 2000-2020. Si tomamos una definición amplia de la IA como algoritmos aplicados a los macrodatos, su difusión comenzó a principios de la década de 2000 y se aceleró después de 2010. Si bien nuestra muestra es anterior al desarrollo de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, cubre el auge de la economía digital y de todas las grandes empresas involucradas en la recopilación de macrodatos, como Amazon, Google y Facebook.
Medición de la adopción de IA en las zonas de desplazamientos diarios de EE. UU.
Nuestro análisis se enfrenta a dos retos. El primero es que la adopción de la IA es difícil de medir, ya que no hay estadísticas oficiales disponibles hasta la fecha. Sin embargo, el uso de tecnologías de IA requiere trabajadores con habilidades de programación muy específicas. Aprovechando una sección novedosa de la base de datos O*NET –“Hot Technologies”– clasificamos las ocupaciones relacionadas con la IA como aquellas cuyas ofertas de trabajo requieren con mayor frecuencia software utilizado para el aprendizaje automático y el análisis de datos. Nuestra clasificación de referencia de ocupaciones relacionadas con la IA comprende 19 títulos, como científicos de datos, programadores informáticos, desarrolladores de software y diseñadores web. Luego, detectamos Adopción de IA del crecimiento de la importancia relativa de estas ocupaciones relacionadas con la IA. Un segundo desafío para identificar los efectos causales es que la adopción de la IA podría estar correlacionada con otros shocks que pueden afectar el empleo. Para superar este problema, utilizamos un instrumento de cambio de participación, Exposición a la IAque combina la adopción de IA a nivel de industria en EE. UU. con las cuotas de empleo a nivel de República Checa previas a la adopción en todas las industrias. Esto nos permite identificar a las Repúblicas Checas más expuestas a la IA como aquellas especializadas en industrias que experimentaron un crecimiento más rápido en ocupaciones relacionadas con la IA a nivel nacional.
Entre 2000 y 2020, la proporción de empleos relacionados con la IA casi se ha duplicado en los EE. UU., pasando del 0,14 % al 0,20 %. La mayor parte de este aumento se produjo después de 2010. Existen diferencias considerables en la difusión de las tecnologías de IA en las distintas industrias. La adopción de la IA es más frecuente en el sector de los servicios, especialmente en ramas avanzadas como los servicios de información, profesionales, científicos y empresariales. También es importante en algunos servicios públicos, como la electricidad, y en algunas áreas del sector público, como la seguridad nacional y los asuntos internacionales. Por el contrario, la adopción de la IA sigue siendo limitada en la industria manufacturera. Esta característica distingue la adopción de la IA del uso de robots industriales, que se concentra principalmente en el sector manufacturero (Acemoglu y Restrepo 2020).
La Figura 1 presenta mapas de colores que muestran cómo la adopción de IA (panel a) y la exposición a IA (panel b) varían en las zonas económicas exclusivas de EE. UU., donde los colores más oscuros representan niveles más altos de adopción o exposición durante el período de muestra. Los valores negativos son muy raros (solo el 6 % de las zonas económicas exclusivas), lo que implica que la implementación de tecnologías de IA ha sido un fenómeno generalizado en EE. UU. durante las últimas dos décadas. Curiosamente, nuestra medida de adopción de IA (panel a) es muy eficaz para capturar la difusión de IA tanto en lugares esperados como Boston, Seattle y Silicon Valley, como en nuevos centros de alta tecnología como Boulder, Bozeman y Salt Lake City. Nuestra medida de exposición a IA (panel b) elimina la variación en la adopción de IA que es más probable que esté impulsada por shocks contemporáneos a nivel de zona económica exclusiva, lo que puede confundir la estimación.
Figura 1 Adopción de IA y exposición a IA en zonas de desplazamientos diarios de EE. UU.
Fuente:Censo de EE. UU. y Encuesta sobre la comunidad estadounidense.
Notas:El mapa superior representa el valor medio de la medida de adopción de IA en cada zona checa entre las décadas 2000-2010 y 2010-2020. El mapa inferior representa los valores correspondientes de la medida de exposición a IA.
El efecto negativo de la adopción de la IA en el empleo
La figura 2 ofrece una representación gráfica de nuestra estrategia empírica y de los resultados principales. Los puntos de cada uno de los cuatro diagramas de dispersión representan observaciones para cada ZC y década (2000-2010 y 2010-2020), mientras que la línea roja es la línea de regresión lineal. El panel a (MCO) documenta una correlación negativa entre la adopción de IA y el cambio decenal en la tasa de empleo-población a nivel de ZC. El panel b (primera etapa) confirma que la exposición a IA es un fuerte predictor de la adopción de IA y, por lo tanto, un poderoso instrumento para el despliegue de estas tecnologías. El panel c (forma reducida) muestra que la exposición a IA está fuertemente correlacionada negativamente con el crecimiento del empleo. Por último, el panel d (MC2E) traza la relación entre la adopción de IA, tal como se predice a partir de la exposición a IA, y el cambio decenal en la tasa de empleo, destacando un fuerte efecto negativo (causal) de la adopción de IA en el crecimiento del empleo. En general, estos gráficos muestran que las zonas checas especializadas en sectores que experimentaron un auge en el empleo relacionado con la IA tuvieron tasas más altas de adopción de IA, lo que a su vez provocó que sufrieran una desaceleración relativa del empleo. Cuantitativamente, nuestras estimaciones implican que si la zona checa con una adopción media de IA durante el período de muestra no hubiera tenido hipotéticamente ninguna adopción, su tasa de empleo habría crecido 0,6 puntos porcentuales más.
Figura 2 Adopción de IA, exposición a IA y empleo en zonas de alta demanda en EE. UU.
Notas:La muestra de estimación consta de 722 CZ observadas durante dos décadas, 2000-2010 y 2010-2020. En cada gráfico, una observación es un par CZ x década. La adopción de IA prevista es el valor ajustado de la medida de adopción de IA de la regresión de la primera etapa en el gráfico b).
Estos resultados son robustos si se tienen en cuenta varios shocks adicionales del mercado laboral, como la competencia de las importaciones de China (Autor et al., 2013), la adopción de robots industriales (Acemoglu y Restrepo, 2020) y el mayor uso de las TIC. También son válidos cuando se utilizan definiciones alternativas de ocupaciones relacionadas con la IA y cuando se controlan los valores atípicos de diversas maneras.
La figura 3 muestra cómo varía la relación entre la adopción de IA y el crecimiento del empleo según las especificaciones. La figura transmite tres resultados principales. En primer lugar, el efecto de la adopción de IA es mucho más fuerte cuando la adopción de IA se instrumenta utilizando la exposición a IA (especificación 2SLS versus OLS), lo que sugiere que los factores de confusión tienden a enmascarar el impacto negativo de la IA en el empleo. En segundo lugar, el efecto de la IA está impulsado por la adopción en el sector de servicios, donde la implementación de estas tecnologías es más frecuente. En tercer lugar, los trabajadores sin título universitario son los más afectados negativamente por la adopción de IA. Por el contrario, los únicos trabajadores que se benefician de la adopción de IA son aquellos en ocupaciones que requieren un título STEM y aquellos en el 10% superior de la distribución de ingresos.
Figura 3 Heterogeneidad
Notas:La figura muestra los coeficientes estimados y los intervalos de confianza del 90 % sobre la medida de la adopción de IA a partir de diferentes especificaciones. La muestra de estimación consta de 722 zonas de conflicto observadas durante dos décadas, 2000-2010 y 2010-2020.
Nuestros resultados también muestran que el efecto negativo de la adopción de IA no se limita al sector de servicios, sino que también se extiende al empleo en la industria manufacturera, donde el uso de estas tecnologías aún es limitado. En concreto, el sector manufacturero representa casi el 45% del impacto general de la adopción de IA en el empleo, frente al 60% del sector de servicios. Para arrojar luz sobre el mecanismo subyacente a estos efectos indirectos, la Figura 4 presenta los efectos estimados de la adopción de IA en el empleo en las diferentes industrias manufactureras. La figura muestra que los trabajadores de las industrias caracterizadas por una alta intensidad de automatización, como los equipos de transporte y los productos de madera, se ven especialmente afectados. Esto sugiere que la adopción de IA en los servicios puede, de hecho, utilizarse para la automatización de puestos de trabajo en la industria manufacturera.
Figura 4 Adopción y empleo de IA en industrias manufactureras individuales
Notas:La muestra de estimación consta de 722 CZ observadas durante dos décadas, 2000-2010 y 2010-2020.
Conclusiones
Las recientes mejoras en el campo de la IA han desatado un gran revuelo en torno al futuro del trabajo. Si bien nadie puede predecir la dirección exacta que tomarán las nuevas innovaciones y aplicaciones, creemos que es importante empezar por comprender las consecuencias que estas tecnologías ya han tenido. Nuestros resultados apuntan a fuertes efectos negativos de la adopción de la IA en el empleo para la mayoría de los trabajadores y sectores. Si bien se necesitan más pruebas a nivel micro para identificar con precisión el mecanismo a través del cual se manifiestan estos efectos negativos, nuestras pruebas son, no obstante, coherentes con la opinión de que la IA está contribuyendo a la automatización de los empleos y a la ampliación de la desigualdad.