Cómo la automatización se usó para controlar salarios y aumentar la desigualdad

Resumen del hallazgo

Una investigación dirigida por Daron Acemoglu (MIT) y Pascual Restrepo (Yale) revisa el impacto de la automatización en Estados Unidos desde 1980 y llega a una conclusión clave: en numerosos casos, las empresas no aplicaron tecnologías para maximizar la productividad, sino para reemplazar a empleados que recibían una “prima salarial” —es decir, quienes ganaban más que el resto de trabajadores comparables. Esto ha contribuido de forma notable al aumento de la desigualdad y ha reducido el potencial mejora productiva de la automatización.

El estudio, publicado en la edición de mayo del Quarterly Journal of Economics bajo el título “Automation and Rent Dissipation: Implications for Wages, Inequality, and Productivity”, combina datos del censo estadounidense, la American Community Survey y estadísticas por industria para analizar 500 grupos demográficos y 49 industrias. Los resultados cuantifican que la automatización explicó el 52% del crecimiento de la desigualdad entre 1980 y 2016, y que alrededor de 10 puntos porcentuales provienen específicamente de la sustitución de trabajadores con prima salarial. Además, los autores estiman que el enfoque ineficiente en controlar salarios compensó entre 60% y 90% de las ganancias de productividad que podrían haberse alcanzado.

¿A quién afectó más? Perfil de los trabajadores impactados

Dentro de los grupos analizados, los efectos más intensos ocurrieron entre los trabajadores situados entre el percentil 70 y el 95 de la distribución salarial —no los más bajos sino quienes recibían salarios relativamente altos dentro de su grupo. Es decir, la automatización no se centró exclusivamente en las tareas de menor remuneración: muchas empresas la utilizaron para eliminar posiciones que representaban un costo salarial significativo.

Como lo sintetiza Acemoglu: “There has been an inefficient targeting of automation. The higher the wage of the worker in a particular industry or occupation or task, the more attractive automation becomes to firms.” Este uso selectivo de la tecnología altera la relación entre capital y trabajo y contribuye a la creciente brecha de ingresos.

El rompecabezas de la productividad

Un aspecto llamativo del estudio es que la automatización, al ser usada para reducir costos laborales, no produjo el salto de productividad que muchos esperaban. Los autores señalan que en lugar de orientar la inversión hacia soluciones que incrementen eficiencia y output, una parte importante de la automatización se diseñó para reducir la masa salarial y mejorar resultados contables a corto plazo. En ese sentido, mayor rentabilidad no equivale necesariamente a mayores niveles de productividad.

La observación remite a la famosa frase de Robert M. Solow (1987): “You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.” Acemoglu añade un punto práctico: si un gerente puede reducir la productividad en 1% pero aumentar las utilidades, desde su perspectiva eso podría ser una decisión racional según sus incentivos y prioridades.

Implicaciones para América Latina

Aunque el estudio se centra en Estados Unidos, las lecciones importan para América Latina por varias razones:

• Muchos países de la región enfrentan altos niveles de desigualdad y estructuras laborales segmentadas. Si las empresas locales siguen motivaciones similares, la automatización podría concentrar pérdidas salariales en grupos que hoy tienen primas dentro de sus sectores.
• La prevalencia de informalidad y la menor protección laboral en varios mercados latinoamericanos pueden amplificar el efecto redistributivo negativo de una automatización orientada al recorte salarial.
• El enfoque corto placista en ganancias puede limitar la adopción de tecnologías que realmente aumenten productividad y competitividad regional a largo plazo.

Por eso, el debate no es si automatizar, sino cómo hacerlo: si la región quiere aprovechar la digitalización para impulsar crecimiento inclusivo, es clave diseñar incentivos que favorezcan automaciones que aumenten la productividad y el empleo de mayor calidad.

¿Qué preguntas plantea para empresas y gobiernos?

El estudio coloca sobre la mesa varios interrogantes prácticos:

• ¿Cómo pueden las políticas públicas orientar la adopción tecnológica hacia mejoras productivas y no solo hacia la reducción de salarios?
• ¿Qué instrumentos fiscales o regulatorios pueden desincentivar el uso de automatización exclusivamente para capturar rentas laborales?
• ¿Qué papel deben jugar la formación y la reconversión profesional para mitigar el impacto sobre quienes pierdan “primas salariales” por automatización?

Aunque Acemoglu y Restrepo no sostienen que la automatización sea inherentemente mala —reconocen su potencial como motor de crecimiento—, subrayan que la forma en que se implementa determina si sus beneficios se traducen en ganancias de productividad y empleo de calidad.

Recomendaciones prácticas (orientadas a la región)

Sin pretender agotar las soluciones, algunas líneas de política y gestión que derivan del análisis son:

• Rediseñar incentivos: usar subsidios, créditos o deducciones fiscales condicionadas a mejoras medibles de productividad y reinversión en capital humano.
• Medición y transparencia: exigir informes de impacto laboral y productivo cuando la adopción tecnológica implique reemplazos sustantivos de personal.
• Formación focalizada: promover programas de upskilling/reskilling para los trabajadores en percentiles medios-altos que corren mayor riesgo de perder su prima salarial.
• Contrapesos regulatorios: evaluar normas que eviten externalizaciones de ganancias por parte del capital en detrimento del empleo digno.

Estas medidas deben adaptarse a las realidades institucionales de cada país en la región; no hay una receta única.

Conclusión

El estudio de Acemoglu y Restrepo ofrece una lectura crítica de cómo ha operado la automatización en las últimas décadas: no solo como reemplazo indiscriminado de empleos, sino muchas veces como herramienta estratégica para debilitar bolsillos salariales valiosos dentro de firmas y sectores. El resultado fue una contribución sustantiva al crecimiento de la desigualdad y una atenuación de los beneficios productivos potenciales.

Para América Latina, la lección es que la política pública y la gobernanza empresarial deben anticipar y corregir los incentivos pervertidos que pueden convertir una oportunidad tecnológica en un factor de concentración de ingresos. Automatizar bien —es decir, para elevar productividad y calidad del empleo— requiere reglas, acompañamiento y visión de largo plazo.