Ningún trabajo es insignificante. Todo
trabajo que eleva a la humanidad
tiene dignidad e importancia, y debe
realizarse con concienzuda excelencia.
Martin Luther King Jr.
En el artículo
precedente Inteligencia Artificial en la sostenibilidad
empresarial. 1a. Parte: Responsabilidad de la empresa sobre el impacto en la
humanidad del empleado, analizábamos el impacto que la Inteligencia Artificial, IA, tiene
y tendrá sobre la dignidad y el empleo de las personas y sobre la responsabilidad
que ello implica para las empresas. Concluíamos que, si bien afectaría a
los empleos y empresas de forma diferencial, el impacto tendría denominadores
comunes, como son una disrupción en las modalidades y alcance del trabajo y
posiblemente en la reducción del empleo de ciertas profesiones.
Pero esto se basaba
más en observaciones casuales que en investigaciones rigurosas. Hacen falta evidencias empíricas, cuya discusión
es el objetivo de esta segunda parte. Adicionalmente presentaremos algunas inferencias
para países con menor grado relativo de aplicación de la IA en la gestión
empresarial. Y lo ponemos todo en el contexto de la sostenibilidad empresarial,
que no el objeto del estudio que analizamos, pero sí el nuestro.
I.
Un estudio empírico sobre al disrupción de
la IA en el empleo.
En marzo del 2026
se publicaron, en un documento de trabajo, los resultados de un estudio que
proporciona evidencia sobre este impacto y que complementa nuestros postulados:
Artificial Intelligence, Productivity, and
Tthe Workforce: Evidence from Corporate Executives. [i] El
estudio se basa en una encuesta a cerca de 750 ejecutivos, llevados a cabo por
ocho investigadores siete de los cuales trabajan en el Federal Reserve Bank
of Atlanta, que es uno de los bancos regionales del Federal Reserve, el
banco central de ese país, y el octavo es profesor de la escuela de negocios en
la Duke University.[ii] Primero describiremos la muestra para
poder apreciar su representatividad y después los principales resultados, que
analizamos brevemente.
Sí, querido
lector, el estudio es en EE. UU. y puede que no sea extrapolable a países y
empresas con menor adopción de la IA, pero como comentaremos, algunos
resultados ilustran el posible impacto en estos otros casos.
a.
Características de la muestra
Insistimos en considerar las características de la muestra por su importancia para la validez de las inferencias que de ella se puedan sacar, omisión que es un error muy común y que lleva a inferencias no justificadas por los resultados reportados (es nuestra obsesión). [iii
- La muestra es sobre las opiniones de, en su mayoría, dirigentes financierosCerca del 22% representan empresas con más de 500 empleados, calificadas como grandes. El resto son medianas y pequeñas (con una mediana de 120 empleados y un promedio de 2 700);
- Incluye 13 sectores industriales en todos los 50 estados, con los sectores de finanzas y seguros, servicios profesionales y de consultoría empresarial, manufactura y tecnología de la información siendo los más cubiertos;
- La muestra ha sido estratificada en estos aspectos para que sea representativa.
Comentarios a
la muestra: Con la
selección de empresas tratan de emular la composición de la economía en
general. El hecho de que son dirigentes financieros puede parecer que restringe
la visión de la empresa, pero es una dirección que está al tanto de la
extensión de las inversiones en IA y de la nómina, aunque posiblemente menos conocedor
del impacto sobre los cambios en las modalidades de empleo y sus adaptaciones. Idealmente se debió contrastar con la opinión de los
dirigentes del capital humano. Los sectores cubiertos son los más
avanzados en la adopción de la IA. No es una muestra al azar, a ver quién
responde, lo que sesgaría los resultados, los encuestados han sido
seleccionados específicamente. Por estas
razones la muestra es representativa de la situación en EE. UU. y las
inferencias que se saquen serán razonables. Es un estudio muy riguroso, no
es una encuesta a la ligera, de las que abundan en temas de sostenibilidad
empresarial.
b. Principales resultados:
- Hay una heterogeneidad sustancial en la adopción de la IA entre las empresas: más de la mitad ya ha realizado inversiones, si bien muchas empresas de menor tamaño apenas están comenzando a hacerlo;
- Los aumentos en la productividad laboral son positivos, varían según el sector y se prevé que se intensifiquen, concentrándose los efectos más significativos en los servicios de alta cualificación y en el sector financiero.
- En el ámbito laboral hay escasas evidencias de una disminución generalizada del empleo a corto plazo como consecuencia de la IA; no obstante, las grandes empresas anticipan reducciones de plantilla impulsadas por esta tecnología, mientras que las empresas de menor tamaño prevén incrementos modestos.
- Asimismo, se observan indicios de una reasignación por ocupaciones de la mano de obra, tanto dentro de las propias empresas como entre ellas, caracterizada por la disminución de los puestos administrativos rutinarios y el aumento de la demanda relativa de perfiles técnicos cualificados. (énfasis añadido)
Comentarios a
los resultados: Nada
sorprendente, confirma nuestros postulados en el artículo precedente de
análisis del impacto relativo de la IA en los diferentes niveles. Las grandes
empresas tienen y tendrán una aplicación más amplia y profunda de la IA por lo
que es posible que sufran mayores reducciones y reasignaciones de personal.
Intensidad en los sectores laborales afectados en
EE.UU. 2025-2035
Desde el punto de vista de su sostenibilidad empresarial sería deseable que aprovecharan también su tamaño y complejidad, lo que les confiere mayores oportunidades para la relocalización y adaptación de ese personal en otras funciones y no que optaran por la solución fácil del despido.
De todas maneras,
es alentador ver que estas empresas han tenido y esperan tener mejoras en la
productividad. De nuevo, desde el punto de vista de su sostenibilidad empresarial, sería deseable que
esas “ganancias” fuesen invertidas en sus empleados,
por ejemplo, en su adaptación al cambio dentro de la empresa o en su transición
hacia otros empleos fuera de ella. En cuanto a las pequeñas y medianas, quizás
sea muy temprano para sacar conclusiones firmes sobre la productividad y el impacto
laboral.
Y no debe descartarse
que la adopción de la IA conduzca a ciclos internos de reasignación
dentro y fuera de las empresas y ciclos de despidos y contrataciones en las
mismas empresas. El impacto sobre el empleo no
será lineal y en una sola dirección.
c.
Algunas limitaciones según los autores
Los autores reconocen que, a pesar del rigor de la investigación y de la validación de los resultados, el estudio tiene cuatro limitaciones:
- En primer lugar, las preguntas de la encuesta se centran en los efectos de la IA a corto plazo, tanto los ya materializados como los previstos;
- Existe una posible ambigüedad en la forma en que los encuestados interpretan las preguntas, así como la influencia de las percepciones individuales o de su optimismo, dado lo reciente de la adopción de la tecnología. Sus percepciones y expectativas podrían variar al adquirirse más experiencia;
- Una tercera salvedad es que analizaron los efectos de la IA en la empresa típica, dejando en gran medida de lado el importante impacto macroeconómico que conlleva el desarrollo de la IA a gran escala.
- Por último, otra limitación es que la encuesta no explora la posibilidad de que la IA propicie la creación de nuevas empresas que, al hacer un uso altamente productivo de esta tecnología, impulsen el crecimiento económico agregado.
Sin embargo, estas
limitaciones se refieren más a las amplias expectativas de los autores en cuanto
a las aplicaciones del estudio que a limitaciones de las conclusiones básicas.
II.
Inferencias para otros países y empresas
Los resultados
del estudio están basados en empresas de EE. UU., país que es el principal proveedor
de la tecnología y donde su adopción es mayor. Sin embargo, este es un caso
donde las conclusiones son extrapolables ya que la tecnología es generalizable
y se aplicará de manera muy similar en otros países, por lo que se puede
esperar la validez de las principales conclusiones de mejoras en la productividad,
de reducción y distribución del empleo y de los impactos muy diferenciados
entre los niveles de las destrezas requeridas para las labores.
Lo que sí será diferente es lo que comentábamos en el articulo anterior y que no es el objeto del
estudio analizado, cual es la reacción de las
empresas ante estas disrupciones. Es de esperar que, en función de
la cultura más mercantilista de las empresas en EE.UU. su impacto sobre la responsabilidad
de sus empresas sea más impersonal, más mecánico, hasta usarán la misma IA
para decidir qué hacer con los empleados, y ya sabemos que la IA tiene
serias limitaciones en consideras aspectos morales, éticos y de equidad.
Es de esperar,
o por lo menos sería altamente deseable que en los países que nos ocupan, que
las empresas hicieran los esfuerzos necesarios para mitigar
los impactos sobre la dignidad humana, sobre la calidad del empleo,
sobre la protección del empleo y del empleado, sobre la condiciones laborales y
sobre el apoyo a aquellos que lamentablemente tengan que ser desplazados, como
lo apuntábamos en el artículo anterior.
III.
En resumen
La adopción de
la IA en la gestión empresarial es inevitable y deseable ya que tiene el potencial de mejorar la productividad
de las empresas y contribuir al mejoramiento de la calidad de vida a nivel
agregado de la sociedad. Pero también tiene efectos potencialmente negativos a
nivel desagregado de las personas, afectando su dignidad como seres humanos y
la calidad de su vida cotidiana. Es responsabilidad
de las empresa que adopten o se vean afectadas por la tecnología de no concentrarse
solamente en sus impactos físicos y financieros, sino además considerar aquellos
que afectan el humanismo de sus empleados y actuar en consecuencia.
En la tercera
parte de estos artículos sobre el efecto de la Inteligencia Artificial en la
sostenibilidad empresarial consideraremos el impacto sobre la cultura
empresarial para la sostenibilidad.
[i] Un
resumen del estudio se publicó en CFOs don’t expect large AI labor impact
this year: report.
[ii] Mencionamos esto para poder situar el análisis
en función de los intereses y rigor académicos de los investigadores.
[iii] Estos problemas metodológicos son nuestra
obsesión ya que vemos que continuamente se sacan inferencias que no se
corresponden con las metodologías utilizadas.
Hemos escrito varios artículos sobre ello, los más reciente son ¿Seguirán
las empresas publicando informes de sostenibilidad aun cuando no sea
obligatorio? y ¿Qué aspectos de la cultura empresarial son más
conducentes a la sostenibilidad?: Un estudio con dos caras.
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