Los límites del enfoque mainstream para estudiar el impacto de la tecnología en el mercado laboral: la ecuación de reemplazo y las capacidades de adopción como factores clave

Autores/as

  • Sebastián Fernández-Franco Becario doctoral Conicet en Centro de Estudios sobre Población, Empleo y Desarrollo (Ceped) Universidad de Buenos Aires (Argentina)
  • Juan M. Graña Investigador Conicet en Centro de Estudios sobre Población, Empleo y Desarrollo (Ceped) Universidad de Buenos Aires (Argentina) https://orcid.org/0000-0002-2513-5740

DOI:

https://doi.org/10.26754/ojs_ried/ijds.10422

Palabras clave:

empleo, inteligencia artificial, salarios, adopción, periferias

Resumen

En el enfoque mainstream, se presenta al avance tecnológico como el principal factor para explicar el alcance de la automatización. Sin embargo, «avance tecnológico» no es lo mismo que «adopción». De hecho, en las periferias, un mayor potencial para automatizar coexiste con una menor adopción tecnológica. Para explicar esta aparente contradicción, incorporamos dos conceptos teóricos que, normalmente, no son considerados en la bibliografía relativa al futuro del trabajo: la ecuación de reemplazo marxista y las capacidades de adopción del evolucionismo. Al considerarlos conjuntamente, queda claro que la propuesta de «recalificación» como política pública para mitigar los efectos de las tecnologías basadas en inteligencia artificial es insuficiente, ya que tanto cuestiones económicas como de adopción limitan el proceso. 

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Citas

ACEMOGLU D (2002a). Directed Technical Change. Review of Economic Studies 29.

ACEMOGLU D (2002b). Technical Change, Inequality, and the Labor Market. Journal of Economic Literature 40(1):7-72. https://doi.org/10.1257/0022051026976, acceso 29 de marzo de 2023.

ACEMOGLU D, RESTREPO P (2019). Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor. Journal of Economic Perspectives 33(2):3-30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3, acceso 29 de marzo de 2023.

ÁGUILA N, GRAÑA JM (2022). Not all zombies are created equal. A Marxist-Minskyan taxonomy of firms: United States, 1950-2019. International Review of Applied Economics. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02692171.2022.2045911, acceso 29 de marzo de 2023.

ALBUQUERQUE PHM, SAAVEDRA CAPB, DE MORAIS RL, PENG Y (2019). The Robot from Ipanema goes Working: Estimating the Probability of Jobs Automation in Brazil. Latin American Business Review 20(3):227-248. https://doi.org/10.1080/10978526.2019.1633238, acceso 29 de marzo de 2023.

ALONSO C, BERG A, KOTHARI S, PAPAGEORGIOU C, REHMAN S (2022). Will the AI revolution cause a great divergence? Journal of Monetary Economics 127:18-37. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2022.01.004, acceso 29 de marzo de 2023.

AMANKWAH-AMOAH J, KHAN Z, WOOD G, KNIGHT G (2021). COVID-19 and digitalization: The great acceleration. Journal of Business Research 136:602-611. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.08.011, acceso 29 de marzo de 2023.

ARNTZ M, GREGORY T, ZIERAHN U (2020). Digitization and the Future of Work: Macroeconomic Consequences. En Zimmermann KF (ed.). Handbook of Labor, Human Resources and Population Economics. Springer International Publishing, pp. 1-29. https://doi.org/10.1007/978-3-319-57365-6_11-1, acceso 29 de marzo de 2023.

AUTOR D (2022). The Labor Market Impacts of Technological Change: From Unbridled Enthusiasm to Qualified Optimism to Vast Uncertainty (Working Paper 30074; Working Paper Series). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w30074, acceso 10 de diciembre de 2023.

AUTOR DH (2013). The «task approach» to labor markets: an overview. Journal for Labour Market Research 46(3), art. 3. https://doi.org/10.1007/s12651-013-0128-z, acceso 29 de marzo de 2023.

AUTOR DH (2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives 29(3):3-30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3, acceso 29 de marzo de 2023.

AUTOR DH, LEVY F, MURNANE RJ (2003). The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration. The Quarterly Journal of Economics 118(4):1279-1333.

BASCO AI, BELIZ G, COATZ D, GARNERO P (2018). Industria 4.0: Fabricando el Futuro. Inter-American Development Bank. https://doi.org/10.18235/0001229, acceso 14 de septiembre de 2023.

BASU D, VASUDEVAN R (2013). Technology, distribution and the rate of profit in the US economy: Understanding the current crisis. Cambridge Journal of Economics 37(1):57-89. https://doi.org/10.1093/cje/bes035, acceso 14 de septiembre de 2023.

BID (2019). Travesía 4.0: hacia la transformación industrial argentina. CIPPEC. https://www.cippec.org/publicacion/travesia-4-0-hacia-la-transformacion-industrial-argentina/, acceso 29 de marzo de 2023.

BRAMBILLA I, CÉSAR A, FALCONE G, GASPARINI L, LOMBARDO C (2022). The Asymmetric Risks of Automation in Latin America. Desarrollo Económico 62(235):234-253.

BRAXTON JC, TASKA B (2023). Technological Change and the Consequences of Job Loss. American Economic Review 113(2):279-316. https://doi.org/10.1257/aer.20210182, acceso 29 de marzo de 2023.

BRIGGS, KODNANI (2023). The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth. Global Economics Analyst. Goldman Sachs.

BRIXNER C, ISAAK P, MOCHI S, OZONO M, SUÁREZ D, YOGUEL G (2020). Back to the future. Is industry 4.0 a new tecno-organizational paradigm? Implications for Latin American countries. Economics of Innovation and New Technology 29(7):705-719. https://doi.org/10.1080/10438599.2020.1719642, acceso 10 de diciembre de 2023.

BRYNJOLFSSON E, MITCHELL T, ROCK D (2018). What Can Machines Learn and What Does It Mean for Occupations and the Economy? AEA Papers and Proceedings 108:43-47. https://doi.org/10.1257/pandp.20181019, acceso 29 de marzo de 2023.

CAMPBELL T, TAVANI D (2019). Marx‐biased technical change and income distribution: A panel data analysis. Metroeconomica 70(4):655-687. https://doi.org/10.1111/meca.12247, acceso 14 de septiembre de 2023.

CASTELLACCI F, NATERA JM (2013). The dynamics of national innovation systems: a panel cointegration analysis of the coevolution between innovative capability and absorptive capacity. Research Policy 42(3):579-594. https://doi.org/10.1016/j.respol.2012.10.006, acceso 14 de septiembre de 2023.

CEBREROS A, HEFFNER-RODRÍGUEZ A, LIVAS R, PUGGIONI D (2020). Automation technologies and employment at risk: The case of Mexico (Working Paper 2020-04). Working Papers. https://www.econstor.eu/handle/10419/240693, acceso 14 de septiembre de 2023.

CHENG H, JIA R, LI D, LI H (2019). The Rise of Robots in China. Journal of Economic Perspectives 33(2):71-88. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.71, acceso 14 de septiembre de 2023.

CIRERA X, COMIN D, CRUZ M (2022). Bridging the Technological Divide. World Bank, Washington, DC. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1826-4, acceso 29 de marzo de 2023.

COHEN WM, LEVINTHAL DA (1990). Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation. Administrative Science Quarterly 35(1):128-152. https://doi.org/10.2307/2393553, acceso 12 de octubre de 2023.

COMIN DA, HOBIJN B (2009). The CHAT Dataset (Working Paper 15319). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w15319, acceso 14 de septiembre de 2023.

COMIN D, HOBIJN B, ROVITO E (2006). Five Facts You Need to Know About Technology Diffusion (Working Paper 11928). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w11928, acceso 10 de diciembre de 2023.

CRAFTS N (2021). Artificial intelligence as a general-purpose technology: an historical perspective. Oxford Review of Economic Policy 37(3):521-536. https://doi.org/10.1093/oxrep/grab012, acceso 14 de septiembre de 2023.

DAMACHI (1977). Industrialisation in developing countries: choice of techniques 2(2). https://labordoc.ilo.org/discovery/fulldisplay/alma991709213402676/41ILO_INST:41ILO_V2, acceso 14 de septiembre de 2023.

DAS M, HILGENSTOCK B, KAUFMAN MD (2018). The Exposure to Routinization: Labor Market Implications for Developed and Developing Economies. IMF Working Papers 2018(135). https://doi.org/10.5089/9781484361900.001.A001, acceso 29 de marzo de 2023.

DAVID B (2017). Computer technology and probable job destructions in Japan: an evaluation. Journal of the Japanese and International Economies 43:77-87. https://doi.org/10.1016/j.jjie.2017.01.001, acceso 29 de marzo de 2023.

DOSI G, NELSON RR (2013). The Evolution of Technologies: An Assessment of the State-of-the-Art. Eurasian Business Review 3(1):3-46. https://doi.org/10.14208/BF03353816, acceso 14 de septiembre de 2023.

EGANA DEL SOL P (2019). The Future of Work in Developing Economies: What Can We Learn from the South? SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3497197, acceso 14 de septiembre de 2023.

EGANA DEL SOL P, CRUZ G, MICCO A (2021). COVID-19’s Impact on the Labor Market Shaped by Automation: Evidence from Chile (SSRN Scholarly Paper ID 3761822). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3761822, acceso 14 de septiembre de 2023.

ELOUNDOU T, MANNING S, MISHKIN P, ROCK D (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (arXiv:2303.10130). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.10130, acceso 29 de marzo de 2023.

FAGERBERG J, SRHOLEC M, VERSPAGEN B (2010). The Role of Innovation in Development. Review of Economics and Institutions 1. https://doi.org/10.5202/rei.v1i2.15, acceso 14 de septiembre de 2023.

FENG J, YU K (2020). Moore’s law and price trends of digital products: the case of smartphones. Economics of Innovation and New Technology 29(4):349-368. https://doi.org/10.1080/10438599.2019.1628509, acceso 14 de septiembre de 2023.

FERNÁNDEZ F, FLACHER D, GRAÑA JM, RIKAP C (2020). Becoming a data-driven intellectual monopoly? Siemens experience and challenges. Working paper.

FERNÁNDEZ FRANCO SF, GRAÑA JM (2021). Los enfoques económicos actuales sobre tecnología y empleo. Una crítica a sus omisiones compartidas. Cuadernos de Relaciones Laborales 39(2), Article 2. https://doi.org/10.5209/crla.71324, acceso 29 de marzo de 2023.

FERNÁNDEZ FRANCO S, GRAÑA JM, LASTRA F, WEKSLER G (2022). Calidad del empleo y estructura del mercado de trabajo en América Latina desde una perspectiva comparada. Ensayos de economía 32(61):124-151.

FERNÁNDEZ FRANCO S, GRAÑA JM, RIKAP C, ROBERT V (2022). Industria 4.0 como sistema tecnológico: los desafíos de la política pública. Ministerio de Economía Argentina. https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/2021/03/37_-_industria_4.0.pdf, acceso 14 de septiembre de 2023.

FISCHER AM (2015). The End of Peripheries? On the Enduring Relevance of Structuralism for Understanding Contemporary Global Development. Development and Change 46(4):700-732. https://doi.org/10.1111/dech.12180, acceso 14 de septiembre de 2023.

FOLEY DK, MICHL TR, TAVANI D. (2019). Growth and Distribution (2.ª ed.). Harvard University Press.

FRANCISCO JP, FLORES SR, CANARE T, CABOVERDE CE, BORJA BE, MONTEROLA C (2019). Mapping Philippine Workers at Risk of Automation in the Fourth Industrial Revolution (SSRN Scholarly Paper ID 3366809). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3366809, acceso 14 de septiembre de 2023.

FREY CB, OSBORNE MA (2013). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change 114:254-280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019, acceso 29 de marzo de 2023.

FREY CB, OSBORNE MA (2023). Generative AI and the future of work: a reappraisal. Brown Journal of World Affairs. https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:f52030f5-23eb-4481-a7f1-8006685edbae, acceso 29 de marzo de 2023.

FRUGONI ML (2016). Estimaciones preliminares sobre la automatización del empleo en Argentina (Estudios sobre Planificación Regional y Sectorial), p. 25.

GOOS M, MANNING A (2007). Lousy and Lovely Jobs: The Rising Polarization of Work in Britain. Review of Economics and Statistics 89(1):118-133. https://doi.org/10.1162/rest.89.1.118, acceso 29 de marzo de 2023.

GOOS M, MANNING A, SALOMONS A (2009). Job Polarization in Europe. American Economic Review 99(2):58-63. https://doi.org/10.1257/aer.99.2.58, acceso 29 de marzo de 2023.

GRAÑA JM (2018). Labor market trends in a low and heterogeneous productivity country. Evidence from Argentina’s manufacturing. Brazilian Journal of Political Economy, Center of Political Economy 38, 2(151), abril-junio.

GRIGERA J, NAVA A (2021). El futuro del trabajo en América Latina: crisis, cambio tecnológico y control. El Trimestre Económico 88(352):1011-1042. https://doi.org/10.20430/ete.v88i352.1242, acceso 29 de marzo de 2023.

HARRIGAN J, RESHEF A, TOUBAL F (2016). The March of the Techies: Technology, Trade, and Job Polarization in France, 1994-2007 (Working Paper 22110, Working Paper Series). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w22110, acceso 29 de marzo de 2023.

ILO (2019). Work for a brighter future – Global Commission on the Future of Work. ILO.

ISLAM I (2018). Automation and the Future of Employment: Implications for India. South Asian Journal of Human Resources Management 5(2):234-243. https://doi.org/10.1177/2322093718802972, acceso 29 de marzo de 2023.

KATZ R, CALLORDA F, JUNG J (2021). The impact of automation on employment and its social implications: Evidence from Chile. Economics of Innovation and New Technology 0(0):1-17. https://doi.org/10.1080/10438599.2021.1991798, acceso 29 de marzo de 2023.

KORINEK A, STIGLITZ JE (2017). Artificial Intelligence and Its Implications for Income Distribution and Unemployment (Working Paper 24174). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w24174, acceso 29 de marzo de 2023.

LE ROUX DB (2018). Automation and employment: The case of South Africa. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development 10(4):507-517. https://doi.org/10.1080/20421338.2018.1478482, acceso 29 de marzo de 2023.

LEE K, KIM B-Y, PARK Y-Y, SANIDAS E (2013). Big businesses and economic growth: identifying a binding constraint for growth with country panel analysis. Journal of Comparative Economics 41(2):561-582. https://doi.org/10.1016/j.jce.2012.07.006, acceso 29 de marzo de 2023.

MALONEY WF, MOLINA C (2019). Is Automation Labor-Displacing in the Developing Countries, Too? Robots, Polarization, and Jobs. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/33301, acceso 29 de marzo de 2023.

MARX K (2004). Capital, vol. I. Penguin UK.

MCKINSEY (2022). The state of AI in 2022  And a half decade in review. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review, acceso 29 de marzo de 2023.

MOKYR J, VICKERS C, ZIEBARTH NL (2015). The History of Technological Anxiety and the Future of Economic Growth: Is This Time Different? Journal of Economic Perspectives 29(3):31-50. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.31, acceso 29 de marzo de 2023.

MONDOLO J (2022). The composite link between technological change and employment: a survey of the literature. Journal of Economic Surveys 36(4):1027-1068. https://doi.org/10.1111/joes.12469, acceso 10 de diciembre de 2023.

MOTTA J, MORERO H, ASCÚA R (2019). Industria 4.0 en mipymes manufactureras de la Argentina. https://repositorio.cepal.org//handle/11362/45033, acceso 29 de marzo de 2023.

NARULA R. (2004). Understanding absorptive capacities in an «innovation systems» context consequences for economic and employment growth. DRUID Working Papers, Article 04-02. https://ideas.repec.org//p/aal/abbswp/04-02.html, acceso 10 de diciembre de 2023.

NARULA R, CRISCUOLO P (2002). A novel approch to national technological accumulation and absorptive capacity: aggregating Cohan and Levinthal [Working paper]. https://www.duo.uio.no/handle/10852/17830, acceso 10 de diciembre de 2023.

NAUDÉ W (2021). Artificial intelligence: neither Utopian nor apocalyptic impacts soon. Economics of Innovation and New Technology 30(1):1-23. https://doi.org/10.1080/10438599.2020.1839173, acceso 10 de diciembre de 2023.

NELSON RR (1987). Innovation and Economic Development Theoretical Reprospect and Prospect. En Katz JM (ed.). Technology Generation in Latin American Manufacturing Industries. Palgrave Macmillan UK, pp. 78-93. https://doi.org/10.1007/978-1-349-07210-1_4, acceso 10 de diciembre de 2023.

OECD (2021a). Average wages (indicator). https://doi.org/10.1787/cc3e1387-en, acceso 29 de marzo de 2023.

OECD (2021b). Taxing Wages 2021. Organisation for Economic Co-operation and Development. https://www.oecd-ilibrary.org/taxation/taxing-wages-2021_83a87978-en, acceso 29 de marzo de 2023.

PAGÉS C (2020). Institutions, Policies, and Technologies for the Future of Work. OpenMind. https://www.bbvaopenmind.com/en/articles/institutions-policies-and-technologies-for-the-future-of-work/, acceso 29 de marzo de 2023.

PEREZ C (2010). Technological revolutions and techno-economic paradigms. Cambridge Journal of Economics, Oxford Academic. https://academic.oup.com/cje/article-abstract/34/1/185/1699623, acceso 29 de marzo de 2023.

RICARDO D (2015). On the Principles of Political Economy, and Taxation. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781107589421, acceso 29 de marzo de 2023.

RIVAS D, STUMPO G (2011). Las TIC en el tejido productivo de América Latina. https://repositorio.cepal.org/handle/11362/3011, acceso 29 de marzo de 2023.

ROSER M (2022). Artificial intelligence is transforming our world  It is on all of us to make sure that it goes well. Our World in Data. https://ourworldindata.org/ai-impact, acceso 29 de marzo de 2023.

RUSSELL S, DEWEY D, TEGMARK M (2015). Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence. AI Magazine 36(4), art. 4. https://doi.org/10.1609/aimag.v36i4.2577, acceso 29 de marzo de 2023.

SCHLOGL L, WEISS E, PRAINSACK B (2021). Constructing the «Future of Work»: an analysis of the policy discourse. New Technology, Work and Employment 36(3):307-326. https://doi.org/10.1111/ntwe.12202, acceso 29 de marzo de 2023.

SMITH T (2004). Technology and History in Capitalism: Marxian and Neo-Schumpeterian Perspectives. En: Bellofiore R. Taylor N (eds.). The Constitution of Capital. Palgrave Macmillan, Londres. https://doi.org/10.1057/9781403938640_8, acceso 29 de marzo de 2023.

SOETE L (1985). International diffusion of technology, industrial development and technological leapfrogging. World Development 13(3):409-422. https://doi.org/10.1016/0305-750X(85)90138-X, acceso 29 de marzo de 2023.

SPITZ‐OENER A (2006). Technical Change, Job Tasks, and Rising Educational Demands: Looking outside the Wage Structure. Journal of Labor Economics 24(2):235-270. https://doi.org/10.1086/499972, acceso 29 de marzo de 2023.

STEINHOFF J (2019). The Automation of Automating Automation. Canadian Communication Association Annual Conference, University of British Columbia.

STEWART F (1972). Choice of technique in developing countries. The Journal of Development Studies 9(1):99-121. https://doi.org/10.1080/00220387208421433, acceso 29 de marzo de 2023.

TAVANI D, ZAMPARELLI L (2017). Endogenous technical change in alternative theories of growth and distribution. Journal of Economic Surveys 31(5):1272-1303. https://doi.org/10.1111/joes.12220, acceso 29 de marzo de 2023.

TEECE DJ (2018). Profiting from innovation in the digital economy: enabling technologies, standards, and licensing models in the wireless world. Research Policy 47(8):1367-1387. https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.01.015, acceso 29 de marzo de 2023.

TRAJTENBERG M (2018). AI as the next GPT: A Political-Economy Perspective (w24245). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w24245, acceso 10 de diciembre de 2023.

UNCTAD (2021). Digital Economy Report 2021. https://unctad.org/system/files/official-document/der2021_en.pdf`, acceso 10 de diciembre de 2023.

UNCTAD (2023). Technology and Innovation Report 2023 (Technology and Innovation Report). https://unctad.org/system/files/official-document/tir2023_en.pdf, acceso 29 de marzo de 2023.

WELLER J (2020). Las transformaciones tecnológicas y el empleo en América Latina: oportunidades y desafíos. https://repositorio.cepal.org/handle/11362/45422, acceso 10 de diciembre de 2023.

WELLER J, GONTERO S, CAMPBELL S (2019). Cambio tecnológico y empleo: una perspectiva latinoamericana. 75.

WHITTAKER DH, ZHU T, STURGEON T, TSAI MH, OKITA T (2010). Compressed Development. Studies in Comparative International Development 45(4):439-467. https://doi.org/10.1007/s12116-010-9074-8, acceso 29 de marzo de 2023.

WILLIAMS A, SRNICEK N (2013). Manifesto for an Accelerationist Politics 7.

WORLD BANK (2016). World Development Report 2016: Digital Dividends. Washington, DC: World Bank. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-0671-1, acceso 29 de marzo de 2023.

WORLD BANK (2019). The Changing Nature of Work. https://www.worldbank.org/en/publication/wdr2019, acceso 10 de diciembre de 2023.

WORLD DEVELOPMENT REPORT 2016: DIGITAL DIVIDENDS (2016). [Text/HTML]. World Bank. https://www.worldbank.org/en/publication/wdr2016, acceso 29 de marzo de 2023.

ZHOU G, CHU G, LI L, MENG L (2020). The effect of artificial intelligence on China’s labor market. China Economic Journal 13(1):24-41. https://doi.org/10.1080/17538963.2019.1681201, acceso 29 de marzo de 2023.

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Publicado

06-11-2024

Cómo citar

Fernández-Franco, S., & Graña, J. M. (2024). Los límites del enfoque mainstream para estudiar el impacto de la tecnología en el mercado laboral: la ecuación de reemplazo y las capacidades de adopción como factores clave. Revista Iberoamericana De Estudios De Desarrollo = Iberoamerican Journal of Development Studies, 13(2), 68–91. https://doi.org/10.26754/ojs_ried/ijds.10422

Número

Sección

Artículos