A pesar de la proliferación rápida de chatbots de inteligencia artificial y asistentes virtuales, encontrar la respuesta a una pregunta para la que no está programado el software de una empresa puede llegar a ser muy frustrante. También puede ser agotador buscar entre las innumerables opciones de los comparadores de precios la mejor póliza de seguros o el mejor billete de avión. Aun así, acostumbramos a considerar éste impuesto del tiempo como el coste a pagar por hacer negocios en la actual economía global digitalizada.
Es evidente que ya pasamos gran parte de nuestro tiempo conectados a la red, tanto para el trabajo como para el ocio. Los internautas estadounidenses invierten aproximadamente ocho horas al día para realizar actividades online, como participar en videoconferencias, comprar cosas o mirar programas y películas en los servicios de estríming. Pero las tecnologías digitales también consumen nuestras horas de víspera de forma más sutil: permiten a las empresas descargar sobre los usuarios tareas que antes hacían sus empleados.
Piense, por ejemplo, en las cajas automatizadas en las que escaneamos y ponemos en una bolsa los víveres. Esto reduce la necesidad de contratar cajeros, gracias a lo cual las cadenas de supermercados se ahorran costes salariales, al tiempo que crecen sus ingresos y mejora la productividad. Incluso quizás también ahorra tiempo a los consumidores porque acorta las colas. Sin embargo, esto significa que se ha pasado de un trabajo remunerado a un trabajo no remunerado a cargo de los clientes.
O piense en la declaración de renta. Muchos estadounidenses utilizan ahora un programa como TurboTax para presentar la declaración anual. Si bien es verdad que los consumidores quizás se ahorran tiempo y dinero porque no deben pagar ningún contable ni asesor fiscal, también se ha pasado de unos profesionales remunerados en el autoservicio.
Estas tendencias nos ofrecen una primera muestra de la disrupción que los modelos de lenguaje extensos y el aprendizaje automático pueden causar en el mercado laboral. Según un estudio de 2023, casi el 20% de los trabajadores estadounidenses, sobre todo los que perciben unos ingresos muy altos, son vulnerables a la automatización. Pero una evaluación exhaustiva de los costes y ventajas de la revolución de la IA también debe tener en cuenta su impacto en lo que los economistas denominan “el cálculo del trabajo doméstico”: nuestro tiempo personal (no remunerado) y nuestro trabajo doméstico , valioso pero no monetizado.
Además, si bien la IA puede ayudar a las empresas a rebajar costes y hacer crecer los márgenes de beneficios, estas ganancias no siempre se comparten con los consumidores. Por ejemplo, ¿los comercios que tienen cajas automatizadas cobran precios más bajos u ofrecen un mejor servicio que los que no están tan automatizados?
En realidad, parece que no hay demasiadas pruebas de que estas tecnologías hayan beneficiado a los consumidores. Aunque la economía digital nos ha dotado de valiosos servicios gratuitos, también ha permitido que las empresas hagan dinero escondiendo a los usuarios los precios y la calidad con unos diseños demasiado complicados, los llamados patrones oscuros –interfaces destinadas a manipular a los usuarios para que tomen malas decisiones–, y modelos algorítmicos de fijación de precios potencialmente colusorios (precios pactados por las empresas y más altos que los de un mercado competitivo).
Ahora bien, la verdadera pregunta es por qué la innovación digital no ha comportado importantes mejoras en la productividad doméstica. La lavadora, como afirmó el famoso médico y estadístico Hans Rosling, fue una de las grandes innovaciones de la humanidad porque ahorró a los cuidadores –cuya inmensa mayoría eran mujeres– una gran cantidad de tiempo y esfuerzos. Sin embargo, hoy por hoy, la revolución digital no ha producido un invento similar para ahorrar tiempo.
Una posible explicación es que es difícil cuantificar la economía asistencial no remunerada. Aunque está demostrado que la demanda de trabajadores sociales crece en los países de la OCDE, las estadísticas económicas no reflejan la cantidad de tiempo que se dedica a este tipo de trabajos. La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos y la Oficina Nacional de Estadísticas del Reino Unido publican de vez en cuando cifras de productividad doméstica, pero los responsables políticos y los medios de comunicación rara vez prestan atención a estos datos.
Por suerte, hay investigadores que quieren llenar esta laguna. Por ejemplo, Misty Lee Heggeness, economista de la Universidad de Kansas, está desarrollando actualmente un registro con indicadores sobre el trabajo doméstico y de cuidado en EE.UU. Por otra parte, el Economic Statistics Centre of Excellence, con sede en Londres, estudia cómo analizar los datos sobre el uso del tiempo para cuantificar la actividad doméstica.
Como afirma Erik Brynjolfsson, economista del MIT, es necesaria una nueva medida, el PIB-B, que refleje las ventajas de los servicios digitales gratuitos, como la búsqueda online y el correo electrónico. Análogamente, necesitamos una medida –podemos llamarlo PIB-H– que represente la actividad de la economía no remunerada. El objetivo de estas magnitudes sería ofrecer una imagen precisa de la actividad económica. Actualmente, al no monetizarse, pasamos por alto gran parte del valor que la tecnología crea o destruye.
Aunque medir las fricciones creadas por las actuales tecnologías digitales todavía es un reto, es cierto que ocupan una parte cada vez mayor de nuestra vida cotidiana. Con la automatización impulsada por la IA planeando en el horizonte, es fundamental garantizar que los avances tecnológicos simplifiquen la vida en lugar de complicarla y que los beneficios sean accesibles para todos.
Si queremos conseguirlo, la industria de la IA debe generar más valor del que destruye. Aunque las nuevas tecnologías más importantes son siempre disruptivas, su aceptación social depende de su capacidad de introducir importantes mejoras en la vida de las personas.
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