Editorial: Jornada laboral, productividad e inteligencia artificial

Este dosier de la revista Oikonomics que presentamos aquí aborda dos cuestiones de gran relevancia e interrelacionadas: la reducción de la jornada laboral y el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el trabajo. Ambas temáticas presentan múltiples matices y puntos de vista que hacen necesario un debate profundo y muy fundamentado en el marco de esta revista.

La reducción de la jornada laboral ha adquirido protagonismo en los últimos años. En el ámbito de la ocupación, se plantea habitualmente que la disminución de horas trabajadas por individuo podría facilitar la incorporación de nuevos trabajadores para cubrir las horas reducidas. Esta medida, según algunos sectores, se perfila como generadora de ocupación.

Ahora bien, sin una reducción de los costes salariales, ¿es razonable esperar un aumento de la contratación? Los resultados no son claros ni inmediatos. Si las empresas pueden mantener el mismo nivel de producción con las horas actuales, ¿por qué necesitarían ampliar la plantilla? Además, sin una disminución proporcional del salario, es factible exigir normativamente que las empresas incrementen el número de trabajadores?

La cuestión clave rae en la productividad y su evolución, así como en los costes laborales unitarios (CLUN). Un equilibrio entre estas dos variables es esencial para garantizar la competitividad de la economía española. No en vano, la descompensación entre los incrementos salariales y los aumentos de productividad fue uno de los factores que contribuyó a la crisis del 2008, mientras que el control de los salarios fue una de las medidas necesarias para recuperar la competitividad durante la etapa de recuperación posterior.

La reducción de la jornada laboral, si no viene acompañada de un aumento proporcional de la productividad, comportará un incremento de los costes laborales unitarios. Si se reducen las horas de trabajo sin reducir salarios, y la productividad no sube, tendremos un problema de aumentos de costes laborales, especialmente si los empresarios tienen que contratar más trabajadores para recuperar el nivel productivo. En este sentido, para lograr un avance en términos de conciliación, hay que asegurar que las medidas adoptadas sean efectivas en ambas vertientes.

En este contexto, la IA emerge como un factor determinante para incrementar la productividad, lo que permite una reducción de las horas laborales sin perjudicar la competitividad ni los ingresos de trabajadores y empresas. Aun así, este equilibrio es frágil y complejo; si no se logra simultáneamente, se podrían generar efectos adversos como pérdidas de puestos de trabajo, reducciones de beneficios empresariales, o ambos a la vez. Y si empresarios o trabajadores no actúan en beneficio mutuo, sino propio, los resultados conjuntos no serán eficientes.

Para ilustrar esta temática, la presente edición de Oikonomics explora varios aspectos clave. Por un lado, analiza la evolución histórica de la jornada laboral, destacando una tendencia generalizada de reducción de horas de trabajo impulsada por ganancias en productividad y cambios estructurales. De la otra, ofrece una visión crítica sobre los desafíos y oportunidades que plantea la IA en relación con la productividad y el trabajo.

La jornada laboral ha tenido una reducción, tanto a nivel real como legal. Por ejemplo, en Inglaterra era de más de 3.000 horas anuales a finales del siglo XIX, justo en pleno auge industrial, y actualmente está por debajo de las 2.000. Entre tanto, en España, la actual jornada de 40 horas se pactó en 1984 durante el Gobierno del PSOE, partido que tiene como propuesta de la legislatura pasarla a 37,5.

El escrito de Pilar Cuadrado nos presenta, más allá de las legislaciones, como han evolucionado y porqué las horas que dedicamos a trabajar. Explica que, según la Encuesta de Población Activa (EPA), en España, las horas trabajadas al año por ocupado se han reducido entre mediados de los años 80 y el 2023 alrededor de 300 horas (una caída del 17 %). Esto equivale a un descenso de la jornada semanal mediana, que ha pasado de unas 37 horas a 30,9. Este descenso lo explica por un doble efecto: por el progreso tecnológico, que ha permitido ganancias de productividad que han dado lugar a un aumento de las horas destinadas al ocio en detrimento de las destinadas al trabajo: y a esto se le han sumado los cambios estructurales que incluyen la mayor especialización de la economía en los servicios, la progresiva incorporación de la mujer al mercado laboral, la tendencia hacia una mayor proporción de trabajo a tiempo parcial y, más recientemente, el envejecimiento demográfico.

Por su parte es Joan Sanchis quien explica en qué estado está actualmente la posibilidad de reducir la jornada laboral. Destaca el cambio de paradigma que supuso la crisis de 2008 en cuanto a la necesidad de trabajar, entonces la reducción del tiempo de trabajo parecía una propuesta completamente fuera de lugar, todo el mundo quería trabajar más, no menos, y el trabajo seguía percibiéndose como el motor del ascensor social y del progreso económico. Lejos de esto, actualmente estamos viviendo la transición hacia una sociedad que reduce y redistribuye el trabajo, observando evidencias de un cambio de actitud, especialmente entre las generaciones más jóvenes, que sugieren una reevaluación del equilibrio entre el trabajo y la vida personal.

Una de las claves que destaca Sanchis, es que la lucha por los excedentes o por la plusvalía, es la que determina en última instancia la cantidad de trabajo necesaria y esto nos lleva al siguiente artículo, el propuesto por Gilbert Cette y Antonin Bergeaud, que hace una compilación del papel de la productividad en el pasado, el presente y el futuro. Destaca que las estadísticas muestran una desaceleración de la productividad en todos los países avanzados que no se explica por una menor contribución de la intensificación en capital de las técnicas de producción, ni por un agotamiento de los rendimientos de la educación o de las TIC, sino que proviene de una desaceleración del término residual, la productividad total de los factores (PTF).

En cuanto al presente y el futuro, destaca que la inteligencia artificial podría convertirse en el verdadero catalizador de la productividad, pero no hay consenso en que sea así. Mientras que muchos autores en este debate argumentan que la IA y la IAG (inteligencia artificial generativa) tendrían que ser la fuente de unas ganancias en productividad muy significativas, como las asociadas a la segunda revolución industrial que pasó durante el siglo XX, otros son mucho más cautelosos.

Raúl Ramos profundiza en este debate y avanza las primeras conclusiones de los efectos de la IA, tanto sobre la productividad como sobre el trabajo, y nos permite volver al debate de qué pasará con los puestos de trabajo, cuáles serán los principales perjudicados o beneficiados. Si bien plantea ciertas visiones positivas afirmando que hay ocupaciones en las que la tecnología complementa el trabajo humano, aumentando la productividad y generando indirectamente nuevos puestos de trabajo a causa de las innovaciones generadas y del aumento de la demanda de productos de algunas empresas, la sociedad sigue siendo cauta y pesimista: en una encuesta realizada en los Estados Unidos durante 2023, solo uno de cada diez de los encuestados pensaban que los beneficios de la inteligencia artificial superaría sus costes mientras que tres de cuatro adultos afirmaban que tendría un efecto negativo sobre el número total de puestos de trabajo. En esta línea, además, destaca que ya no serán solo las tareas rutinarias, sino también las creativas, las que podrán llegar a ser realizadas de forma totalmente autónoma por la inteligencia artificial.

Ramos cita la investigación realizada por Lane y Saint-Martin (2021), quiénes han analizado el impacto de la inteligencia artificial sobre el mercado de trabajo en los 10 años previos y concluyen que no parece que se haya producido un impacto negativo sobre la ocupación y los salarios a aquellas ocupaciones más expuestas a la IA, pero señalan como escenario más probable que se produzca una reorganización de las tareas dentro de las ocupaciones de forma que las empresas buscarán fomentar una mayor complementariedad entre los trabajadores y la inteligencia artificial, especialmente en aquellas ocupaciones altamente cualificadas que implican tareas cognitivas no rutinarias, como por ejemplo técnicos de laboratorio, ingenieros o actuarios.

Esta puntualización de usar la palabra tareas y no ocupaciones también la destaca Pilar Ficapal y es significativo. En concreto, explica que mientras que en los EE. UU. y en Alemania hay un 60 % de ocupaciones que tienen más del 30 % de tareas que se pueden automatizar, solo en un 5 % de ocupaciones se pueden automatizar el 100 % de tareas.

Su escrito hace un exhaustivo estudio sobre las diferentes teorías y resultados de las primeras investigaciones que ha habido alrededor de la IA y sus efectos sobre el trabajo. Explica que si los procesos de automatización y los usos de la IA son capaces de impulsar la innovación y la eficiencia hasta el punto que aparezcan nuevas y mejores tareas, puestos de trabajo y ocupaciones, entonces es posible visualizar escenarios futuros de trabajo aumentado. En cambio, si la automatización y la IA se quedan en un nivel inicial de recorte de costes, sin impulsar la creación de nuevas tareas y ocupaciones, entonces el escenario a visualizar es el de un futuro con el trabajo reemplazado.

Finalmente, concluye que se trata de dirigir los usos de la tecnología y la automatización hacia los intereses de las personas y no al revés. Por lo tanto, la IA tendría que ser capaz de automatizar todas aquellas tareas que no interesan –por rutinarias, agotadoras, sucias u otros inconvenientes – y liberar unos espacios de tiempo y de eficiencia que sirvieran para aumentar la calidad del trabajo humano en otras tareas mejores.

Siguiendo en la línea de valorar las tareas y ver cuales se considera que serán más demandadas en el futuro, profundizamos en el artículo de Carme Pagès y Miriam Durán quiénes resaltan la importancia de las llamadas competencias blandas en el futuro del trabajo. Son aquellas que influyen en como un individuo se gestiona a sí mismo, a otras personas y a las tareas que realiza, como por ejemplo las sociales o las competencias asociadas a la toma de decisiones. Resalta que la rápida transformación del mercado laboral como resultado de la incorporación de tecnologías digitales y, más recientemente, de la IA, y el aumento de demanda de competencias blandas que esto puede comportar, incrementan la importancia de entender mejor la demanda de estas competencias y de determinar si esta se concentra en determinados sectores y ocupaciones o, por el contrario, es cada vez más ubicua en todo el mercado laboral. En cuanto a ocupaciones, detectan una alta transversalidad de las competencias de adaptarse al cambio y asumir la responsabilidad, lo cual sugiere que las empresas valoran especialmente aquellas habilidades que permiten a los empleados gestionar la incertidumbre y ser proactivos ante las transformaciones constantes.

Si bien sabemos que hemos arrojado cierta luz a la oscuridad, también tenemos claro que estamos en un momento de punto muerto y de mucha investigación por delante. No será fácil medir los efectos de todos estos cambios en la productividad y es por eso que hemos querido cerrar esta edición de Oikonomics con el artículo propuesto por Díaz-Chao, quién presenta una metodología para medir los flujos de productividad a partir de los cambios de la industria, mediante una base de datos tan potente como la Encuesta Sobre Estrategias Empresariales (ESEE) que ofrece datos de la industria manufacturera española sobre un amplio abanico de aspectos relacionados con la estrategia empresarial: beneficios, innovación, producción, ocupación y, en las últimas oleadas, inteligencia artificial y sostenibilidad.

No hay duda de que la reducción de la jornada laboral, sin perjudicar a empresarios ni trabajadores, pasa por lograr un equilibrio sostenible entre productividad, capacidad y beneficios. Los cambios asociados a la incorporación de la inteligencia artificial y de la inteligencia artificial generativa tendrían que incidir principalmente en las tareas específicas que desarrollan los trabajadores, más que en las ocupaciones en sí mismas. Este enfoque permitiría que los resultados fueran predominantemente cualitativos en lugar de cuantitativos.

Es imprescindible implementar políticas que eviten una destrucción masiva de puestos de trabajo –un riesgo que puede afectar a cualquier nivel ocupacional– y, al mismo tiempo, promover una mayor eficiencia en la ejecución de las tareas. Si este escenario se logra, las actividades laborales se volverán más efectivas, tanto en cuanto a su complejidad como al tiempo necesario para completarlas. Esto permitiría un reajuste armonioso entre la oferta y la demanda laboral, adecuándolas a las necesidades del mercado en evolución.

CORTADAS GUASCH, Pau. «Jornada laboral, productividad e inteligencia artificial». Oikonomics [en línea]. Noviembre 2024, n.º 23. ISSN 2330-9546. DOI: https://doi.org/10.7238/o.n23.2412

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