La productividad ha ido desacelerando en las economías avanzadas durante varias décadas, y los incrementos potenciales de productividad actuales se encuentran entre las más bajas observadas en más de un siglo, a excepción de en tiempos de guerra. A esta desaceleración general se añade una caída en Europa en comparación con los Estados Unidos, que se intensificó después de la pandemia. Con los inicios de una masiva propagación de la inteligencia artificial (IA), sus efectos sobre la productividad aumentan las esperanzas de una nueva revolución industrial, a pesar de que las estimaciones macroeconómicas actuales parecen decepcionantes.

La reciente desaceleración es el resultado de factores duraderos pero transitorios vinculados a la crisis financiera y al retraso en el despliegue de nuevas tecnologías. Sin embargo, especialmente en el contexto del choque entre la crisis de la COVID-19 y el aumento de los precios de la energía, no se puede conseguir una recuperación de la productividad sin políticas que faciliten la reasignación de factores de producción, la adopción efectiva de tecnologías relacionadas con la IA y la transición energética. Una reforma de las instituciones europeas parece esencial para animar a las empresas a asumir más riesgos y lograr medidas críticas, especialmente en el sector digital.

Si la productividad no se acelera en la próxima década, se plantearán grandes dificultades para financiar grandes retos como la transición climática, el envejecimiento de la población y el desapalancamiento. Entonces será difícil responder a las expectativas de mejoras en el poder adquisitivo, de las cuales las mejoras de productividad siguen siendo la única fuente de financiación sostenible a media plazo.

Este estudio propone una metodología para la cuantificación del flujo de conocimiento en empresas manufactureras españolas, utilizando datos de la Encuesta Sobre Estrategias Empresariales (ESEE). Se desarrolla un índice compuesto basado en un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) con variables latentes, eliminando la arbitrariedad en la ponderación de las dimensiones. El análisis incluye siete dimensiones clave relacionadas con innovación, I+D, organización del trabajo e internet. Los resultados muestran que las dimensiones asociadas a la I+D tienen un mayor impacto en el flujo de conocimiento y, en última instancia, en la productividad empresarial. La combinación de la inversión en investigación y desarrollo (I+D) y la adopción de nuevos métodos organizativos en el entorno laboral presenta una relación positiva y estadísticamente significativa con el aumento de la productividad. Estos hallazgos respaldan la necesidad de que las empresas adopten estrategias que integren tanto el desarrollo tecnológico como la innovación organizativa. En este contexto, el índice de flujo de conocimiento refuerza la relevancia de ambas dimensiones. Este enfoque ofrece una herramienta estadísticamente válida para evaluar la competitividad empresarial y subraya la importancia de integrar tecnología e innovación organizativa en las estrategias corporativas.

Este artículo examina varias perspectivas económicas y sociopolíticas sobre la reducción de la jornada laboral en el contexto actual. Se analizan seis enfoques principales: la elección renta-ocio de la economía neoclásica, el conflicto distributivo de la economía política marxista, la optimización de los procesos productivos, la centralidad del trabajo reproductivo de la economía feminista, las consideraciones ecológicas, y las teorías poslaborales. El artículo muestra como estas perspectivas, a menudo complementarias, pero a veces contradictorias, ofrecen una visión compleja y multifacética de la cuestión. Se concluye que la confluencia de factores como los cambios tecnológicos, las preocupaciones ambientales, y las nuevas concepciones del trabajo están impulsando un debate renovado sobre la reducción de la jornada laboral, planteando retos y oportunidades para la transformación de la organización del trabajo en la sociedad contemporánea.

Las competencias blandas, es decir, la capacidad de gestionarse a uno mismo, gestionar a los demás y las tareas que uno realiza, se consideran cada vez más, como esenciales para tener éxito en el mercado laboral. Tradicionalmente, las competencias blandas se han considerado competencias transversales, es decir, competencias que son necesarias en una amplia gama de ocupaciones y actividades. Sin embargo, existe poca evidencia que evalúe hasta qué punto esto es realmente cierto. Este artículo presenta evidencia del grado de transferibilidad y transversalidad de las competencias blandas en el mercado laboral utilizando datos de 1,7 millones de ofertas de empleo en línea en Cataluña. Estos datos cubren un amplio segmento del mercado laboral y permiten capturar la demanda de diferentes competencias por parte de las empresas con un alto nivel de granularidad. Nuestros resultados indican que, con la excepción de un pequeño subconjunto de competencias ampliamente demandadas y transferibles, las competencias blandas o personales no son altamente transversales. Nuestros resultados apuntan a la necesidad de dejar de tratar los términos competencias blandas y competencias transversales como sinónimos. Por el contrario, las competencias blandas deben considerarse competencias específicas, cuya necesidad y relevancia varían significativamente entre diferentes ocupaciones y sectores. Identificar estas necesidades de competencias específicas y priorizar su enseñanza será esencial para desarrollar una fuerza laboral efectiva y preparada.

La evolución de la duración de la jornada laboral es uno de los determinantes de la contribución del factor trabajo al crecimiento del producto de la economía. La propuesta de reducción de la jornada laboral sin modificar el salario en un contexto de digitalización de la economía, aumento de la productividad y necesidad de mejorar la conciliación del trabajo y la vida personal ha suscitado un gran interés en el análisis de la evolución que han seguido las horas trabajadas por ocupado en España, así como las perspectivas de que, en un futuro, se mantenga el perfil moderadamente decreciente que esta variable ha mostrado en las últimas cuatro décadas.

La reducción de la jornada laboral media¹ en España entre 1987 y 2023 (de 37 a 30,9 horas semanales) refleja un conjunto de cambios estructurales de la economía en ese período, como el aumento del peso del sector servicios o el empuje de la parcialidad. La pandemia intensificó el descenso de la jornada laboral media, aunque posteriormente ha ido recuperándose hasta retomar la tendencia de suave caída que venía siguiendo antes de esta. En promedio, las jornadas laborales son ahora inferiores alrededor de una hora que antes de la crisis sanitaria, si bien se aprecian diferencias entre ramas. De cara al futuro, factores como el envejecimiento demográfico, el peso creciente de las ramas de servicios y la tendencia al aumento de la tasa de parcialidad sugieren que podría prolongarse la tendencia descendiente en las horas por ocupado.

La automatización es el proceso de sustitución de trabajo humano por máquinas, y tiene el objetivo de hacer más eficientes determinadas tareas de los puestos de trabajo. Este artículo revisa los efectos del vínculo entre la automatización y la inteligencia artificial (IA) sobre el trabajo de las personas. En principio, la mejora constante de la IA y su uso cada vez más amplio han favorecido la automatización de un número cada vez mayor de tareas, en particular, las no rutinarias, que tradicionalmente solo podían ser realizadas por personas. Esto ha hecho que muchos empleos, tanto de baja como de alta calificación, y muchos trabajadores se hayan visto amenazados de ser reemplazados, y han perdido la carrera con la tecnología. Sin embargo, una revisión de los efectos, llevada a cabo en relación con las habilidades, los empleos y los trabajadores, nos señala que la automatización todavía está centrada en reemplazar tareas y empleos rutinarios y de baja cualificación. Si la automatización y la IA son capaces de impulsar la eficiencia hasta el punto de que se creen más y mejores puestos de trabajo, y si los trabajadores adquieren las habilidades para interactuar con la IA, también es posible un futuro de trabajo de entendimiento entre personas y máquinas.

A partir del estudio de las anteriores revoluciones industriales, sabemos que las consecuencias de las innovaciones tecnológicas sobre la ocupación dependen fundamentalmente del grado de complementariedad de las nuevas tecnologías con los trabajadores. Hasta ahora, esta complementariedad ha beneficiado claramente a los trabajadores más cualificados (skill-biased technological change), pero en el contexto actual los recientes desarrollos de la inteligencia artificial generativa podrían hacer cambiar esta situación. Este artículo tiene como objetivo presentar brevemente cuál es el estado actual de la cuestión sobre este tema a partir de la revisión bibliográfica de trabajos académicos recientes. La principal conclusión obtenida es que la evidencia existente actualmente sobre los efectos de la inteligencia artificial sobre la ocupación no muestra ningún cambio significativo en relación con cambios tecnológicos anteriores. Sin embargo, si las tecnologías basadas en la inteligencia artificial siguen desarrollándose y adaptándose a nuevas tareas, cabe esperar que su efecto sea mucho más disruptivo, a pesar de que hoy por hoy es demasiado pronto para poder observarlo. En todo caso, es imprescindible que los sistemas educativos tengan la flexibilidad necesaria para poder hacer frente a estos cambios y poder responder de forma adecuada a las nuevas necesidades del mercado de trabajo.