¿Quién hace el trabajo ahora? Automatización, IA y el desafío del trabajo 4.0
En las últimas décadas, la automatización y la inteligencia artificial (IA) han transformado profundamente el mundo laboral, generando cambios que no son solo económicos, sino también políticos. En mi trabajo recientemente publicado en The Journal of Politics, titulado “Elections, Right-wing Populism, and Political-Economic Polarization: The Role of Institutions and Political Outsiders”, analizo cómo los trabajadores más afectados por la automatización tienden a alejarse de los partidos tradicionales de izquierda y a sentirse atraídos por líderes populistas de derecha. Pero, ¿por qué sucede esto? En esta breve nota intentaré abordar esta pregunta. Además, busco extender la discusión al contexto uruguayo: ¿qué consecuencias puede tener este fenómeno para países como Uruguay?
A continuación, presento brevemente algunos resultados de mi investigación y planteo preguntas clave para conectar esta discusión con la realidad uruguaya: ¿Cuán expuesta está nuestra fuerza laboral a la automatización y la IA? ¿Existe un debate político abierto sobre este tema en Uruguay? Finalmente, argumento por qué nuestro país debería comenzar ya mismo a discutir cómo prepararse para el denominado "trabajo 4.0".
Cuando los robots llegan, el voto cambia de rumbo
En mi investigación recientemente publicada analizo el vínculo entre
la “polarización económica” causada por la automatización y la “polarización
política” que experimentan muchas democracias post-industriales. En términos sencillos,
la polarización económica se refiere a la creciente brecha entre empleos bien
remunerados (generalmente trabajos cognitivos no rutinarios) y empleos de baja
calificación o en declive (muchos de ellos tareas rutinarias fácilmente automatizables).
Numerosos análisis económicos han documentado cómo la automatización erosiona
los trabajos de clase media basados en tareas rutinarias, contribuyendo a la
disminución de los “trabajadores rutinarios” y al aumento relativo de empleos
altamente calificados o totalmente manuales.
Esta transformación del mercado laboral tiene
un correlato político. Tradicionalmente, los partidos de izquierda habían
representado a muchos de estos trabajadores industriales y rutinarios,
defendiendo sus salarios y condiciones laborales. Sin embargo, los trabajadores
más amenazados por la automatización en estos paises post-industrializados han dejado de votar a la izquierda
tradicional en mayor proporción y han migrado su apoyo hacia partidos de extrema derecha. En otras palabras, los votantes expuestos al riesgo de
que sus empleos desaparezcan por el avance tecnológico son más proclives a
“desertar” de la izquierda establecida y respaldar a “outsiders” políticos de
derecha radical.
Este giro político tiene lógica cuando se mira
qué ofrecen unos y otros. Muchos partidos de izquierda tradicionales en estos paises (ej. EEUU, Alemania) no
lograron articular un mensaje claro para los perdedores de la automatización,
en parte porque también debieron conciliarse con políticas de globalización o
austeridad. En cambio, los líderes populistas de derecha supieron hablarle
directamente a ese electorado golpeado, combinando un discurso antiélite con
promesas de protección de trabajadores. En particular estos outsiders de derecha han sabido
utilizar retórica “pro-trabajador”: utilizan un lenguaje antiélite y a favor
del “pueblo trabajador” para promover políticas proteccionistas de corto plazo.
Esto puede incluir desde culpar a las élites globales (o a los inmigrantes) por
la pérdida de empleos, hasta proponer subsidios, aranceles o recortes de
impuestos dirigidos a los obreros desplazados por las máquinas.
El caso Trump: target a los desplazados por la
tecnología
Un ejemplo emblemático de esta dinámica fue la
elección presidencial de Donald Trump en 2016. Trump era un candidato
“outsider” (ajeno a la clase política tradicional) que logró conquistar estados
de tradición industrial que antes votaban por el Partido Demócrata. De hecho, Trump
atrajo a muchos trabajadores en dificultades económicas que previamente habían
respaldado a candidatos demócratas. Paradójicamente, esos votantes optaron por
él a pesar de que su rival Hillary Clinton representaba a un partido
históricamente más identificado con la redistribución y la protección social.
¿Cuál fue la clave? En mi investigación muestro
que Trump enfocó su campaña en los estados péndulo del “cinturón industrial”
(como Ohio, Pensilvania y Michigan), donde la pérdida de empleos manufactureros
debido a la automatización y la competencia extranjera había dejado huellas
profundas. Por ejemplo, Trump realizó muchas más visitas durante la campaña
electoral a estas regiones. Allí, prometió “traer de vuelta los empleos”,
denunció los tratados de libre comercio y la exportación de fábricas al exterior
(offshoring), y se presentó como la voz de los obreros olvidados de las zonas
industriales. Esta retórica económica pro-trabajador y proteccionista tuvo un
fuerte impacto en comunidades que habían visto cómo robots, computadoras o
importaciones reemplazaban empleos en las fábricas.
Clinton, en cambio, dedicó más tiempo de
campaña a estados “seguros” (visito California, Washington DC, etc) y quizá no
logró convencer a estos votantes de que entendía su situación. El resultado es
conocido: Trump rompió el llamado “muro azul” (Blue Wall) de estados
tradicionalmente demócratas, ganando en Michigan, Wisconsin y Pensilvania con
el apoyo de la clase trabajadora sin educación universitaria –un
segmento altamente afectado por la desaparición de empleos rutinarios
industriales.
El fenómeno no es exclusivo de EE.UU. En
Europa, diversos países vieron emerger partidos ultraderechistas y
nacionalistas que captaron votos en antiguos bastiones obreros de izquierda.
Por ejemplo, el partido AfD en Alemania creció en regiones de la ex Alemania
del Este industrializada prometiendo frenar la inmigración y proteger los
empleos locales, aunque en su caso enfatizó más asuntos culturales (identidad
nacional, anti-inmigración) que económicos. La estrategia populista varía según
las instituciones: en sistemas mayoritarios (como EE.UU. o Reino Unido) los
outsiders de derecha hacen más hincapié en propuestas “distributivas”
materiales para ganar distritos disputados, mientras que en sistemas
proporcionales (como gran parte de Europa continental) tienden a explotar
cuestiones culturales o identitarias para atraer a esos mismos trabajadores
descontentos. En todos los casos, no obstante, el común denominador es que un
sector de la clase trabajadora se siente abandonado por la izquierda
tradicional y encuentra en estos líderes de derecha radical una esperanza de
ser escuchado y protegido.
Uruguay: ¿qué tan expuesto está nuestro mercado
laboral a la IA?
Frente a los desafíos observados a nivel
global, cabe preguntarse si una dinámica similar podría darse en Uruguay. Para
dimensionar este reto tecnológico, diversas instituciones han estimado qué
porcentaje de empleos en el país corre riesgo de automatización en los próximos
años. Un estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID, 2020), que aplicó
metodologías similares a las propuestas por Frey y Osborne (2017) pre gen-AI,
estimó que aproximadamente el 63% de los trabajadores uruguayos están en
ocupaciones con alto riesgo de automatización. Esta cifra es comparable con
otros países latinoamericanos (60-75%) y superior a economías más avanzadas
como Estados Unidos (47%). Esta diferencia se explica en gran medida por el
mayor peso regional de empleos rutinarios y manuales, que son más fácilmente
automatizables. No obstante, esta cifra no implica necesariamente una
desaparición inmediata de todos estos trabajos, ya que la adopción tecnológica
depende también de factores económicos y de políticas públicas.
Figura:
Porcentaje de trabajadores en ocupaciones con alto riesgo de ser reemplazados
por automatización en países seleccionados de América Latina y EE.UU., según un
estudio del BID. Uruguay (barra naranja) aparece con un 63% de sus
trabajadores empleados en ocupaciones de alto riesgo de automatización.
Más recientemente, con la irrupción de la IA generativa capaz de realizar tareas cognitivas complejas, un informe conjunto del Banco Mundial y la OIT (2024) analizó específicamente el potencial impacto de herramientas como ChatGPT en Uruguay. Según este informe, aproximadamente 601.700 empleos (37% del total) podrían verse afectados por la IA generativa, aunque solo alrededor del 5% de los empleos serían completamente automatizables. ¿Qué sucede con el restante 32%? En un 11% de los empleos, la IA incrementaría la productividad del trabajador, mientras que en otro 21% el impacto aún es incierto: podrían automatizarse parcialmente algunas tareas sin claridad sobre el resultado neto en términos de empleo.
Figura:
Impacto potencial de la IA generativa en el empleo de Uruguay, según
proyecciones del Banco Mundial y la OIT (2024). Se estima que el 37% de
los puestos de trabajo del país se verá afectado de alguna manera por
estas tecnologías, ya sea porque podrían automatizarse completamente (5%, en
rojo) o porque las herramientas de IA podrían cambiar la forma de
trabajo aumentando la productividad (11%, en verde) o generando incertidumbre
sobre su rol futuro (21%, en anaranjado). El 63% restante (en gris)
corresponde a empleos donde, por ahora, la IA no tendría un impacto
significativo.
Es importante enfatizar que
"afectado" no es sinónimo de "destruido". La mayoría de los empleos será transformada más que eliminada,
liberando tiempo para que los trabajadores se enfoquen en tareas creativas o de
mayor valor agregado. Por ejemplo, un administrativo podría usar ChatGPT para
agilizar la redacción de informes, mientras que un médico podría emplear la IA
para asistir en diagnósticos, manteniendo la interacción humana esencial con
los pacientes. Además, el informe BM-OIT anticipa la creación de nuevos puestos
de trabajo impulsados por la IA, aunque también advierte sobre potenciales
desigualdades: en Uruguay, las mujeres presentan mas riesgo que los
hombres de estar en empleos altamente expuestos a la automatización por IA,
debido a su concentración en roles administrativos y en los servicios. Esto señala la
necesidad urgente de incluir una perspectiva de género en las políticas de
reconversión laboral.
Impactos indirectos
La automatización no solo afecta directamente a
los mercados laborales, sino que también tiene importantes efectos indirectos
en los países del Sur Global debido a su integración en las cadenas globales de
producción. En un proyecto en proceso, coautoría con Carles Boix y Erica Owen (working paper), demostramos que la incorporación masiva de robots en industrias avanzadas,
particularmente en Estados Unidos, ha generado un fenómeno conocido como
reshoring y un enlentecimiento del offshoring, en el que la producción regresa a países del Norte gracias a tecnologías
que reemplazan la mano de obra en países emergentes. Analizando el caso de EEUU-Mexico, demonstramos que este fenómeno ha reducido
significativamente la demanda laboral en sectores intensivos en mano de obra en
México, disminuyendo oportunidades migratorias hacia EE.UU. y reduciendo
ingresos clave por remesas en regiones del Sur Global.
Estos efectos indirectos también tienen
consecuencias sociales y políticas significativas. Nuestra investigación
evidencia que regiones mexicanas más expuestas a la automatización extranjera
han experimentado incrementos notables en crímenes organizados, como
narcotráfico y homicidios, ante la falta de alternativas económicas.
Simultáneamente, crece el apoyo a candidatos de izquierda (AMLO) que
prometen políticas compensatorias y proteccionistas frente a la incertidumbre
económica. Este contexto resalta la
importancia de considerar cómo transformaciones tecnológicas aparentemente
distantes pueden agravar conflictos sociales y limitar las alternativas
económicas en los países del Sur Global.
Figura creada usando OpenAI.
Del diagnóstico a la acción: el debate
pendiente en Uruguay
Con los datos expuestos, es oportuno
preguntarse: ¿estamos preparando adecuadamente al país para estos cambios?
Aunque Uruguay todavía no ha experimentado un impacto político directo
atribuible a la automatización como sí ha ocurrido en EE.UU. o Europa, la
ausencia actual de movimientos antisistema no implica que la situación esté
resuelta. Al contrario, es justamente este escenario favorable el que ofrece al
país una oportunidad excepcional para adelantarse y mitigar futuros impactos
negativos.
Desde el sector sindical se comienza a
prestar atención al tema. La central sindical PIT-CNT ha alertado sobre los
riesgos de profundizar la desigualdad si no se toman medidas preventivas (ver Documento 0). Los
sindicatos buscan activamente participar en las decisiones sobre la
implementación tecnológica, proponiendo soluciones para proteger el empleo como
reducciones de jornada con igual salario o capacitación durante el horario
laboral. Algunas propuestas más innovadoras, aunque aún periféricas en el
debate político local, incluyen ideas internacionales como un impuesto a los
robots para financiar la seguridad social, la creación de un ingreso básico
universal o la reduccion de la jornada laboral.
¿Por qué discutir el “trabajo 4.0” desde ya?
Uruguay posee condiciones favorables para
enfrentar exitosamente el desafío de la automatización. Su tradición en
políticas sociales facilita implementar enfoques de protección para los trabajadores en transición. Además, su liderazgo regional
en adopción tecnológica, ejemplificado por el Plan Ceibal y la UTEC, sienta una
base sólida para avanzar.
A largo plazo, es probable que la respuesta
efectiva al desafío tecnológico radique en adaptar el sistema educativo a las
exigencias del siglo XXI. Esto implica no solo una alfabetización digital
básica, sino desarrollar habilidades difíciles de replicar por las máquinas,
como la creatividad, la resolución de problemas complejos y el pensamiento
crítico. Incorporar nociones básicas de programación y ciencia de datos en el
currículo general permitirá fortalecer el razonamiento lógico y entender cómo
funciona la tecnología cotidiana.
Sin embargo, es crucial actuar rápidamente. La
experiencia reciente con la regulación lenta y limitada del trabajo en
plataformas digitales y fuera de la oficina en Uruguay debe tomarse como una clara
advertencia: la inteligencia artificial y sus aplicaciones avanzarán a un ritmo
mucho más acelerado que el de las plataformas digitales, y la ausencia de una
regulación anticipada podría provocar daños sociales irreversibles. Aprender de
esta experiencia resulta esencial para adoptar cuanto antes un enfoque
proactivo. Además, la evidencia internacional señala claramente los riesgos que
implica ignorar las consecuencias sociales de la automatización: cuando
sectores laborales enteros sienten que no tienen futuro en la economía digital,
suelen surgir discursos antisistema y un creciente respaldo a propuestas
políticas extremas. Uruguay, gracias a su estabilidad democrática y a su sólida
tradición de diálogo social, se encuentra en una posición favorable para
anticiparse y evitar estos efectos negativos.
Abrir el debate desde ahora sobre cómo proteger a los trabajadores desplazados, recalificar habilidades para los empleos emergentes (economía verde, industrias creativas), y adaptar la educación a profesiones futuras es fundamental para la cohesión social. Además, representa una oportunidad para mejorar la calidad del empleo, reducir trabajos peligrosos o repetitivos, y generar nuevos nichos de empleo altamente calificados. Uruguay puede aprovechar esta coyuntura para posicionarse estratégicamente, generando talento en áreas de IA, robótica y análisis de datos, transformando el potencial desafío en ventaja competitiva. Por ejemplo, Baldwin y Forslid (2023) sugieren que el camino de desarrollo liderado por los servicios podría convertirse en la norma, no la excepción. Esto permitiría a países como Uruguay exportar directamente su principal ventaja comparativa —mano de obra calificada y de bajo costo relativo— sin necesidad de pasar por una etapa industrial tradicional, abriendo así nuevas oportunidades para el crecimiento inclusivo en la economía digital global.
Finalmente, es imperativo avanzar en la
regulación ética del uso de IA en procesos sensibles como selección de
personal, análisis curricular o admisión educativa, para evitar sesgos y
discriminaciones inadvertidas. La Unión Europea ya ha hecho
importantes avances en este sentido, definiendo claramente qué aplicaciones de
la IA son aceptables y cuáles requieren restricciones especiales.
En definitiva, Uruguay debe actuar con
anticipación y decisión. La automatización y la inteligencia artificial son
realidades actuales que crecerán exponencialmente en el corto plazo. Diseñar
hoy políticas inteligentes y proactivas permitirá evitar escenarios adversos y
aprovechar plenamente las oportunidades que estas tecnologías ofrecen,
garantizando que la sociedad uruguaya pueda integrar la IA sin dejar atrás a
ningún sector económico o social.
Referencias:
Baldwin, Richard, and Rikard
Forslid. "Globotics and development: When manufacturing is jobless and
services are tradeable." World Trade Review 22, no. 3-4
(2023): 302-311.
Banco Mundial & OIT. “La IA generativa y
los empleos en América Latina y el Caribe: ¿la brecha digital es un
amortiguador o un cuello de botella?” (Informe, 2024).
Banco Interamericano de Desarrollo. “El
futuro del trabajo en América Latina y el Caribe: ¿Cuál es el impacto de la
automatización en el empleo y los salarios?” (Nota técnica, 2020).
DOCUMENTO 0, Instituto Cuesta Duarte. https://www.cuestaduarte.org.uy/node/5725
González-Rostani, Valentina “Elections,
Right-wing Populism, and Political-Economic Polarization: The Role of
Institutions and Political Outsiders”. The Journal of Politics
(2025).
Boix, Carles, Gonzalez-Rostani,
Valentina and Owen, Erica“The Political Economy of Automation and Global Production:
Evidence from Mexico”
