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Pese a que inconscientemente tratemos el envejecimiento poblacional como un reto de futuro de las economías avanzadas, lo cierto es que se trata de un proceso que lleva sucediendo, si bien de forma menos abrupta, durante las últimas décadas. Sin embargo, durante las últimas décadas el envejecimiento no frenó el crecimiento del PIB per cápita en las economías avanzadas, y no fue casualidad. En uno de sus trabajos más relevantes, Acemoglu & Restrepo (2022) mostraron como escasez creciente de trabajadores en edades intermedias, derivado del envejecimiento, encareció la mano de obra y volvió progresivamente más rentable sustituirla por maquinaria, de modo que la propia demografía terminó empujando a las economías avanzadas hacia la automatización, compensando así una buena parte del impacto económico negativo asociado a una población más envejecida. De hecho, en su trabajo, ambos autores mostraron que ese vínculo explica una parte considerable de las diferencias de robotización entre economías avanzadas.
Lo llamativo de este proceso es que fue «automático», sin que ningún gobierno tuviera que diseñar o aplicar incentivos para ello, el empuje de la demografía fue suficiente. Las empresas miraban hacia delante, anticipaban la falta de trabajadores e invertían en maquinaria movidas por un cálculo puramente económico, resultando en unas décadas donde la demografía adversa convivió con avances sostenidos de productividad. Esa relación histórica resulta bastante nítida en la comparativa entre países, con Corea del Sur y Alemania en el extremo de mayor envejecimiento y mayor adopción de robots, y con Reino Unido o Polonia en el opuesto, dibujando una pendiente positiva clara.
Sin embargo, un reciente informe de la OCDE se hace una pregunta incómoda, si la inteligencia artificial podrá desempeñar ahora ese mismo papel de fuerza compensatoria, justo cuando el lastre demográfico se intensifica en Europa y, de forma especialmente aguda, en España, donde la población en edad de trabajar solo se mantiene gracias a los extraordinarios flujos migratorios. La promesa para muchos es que la IA compense con productividad la caída relativa población activa, igual que antes lo hicieron los robots, y sostenga así el nivel de vida pese al envejecimiento. Sin embargo, el análisis recogido por la OCDE muestra que esta compensación ya no se produce de manera automática y es profundamente desigual entre países.
El primer indicio de ello aparece al cruzar, país a país, lo que cada economía puede ganar en términos de crecimiento del PIB per cápita con la IA y lo que es esperable que pierda por el envejecimiento durante la próxima década. La OCDE sitúa a cada país según el impacto anual esperado del envejecimiento sobre el PIB por habitante hasta 2035 y según su potencial de aprovechamiento de la IA, y el resultado es una nube muy dispersa. Israel, Luxemburgo, Estados Unidos y los países nórdicos combinan un envejecimiento contenido con un potencial elevado, mientras que buena parte del sur y el este de Europa quedan en una posición mucho menos cómoda, con más que perder y menos con lo que compensarlo.
España aparece en un lugar particularmente incómodo de ese mapa, entre los países con una pérdida demográfica de las más intensas de toda la muestra y con un potencial de IA solo intermedio, muy alejado de países como EEUU, Alemania u Holanda, que muestran las cotas más altas de impacto positivo. Dicho de otro modo, España es de las economías que más necesitarían que la IA hiciese de contrapeso frente al envejecimiento y, a la vez, de las que menos margen tienen para que ese contrapeso surja por sí solo, sin una intervención decidida. Frente al proceso de automatización en décadas pasadas, el punto de partida ante la IA es mucho más desigual entre unos países y otros, y para un grupo de países, España incluido, la compensación no está garantizada.
La razón de fondo es que el efecto de la tecnología sobre la productividad no depende únicamente de que exista o esté disponible, sino sobre todo de dónde y con qué intensidad se aplica. Y aquí el informe aporta el que probablemente sea su dato más revelador, porque muestra que un mismo aumento del envejecimiento pesa de forma muy distinta según la intensidad tecnológica del sector en el que se produce.
En los sectores con baja intensidad en tecnologías de la información, un aumento del peso de los trabajadores de más edad no tiene un efecto apreciable sobre el crecimiento de la productividad. En cambio, en los sectores intensivos en esas tecnologías el envejecimiento de su población ocupada presenta un efecto ampliamente negativo y significativo sobre su productividad, con una caída del 0,4% de la productividad por cada incremento de un 1% en el peso de los trabajadores mayores de 55 años. Esto implica que el propio envejecimiento de la población puede suponer un freno a la adopción de IA en ciertos sectores donde esta es especialmente rentable, interactuando ambas entre si y limitando el envejecimiento las ganancias potenciales de la IA.
¿Qué razones puede haber tras este resultado? Hay explicaciones de naturaleza más laboral, que ayuda a entender por qué una plantilla envejecida se adapta peor a la llegada de una tecnología nueva. A medida que los trabajadores cumplen años cambian mucho menos de empleo y de ocupación, de manera que el mercado de trabajo reasigna personas y tareas con creciente lentitud y pierde parte de la flexibilidad que necesita en un proceso de cambio tecnológico. Cuando irrumpe una tecnología como la IA, que obliga a reorganizar tareas y a desplazarse hacia funciones complementarias que antes no existían, una fuerza laboral envejecida y poco móvil absorbe ese cambio con bastante más dificultad.
El instrumento que debería corregir todo lo anterior es la formación continua, pero es otro ámbito donde el envejecimiento puede plantear más retos. La participación en formación laboral cae con fuerza a medida que avanza la edad, de modo que los trabajadores de 55 a 65 años se forman mucho menos que los de 25 a 34, y a ello se añaden unas diferencias entre países realmente enormes que sitúan a unos y otros en puntos de partida muy distintos. Se dibuja así una paradoja difícil de sortear, porque quienes más necesitarían reciclarse para aprovechar la IA, los trabajadores de más edad y los ocupados en sectores digitalizados, son precisamente los que menos se forman y menos oportunidades reciben para hacerlo.
Todo ello configura un cuello de botella que el envejecimiento empeora, ya que reduce la movilidad dentro del mercado laboral, frena la reasignación que la IA exige, y la escasa formación impide que esos trabajadores lleguen a los sectores donde la tecnología sí puede compensar el envejecimiento demográfico.
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