Un nuevo estudio sobre la posguerra en EE. UU. muestra qué tipo de trabajadores ocuparon históricamente los nuevos empleos habilitados por la tecnología.

En cualquier momento, la tecnología hace dos cosas en el empleo: reemplaza trabajos tradicionales y crea nuevas líneas de trabajo. Las máquinas sustituyen a los agricultores, pero permiten, digamos, que existan los ingenieros aeronáuticos. Entonces, si la tecnología crea nuevos empleos, ¿quién los obtiene? ¿Qué tan bien remunerados están? ¿Cuánto tiempo permanece un empleo como “nuevo” antes de convertirse en una tarea común que cualquier trabajador puede realizar?

Un nuevo estudio del empleo en EE. UU., dirigido por el economista laboral del MIT David Autor, aporta luz sobre todas estas cuestiones. En la posguerra estadounidense, como muestran Autor y sus colegas con detalle granular, las nuevas formas de trabajo han tendido a beneficiar más que a nadie a los graduados universitarios menores de 30 años.

“Nunca antes habíamos visto exactamente quién hacía el nuevo trabajo”, dice Autor. “Lo realizan en mayor medida personas jóvenes y educadas, en entornos urbanos.”

El estudio también arroja una poderosa visión a gran escala: mucho del nuevo trabajo originado por la innovación se impulsa por la demanda. La expansión respaldada por el gobierno de la investigación y la manufactura en la década de 1940, en respuesta a la Segunda Guerra Mundial, representó una gran cantidad de nuevos trabajos y nuevas formas de especialización.

“Esto muestra que dondequiera que hacemos nuevas inversiones, terminamos obteniendo nuevas especializaciones”, afirma Autor. “Si creas una actividad a gran escala, siempre habrá una oportunidad para nuevo conocimiento especializado relevante. Nos pareció emocionante observarlo.”

El artículo, “¿Qué hace diferente al trabajo nuevo del trabajo adicional?”, será publicado próximamente en el Annual Review of Economics. Los autores son Autor; Caroline Chin, doctoranda en el Departamento de Economía del MIT; Anna M. Salomons, profesora en el Departamento de Economía de la Universidad de Tilburg y la Escuela de Economía de la Universidad de Utrecht; y Bryan Seegmiller PhD ’22, profesor asistente en la Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern.

Y sí, conocer el nuevo trabajo y el tipo de trabajadores que lo obtienen podría ser relevante para la expansión de la inteligencia artificial, aunque, en opinión de Autor, aún es demasiado pronto para saber con certeza cómo la IA afectará el mundo laboral.

“La gente está realmente preocupada de que la automatización basada en IA va a erosionar tareas específicas más rápidamente”, observa Autor. “Erosionar tareas no es lo mismo que borrar empleos, ya que muchos trabajos implican muchas tareas. Pero todos nos preguntamos: ¿De dónde vendrá el nuevo empleo? Es tan importante y sabemos tan poco al respecto. No sabemos qué será, cómo se verá y quién podrá realizarlo.”

“Si todos son expertos, entonces nadie lo es”

Los cuatro coautores colaboraron también en un importante estudio anterior sobre el nuevo trabajo, publicado en 2024, que halló que alrededor de seis de cada diez empleos en EE. UU. entre 1940 y 2018 pertenecían a especialidades que solo se habían desarrollado ampliamente después de 1940. El nuevo estudio amplía esa línea de investigación al analizar más detalladamente quiénes ocupan las nuevas líneas de trabajo.

Para ello, los investigadores utilizaron datos de la Oficina del Censo de EE. UU. desde 1940 hasta 1950, así como los datos de la Encuesta sobre la Comunidad Americana (ACS) de la Oficina del Censo, de 2011 a 2023. En el primer caso, debido a que los registros censales se hacen completamente públicos después de unos 70 años, los académicos pudieron examinar datos a nivel individual sobre ocupaciones, salarios y más, y rastrear a los mismos trabajadores a medida que cambiaban de empleo entre los censos de 1940 y 1950.

Mediante un acuerdo de investigación colaborativa con la Oficina del Censo de EE. UU., los autores también obtuvieron acceso seguro a registros de la ACS a nivel personal. Estos datos les permitieron analizar los ingresos, la educación y otras características demográficas de los trabajadores en nuevas especialidades ocupacionales, y compararlos con los de trabajadores en áreas tradicionales.

El trabajo nuevo, observa Autor, siempre está ligado a nuevas formas de especialización. Al principio, esta pericia es escasa; con el tiempo, puede volverse más común. En todo caso, la especialización suele asociarse con nuevas formas de tecnología.

“Requiere dominar cierta capacidad”, señala Autor. “Lo que hace valiosa a la fuerza laboral no es simplemente la capacidad de hacer cosas, sino el conocimiento especializado. Y eso frecuentemente diferencia el trabajo bien remunerado del mal remunerado.” Además, añade, “tiene que ser escaso. Si todos son expertos, entonces nadie lo es.”

Al examinar los datos censales, los académicos descubrieron que, en 1950, cerca del 7 por ciento de los empleados tenían trabajos en áreas que habían surgido desde 1930. Más recientemente, alrededor del 18 por ciento de los trabajadores en el período 2011–2023 estaban en áreas de trabajo introducidas desde 1970. (Eso resulta ser, aproximadamente, la misma proporción de empleos nuevos por década, aunque Autor no considera que sea una tendencia fija).

En estos periodos, el trabajo nuevo ha surgido sobre todo en áreas urbanas, y las personas menores de 30 años se han beneficiado más que cualquier otro grupo de edad. Obtener un puesto en una nueva línea de trabajo parece tener un efecto duradero: quienes estaban empleados en trabajo nuevo en 1940 tenían 2,5 veces más probabilidad de seguir en trabajo nuevo en 1950, en comparación con la población general. Los graduados universitarios tenían 2,9 puntos porcentuales más probabilidad que los egresados de secundaria de estar en trabajos nuevos.

El trabajo nuevo también trae una prima salarial, es decir, mejores salarios en promedio que en formas de trabajo ya existentes. Sin embargo, tal como muestra el estudio, esa prima también se desvanece con el tiempo, a medida que la experiencia requerida para muchos de estos trabajos se vuelve más generalizada.

“La escasez pierde valor”, dice Autor. “Se convierte en conocimiento común. Incluso acaba siendo automatizado. Lo nuevo se vuelve antiguo.”

Después de todo, señala Autor, conducir un automóvil fue en su día una forma escasa de pericia. De igual modo, lo fue saber utilizar procesadores de texto como WordPerfect o Microsoft Word hasta bien entrada la década de 1990. Con el tiempo, sin embargo, saber usar herramientas de procesamiento de textos pasó a ser la competencia más elemental al utilizar una computadora.

Volviendo por un momento a la IA

Estudiar quién obtiene los nuevos trabajos llevó a los académicos a conclusiones reveladoras sobre cómo se crea el nuevo trabajo. Analizando datos a nivel de condado de la época de la Segunda Guerra Mundial, cuando el gobierno federal impulsaba nuevas fábricas mediante alianzas público-privadas en todo EE. UU., el estudio muestra que los condados con fábricas nuevas tenían más nuevos empleos, y que entre el 85 y el 90 por ciento del trabajo nuevo de 1940 a 1950 fue impulsado por la tecnología.

En ese sentido, hubo en la época una gran cantidad de innovación motivada por la demanda. Hoy en día, el discurso público en torno a la innovación suele centrarse en el lado de la oferta, es decir, los innovadores y emprendedores que tratan de crear nuevos productos. Pero el estudio muestra que la demanda puede influir significativamente en la actividad innovadora.

“La tecnología no es como un '¡Eureka!' que simplemente ocurre”, dice Autor. “La innovación es una actividad intencionada. Y la innovación es acumulativa. Si llegas lo suficientemente lejos, adquirirá su propio impulso. Pero si no, nunca llegará allí.”

Lo que nos lleva de vuelta a la IA, el tema que tantos tienen en mente en 2026. ¿Creará la IA buenos nuevos empleos o los eliminará? Bueno, probablemente depende de cómo la implementemos, piensa Autor. Considérese el enorme sector de la salud, donde podrían surgir muchas formas de trabajo nuevo impulsadas por la tecnología, si hay interés en generar empleos.

“Hay distintas formas en que podríamos usar la IA en el ámbito de la salud”, afirma Autor. “Una es simplemente automatizar y eliminar empleos. La otra es permitir que personas con distintos niveles de especialización realicen diferentes tareas. Yo diría que esto último es más beneficioso socialmente. Pero no está claro que el mercado se oriente hacia ello.”

Por otro lado, quizá con demanda impulsada por el gobierno en distintas formas, la IA podría aplicarse de maneras que incrementen la productividad del sector salud, generando así nuevos empleos.

“Más de la mitad del gasto en salud en EE. UU. proviene de fondos públicos”, subraya Autor. “Ahí tenemos gran influencia, podemos empujar en esa dirección. Hay diferentes formas de utilizar esto.”

Esta investigación recibió apoyo, en parte, de la Fundación Hewlett, el Programa de Becarios Visitantes de Google Technology and Society, la Fundación NOMIS, la Beca Schmidt Sciences AI2050, la Fundación Smith Richardson, la Fundación James M. y Cathleen D. Stone, y el Instituut Gak.

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