La IA y la economía moral del trabajo
- Dr. Eduardo Portas
- 28 oct
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Actualizado: 29 oct
Por Eduardo Portas Ruiz // Profesor investigador del Centro de Investigación para la Comunicación Aplicada (CICA) de la Universidad Anáhuac México
A medida que la Inteligencia Artificial se impone en cada recoveco de la realidad las sociedades del mundo comienzan a hacerse una pregunta profundamente existencial: ¿cuál es la naturaleza del trabajo humano?
El sentido del trabajo en la persona es intrínseco a su esencia de ser comunitario. Sin el trabajo, la persona se siente incompleta. En muchas culturas, el trabajo es sinónimo de autonomía, y, con ello, adultez.
La IA ha cambiado ese paradigma en pocos años y solo ahora los seres humanos nos estamos dando cuenta de que el paradigma laboral descrito arriba parece ser más una artefacto cultural que un determinismo biológico.
Es una (triste) realidad que la IA eliminará cientos de trabajos que ahora se consideran indispensables. No pasa un día en donde alguna empresa, generalmente del mundo tecnológico, corra a un grupo de sus empleados — a veces miles de ellos — para ganar “eficiencia operativa” con esta nueva tecnología.
Ante ese panorama y la muy realista posibilidad de que el trabajo desempeñado en este momento no exista en tan solo unos años surge el concepto de “economía moral del trabajo”, descrito con gran profundidad en el documento Performance or Principle: Resistance to Artificial Intelligence in the U.S. Labor Market, de los investigadores de Harvard Friis y Riley (2025).
En esencia, este concepto describe un barrera laboral en donde las personas están dispuestas a sacrificar la eficiencia de la IA con tal de mantener el contacto humano. La lista se reduce a un grupo de ocupaciones muy escueto: el clero, trabajadores de cuidado infantil, terapeutas matrimoniales y familiares.
Tratar de sustituir a la persona en estas profesiones produjo una alta puntuación en la “escala de repugnancia” que crearon los autores.
Ese 12% del total de empleos, de acuerdo con los investigadores, se encuentra relativamente seguro frente a la amenaza de la IA que busca hacer eficiente cada centavo gastado en las empresas e instituciones de todo el mundo. Esa macro-tendencia no será frenada, aunque algunos optimistas aseguren que, como en revoluciones tecnológicas previas, se crearán más empleos a la larga.
El trabajo utilizó una encuesta a gran escala que abarcó 940 ocupaciones. El principal hallazgo fue que, si bien los estadounidenses están sorprendentemente abiertos a que la IA reemplace a los humanos en la mayoría de los trabajos si la tecnología demuestra ser superior, un subconjunto más pequeño de ocupaciones permanece categóricamente fuera de los límites. Esta distinción es crucial para predecir la adopción en el mundo real de la IA, ya que la viabilidad técnica por sí sola no garantiza la aceptación social.
Otro hallazgo: el apoyo a la IA como herramienta para asistir a los trabajadores humanos (aumento) es mucho mayor, respaldado en el 94.4% de las ocupaciones con la IA actual y el 95.6% con la IA avanzada , lo que sugiere que las preocupaciones se centran en el desplazamiento laboral en lugar de la colaboración.
Además, el estudio encontró que las ocupaciones que enfrentan una alta resistencia pública tienden a tener salarios más altos y a emplear desproporcionadamente a trabajadores blancos y mujeres. Por lo tanto, la oposición pública a la IA corre el riesgo de reforzar las desigualdades económicas y raciales existentes, al tiempo que mitiga parcialmente la desigualdad de género, afirma el texto.
El reto para México es mayúsculo, sobre todo cuando el tema permanece prácticamente sin investigación al respecto. ¿Qué provocaría mayor repugnancia en los mexicanos si se trata de implementar una IA en sustitución de un ser humano?
El documento completo de Friss y Riley en formato PDF se encuentra aquí:
Friis, S., y Riley, J.W. (2025). Performance or principle: Resistance to artificial intelligence in the U.S. labor market. Working Paper 26-017. Harvard Business School Organizational Behavior Unit. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5560401
En X: @EduPortas
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