Banco Central alerta que Chile está entre los países de la OCDE con mayor riesgo de automatización laboral

La fuerza de trabajo chilena está entre las más expuestas al riesgo de automatización de los países de la Ocde. Así lo advierte el Informe de Política Monetaria (Ipom) de septiembre del Banco Central, que analiza cómo la adopción tecnológica y el mayor uso de la inteligencia artificial están cambiando la creación de empleo en Chile y el mundo.

El documento, liderado por el gerente de la División de Política Monetaria, Elías Albagli, señala que el proceso de adopción tecnológica responde tanto a los cambios en las formas de producción como a la reducción del costo relativo entre la tecnología y el trabajo. Ese fenómeno, agrega, podría tener un efecto relevante en la fuerza laboral chilena por su mayor exposición a la automatización respecto de otros países de la Ocde.

Menos empleo formal para los trabajadores más expuestos

Una de las principales conclusiones del informe apunta a que quienes en 2022 ocupaban puestos de alta exposición a la automatización tuvieron una menor probabilidad de seguir empleados en el sector formal tres años después, en comparación con trabajadores en empleos menos expuestos. En los menores de 30 años, esa caída es aún más pronunciada.

El análisis se complementa con evidencia a nivel de empresas. Aquellas con mayor exposición a la automatización, medida según la proporción de trabajadores en ocupaciones de alto riesgo, redujeron más su empleo que las menos expuestas.

A partir de encuestas y entrevistas a empresas, el Banco Central observa que la incorporación de nuevas tecnologías genera un menor dinamismo en la contratación. Esto ocurre por un ritmo más lento de creación de puestos ante aumentos en la producción o, en algunos casos, por la sustitución de tecnología por empleo.

Los sectores y grupos más vulnerables

La metodología del estudio considera que las tareas intensivas en habilidades cognitivas no rutinarias, creatividad e interacción social enfrentan mayores barreras tecnológicas para su automatización, lo que reduce las probabilidades de sustitución. La medida captura la posibilidad tecnológica de automatizar las tareas de un puesto, no la automatización efectivamente realizada por la firma ni su exposición específica a la inteligencia artificial.

A nivel sectorial, las mayores exposiciones se concentran en:

• Agricultura: 80%
• Transporte: 71%
• Manufactura y comercio: 70%

En el otro extremo, las actividades financieras, inmobiliarias y la administración pública presentan valores considerablemente menores.

Por tamaño de empresa, la exposición es relativamente homogénea, aunque algo menor entre las firmas grandes (57%) que entre las micro y pequeñas (alrededor de 65%). Por edad, el patrón tiene forma de "U": los trabajadores jóvenes (67%) y los de 50 años o más (65%) están más expuestos que el grupo de edad intermedia (57%).

La exposición también disminuye a medida que sube el nivel educativo, y pasa de 65% entre trabajadores con educación escolar a 38% entre quienes tienen educación superior. Por ocupación, los mayores niveles se concentran en trabajadores agrícolas, operadores y ocupaciones elementales, donde prácticamente la totalidad se ubica en categorías de alto riesgo. Los valores más bajos aparecen entre gerentes, profesionales y técnicos.

La brecha entre actividad y empleo

El informe también aborda la relación entre actividad y empleo, que califica como central para evaluar si la evolución del empleo se alinea con la de la economía. La literatura distingue una relación de corto plazo, más cíclica, y otra de largo plazo, de carácter estructural o persistente.

El ejercicio del Banco Central usa datos de la Encuesta Nacional de Empleo (ENE) del INE, registros administrativos de la AFC y de las AFP, junto con indicadores de actividad del propio instituto emisor. Según el organismo, el nivel de empleo se ubica significativamente por debajo del nivel sugerido por su relación histórica de largo plazo con la actividad, considerando el período previo a 2019.

En el corto plazo, y una vez que se permite un quiebre estructural en el nivel de empleo en 2019/2020, el modelo anticipa correctamente la desaceleración del empleo, aunque predice un crecimiento algo superior al efectivo. Es decir, la desaceleración reciente de la actividad anticipa una caída del empleo, pero menor a la observada en los datos.

Estas estimaciones sugieren que parte del elevado desempleo actual tiene un componente persistente: el rango de la tasa natural de desempleo habría aumentado entre 1,0 y 2,0 puntos porcentuales durante la última década. La tasa efectiva, en tanto, todavía se ubica alrededor de 0,5 a 1,0 punto porcentual por sobre ese rango, lo que indica que también existiría un componente de holgura cíclica.