La inteligencia artificial generativa (IA-G) promete transformar el mercado laboral, pero su impacto en la desigualdad sigue siendo un tema de intenso debate. Mientras algunos investigadores, como el estadounidense Nathan Wilmers del Instituto Tecnológico de Massachuset (MIT), sugieren que podría reducir brechas salariales al potenciar a trabajadores menos calificados, otros, como Daron Acemoglu y Simon Johnson, advierten sobre su potencial para concentrar poder económico y erosionar derechos laborales.

Este artículo analiza dos dimensiones clave de la inteligencia artificial generativa (IA-G): por un lado, los riesgos sistémicos que podrían ampliar la desigualdad, como la polarización laboral, el control algorítmico y la concentración de poder en grandes corporaciones tecnológicas; y por otro, el papel fundamental de los sindicatos como mecanismo de defensa frente a la precarización laboral, mediante la negociación colectiva, la regulación del uso de IA y la protección de derechos en entornos de trabajo cada vez más automatizados.

Los Riesgos de la IA-G: ¿Hacia una Mayor Desigualdad?

a) Automatización Sesgada y Polarización Laboral

Acemoglu y Johnson (2023) sostienen que la inteligencia artificial generativa (IA-G) podría replicar el patrón histórico de tecnologías que, en lugar de democratizar beneficios, han exacerbado desigualdades estructurales. A diferencia de la automatización tradicional -que afectaba principalmente tareas rutinarias-, la IA-G amenaza ocupaciones cognitivas (como redacción, diseño o análisis legal), desplazando a trabajadores de clase media y acentuando la polarización laboral entre empleos altamente calificados y mal remunerados. Este fenómeno representa un cambio cualitativo en los impactos del progreso tecnológico sobre el mercado laboral.

Un segundo conjunto de riesgos identificados por los autores incluye el control algorítmico en el ámbito laboral, donde plataformas digitales utilizan IA para monitorear productividad, ajustar salarios dinámicamente e incluso predecir despidos, prácticas que erosionan la negociación individual de los trabajadores. Además, advierten sobre la concentración de poder en las grandes corporaciones tecnológicas (como Google u OpenAI), cuyo dominio de los monopolios de datos podría ampliar significativamente la brecha capital-trabajo, reproduciendo así dinámicas de desigualdad económica observadas en revoluciones tecnológicas anteriores. Estos factores combinados plantean serios desafíos para la equidad distributiva en la era digital.

b) El "Espejismo" de la Meritocracia

Wilmers (2024) plantea que, si bien la inteligencia artificial generativa (IA-G) tiene el potencial de mejorar habilidades técnicas, esto no se traduce automáticamente en movilidad social. El autor identifica dos obstáculos fundamentales: por un lado, los sesgos en algoritmos de sistemas de contratación basados en IA, que tienden a replicar discriminaciones históricas, como el menor acceso para mujeres y minorías en sectores tecnológicos, perpetuando así desigualdades estructurales en el mercado laboral.

Por otra parte, Wilmers alerta sobre el fenómeno del credencialismo reforzado, donde las empresas podrían exigir mayores certificaciones para tareas que, paradójicamente, son ahora asistidas por IA. Esta tendencia podría excluir a trabajadores autodidactas y ampliar las barreras de entrada al mercado laboral, generando una paradoja donde la tecnología que promete democratizar el conocimiento termina reforzando jerarquías educativas preexistentes. Estos mecanismos socavan el potencial igualador de la IA-G y cuestionan su impacto real en la equidad laboral.

El Papel de los Sindicatos en la Era de la IA: Entre Oportunidades y Desafíos

Wilmers (2024) destaca el potencial de la inteligencia artificial generativa (IA-G) para revitalizar el sindicalismo, incluso en sectores históricamente no organizados como el tecnológico o los servicios digitales. Este resurgimiento se fundamenta en dos pilares clave: la negociación colectiva de salarios, que previene el ajuste individualizado de remuneraciones basado en métricas de IA -práctica que fragmentaría las escalas salariales-; y la regulación del uso de IA, donde sindicatos como el Communications Workers of America en EE.UU. están logrando incluir cláusulas que limitan el reemplazo humano por algoritmos y exigen transparencia en evaluaciones automatizadas.

No obstante, Acemoglu y Johnson (2023) identifican importantes obstáculos estructurales: la fragmentación laboral provocada por el teletrabajo y la gig economy, que debilita la cohesión organizativa; y la creciente resistencia corporativa, evidenciada en casos como Amazon, que ha destinado recursos millonarios a desarrollar sistemas de vigilancia antisindical para identificar y neutralizar esfuerzos organizativos. Frente a estos desafíos, emergen casos paradigmáticos de éxito: el acuerdo pionero entre Microsoft y AFL-CIO (2024), que establece salvaguardas contra el reemplazo por IA y promueve programas de capacitación conjunta; y las conquistas de sindicatos europeos como IG Metall en Alemania, que logró prohibir el uso de datos de IA en decisiones de despido sin supervisión humana, marcando un precedente en la protección de derechos laborales en la era digital.

¿Hacia un Nuevo Contrato Social?

La IA-G no es neutral: su impacto en la desigualdad dependerá de quién controle la tecnología y cómo se regule. Mientras Wilmers ve en los sindicatos una fuerza para redistribuir ganancias, Acemoglu y Johnson enfatizan que sin reformas estructurales (ej.: impuestos a robots, propiedad pública de datos), la IA profundizará la concentración de poder.

Como señala Johnson: "La lucha no es contra la máquina, sino contra un sistema que usa la máquina para decidir quién gana y quién pierde" .

Referencias 

Acemoglu, D. & Johnson, S. (2023). Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity. PublicAffairs.

Wilmers, N. (2024). Generative AI and Wage Inequality: Evidence from Online Labor Markets. MIT Sloan Working Paper.

MIT Shaping Work. (2024). Can Unions Shape the Future of AI in the Workplace? https://shapingwork.mit.edu

AFL-CIO. (2024). Microsoft and Labor: A New Model for AI and Workers. https://aflcio.org

Texto: Raúl Ríos Trujillo

Imágen: IA