Las 24 horas de trabajo que la IA liberó y nadie te pagó

Qué dicen los números: la semana de 40 horas de 1973 cabe hoy en 16

Producir hoy lo que en 1973 producía una semana laboral completa toma 16 horas. La cifra sale de las tablas input-output de la Bureau of Economic Analysis (BEA) estadounidense, que el ensayo usa para reconstruir cuánto trabajo humano requiere cada dólar que gastas. Una hora de trabajo en la empresa estadounidense produce hoy 2,5 veces lo que producía entonces.

Lo incómodo es la otra mitad del dato. Las horas trabajadas por habitante en 2024 fueron 10% más altas que en 1973. Un país que multiplicó por 2,5 su productividad por hora se quedó con todo ese progreso en forma de más producción y con nada en forma de tiempo libre.

El ensayo contrasta esto con una predicción famosa. En 1930 John Maynard Keynes escribió que el nivel de vida de los países prósperos sería entre cuatro y ocho veces mayor cien años después, y que bastarían «turnos de tres horas o una semana de quince horas». El PIB por persona de EE.UU. en 2024 fue 7,8 veces el de 1930. El autor sostiene que Keynes acertó en las dos cosas: la semana de quince horas llegó en términos de producción, pero no de jornada.

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¿Por qué la nómina dejó de seguir a la productividad?

Hasta 1973, producción por hora y poder de compra de la paga ordinaria subían juntas. Entre 1950 y 1973 la primera creció 81% y la segunda 66%, siempre según los cálculos del ensayo. Después se separaron: la producción por hora se multiplicó por 2,5 y una hora de paga ordinaria compra 19% más.

Para comprar lo que en 1973 compraban 40 horas de paga ordinaria hoy hacen falta 34 horas. Producirlo toma 16. Las 18 restantes se fueron a otro lado.

Ese diagnóstico tiene defensores y detractores. Una lectura frecuente de los datos del Economic Policy Institute que cita el senador Bernie Sanders, y que recoge GadgetReview, indica que la productividad neta creció cerca del 90% desde 1979 mientras la paga del trabajador típico creció alrededor del 33%. Del otro lado, el American Enterprise Institute publicó una revisión que llama a esa brecha «un mito pernicioso»: Robert Lawrence, del Peterson Institute, mostró que al ajustar la definición de trabajador, sumar beneficios y usar el índice de precios de consumo personal en lugar del IPC, la relación entre productividad y compensación se mantiene mucho más apretada. Y cita a Stansbury y Summers: entre 1973 y 2016, un punto porcentual más de crecimiento de la productividad se asoció con entre 0,7 y 1 punto más de crecimiento de la compensación mediana.

Es decir: la brecha es real, pero su tamaño depende de qué mides. Un founder debería quedarse con la parte que no se discute: la producción por hora subió mucho más que la paga de la mayoría.

Un salario hace tres trabajos a la vez

La tesis central del ensayo es que el salario cumple tres funciones y que solo funcionan bien mientras tiran para el mismo lado.

Es un precio. Le dice a la empresa cuánto cuesta una hora y le dice a la gente qué trabajo se necesita. En eso es bueno.
Es un boleto. Es cómo casi todo el mundo recibe una parte de lo que se produce. El pan llega porque hay dinero, y hay dinero porque se vendieron horas.
Es un lugar. Una forma al día, gente cerca, la señal de que alguien te necesita.

Durante dos siglos las tres funciones coincidieron porque las máquinas de la era industrial eran fuertes y ciegas: levantaban, estampaban y transportaban, pero no veían ni decidían. Casi todo lo que valía la pena fabricar requería ambas capacidades, así que cada máquina nueva necesitaba personas al lado y los dueños tenían que competir por ellas.

Las máquinas actuales leen, escriben y deciden. El autor, que escribe software para vivir, dice que cada año le cuesta más nombrar un trabajo fuera de su alcance. Ahí es donde precio y boleto empiezan a separarse.

¿Dónde se fueron las 18 horas que faltan?

Siguiendo un dólar gastado en una tienda a través de la cadena de proveedores, en 2023 el 66% de lo que se paga a los estadounidenses por fabricar lo que consumen los hogares es pago por trabajo y el 34% va a quienes son dueños de lo que se usó: el horno, el camión, el edificio, el suelo.

Ese tercio no está repartido. El décimo más rico de los hogares estadounidenses recibe dos tercios de todo el ingreso de propiedad, y en ese décimo la paga y la propiedad se reparten mitad y mitad. Del segundo al noveno decimo, cerca de cuatro quintos de lo que el hogar gana en el mercado es paga por trabajo.

Y los beneficios sociales tampoco son una fuente independiente: 68 centavos de cada dólar de impuestos en EE.UU. se recaudan sobre paga por trabajo. Un beneficio es, sobre todo, un derecho sobre el salario de otro.

De las 18 horas, el ensayo estima que cerca de un quinto del hueco fue a los dueños de las máquinas y cerca de dos quintos es paga que se dispersó entre trabajadores, con la cima despegándose. El resto es un enredo de precios, beneficios y mediciones que el propio autor dice no poder separar. Como contexto del fenómeno de fondo, cita a Daron Acemoglu y Pascual Restrepo, que estiman que entre 50% y 70% del cambio en la estructura salarial estadounidense de las cuatro décadas hasta 2016 vino de la caída relativa de los salarios de grupos especializados en tareas rutinarias en industrias que se automatizaron rápido.

¿Qué pasaría si las máquinas se volvieran 100 veces mejores?

El autor construye un modelo de economía pequeña, ajustado a los datos de EE.UU., donde las empresas le dan cada tarea a quien la hace más barato. Hoy ese modelo paga 60% del ingreso al trabajo, 31% a los dueños de máquinas y 9% a los dueños del suelo. Si se sube una sola perilla y las máquinas mejoran cien veces, al punto de poder construirse entre ellas, el trabajo pasa a cobrar 17% del ingreso. El ingreso total es 32 veces mayor y una hora de trabajo compra 14 veces más bienes, pero lo que deja de comprar es suelo: la paga de una hora alquila cerca de un doceavo de la tierra que alquila hoy. El ingreso de los dueños de máquinas y tierra es 66 veces mayor.

La lectura del autor es que el salario, como precio, funciona perfecto: informa con precisión que las horas humanas ya no son lo escaso. Como boleto, falla: entrega un sexto del ingreso en medio del mayor auge de la historia.

¿Sirve imponer un impuesto a las máquinas?

En el modelo, un impuesto del 20% a lo que las máquinas rinden a sus dueños recauda 6,3% del ingreso nacional y hace caer los salarios 6,1%. La razón: los inversores construyen máquinas hasta que la última rinde lo que quieren ganar; si gravas el retorno, construyen menos hasta que las que quedan vuelven a rendir lo mismo después de impuestos. El impuesto atraviesa al dueño y aterriza en la paga.

La vía que sí funciona es la propiedad pública de una parte. Si una empresa deduce el costo completo de cada inversión de su beneficio imponible el día que la hace, el Estado pone en la práctica un quinto del costo y cobra un quinto de lo que la máquina rinde. El retorno del inversor sobre su cuatro quintos no cambia, así que se construyen las mismas máquinas; el público se queda con su quinto, que en el modelo es 6,2% del ingreso nacional, y los salarios no se mueven.

El suelo es distinto porque nadie lo fabrica. El ensayo calcula que la renta del suelo bajo las viviendas estadounidenses equivalió en 2024 a entre 4,3% y 7,1% del ingreso disponible de los hogares, o entre US$2.776 y US$4.627 al año por persona. Es dinero real, pero no alcanza para sostener un país.

Alaska, Noruega y Suecia: el segundo boleto ya existe en algún lado

Nada de esto es experimental. Alaska paga un dividendo anual a todos sus residentes desde 1982, con un fondo construido con ingresos petroleros: US$1.312 por persona en 2023 y US$1.702 en 2024, para más de 600.000 personas al año, con un fondo de US$88.000 millones. El fondo noruego dice tener «casi 1,5% de todas las acciones de las empresas cotizadas del mundo». Suecia invierte 2,5 de los 18,5 puntos de paga que van a la pensión pública en cuentas que pertenecen al trabajador.

El cálculo concreto que propone el ensayo para EE.UU.: un quinto de todas las máquinas y tierras del país habría pagado US$4.493 por persona en 2023, o US$374 al mes para cada hombre, mujer y niño. Suena a poco —es 29% de la línea de pobreza para una persona sola—, pero está hecho de lo que crece: en el modelo, el ingreso de ese quinto común pasa de 13% de todos los salarios hoy a 96% en el punto de las cien veces.

¿Qué significa esto para tu startup?

El ensayo habla de cuentas nacionales, pero el mecanismo se reproduce en cualquier empresa que esté usando IA para producir más con la misma gente. Y la decisión de a dónde va esa ganancia se toma en la operación, no en el Congreso.

1. Define de antemano qué haces con la hora liberada. Si tu equipo produce 30% más por hora gracias a herramientas de IA y no decides nada, la ganancia va a margen por default. Decide explícitamente entre tres destinos: precio (ganar mercado), margen (caja) o tiempo (jornada más corta o menos contrataciones futuras). Las tres son legítimas, pero solo una la eliges tú.

2. Revisa quién es dueño del upside. Si la tesis de que el ingreso se está desplazando del trabajo hacia la propiedad es correcta, el instrumento más directo que tienes es el cap table. Mira qué porcentaje del equity está reservado para el equipo que hace funcionar la máquina, y si el plan de opciones cubre a la gente cuya tarea se automatizó. Es más barato ampliar ese pool antes de la ronda que después.

3. Prueba la semana de 32 horas como palanca de retención, con evidencia. En el piloto alemán de semana de cuatro días que reportó TalkAndroid, 73% de las empresas participantes decidió no volver al esquema de cinco días, la productividad se mantuvo o subió levemente y la retención mejoró 8 puntos porcentuales. El estudio de 4 Day Week Global con cerca de 2.900 trabajadores en 141 empresas —coordinado por Juliet Schor y Wen Fan, y citado por GadgetReview— encontró menos burnout y desempeño sin caídas. Cautela: son empresas que se presentaron voluntariamente al experimento, así que el resultado mezcla el efecto del esquema con el del tipo de empresa que lo intenta.

4. Antes de recortar, mira qué haría tu equipo con tiempo. En el experimento de ingreso garantizado que cita el ensayo —1.000 personas de bajos ingresos con US$1.000 al mes durante tres años, sin condiciones— los participantes tomaron cerca de un sexto del dinero en forma de tiempo. Los autores lo llaman «un efecto moderado sobre la oferta laboral». Si tu equipo pudiera elegir, una parte de la productividad se iría a horas y no a gasto.

Lo que el ensayo no prueba

Vale ser explícito con el estatus de la evidencia, porque el artículo es ambicioso. El propio autor separa tres capas: lo que sale de cuentas nacionales públicas y es reproducible; lo que sale de un modelo de economía en papel, verdadero en la medida en que el modelo sea correcto; y lo que es argumento con evidencia modesta. El paper académico está en revisión. El modelo tiene un solo tipo de trabajador, sin riesgo ni política, y todo es estadounidense.

También hay una transparencia que conviene mencionar: el autor declara que escribió el ensayo con ayuda de un modelo de IA, que las mediciones se hicieron con ese modelo y que la economía de juguete es trabajo conjunto con Johan Båge, con todo el código en un repositorio público.

Conclusión

La parte que no depende del modelo es la más útil: en una vida laboral, la economía estadounidense se volvió 2,5 veces más productiva por hora y las horas trabajadas por persona no bajaron, subieron 10%. En 1955 pagar a todos los estadounidenses un ingreso de línea de pobreza habría costado entre 27% y 52% de todo lo producido; en 2024, entre 9% y 18%. El problema dejó de ser producir y pasó a ser de reparto.

Para un founder hispanohablante la traducción es simple y no requiere esperar una reforma fiscal. Cada vez que una herramienta nueva libera horas en tu empresa, alguien decide si esas horas se convierten en más output, en mejor margen o en tiempo para el equipo. Si nadie decide, la respuesta ya está tomada.