Bogotá — La crisis sanitaria derivada de la pandemia del Covid-19 obligó a adoptar medidas para frenar el avance de la enfermedad, lo que afectó no solo las decisiones de los empresas sobre la plantilla, sino también las decisiones de los trabajadores sobre su participación en el mercado laboral.

Esto, sumado a la incertidumbre que existía en ese momento sobre la duración de la pandemia y su efecto sobre la productividad laboral, podría crear incentivos para acelerar la automatización de los puestos de trabajo, es decir, la sustitución del empleo por alguna forma de capital.

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En un artículo que será publicado próximamente en Journal of Human Capital, investigadores del Banco de la República estudian si la pandemia aceleró el proceso de automatización laboral en Colombia.

Para ello, se adapta un índice que mide lo que tareas realizadas en las diferentes ocupaciones son tan automatizables, con el fin de analizar si el comportamiento de la demanda laboral varió entre las ocupaciones con diferentes potenciales de automatización.

Como medida de la demanda laboral, los autores utilizan el número de vacantes registradas en el Servicio Público de Empleo y el empleo asalariado de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE.

Se encontró que las ocupaciones en categorías como elemental, operadores de máquinas y apoyo administrativos, son más propensos a ser automatizados, en comparación con categorías como directores y gerentes o profesionales.

Entre las ocupaciones más automatizables se encuentran, por ejemplo, ocupaciones como mensajeros, peones y peones de carga, telefonistas, cajeros de banco y empleados de caja, entre otros.

El estudio indica que entre 2019 y 2021 la proporción de vacantes para profesionales y técnicos fue en aumento, mientras que la proporción de ocupaciones elementales y de apoyo administrativo disminuyó.

Esto ocurrió al mismo tiempo que la inversión en maquinaria y equipo aumentó significativamente. Esto permite intuir una posible aceleración de la automatización.

Los autores prueban empíricamente esta hipótesis mediante la estimación de modelos de estudio de eventos que evalúan el efecto diferencial de la pandemia sobre las vacantes y el empleo asalariado total según el potencial de automatización de las diferentes ocupaciones.

El principal resultado del estudio muestra la coeficientes estimados, que corresponden a diferencias en las variaciones de la demanda de trabajo, medidas en términos vacantes, entre ocupaciones con mayor potencial de automatización y aquellas con bajo potencial.

Los efectos estimados se miden en relación con el inicio de la pandemia. Estos hallazgos muestran que, durante la pandemia, las ofertas de trabajo cayeron más bruscamente en ocupaciones con un mayor potencial de automatización.

La brecha es económicamente grande y estadísticamente significativa durante un año y medio, después del cual se vuelve no significativo. Si bien el efecto sobre el flujo de nuevas vacantes parece ser temporal, tampoco se ha corregido en el período reciente.

Los autores determinan que, antes del inicio de la pandemia, no hubo diferencias significativas entre los crecimientos exhibidos por las ocupaciones más automatizables frente a las menos automatizables, lo que se refleja en que los coeficientes estimados no son distintos de cero.

Sin embargo, tras el inicio de la pandemia se comprueba que para las ocupaciones más automatizadas se comenzaron a publicar menos vacantes en comparación con sus contrapartes.

El efecto diferencial de la pandemia en el comportamiento de las vacantes entre los sectores más automatizados y los que no, alcanza más de 0,35 puntos porcentuales en el semestre posterior al inicio de la pandemia. Desde entonces, la brecha se ha reducido gradualmente, con efectos aún significativos hasta el tercer trimestre de 2021.

Los autores también encuentran diferencias similares utilizando el empleo asalariado. Los resultados anteriores confirman que, durante la pandemia, hubo menos ofertas de trabajo para ocupaciones con mayor potencial de automatización en comparación con aquellas que son menos automatizables.

Estas diferencias son considerables, estadísticamente significativas, duraron alrededor de un año y medio después del inicio de la pandemia y no revirtieron en el período pospandemia.

Los autores también exploran en qué medida el impacto en las ocupaciones más automatizables fue mayor en los sectores más afectados por las restricciones de movilidad, es decir, aquellos sectores que por no ser esenciales estaban sujetos a cuarentenas que impedían que los trabajadores se movilizaran en su trabajo. sitios

Al respecto, se encontró que la mayoría de los efectos estimados fueron impulsados ​​por estos sectores. Este es un resultado esperado, dado que las restricciones de movilidad podrían haber alteró la asignación óptima entre capital y mano de obra en las empresas al aumentar el costo de la mano de obra en relación con el capital. Sin embargo, el estudio muestra que la reducción de la demanda de ocupaciones más automatizables no se explica por el hecho de que requieren una mayor proximidad física entre los trabajadores.

Al rechazar esta hipótesis, el trabajo refuerza el argumento de que los cambios se deben a una recomposición de los factores productivos y no al miedo al contagio.

Finalmente, los análisis con diferentes segmentos de trabajadores asalariados muestran que el proceso de La automatización implicó efectos diferenciales en los trabajadores en función de su edad, género y productividad. Los resultados indican que los efectos encontrados se deben principalmente al impacto en los trabajadores mayores de 40 años, para quienes la brecha entre ocupaciones más y menos automatizables fue mayor y más prolongada.

En cuanto al género, la automatización afectó más severamente al mercado laboral femenino. Y en términos de productividad, que se aproxima por el salario del trabajador respecto al salario mínimo, hay un mayor efecto sobre el trabajadores con salarios iguales al salario mínimo, especialmente al inicio de la pandemia; sin embargo, también se encuentra un efecto negativo y significativo para aquellos con salarios más altos.