Que los robots, la automatización y el software son capaces de sustituir a las personas es algo evidente para cualquiera que haya trabajado en la fabricación de automóviles o como agente de viajes. Pero la afirmación de Brynjolfsson y McAfee es más preocupante y polémica. Creen que este rápido cambio tecnológico ha estado destruyendo trabajos a un ritmo mayor del que los está creando, contribuyendo al estancamiento de los ingresos medios y al aumento de la desigualdad en Estados Unidos. Y sospechan que sucede algo similar en otros países tecnológicamente avanzados.
Quizá la prueba más condenatoria, según Brynjolfsson, es un gráfico que solo podría encantar a un economista. En economía, la productividad -el valor económico creado por una unidad dada de producción, por ejemplo una hora de mano de obra- es un indicador clave del crecimiento y la creación de riqueza. Es una medida del progreso. En el gráfico que le gusta mostrar a Brynjolfsson, hay dos líneas que representan la productividad y empleo respectivamente en Estados Unidos. Los años posteriores a la Segunda Guerra Mundial, las dos líneas iban en paralelo, el aumento de puestos de trabajo correspondía a aumentos en la productividad. El patrón queda claro: según las empresas generaban más valor gracias a sus trabajadores, todo el país se hacía más rico, lo que impulsaba una mayor actividad económica y creaba aún más puestos de trabajo. Pero a partir del año 2000, estas dos líneas empiezan a divergir; la productividad sigue creciendo con fuerza, pero el empleo decrece de repente. Para el año 2011 ya existe una brecha significativa entre ambas líneas, se observa un crecimiento económico sin que haya un aumento paralelo en la creación de puestos de trabajo. Brynjolfsson y McAfee lo denominan el "gran divorcio". Y Brynjolfsson está convencido de que la tecnología está detrás tanto del saludable aumento de la productividad como del débil aumento de los puestos de trabajo.
Esta resulta ser una afirmación sorprendente, porque amenaza la fe que muchos economistas tienen puesta en el progreso tecnológico. Brynjolfsson y McAfee aún creen que la tecnología sirve para aumentar la productividad y la riqueza de las sociedades, pero también piensan que tiene un lado oscuro: el progreso tecnológico está eliminando la necesidad de muchos tipos de trabajos y dejando al trabajador medio en peor situación que antes. Brynjolfsson señala a un segundo gráfico que indica que los ingresos medios no aumentan, incluso con un aumento significativo del producto interior bruto. "Es la gran paradoja de nuestra era", afirma. "La productividad está en niveles récord, la innovación nunca ha sido más rápida, pero al mismo tiempo tenemos unos ingresos medios decrecientes y tenemos menos puestos de trabajo. La gente se está quedando atrás porque la tecnología avanza muy rápido y nuestras habilidades y organizaciones no consiguen mantener el ritmo".
Brynjolfsson y McAfee no son ludistas. De hecho, a veces se les acusa de ser demasiado optimistas sobre el alcance y velocidad de los recientes avances digitales. Brynjolfsson explica que empezaron a escribir Race Against the Machine (Una carrera contra la máquina, sin traducción al español por el momento), el libro de 2011 en el que exponían gran parte de sus argumentos, porque querían explicar los beneficios económicos de estas nuevas tecnologías (Brynjolfsson se pasó gran parte de la década de 1990 desenterrando pruebas de que la tecnología de la información estaba aumentando la productividad). Pero se hizo aparente que las mismas tecnologías que estaban logrando que los trabajos fueran más seguros, fáciles y productivos también estaban reduciendo la demanda de muchas tipos de trabajadores humanos.
Existen pruebas anecdóticas por todas partes de que las tecnologías digitales suponen una amenaza para el empleo. Los robots y la automatización avanzada están instalados en muchos tipos de fabricación desde hace décadas. En Estados Unidos y China, las mayores potencias mundiales de la fabricación, hay menos personas trabajando en la manufacturación ahora que en 1997, debido en parte a la automatización. Las plantas automovilísticas mode as, muchas de las cuales se transformaron con la llegada de la robótica industrial en la década de 1980, suelen usar máquinas que sueldan y pintan chasis de forma autónoma, trabajos que antes hacían humanos. Más recientemente se han introducido robots más flexibles y mucho más baratos que sus predecesores, como Baxter de Rethink Robotics (ver ""), que llevan a cabo tareas sencillas para pequeños fabricantes en toda una gama de sectores. El sitio web de una start-up de Silicon Valley llamada Industrial Perception tiene un vídeo del robot que ha diseñado para usar en almacenes cogiendo y lanzando cajas como un elefante aburrido. Y sensaciones como el coche sin conductor de Google nos dan una idea de lo que podrá lograr la automatización algún día no muy lejano.
En el trabajo administrativo y los servicios profesionales se está dando un cambio menos dramático pero con un impacto potencial sobre el empleo mucho mayor. Tecnologías como la Web, la inteligencia artificial, los macrodatos y las analíticas mejoradas -todas posibles gracias a una disponibilidad cada vez mayor de potencia de computación barata y capacidad de almacenaje- están automatizando muchas tareas rutinarias. Han desaparecido incontables trabajos de oficina tradicionales, como muchos de los que hay en la oficina de correos y en los servicios de atención al cliente. W. Brian Arthur, investigador visitante en el laboratorio de sistemas de inteligencia del Centro de Investigación de Xerox en Palo Alto (EE.UU.), lo denomina la "economía autónoma". Es mucho más sutil que la idea de robots y la automatización encargándose de trabajos humanos, afirma: implica "procesos digitales hablando con otros procesos digitales y creando nuevos procesos", permitiéndonos hacer muchas cosas con menos gente y haciendo que más trabajos humanos queden obsoletos.
Arthur afirma que es principalmente esta avalancha de procesos digitales la que sirve para explicar cómo ha crecido la productividad sin que haya habido un aumento significativo de la mano de obra humana. Y afirma que "las versiones digitales de la inteligencia humana" están sustituyendo cada vez más incluso a aquellos puestos para los que se creía que hacían falta personas. "Esto cambiará todas las profesiones en formas que ni siquiera hemos empezado a ver", avisa.
McAfee, director asociado del Centro de Negocios Digitales del MIT en la Escuela Sloan, habla rápidamente y con cierta admiración cuando describe avances como el coche sin conductor de Google. Pero, a pesar de su evidente entusiasmo por las tecnologías, no cree que los trabajos recién desaparecidos vayan a volver. De hecho sugiere que la presión sobre el empleo y las desigualdades resultantes solo empeorarán con el avance exponencial de las tecnologías digitales a lo largo de las próximas décadas -alimentadas con "la cantidad suficiente de potencia de computación, datos y geeks"-. "Me gustaría equivocarme", afirma, "pero cuando se desplieguen todas estas tecnologías de ciencia ficción, ¿para qué necesitaremos a la gente?".
¿Una nueva economía?
Pero, ¿son responsables estas tecnologías realmente de una década de pobre crecimiento del empleo? Muchos economistas del trabajo afirman que los datos están lejos de ser concluyentes, en el mejor de los casos. Puede haber más explicaciones, entre ellas los acontecimientos relacionados con el comercio global y las crisis financieras de principios y finales de la década de 2000, responsables de la relativa lentitud en la creación de empleos desde el cambio de siglo. "Nadie lo sabe en realidad", afirma Richard Freeman, economista del trabajo de la Universidad de Harvard (EE.UU.). Según él, es porque resulta muy difícil "desenredar" los efectos de la tecnología entre otros efectos macroeconómicos. Pero se muestra escéptico respecto a que la tecnología haya podido cambiar tanto una amplia gama de sectores empresariales lo suficientemente rápido como para explicar las cifras de empleo recientes.
Las tendencias de empleo han polarizado a la fuerza de trabajo y vaciado la clase media.
David Autor, economista del MIT que ha estudiado en profundidad la conexión entre el empleo y la tecnología, también duda de que esta pueda ser responsable de un cambio tan drástico en las cifras de empleo total. "Ha habido una fuerte caída del empleo que empezó en el año 2000. Algo cambió", afirma. "Pero nadie conoce la causa". Es más, duda incluso de que la productividad haya crecido de manera significativa en Estados Unidos en la última década (los economistas pueden mostrarse en desacuerdo respecto a esa estadística puesto que hay distintas formas de medir y pesar los inputs y outputs económicos). Si tiene razón, aumenta la posibilidad de que el pobre crecimiento del empleo sea resultado simplemente de una economía ralentizada. El frenazo súbito en la creación de empleo "es un gran puzle", afirma, "pero no existen demasiadas pruebas de que esté relacionado con los ordenadores".
Autor admite que las tecnologías informáticas están cambiando el tipo de trabajos disponibles, y que esos cambios "no son siempre para mejor". Por lo menos desde la década de 1980, afirma, los ordenadores han ido haciéndose con tareas como la contabilidad, el trabajo administrativo y los trabajos repetitivos en la fabricación y todos ellos suponían ingresos de clase media. Al mismo tiempo han proliferado los empleos con sueldos mayores asociados que exigen creatividad y habilidad para resolver problemas, a menudo auxiliados por ordenadores. También lo han hecho los trabajos para la mano de obra no cualificada: la demanda ha aumentado en el campo de la restauración, el mantenimiento, la asistencia domiciliaria y otros servicios que son casi imposibles de automatizar. El resultado, afirma Autor, ha sido una "polarización" de la fuerza de trabajo y un "vaciado" de la clase media, algo que ha sucedido en numerosos países industrializados a lo largo de las últimas décadas. Pero "eso es muy distinto a afirmar que la tecnología está afectando a la cifra total de empleo", añade. "Los empleos pueden cambiar mucho sin que haya cambios importantes en los índices de ocupación".
Es más, incluso aunque las tecnologías digitales actuales estén reteniendo la creación de empleo, la Historia sugiere que lo más probable es que este sea un shock doloroso, pero temporal; según los trabajadores vayan ajustando sus capacidades y los emprendedores creen oportunidades basadas en las nuevas tecnologías, la creación de empleo rebotará. Por lo menos ese siempre ha sido el patrón. La pregunta entonces es saber si el caso de las tecnologías informáticas actuales será distinto, creando un desempleo no deseado a largo plazo.
Por lo menos desde la Revolución Industrial, que comenzó en el siglo XVIII, las mejoras en la tecnología han ido acompañadas de un cambio en la naturaleza del trabajo, al mismo tiempo que destruían algunos tipos de trabajo en el proceso. En 1900, el 41 por ciento de los estadounidenses trabajaban en el sector agrícola; para el año 2000 esa cifra era de solo el 2 por ciento. Igualmente, la proporción de estadounidenses empleados en la fabricación ha caído del 30 por ciento en los años posteriores a la Segunda Guerra Mundial, a alrededor del 10 por ciento en la actualidad, en parte debido a una mayor automatización, sobre todo durante la década de 1980.
Aunque estos cambios pueden resultar dolorosos para los trabajadores cuyas habilidades ya no casen con las necesidades de las empresas, Lawrence Katz, economista de la Universidad de Harvard, afirma que no hay un patrón histórico que demuestre que conduzcan a un descenso neto del empleo en un periodo de tiempo prolongado. Katz ha investigado en profundidad cómo han afectado los avances tecnológicos al empleo a lo largo de los últimos siglos -describiendo por ejemplo cómo los artesanos más hábiles de mediados del siglo XIX fueron sustituidos por trabajadores menos cualificados en las fábricas-. A pesar de que los trabajadores pueden tardar décadas en adquirir la experiencia necesaria para los nuevos tipos de empleo, explica, "nunca nos hemos quedado sin empleos. No existe una tendencia a largo plazo de eliminar el trabajo de la gente. En el largo plazo, las tasas de empleo son relativamente estables. La gente siempre ha sido capaz de crear nuevos trabajos. A la gente se le ocurren nuevas cosas que hacer".
Aún así Katz no desecha la idea de que puede haber algo distinto en las tecnologías digitales actuales, algo que podría afectar a una gama aún mayor de trabajos. La pregunta, afirma, es si la historia económica nos servirá como una guía. ¿Los cambios en el empleo producidos por la tecnología serán temporales mientras la fuerza de trabajo se adapta, o asistiremos a un escenario de ciencia ficción en el que los procesos automatizados y los robots con capacidades sobre humanas se hagan cargo de una amplia gama de labores humanas? Aunque Katz espera que el patrón histórico se mantenga, "es una pregunta real", afirma. "Si la tecnología resulta lo suficientemente transformadora, ¿quién sabe qué pasará?".
Dr. Watson
Para analizar la pregunta de Katz, merece la pena observar cómo se están instalando en la industria las tecnologías más avanzadas que existen en la actualidad. Aunque no cabe duda de que estas tecnologías se han hecho con algunos trabajos humanos, encontrar pruebas de trabajadores desplazados por las máquinas a gran escala no es tan fácil. Un motivo por el que resulta difícil señalar con precisión el impacto neto sobre el empleo de la automatización es que esta se suele usar para hacer a los trabajadores humanos más eficientes, no necesariamente para sustituirlos. Un aumento de la productividad significa que las empresas pueden hacer el mismo trabajo con menos empleados, pero también permite a las empresas ampliar la producción con los empleados existentes e incluso entrar en nuevos mercados.
Tomemos como ejemplo Kiva, el robot naranja brillante, una bendición para las empresas de comercio electrónico que están arrancando. Creado y vendido por Kiva Systems, una start-up fundada en 2002 y adquirida por Amazon por 775 millones de dólares (unos 590 millones de euros) en 2012, sus robots están diseñados para correr por grandes naves, recogiendo estanterías con los productos de un pedido y entregándoselas a humanos que los empaquetan. En el gran almacén de pruebas de Kiva y su planta de ensamblado que se encuentra en las afueras de Boston (EE.UU.), flotas de robots se pasean con una energía aparentemente infinita: algunas máquinas recién ensambladas llevan a cabo pruebas para demostrar que están listas para ser enviadas a clientes en todo el mundo, mientras otras esperan para demostrar al visitante cómo son capaces de responder casi instantáneamente a una orden electrónica y traer el producto deseado a la estación de trabajo de un empleado.
Un almacén equipado con robots de Kiva es capaz de manejar hasta cuatro veces más pedidos que un almacén parecido sin automatizar en el que los trabajadores pueden pasar hasta el 70 por ciento de su tiempo yendo de un lado para otro para buscar los productos. (Casualmente o no, Amazon compró Kiva poco después de que un reportaje en prensa revelara que los trabajadores en uno de los gigantescos almacenes de la empresa solían caminar más de 15 kilómetros diarios).
A pesar del potencial que tienen los robots para ahorrar trabajo, Mick Mountz, fundador y director ejecutivo de Kiva duda de que las máquinas hayan eliminado los empleos de muchas personas o que lleguen a hacerlo en el futuro. Para empezar, afirma, la mayoría de los clientes de Kiva son empresas de venta online, algunas de ellas con un crecimiento tan rápido que apenas tienen tiempo para contratar a nuevo personal. Al conseguir que las operaciones de distribución sean más baratas y eficientes, la tecnología robótica ha ayudado a sobrevivir e incluso a expandirse a muchos de estos comerciantes. Antes de fundar Kiva, Mountz trabajaba en Webvan, una empresa de envío de comestibles en línea que fue uno de los fracasos más sonados de la era de las puntocom. A Mountz le gusta mostrar las cifras que demuestran que Webvan estaba condenada al fracaso desde el principio; un pedido de 100 dólares (unos 76 euros) costaba a la empresa 120 dólares (unos 91 euros). Queda claro lo que Mountz pretende explicar: algo tan mundano como el coste de manipulación puede conducir a un nuevo negocio a una muerte temprana. La automatización puede resolver ese problema.
Mientras, Kiva está contratando. Unos globos naranjas, del mismo color que los robots, sobrevuelan múltiples cubículos en su amplia oficina, señalando que el ocupante del cubículo ha llegado en el último mes. La mayoría de estos nuevos empleados son ingenieros de software: mientras los robots son los representantes de la empresa de cara al exterior, las innovaciones menos conocidas de la misma tienen que ver con los complejos algoritmos que guían los movimientos de los robots y deciden dónde se almacenan los productos. Estos algoritmos sirven para que el sistema sea adaptable. Puede aprender, por ejemplo, que determinado producto apenas se pide, así que se debe almacenar en una zona remota.
Aunque este tipo de avances sugieren cómo algunos aspectos del trabajo se pueden someter a la automatización, también ilustran el hecho de que los humanos siguen siendo mejores en determinadas tareas, por ejemplo, empaquetando varios artículos juntos. Muchos de los problemas tradicionales de la robótica -cómo enseñar a una máquina a reconocer objetos, como por ejemplo una silla- siguen siendo básicamente irresolubles y son especialmente difíciles de resolver cuando los robots tienen libertad para moverse en un ento o relativamente desestructurado como una fábrica o una oficina.
Las técnicas que usan una gran potencia computacional han hecho mucho para ayudar a los robots a comprender su ento o, pero John Leonard, profesor de ingeniería en el MIT y miembro de su Laboratorio de Ciencia de la Computación e Inteligencia artificial (CSAIL por sus siglas en inglés), afirma que aún quedan muchas dificultades evidentes. "Parte de mí ve que existe un progreso acelerado; la otra parte ve los mismos problemas de siempre", afirma. "Veo lo difícil que es hacer cualquier cosa con robots. El gran desafío es la incertidumbre". En otras palabras, la gente sigue siendo mucho mejor a la hora de enfrentarse a cambios en su ento o y a reaccionar ante sucesos imprevistos.
Leonard explica que, por ese motivo, en muchas aplicaciones es más fácil imaginar a los robots trabajando con humanos que solos. "Que haya gente y robots trabajando juntos puede suceder mucho antes de que los robots reemplacen a los humanos", afirma. "Esto último es algo que no sucederá a escala masiva en lo que me queda de vida. El taxi semiautónomo seguirá teniendo un conductor".
Uno de los robots más amables y flexibles diseñado para trabajar con humanos es Baxter de Rethink. Creación de Rodney Brooks, el fundador de la empresa, Baxter necesita un entrenamiento mínimo para llevar a cabo tareas sencillas como recoger objetos y meterlos en una caja. Está diseñado para usarse en plantas de fabricación relativamente pequeñas en las que los robots industriales convencionales costarían demasiado y supondrían un peligro muy grande para los trabajadores. La idea, según Brooks, es hacer que los robots se encarguen de los trabajos aburridos y repetitivos que nadie quiere hacer.
Resulta difícil que Baxter no te caiga bien inmediatamente, en parte porque parece tan decidido a agradar. Las "cejas" de su pantalla se levantan en una interrogación cuando está perplejo; sus brazos se retiran sumisa y suavemente cuando se choca. Cuando se pregunta a Brooks por el argumento de que los robots industriales avanzados de este tipo podrían suprimir puestos de trabajo, responde que él no lo ve así. Los robots, según Brooks, pueden servir a los trabajadores de una fábrica como los taladros a los obreros de la construcción. "Los hacen más productivos y eficaces, pero no se deshacen de trabajos".
Las máquinas creadas en Kiva y Rethink se han diseñado y construido ingeniosamente para trabajar con personas, haciéndose cargo de las tareas que los humanos no suelen querer hacer o aquellas que no se nos dan especialmente bien. Están diseñados específicamente para potenciar la productividad de estos trabajadores. Y resulta difícil ver cómo incluso estos robots que son cada vez más sofisticados podrían sustituir a los humanos en la mayoría de los trabajos de fabricación e industriales a corto plazo. Pero los trabajos administrativos y algunos trabajos profesionales podrían ser más vulnerables. Eso es porque la unión de inteligencia artificial y macrodatos empieza a dar a las máquinas una capacidad de razonar más parecida a la humana para resolver muchos tipos de problemas nuevos.
Aunque solo se trate de que la economía está sufriendo un periodo de transición, para muchos éste resulta muy doloroso.
En los suburbios del norte de la ciudad de Nueva York, IBM Research está llevando la computación superinteligente a los dominios de profesiones como la medicina, las finanzas o el servicio de atención al cliente. Los esfuerzos de IBM han dado lugar a Watson, un sistema informático conocido sobre todo por haber ganado a los campeones humanos del concurso televisivo Jeopardy! en 2011. Esa versión de Watson se encuentra ahora en una esquina de un gran centro de datos en las instalaciones de investigación de la empresa, acompañada de una brillante placa que conmemora sus días de gloria. Mientras, los investigadores del complejo ya están probando nuevas generaciones de Watson en medicina, donde la tecnología podría ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades como el cáncer, a evaluar a los pacientes y a prescribir tratamientos.
A IBM le gusta denominarlo computación cognitiva. Básicamente, Watson usa técnicas de inteligencia artificial, procesado y análisis de lenguaje natural avanzados, y cantidades ingentes de datos extraídos de fuentes específicas para la aplicación concreta (en el caso de la sanidad son revistas médicas, libros de texto e información recogida de los médicos u hospitales que usen el sistema). Gracias a estas técnicas innovadoras y a una gran potencia de computación, el sistema puede producir rápidamente "consejos", por ejemplo, la información más reciente y relevante que sirva para guiar el proceso diagnóstico de un médico y las decisiones relativas al tratamiento.
A pesar de la sorprendente capacidad del sistema para darle sentido a todos esos datos, Watson aún está en sus inicios. Aunque tiene capacidades rudimentarias para "aprender" de patrones específicos y evaluar distintas posibilidades, está lejos de tener el tipo de juicio e intuición que suelen ser necesarios en un médico. Pero IBM también ha anunciado que empezará a vender los servicios de Watson a los centros de llamadas para atención al cliente, que no suelen necesitar un juicio humano tan sofisticado. IBM explica que las empresas alquilarán una versión actualizada de Watson para usarla como "agente de atención al cliente" que responde a preguntas de los consumidores. Ya ha firmado acuerdos con varios bancos. La automatización no es nada nuevo en los centros de llamadas, evidentemente, pero la capacidad mejorada de Watson para el procesado del lenguaje natural y su habilidad para tirar de grandes cantidades de datos, sugieren que este sistema podría hablar claramente con los clientes, y ofrecerles consejos específicos incluso sobre preguntas técnicas y complejas. Resulta fácil imaginarlo sustituyendo a muchos agentes humanos en su nuevo campo.
Perdedores digitales
La disputa sobre si la automatización y las tecnologías digitales son responsables en parte de la falta de trabajos actual ha puesto el dedo en la llaga para muchas personas preocupadas por su propio trabajo. Pero esta solo es una consecuencia de lo que Brynjolfsson y McAfee creen que es una tendencia más generalizada. Afirman que la rápida aceleración del progreso tecnológico ha ampliado mucho la brecha entre los ganadores y los perdedores económicos, la desigualdad en los ingresos sobre la que se han preocupado numerosos economistas durante décadas. Señalan que las tecnologías digitales tienden a favorecer a las "superestrellas". Por ejemplo, alguien que crea un programa de ordenador para automatizar la preparación de los impuestos podría ganar millones o miles de millones de dólares al mismo tiempo que elimina la necesidad de innumerables contables.
Las nuevas tecnologías están "entrando en el terreno de las habilidades humanas de una forma sin precedentes", afirma McAfee, y muchos trabajos de clase media están en el punto de mira; se ven afectados incluso trabajos que exigen una cualificación relativamente alta en medicina, educación o derecho. "La zona media parece estar desapareciendo", añade. "La superior y la inferior se están separando claramente". Aunque la tecnología sea solo un factor, según McAfee, ha sido uno "poco apreciado", y es probable que sea cada vez más significativo.
No todo el mundo está de acuerdo con las conclusiones de Brynjolfsson y McAfee, sobre todo con la opinión de que el impacto de los últimos cambios tecnológicos quizá sean algo distinto a lo que ya hayamos visto. Pero resulta difícil ignorar su aviso de que la tecnología está ampliando la brecha de ingresos entre quienes la dominan y todos los demás. Y aunque la economía solo esté pasando por una transición parecida a otras que ya ha sufrido, es extremadamente dolorosa para muchos trabajadores y habrá que enfrentarse a eso de alguna manera. Katz, de Harvard, ha demostrado que Estados Unidos prosperó a principios del siglo XX en parte porque la educación secundaria empezó a ser accesible para muchas personas en un momento en el que el empleo agrícola se estaba acabando. El resultado, al menos hasta la década de 1980, fue un aumento de los trabajadores educados que encontraban trabajo en los sectores industriales, aumentando sus ingresos y reduciendo las desigualdades, La lección de Katz: las consecuencias dolorosas a largo plazo para la fuerza de trabajo no siguen inevitablemente de los cambios tecnológicos.
El propio Brynjolfsson afirma que no podría concluir que el progreso económico y el empleo se hayan separado para siempre. "No sé si podremos recupera os, pero espero que podamos", afirma. Pero eso, sugiere, dependerá de nuestra capacidad para reconocer el problema y tomar medidas como aumentar la inversión en la formación y educación de los trabajadores.
"Tuvimos suerte y la productividad creciente tiró de todo lo demás durante gran parte del siglo XX", sostiene. "Muchas personas, sobre todo los economistas, llegaron a la conclusión de que así era como funcionaba el mundo. Yo solía decir que si nos encargábamos de la productividad, todo lo demás se encargaría de sí mismo ; era la estadística económica más importante. Pero eso ya no es cierto". Y añade "Es uno de los oscuros secretos de la economía: el progreso tecnológico sirve para hacer crecer la economía y crear riqueza, pero no existe ninguna ley económica que afirme que todo el mundo se beneficiará de ello". En otras palabras, en la carrera contra la máquina es probable que algunos ganen mientras muchos otros pierden.