La paradoja de la productividad se refiere a la desaceleración del crecimiento de la productividad en Estados Unidos en los años 1970 y 1980 a pesar del rápido desarrollo en el campo de la tecnología de la información (TI) durante el mismo período. El término fue acuñado por Erik Brynjolfsson en un artículo de 1993 ("La paradoja de la productividad de la TI") [1] inspirado en una frase del premio Nobel Robert Solow : "La era de la informática se puede ver en todas partes, menos en las estadísticas de productividad". [2] Por esta razón, a veces también se la conoce como la paradoja de Solow.
La paradoja de la productividad inspiró muchos esfuerzos de investigación para explicar la desaceleración, pero luego desapareció con el renovado crecimiento de la productividad en los países desarrollados en la década de 1990. Sin embargo, las cuestiones planteadas por esos esfuerzos de investigación siguen siendo importantes en el estudio del crecimiento de la productividad en general, y volvieron a cobrar importancia cuando el crecimiento de la productividad se desaceleró nuevamente en todo el mundo desde la década de 2000 hasta la actualidad. Por lo tanto, el término "paradoja de la productividad" también puede referirse a la desconexión más general entre las tecnologías informáticas poderosas y el débil crecimiento de la productividad. [3]
La paradoja de la productividad de los años 1970 y 1980 se ha definido como una "discrepancia percibida entre las medidas de inversión en tecnología de la información y las medidas de producción a nivel nacional". [4] Brynjolfsson documentó que el crecimiento de la productividad se desaceleró a nivel de toda la economía estadounidense, y a menudo dentro de sectores individuales que habían invertido fuertemente en TI, a pesar de los espectaculares avances en potencia informática y la creciente inversión en TI. [1] Se observaron tendencias similares en muchas otras naciones. [5] Mientras que la capacidad informática de los EE. UU. se multiplicó por cien en los años 1970 y 1980, [6] el crecimiento de la productividad laboral se desaceleró de más del 3% en los años 1960 a aproximadamente el 1% en los años 1980. Esta paradoja percibida fue popularizada en los medios por analistas como Steven Roach y más tarde Paul Strassman.
Muchos observadores no están de acuerdo en que exista una "paradoja de la productividad" significativa y otros, si bien reconocen la desconexión entre la capacidad de TI y el gasto, la consideran menos una paradoja que una serie de suposiciones injustificadas sobre el impacto de la tecnología en la productividad. En este último punto de vista, esta desconexión es emblemática de nuestra necesidad de comprender y hacer un mejor trabajo de implementación de la tecnología que se pone a nuestra disposición, en lugar de ser una paradoja arcana que por su naturaleza es difícil de desentrañar.
Algunos señalan paralelismos históricos con la máquina de vapor y la electricidad , donde los dividendos de una tecnología disruptiva que mejoraba la productividad se cosecharon sólo lentamente, con un retraso inicial, a lo largo de décadas, debido al tiempo requerido para que las tecnologías se difundieran en el uso común, y debido al tiempo requerido para reorganizarse en torno a la nueva tecnología y dominar su uso eficiente. [7] [8] Al igual que con las tecnologías anteriores, una cantidad extremadamente grande de inversiones iniciales de vanguardia en TI fueron contraproducentes y demasiado optimistas. [9] Algunas ganancias modestas basadas en TI pueden haber sido difíciles de detectar en medio de la aparente desaceleración general del crecimiento de la productividad, que generalmente se atribuye a uno o más de una variedad de factores no relacionados con TI, como las crisis del petróleo, el aumento de la regulación u otros cambios culturales, una disminución hipotética de la calidad de la mano de obra, un agotamiento o desaceleración hipotéticos de la innovación no relacionada con TI y/o una coincidencia de problemas específicos del sector. [10]
Este fenómeno inspiró varias hipótesis que explican la paradoja.
Las hipótesis de medición errónea de la paradoja de la productividad se centran en la idea de que las estimaciones de la producción real durante este período sobreestiman la inflación y subestiman la productividad, porque no tienen en cuenta las mejoras de calidad de los bienes de TI y de los bienes en general. El gobierno de Estados Unidos mide la productividad comparando las mediciones de la producción real de un período a otro, lo que hace dividiendo las mediciones de la producción nominal de cada período en un componente de inflación y un componente de producción real. Los cálculos del PIB real del gobierno de Estados Unidos no tienen en cuenta la inflación directamente, y durante los años setenta y ochenta estos cálculos estiman la inflación a partir de la observación del cambio en el gasto total y el cambio en el total de unidades consumidas de bienes y servicios a lo largo del tiempo. Esto representaba con precisión la inflación si los bienes y servicios consumidos en las mediciones de la producción permanecían relativamente iguales de un período a otro, pero si los bienes y servicios mejoraban de un período a otro, el cambio en el gasto caracterizaría el gasto de los consumidores en mejoras de calidad como inflación, lo que sobreestima la inflación y subestima el crecimiento de la productividad. Los cálculos posteriores del PIB compensan parcialmente este problema utilizando métodos de regresión hedónica , y estos métodos estiman que el precio real de las computadoras mainframe solamente desde 1950 hasta 1980 puede haber disminuido más del 20% por año. Estas disminuciones de precios implícitas estimadas son indicaciones de la escala del crecimiento de la productividad que falta en las mediciones de la producción. Estos problemas de medición, así como los problemas de medición con los nuevos productos, siguen afectando la medición de la producción y la productividad en la actualidad. [11] [1]
Las hipótesis de redistribución y disipación de beneficios se basan en la idea de que las empresas pueden realizar inversiones en TI que sean productivas para ellas al captar más riqueza disponible en su sector, pero que no creen más riqueza en ese sector. Algunos ejemplos de este tipo de inversiones en TI podrían ser las inversiones en investigación de mercados, marketing y publicidad. Estas inversiones ayudan a las empresas a competir para quitarles participación de mercado a las empresas que realizan menos inversiones en TI, pero no mejoran la producción total del sector en su conjunto. [1]
La mala gestión de las hipótesis de TI sugiere que las inversiones en TI en realidad no son productivas a nivel de empresa, pero que los responsables de la toma de decisiones están realizando las inversiones de todos modos. Estas hipótesis sugieren que los responsables de la toma de decisiones a nivel de empresa realizan inversiones en TI independientemente de los beneficios de costo y productividad de las inversiones debido a la dificultad de cuantificar las ganancias de productividad de TI. [1]
Otros economistas han hecho una acusación más controvertida contra la utilidad de las computadoras: que palidecen en insignificancia como fuente de ventaja de productividad cuando se las compara con la Revolución Industrial , la electrificación, las infraestructuras (canales y vías fluviales, ferrocarriles, sistema de carreteras), la producción en masa fordista y el reemplazo de la energía humana y animal por máquinas. [12] El alto crecimiento de la productividad ocurrió desde las últimas décadas del siglo XIX hasta 1973, con un pico entre 1929 y 1973, para luego disminuir a los niveles de principios del siglo XIX. [13] [14]
Sin embargo, la hipótesis de que la TI era fundamentalmente improductiva se debilitó a principios de la década de 1990, cuando se aceleró el crecimiento de la productividad total de los factores en los Estados Unidos. Desde el año 2000 hasta los datos más recientes de 2022, la industria de la tecnología de la información fue una de las que registró el crecimiento de productividad más rápido. [15]
Gordon J. Bjork señala que la productividad manufacturera continuó aumentando, aunque a un ritmo menor que en décadas anteriores; sin embargo, las reducciones de costos en la manufactura redujeron el tamaño del sector. Los sectores de servicios y gobierno, donde el crecimiento de la productividad es muy bajo, ganaron participación, lo que arrastró hacia abajo la cifra general de productividad. Como los servicios gubernamentales se cotizan al costo sin valor agregado, el crecimiento de la productividad gubernamental es casi cero como un artefacto de la forma en que se mide. Bjork también señala que la manufactura utiliza más capital por unidad de producción que el gobierno o los servicios. [16]
La hipótesis de los "rezagos debidos al aprendizaje y al ajuste" (rezagos) explica la paradoja de la productividad como la idea de que las ganancias de producción y productividad derivadas de la inversión en TI se materializan mucho después de que se realiza la inversión, de modo que cualquier observación de producción y productividad de los decenios de 1970 y 1980 no observará esas ganancias. Las encuestas a ejecutivos, así como los estudios econométricos, indicaron que podrían pasar entre dos y cinco años hasta que las inversiones en TI tengan algún impacto en las organizaciones que las realizaron. Los rezagos en los beneficios de TI también podrían desacelerar las inversiones en TI, ya que las observaciones de los costos y beneficios marginales a corto plazo de las inversiones en TI podrían parecer irracionales. [1] Las inversiones en TI también podrían requerir inversiones de capital complementarias para ser completamente productivas. [7] Las observaciones posteriores de aumentos de productividad en la década de 2000 pueden deberse a efectos de rezago de las inversiones en TI en el período de 1970 a 1990. [17]
A finales de los años 1990, se empezaron a ver algunas señales de que la productividad en el lugar de trabajo había mejorado gracias a la introducción de las TI, especialmente en Estados Unidos. De hecho, Erik Brynjolfsson y sus colegas descubrieron una relación positiva significativa entre las inversiones en TI y la productividad, al menos cuando estas inversiones se hacían para complementar los cambios organizacionales. [18] [19] [20] [21] Una gran parte de las ganancias de productividad fuera de la industria de equipos de TI se han producido en el comercio minorista, mayorista y financiero. [22] Se podría decir que el salto de productividad relacionado con las TI en los años 1990 resolvió la paradoja original en favor de las explicaciones del desfase en los beneficios de la productividad. [5] [8]
Hubo una desaceleración adicional en el crecimiento de la productividad en los Estados Unidos y los países desarrollados desde la década de 2000 hasta la de 2020; a veces, la desaceleración más reciente se conoce como la desaceleración de la productividad , el rompecabezas de la productividad o la paradoja de la productividad 2.0 . La desaceleración de la productividad de la década de 2000 a 2020 se ha definido en términos de un menor crecimiento de la productividad del mundo desarrollado , especialmente en los EE. UU., en este período en comparación con el período entre las décadas de 1940 y 1970, y el período entre 1994 y 2004. [23] A veces, esta desaceleración de la productividad se analiza en el contexto de la IA y otros avances modernos de TI de manera similar a la paradoja de la productividad de las décadas de 1970 y 1980. [24] Además, muchas de las explicaciones hipotéticas de la paradoja de la productividad de las décadas de 1970 y 1980 siguen siendo relevantes para el debate sobre la paradoja de la productividad moderna.
Las nuevas hipótesis de medición errónea son conceptualmente similares a las hipótesis de medición errónea de las décadas de 1970 y 1980 de la paradoja de la productividad en el sentido de que todavía se centran en la idea de que las estimaciones de la producción real sobreestiman la inflación y subestiman la productividad; sin embargo, las nuevas hipótesis de medición errónea examinan fuentes adicionales de error de estimación, como los efectos de la producción de añadir productos nuevos, nunca antes vistos. Al igual que en las décadas de 1970 y 1980, las mediciones de productividad estadounidenses modernas posteriores a la década de 2000 se producen comparando las mediciones de la producción real de un período a otro, lo que hacen dividiendo las mediciones de la producción nominal de cada período en un componente de inflación y un componente de producción real. Como antes, los cálculos del PIB real del gobierno estadounidense no tienen en cuenta la inflación directamente, sino que estiman la inflación a partir de la observación del cambio en el gasto total y el cambio en las unidades totales consumidas de bienes y servicios a lo largo del tiempo. Sin embargo, estos nuevos métodos de cálculo de la inflación compensan los problemas de medición que se habían planteado anteriormente con los métodos de regresión hedónica , pero siguen sin tener en cuenta los efectos de la inflación sobre el producto que tiene la introducción de nuevos productos. Si los bienes y servicios existentes mejoraran de un período a otro, las estimaciones de regresión hedónica podrían producir una estimación de lo que los consumidores pagarían por las mejoras de calidad y reducir las estimaciones de inflación en esas cantidades. Sin embargo, si aparecen nuevos bienes y servicios en un sector en un período de tiempo, el dinero adicional que los consumidores pagarían por la creación de esos nuevos bienes y servicios no se refleja en la estimación de la inflación; el gasto adicional observado por los consumidores en ese sector se mide como inflación y no se atribuye a los nuevos bienes y servicios en este caso. Por lo tanto, los cálculos modernos de la producción real caracterizarán el gasto de los consumidores en nuevos productos y servicios, así como cualquier gasto en mejoras de calidad que no se refleje en los modelos de regresión hedónica, como inflación, lo que sobreestima la inflación y subestima el crecimiento de la productividad. [11] [1]
Las nuevas hipótesis de retraso son básicamente las mismas que las hipótesis de retraso más antiguas, pero se centran en los efectos de retraso de las diferentes tecnologías nuevas y las diferentes formas en que la tecnología puede mejorar la productividad. Los beneficios de productividad de las inversiones en TI a mediados de la década de 1990 tienden a provenir de su capacidad para mejorar la cadena de suministro, las operaciones administrativas y de extremo a extremo. Se espera que los beneficios de productividad de las inversiones en TI posteriores a la década de 2000 provengan de las operaciones de front-office y las introducciones de nuevos productos. [25]
Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson y Price (2014) estudiaron los beneficios de la productividad de las TI en la industria manufacturera y descubrieron que "hay... poca evidencia de un crecimiento más rápido de la productividad en las industrias con uso intensivo de TI después de fines de los años 1990. En segundo lugar, y más importante, en la medida en que hay un crecimiento más rápido de la productividad laboral... esto se asocia con una disminución de la producción... y una disminución aún más rápida del empleo". [26] De hecho, hasta la mitad del crecimiento del gasto en atención médica en los EE. UU. es atribuible a los costos de la tecnología. [27]
Las computadoras y los teléfonos móviles se citan continuamente como los mayores reductores de la productividad en el lugar de trabajo debido a las distracciones. [28]
A pesar de las grandes expectativas que se tienen de las ventas minoristas en línea, los costes de manipulación y transporte de artículos individuales y de pequeñas cantidades pueden compensar los ahorros que supone no tener que mantener tiendas físicas . [29] Las ventas minoristas en línea han demostrado ser exitosas en el caso de artículos especiales, artículos de colección y productos de mayor precio. Algunos minoristas y agregadores de aerolíneas y hoteles también han tenido un gran éxito.
El comercio en línea ha tenido un gran éxito en los sectores bancario, de reservas de aerolíneas, hoteles y alquiler de automóviles, por nombrar algunos.
{{cite news}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )