El canvi tecnològic és un dels principals motors del creixement econòmic i de la millora del nivell de vida. No obstant això, l’impacte que té en el mercat de treball i en la desigualtat salarial continua sent objecte d’un intens debat. La preocupació pel que fa als efectes dels avenços tecnològics en la distribució dels salaris contribueix a l’ansietat social i reforça la percepció que la innovació pot deixar enrere una part important de la població.

En aquest context, un estudi recent (Palomino et al., 2025) analitza les conseqüències distributives del canvi tecnològic en l’economia espanyola durant les dues últimes dècades, de manera que ofereix una nova perspectiva per comprendre aquest fenomen, de gran rellevància, però també complex. Aquest estudi quantifica l’impacte de la tecnologia en la desigualtat a través d’una metodologia innovadora que copsa amb precisió la naturalesa dinàmica de l’automatització. Els resultats són clars: el canvi tecnològic ha estat un factor clau en l’augment de la desigualtat salarial a Espanya.

La principal conclusió de l’estudi és que l’automatització va contribuir de manera decisiva a l’increment de la desigualtat salarial a Espanya entre els anys 2000 i 2019. Per arribar a aquest resultat, s’ha desenvolupat una estratègia empírica que combina la creació d’un índex d’automatització dinàmic i l’anàlisi de regressió amb una minuciosa simulació contrafactual que consisteix a estimar com haurien quedat els salaris si els treballadors no haguessin estat exposats a les tecnologies d’automatització.

La comparació entre l’escenari real i el simulat proporciona resultats clars. Sense automatització, l’índex de Gini –una mesura estàndard de desigualtat– hauria estat un 21,7% inferior el 2019, cosa que reflecteix la importància de l’efecte. L’anàlisi distributiva de la massa salarial revela, a més, un patró de redistribució clar. Sense canvi tecnològic, el 10% dels treballadors amb els salaris més alts haurien acumulat una porció salarial un 4% inferior. Com a contrapartida, els segments mitjans i baixos de la distribució haurien vist incrementada la seva participació. Aquestes dades confirmen que l’automatització ha provocat una transferència de rendes salarials des de la base i la zona mitjana cap a la cúspide de la piràmide.

Un altre dels efectes més significatius de l’automatització és l’ampliació de la bretxa salarial associada a les diferències educatives. L’anàlisi mostra que els treballadors amb un nivell educatiu més elevat han estat menys exposats a l’automatització de les seves tasques i que en molts casos s’han beneficiat de tecnologies que complementen les seves habilitats.

L’estudi estima que, en el període 2000-2019, la prima salarial per educació –la diferència salarial mitjana entre els treballadors amb estudis superiors i els treballadors amb un nivell educatiu baix– hauria estat un 76,6% inferior en un escenari sense automatització. Aquesta conclusió dona suport a la teoria que l’automatització substitueix tasques que abans feien treballadors amb una qualificació mitjana o baixa, al mateix temps que complementa les dels treballadors més formats (Acemoglu i Autor, 2011). Això no tan sols fa créixer la demanda relativa d’aquests últims, sinó que també en reforça la posició negociadora en el mercat laboral, cosa que es tradueix en salaris més elevats.

Tal com es pot observar al gràfic següent, l’impacte advers de l’automatització és sistemàticament més gran per als treballadors amb nivells educatius baixos (línia blau fosc), tant en els homes com en les dones, i en tots els grups d’edat. Per contra, els treballadors amb estudis superiors (línia groga) són els menys perjudicats, i se situen molt per sota de l’impacte mitjà (línia discontínua).

Un dels resultats més notables de l’estudi és que l’automatització ha contribuït a reduir la bretxa salarial de gènere a Espanya. En el període 2000-2019, aquesta bretxa hauria estat aproximadament un 68% més gran sense l’automatització.

L’explicació l’hem de buscar en l’estructura del mercat laboral espanyol. L’automatització ha afectat de manera desproporcionada llocs de treball tradicionalment masculins, sobretot en el sector industrial. Com que se substitueixen tasques en el marc d’ocupacions amb una elevada concentració d’homes, l’impacte salarial negatiu és més gran per a ells en termes relatius, cosa que provoca una convergència en els salaris mitjans d’homes i dones. El gràfic 1 anterior il·lustra aquest punt: per a cada nivell educatiu, les línies corresponents a les dones tendeixen a situar-se per sota de les dels homes, cosa que indica un impacte advers inferior.

No obstant això, l’efecte de la tecnologia no és homogeni segons l’edat. L’anàlisi revela que l’impacte tendeix a ser més negatiu per als treballadors més joves de tots dos sexes. Segons el que s’observa també al gràfic 1, en la majoria de grups, les línies mostren un pendent descendent, cosa que suggereix que els treballadors de més edat han patit menys les conseqüències salarials de l’automatització que els seus companys més joves.

L’estudi també analitza l’impacte de la tecnologia més disruptiva dels últims anys: la intel·ligència artificial (IA). Per al període 2015-2019, en què es van començar a implementar aquestes tecnologies en algunes indústries, es constata que l’exposició a la IA també genera un augment de la desigualtat salarial, tot i que actua a través d’un mecanisme diferent del de l’automatització tradicional.

Mentre que l’automatització tendeix a deprimir els salaris dels treballadors mitjanament qualificats i poc qualificats, els resultats suggereixen que la IA té el potencial d’augmentar els salaris dels treballadors més qualificats. No obstant això, l’efecte net sobre la desigualtat és similar. En un escenari contrafactual sense influència de la IA –mesurada per mitjà de l’índex de Felten–, el 2019 l’índex de Gini hauria estat un 11,3% inferior. 

El gràfic següent mostra com els canvis salarials positius observats (bombolles blaves) es concentren en els salaris elevats amb nivells alts d’IA (gràfic superior) i nivells baixos d’automatització (gràfic inferior). No obstant això, en tots dos casos els canvis salarials negatius (bombolles marrons) es concentren a la zona mitjana de la distribució salarial, tant per a l’automatització com per a l’índex d’IA; per això en tots dos casos la desigualtat salarial augmenta.

A més del canvi tecnològic, l’estudi analitza els efectes d’algunes variables, com ara l’obertura comercial, l’estructura de l’ocupació regional o el poder de mercat de les empreses (els marges de benefici).

S’observa que una obertura comercial més gran i unes taxes regionals d’ocupació més elevades s’associen positivament al creixement salarial. D’altra banda, no sembla que la capacitat d’externalitzar i deslocalitzar activitats econòmiques (offshorability) i els marges de benefici de les empreses hagin tingut efectes significatius ni constants al llarg de tot el període, tot i que aquests efectes sí que s’han observat en subperíodes concrets. En tot cas, l’impacte d’aquests factors és considerablement menys important que el del canvi tecnològic.

Els resultats d’aquest estudi confirmen que els temors relacionats amb la tecnologia, pel que fa a l’impacte que té en la desigualtat, són fonamentats. El canvi tecnològic de les dues últimes dècades ha modificat l’estructura salarial a Espanya: ha exercit un impacte negatiu sobretot a la part mitjana de la distribució salarial i en els treballadors menys qualificats, cosa que ha incrementat la desigualtat salarial. Per tant, deduir que els guanys del canvi tecnològic s’acabaran «filtrant» a tota la societat és una visió que no copsa la complexitat del fenomen. En realitat, els resultats de l’estudi posen en relleu la necessitat de dissenyar polítiques públiques que assegurin que els beneficis de la innovació seran compartits d’una manera més equitativa. 

Per afrontar aquest desafiament, alguns autors han proposat actualitzar els sistemes fiscals desenvolupant nous esquemes de protecció adreçats als col·lectius més vulnerables, a més de redistribuir la càrrega entre capital (els retorns del qual augmentarien, atesa la naturalesa mateixa del progrés tecnològic) i treball. Aquestes mesures mitigarien certs efectes perniciosos del canvi tecnològic, però no resoldrien el problema: la substitució de tasques laborals dutes a terme per humans per noves tecnologies i les relacions de poder que emergeixen d’aquesta interacció. Per això, és urgent facilitar l’adaptació de la força laboral als reptes tecnològics a què s’haurà d’enfrontar la nostra societat en els propers anys. Això milloraria l’ocupabilitat i la posició dels treballadors en els processos de negociació. Per aconseguir-ho, calen inversions sòlides en formació de capital humà i en programes de requalificació, de manera que es puguin aprofitar al màxim els beneficis que comporta la innovació.

ACEMOGLU, D., i AUTOR, D. (2011): «Skills, tasks and technologies: implications for employment earnings», en O. Ashenfelter y D. Card (eds.), Handbook of Labor Economics, vol. 4B, 1043-1171, Elsevier: Ámsterdam.

PALOMINO, J. C. et al. (2025): New Technologies and the rise of wage inequality, ICAE Working Paper, en prensa.