Por Canuto  

El Departamento de Trabajo de EE. UU. busca acuerdos con empresas tecnológicas para obtener señales más rápidas sobre cómo la inteligencia artificial transforma el empleo, en un momento de preocupación por la precisión y credibilidad de las estadísticas oficiales.
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  • Keith Sonderling, secretario interino de Trabajo, afirmó que el gobierno busca datos de empresas tecnológicas para complementar las estadísticas laborales.
  • La iniciativa pretende identificar con mayor rapidez cambios en la contratación, las habilidades y la adopción de IA.
  • La BLS enfrenta menores tasas de respuesta y cuestionamientos sobre sus revisiones, aunque los resultados de búsqueda no confirman todos los detalles del borrador.

El Departamento de Trabajo de Estados Unidos busca recurrir a algunas de las mayores empresas tecnológicas para seguir con mayor rapidez el efecto de la inteligencia artificial sobre el empleo y la contratación. El secretario interino de Trabajo, Keith Sonderling, ha sido presentado por el Departamento de Trabajo como funcionario interino, mientras que información pública también señala que el presidente Donald Trump lo nominó para ocupar el cargo de forma permanente. Según la cobertura citada, la administración cerró o procura cerrar acuerdos de intercambio de datos con compañías como OpenAI, Google, Meta y Amazon, cuyos registros podrían mostrar cómo se adopta la IA dentro de las empresas y qué ocupaciones podrían cambiar.

La iniciativa responde a una dificultad concreta: la economía puede transformarse más rápido que los sistemas estadísticos diseñados para describirla. Las encuestas y reportes oficiales ofrecen información esencial para gobiernos, empresas, inversionistas y bancos centrales, pero no siempre captan en tiempo real cuándo una compañía empieza a automatizar tareas, modifica sus contrataciones o crea nuevas funciones vinculadas con la IA.

Los datos que el gobierno no tiene

“La conclusión es, y he sido transparente al respecto, que el gobierno no tiene los datos”, afirmó Sonderling durante un evento organizado por el Forum Club of the Palm Beaches, según la fuente original del informe. El funcionario dijo que el Departamento de Trabajo había firmado memorandos de entendimiento con empresas tecnológicas para conocer mejor el uso actual de la IA y las expectativas corporativas sobre su futura expansión.

Sonderling señaló que la información decisiva se encuentra principalmente en las compañías que ya desarrollan o implementan estas herramientas. “¿Quién tiene los datos? Las grandes empresas tecnológicas y las grandes empresas Fortune 500, que son las que realmente se verán más afectadas por esto”, dijo, al explicar por qué el gobierno busca complementar sus fuentes tradicionales con registros del sector privado.

El objetivo no consiste únicamente en contar cuántos puestos desaparecen o se crean, sino en observar cómo cambia la demanda de habilidades dentro de las organizaciones. Los datos privados podrían ofrecer señales sobre la adopción de sistemas de IA, las áreas donde las empresas esperan utilizarlos y los tipos de trabajadores que podrían beneficiarse o enfrentar una transformación de sus tareas.

Sonderling aseguró que los hallazgos de esta colaboración se harán públicos, aunque la información disponible no detalla el alcance exacto de cada acuerdo, los formatos de los datos ni el calendario para publicar resultados. Esa promesa será relevante para evaluar si el proyecto mejora la comprensión del mercado laboral sin sustituir las reglas metodológicas y la independencia que se esperan de las estadísticas oficiales.

Una presión adicional sobre la BLS

La Oficina de Estadísticas Laborales, conocida como BLS, recopila y publica los datos de empleo y de inflación que influyen en los mercados financieros y sirven de referencia para las decisiones de tasas de la Reserva Federal. Por esa razón, cualquier demora o pérdida de precisión en la medición del empleo puede afectar la lectura que hacen los responsables de política monetaria sobre la fortaleza de la economía.

La BLS enfrenta además tasas de respuesta cada vez más bajas en sus encuestas, una tendencia que puede dificultar la identificación de cambios relevantes en el mercado laboral. La incorporación de información empresarial no eliminaría ese problema, pero podría entregar indicadores complementarios sobre contratación, reorganización de puestos y adopción tecnológica antes de que esas tendencias aparezcan con claridad en los informes tradicionales.

“Para que la Fed pueda determinar las mejores tasas de interés, si subirlas o bajarlas, necesita datos precisos de la BLS”, sostuvo Sonderling. El argumento conecta directamente la discusión sobre IA con los mercados, porque una medición incompleta de la productividad o del empleo podría complicar las decisiones sobre inflación, crecimiento y condiciones financieras.

La evidencia disponible apunta a que Kevin Warsh ocupa actualmente la presidencia de la Reserva Federal y que la institución creó grupos de trabajo para analizar, entre otros asuntos, nuevas fuentes de datos y el empleo. Esto refuerza el interés institucional por obtener indicadores más oportunos, aunque no demuestra por sí mismo que la iniciativa del Departamento de Trabajo y los grupos de la Fed formen parte de un mismo programa.

El debate sobre despidos y nuevos empleos

Sonderling comparte el escepticismo general de la administración Trump frente a la idea de que la IA esté a punto de provocar pérdidas generalizadas de puestos de trabajo. “Vas a ver más aumento de empleos. Vas a ver que se crean nuevos empleos”, afirmó el funcionario, quien presentó la expansión tecnológica como un proceso capaz de generar oportunidades además de sustituir determinadas tareas.

La postura oficial pone el énfasis en la transición de habilidades, más que en un escenario de destrucción laboral masiva. Sin embargo, la existencia de nuevos empleos no garantiza que los trabajadores desplazados puedan acceder rápidamente a ellos, porque la transición puede exigir capacitación distinta, movilidad geográfica o experiencia que no coincide con la disponible en las ocupaciones afectadas.

Como parte de su respuesta, la administración apuesta fuertemente por los aprendizajes para preparar a los trabajadores ante los cambios asociados con la IA. Sonderling dijo que existen actualmente 530.000 aprendices registrados activos, una cifra que coloca al gobierno aproximadamente a mitad del camino hacia la meta de aprendizaje establecida por Trump.

Los datos que aporten las empresas podrían influir en la forma de orientar esos programas de capacitación, siempre que permitan identificar necesidades concretas y no solo tendencias generales. Para los trabajadores y empleadores, la utilidad de la iniciativa dependerá de que la información se convierta en señales comprensibles sobre competencias, ocupaciones y sectores, en lugar de quedar limitada a informes agregados difíciles de aplicar.

Credibilidad, revisiones y riesgo político

El secretario interino reconoció que la BLS enfrenta un problema de credibilidad ante una parte del público. Sonderling mencionó una gran revisión a la baja publicada después de las elecciones de 2024, que mostró que el crecimiento del empleo durante la era de Biden había sido más débil de lo informado inicialmente, y afirmó que ese ajuste “realmente dañó la credibilidad” de la agencia. No obstante, una de las referencias consultadas cuestiona que la BLS hubiera publicado una revisión de cifras de empleo el 15 de noviembre de 2024, por lo que el detalle exacto de esa afirmación debe tratarse con cautela.

El funcionario dijo que asumió el compromiso de reformar el proceso y explicar con mayor transparencia cómo se realizan algunas revisiones y cómo se elaboran los datos de empleo. Una comunicación más clara puede ayudar a que el público entienda que las estadísticas se actualizan cuando llegan nuevas respuestas o mejores estimaciones, aunque la transparencia por sí sola no resolverá las preocupaciones sobre independencia institucional.

La discusión se desarrolla después de que Trump despidiera el verano pasado a la comisionada de la BLS, Erika McEntarfer, a quien acusó sin pruebas de manipular los datos. Economistas de distintas posiciones políticas advirtieron entonces que la interferencia política podría debilitar la confianza en las cifras de la agencia, precisamente cuando los mercados necesitan referencias estables para valorar la economía estadounidense.

A principios de este mes, el Senado confirmó como comisionado a Brett Matsumoto, un economista de larga trayectoria en la BLS. Durante su audiencia, Matsumoto dijo a los senadores que el público necesita saber que las decisiones de la agencia están impulsadas por la ciencia y no por la política, una definición que será puesta a prueba tanto por las revisiones futuras como por la integración de datos empresariales.

Qué puede cambiar con la información privada

Los acuerdos con las tecnológicas pueden ayudar a llenar vacíos de información, pero también abren preguntas sobre comparabilidad, privacidad y dependencia institucional. Cada empresa puede medir la adopción de IA con criterios distintos, por lo que la BLS tendría que establecer métodos para convertir registros heterogéneos en indicadores consistentes y verificables.

El acceso a datos corporativos tampoco significa que el gobierno obtendrá una fotografía completa de toda la economía. OpenAI, Google, Meta y Amazon tienen una influencia importante en la tecnología y en grandes cadenas empresariales, pero las conclusiones deberán distinguir entre las compañías que adoptan IA de manera intensiva y aquellas que avanzan más lentamente o no participan en los acuerdos.

La publicación de los resultados será el siguiente punto de observación para medir la seriedad del proyecto. Si los datos ofrecen señales anticipadas sobre contratación y uso de IA, podrían complementar los informes oficiales y mejorar la reacción de los responsables de política económica; si aparecen sin metodología suficiente, podrían alimentar las mismas dudas que pretenden resolver.

El desafío central consiste en modernizar la medición laboral sin sacrificar independencia, transparencia ni rigor. En una economía donde la IA puede alterar tareas, habilidades y decisiones de contratación antes de que esos cambios aparezcan en las encuestas, disponer de mejores datos será tan importante como interpretar correctamente sus límites.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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