Esta contradicción entre innovaciones potenciales revolucionarias y una productividad más débil se conoce como la paradoja de la productividad. ¿Cómo pueden las estadísticas de la productividad ser tan decepcionantes en una era de disrupciones tecnológicas como coches autónomos, big data o inteligencia artificial? La pregunta es clave porque el retraso en el crecimiento de la productividad conlleva a la caída del producto interior bruto y a un crecimiento de las ganancias corporativas más pobre, que generalmente, reduce el crecimiento de los precios de las acciones.
Desde la crisis financiera, las estadísticas de la productividad apuntan a una tendencia común. La productividad laboral de EEUU ha crecido, de media, un 0,8% anualmente desde 2010 comparado con el 2.9% de la última década y el 1.8% de los últimos cincuenta años (ver gráfico 1). La misma historia es generalmente cierta en los países de la OCDE (ver gráfico 2). Este descenso es preocupante porque el progreso tecnológico es un conductor clave para el crecimiento potencial a largo plazo.
“La productividad es el resultado del aumento salarial. Y la productividad es clave también para nuestros estándares de vida”, comentó Andy Haldane, el economista jefe del Banco de Inglaterra, en un discurso el 28 de junio. El estancamiento de los salarios reales y el crecimiento de la productividad “es casi sin precedentes en la era moderna, una ‘década perdida’ y sumando”, dijo Haldane.
El fracaso de la tecnología para impulsar la productividad también se conoce como la paradoja de Solow, después de la publicación de una reseña de un libro en julio de 1987, en la que el premio nobel de economía Robert Solow señaló el hecho de que una revolución tecnológica se extendió de manera simultánea a “todas partes…por una desaceleración del crecimiento de la productividad”.
Varios economistas culpan a las nuevas tecnologías de limitar el aumento de la productividad mientras generan altas expectativas. Existen tres explicaciones potenciales para esta falta de correspondencia entre la realidad estadística y las expectativas. O somos demasiado optimistas sobre el impacto potencial de la innovación, o demasiado pesimistas sobre la productividad medida, o un poco de ambas cosas.