En un comentario reciente, Dani Rodrik (uno de los principales expertos del mundo en economía del comercio y del desarrollo) explica por qué se convirtió en un «escéptico de las manufacturas», después de mucho tiempo de considerar la producción industrial como la clave del crecimiento económico.
Ya que la industria manufacturera tradicional no puede absorber a 1500 millones de trabajadores «en ocupaciones que no requieran formación universitaria ni estén expuestas a la economía internacional a través del comercio o la deslocalización», es necesario priorizar modelos de crecimiento basados en los servicios.
Auméntense las oportunidades en comercio minorista, hostelería y gastronomía, y el consumo de la clase media generará mejoras de productividad.
Pero este análisis en general no tiene en cuenta el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la productividad humana.
Por todas partes hoy ya se está viendo un aumento silencioso de la productividad como resultado de la aplicación de la IA a servicios con uso intensivo de mano de obra, de modos que no requieren ni presuponen formación universitaria.
Esta tendencia es muy evidente en la India, que puede servir de ejemplo respecto de cómo armonizar el «escepticismo manufacturero» con el persistente afán de industrialización de los gobiernos africanos y del sur y sudeste asiático.
El crecimiento basado en servicios en la India no es mero resultado de una expansión de los sectores minorista y hotelero.
Las herramientas algorítmicas han generado una transformación radical de las operaciones, mediante la optimización de inventarios, la fijación dinámica de precios, la previsión de demanda y la coordinación de cadenas de suministro.
Es así que un emprendimiento minorista formal en Bangalore o Bombay hoy es muy diferente de una tienda de los años noventa, no porque los empleados tengan un mayor nivel educativo, sino porque los algoritmos los han vuelto más productivos.
La misma dinámica se puede observar incluso entre vendedores ambulantes y otras microempresas.
Hoy que plataformas como Flipkart B2B y JioMart ofrecen a los comerciantes informales herramientas de previsión de demanda y optimización de compras basadas en IA, un pequeño verdulero provisto de un dispositivo móvil puede anticipar lo que querrán los clientes, abastecerse según ese conocimiento y obtener márgenes inalcanzables hace tan solo cinco años.
Podemos establecer un paralelo con otro momento de la historia industrial.
En los años sesenta, un trabajador textil surcoreano producía tal vez cincuenta veces más tela que su homólogo indio, no porque fuera más capaz, sino porque el telar era mejor.
Ahora la IA está haciendo lo mismo por los vendedores ambulantes, los trabajadores del comercio minorista y los pequeños agricultores.
La gran diferencia es que dar acceso a estas herramientas es mucho más sencillo.
Se pueden desplegar con mucha más facilidad que las fábricas, y funcionan con estructuras informales ya existentes, en vez de demandar una reorganización industrial a gran escala.
Una consecuencia de esta diferencia es que tal vez no importe que 1500 millones de trabajadores permanezcan en sectores no transables con bajos niveles de cualificación.
Incluso con las pautas ocupacionales actuales puede haber un aumento de productividad.
Ya está comprobado que un pequeño agricultor provisto de un «asesor agronómico digital» en África Oriental o el sur de Asia puede lograr una mejora media de la productividad del 30 % sin necesidad de más tierra o educación formal.
Una verdulera que use herramientas de IA sencillas para optimizar inventarios y precios puede duplicar sus ingresos en dieciocho meses.
La principal limitación al crecimiento de la productividad no es tecnológica, sino institucional.
Poner las nuevas herramientas al alcance de los trabajadores demanda su localización a los idiomas nativos, accesibilidad para personas sin conocimientos digitales avanzados, modelos de negocio que puedan sostenerse con márgenes mínimos e integración con los sistemas financieros informales.
Y sobre todo, los gobiernos también deben garantizar que estos sistemas funcionen en una arquitectura inclusiva de acceso abierto.
Si las plataformas de comercio electrónico dominantes aplican tarifas abusivas para extraer el excedente generado por la optimización de inventarios, los márgenes tan arduamente conseguidos por el vendedor ambulante irán a parar a los balances de las empresas.
Tal vez cumplir todos estos requisitos no sea fácil, pero es factible.
Conclusiones similares se aplican a la industria manufacturera.
Aunque competir por un lugar en las cadenas de valor mundiales de la industria moderna requiere habilidades complejas, la IA introduce cambios fundamentales en la ecuación.
Una fábrica de ropa ya no necesita 500 trabajadores con una variedad de habilidades; le bastan 50 trabajadores complementados por sistemas de control de calidad con visión artificial, planificación de la producción según la demanda y optimización logística.
Ya hay emprendimientos de este tipo en Bangladés y Vietnam.
Por supuesto que los escépticos señalarán el desplazamiento inmediato de los otros 450 trabajadores.
Pero no hay que pasar por alto la transformación económica más amplia que se habrá puesto en marcha.
Conforme fábricas hiperproductivas amplíen su producción y reduzcan los costos unitarios, movilizarán un vasto ecosistema de empleos no fabriles (desde la coordinación de cadenas de suministro hasta la distribución) con capacidad para reabsorber mano de obra a gran escala.
La paradoja de la productividad que identifica Rodrik (el hecho de que más empleo en el sector fabril ya no implica crecimiento de la productividad) es real, pero no insoluble.
Cuando pequeños fabricantes informales obtienen acceso a herramientas de control de calidad, coordinación de cadenas de suministro y planificación «justo a tiempo» basadas en IA, pueden lograr niveles de productividad que antes solo estaban al alcance de grandes fábricas integradas.
Respalda este argumento el deficiente desempeño económico de México bajo el TLCAN.
El problema no es que los fabricantes mexicanos no pudieran competir, sino que la difusión de la tecnología no llegó a los emprendimientos de pequeña escala e informales.
Hubo una expansión de fábricas, pero al no haber herramientas y tecnologías de plataforma adecuadas, los trabajadores quedaron atrapados en tareas de montaje con bajos márgenes.
Las mismas tecnologías pueden reducir las necesidades de capital humano en muchos otros sectores.
Aunque es verdad que la India debe buena parte de su crecimiento en el sector servicios a contar con una numerosa población angloparlante y haber hecho inversiones tempranas en infraestructura informática, modelos similares se pueden replicar en otros lugares.
Gracias a los avances en traducción mediante IA, ya no se necesitan ingenieros angloparlantes para desplegar herramientas de agricultura digitales allí donde la gente habla amárico, swahili o telugu.
De modo que la cuestión de si en los países pobres el crecimiento basado en servicios es más factible que la industrialización es irrelevante.
La viabilidad solo depende de la disponibilidad de mecanismos de mejora de la productividad.
En el siglo XX, eso era sinónimo de acceso a maquinaria industrial.
Pero hoy es sinónimo de acceso a herramientas de IA en idiomas locales que puedan funcionar sin conexión a la red a un costo mínimo por transacción.
Por supuesto, la generalización de esas herramientas no será automática.
La mayor parte de la inversión en IA hoy está concentrada en economías con altos niveles de cualificación y remuneración.
Pero esto no obedece a una ley económica, sino a decisiones políticas.
La pregunta que deben responder los gobiernos es si tratarán la IA localizada y al alcance de los trabajadores informales como una infraestructura (similar a la electrificación rural o a las autopistas) o como un lujo solo para ricos.
Si los países en desarrollo invierten en ampliar el acceso a IA y a las herramientas digitales relacionadas, el crecimiento basado en la industria manufacturera y el crecimiento basado en servicios pueden coexistir.
Un agricultor que use IA para mejorar sus rendimientos podrá alcanzar ingresos de clase media sin abandonar la agricultura, y un vendedor ambulante podrá hacer lo mismo sin entrar a trabajar para una gran empresa organizada.
No hay necesidad de que la industria manufacturera sea el motor del crecimiento; basta su coexistencia con servicios formales e informales potenciados por la IA.
Tal vez esta visión sea menos glamurosa que la historia de la industrialización de Asia Oriental, pero tiene la ventaja de que es factible ya mismo.
El principal desafío es poner en práctica una estrategia estudiada e inclusiva de inversión en infraestructuras que hagan posible el uso de la IA.
La mejor manera de ayudar a esos 1500 millones de personas es ir a buscarlos donde están.
Ravi Venkatesan, presidente de la Alianza Mundial de la Energía para las Personas y el Planeta, es integrante de las juntas directivas de Hitachi y ServiceNow.
Copyright : Project Syndicate, 2026.
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