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ientras los líderes empresariales entran al otoño, una confluencia de factores negativos está nublando sus perspectivas sobre la economía. El gran rebote del año pasado ha perdido fuerza, el estímulo se está desvaneciendo y una plétora de datos económicos más débiles está pesando en el sentimiento general. Todo esto se desarrolla delante del telón de fondo de la perniciosa variante delta del coronavirus.

Es comprensible que la desaceleración, los vientos en contra inesperados y el difícil traspaso a los consumidores fomenten las expectativas negativas. Sin embargo, los vientos en contra a los que se enfrentan ahora los consumidores deberían compensarse con los vientos de cola y las fuentes de fortaleza que han construido los hogares. He aquí cinco prominentes preocupaciones y por qué son exageradas.

En primer lugar, aunque las perspectivas económicas se siguen equiparando con la trayectoria de la variante delta, la realidad es que desde el principio la economía se desacopló en gran medida del virus. Esto no sólo fue una función del fuerte estímulo, sino también de la adaptabilidad. Los hogares y las empresas han aprendido a vivir con el virus, y es poco probable que la variante delta deshaga ese aprendizaje. Por ejemplo, incluso cuando los casos y las hospitalizaciones estaban en su punto más alto en Florida, no vimos un retroceso drástico de la actividad económica.

En segundo lugar, aunque el estímulo fiscal a los hogares se desvanece rápidamente, el mercado laboral está en auge. Sorprendentemente, a pesar de las cifras históricas de desempleo, el estímulo ayudó a que los ingresos personales se dispararan en 2020 y principios de 2021. Ahora, con un número récord de puestos de trabajo vacantes y muchas empresas luchando por cubrirlos, los hogares están en una buena posición para reemplazar con empleo y salarios más altos el estímulo que se desvanece, asegurando que el poder de gasto de los consumidores seguirá siendo fuerte.

En tercer lugar, aunque la inflación actual está erosionando las ganancias salariales, es poco probable que dure. El crecimiento de los precios en Estados Unidos sigue pareciendo transitorio (impulsado por la idiosincrasia de una tórrida reapertura y los cuellos de botella de la oferta), mientras que un mercado laboral tenso no volverá fácilmente a las condiciones de holgura. Los prospectos de un ciclo ajustado que proporcione aumentos salariales y de productividad siguen siendo sólidos.

En cuarto lugar, se ha hablado mucho de que la subida de los precios de la vivienda está minando la confianza y los presupuestos de los hogares. Sin embargo, el precio de la vivienda no es lo mismo que el costo de la misma. Considerando que las condiciones de financiación están en niveles históricamente bajos, el índice de asequibilidad de la vivienda se mantiene en línea con los niveles anteriores a la pandemia y es mucho más favorable que en las décadas anteriores a la crisis financiera mundial.

Por último, existe el temor de que el voluble sector de los hogares se repliegue en cualquier momento, y la elevada tasa de ahorro proporciona un cierto respaldo a esa idea. Sin embargo, esa opinión ignora el gran ahorro acumulado, sobre todo en relación con los niveles de riqueza de los hogares que ya son elevados. Esto sugiere que los hogares tienen margen para gastar y llevar más lejos una expansión que ya es fuerte.

Aun así, todas las cosas deben terminar en algún momento, y el ciclo posterior al Covid-19 alcanzará una madurez similar a la de 2019 mucho más rápidamente que cualquier otro ciclo anterior, a medida que los mercados laborales se endurezcan. Conforme el crecimiento se ralentice, la actividad económica probablemente se asentará en niveles que superen las expectativas previas a la pandemia, y ahí es donde debería estar el enfoque operativo. Los líderes empresariales deben hacer una interpretación más amplia de la trayectoria, seguida de una ejecución tranquila.

E

l lanzamiento del modelo R1 de DeepSeek a finales de enero de 2025 provocó un fuerte descenso de las valoraciones del mercado en toda la cadena de valor de la IA, afectando tanto a los desarrolladores de modelos como a los proveedores de infraestructura. Los inversionistas vieron en R1 un competidor poderoso (y económico) frente a los modelos de IA estadounidenses, lo que puso en duda las proyecciones de crecimiento extraordinario que habían justificado las valuaciones elevadas. Sin embargo, para aquellos que han estado atentos, la llegada de DeepSeek (o algo parecido) era inevitable.

Aun así, este es un momento útil para reflexionar sobre hacia dónde se dirige la IA. Más que considerar a DeepSeek R1 como un punto de inflexión, es más útil verlo como un indicador de dónde estamos realmente ahora, y un presagio de lo que está por venir.

He aquí cinco lecciones que los líderes empresariales deberían extraer de este momento.

1. Del reconocimiento de patrones a la resolución de problemas

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) se robaron el protagonismo en 2023 y 2024, pero en 2025 quedaremos asombrados por los sistemas de IA capaces de razonar, planificar y operar de manera autónoma. Esto se debe a que dos tendencias interrelacionadas dominarán el panorama de la IA este año: el auge de los modelos de razonamiento y la llegada de agentes de IA listos para el uso generalizado. Estas capacidades dependen en gran medida del aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés), un método para entrenar a un agente inteligente para que tome una secuencia de decisiones óptimas. Piense en ello como aprender a jugar un videojuego: Cuando acierta en el blanco, salta sobre un abismo o adivina una palabra, gana puntos. A medida que juega, aprende a realizar acciones que son recompensadas.

La última generación de modelos, como GPT-4, era asombrosa para identificar patrones: Se entrenaban con enormes volúmenes de información, la contextualizaban y nos dejaban sin palabras con sus predicciones precisas del siguiente término en una conversación.

DeepSeek R1 es un modelo de razonamiento gratuito, al igual que los modelos ChatGPT o3-mini de OpenAI y Copilot o1 de Microsoft. Estos modelos representan un cambio crucial de la simple predicción de la siguiente palabra a la resolución metódica de problemas que se basa en gran medida del aprendizaje por refuerzo. Gracias a esta capacidad de razonamiento, estos modelos pueden desempeñarse mucho mejor que sus predecesores en tareas específicas, como resolver problemas matemáticos.

Con la capacidad de desglosar y razonar los problemas, los agentes de IA son capaces de aprender a navegar dinámicamente por flujos de trabajo complejos, adaptándose a nueva información a medida que surge en el proceso de realización de tareas, en lugar de limitarse a scripts rígidos y predefinidos. Esto es justo lo que hacemos los humanos en nuestro trabajo diario, como cuando los agentes de servicio al cliente responden consultas, los empleados administrativos organizan horarios y planifican viajes, o los analistas de datos recopilan información, la analizan y redactan un informe.

2. El punto de inflexión económico de la IA

Uno de los grandes titulares en torno a DeepSeek R1 es su supuesto costo de desarrollo de 5.5 millones de dólares. Esta cifra es engañosa. Probablemente solo refleje el costo de una única prueba de entrenamiento, sin incluir los gastos de infraestructura, ingeniería e implementación. Una cifra total que incluyera esos gastos sería mucho más alta, aunque significativamente inferior a las estimaciones de los costos de desarrollo de OpenAI, Anthropic, Google y otros modelos con los que compite R1.

En lugar de centrarnos únicamente en estas cifras, deberíamos prestar más atención a los costos de inferencia, es decir, los gastos asociados al uso real de los modelos una vez que han sido entrenados. El entrenamiento requiere una inversión inicial sustancial, pero los costos de inferencia son cruciales para las aplicaciones empresariales. DeepSeek R1 y otros modelos recientes, incluida la serie de modelos Llama de Meta, han logrado reducciones significativas en estos costos.

Por regla general, la caída de los precios tiende a estimular la competencia y a impulsar la adopción por parte de los usuarios. Basta pensar en la caída de los precios ajustados al rendimiento en mercados de productos electrónicos (teléfonos inteligentes, televisores, ordenadores portátiles) impulsada por el aumento de la eficiencia en la producción de semiconductores. Esta es la Ley de Moore, que impulsa la caída de los precios y el aumento de las tasas de adopción de demasiados productos finales. Lo mismo está sucediendo en la IA.

3. La IA de código abierto y la propietaria coexistirán

Una de las razones por la que deberíamos haber anticipado un desarrollo como DeepSeek R1 es la lógica económica del software de código abierto. Históricamente, los proyectos de código abierto han desafiado a las soluciones propietarias al reducir significativamente los costos, como sucedió con Unix/Linux en la informática empresarial, Android en los sistemas operativos móviles, MySQL en las bases de datos y, por supuesto, Llama en la IA. La ventaja en costos del software de código abierto está bien documentada. Era predecible que la IA siguiera una trayectoria similar.

Las empresas como OpenAI, Alphabet y Anthropic siguen estando a la vanguardia en cuanto a capacidades multimodales, seguridad (parece fácil vulnerar DeepSeek R1) y otros puntos de referencia. Aun así, los modelos de código abierto como DeepSeek R1 han reducido la brecha en el razonamiento basado en texto y han demostrado una eficiencia notable. Su potencial para aplicaciones empresariales se refleja en la decisión inmediata de Microsoft de integrar DeepSeek R1 en Azure. Dado su menor costo y mayor flexibilidad, los modelos abiertos como DeepSeek R1 serán muy atractivos para los usuarios, al igual que los modelos de lenguaje más pequeños como Phi-4 de Microsoft, que han demostrado un gran rendimiento en muchos casos de uso.

Por ahora, todo apunta a un mercado con una amplia gama de participantes, en lugar de un escenario donde un solo actor domine casi todo.

4. La escasez de chips impulsa la innovación algorítmica

Otro aspecto de la reacción ante DeepSeek R1 se ha centrado en la “sorprendente” noticia de que China parece haber alcanzado a Estados Unidos en cuanto a modelos de IA de vanguardia. Las restricciones estadounidenses a la exportación pretendían limitar el acceso chino a los semiconductores más avanzados y preservar el liderazgo estadounidense en la investigación de IA. El hecho de que este enfoque no haya tenido un éxito total no debería ser una gran sorpresa. La necesidad es la madre de la invención. Las limitaciones de chips han llevado a los investigadores chinos a priorizar la eficiencia algorítmica sobre la potencia bruta de cálculo, una estrategia que podría resultar profética a medida que se dispara el consumo de energía de los centros de datos.

5. DeepSeek R1 no lo cambió todo

Dicho todo esto, los principales laboratorios de IA y los gigantes tecnológicos de Occidente (incluidos Microsoft, Meta, Alphabet y Amazon) seguirán invirtiendo a niveles vertiginosos, asegurando que la demanda de GPU e infraestructura de IA de última generación siga siendo alta. Los modelos abiertos no reemplazarán por completo a los propietarios, y es probable que sigamos viendo un consumo inmenso de recursos computacionales en el entrenamiento e inferencia de modelos. Como resultado, la carrera por desarrollar los sistemas de IA más avanzados continuará impulsando la demanda de chips de alto rendimiento e infraestructura en la nube a gran escala, a pesar de que en estos momentos los costos de inversión superan con creces los ingresos de muchas empresas del sector.

Además, los grandes compradores de infraestructura de Occidente están indudablemente preocupados por el riesgo de suministro, ya que la mayoría de los semiconductores avanzados se fabrican en una planta de TSMC ubicada en Taiwán.

Podría decirse que el ritmo del avance de la IA, así como la importancia social y económica de este conjunto de tecnologías, no tiene precedentes históricos. Con el aprendizaje por refuerzo que permite avances en los modelos de razonamiento y los agentes de IA, que a su vez darán lugar a innumerables aplicaciones nuevas, 2025 estará repleto de momentos “DeepSeek”. Se esperan avances continuos, un aumento de los casos de uso en el mundo real y el verdadero inicio de una transformación económica a escala sísmica.

D

ado que la IA generativa tiene la capacidad de mejorar las habilidades en una amplia variedad de categorías de trabajo del conocimiento, surge una pregunta clave: ¿hace que los trabajadores remotos nacionales y extranjeros sean más intercambiables? ¿Podrían, por ejemplo, las empresas estadounidenses sustituir a los trabajadores locales por talentos mejorados con la IA en regiones con menores costos laborales?

Para investigar esto, realizamos una serie de experimentos comparando el rendimiento de trabajadores de Estados Unidos y Sudáfrica en diversas tareas (con y sin ayuda de IA generativa). Elegimos Sudáfrica debido a que cuenta con la infraestructura avanzada necesaria para el trabajo remoto y una población bien educada y angloparlante. Los resultados mostraron que los trabajadores remotos extranjeros que utilizan IA generativa son más intercambiables con los trabajadores nacionales que aquellos que no la utilizan.

Estudio 1: Evaluación de la calidad y productividad del trabajo remoto

Nuestro primer estudio involucró a 200 participantes con educación universitaria, provenientes por igual de Estados Unidos y Sudáfrica, con la mitad de cada grupo utilizando IA generativa para completar tres tareas diferentes:

— La tarea 1 se centró en la comunicación y la sensibilidad cultural, requiriendo que los participantes redactaran un correo electrónico para un cliente potencial.

— La tarea 2 puso a prueba la creatividad, pidiendo a los participantes que crearan un concepto para un anuncio de 60 segundos para una marca global.

— La tarea 3 consistió en calcular las tasas de crecimiento trimestrales a partir de los datos de ventas y analizar las tendencias.

(Estas tareas fueron previamente probadas con un grupo más pequeño y ajustadas en función de la retroalimentación de los participantes).

Evaluamos el rendimiento de los participantes utilizando una rúbrica que medía el profesionalismo, la sensibilidad cultural, la precisión técnica y la velocidad de respuesta. Para analizar los resultados se utilizaron técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y evaluadores humanos.

Resultados e implicaciones

Los hallazgos mostraron que la IA generativa mejoró el rendimiento de los participantes, tanto de Estados Unidos como de Sudáfrica, evidenciando un efecto claro de mejora en todos los tipos de tareas.

La IA generativa redujo el tiempo de finalización de las tareas en un promedio de más del 40% en todos los participantes. No hubo una diferencia significativa en el tiempo ahorrado entre los trabajadores de Estados Unidos y Sudáfrica. Por lo tanto, la IA generativa proporcionó un aumento tanto en la productividad como en la calidad del trabajo en un tiempo significativamente menor.

Estudio 2: Evaluación de la sustituibilidad del trabajo remoto

En un segundo estudio, examinamos directamente la sustituibilidad de los resultados de los trabajadores de Estados Unidos y Sudáfrica desde la perspectiva de evaluadores estadounidenses con educación universitaria. Es decir, buscamos evaluar si estos evaluadores podían distinguir la diferencia entre el resultado de los trabajadores remotos de Estados Unidos y Sudáfrica de nuestro primer experimento.

Los resultados mostraron que los evaluadores no pudieron identificar si el contenido generado con IA provenía de trabajadores remotos de Estados Unidos o Sudáfrica.

Consideramos que esto es una evidencia directa de que la IA generativa hace que los trabajadores remotos extranjeros sean más intercambiables con los trabajadores nacionales y, por ende, más atractivos debido a su costo significativamente menor.

Para evaluar más a fondo la calidad percibida, les pedimos a los evaluadores que calificaran la calidad de cada respuesta en una escala del 1 al 5. Las respuestas asistidas por IA generativa no solo se calificaron como de mayor calidad, sino que también mostraron una menor variabilidad, es decir, la calidad de las respuestas fue más consistente después del uso de IA generativa.

Implicaciones futuras

Esta investigación sugiere que la IA generativa podría marcar un cambio significativo en los patrones de contratación de trabajo remoto. A medida que la IA generativa continúa cerrando las brechas en la calidad de los resultados del trabajo del conocimiento, la ventaja de costos de contratar trabajadores extranjeros se vuelve cada vez más atractiva. El efecto de mejora de la IA generativa aumenta la productividad de todos los trabajadores y, como resultado, fortalece la ventaja competitiva de los trabajadores remotos extranjeros, impulsando a las empresas a ampliar su búsqueda de talento a nivel mundial.

Las organizaciones deben prepararse para la transformación del trabajo remoto impulsada por la IA generativa considerando las siguientes estrategias:

1. Ampliar las reservas de talento.

Los hallazgos de esta investigación demuestran claramente el potencial que tienen las organizaciones para aprovechar la IA generativa y acceder a una reserva de talento global mucho más amplia. Sin embargo, la implementación de este cambio requiere considerar diversos factores:

— Identificación de los puestos adecuados: Si bien la IA generativa puede mejorar la productividad en diversas tareas, es esencial identificar los puestos en los que realmente puede cerrar las brechas geográficas y culturales. Las organizaciones deben realizar evaluaciones exhaustivas de sus necesidades de personal y priorizar los puestos en los que la IA generativa pueda mejorar el desempeño de los trabajadores remotos extranjeros hasta alcanzar los estándares requeridos.

— Replanteamiento de las estrategias de reclutamiento: Las organizaciones deben desarrollar canales sólidos de contratación global, aprovechando las plataformas en línea, las asociaciones internacionales y la experiencia en reclutamiento intercultural. Además, es fundamental adaptar los procesos de selección para dar cabida a diversos orígenes culturales y habilidades lingüísticas.

— Consideraciones legales y éticas: La contratación transfronteriza introduce complejidades legales y éticas relacionadas con leyes laborales, privacidad de datos, impuestos y derechos de propiedad intelectual. Las organizaciones deben garantizar el cumplimiento de las regulaciones pertinentes tanto en su país de origen como en los países donde contratan trabajadores remotos.

— Fomento de la inclusión y la colaboración: Puede ser necesario invertir en herramientas y plataformas de comunicación que superen las brechas geográficas y culturales. Promover la comprensión y la sensibilidad interculturales a través de programas de capacitación y actividades de formación de equipos es importante para la integración exitosa de una fuerza laboral global.

2. Empoderar a los trabajadores con ia generativa.

Las organizaciones desempeñan un papel crucial para facilitar la adopción y el uso efectivo de las herramientas de IA generativa por parte de sus trabajadores, tanto locales como remotos, para mejorar su desempeño y productividad. Esto implica un enfoque integral que abarque orientación personalizada, recursos adaptados y apoyo continuo.

Orientación personalizada y apoyo:

— Identificación de las necesidades individuales: Las organizaciones deben evaluar las necesidades individuales de los empleados y las brechas de habilidades para brindar orientación personalizada sobre la mejor manera de utilizar las herramientas de IA generativa en sus funciones. Esto puede implicar la identificación de aplicaciones de IA específicas relevantes para sus tareas o proporcionar recomendaciones personalizadas para aprovechar las capacidades de la IA.

— Capacitación y formación: Se pueden utilizar programas integrales de capacitación y formación para garantizar que los empleados comprendan las funcionalidades y los beneficios potenciales de las herramientas de IA generativa, incluyendo instrucciones claras, tutoriales y ejercicios prácticos para facilitar la adopción.

— Mentoría y apoyo: Establecer sistemas de mentoría o apoyo puede ayudar a los empleados a superar los desafíos y maximizar los beneficios de la IA generativa en sus flujos de trabajo. Esto podría implicar emparejar a usuarios experimentados con aquellos que son nuevos en la tecnología, o proporcionar acceso a canales de soporte dedicados para la resolución de problemas y orientación.

Recursos y herramientas personalizadas:

— Selección de herramientas de IA relevantes: Las organizaciones deben elegir cuidadosamente herramientas de IA generativa alineadas con sus objetivos y necesidades de los empleados, garantizando que cuenten con soluciones eficaces para sus tareas y responsabilidades específicas.

— Plataformas de intercambio de conocimientos: La creación de plataformas o comunidades internas de intercambio de conocimientos puede facilitar el intercambio de las mejores prácticas sobre el uso eficaz de las herramientas de IA generativa. Estas plataformas pueden fomentar un entorno de aprendizaje colaborativo donde los empleados pueden beneficiarse de las experiencias de los demás y optimizar su uso de la IA.

La integración estratégica de la IA generativa en las estrategias de desarrollo del talento puede ayudar a las organizaciones a obtener beneficios significativos, incluido un mayor acceso al talento global, una mayor productividad de los trabajadores y una fuerza laboral más adaptable y resiliente. Sin embargo, es esencial considerar las implicaciones éticas, legales y prácticas para una implementación exitosa. A medida que la IA generativa siga evolucionando, las organizaciones que adapten proactivamente sus estrategias de talento estarán mejor posicionadas para prosperar en un panorama global cada vez más competitivo.

P

ocos personajes son más enigmáticos o incomprendidos que Masayoshi Son, el multimillonario fundador y CEO de SoftBank, el conglomerado japonés de tecnología y medios.

He aquí ocho lecciones clave que los líderes de Oriente y Occidente pueden aprender de él:

1. Convierta la adversidad en ventaja

Masayoshi Son nació en 1957 en las afueras de un barrio marginal, el segundo hijo de una familia coreano-japonesa (zainichi) que vivía bajo un alias japonés en un intento por evitar la discriminación.

Son es (y siempre ha sido) un forastero que no permitió que los demás lo descartaran. Ha utilizado su estatus de segunda clase como una poderosa fuerza motivadora para superar la adversidad y convertirse en un campeón tecnológico mundial.

2. Persista

La carrera de Son es un ejemplo de reinvención perpetua. Comenzó como distribuidor de software, pero luego se dedicó a la banda ancha e Internet móvil en Japón. Posteriormente, adquirió Sprint en Estados Unidos y, seis años después, se fusionó con T-Mobile, creando una “tercera fuerza” en la industria de las telecomunicaciones del país.

Son nunca aceptó un “no” por respuesta.

3. Construya un puente entre Oriente y Occidente

Son no inventó, controló ni poseyó una tecnología revolucionaria. En cambio, como alguien que domina el japonés y el inglés, ha actuado durante muchos años como un puente entre los Estados Unidos y Asia, y como puerta de entrada a los mercados masivos de Japón y China.

4. Busque mentores y aprendices

El encanto y la confianza de Son le hicieron ganarse desde muy joven la simpatía de una sucesión de empresarios e ingenieros veteranos. Todos quedaron cautivados por su capacidad para proyectar una visión optimista y centrada en la tecnología del futuro. Cada uno se convirtió en un mentor y colaborador.

5. Apueste a lo grande o vuelva a casa

Son es el maestro del apalancamiento. SoftBank figura regularmente entre las diez empresas más endeudadas del mundo. Su estrategia preferida es pedir dinero prestado para poder pagar en efectivo a precios que la mayoría consideraría exorbitantes, pero que él consideraría una ganga a largo plazo.

6. No deje que el amor supere la lógica

Aunque podemos aprender mucho de los triunfos de Son (Yahoo!, Alibaba, ARM), también podemos extraer lecciones de sus mayores errores (WeWork, Wag y WebVan). Cuando se concentra, puede ser un operador formidable, pero lo más habitual es que sea una criatura entusiasta y, a veces, culpable de credulidad. Es particularmente propenso al “síndrome del fundador”, enamorándose tanto de un empresario carismático como Adam Neumann, de WeWork, que no pone a prueba adecuadamente su estrategia y liderazgo.

7. Tenga cuidado con los mercenarios

Son ha dependido durante mucho tiempo de intermediarios para que lo ayuden a salir de Japón. A medida que SoftBank crecía, contrató a una serie de personas de alto perfil. Con el tiempo, su presencia comenzó a cambiar la cultura de SoftBank, no siempre para mejor. El negocio se volvió más feroz y estallaron luchas internas. Son se mostró impotente, lo que no es precisamente un ejemplo de liderazgo gerencial.

8. Enfóquese en el futuro

Ahora, con 67 años, Son sigue siendo un líder del que espero que sigamos aprendiendo. En 2024, realizó dos inversiones por un valor de 2,000 millones de dólares en Open AI, de Sam Altman. Ahora está vendiendo otras posiciones de su cartera para poder destinar el dinero a objetivos de «IA profunda».

E

n vista de los cambios radicales que se avecinan en Washington D.C., resulta tentador pronosticar el fin de las iniciativas de sostenibilidad en todo el país. Parece probable que Estados Unidos vuelva a retirarse del Acuerdo de París. Además, las políticas federales están prácticamente garantizadas para favorecer la expansión de la producción nacional de combustibles fósiles.

A pesar de estos obstáculos, la sostenibilidad seguirá vigente y crecerá por varias razones.

Las ciudades y los estados liderarán

En ausencia de la acción federal, la historia muestra que las ciudades y los estados de Estados Unidos dan un paso al frente para llenar el vacío en temas de sostenibilidad. Esto quedó claramente demostrado durante la primera presidencia de Donald Trump. Basta con observar la Ley Local 97 de la ciudad de Nueva York, una política climática histórica que impone límites de carbono a los grandes edificios a partir de este año. Esta ley se aprobó en 2019 como contrapeso a la retirada de Estados Unidos del Acuerdo de París durante el primer mandato de Trump.

Este sentimiento continúa. Después de las elecciones de noviembre, 350 alcaldes estadounidenses renovaron su compromiso con la acción climática en previsión de una retractación federal. Las ciudades y estados inclinados hacia el Partido Demócrata, con siete gobernadores demócratas más que en 2017, volverán a tomar el bastón de mando en temas de sostenibilidad en los próximos cuatro años.

China impulsará la demanda de sostenibilidad

A pesar de ser el mayor emisor de carbono del mundo, el crecimiento de China en el ámbito de la sostenibilidad sigue liderando a nivel mundial. Casi la mitad de la capacidad solar y eólica del mundo ya reside en China, y se están construyendo 339 gigavatios más de esta energía renovable. Esto significa que dos tercios de la nueva energía solar y eólica del mundo tendrán lugar en China, superando al siguiente país más cercano, Estados Unidos, por un factor de nueve a uno.

El riesgo climático moverá los mercados

El negacionismo climático no frenará la creciente perturbación provocada por fenómenos meteorológicos extremos. Es difícil ignorar los titulares diarios sobre temperaturas, inundaciones e incendios que baten récords, y que causan disrupciones económicas y humanas a un ritmo letal e insostenible. Desde 1980, la National Oceanic and Atmospheric Administration de Estados Unidos ha realizado un seguimiento de los fenómenos meteorológicos que causan daños anuales por un valor de 1,000 millones de dólares o más, totalizando más de 2.7 billones de dólares durante ese periodo. Con la escala y el alcance de la perturbación climática creciendo cada año, el riesgo es un factor innegable con el que deberán lidiar los mercados financieros.

Implicaciones para las empresas

Las empresas deben hacer frente a estas tendencias para cumplir con las normativas y mantenerse competitivas. Al mismo tiempo, los inversionistas están observando los mismos problemas y no ceden terreno. El acceso al capital sigue estando en juego. Morgan Stanley informa que el 77% de los inversionistas particulares se centra en cuestiones medioambientales, y el 57% asegura que su interés ha aumentado en los últimos dos años.

No renuncie a los 2 grados centígrados

Europa ha luchado constantemente por el objetivo del Acuerdo de París de mantener el aumento de la temperatura global por debajo de los 2 grados centígrados. Eso no cambiará. Estados Unidos ciertamente dio un paso adelante en los últimos cuatro años, y aunque puede que retroceda, no puede arrastrar a toda la nación. Veinticuatro estados y territorios de Estados Unidos siguen comprometidos con el Acuerdo de París, lo que representa el 54% de su población y el 57% de su economía.

La sostenibilidad será diferente en los próximos cuatro años, pero no desaparecerá.

E

stados Unidos tiene el sistema de salud con peor desempeño entre todos los países de ingresos altos. Incluso los estados con mejores resultados están por detrás de países como Francia, Alemania, Reino Unido y Australia.

Estas son las conclusiones de un estudio exhaustivo del Commonwealth Fund, que comparó el sistema de salud de Estados Unidos con el de otras nueve naciones (Australia, Canadá, Francia, Alemania, Países Bajos, Nueva Zelanda, Suecia, Suiza y Reino Unido). Con base en factores como el acceso a la atención médica, los resultados de salud, la eficiencia administrativa, el proceso de atención y la equidad, Estados Unidos quedó en último lugar en términos generales, y en último o penúltimo lugar en cuatro de estas cinco grandes categorías.

Los datos comparables entre los estados de Estados Unidos y los nueve países de referencia son limitados, sin embargo, existen dos indicadores clave: la esperanza de vida al nacer y la mortalidad evitable, que la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define como las muertes que podrían haberse evitado mediante intervenciones de salud pública eficaces o una atención médica oportuna y de alta calidad.

En 2021 (los datos comparables más recientes), la esperanza de vida en los cinco estados estadounidenses que obtuvieron mejores resultados en este indicador oscilaba entre 79.9 años en Hawái y 79 en Nueva York. La esperanza de vida más corta entre los nueve países de ingresos altos en el análisis del Commonwealth Fund fue de 80.4 en el Reino Unido.

¿Por qué ni siquiera los mejores estados de Estados Unidos pueden superar a la mayoría de los países de ingresos altos, que gastan mucho menos per cápita en servicios de salud? Los problemas comienzan con la cobertura de seguros. Todos los países de ingresos altos, excepto Estados Unidos, cubren a todos sus residentes. Los estados estadounidenses con mejores resultados en términos de esperanza de vida tienen tasas de personas no aseguradas de entre el 3% y el 6%, en comparación con aproximadamente el 8% a nivel nacional. Sin embargo, un rango del 3% al 6% no equivale a una cobertura universal.

Otro problema es la calidad de la cobertura. En Estados Unidos, los altos costos de coseguros y deducibles disuaden a muchos estadounidenses asegurados de recibir atención médica, lo que resulta en gastos significativos de bolsillo. Los estados con mejores resultados tienden a tener un gasto de bolsillo menor al promedio nacional del 7.3% de los ingresos, pero estas cifras pueden llegar al 3.4% de la mediana de los ingresos estatales en Minnesota (3,195 dólares en 2022), uno de los estados estadounidenses con mejores resultados. En contraste, la mayoría de los demás países de ingresos altos imponen límites más estrictos al gasto de bolsillo.

Un tercer problema es la falta de atención primaria en Estados Unidos. Un indicador del acceso a la atención primaria es si los encuestados dicen tener una fuente regular de atención. El 87% de los estadounidenses afirma tenerla, en comparación con el 90% o más en la mayoría de los demás países de ingresos altos. En los estados estadounidenses con mejores resultados, la proporción es superior al promedio nacional, aunque sigue estando por debajo de las tasas de los países comparables.

Por supuesto, hay más factores que influyen en la calidad de la atención médica en los Estados Unidos (además de los servicios de salud). La pobreza, la falta de vivienda, la inseguridad alimentaria, la violencia armada y la desigualdad socioeconómica, dificultan que el sistema de salud de Estados Unidos compita con el de otros países de ingresos altos.

Dada su riqueza colectiva, sofisticación tecnológica y gasto, Estados Unidos debería liderar los resultados de atención médica a nivel mundial, no rezagarse. Sin embargo, su sistema de salud lo frena.

B

ajo el sistema actual de reconocimiento sindical en Estados Unidos, formar un nuevo sindicato es un proceso arduo que conlleva desafíos reales. Requiere una amplia organización entre los compañeros de trabajo, y difiere entre el sector privado y el sector público. Para quienes trabajan en el sector privado, la Junta Nacional de Relaciones Laborales (NLRB, por sus siglas en inglés) supervisa el proceso de certificación.

A continuación, se detallan los pasos generales que deberá seguir para solicitar una elección de la NLRB.

Paso 1: Reúna a suficientes personas para que lo representen.

Para demostrar que hay suficientes personas comprometidas con la formación del sindicato, usted y sus compañeros de trabajo deben decidir primero quiénes se unirán para negociar colectivamente.

Normalmente, se le pedirá a cada persona interesada en la representación sindical que firme un documento legal llamado tarjeta de autorización sindical. La legislación laboral exige que al menos el 30% de la unidad de negociación propuesta firme una tarjeta antes de que la NLRB celebre una elección.

Paso 2: Exija reconocimiento.

Una vez que el 30% de la unidad de negociación propuesta haya firmado una tarjeta de autorización sindical, puede solicitar a la NLBR que celebre y supervise una elección. Si tiene tarjetas firmadas por el 50% de sus pares, puede acercarse a su empleador y solicitarle que reconozca voluntariamente a su sindicato como la unidad legal de negociación.

Si su empleador está de acuerdo, la NLBR certificará su sindicato sin necesidad de una elección. Sin embargo, históricamente, la mayoría de los empleadores no han aceptado voluntariamente.

Paso 3: Celebre una elección.

Si su empleador se niega a reconocer a su sindicato (una acción que está dentro de sus derechos), usted puede presentar una petición a la NLRB e intentar seguir adelante. En este escenario, la NLRB supervisaría una elección de representación sindical.

Si la mayoría de los votos emitidos están a favor de la sindicalización, la NLRB certifica su sindicato como el representante exclusivo de esa unidad de negociación, y le ordena a usted y a su empleador que comiencen las negociaciones.

Qué esperar inmediatamente después de formar un sindicato

Si logra formar su sindicato, usted y sus compañeros de trabajo habrán ganado el derecho a la negociación colectiva.

He aquí un par de cosas que debe tener en cuenta cuando comience a ejercer sus derechos.

1. Su sindicato debe tener una agenda clara.

Aunque históricamente los sindicatos han utilizado su poder para negociar mejores salarios y condiciones laborales, muchos trabajadores jóvenes tienen prioridades y demandas que van más allá de esto.

Al decidir qué cuestiones priorizar y cuándo hacerlo, tenga en cuenta que no todos sus colegas tendrán las mismas prioridades o preocupaciones. Parte del trabajo de un sindicato es generar consenso entre individuos o grupos con prioridades divergentes, así como proporcionar un mecanismo para tomar decisiones grupales efectivas.

2. Debe estar preparado para enfrentar cierta resistencia.

Es probable que enfrente alguna resistencia por parte de su empleador. Si bien, en esencia, la legislación laboral prohíbe a los empleadores discriminarlo a usted o a sus pares, algunas empresas infringen la legislación laboral cuando responden a la sindicalización. Tenga en cuenta que, aunque la legislación laboral prohíbe que los empleadores tomen represalias en su contra, denunciarlos tiene riesgos. La aplicación de estas leyes suele ser lenta, y las sanciones a menudo son demasiado débiles para servir como elementos disuasorios.

Para cualquiera que decida seguir adelante con los pasos mencionados anteriormente y formar un nuevo sindicato, tenemos un último consejo: sea resiliente. Si pierde en la etapa de elección, no se desanime ni disuelva el grupo. Siga generando solidaridad para intentarlo de nuevo en el futuro.

L

os años electorales se han caracterizado tradicionalmente por un incremento de la incertidumbre política, que típicamente vuelve a niveles más bajos tras conocerse los resultados. Los partidos opositores tienen diferentes puntos de vista sobre una serie de políticas económicas que afectan el crecimiento, los riesgos y la rentabilidad de las empresas.

Pero ¿2024 es comparable con otros años electorales en Estados Unidos? ¿Podemos dar por hecho que la incertidumbre económica y política disminuirá después de noviembre?

No necesariamente. Independientemente del resultado electoral, hay muchos desafíos fiscales por delante, y las soluciones a estos problemas no son nada claras. Teniendo en cuenta la singularidad del ciclo electoral de 2024, los gerentes deben considerar los siguientes factores al planificar las decisiones de inversión:

Si la incertidumbre en materia de política monetaria disminuirá después de noviembre

La pandemia obligó a la Reserva Federal (Fed) a implementar políticas de flexibilización cuantitativa para prevenir una crisis financiera. Posteriormente, la presión inflacionaria global obligó a la Fed a mantener altas tasas de interés. Sin embargo, debido a su doble mandato de promover el máximo empleo y precios estables, la Reserva Federal también debe intentar evitar una recesión. Queda por ver si logrará un “aterrizaje suave”, y si la economía podrá adaptarse a los recortes de las tasas de interés sin provocar un nuevo aumento inflacionario. Los gerentes no deben pasar por alto los efectos de las decisiones de política monetaria sobre la carga de deuda pública estadounidense. Las tasas elevadas aumentan el costo del servicio de la deuda soberana del gobierno, amplificando aún más la incertidumbre en torno a la política fiscal.

Cómo afectan las tasas de interés y la disponibilidad de crédito a su negocio

Los sectores de bienes de consumo, construcción de viviendas y automóviles, que dependen de un modelo de negocio de “compre ahora y pague después”, son extremadamente sensibles a los costos por intereses, ya que los consumidores consideran principalmente las obligaciones mensuales del servicio de la deuda al tomar decisiones de compra.

Cómo afecta el estancamiento político y los cierres gubernamentales a su empresa

Las empresas que dependen de la infraestructura gubernamental (como las aerolíneas y el turismo) y las organizaciones que brindan servicios a los clientes en función de la financiación gubernamental (como las capitales estatales y los parques nacionales) son altamente vulnerables a estos eventos crediticios.

Cuánto depende su organización de las políticas gubernamentales

Cada estancamiento político y su posterior compromiso tienen el potencial de cambiar las políticas gubernamentales relacionadas con impuestos y aranceles, restricciones a las importaciones, subsidios gubernamentales, derechos mineros y disponibilidad de recursos. Los gerentes deben evaluar su dependencia de dichas políticas en términos de cómo afectan la rentabilidad y el crecimiento de su empresa.

Cómo afectan los ciclos políticos a la valoración de acciones y al costo del capital

Los mercados bursátiles están en máximos históricos, sin embargo, esto se debe principalmente a un puñado de gigantes tecnológicos cuyas valoraciones han alcanzado niveles sin precedentes. A nivel agregado, los mercados bursátiles parecen muy tranquilos y estables, pero existe una corriente subyacente de extrema inestabilidad a nivel de acciones individuales, muchas de las cuales no se han recuperado desde la COVID-19.

Cómo afectará la polarización política a las iniciativas verdes

Empresas de todo el mundo han puesto en marcha iniciativas ecológicas para responder a las demandas de sus inversionistas y clientes, y es probable que tengan que enfrentarse a maniobras intermitentes. Por ejemplo, la Comisión de Bolsa y Valores (SEC, por sus siglas en inglés) emitió recientemente una nueva normativa para la divulgación de riesgos relacionados con el clima en los informes anuales. La normativa ha sido impugnada en varios tribunales, pero actualmente se encuentra en un punto muerto a la espera de su resolución.

Además, las empresas podrían enfrentarse a regulaciones contradictorias, y el resultado de las elecciones presidenciales podría cambiar la posición de Estados Unidos con respecto al Acuerdo de París. Los eventuales desacuerdos políticos entre Estados Unidos y otros países podrían afectar la comercialización de productos de exportación estadounidenses.

La incertidumbre política en los años electorales es un hecho. En un año electoral típico, la incertidumbre se atenúa después de las elecciones, y los gerentes deben planificar sus decisiones de inversión para aprovechar este ciclo de incertidumbre. Sin embargo, este año podría ser diferente, y los gerentes deben estar preparados para una incertidumbre continua tras las elecciones.