La Paradoja de la Desigualdad en la Era de la Disrupción

Abstract

La digitalización es la fuerza de cambio existente tras la revolución tecnológica de nuestros tiempos. La capacidad humana de capturar información del entorno, convertirla en una secuencia codificada de bits, procesarla y transmitirla instantáneamente ha transformado las bases de la economía y de la sociedad. Una oleada de tecnologías disruptivas, de base digital, están llegando a la vez, realimentándose entre ellas (internet of things, big data, inteligencia artificial, 3D printing). La resultante puede ser un mundo de abundancia, casi utópico. Sin embargo, la desigualdad y el conflicto parece extenderse en las economías avanzadas. El presente artículo pretende profundizar en las causas de los desequilibrios económicos y sociales que genera el nuevo capitalismo digital, e introduce un modelo teórico basado en cuatro fuerzas financieras y económicas que permiten entender los desequilibrios creados.

La revolución digital

La digitalización está en el origen de la profunda transformación que está sufriendo la economía y la sociedad en el siglo XXI. La capacidad humana de capturar información del entorno, convertirla en una secuencia codificada de bits, procesarla y transmitirla instantáneamente ha cambiado las bases de la economía y de la sociedad. La digitalización ha revolucionado el modo cómo trabajamos, cómo consumimos, cómo producimos, y cómo nos relacionamos. Según McKinsey, 12 tecnologías disruptivas, de naturaleza digital, están llegando simultáneamente, “cambiando el sistema operativo de la sociedad y de la economía globales” (Dobbs et al, 2015). Entre ellas, el internet de las cosas, la impresión 3D, la robótica avanzada, el big data o la inteligencia artificial. La digitalización contribuye a crear nuevas tecnologías, e industrias enteras (como el PC, internet o las comunicaciones móviles). Pero, además, actúa como palanca de aceleración en todos los campos del desarrollo científico y tecnológico. La digitalización permite simular procesos técnicos e industriales, minimizando los plazos y costes de desarrollo de innovaciones. Permite simular experimentos científicos, acelerando el ritmo de avance de la ciencia, e inducir nuevos patrones y leyes a partir de observaciones y de análisis de bases de datos. Los progresos en nuevos materiales o en ciencias de la vida se deben, en parte, al uso y extensión de los sistemas de información. La conexión informática global facilita la difusión de nuevo conocimiento, propagando instantáneamente ideas, invenciones e innovaciones. Quizá la invención del primer microprocesador de Intel, el 4004 (1971) sea el evento más importante, en términos de escala e impacto en vidas humanas, desde el descubrimiento del fuego, la rueda, o la agricultura.

La digitalización es una gran fuerza de progreso positivo. La tecnología digital permite a niños de las zonas más remotas del mundo acceder a fuentes de información casi infinitas (entre ellas, Wikipedia, Amazon o Google). De forma prácticamente gratuita, a través de sus teléfonos móviles. Y acceso a la información significa acceso a la educación. Miles de cursos educativos, como los MOOC, Massive Online Open Courses están disponibles en la red. Las tecnologías digitales, desde la perspectiva del usuario, permiten a las personas en zonas remotas acceder a periódicos y noticias actualizadas, servicios públicos y de salud, banca (cada vez más, las transacciones financieras se pueden realizar a través de teléfonos móviles). Se extiende la venta minorista en línea. Los ciudadanos pueden mejorar su dimensión relacional a través de las redes sociales. Las fronteras del mercado se expanden, y cada vez más personas se incorporan a las economías avanzadas. Según McKinsey (Dobbs et al, 2015), los flujos financieros globales se han multiplicado por 25 desde 1980. La interconexión global no es sólo informática: el acceso a información y la proximidad virtual que genera la digitalización estimulan también los flujos comerciales y humanos. 65 millones de personas emigran a zonas urbanas cada año. Tras toda esta revolución tecnológica, económica y social, existe una fuerza decisiva: la digitalización.

Gracias a la digitalización, la tecnología se halla en una dinámica de crecimiento exponencial (Hagel et al, 2013). La tecnología reconfigura los mercados o crea nuevos segmentos de mercado (Bower & Christensen, 1995). Si en 1990 se hubiera afirmado que “tendríamos toda la información del mundo en nuestros hogares”, dicha idea se hubiera considerado absurda. O, en todo caso, desorbitadamente costosa. La biblioteca más grande del mundo, la del Congreso de Estados Unidos, con 164 millones de libros, tiene un presupuesto de 642 millones de dólares anuales (Library of Congress, 2017). Hoy tenemos toda esa información no sólo en nuestros hogares, sino en nuestros bolsillos. Y prácticamente gratuita. El milagro se debe a la potencia de la famosa “Ley de Moore”, observación empírica predicha por Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel, en 1965, según la cual cada año se doblaría la capacidad de integración de dispositivos en un circuito integrado (Moore, 1965).

Hoy, la Ley de Moore se extiende a todos los campos de la economía, a medida que ésta se digitaliza. Efectos similares se están produciendo en el campo energético, en el cual opera la “Ley de Swanson”, observación similar a la Ley de Moore según la cual los precios de la energía solar caen un 20% cada vez que se dobla la capacidad de la industria (The Economist, 2012). El precio del watt solar ha caído de los 76$ (1976) a los 0,30$ (2015), en un nuevo ejemplo de “ley exponencial”, que ha llevado a la tecnología solar a límites considerados imposibles hasta hace pocos años. En alimentación, la producción agrícola de cereal a igualdad de superficie se ha multiplicado por 4 entre 1930 y 2010 (US Census Bureau, 2012). Avanzamos hacia escenarios de abundancia de datos, información, comunicación, relación, alimentación y energía (Diamandis, 2012). También las nuevas tecnologías médicas evolucionan hacia paradigmas de medicina personalizada, a precios cada vez menores. El coste de la decodificación del ADN humano ha caído a ritmos superiores al de la Ley de Moore (Nature, 2016). La tecnología es una fuerza liberadora de recursos. Gracias a ella, parece que la temida “catástrofe malthusiana” (Malthus, 1888), predicción según la cual la población humana crecería exponencialmente mientras los recursos sólo lo podrían hacer linealmente, llegando a un punto de colapso de la especie, no se va a producir. De hecho, el ritmo de crecimiento de la población se ralentiza, mientras los recursos disponibles crecen, se extienden y se democratizan gracias al cambio tecnológico.

Sin embargo, la digitalización también hace posible la entrada de nuevos competidores que amenazan la vieja economía analógica. Desde grandes plataformas digitales consolidadas (como Amazon, Google, o Facebook) a startups emergentes (como Uber, Airbnb, Pinterest o Lyft). Los gigantes digitales están conquistando el podio de las empresas más capitalizadas del mundo. Poseen grandes economías de escala y alcance, marcas globales y capacidad de realizar inversiones sin precedentes en I+D, en tecnologías como inteligencia artificial. Se están expandiendo a gran número de sectores: Uber ha cambiado el mindset del sector del automóvil, orientándolo hacia su servitización (conversión del producto en un servicio, Vendrell-Herrero (2017)). Twitter, con su inmediatez, está substituyendo la prensa escrita. Google o Facebook amenazan con una disrupción en el sector bancario. Y Amazon se está convirtiendo en la gran interfaz de distribución global.

La digitalización en particular, y la revolución tecnológica en general tienen un aspecto positivo: la tecnología es una formidable fuerza liberadora de recursos (Diamandis, 2012). Un utópico futuro de abundancia es posible. Sin embargo, la digitalización (y sus derivadas, las tecnologías de naturaleza digital), crean “olas de destrucción creativa” (Schumpeter, 1942). La invasión de la vieja economía por modelos de negocio digitales, con la substitución de viejos modelos de negocio, es el ejemplo más claro. Nada parece escapar a la transformación digital: la educación está siendo invadida por las clases on-line, el automóvil se está convirtiendo en un gran PC con ruedas, la industria se digitaliza (bajo el paradigma “Industria 4.0”), el manufacturing mundial cambia sus reglas de juego por la impresión 3D. En Estados Unidos, se está produciendo un auténtico retailing apocalypse debido, en parte, a la eclosión del e-commerce y a la emergencia de Amazon, provocando el cierre de cientos de superficies comerciales (Corkery, 2017). La transición entre dos paradigmas productivos y sociales produce costos: en la transición entre modelos, se producen crisis empresariales y desempleo.

La revolución tecnológica impulsada por la digitalización nos puede llevar a un escenario de abundancia global. El cambio de modelo no parece sencillo. Sin embargo, más allá de los naturales costes de transición entre paradigmas tecnológicos, el nuevo capitalismo digital tiene una serie de características específicas que amenazan este teórico escenario de abundancia. Este trabajo pretende explorar las características del nuevo capitalismo digital para alumbrar los motivos por los cuales una fuerza positiva de progreso, como la digitalización, puede crear perturbaciones indeseadas, y convertirse en una amenaza para el sistema económico, social, y político.

Sobre -reacciones.

La tecnología sigue ciclos de sobreexpectativas (hype cycle), popularizados por la consultora Gartner como un instrumento de uso frecuente por parte de practitioners en gestión tecnológica (Linden and Fenn, 2003; Gartner, 2017). Una tecnología emerge y, si despierta el interés de los medios de comunicación, genera un pico de sobre-expectativas (peak of inflated expectations). En ese momento, el mercado financiero (inversores privados y corporativos) pueden verse atraídos por modelos de negocio sustentados por esa tecnología. Se puede producir una cierta burbuja especulativa: el capital se ve atraído en una espiral de compra y venta de nuevas empresas (muchas de ellas inmaduras), que crece desorbitadamente, finalmente explota y da paso a una “fosa de desilusión” (trough of disillusionment). Esa fosa hunde las expectativas por debajo de las posibilidades reales de la tecnología, que con el tiempo se vuelve más eficiente y va ajustando sus expectativas a las prestaciones reales. Se produce entonces una “pendiente de iluminación” (slope of enlightenment) hasta llegar al régimen permanente de productividad (plateau of productivity). Los ciclos de sobreexpectativas de Gartner están relacionados con las “ondas de Kondratieff”, u “ondas largas” que modelizaron la aparición de crisis cíclicas (Kondratieff, 1925; 1979). De acuerdo con la teoría de Kondratieff, una tecnología con potencial disruptivo (transformador de modelos de negocio y creadora de nuevos mercados) emerge y genera una época inicial de prosperidad. El mercado financiero y los emprendedores se ven atraídos por esa tecnología. Inicialmente, los proyectos son escasos, y la escasez de emprendedores y de capital, genera una mejor selección de iniciativas. Posteriormente, la abundancia de fondos y de emprendedores relaja los mecanismos de selección, y, finalmente, se produce una oleada de fracasos acompañada de rumores negativos sobre la solvencia y oportunidad de la tecnología. El mercado financiero desconfía y se retira, generando primero una fase de recesión en la economía, y posteriormente una posible depresión. Finalmente, la tecnología llega a un estadio permanente de equilibrio, con un ajuste de la demanda y la oferta de capital. Para Kondratieff, toda tecnología transformadora generaría una burbuja financiera y una posterior recesión. Según su modelo, existieron ciclos relacionados con la revolución industrial (hacia 1770); el vapor y los ferrocarriles (hacia 1850); el acero, la electricidad y la producción en masa (hacia 1920); y la informática y las comunicaciones (hacia 1970). Las crisis de 1929 (el famoso crash de Wall Street) y de 2000 (la burbuja dot.com) fueron la expresión recesiva de los ciclos de Kondratieff originados por la producción masiva, y por la emergencia del computador, respectivamente.

Efectivamente, el mercado financiero sobre-reacciona (o reacciona erráticamente) ante tecnologías disruptivas, con ciclos de sobreexpectativas. En 1992, el Congreso de los Estados Unidos, mediante la Scientific and Advanced Technology Act, permitió el uso comercial de Internet, hasta entonces una red pública restringida a usos científicos y militares. Inmediatamente, se lanzaron nuevas iniciativas empresariales para tratar de aprovechar las inmensas posibilidades comerciales del nuevo canal digital. En 1995, se retiraron las últimas restricciones legales al uso comercial de internet (Harris et al, 1996). Aparecieron nuevos modelos de negocio on-line en comercio, publicidad y medios de comunicación, y el capital financiero se vio atraído masivamente por una ola de nuevas empresas digitales (entre ellas, Amazon, Hotmail, Yahoo, o Lycos) en lo que Alan Greenspan (presidente de la Reserva Federal americana) definió como "exuberancia irracional" (término popularizado posteriormente en el libro homónimo del premio Nobel Robert Shiller, 2000). Los precios de las acciones de Yahoo se duplicaron con creces el primer día de su salida a bolsa (abril de 1996), Amazon siguió su rastro y aumentó más del 30% de su valor en un solo día (mayo de 1997) y las operaciones corporativas como la adquisición de Time Warner por American Online (156 bilion , enero de 2000) entraron en la historia de los peores desastres en negocios. Internet, una indudable fuente de progreso positivo para la humanidad, hizo que el sistema financiero global entrara en una especie de alocada espiral especulativa. En marzo de 2000, el NASDAQ llegó a su máximo (5048.2) y, finalmente, la burbuja explotó. Nunca ha llegado de nuevo a este nivel. Para fomentar el crecimiento económico, los bancos centrales inyectaron una liquidez masiva en los mercados, que algunos economistas (Carmassi et al, 2009) han interpretado como origen de la siguiente burbuja (la burbuja de crédito de 2008). La respuesta internacional a la recesión económica causada, entre otros muchos factores, por internet se tradujo en una agresiva política monetaria, abandonando la planificación cuidadosa y las herramientas convencionales en un intento desesperado de corregir y estabilizar la situación. El exceso de liquidez posterior pudo estar en el origen de la nueva crisis de 2008, que generó a su vez nuevas respuestas erráticas y no siempre coordinadas por parte de las autoridades monetarias, y derivó en crisis bancarias, crisis del sector público (la “austeridad”), y crisis políticas y sociales. Internet, una tecnología disruptiva que constituye una fuerza de progreso inigualable, fue una de las causas de una oscilación en los mercados financieros de la cual, casi veinte años después, no nos hemos recuperado. Hoy no es una sola tecnología con potencial disruptivo la que está emergiendo, sino un conjunto de tecnologías digitales, que pueden crear ciclos superpuestos de sobreexpectativas. La posible amenaza de bitcoin, por ejemplo, es un nuevo caso de cómo una tecnología emergente podría llegar a desestabilizar el sistema financiero mundial, como posible exponente de la expansión de criptomonedas; o a generar problemas energéticos por el consumo masivo de sus granjas de minado.

Selección financiera

Según el también premio Nobel Milton Friedman, “la principal responsabilidad social de toda empresa es maximizar el beneficio de sus accionistas”. Dicha afirmación fue publicada en un artículo para New York Times en 1970 (Friedman, reeditado 2007), y se ha convertido en una de las afirmaciones más controvertidas de la historia de la economía. Para Friedman, toda acción y decisión organizativa debía ir conducida a maximizar el valor creado para los accionistas. De forma subsidiaria, las decisiones empresariales crearían valor social: las empresas satisfacían demandas del mercado, y generaban empleo. La “mano invisible” de Adam Smith ya se encargaría de seleccionar de forma espontánea y autónoma aquellas empresas o proyectos con mayor impacto positivo en la sociedad, mediante la sabia elección de sus clientes (aquellas empresas nocivas en el largo plazo, sería eliminadas por las decisiones del propio mercado). Sin embargo, el comportamiento de las empresas no tiene por qué estar alineado con la competitividad de las naciones ni con el bienestar de los ciudadanos en el largo plazo (Mazzucato, 2015). Los principios de Friedman han sido considerados “la idea más estúpida del mundo” (Denning, 2013). Y, especialmente en mercados digitales, aparecen modelos de negocio de bajo riesgo inicial (basados en operativas a través de páginas web), que pueden ser escalados rápidamente a través de canales digitales, y atraer fondos masivos en crecientes movimientos especulativos. Si dichas ideas triunfan, se pueden convertir en empresas globales. Son los famosos “unicornios”. Facebook o Uber son algunos ejemplos. ¿Es social y económicamente óptima una inversión en negocios digitales como los expuestos -al coste de oportunidad de no invertir en otros proyectos con mayor potencial de crear externalidades positivas en el largo plazo-? Las plataformas digitales, como Google, Apple, Amazon, Microsoft y Facebook se encuentran hoy entre las empresas más capitalizadas del mundo. Uber, aplicación móvil para compartir vehículos está valorada por el mercado financiero con un precio superior al de Ford o General Motors u Honda (Chen, 2015) sin haber generado un solo dólar de beneficio. Facebook tiene un valor en el mercado de capitales superior a Daimler, BMW y Volkswagen juntas (The Economist, 2015). Comparando la cifra de negocio de las cinco grandes plataformas digitales (Google, Amazon, Apple, Microsoft y Facebook) con cinco de las mayores empresas manufactureras germanas (Daimler, Siemens, BMW, Volkswagen y Continental) se obtiene un ratio de 1 a 16 en la capacidad de generación de empleo por dólar de valoración financiera en favor de las empresas manufactureras. Dichas empresas han creado históricamente cadenas de valor territoriales, que han generado empleos estables, que han dado lugar a clases medias y, finalmente, sustentado democracias. Hoy, la meca de los grandes monstruos digitales, Silicon Valley, uno de los lugares más ricos del planeta en valor absoluto, es también uno de los máximos exponentes de desigualdad (Rushkoff, 2016)

Substitución

Foxconn, uno de los mayores contract manufacturers, fabricante de iPhones para Apple y Galaxys para Samsung, anunció la substitución de 60.000 empleados por robots, en un plan que puede llegar a afectar a más de 500.000 trabajadores en pocos años (Robotics Tomorrow, 2016). Según Frey & Osborne (2017), en un estudio realizado sobre 700 tareas desempeñadas actualmente por humanos, un 47% de los trabajos en EEUU están amenazados de substitución por máquinas y sistemas digitales en los próximos 20 años. Según McKinsey Global Institute (Bughin et al, 2017), en un estudio realizado en 46 países, el 60% de los empleos actuales tienen al menos un 30% de tareas susceptibles de ser automatizadas. Hacia 2030, entre 400 y 800 millones de empleos pueden ser eliminados, substituidos por sistemas digitales y robots. China puede ser la gran afectada, con 100 millones de puestos de trabajo amenazados por una rápida automatización de procesos. Un tercio de la población activa en EEUU y en Alemania podría necesitar aprender nuevas competencias, readaptarse y buscar nuevos empleos en los próximos diez años. Según Grace et al (2017), los avances en inteligencia artificial permitirán a un robot traducir lenguajes hacia 2024, escribir ensayos en 2026, escribir un best-seller en 2049, substituir a los cirujanos en 2053, y superar a los humanos en la mayor parte de tareas (manuales y cognitivas) hacia 2060.

Entre 1948 y 1973 la productividad de la economía americana se incrementó un 96,7%, generando un incremento similar de salarios (91,3%). Sin embargo, desde 1973 se viene produciendo un desacoplamiento severo entre productividad y salarios: mientras la primera se ha incrementado hasta el 238’7%, los salarios sólo han crecido un 9,0% en los últimos 45 años (Bisven and Mishel, 2015). Una posible lectura es que los incrementos de productividad debidos al cambio tecnológico no son capturados por la masa de asalariados, sino por una minoría de afortunados emprendedores e inversores de éxito. Andy Grove, uno de los fundadores de Intel, alertó sobre la importancia de consolidar actividades de manufactura en EEUU, ante la evidencia de que la economía de startups era poco intensiva en creación de empleo, poniendo como ejemplo de deriva cortoplacista a Silicon Valley (Grove, 2010). Grove alertaba sobre la posibilidad de crear una economía de la desigualdad, liderada por un pequeño segmento de inversores y emprendedores. Para Piketty (2015), EEUU, líder mundial en innovación y tecnología, es paradójicamente una de las sociedades más desiguales en distribución de renta de la historia.

La substitución de humanos por máquinas puede ser la gran causa generadora de desigualdad, que se incrementa en EEUU y en la mayor parte de economías avanzadas (Bughin et al, 2017). El mercado laboral en EEUU está sufriendo una profunda polarización, hacia empleos de alto valor y altas capacidades (high wage, high skill jobs); y empleos de bajo valor y bajas capacidades (low wage, low skill jobs) (Autor, 2010). El reto no está en que los trabajos de especialización media estén condenados, sino en adaptar el mercado de trabajo y la oferta educativa (mediante las oportunas inversiones en capital humano), con estrategias de largo plazo que complementen, más que sean substituidas, por el cambio tecnológico (Autor, 2015)

Singularización

Las empresas digitales concentran el proceso de creación de valor en un único punto: el origen (las actividades de diseño, investigación y desarrollo). Desarrollar un paquete de software (por ejemplo, un nuevo sistema operativo para un ordenador) puede suponer una inversión multimillonaria. Pero la siguiente unidad es una copia a coste cero de la primera. Una superproducción cinematográfica es un proyecto de gran complejidad y coste, pero se puede distribuir a coste cero a través de internet, a cientos de miles de hogares. Un algoritmo digital de atención al cliente (un “bot”) puede requerir coste y tiempo de entrenamiento. Pero una vez preparado e instalado en un servidor informático, puede atender simultáneamente a miles, o cientos de miles, de clientes, por ejemplo en asesoramiento financiero en entidades bancarias. Un cliente más genera coste cero. Un sistema de autoconducción para vehículos será extremadamente sofisticado y caro. Deberá superar infinitas pruebas de calidad. Pero una vez probado y seguro, se podrá incorporar a infinidad de vehículos a coste cero. Es más, cada vehículo contribuirá al aprendizaje del conjunto mediante sistemas de machine learning. Una vez disponemos del plano digital de una pieza, imprimir una unidad más con tecnología 3D tiene coste marginal cero (excepto el coste estructural del material). Cada usuario adicional de una plataforma tecnológica como Facebook o Google genera coste nulo a la empresa, pero contribuye a crear valor incrementando la comunidad de usuarios y proporcionando nuevas fuentes de datos y potenciales clientes a dichas plataformas y a sus clientes (empresas que desean inyectar publicidad a través de canales digitales). Las tecnologías digitales nos llevan a una economía de coste marginal cero. Es la culminación teórica del capitalismo: producir unidades adicionales sin generar costes adicionales. Sin embargo, llegar a este objetivo puede significar también el colapso del propio capitalismo: si el coste marginal tiende a cero, desaparece el principal mecanismo redistributivo de valor: las rentas del trabajo, procedentes de los costes de mano de obra (Rifkin, 2014). Si ellas, no habrá consumo, y el sistema puede colapsar desde la demanda. La automatización y el coste marginal cero nos pueden llevar a un modelo económico virtual, donde las empresas se conviertan, de forma casi íntegra, en entidades digitales que compren, procesen, vendan y tomen decisiones sin intervención humana. La “era productiva” (donde el principal reto era producir con eficiencia) da paso a la “era distributiva”, donde el principal reto es implementar nuevos mecanismos de distribución de la riqueza (Arthur, 2017)

Finalmente, los mercados digitales son sistemas con dinámicas the winner takes it all (“se lo lleva todo el ganador”) (Schilling, 2002). La tendencia al coste marginal cero se complementa con economías de red (Shapiro y Varian, 1998): para una empresa digital, tener un usuario más no implica incremento de costes, pero genera mayores flujos de datos y mayor atracción para un nuevo usuario, que se conecta o comparte la experiencia con una comunidad mayor de usuarios similares. Se produce un efecto de bola de nieve: a mayor número de usuarios, mayor atractivo de mercado, mayor volumen de datos, mejores sistemas de aprendizaje organizativo, y mayores economías de escala y de alcance. Por todo ello, se da un proceso de concentración de poder en unas pocas empresas, cada vez más grandes, con mejores márgenes y mayores posibilidades de atraer talento y realizar mayores inversiones en I+D para nuevas generaciones de sistemas digitales.

Conclusiones

La digitalización está transformando el mundo en positivo. Por primera vez en la historia, la humanidad se puede situar en escenarios de abundancia. Sin embargo, existen una serie de fuerzas que crean perturbaciones negativas en este camino hacia un nuevo paradigma económico y social de orden superior. En este artículo hemos sintetizado estas fuerzas negativas en cuatro: sobrereacción de los mercados financieros, selección financiera cortoplacista, substitución de humanos por máquinas, y singularización del valor creado. Las dos primeras responden a comportamientos cortoplacistas de inversores o del sistema financiero en su conjunto. Las dos últimas se sitúan en la esfera de los verdaderos fundamentos económicos de la nueva economía digital. La siguiente figura sintetiza el modelo teórico presentado. En los próximos años, serán necesarias importantes dosis de liderazgo y de innovación social para compensar los efectos perturbadores de dichas

fuerzas.

Referencias

1. Arthur, B. (2017). Where is Technology taking the Economy? McKinsey Quarterly: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/where-is-technology-taking-the-economy

2. Autor, D. (2010). The polarization of job opportunities in the US labor market: Implications for employment and earnings. Center for American Progress and The Hamilton Project.

3. Autor, D. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3-30.

4. Bisven, J. and Mishel, L. (2015). Understanding the Historic Divergence Between Productivity and a Typical Worker’s Pay. Economic Policy Institute.

5. Why It Matters and Why It’s Real

6. Bower, J. L., & Christensen, C. M. (1995). Disruptive technologies: catching the wave.

7. Bughin, J; Manyika, J and Woetzel, J. (2017) Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute, https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Global%20Themes/Future%20of%20Organizations/What%20the%20future%20of%20work%20will%20mean%20for%20jobs%20skills%20and%20wages/MGI-Jobs-Lost-Jobs-Gained-Report-December-6-2017.ashx

8. Corkery, M (2017). Is American Retail at a Historic Tipping Point? The New York Times.

9. Diamandis, P. H., & Kotler, S. (2012). Abundance: The future is better than you think. Simon and Schuster.

10. Dobbs, R., Manyika, J., & Woetzel, J. (2015). The four global forces breaking all the trends. McKinsey & Company.

11. Friedman, M. (2007). The social responsibility of business is to increase its profits. In Corporate ethics and corporate governance (pp. 173-178). Springer, Berlin, Heidelberg.

12. Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B., & Evans, O. (2017). When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts. Future of Humanity Institute, Oxford University.

13. Grove, A (2010). How America can create jobs. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2010-07-01/andy-grove-how-america-can-create-jobs

14. Hagel, J., Brown, J. S., Samoylova, T., & Lui, M. (2013). From exponential technologies to exponential innovation. Deloitte Center for the Edge, San Jose, California. http://www2. deloitte. com/content/dam/Deloitte/es/Documents/sector-publico/Deloitte_ES_Sector-Publico_From-exponentialtechnologies-to-exponential-innovation. pdf.

15. Kondratiev, N. D. (1925). The major economic cycles.

16. Library of Congress (2017) https://www.loc.gov/about/general-information/

17. Malthus, T. R. (1888). An essay on the principle of population: or, A view of its past and present effects on human happiness. Reeves & Turner.

18. Moore, Gordon E. (1965). Cramming more components onto integrated circuits. Electronics Magazine. p. 4.

19. Nature (2016). https://www.nature.com/news/china-s-bid-to-be-a-dna-superpower-1.20121

20. Piketty, T. (2015). About capital in the twenty-first century. American Economic Review, 105(5), 48-53.

21. Rifkin, J. (2014). The zero marginal cost society: The internet of things, the collaborative commons, and the eclipse of capitalism. St. Martin's Press.

22. Shapiro, C., & Varian, H. R. (1998). Information rules: a strategic guide to the network economy. Harvard Business Press.

23. Schilling, M. A. (2002). Technology success and failure in winner-take-all markets: The impact of learning orientation, timing, and network externalities. Academy of Management Journal, 45(2), 387-398.

24. Schumpeter, J. (1942). Creative destruction. Capitalism, socialism and democracy, 825.

25. The Economist (2012). "Sunny Uplands: Alternative energy will no longer be alternative". 21 November 2012.

26. Vendrell-Herrero, F., Bustinza, O. F., Parry, G., & Georgantzis, N. (2017). Servitization, digitization and supply chain interdependency. Industrial Marketing Management, 60, 69-81.