Última actualización: 2026-09-17

Contenido de esta página

• ¿Quién es David Autor y cuál es su formación?
• ¿Qué es el enfoque de tareas de Autor, Levy y Murnane?
• ¿Qué es la polarización del empleo y cómo se mide?
• ¿Qué midieron Autor, Dorn y Hanson con el China shock?
• ¿Cuántos empleos costó el China shock? Depende de qué se cuente
• ¿Qué quedó del China shock una década después?
• Obras clave de David Autor
• ¿Qué dice hoy David Autor sobre la inteligencia artificial?
• ¿Qué se puede leer desde Colombia con el marco de Autor y qué no?

Antes de entrar al posgrado —que fue en Políticas Públicas, no en Economía—, David Autor pasó tres años dirigiendo programas de alfabetización informática para niños y adultos de bajos recursos en San Francisco y en Sudáfrica [1][2]. Enseñaba a usar computadores a gente que nunca había tocado uno.

Catorce años después de graduarse en Tufts publicó el artículo que explica qué le hace un computador a un empleo.

Esa secuencia no es una anécdota bonita: es el método. Autor no llegó a la pregunta desde la teoría del capital humano, sino desde el otro lado, mirando qué hace exactamente una máquina cuando se instala en un puesto de trabajo. De ahí salen sus dos aportes grandes —el enfoque de tareas y la medición del choque comercial chino— y también sus límites, que esta página declara donde corresponde.

¿Quién es David Autor y cuál es su formación?

David H. Autor es profesor del Departamento de Economía del Instituto Tecnológico de Massachusetts, del que es jefe desde 2026, y ocupa desde 2024 la cátedra Daniel (1972) and Gail Rubinfeld [1][2]. Es codirector del programa de Estudios Laborales de la Oficina Nacional de Investigación Económica de Estados Unidos y del Stone Center del MIT sobre desigualdad y futuro del trabajo [1].

Su formación explica bastante. Se graduó en Psicología en la Universidad Tufts en 1989, con concentración en ciencias de la computación, summa cum laude [2]. Hizo la maestría (1994) y el doctorado (1999) en Políticas Públicas en la Escuela Kennedy de Gobierno de Harvard; su tesis doctoral se tituló Essays on the Changing Labor Market: Computerization, Inequality, and the Development of the Contingent Work Force [2]. Llegó al MIT como profesor asistente en 1999 y no se ha movido de allí.

Entre 2009 y 2014 fue editor jefe del Journal of Economic Perspectives, según declara la nota de autor de su propio artículo de 2015 en esa revista [10]. Ese cargo importa más de lo que parece para entender su escritura: seis años editando prosa ajena dejan huella, y sus artículos de divulgación se leen distinto a los de la mayoría de sus colegas.

Su currículum registra el Premio Sherwin Rosen de la Sociedad de Economistas Laborales (2008), una beca Andrew Carnegie (2019) y la Medalla Society for Progress del INSEAD (2021), entre otros [2]. La revista The Economist lo llamó en 2019 «la voz académica del trabajador estadounidense»; ese mismo año, según su propia ficha institucional, el comediante John Oliver lo bautizó de una manera bastante menos solemne [1].

No es el único economista laboral con página propia en este silo: David Card y Claudia Goldin entran a la misma materia por puertas distintas, y sus páginas viven en el mismo hub.

¿Qué es el enfoque de tareas de Autor, Levy y Murnane?

El enfoque de tareas sostiene que la unidad de análisis correcta frente a la tecnología no es el empleo sino la tarea. En The Skill Content of Recent Technological Change, publicado en el Quarterly Journal of Economics en noviembre de 2003, Autor, Frank Levy y Richard J. Murnane argumentan que «el capital informático sustituye a los trabajadores en la ejecución de tareas cognitivas y manuales que pueden llevarse a cabo siguiendo reglas explícitas» y, a la vez, los complementa en la resolución de problemas no rutinarios y en la comunicación compleja (traducción propia) [3].

La palabra que hace el trabajo ahí es explícitas. Una tarea rutinaria, en este vocabulario, no es una tarea fácil ni aburrida: es una tarea cuyo procedimiento alguien puede escribir. Liquidar una nómina con cientos de reglas es rutinaria. Convencer a un cliente furioso de que no cancele el contrato no lo es, aunque el vendedor lo haga sin pensar.

De esa distinción sale una matriz de cuatro casillas que sigue siendo la columna vertebral del campo.

	Rutinaria (procedimiento escribible)	No rutinaria
Cognitiva	Cálculo repetitivo, archivo, procesamiento de formularios	Resolución de problemas y comunicación compleja
Manual	Ensamblaje y operación con secuencia fija	Trabajo físico que exige adaptación al entorno

Fuente: clasificación de tareas de Autor, Levy y Murnane (2003) [3]. Las dos casillas de la columna izquierda son las que el capital informático sustituye; las de la derecha, las que complementa.

El artículo no se queda en la taxonomía. Con datos representativos de insumo de tareas entre 1960 y 1998, los autores encuentran que dentro de industrias, ocupaciones y grupos educativos la informatización viene asociada a menos insumo de tareas rutinarias —manuales y cognitivas— y a más insumo de tareas cognitivas no rutinarias [3]. Traducido a demanda de educación, el modelo explica el 60 % del desplazamiento relativo de demanda a favor del trabajo universitario entre 1970 y 1998, y casi la mitad de ese efecto viene de cambios de tareas dentro de ocupaciones con el mismo nombre [3].

Ese último dato es el que más cuesta ver. Significa que buena parte de lo que pasó no fue que desaparecieran los secretarios y aparecieran los analistas, sino que el cargo llamado «secretario» dejó de hacer unas cosas y empezó a hacer otras, sin cambiar de rótulo.

¿Qué es la polarización del empleo y cómo se mide?

La polarización del empleo es el patrón por el cual crecen a la vez las ocupaciones mejor pagadas y las peor pagadas, mientras se contraen las del medio de la distribución salarial. Autor, Lawrence F. Katz y Melissa S. Kearney acuñaron ese uso del término en 2006: documentaron que el crecimiento del empleo ocupacional pasó de ser monótonamente creciente en salarios durante los ochenta a crecer más rápido arriba y abajo que en el medio durante los noventa [4]. El artículo se publicó ese año en los Papers and Proceedings de la American Economic Review [2].

Hay aquí una precisión que se pierde casi siempre. La expresión «lousy and lovely jobs» —empleos malos y empleos preciosos— con la que suele resumirse el fenómeno en inglés no es de Autor: es el título del artículo de Maarten Goos y Alan Manning publicado en The Review of Economics and Statistics en 2007 sobre el Reino Unido [6]. El propio Autor se lo reconoce: en su trabajo con David Dorn escribe que Goos y Manning aportaron el primer análisis riguroso de la polarización a partir de datos británicos [5].

La figura canónica del fenómeno es la que Autor y Dorn construyeron para el período 1980-2005. Se calcula el cambio en la participación en el empleo de 318 ocupaciones detalladas que cubren todo el empleo no agrícola de Estados Unidos, con datos de los censos IPUMS y de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense, y se ordenan esas ocupaciones por nivel de habilidad, aproximado por el salario logarítmico medio de quienes trabajaban en cada una en 1980 [5]. El resultado tiene forma de U: el cuartil más bajo se expandió con fuerza, el segundo cuartil cayó como participación en el empleo, y los dos cuartiles superiores crecieron con rapidez diferencial [5].

¿Qué había en ese cuartil de abajo que crecía? Ocupaciones de servicios personales: meseros, vigilantes, aseadores, jardineros, auxiliares de cuidado en el hogar, cuidadores de niños, peluqueros. La participación de las horas de trabajo estadounidenses en ocupaciones de servicios creció un 30 % entre 1980 y 2005, después de haber estado plana o en descenso en las tres décadas anteriores [5].

La explicación de Autor y Dorn no es que las máquinas no puedan barrer un piso. Es que esas tareas resisten la codificación mientras que las del medio no, y que el consumidor prefiere variedad antes que especialización, lo que sostiene la demanda de servicios presenciales. La página sobre el desempleo y sus tipos trata el problema desde el otro lado, el de quién queda sin trabajo y por cuánto tiempo.

¿Qué midieron Autor, Dorn y Hanson con el China shock?

Midieron el efecto del ascenso de las importaciones chinas sobre mercados laborales locales concretos de Estados Unidos, no sobre el país como un agregado. La distinción es el corazón del trabajo. En The China Syndrome, Autor, David Dorn y Gordon H. Hanson analizan el período 1990-2007 sobre las 722 zonas de desplazamiento al trabajo —commuting zones— que cubren el territorio continental estadounidense, aprovechando que cada una partía de una especialización industrial distinta y quedó, por eso, expuesta de manera desigual [7].

El truco econométrico consiste en no usar las importaciones estadounidenses tal cual, porque estas responden también a la demanda interna, sino en instrumentarlas con el crecimiento de las importaciones chinas de otros países de ingreso alto [7]. Lo que se mide, entonces, es el componente de la exposición que viene de la oferta china, no del apetito del comprador estadounidense.

Los resultados: mayor exposición eleva el desempleo, reduce la participación laboral y baja los salarios en los mercados laborales locales que albergaban industrias manufactureras en competencia con las importaciones [7]. Y suben las transferencias públicas: cada 1.000 dólares de aumento en la exposición a importaciones chinas por trabajador vienen acompañados de un alza de 58 dólares per cápita en transferencias, con el mayor aumento proporcional en la asistencia por ajuste comercial, seguida del seguro de desempleo y del seguro de invalidez [7].

Los beneficios y las críticas del comercio internacional como tema tienen su propia página en comercio internacional, y el balance general del fenómeno se trata en ventajas y desventajas de la globalización. Aquí interesa la medición, no el veredicto.

¿Cuántos empleos costó el China shock? Depende de qué se cuente

Ninguna cifra sola responde esa pregunta, y las que circulan sueltas suelen mezclar períodos, unidades y metodologías distintas. Esta es la parte donde más gente se equivoca al citar a Autor. La tabla trae cada estimación con el período, la unidad de observación y el trabajo del que sale.

Estimación	Período	Qué mide exactamente	Cifra
Referencia sin corregir por demanda · Autor, Dorn y Hanson (2013) [7]	1990-2007	Parte del descenso del empleo manufacturero por habitante en edad de trabajar atribuida a la exposición total a importaciones chinas	33 % en 1990-2000; 55 % en 2000-2007; 44 % en el período completo
Estimación conservadora, solo componente de oferta · Autor, Dorn y Hanson (2013) [7]	1990-2007	Lo mismo, pero aislando el 48 % de la variación atribuible al choque de oferta chino	16 %, 26 % y 21 % respectivamente; 548 mil trabajadores en 1990-2000 y 982 mil más en 2000-2007
Competencia importadora directa, por industrias nacionales · Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson y Price (2016) [8]	1999-2011	Empleos manufactureros que no se habrían perdido si la penetración importadora china no hubiera crecido después de 1999	560 mil, sobre una caída observada de 5,8 millones: el 10 % de lo realizado
Directa más encadenamientos insumo-producto · Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson y Price (2016) [8]	1999-2011	Lo anterior sumando la transmisión a proveedores aguas arriba	985 mil en manufactura; 2,0 millones en toda la economía
Zonas de desplazamiento, con demanda agregada y reasignación · Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson y Price (2016) [8]	1999-2011	Efecto neto sobre el empleo local, incluyendo el gasto que dejan de hacer los hogares afectados	2,4 millones de trabajadores

Las dos primeras filas son de Autor, Dorn y Hanson y cubren 1990-2007; las tres últimas salen de un trabajo distinto —Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson y Price, Import Competition and the Great U.S. Employment Sag of the 2000s, publicado en el Journal of Labor Economics en 2016 [2], cuyos resultados resume el propio artículo de 2016 sobre el China shock [8]— y cubren 1999-2011. Ninguna es una versión mejor o peor de otra: responden a preguntas distintas, con unidades de observación distintas. Sumarlas sería un disparate. Elegir la más alta para probar un punto y la más baja para probar el contrario, también.

El propio resumen del documento de trabajo de 2012 se cuida de decir que, de manera conservadora, la competencia importadora explica una cuarta parte del descenso agregado contemporáneo del empleo manufacturero estadounidense [7]. Esa cuarta parte —no un tercio, no la mitad, no «todo»— es la cifra que el artículo respalda como titular.

¿Qué quedó del China shock una década después?

Quedó bastante, y esa es la parte incómoda. En 2021 los mismos tres autores evaluaron la duración del choque entre 2000 y 2019, aprovechando que la exposición se estabilizó en 2010 y dejaba casi una década de observación posterior [9].

Los efectos adversos sobre el empleo manufacturero, sobre la razón entre empleo y población y sobre el ingreso por habitante en las zonas más expuestas seguían presentes en 2019 [9]. En el período completo, mayor competencia importadora implica una reducción de 1,54 puntos porcentuales en la razón entre empleo manufacturero y población, equivalente al 55 % del cambio observado en esa variable, y el 86 % de esa pérdida neta de empleo se absorbe como una caída correspondiente en la tasa de ocupación total [9]. En castellano llano: la gente no se mudó a buscar trabajo a otra parte ni se recolocó en otro sector; salió del mercado laboral.

Las reducciones de población que indican emigración neta solo aparecen entre trabajadores nacidos en el extranjero y entre nativos de 25 a 39 años [9]. Los efectos son más agudos donde había menos población con educación universitaria y más especialización industrial [9].

Obras clave de David Autor

La secuencia de su obra tiene una lógica clara: primero define la unidad de análisis, luego documenta el patrón que produce, después mide un choque distinto sobre el mismo terreno y finalmente vuelve sobre la tecnología con la experiencia acumulada. Las fechas, revistas y coautorías salen de su propio currículum [2].

Obra	Año	Coautoría	Qué aporta
The Skill Content of Recent Technological Change (Quarterly Journal of Economics)	2003	Levy y Murnane	Define el enfoque de tareas y la distinción rutinario / no rutinario [3]
The Polarization of the U.S. Labor Market (American Economic Review P&P)	2006	Katz y Kearney	Caracteriza la polarización del empleo por niveles salariales [4]
The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the U.S. Labor Market (American Economic Review)	2013	Dorn	Explica la U con la expansión de las ocupaciones de servicios [5]
The China Syndrome (American Economic Review)	2013	Dorn y Hanson	Mide el efecto del choque importador chino sobre mercados laborales locales [7]
Why Are There Still So Many Jobs? (Journal of Economic Perspectives)	2015	—	Formula la paradoja de Polanyi como límite de la automatización [10]
On the Persistence of the China Shock (Brookings Papers on Economic Activity)	2021	Dorn y Hanson	Documenta que los efectos locales seguían vivos en 2019 [9]
New Frontiers (Quarterly Journal of Economics)	2024	Chin, Salomons y Seegmiller	Mide de dónde sale el trabajo nuevo desde 1940 [11]
Expertise (Journal of the European Economic Association)	2025	Thompson	Reformula el efecto de la automatización según la pericia que exige lo que queda [13]

¿Qué dice hoy David Autor sobre la inteligencia artificial?

Que el problema no es cuánta tarea automatiza la máquina, sino a quién le devuelve poder de decisión. En Applying AI to Rebuild Middle Class Jobs, de febrero de 2024, Autor parte de una constatación amarga: la utopía de la era de la información sostenía que la informática aplanaría las jerarquías económicas al democratizar la información, y ocurrió lo contrario [12]. La información resultó ser apenas un insumo de una función más consecuente, la toma de decisiones, que quedó reservada a expertos de élite [12].

Su tesis es que la inteligencia artificial puede hacer lo que la informática no hizo: permitir que un conjunto más amplio de trabajadores con conocimiento complementario ejecute algunas de las decisiones de alto riesgo hoy reservadas a esos expertos —la atención médica a los médicos, la producción de documentos a los abogados, la programación a los ingenieros [12]. Y marca el estatus de lo que afirma con una franqueza poco común: «Mi tesis no es un pronóstico, sino un argumento sobre lo que es posible» (traducción propia) [12].

El aparato formal de esa intuición llegó en 2025 con Expertise, escrito con Neil Thompson y publicado en el Journal of the European Economic Association. La pregunta es si automatizar unas tareas aumenta o reduce el valor del trabajo en las que quedan, y la respuesta depende de si al quitar tareas sube o baja la pericia exigida por las restantes [13]. Como una misma tarea puede ser experta en una ocupación e inexperta en otra, la automatización puede reemplazar expertos en unas ocupaciones mientras aumenta la pericia requerida en otras, al mismo tiempo [13]. Ese marco resuelve un rompecabezas viejo: por qué la automatización de tareas rutinarias bajó el empleo pero a menudo subió los salarios en las ocupaciones intensivas en rutina [13].

Hay una razón empírica para no dar por muerto el trabajo. Con Caroline Chin, Anna Salomons y Bryan Seegmiller, Autor construyó una base de ocho décadas de títulos de empleo nuevos: cerca del 60 % del empleo de 2018 estaba en títulos que no existían en 1940, y esa proporción llega al 74 % entre los profesionales y baja al 46 % en las ocupaciones de producción [11]. Pero el foco de creación de trabajo nuevo se desplazó: entre 1940 y 1980 nacía en ocupaciones de producción y oficina de paga media; desde 1980 nace en profesiones bien pagadas y, en segundo lugar, en servicios mal pagados [11].

Conviene detenerse aquí para decir de quién es qué. Autor ha coescrito sobre automatización con Daron Acemoglu —el más reciente, un documento de febrero de 2026 con Acemoglu y Simon Johnson sobre inteligencia artificial favorable al trabajador [2]—, pero el marco de desplazamiento y restitución de Acemoglu y Pascual Restrepo, y el argumento político de Power and Progress, se cuentan en la página de Acemoglu, no aquí. La inteligencia artificial y el trabajo como campo tienen dueño propio en el silo: Erik Brynjolfsson.

Y queda el límite que Autor mismo puso en 2015. Lo llamó la paradoja de Polanyi, por el filósofo que observó en 1966 que sabemos más de lo que podemos contar: hay tareas que entendemos tácitamente y ejecutamos sin esfuerzo, pero cuyas reglas explícitas nadie —ni el programador— sabe enunciar [10]. Las tareas que han resultado más difíciles de automatizar son justamente las que exigen flexibilidad, juicio y sentido común [10]. El aprendizaje automático moderno rodea ese obstáculo en lugar de resolverlo: en vez de enseñarle a la máquina reglas que no entendemos, se construyen máquinas que infieren reglas tácitas a partir del contexto y de datos abundantes [10].

¿Qué se puede leer desde Colombia con el marco de Autor y qué no?

Se puede leer la pregunta; no se puede importar la medición. Colombia no tiene, que yo haya encontrado en las publicaciones del DANE, una serie de exposición a importaciones por trabajador construida sobre mercados laborales locales al estilo de las zonas de desplazamiento estadounidenses. Lo que sí hay son dos cifras que conviene no confundir entre sí ni con las de Autor.

La primera: en el período enero-junio de 2026, las mercancías de origen chino representaron el 28,5 % del valor CIF total de las importaciones colombianas, 10.837,2 millones de dólares de un total de 38.075,8 millones, y China fue el primer país de origen, por delante de Estados Unidos [14]. Esa cifra no significa nada mientras no se diga qué mide: es una participación en el valor de las importaciones por país de origen, calculada por el DANE a partir de las declaraciones de importación de la DIAN, y con carácter provisional. No es una medida de exposición por trabajador, ni está desagregada por mercado laboral local, ni dice nada por sí sola sobre empleo.

La segunda: en julio de 2026 había en Colombia 24.547 mil personas ocupadas, de las cuales 2.716 mil estaban en industrias manufactureras —un 11,1 % del total, según mi propio cálculo sobre la tabla publicada—, frente a 2.634 mil un año antes [15]. Es una medición de la Gran Encuesta Integrada de Hogares para el total nacional en un mes, no una razón entre empleo manufacturero y población en edad de trabajar como la que usan Autor, Dorn y Hanson. Poner las dos series una al lado de la otra y sacar conclusiones sería el error exacto contra el que este marco previene.

Lo que sí viaja es la pregunta: qué tareas de un puesto colombiano son escribibles y cuáles no. Y ahí hay una advertencia que los propios datos del silo sugieren. En un país donde una parte muy grande del empleo ocurre fuera de los registros formales, buena parte de la reasignación de tareas no se ve en ninguna estadística ocupacional, porque quien pierde una tarea rutinaria no aparece cambiando de ocupación: aparece, si acaso, cambiando de arreglo laboral. Esa dimensión se trabaja en transformación digital de la economía y en el resto del hub de economistas institucionalistas, dentro del pilar de economistas y escuelas de pensamiento.

Termino con una objeción que es mía y la señalo como tal. La obra de Autor tiene un problema de recepción que no es culpa suya: se cita con enorme facilidad para decir que «la tecnología no destruye empleos, los transforma», y esa frase es justamente la que su trabajo no autoriza. Lo que su trabajo muestra es que el empleo agregado puede sostenerse mientras un lugar específico —un mercado laboral local, una ciudad, un oficio— se desfonda y siga sin recuperarse nueve años después de que el choque tocara techo. La cifra de 2021 sobre trabajadores que salen del mercado en vez de recolocarse es el dato duro de esa diferencia. Para quien lee desde Bucaramanga, la pregunta útil no es si su ocupación va a desaparecer del censo. Es cuánto tarda una región en volver a tener una industria cuando pierde la que tenía, y quién paga la espera.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la teoría más conocida de David Autor? El enfoque de tareas, formulado en 2003 con Frank Levy y Richard Murnane. En vez de preguntar qué profesiones desaparecen, pregunta qué actividades dentro de cada puesto pueden escribirse como reglas explícitas y cuáles no [3]. El giro no es retórico: cambia la unidad de medida y, con ella, los datos que hacen falta para responder.

¿David Autor ha ganado el Premio Nobel de Economía? Su currículum del 27 de agosto de 2026 no lo registra, y ese documento enumera con detalle las distinciones de investigación y de docencia recibidas desde 1999 [2]. Lo que sí aparece con fecha de 2025 es su designación como Clarivate Citation Laureate, compartida con Lawrence F. Katz, «por el análisis seminal de la estructura salarial, la desigualdad de ingresos, el avance educativo y el cambio tecnológico», según la mención que recoge el propio currículum (traducción propia) [2].

¿Quién acuñó la expresión «empleos malos y empleos preciosos»? Maarten Goos y Alan Manning, en un artículo de 2007 sobre la polarización del trabajo en el Reino Unido publicado en The Review of Economics and Statistics [6]. Se le atribuye a Autor con frecuencia porque su marco de tareas es la explicación que esos autores adoptan, pero el título y la formulación son de ellos, y el propio Autor les reconoce el primer análisis riguroso del fenómeno con datos británicos [5].

¿Por qué circulan cifras tan distintas sobre los empleos perdidos por el comercio con China? Porque son mediciones de cosas distintas. Unas cubren 1990-2007 y otras 1999-2011; unas cuentan solo la competencia importadora directa sobre industrias nacionales y otras suman los encadenamientos con proveedores o el gasto que dejan de hacer los hogares afectados; y algunas aíslan el componente de oferta del choque mientras otras no [7][8]. Cada estimación es válida dentro de su propia definición y ninguna se puede sumar a otra.

¿Qué relación tiene la obra de David Autor con la inteligencia artificial generativa? Directa, y por una vía que sorprende a quien conoce solo su trabajo de los años dos mil. Su argumento de 2024 y 2025 no es sobre cuántos empleos elimina la máquina, sino sobre si al retirar tareas sube o baja la pericia exigida por las que quedan, porque de eso dependen a la vez el salario de quienes siguen en la ocupación y la puerta de entrada para quienes aún no están en ella [12][13].

Referencias

1. MIT Department of Economics. David H. Autor — cargo actual (Daniel (1972) and Gail Rubinfeld Professor, Margaret MacVicar Faculty Fellow), codirección del programa de Estudios Laborales del NBER y del Stone Center del MIT, B.A. en Psicología en Tufts y Ph.D. en Políticas Públicas en la Escuela Kennedy de Harvard en 1999, los tres años previos al posgrado dirigiendo educación en informática para niños y adultos de bajos recursos en San Francisco y Sudáfrica, premios de investigación y docencia, y la mención de The Economist de 2019 junto con la del comediante John Oliver ese mismo año. MIT Economics: ficha de David H. Autor — Consultada: 2026-09-17.
2. Autor, David. Curriculum Vitae, 27 de agosto de 2026 — B.A. en Psicología con concentración en Ciencias de la Computación, Tufts 1989, summa cum laude; M.A. (1994) y Ph.D. (1999) en Políticas Públicas en la Escuela Kennedy de Harvard con el título de la tesis doctoral; profesor asistente del MIT desde 1999; Ford Professor 2016-2024 y cátedra Rubinfeld desde 2024; jefe del Departamento de Economía del MIT desde 2026; Premio Sherwin Rosen 2008, beca Andrew Carnegie 2019, Medalla Society for Progress del INSEAD 2021 y Clarivate Citation Laureate 2025 con Lawrence F. Katz; ausencia del Premio en Ciencias Económicas en Memoria de Alfred Nobel en la lista de distinciones; y las fichas bibliográficas completas (revista, volumen, páginas y coautoría) de los artículos de 2003, 2006, 2013, 2015, 2021, 2024 y 2025, además del documento Building Pro-Worker Artificial Intelligence de febrero de 2026 con Daron Acemoglu y Simon Johnson, y la ficha de Import Competition and the Great U.S. Employment Sag of the 2000s, Journal of Labor Economics, 34, S1 (parte 2), enero de 2016, con Daron Acemoglu, David Dorn, Gordon H. Hanson y Brendan Price. MIT Economics: currículum de David Autor, agosto de 2026 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
3. Autor, David H.; Levy, Frank; Murnane, Richard J. The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration, The Quarterly Journal of Economics, 118(4), noviembre de 2003, pp. 1279-1334 (texto completo alojado por el MIT) — la frase citada sobre el capital informático que sustituye a los trabajadores en tareas cognitivas y manuales realizables siguiendo reglas explícitas, la complementariedad con la resolución de problemas no rutinarios y la comunicación compleja, el uso de datos representativos de insumo de tareas entre 1960 y 1998, la caída del insumo de tareas rutinarias y el alza de las cognitivas no rutinarias dentro de industrias, ocupaciones y grupos educativos, el 60 % del desplazamiento relativo de demanda a favor del trabajo universitario entre 1970 y 1998, y la mitad de ese impacto atribuida a cambios de tareas dentro de ocupaciones nominalmente idénticas. MIT Economics: texto completo del artículo de 2003 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
4. Autor, David H.; Katz, Lawrence F.; Kearney, Melissa S. The Polarization of the U.S. Labor Market, documento de trabajo NBER 11986, enero de 2006 (alojado por el MIT) — el paso del crecimiento del empleo ocupacional monótonamente creciente en salarios durante los ochenta a un patrón de crecimiento más rápido arriba y abajo que en el medio durante los noventa, y la caracterización explícita de ese patrón como «polarización» del mercado laboral estadounidense. MIT Economics: documento de trabajo NBER 11986 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
5. Autor, David H.; Dorn, David. The Growth of Low Skill Service Jobs and the Polarization of the U.S. Labor Market, versión de trabajo de junio de 2011 alojada por el MIT Stone Center — construcción de la figura de polarización con 318 ocupaciones detalladas que cubren todo el empleo no agrícola estadounidense a partir de censos IPUMS y de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense, ordenadas por el salario logarítmico medio de 1980; la forma en U del cambio de empleo entre 1980 y 2005 con expansión fuerte del cuartil más bajo, caída del segundo cuartil y crecimiento rápido de los dos cuartiles superiores; el crecimiento del 30 % de la participación de las horas de trabajo estadounidenses en ocupaciones de servicios entre 1980 y 2005 tras tres décadas planas o en descenso; el listado de esas ocupaciones de servicios; y el reconocimiento explícito a Goos y Manning (2007) como primer análisis riguroso de la polarización con datos británicos. MIT Stone Center: Autor y Dorn, junio de 2011 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
6. Goos, Maarten; Manning, Alan. Lousy and Lovely Jobs: The Rising Polarization of Work in Britain, The Review of Economics and Statistics, 89(1), 2007, pp. 118-133 — autoría y título del artículo, la polarización del empleo británico desde 1975 con alzas de participación en las ocupaciones de salario más alto y más bajo, y la adopción explícita de la hipótesis de «rutinización» de Autor, Levy y Murnane (2003) como mejor explicación. Centre for Economic Performance, LSE: ficha del artículo de Goos y Manning — Consultada: 2026-09-17.
7. Autor, David H.; Dorn, David; Hanson, Gordon H. The China Syndrome: Local Labor Market Effects of Import Competition in the United States, documento de trabajo NBER 18054, mayo de 2012 (versión de trabajo del artículo publicado en la American Economic Review en 2013) — el período 1990-2007, las 722 zonas de desplazamiento al trabajo que cubren el territorio continental estadounidense, la instrumentación de las importaciones estadounidenses con las importaciones chinas de otros países de ingreso alto, el alza del desempleo y la caída de la participación laboral y de los salarios en los mercados locales expuestos, la afirmación conservadora de que la competencia importadora explica una cuarta parte del descenso agregado contemporáneo del empleo manufacturero, las cifras de 33 %, 55 % y 44 % sin corregir por demanda, las de 16 %, 26 % y 21 % aislando el 48 % de variación atribuible al componente de oferta, los 548 mil y 982 mil trabajadores de esas dos décadas, y los 58 dólares per cápita de transferencias adicionales por cada 1.000 dólares de exposición. NBER: documento de trabajo 18054 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
8. Autor, David H.; Dorn, David; Hanson, Gordon H. The China Shock: Learning from Labor Market Adjustment to Large Changes in Trade, documento de trabajo NBER 21906, febrero de 2016 (versión de trabajo del artículo publicado en Annual Review of Economics, 8, 2016) — las tres estimaciones del período 1999-2011 que este documento atribuye expresamente a Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson y Price (2016) y resume: los 560 mil empleos manufactureros atribuidos a la competencia importadora directa frente a una caída observada de 5,8 millones de puestos manufactureros, equivalente al 10 % de lo realizado; los 985 mil en manufactura y 2,0 millones en el conjunto de la economía al añadir los encadenamientos insumo-producto aguas arriba; y los 2,4 millones de trabajadores del análisis por zonas de desplazamiento que incorpora demanda agregada y reasignación. NBER: documento de trabajo 21906 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
9. Autor, David H.; Dorn, David; Hanson, Gordon H. On the Persistence of the China Shock, documento de trabajo NBER 29401, octubre de 2021 (versión de trabajo del artículo publicado en Brookings Papers on Economic Activity, otoño de 2021) — el período de evaluación 2000-2019, la meseta del choque en 2010, la persistencia hasta 2019 de los efectos adversos sobre empleo manufacturero, razón entre empleo y población e ingreso por habitante en las zonas más expuestas, la reducción de 1,54 puntos porcentuales en la razón entre empleo manufacturero y población equivalente al 55 % del cambio observado, la absorción del 86 % de esa pérdida como caída de la tasa de ocupación total, y la emigración neta registrada solo entre nacidos en el extranjero y nativos de 25 a 39 años. NBER: documento de trabajo 29401 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
10. Autor, David H. Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation, Journal of Economic Perspectives, 29(3), verano de 2015, pp. 3-30 (copia alojada por el MIT Stone Center) — la nota de autor que declara su edición del Journal of Economic Perspectives entre 2009 y 2014, la formulación de la paradoja de Polanyi a partir de la observación de 1966 de que sabemos más de lo que podemos contar, la caracterización de las tareas más difíciles de automatizar como las que exigen flexibilidad, juicio y sentido común, y la descripción del aprendizaje automático como una vía que rodea el obstáculo infiriendo reglas tácitas del contexto y de datos abundantes. MIT Stone Center: Autor (2015), Journal of Economic Perspectives (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
11. Autor, David; Chin, Caroline; Salomons, Anna M.; Seegmiller, Bryan. New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940-2018, documento de trabajo NBER 30389, agosto de 2022 (versión de trabajo del artículo publicado en The Quarterly Journal of Economics en 2024) — la construcción de una base de ocho décadas de títulos de empleo nuevos ligada a microdatos censales estadounidenses, el dato de que alrededor del 60 % del empleo de 2018 se encuentra en títulos que no existían en 1940, con un 74 % entre los profesionales y un 46 % en las ocupaciones de producción, y el desplazamiento del foco de creación de trabajo nuevo desde ocupaciones de producción y oficina de paga media en 1940-1980 hacia profesiones bien pagadas y, en segundo lugar, servicios mal pagados desde 1980. NBER: documento de trabajo 30389 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
12. Autor, David. Applying AI to Rebuild Middle Class Jobs, documento de trabajo NBER 32140, febrero de 2024 — el contraste entre la utopía de la era de la información y lo ocurrido, la información como insumo de la toma de decisiones reservada a expertos de élite, la propuesta de que la inteligencia artificial extienda la relevancia y el alcance de la pericia humana a trabajadores con conocimiento complementario en decisiones de alto riesgo hoy reservadas a médicos, abogados e ingenieros de software, y la frase citada según la cual su tesis no es un pronóstico sino un argumento sobre lo que es posible. NBER: documento de trabajo 32140 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
13. Autor, David; Thompson, Neil. Expertise, versión del 20 de junio de 2025 alojada por el MIT (publicada en The Journal of the European Economic Association, 23(4), 2025, pp. 1203-1271) — la pregunta de si automatizar tareas aumenta o disminuye el valor del trabajo en las restantes, la respuesta según la pericia que exigen esas tareas, la posibilidad de que una misma tarea sea experta en una ocupación e inexperta en otra y de que la automatización reemplace expertos en unas ocupaciones mientras aumenta la pericia en otras, y la resolución del rompecabezas de por qué la automatización de tareas rutinarias redujo el empleo pero a menudo elevó los salarios en ocupaciones intensivas en rutina. MIT Economics: Autor y Thompson, Expertise (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
14. DANE. Boletín técnico: Importaciones (IMPO), junio 2026, publicado el 19 de agosto de 2026 — la participación del 28,5 % de las mercancías de origen chino en el valor CIF total de las importaciones colombianas del período enero-junio de 2026, los 10.837,2 millones de dólares CIF de origen chino sobre un total de 38.075,8 millones, la posición de China como primer país de origen por delante de Estados Unidos, la participación del 27,9 % en el mes de junio de 2026, la fuente DIAN-DANE de las declaraciones de importación y el carácter provisional de las cifras. DANE: boletín técnico de importaciones, junio de 2026 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.
15. DANE. Boletín técnico: Principales indicadores del mercado laboral, julio de 2026, publicado el 31 de agosto de 2026 — las 24.547 mil personas ocupadas en el total nacional en julio de 2026 y las 2.716 mil ocupadas en industrias manufactureras ese mes frente a 2.634 mil en julio de 2025, según la tabla de distribución de la población ocupada por rama de actividad de la Gran Encuesta Integrada de Hogares. DANE: boletín técnico del mercado laboral, julio de 2026 (PDF) — Consultada: 2026-09-17.

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• Pregunta que responde: Quién es David Autor, qué es el enfoque de tareas y la polarización del empleo, y qué midió el China shock.
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