El nuevo lujo es vivir cerca: el traslado diario como trabajo no remunerado, la vivienda que se aleja y la inteligencia artificial que optimiza las mercancías, pero no a quienes las producen

M.A.R.H Salvador Acevedo Ortega

Docente universitario en la Universidad Autónoma de Chihuahua, Facultad de Economía Internacional e Ingeniería.

A las cinco de la mañana, la ciudad todavía parece inmóvil. En una vivienda ubicada en la periferia de Ciudad Juárez, un trabajador se prepara para salir. No hay tráfico todavía, así que podría creer que las próximas dos horas serán fáciles. No lo serán. Caminará hasta el primer punto de transporte, esperará, subirá a una unidad, cambiará a otra, atravesará avenidas que a las seis ya acumulan fila y llegará, dos horas más tarde, a una planta donde algoritmos calculan inventarios, sistemas de IA optimizan rutas de distribución y modelos predictivos rastrean cada componente con precisión de segundos.

La empresa sabe exactamente cuánto produce ese trabajador por hora. Sabe cuántas piezas procesa, cuánto tarda cada operación y dónde se encuentra cada embarque en tiempo real. Lo que ningún sistema de la planta registra, ningún contrato contempla y ninguna proyección de competitividad incluye, es lo siguiente: ese trabajador ya lleva dos horas trabajando cuando ficha entrada. Y esas dos horas no las paga nadie.

Ese es el argumento central de este artículo, y convéncete que es más polémico de lo que parece. Chihuahua ha construido una economía exportadora de primera línea sobre una base que nadie contabiliza: el tiempo de traslado no remunerado de sus trabajadores, subsidiado silenciosamente por los propios trabajadores y por sus familias, que llevan años pagando esa factura sin que nunca haya aparecido en una negociación colectiva, en un análisis de costo de mano de obra o en un reporte de inversión extranjera directa.

La fórmula de la vivienda que nadie enseña

La educación financiera sobre vivienda tiene un problema de alcance que esta serie no puede ignorar. Enseña a calcular la mensualidad, el enganche, la tasa de interés y el Costo Anual Total. No enseña a calcular el costo verdadero de una vivienda, que incluye variables que el sistema financiero tiene incentivos muy específicos para no hacer visibles en el momento de la firma.

La OCDE lo formuló con precisión en su estudio Housing Affordability in Cities (2021): una vivienda aparentemente económica puede dejar de serlo cuando se localiza en una zona remota y desconectada. El ahorro en el precio termina absorbido por traslados más largos, mayores gastos de transporte y menor acceso a empleos y servicios de calidad. La ubicación debe formar parte del cálculo de asequibilidad, no tratarse como un detalle secundario que el comprador descubrirá después de la firma. Edward Glaeser, economista de Harvard y autor de Triumph of the City (2011), argumenta que la mayor parte del valor de una vivienda urbana no reside en la construcción sino en la ubicación: el acceso a empleos, servicios, redes sociales y oportunidades que esa ubicación provee. Comprar una casa sin evaluar esa variable no es una decisión inmobiliaria. Es una decisión parcial que el mercado promoverá sin ayudarte a completar.

El cálculo honesto del costo de una vivienda incluye: el valor de la hipoteca o la renta, el costo del transporte diario, el costo del vehículo si la zona lo exige, el tiempo de traslado valorado económicamente, el diferencial de acceso a servicios y la carga emocional y cognitiva del traslado extendido. Cuando solo medimos la primera línea, hacemos parecer barata una forma de vida que puede resultar el negocio más caro de la vida de una familia.

El argumento polémico que nadie pone en la mesa de negociación

Existe en economía laboral un concepto que la investigación académica ha documentado con creciente rigor y que rara vez aparece en las negociaciones colectivas, los informes de competitividad o los análisis de costo laboral: el trabajo no remunerado de acceso al trabajo. El tiempo que un trabajador invierte en desplazarse desde su vivienda hasta su lugar de empleo —y de regreso— es un tiempo durante el cual ese trabajador no está disponible para ningún otro propósito personal. No puede estudiar, no puede descansar plenamente, no puede cuidar a sus hijos, no puede generar ingresos alternativos. Es tiempo consumido por la economía sin compensación directa.

Tara Burchardt, investigadora de la London School of Economics, conceptualizó en su trabajo sobre pobreza de tiempo (2008) que las personas que destinan una proporción excesiva de sus horas disponibles a actividades de acceso a servicios y empleo experimentan una forma de privación que los indicadores de ingreso no capturan. Esta dimensión de la pobreza es invisible en los datos macroeconómicos y en las proyecciones de derrama económica, pero es perfectamente visible en la vida cotidiana de cualquier familia que tiene su casa en la periferia y su trabajo en el otro extremo de una ciudad que creció sin planificar dónde dormirían quienes la sostienen.

En Chihuahua, esa invisibilidad es estructural. Las proyecciones del nearshoring calculan empleos creados, salarios generados, exportaciones incrementadas y cadenas de valor articuladas. Ninguna de esas proyecciones incluye una variable que también existe en la ecuación: cuántas horas adicionales de vida le cuesta a cada trabajador participar en ese éxito exportador. Esas horas las pone el trabajador. La empresa no las remunera. El estado no las contabiliza. La economía local las usa como costo variable que el mercado transfiere automáticamente a quien tiene menos capacidad de negociarlo.

El trabajador firma un contrato de ocho horas. Nadie le comunica que, dada la ubicación de su vivienda, el contrato real con la economía urbana puede ser de diez o doce.

El mercado construyó más y para menos trabajadores

Los datos del mercado de vivienda en México durante 2025 configuran una paradoja que cualquier política habitacional seria debería enfrentar sin rodeos. Los precios de la vivienda crecieron 8.9 por ciento en términos anuales, mientras el ingreso nominal promedio de los trabajadores con derechos formales aumentó 7 por ciento. La diferencia puede parecer pequeña en un año, pero su efecto acumulativo sobre el acceso al patrimonio es significativo. Además, el Índice SHF de Precios de la Vivienda reportó incrementos de 9.3 por ciento en Chihuahua, 8.6 por ciento en la capital y 10.1 por ciento en Ciudad Juárez durante el primer semestre de 2025.

Pero el dato más perturbador no es el precio. Es la composición de lo que se construyó. En el mismo período, la producción de vivienda económica-popular cayó 26.3 por ciento, mientras la construcción de vivienda tradicional creció 20.5 por ciento y la media-residencial 34.3 por ciento, según datos del INFONAVIT y la Sociedad Hipotecaria Federal. El mercado produjo más, pero no para los trabajadores que más necesitan vivienda. Produjo para los segmentos con mayor capacidad de pago, que son también los que menos dependen del subsidio público y los que menos presionan la brecha de accesibilidad.

Esto no es una falla del mercado en el sentido técnico del término. Es su funcionamiento normal: el mercado construye donde hay mayor margen. La falla está en la ausencia de política pública que contrarreste esa dinámica con la urgencia que la escala del problema requiere. Para 2026, el gobierno federal anunció la contratación de más de 14,000 viviendas del Programa de Vivienda para el Bienestar en Chihuahua, priorizando personas con ingresos de entre uno y dos salarios mínimos. La pregunta que determinará su efectividad no es cuántas unidades se construyen, sino dónde, con qué servicios y si la distancia al empleo de sus futuros habitantes se ha calculado en el proyecto o se descubrirá después de entregar las llaves.

El mercado construyó más en 2025. Construyó menos para quienes más necesitaban construir su primer patrimonio. Esa distinción no es un detalle. Es la política.

La IA que mueve las cajas, pero no mueve a las personas

Aquí aparece el contraste que esta serie no puede dejar de nombrar, porque es exactamente el tipo de asimetría que esta serie ha documentado en cada área en que lo ha examinado. Las empresas que operan en los parques industriales de Chihuahua utilizan inteligencia artificial con una sofisticación creciente: sistemas de gestión de almacén que optimizan rutas de montacargas al centímetro, modelos predictivos que calculan qué componente necesitará la línea en los próximos treinta minutos, algoritmos logísticos que rastrean cada embarque desde la materia prima hasta el cliente final. La IA mueve las mercancías con una eficiencia que había que verla para imaginarla.

El Banco Interamericano de Desarrollo ha desarrollado plataformas como UrbanPy y URSA que combinan imágenes satelitales, datos geoespaciales y modelos de aprendizaje automático para analizar dónde vive la gente, cuánto tarda en llegar al empleo, qué zonas carecen de servicios básicos y dónde está la vivienda desocupada que podría recuperarse antes de construir más en la periferia. La tecnología necesaria para responder preguntas concretas —dónde viven los trabajadores de cada corredor industrial, cuánto tardan en llegar, qué rutas de transporte no existen aún, dónde podría construirse vivienda sin extender más la mancha urbana— está disponible, es asequible y ha sido probada en docenas de ciudades latinoamericanas.

Lo que no existe es el incentivo económico que lleva a aplicarla. El ROI de optimizar la ruta de un camión de reparto beneficia directamente a la empresa que paga el sistema. El ROI de reducir dos horas el traslado diario de un trabajador beneficia al trabajador, a su familia, a la ciudad y al sistema de salud pública —y cae en los libros contables de todos esos actores, que no son los mismos que pagan el sistema de IA—. Esta es la misma asimetría que documentamos en el artículo 23 sobre la industria de la educación financiera: la tecnología sirve a quien la financia. Y en el ecosistema industrial de Chihuahua, quien financia los algoritmos no son los trabajadores que los rodean.

La paradoja de Ciudad Juárez: casas vacías y familias sin vivienda adecuada

Existe en el panorama habitacional de Chihuahua una contradicción que debería producir incomodidad institucional más visible de la que produce. Ciudad Juárez ha sido identificada como municipio prioritario dentro de las estrategias federales de recuperación de vivienda abandonada. En 2023, la SEDATU informó que el INFONAVIT había concluido un diagnóstico integral y preparaba intervenciones socioespaciales para recuperar vivienda abandonada, equipamiento deteriorado y tejido comunitario fracturado. El diagnóstico era claro: existían desarrollos habitacionales vacíos, mal conectados y sin servicios suficientes, mientras miles de familias enfrentaban una escasez real de opciones de vivienda en zonas adecuadas.

Lo que esa paradoja revela no es que el mercado inmobiliario falló en producir unidades. Es que confundió, durante años, construir viviendas con construir ciudad. Se levantaron paredes en donde el cálculo financiero era favorable para el desarrollador, con independencia de si la infraestructura, el transporte, la seguridad y los servicios estaban disponibles para que las familias pudieran quedarse. Las familias, muchas de ellas, no se quedaron. Abandonaron las propiedades que representaban en papel su primer patrimonio, porque vivir en ellas costaba más de lo que el mercado había calculado cuando hizo el anuncio.

Ese patrón es exactamente lo que Annamaria Lusardi y Olivia Mitchell documentaron en sus investigaciones sobre decisiones financieras: las personas no toman malas decisiones de vivienda porque sean irracionales. Las toman porque el sistema les presenta información incompleta en el momento de la decisión. La mensualidad es visible. El tiempo de traslado durante treinta años no. La tasa de interés está en el contrato. El costo de comprar un auto porque la colonia no tiene transporte no está en ningún lado.

La vivienda como decisión de toda la vida

La conexión entre este artículo y los anteriores de la serie sobre educación financiera no es una coincidencia editorial. La decisión de adquirir una vivienda es la más grande que la mayoría de las familias de Chihuahua tomarán en su vida. Es una decisión que comprometerá entre el 20 y el 30 por ciento de su ingreso durante quince o veinticinco años. Y es una decisión que se toma, con frecuencia, con información incompleta, bajo presión temporal y en un entorno de negociación donde la otra parte tiene abogados, asesores financieros y equipos de marketing. La educación financiera real, en el contexto de la vivienda, no pregunta ¿puede pagar la mensualidad?». Pregunta: ¿puede pagarla sin entregar su descanso, su tiempo con la familia, la educación de sus hijos y su capacidad de construir ahorro adicional? Esa pregunta más completa raramente aparece en la sala donde se firman los documentos.

El concepto que en urbanismo se conoce como desarrollo orientado al transporte —TOD por sus siglas en inglés— propone exactamente lo contrario del modelo que Chihuahua ha seguido en buena parte de su expansión: concentrar vivienda, comercio, empleo y servicios alrededor de corredores de movilidad eficientes para reducir la necesidad de recorrer grandes distancias. El BID ha documentado que este enfoque puede producir ciudades más densas, accesibles y sostenibles, reducir el gasto familiar en transporte y mejorar los indicadores de calidad de vida en los grupos de menores ingresos. No requiere una ciudad nueva. Requiere una política de suelo que deje de recompensar la expansión periférica y comience a recompensar la densificación cercana a donde ya existe empleo.

Chihuahua tiene la oportunidad de ser la región que resuelve este problema con la misma seriedad con que ha resuelto sus retos de competitividad industrial. Tiene los datos —si decide abrirlos y usarlos—, tiene la tecnología y tiene la evidencia de lo que ha funcionado en otras ciudades. Lo que no tiene, todavía, es un acuerdo público sobre quién debe pagar la infraestructura urbana que la expansión industrial hace necesaria. Ese acuerdo no aparecerá solo. Requiere que la conversación sobre crecimiento económico incluya explícitamente la pregunta que esta serie ha formulado en distintas versiones durante veintitrés artículos: ¿quién paga los costos que las proyecciones de éxito no mencionan?

El trabajador que sale a las cinco de la mañana no está esperando un subsidio. Está esperando una ciudad que calcule su traslado con la misma precisión con que la empresa calcula la ruta de su producto. Son dos problemas del mismo tipo. Uno tiene presupuesto. El otro todavía espera que alguien decida que lo merece.

Una ciudad que sabe exactamente dónde está cada mercancía en tiempo real y no sabe cuánto tarda su trabajador en llegar ha decidido, con absoluta precisión, lo que le importa medir.

REFERENCIAS

Banco Interamericano de Desarrollo. (2023). Transformando ciudades: Desarrollo orientado al transporte en América Latina y el Caribe. BID. https://publications.iadb.org/es/transformando-ciudades-desarrollo-orientado-al-transporte-en-america-latina-y-el-caribe

Banco Interamericano de Desarrollo. (2024). Tecnología de código abierto y datos impulsados por inteligencia artificial para fortalecer la planificación urbana. BID. https://publications.iadb.org/es/tecnologia-de-codigo-abierto

Burchardt, T. (2008). Time and income poverty. Centre for Analysis of Social Exclusion. London School of Economics. https://sticerd.lse.ac.uk/dps/case/cr/CASEreport57.pdf

Comisión Estatal de Vivienda, Suelo e Infraestructura de Chihuahua. (2022). Programa Estatal de Vivienda 2022–2027. Gobierno del Estado de Chihuahua. https://www.chihuahua.gob.mx

Glaeser, E. (2011). Triumph of the city: How our greatest invention makes us richer, smarter, greener, healthier, and happier. Penguin Press.

Instituto del Fondo Nacional de la Vivienda para los Trabajadores (INFONAVIT). (2026). Reporte económico trimestral: octubre–diciembre de 2025. INFONAVIT. https://portalmx.infonavit.org.mx

Lusardi, A., & Mitchell, O. S. (2014). The economic importance of financial literacy: Theory and evidence. Journal of Economic Literature, 52(1), 5–44. https://doi.org/10.1257/jel.52.1.5

OCDE. (2021). Housing affordability in cities. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/b8e549b4-en

OCDE. (2024). Improving housing and urban development policies in Mexico. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/1e04c591-en

Secretaría de Desarrollo Agrario, Territorial y Urbano (SEDATU). (2023). Informe trimestral del Programa Nacional de Vivienda 2021–2024. Gobierno de México. https://www.gob.mx/sedatu

Sociedad Hipotecaria Federal (SHF). (2025). Índice SHF de precios de la vivienda en México: primer semestre 2025. SHF. https://www.gob.mx/shf

UN-Habitat. (2022). World Cities Report 2022: Envisioning the future of cities. United Nations Human Settlements Programme. https://unhabitat.org/wcr/