Los titulares son apocalípticos: la inteligencia artificial va a destruir el empleo blanco, los programadores se quedan sin trabajo, los becarios junior son reemplazados por ChatGPT. Pero los datos cuentan una historia muy distinta. El MIT Technology Review publicó esta semana un exhaustivo análisis que desmonta la histeria colectiva en torno a la IA y el empleo, y sus conclusiones contradicen frontalmente el pánico que domina los medios y las redes sociales.
«Toda la evidencia disponible hasta la fecha sugiere que el impacto de la IA en las condiciones actuales del mercado laboral es probablemente pequeño ahora mismo», afirma Erika McEntarfer, economista laboral que dirigió la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos (BLS) hasta que el presidente Trump la despidió el pasado otoño. McEntarfer, ahora investigadora en el Stanford Institute for Economic Policy Research, explica en el artículo de MIT Technology Review que el impacto reducido de la IA «sorprende a mucha gente, pero no debería. Lo que sabemos por la historia es que las innovaciones tardan en abrirse camino a través de los cambios en las industrias y las ocupaciones. Es improbable que la IA transforme los mercados laborales hasta que primero transforme los negocios.»
No es la única voz que pide calma. David Solomon, CEO de Goldman Sachs, publicó un artículo de opinión en The New York Times titulado «La apocalipsis laboral de la IA está exagerada», donde sostiene que la tecnología creará más empleo del que destruye. Y los propios líderes de las empresas de IA están matizando sus profecías anteriores: Sam Altman y Dario Amodei, CEOs de OpenAI y Anthropic respectivamente, han moderado sus predicciones sobre el fin del trabajo a medida que sus compañías se aproximan a salidas a bolsa multimillonarias, según ha documentado Fortune.
Volar a ciegas: lo que no sabemos sobre la IA y el empleo
David Deming, profesor de economía en Harvard, lo resume con una frase: «Estamos volando a ciegas». Desde 2024, Deming y sus colegas encuestan a varios miles de personas cada tres meses preguntándoles cosas tan básicas como: ¿usas inteligencia artificial generativa? ¿Con qué frecuencia? ¿Te ahorra tiempo en el trabajo? Los resultados ofrecen pistas importantes: algo más del 40% de los trabajadores usa IA, pero la adopción varía enormemente por sectores. Han encontrado ganancias de productividad, sí, pero nada que sacuda la economía.
El ritmo de adopción de la IA ha sido más rápido que el del PC o internet, pero se mueve en la misma horquilla histórica. Deming considera que estos primeros adoptantes ofrecen una «bola de cristal para el futuro del mercado laboral»: «Te da pistas importantes sobre cómo se va a usar mañana, quién se va a ver afectado, quién va a salir perjudicado y cómo debemos prepararnos.»
El factor generacional: jóvenes vs. veteranos
Uno de los hallazgos más reveladores de la investigación actual es el impacto diferencial por edades. Según un estudio de la Universidad de Stanford publicado este año, la IA está afectando desproporcionadamente a los trabajadores jóvenes. La razón: los puestos de entrada dependen más del conocimiento codificado —el que se adquiere mediante educación formal y que la IA puede imitar con facilidad—, mientras que los trabajadores veteranos poseen conocimiento tácito basado en la experiencia, mucho más difícil de automatizar.
Bharat Chandar, economista de Stanford y coautor del estudio, advierte que es demasiado pronto para sacar conclusiones definitivas: podría ocurrir que la pérdida de empleo se extienda a trabajadores mayores y a ocupaciones menos expuestas a la IA, pero también es posible que empresas y trabajadores se ajusten a las nuevas demandas y los efectos se nivelen o incluso desaparezcan.
Los datos de India ofrecen una perspectiva inquietante: según The Economic Times, la proporción de contrataciones de nivel inicial en el sector tecnológico indio cayó del 28% en 2024 a aproximadamente el 15% en 2025, a medida que las empresas redirigían su enfoque hacia roles de IA y automatización. Un indicador de que la transformación ya está ocurriendo en los mercados más expuestos.
La paradoja de la exposición: no todo lo que se puede automatizar se automatiza
El análisis del impacto de la IA sobre los empleos suele comenzar identificando la llamada «exposición» de cada ocupación a la tecnología. La idea es sencilla: cualquier trabajo es un conjunto de tareas. Evaluando qué tareas puede realizar un modelo de lenguaje de última generación, los investigadores calculan la exposición global de cada ocupación. Un pequeño ejército de economistas ha creado decenas de estos estudios, clasificando cientos de trabajos y actualizando los resultados a medida que las capacidades de la IA generativa explotan.
Pero la exposición no es un predictor real de qué empleos se perderán. Eso depende del tipo de tareas que ejecuta la tecnología, del grado de adopción, de los cálculos empresariales sobre el valor de los trabajadores y hasta del coste de desplegar la IA. Los investigadores descubrieron que el impacto en las plantillas dependía de cómo se usaba la IA: donde las tareas se automatizaban (la IA podía hacerlas «con mínima intervención humana»), el empleo disminuía. Donde la IA se usaba para aumentar el trabajo humano, las plantillas crecían por encima de la media.
Dos siglos de historia laboral
El artículo de The Atlantic titulado «América no está preparada para lo que la IA hará con los empleos» ofrece el contrapunto necesario. Su autor recuerda que la Segunda Revolución Industrial ya demostró que las máquinas pueden operar a velocidades que el cuerpo humano simplemente no puede igualar, y que los propietarios del capital saben que hay un límite a cuánto sufrimiento está dispuesta a tolerar la gente antes de empezar a prender fuego a las cosas.
Pero también señala que el Bureau of Labor Statistics proyecta que el empleo crecerá un 3,1% en la próxima década. Es menos que el 13% de la década anterior, pero en un país con población estable, cinco millones de nuevos empleos no son una catástrofe. El verdadero riesgo, según Jed Kolko, investigador del Peterson Institute y exsubsecretario de comercio de la administración Biden, es la velocidad de la transición: «Incluso si no hay desempleo masivo —ni siquiera aumento del desempleo—, la transición puede ser muy difícil. Significa gente perdiendo su trabajo, o que sus trabajos se redefinan de manera que paguen peor o tengan menos sentido.»
Para McEntarfer, la exprimera comisionada de la BLS, la pregunta clave es la velocidad de la disrupción: «Si ocurre al ritmo normal del cambio tecnológico, los mercados laborales tendrán tiempo para adaptarse. Si hay una disrupción súbita y severa, entonces será un gran desafío para los responsables políticos. Esa es la cuestión más importante que tenemos delante: lo rápido que va a ser esta transformación.»
El código no desaparece, se transforma
La investigación de Stanford y otros trabajos han puesto un foco particular en la programación, una tarea en la que la IA está siendo extremadamente hábil. Pero incluso aquí, las conclusiones invitan a la cautela. Los empleos de programación no están desapareciendo, al menos no a corto plazo. Lo que está ocurriendo es una transformación profunda de la profesión. El propio Boris Cherny, creador de Claude Code de Anthropic, explicó recientemente en una entrevista con Casey Newton de Platformer que el título de «ingeniero de software» está desapareciendo no porque el trabajo desaparezca, sino porque se está redefiniendo: los programadores pasan de escribir código línea por línea a orquestar sistemas de IA que generan el código por ellos.
Prepararse para la transición, no para el apocalipsis
Si hay una conclusión que emerge de todos estos análisis es que la historia importa. «Quizá esta vez sea diferente», concede el propio MIT Technology Review. La IA ha adquirido capacidades inimaginables para realizar tareas humanas. Quizá devore empleos de formas que nunca hemos visto. Pero las crisis anteriores de ansiedad laboral por la tecnología ofrecen una lección: nuestro foco real debe estar menos en los miedos distópicos y más en las transiciones muy reales que afectarán a millones de personas.
Para evitar otra transición laboral devastadora —como la que provocó el «China shock» de principios de siglo, que devastó comunidades enteras antes de que los economistas comprendieran lo que estaba pasando—, necesitamos políticas gubernamentales y empresariales bien sincronizadas, especialmente programas de formación y reciclaje profesional. Si McEntarfer y otros economistas laborales tienen razón, probablemente tengamos tiempo para diseñar estrategias deliberadas y efectivas. Pero primero necesitamos entender mejor qué está ocurriendo, y a qué velocidad.
Como resume Erik Brynjolfsson, el economista de Stanford más optimista sobre el futuro de la IA: «Quizá el mejor crecimiento de productividad de mi vida esté por llegar». El reto es asegurarse de que ese crecimiento beneficie a todos, no solo a unos pocos.