Las 20+ principales predicciones de expertos sobre la pérdida de empleo por IA
Como consultor de McKinsey, ayudé a las empresas a adoptar nuevas tecnologías durante una década. Mis respuestas rápidas:
- ¿Cómo afectará la IA a los puestos? 90 % de todos los puestos de oficina que he visto pueden automatizarse hoy con el arnés de agentes adecuado. Esta transformación puede llevar una década debido a la complejidad de los procesos.
- ¿Cómo afectará la IA a los empleos? El rápido cambio en las responsabilidades laborales puede aumentar el desempleo, ya que no todos los empleados pueden pasarse a nuevos puestos.
- ¿Qué piensan los demás? Algunos expertos en IA predicen que la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial se perderán para 2030. Esto aún no está demostrado excepto en campos como la traducción, donde la paradoja de Jevons no aumentó el empleo.
Predicciones sobre la pérdida de empleo por IA
Nota: El tamaño de los gráficos está correlacionado con la magnitud de la predicción de pérdida de empleo.
Los porcentajes mencionados en nuestro análisis se derivan de supuestos sobre el desplazamiento laboral general. En escenarios específicos, estos supuestos incluían posibles ganancias de empleo derivadas de la adopción de la IA. Sin embargo, para mantener la coherencia en la evaluación de la pérdida neta de empleo, cualquier ganancia de empleo estimada se ha excluido explícitamente del cálculo.
Como resultado, los porcentajes finales presentados reflejan pérdidas netas de empleo, lo que garantiza una interpretación más conservadora y centrada del posible impacto de la implementación de la IA en la fuerza laboral.
La mayoría de las predicciones estiman que millones de empleos podrían desplazarse o alterarse significativamente. La mayoría de los puestos evolucionarán, y la fuerza laboral debe prepararse para un fuerte aumento del empleo perturbado.
Resultados del mercado de predicción sobre la pérdida de empleo por IA
Los mercados de predicción muestran una perturbación desigual en lugar de un desempleo masivo inmediato. Los pronosticadores esperan que el mercado laboral en general siga funcionando durante los próximos años, aunque ven un riesgo considerable de condiciones de empleo más débiles para grupos específicos.
La preocupación se centra en el trabajo de nivel inicial y altamente automatizable. Los recién graduados universitarios podrían tener dificultades a medida que la IA reduce la demanda de trabajadores del conocimiento junior, mientras que los empleados de centros de llamadas, traductores, profesionales del software y otros trabajadores que realizan tareas digitales rutinarias se enfrentan a un mayor riesgo de desplazamiento.
Para más detalles, lea qué pronostican los mercados de predicción sobre la pérdida de empleo relacionada con la IA.
Análisis de exposición a la IA y del mercado laboral de Karpathy
Nota: El gráfico anterior muestra la exposición a la IA frente al salario medio en 340 ocupaciones de EE. UU. Cada punto es una ocupación. El eje horizontal muestra la puntuación de exposición a la IA de Karpathy (0-10), el eje vertical muestra el salario anual medio (en escala logarítmica) y el color indica el supergrupo ocupacional del BLS. El tamaño del punto muestra el empleo en 2024.
En marzo de 2026, el investigador de IA Andrej Karpathy (cofundador de OpenAI y exdirector de IA de Tesla) publicó un conjunto de datos que puntúa 342 ocupaciones de EE. UU. en una escala de exposición a la IA de 0 a 10, basándose en datos del Manual de Perspectivas Ocupacionales de la Oficina de Estadísticas Laborales, que cubre aproximadamente 143 millones de empleos en EE. UU.1
Karpathy planteó el proyecto como una herramienta de desarrollo para explorar visualmente los datos del BLS en lugar de un artículo de investigación formal. La metodología mostró que la descripción de cada ocupación del BLS se pasaba a un LLM (Gemini Flash) junto con una rúbrica de puntuación, que producía una puntuación de 0 a 10 y una justificación escrita para cada empleo.
Cada ocupación se calificó en un único eje de exposición a la IA que captura dos efectos:
- Automatización directa: La cantidad de trabajo que la IA puede realizar por sí sola
- Productividad indirecta: La medida en que la IA aumenta la producción de los trabajadores, lo que podría reducir la plantilla necesaria.
La rúbrica aplica una heurística central: si un trabajo puede realizarse íntegramente desde una oficina en casa con una computadora (escribir, programar, analizar, comunicarse), la exposición es intrínsecamente alta (superior a 7). Los trabajos que requieren presencia física, destreza manual o navegación impredecible en el mundo real obtienen una puntuación más baja.
Los resultados mostraron que la exposición media ponderada en las 342 ocupaciones es de 4.9 sobre 10. Sin embargo, la distribución es desigual:
- Los puestos que pagan más de $100,000 al año tienen una exposición media de 6.7/10.
- Los puestos que pagan menos de $35,000 al año tienen una exposición media de 3.4/10.
- Las ocupaciones con mayor puntuación son los transcriptores médicos (10/10), los representantes de atención al cliente (9/10), los desarrolladores de software (9/10), los auxiliares contables (9/10) y los asistentes legales (9/10).
- Las de menor puntuación son los conserjes, techadores, obreros de la construcción y auxiliares de salud a domicilio (todos 1-2/10).
Aproximadamente 42 % de los trabajadores estadounidenses se encuentran en ocupaciones con una puntuación de 7 o superior, lo que representa aproximadamente 59.9 millones de empleos y 3.7 billones de dólares en salarios anuales. Sin embargo, estos resultados deben tomarse con cautela, ya que las definiciones de los puestos no son perfectas e históricamente ha sido difícil estimar qué empleos se verían afectados por la tecnología.
¿Cuáles son las implicaciones?
- Los puestos administrativos y de oficina tienen una exposición media de aproximadamente 8/10 en todos los ámbitos, independientemente del salario o la categoría.
- En cambio, la atención sanitaria muestra una distribución variada: los puestos prácticos (auxiliares de enfermería, higienistas dentales, fisioterapeutas) obtienen una puntuación de 2-3/10, mientras que los puestos de procesamiento de información del mismo sector (transcriptores médicos, especialistas en registros médicos, tecnólogos de información sanitaria) obtienen 8-10/10.
- Los médicos y cirujanos ($239,200 de salario medio) obtienen 5/10, por debajo de los abogados ($151,160; 8/10) y los desarrolladores de software ($131,450; 9/10) en niveles salariales similares. El factor protector es el componente físico y presencial del trabajo.
Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan
El estudio “Forecasting the Economic Effects of IA, 2026” utiliza un enfoque de pronóstico basado en encuestas a gran escala para recopilar predicciones cuantitativas de economistas, expertos en IA, superpronosticadores y el público en general.
Los participantes dieron pronósticos probabilísticos (medianas y rangos de incertidumbre), asignaron probabilidades a cada escenario de IA y evaluaron el impacto de diferentes respuestas de política. Los resultados muestran que:
Productividad y crecimiento económico
Se espera que la IA aumente la productividad y el crecimiento económico, pero dentro de rangos plausibles. Se proyecta que la productividad total de los factores (PTF) aumente de alrededor del 1-2 % a aproximadamente el 2-2,5 %.
Incluso en escenarios optimistas, los expertos no prevén resultados extremos como un crecimiento exponencial del PIB. En cambio, la IA se considera un acelerador significativo pero incremental del desempeño económico, en una escala similar a los cambios tecnológicos anteriores, más que una ruptura económica singular.
Efectos en el mercado laboral y la fuerza de trabajo
Se espera que el impacto más significativo de la IA se produzca en el mercado laboral, en particular mediante una disminución de la participación en la fuerza laboral más que por un aumento del desempleo.
Se proyecta que la tasa de participación en la fuerza laboral (TPFL) caiga de alrededor del 62,6 % en 2025 a aproximadamente el 61 % en 2030 y hasta el 55 % en 2050.
Es importante destacar que las propias tasas de desempleo se mantienen relativamente estables, lo que sugiere que las personas podrían abandonar por completo la fuerza laboral en lugar de permanecer desempleadas.2
AIMultiple
Con el lanzamiento de Claude Code y los últimos modelos de las familias Anthropic y Gemini, he visto:
- Mejoras continuas en los benchmarks de modelos de IA
- Capacidad para automatizar procesos como proyectos de agencia y consultoría. No pensaba que fueran automatizables antes de los LLMs.
La dinámica competitiva y la mejora de los modelos crearán una carrera por automatizar y mejorar los márgenes. Como resultado, mi predicción es una reducción de más del 90 % de los puestos de oficina actuales para 2035. Estos puestos son automatizables con los LLMs actuales y el arnés de agentes adecuado, pero dado que los procesos empresariales son complejos, puede llevar una década rediseñar y automatizar los procesos.
Esto podría no conducir a un “apocalipsis laboral”, ya que el trabajo humano seguirá siendo el cuello de botella y, gracias a la automatización, necesitaremos más trabajadores humanos en tareas que no están automatizadas.
Sin embargo, esto puede dar lugar a menores niveles de empleo, ya que:
- Los cambios rápidos en el trabajo por realizar provocarían el desempleo de los trabajadores que no sean lo suficientemente flexibles para pasar a nuevos puestos.
- Los beneficios de la mayoría de las mejoras de productividad desde la década de 1980 han sido captados por los altos directivos y los accionistas.3 Podemos esperar que también se beneficien de esta ola de automatización y la utilicen como palanca para los despidos.
Los menores niveles de empleo pueden limitar el consumo, provocar una depresión económica y aumentar la inestabilidad política.
Nuestra situación actual es similar a la del cambio climático, donde las acciones fragmentarias no han logrado hasta ahora retrasar una catástrofe futura. La competencia entre grandes potencias y entre empresas tiene el potencial de limitar la cooperación y llevarnos al subempleo.
¿Por qué la automatización de la mayoría del trabajo de oficina llevará tanto tiempo?
Automatizar el trabajo automatizable en todas las empresas requerirá años. No se puede asignar nada significativo a un recién llegado a la empresa y no se puede esperar que los LLMs trabajen como empleados capaces. Las empresas tendrán que rediseñar el trabajo e invertir en arneses de modelos para implementar la automatización. Se trata de un trabajo específico de cada empresa, similar a la transformación digital, que llevará años.
Goldman Sachs
Goldman Sachs Research proyecta en 2025 que el impacto de la IA en el empleo general será leve y de corta duración, en lugar de causar pérdidas de empleo generalizadas y a largo plazo. Estiman que la tasa de desempleo podría aumentar alrededor de 0,5 % durante la transición, a medida que los trabajadores desplazados por la IA buscan nuevos puestos, lo que refleja fricciones a corto plazo más que desempleo estructural.
En cuanto al riesgo de desplazamiento laboral, alrededor del 2,5 % del empleo en EE. UU. estaría en riesgo de desplazamiento por las ganancias de eficiencia de la IA, con una estimación más amplia pero aún limitada de un desplazamiento del 6-7 % si la IA se adopta ampliamente.
Goldman Sachs también pronostica que la IA generativa podría aumentar la productividad laboral en aproximadamente un 15 % cuando se integre plenamente en los mercados desarrollados, lo que provocaría repuntes de desempleo de corta duración durante los períodos de adopción.
Además, el análisis evaluó más de 800 ocupaciones e identificó las más vulnerables a la IA. Estos puestos incluyen programadores informáticos, contables y auditores, asistentes jurídicos y administrativos y representantes de atención al cliente, mientras que puestos como controladores de tránsito aéreo, directores ejecutivos, radiólogos, farmacéuticos y clérigos se identifican como los de menor riesgo.4
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, científico informático ganador del Premio Nobel conocido como el “padrino de la IA”, advirtió que la inteligencia artificial aumentará el desempleo al tiempo que impulsará mayores beneficios, un resultado que atribuye al capitalismo más que a la propia tecnología, en 2025. Señaló que, si bien los despidos masivos aún no se han materializado, la IA está reduciendo las oportunidades de nivel inicial.
Hinton considera que la atención sanitaria es uno de los pocos sectores que podrían beneficiarse, ya que las ganancias de eficiencia para los médicos ampliarían el acceso a la atención. Sin embargo, descartó la renta básica universal por considerarla inadecuada para abordar la pérdida de dignidad y propósito ligada al trabajo.
También advirtió sobre los riesgos a largo plazo y estimó una probabilidad de entre el 10 y el 20 % de que la IA pudiera representar una amenaza existencial mediante una superinteligencia incontrolable o el uso indebido por parte de actores maliciosos, al tiempo que criticó los débiles esfuerzos regulatorios en Estados Unidos.5
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
Según la investigación de Microsoft “Measuring the Occupational Implications of Generative IA” de 2025, las ocupaciones varían mucho en su susceptibilidad a la IA, y algunos empleos tienen muchas más probabilidades de verse afectados que otros.
El estudio clasifica los puestos según una puntuación de aplicabilidad de la IA que combina:
- La cantidad del trabajo que la IA puede realizar (cobertura)
- El grado de completitud con que puede realizar esas tareas (integridad).
- La variedad de tareas que puede manejar (alcance).
Empleos como intérpretes, traductores, historiadores y representantes de atención al cliente obtuvieron la puntuación más alta, lo que significa que la IA puede realizar la mayor parte de su trabajo de manera eficaz, especialmente en tareas con gran carga de texto o comunicación.
Por el contrario, ocupaciones como auxiliares de enfermería, lavaplatos, techadores y asistentes quirúrgicos obtuvieron una puntuación cercana a cero, lo que indica que la IA actualmente no es capaz de asumir sus responsabilidades principalmente físicas, manuales o con gran interacción humana.
Esto sugiere que, si bien la IA avanza rápidamente en la automatización del trabajo digital cognitivo y rutinario, sigue siendo limitada para reemplazar puestos que requieren destreza, inteligencia emocional o adaptabilidad en el mundo real.6
Eric Schmidt
Dr. Schmidt (exdirector ejecutivo de Google) predijo que la IA hará la mayor parte del trabajo de programación en 2025.
Las herramientas que utilizan aprendizaje por refuerzo y planificación están evolucionando rápidamente. Estos sistemas pueden escribir, depurar y optimizar código mejor que la mayoría de los humanos, especialmente en tareas rutinarias o complejas pero repetitivas.
También se espera que la IA alcance el nivel de los mejores matemáticos graduados en un futuro próximo. Schmidt explica que los modelos de IA ahora funcionan bien en el razonamiento matemático porque las matemáticas tienen un lenguaje más simple y estructurado. Con herramientas como Lean para la demostración de teoremas, la IA puede resolver y verificar problemas matemáticos complejos.7
Dario Amodei
Dario Amodei (director ejecutivo de Anthropic) advirtió en 2025 que la IA podría eliminar el 50 % de todos los empleos de oficina de nivel inicial en los próximos cinco años, lo que podría llevar las tasas de desempleo de EE. UU. al 10-20 %.8
Al calificarlo como un posible “baño de sangre de cuello blanco”, Amodei subrayó que muchos siguen sin ser conscientes del poder disruptivo a corto plazo de la IA. Sin embargo, recientemente se ha retractado en parte al mencionar la paradoja de Jevons.9
Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee se hizo eco de la preocupación de Amodei en 2025 al validar la proyección de que la IA podría desplazar el 50 % de los empleos para 2027.
Como voz destacada en el campo, su acuerdo otorga credibilidad a la estimación de que la pérdida de empleo por IA podría afectar pronto a la mitad de la fuerza laboral mundial. Aunque su declaración es breve, subraya el creciente consenso entre los expertos de que la IA puede reconfigurar el empleo de manera mucho más agresiva que los cambios tecnológicos anteriores.10
International Monetary Fund (IMF)
El FMI estimó que 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo podrían verse afectados por la automatización relacionada con la IA en 2024.
Sin embargo, subrayó que la mayoría sufrirá una transformación a nivel de tareas, más que una pérdida total. En los países de ingresos altos, las economías con gran peso de los servicios hacen que la fuerza laboral esté especialmente expuesta.
El informe clasificó los efectos de la IA en tres categorías: tareas automatizables (rutinarias, basadas en reglas), aumentables (impulsadas por el juicio) y no afectadas. Se espera que dos tercios de los empleos experimenten una automatización parcial. Destacó la complementariedad de la IA y el trabajo humano, en particular en la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y la recuperación de conocimiento.
El informe también destacó la necesidad urgente de reciclaje profesional y proyectó que más del 40 % de los trabajadores necesitarán una mejora significativa de sus capacidades para 2030. Los sectores jurídico, financiero y de seguros sufrirán la transformación más significativa; la educación y la atención sanitaria seguirán siendo relativamente resistentes debido a su dependencia de la interacción humana y de procesos complejos.11
GPTs y la fuerza laboral de EE. UU. (Eloundou et al.)
Un estudio de 2023 sobre los efectos de la IA generativa y los LLMs concluyó que 80 % de la fuerza laboral de EE. UU. podría ver afectado al menos el 10 % de sus tareas.
Para alrededor del 19 % de los trabajadores, al menos la mitad de sus tareas diarias podrían verse alteradas.
Los puestos más expuestos incluyen redactores, especialistas en relaciones públicas, secretarios jurídicos, matemáticos y preparadores de impuestos, todos los cuales requieren un amplio trabajo lingüístico o lógico.
A diferencia de la automatización anterior, que se dirigía principalmente al trabajo manual, los LLMs están a punto de transformar profesiones con salarios más altos y de mayor nivel educativo en múltiples sectores. Su impacto es independiente de la infraestructura física, lo que amplía la escala del posible desplazamiento.12
Eric Dahlin
Una encuesta de 2021 del sociólogo Eric Dahlin reveló que aproximadamente el 14 % de los estadounidenses declararon haber perdido su empleo a causa de los robots.
A pesar de esta modesta tasa real, la percepción pública estaba significativamente inflada: los no afectados creían que el 29 % había perdido su empleo por la automatización, mientras que los desplazados estimaban la tasa en el 47 %.
Esta brecha entre percepción y experiencia refleja una profunda ansiedad por el impacto de la IA, incluso cuando las tasas reales de pérdida de empleo siguen siendo más bajas de lo que a menudo se supone.
La inclusión en el estudio de robots en contextos no industriales (aeropuertos, bibliotecas, cuidado de ancianos) puso de relieve aún más el alcance de la IA en diferentes sectores de la vida y el trabajo.
Figura 1: El gráfico ilustra que los encuestados sobreestimaron significativamente la probabilidad de pérdida de empleo causada por robots, con percepciones que oscilan entre el 29 % y el 47 %, en comparación con la tasa real de aproximadamente el 14 %.13
PwC
La encuesta global de directores ejecutivos de PwC de 2019 reveló que el 42 % de los directores ejecutivos cree que la IA desplazará más empleos de los que crea, mientras que el 39 % no está de acuerdo, lo que refleja una perspectiva dividida.
La preocupación por la pérdida de empleo es mayor en la región de Asia-Pacífico, especialmente en China, donde el 88 % de los directores ejecutivos espera un desplazamiento neto de empleo. El informe destaca una persistente brecha de competencias, ya que el 55 % cita la incapacidad de innovar por la falta de competencias clave.
La mayoría de los directores ejecutivos (46 %) considera que el reciclaje y la mejora de competencias son la solución más eficaz. A pesar de que el 85 % está de acuerdo en que la IA cambiará significativamente los negocios en un plazo de cinco años, solo el 10 % la ha adoptado a escala, obstaculizado por la escasez de talento y los desafíos de datos.14
Estudio de la OCDE
Un estudio de la OCDE de 2016 reveló que el 9 % de los empleos del Reino Unido estaba en alto riesgo de automatización, pero que el 35 % sufriría una transformación radical en las dos décadas siguientes.
Esta conclusión sugiere que los temores de desempleo masivo pueden ser exagerados y que es más probable que los cambios significativos se produzcan mediante la evolución de los puestos de trabajo y el reciclaje profesional, más que por una eliminación generalizada.15
Bowles
Sobre la base de la metodología de Frey y Osborne, Bowles estimó en el estudio “EU Jobs Risk” que el 54 % de los empleos de la Unión Europea estaban en riesgo de informatización en 2014.
Esto puso de relieve cómo el impacto de la IA se extiende más allá de las fronteras de EE. UU. y planteó interrogantes sobre cómo las diferencias regionales en materia de protección laboral y sistemas educativos podrían condicionar los resultados de la disrupción tecnológica.16
Frey & Osborne
En uno de los primeros grandes estudios académicos sobre la pérdida de empleo por IA, Frey y Osborne estimaron en 2013 que el 47 % de los empleos de EE. UU. estaba en riesgo de informatización. Su investigación clasificó las ocupaciones en función de su susceptibilidad al aprendizaje automático y la automatización.
Este trabajo pionero ayudó a enmarcar los debates posteriores sobre el futuro del empleo, llamando la atención sobre cómo se automatizan tareas más que empleos enteros, y suscitó debates matizados sobre la reestructuración de tareas y la transición de competencias.17
Otras preguntas clave sobre la pérdida de empleo
- ¿Qué ocurre con la paradoja de Jevons? A medida que disminuye el coste de la inteligencia de las máquinas, se consumirá más inteligencia de máquinas. Sin embargo, la inteligencia humana sigue siendo costosa y es probable que la demanda de inteligencia humana se estanque si las máquinas pueden trabajar de forma autónoma.
- ¿Las pérdidas de empleo actuales se deben a la IA? Es probable que la sobrecontratación de la era pandémica sea la culpable, ya que las empresas aún se encuentran en las primeras fases de la transformación de la IA. Los expertos lo llaman lavado de redundancia por IA.18
Opiniones de que la IA conducirá a la creación neta de empleo
Sam Altman
El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha adoptado una visión menos alarmista de las pérdidas de empleo impulsadas por la IA en 2026. Aunque anteriormente advirtió de que la IA podría reemplazar muchos empleos existentes y eliminar algunas categorías laborales, ahora sostiene que un “apocalipsis laboral” a gran escala es improbable a corto plazo.19
La opinión revisada de Altman se basa en tres observaciones:
- La adopción de la IA está todavía en sus primeras etapas: Si bien los modelos de IA se han vuelto muy capaces, muchas empresas siguen aprendiendo a integrarlos en los flujos de trabajo, medir las ganancias de productividad y gestionar los riesgos relacionados con la seguridad y la fiabilidad.
- Los adoptantes más agresivos de la IA pueden no ser los que más empleos recortan: En una entrevista de junio de 2026, Altman sostuvo que las empresas que han adoptado la IA de forma más profunda también se encuentran entre las que más contratan. Sugirió que algunas empresas que citan a la IA como motivo de los despidos podrían estar utilizando la tecnología como una explicación conveniente para recortes que habrían hecho de todos modos, en lugar de reflejar el impacto directo de la adopción de la IA.20
- La interacción humana sigue siendo importante: Altman señala que muchos empleos implican algo más que completar tareas. También implican comunicación, confianza, juicio y colaboración, que las personas tal vez no quieran subcontratar por completo a la IA.21
Sin embargo, Altman no descarta el impacto a largo plazo de la IA en el trabajo. Espera que las empresas se reorganicen en torno a la IA, especialmente a medida que los agentes de IA se vuelvan más capaces y las empresas se adapten a ciclos tecnológicos más rápidos. Su posición actual sugiere que es probable que la IA remodele los empleos y los flujos de trabajo, pero la transición puede ser más gradual y compleja de lo que implicaban las predicciones anteriores.
HBR / Davenport & Srinivasan
Un análisis de Harvard Business Review de 2026 especuló con que las empresas están despidiendo trabajadores basándose en el potencial de la IA y no en su rendimiento demostrado, ya que el desempleo general en EE. UU. sigue siendo relativamente bajo.22
Yale The Budget Lab
El análisis de 2025 no encontró un impacto material de los LLMs en el empleo según la tasa de pérdidas de empleo, contrataciones y transiciones en EE. UU.23
Foro Económico Mundial
El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial, que encuestó a más de 1.000 empleadores que representan a 14 millones de trabajadores en 55 economías, proyectó que 92 millones de empleos se desplazarán para 2030, mientras que se crearán 170 millones de nuevos, una ganancia neta de 78 millones de empleos. Se espera que la IA y el procesamiento de la información afecten al 86 % de las empresas para 2030. El informe identificó el desarrollo de la IA, la ciberseguridad y la sostenibilidad como las categorías de funciones de más rápido crecimiento.24
Jensen Huang
En VivaTech 2025 en París, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, rechazó la advertencia del director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, de que la IA podría reemplazar hasta la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial en un plazo de cinco años.
Huang rechazó la idea de que la IA sea tan peligrosa o poderosa que solo unos pocos elegidos deban desarrollarla y, en cambio, abogó por un avance abierto y responsable.
Aunque reconoció que la IA transformará el lugar de trabajo, dejando obsoletos algunos empleos, subrayó que una mayor productividad suele conducir a más contratación, no a menos, y criticó la narrativa basada en el miedo en torno al impacto de la IA en el empleo.25
Dilan Eren
Aunque no se centró en porcentajes, el profesor Dilan Eren de la Ivey Business School ofreció una crítica estructural a las empresas que, en 2025, responden a la IA eliminando puestos junior. Eren advirtió de que recortar puestos de nivel inicial para ahorrar costes es una “medida exponencialmente mala” que amenaza la cartera interna de talento.
Sin trabajadores junior, las organizaciones corren el riesgo de sufrir escasez de personal experimentado en los próximos años, especialmente a medida que disminuyen la tutoría y el aprendizaje en el puesto de trabajo. Eren instó a las empresas a desarrollar estrategias que apoyen un doble desarrollo: los junior deben adquirir experiencia en el dominio, mientras que el personal sénior debe mejorar sus competencias en IA.
Delegar todas las tareas en las máquinas, argumentó Eren, corre el riesgo de socavar el criterio y debilitar el aprendizaje colaborativo dentro de las empresas.
Ravi Kumar
Ravi Kumar, director ejecutivo de Cognizant, sostuvo en 2025 que la IA creará más oportunidades de empleo, especialmente para los recién graduados.
A medida que más empresas adopten software avanzado, espera un aumento de la demanda de mano de obra cualificada.
Según Kumar, la IA puede actuar como un multiplicador de fuerzas, permitiendo a los trabajadores lograr “más por menos” al tiempo que eleva las expectativas, no las reduce. 26
¿La IA provocó realmente pérdidas de empleo?
Cuatro estudios recientes, con datos y métodos diferentes, llegan a conclusiones notablemente distintas sobre la causa raíz de las recientes perturbaciones del mercado laboral:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinan los registros del seguro de desempleo de EE. UU., 10.6 millones de perfiles de LinkedIn y 3 millones de programas de cursos. Muestran que el riesgo de desempleo en ocupaciones muy expuestas a los LLM, especialmente los roles informáticos y matemáticos, comenzó a aumentar a principios de 2022, varios trimestres antes de que ChatGPT se lanzara en noviembre de 2022.
La tendencia se aplanó después del lanzamiento en lugar de acelerarse. Los datos de LinkedIn muestran la misma cronología: los graduados de la cohorte de 2021 entraron en empleos expuestos a la IA en tasas más bajas que las cohortes anteriores.
Los autores señalan como probables impulsores el endurecimiento monetario, la corrección de la contratación tecnológica pospandémica y el cambio fiscal en I+D. También constatan que los graduados con planes de estudio más expuestos a la IA obtuvieron salarios más altos y encontraron empleo más rápido después de ChatGPT, por lo que la educación relevante en LLM mantuvo su valor.27
Dominski & Lee (2025) sostienen que los estudios existentes utilizan puntuaciones estáticas de exposición a la IA, mientras que la capacidad sigue evolucionando. Construyen un marco de exposición de cinco etapas (ML anterior a ChatGPT, primeros LLMs, multimodal, modelos de razonamiento, IA agéntica) y piden a GPT-4o y a Claude 3.5 Sonnet que vuelvan a puntuar cada tarea O*NET en cada etapa.
Al vincular estas puntuaciones dinámicas con los datos de la CPS, constatan que una mayor exposición a la IA se correlaciona con un menor empleo, un mayor desempleo y menos horas de trabajo.
Los efectos son mayores para los trabajadores menores de 30 y mayores de 50, así como para los trabajadores con educación universitaria. Las ocupaciones con gran carga de razonamiento son las más afectadas, mientras que las ocupaciones físicas y manuales apenas se ven afectadas.28
Brynjolfsson, Chandar & Chen (noviembre de 2025), “Canaries in the Coal Mine”, utilizaron datos de nóminas de ADP que cubren a millones de trabajadores mensualmente. Según los resultados, los trabajadores de entre 22 y 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA experimentaron fuertes descensos de empleo: los desarrolladores de software de esa franja de edad cayeron casi un 20 % desde su máximo de finales de 2022.
Tras controlar por efectos fijos de empresa y tiempo, el mismo grupo mostró un descenso relativo del empleo del 16 % en el quintil más expuesto en comparación con el menos expuesto.
Los resultados se mantuvieron cuando los autores excluyeron las ocupaciones tecnológicas, excluyeron las empresas de TI y dividieron la muestra según la capacidad de teletrabajo, la proporción de titulados universitarios y la exposición a los tipos de interés. Su explicación es que la IA sustituye el conocimiento codificado que aportan los trabajadores jóvenes y la educación formal, al tiempo que complementa el conocimiento tácito que aporta la experiencia.29
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (septiembre de 2025) aprovecharon diferencias sintéticas en diferencias sobre datos de la CPS desde enero de 2010 hasta agosto de 2025. Informan del resultado contrario: las ocupaciones de alta exposición ganaron aproximadamente 89 dólares por semana en ingresos reales de enero de 2010 después de ChatGPT, mientras que el efecto sobre el desempleo fue de aproximadamente 0,2 % puntos.
Su interpretación es que los LLMs funcionan como complementos a corto plazo que aumentan la productividad, y que el ajuste se produce a través de los salarios y no del empleo.30
Entonces, ¿la IA provocó pérdidas de empleo?
Una respuesta razonable a principios de 2026 es que, para la fuerza laboral en su conjunto, todavía no hay una señal agregada clara. Dos de los cuatro estudios encuentran un efecto prácticamente nulo sobre el desempleo a nivel de ocupación. Para los trabajadores de entre 22 y 25 años en ocupaciones muy expuestas, la respuesta es muy probablemente sí, al menos en parte, porque la evidencia de ADP sobrevive a los controles de empresa-tiempo, a la exclusión de empresas tecnológicas y a la submuestra no apta para el teletrabajo.
En cuanto a los salarios, la evidencia es mixta y podría reflejar ganancias para los trabajadores experimentados junto con una menor contratación de personal junior. En cuanto a la cronología, Frank y sus coautores muestran que parte del deterioro de las ocupaciones expuestas a la IA ya estaba en marcha a principios de 2022, por lo que atribuir todo el debilitamiento de 2022 a 2025 a los LLMs exagera el argumento.
En resumen, es plausible que la IA haya empezado a reducir la contratación de nivel inicial en ocupaciones muy expuestas, pero aún no ha producido desempleo agregado ni pérdidas salariales visibles. Una parte significativa de lo que parece desplazamiento por IA refleja el endurecimiento monetario, las correcciones de la sobrecontratación de la era pandémica y una debilidad más amplia del mercado de nivel inicial. Si ese panorama cambia a medida que llegan las capacidades agénticas es la preocupación de fondo que anima la mayoría de las predicciones que mencionamos anteriormente, y sigue siendo una cuestión empírica abierta.
Qué pronostican los mercados de predicción sobre la pérdida de empleo relacionada con la IA
Manifold Market
Manifold es una plataforma comunitaria de predicción donde los participantes negocian con los resultados de preguntas del mundo real.
- Un mercado de Manifold con 27 participantes se resolvió como “No” sobre si la inteligencia artificial estaría directamente relacionada con un aumento de al menos 5 puntos porcentuales en la tasa de desempleo de EE. UU. para finales de 2025.31
- 194 participantes predijeron si algunos ingenieros de software de EE. UU. sufrirían una reducción de ingresos, seguridad laboral u oportunidades de contratación a causa de la IA para finales de 2025. El mercado se resolvió como “Sí”, con base en el requisito de que al menos tres reportajes de noticias acreditados documentaran tales efectos.32
- 10 participantes se resolvieron como “No” sobre si una empresa de Fortune 500 reemplazaría mayoritaria o totalmente su plantilla de atención al cliente por IA para 2026. El resultado no descarta la automatización parcial, pero no se alcanzó el umbral más exigente del mercado de reemplazar a la mayoría o a toda la plantilla.33
A fecha de agosto de 2026:
- 174 participantes asignaron una probabilidad del 25 % a que la IA hiciera que la tasa de desempleo de EE. UU. superara el 10 % antes de 2030.34
- 54 participantes estimaron una probabilidad del 19 % de que la IA causara desempleo masivo en Estados Unidos para 2030.35
- 43 participantes asignaron una probabilidad del 61 % a que el mercado laboral siguiera “bien” en lo que respecta a las pérdidas de empleo relacionadas con la IA y el desempleo durante los próximos años.36
- 11 participantes predijeron una probabilidad del 79 % de que la IA provocara una gran disminución del empleo de traductores e intérpretes para finales de 2027. Esto sugiere una confianza relativamente alta de la comunidad en que las ocupaciones relacionadas con el lenguaje experimentarán un desplazamiento mensurable antes que el mercado laboral en general.37
- 54 participantes estimaron una probabilidad del 81 % de que la IA reemplazara a la mayoría de los trabajadores de centros de llamadas para 2030. Esta fue una de las probabilidades más altas de los mercados analizados.38
- 7 participantes pronosticaron qué ocupación tendría el mayor porcentaje de puestos reemplazados por la IA para finales de 2026. El mercado asignó 38 % a ocupaciones “otras”, 34 % a atención al cliente, 10 % a ingenieros de software, 8 % a asistentes administrativos y 5 % cada uno a conductores de camiones e investigadores.39
- 8 participantes pronosticaron que aproximadamente el 34 % de 11 ocupaciones seleccionadas experimentaría un déficit de empleo de al menos el 15 % que podría atribuirse de forma plausible a la IA para 2031.40
Mercado de predicción Kalshi
Kalshi es una bolsa de contratos de eventos regulada en EE. UU. donde los participantes negocian contratos vinculados a resultados determinados. Las páginas públicas del mercado de Kalshi informan del volumen total de negociación en dólares, pero no proporcionan el número de participantes únicos.
- En junio de 2026, un mercado de Kalshi que preguntaba si la IA sería el principal motivo declarado de los recortes de empleo en EE. UU. en mayo se resolvió como “Sí”. El mercado registró aproximadamente $36,552 en volumen de negociación y utilizó el informe mensual de recortes de empleo de Challenger, Gray & Christmas como fuente de resolución.41
- En julio de 2026, el mercado equivalente (se negociaron aproximadamente $2,919) para los recortes de empleo de junio también se resolvió como “Sí”.42
A fecha de agosto de 2026:
- El mercado en curso asignó una probabilidad del 58 % a que la IA fuera el principal motivo declarado de los recortes de empleo en EE. UU. durante julio. El mercado había registrado aproximadamente $1,453 en volumen de negociación.43
- Los operadores de Kalshi asignaron una probabilidad del 15 % a que el “escenario Citrini” se produjera para julio de 2028, con aproximadamente $25,9 millones en volumen de negociación. La operación Citrini es una apuesta a que la rápida adopción de la IA causará despidos masivos, desempleo y un declive económico más amplio para 2028.44
Predicciones de la comunidad de Metaculus
Las previsiones comunitarias de Metaculus agregan estimaciones de pronosticadores individuales, mientras que su Labor Automation Forecasting Hub se centra específicamente en cómo la IA puede afectar al empleo, las ocupaciones y los indicadores del mercado laboral.
A fecha de agosto de 2026:
- 26 pronosticadores estimaron que los sistemas de IA capaces de realizar trabajos de principio a fin reemplazarían al 17,8 % de los trabajadores actuales para 2030. El intervalo de pronóstico mostrado osciló entre aproximadamente 9,1 % y 25,7 %.45
- 49 pronosticadores contribuyeron al pronóstico subyacente del empleo general en EE. UU. tras tener en cuenta el desplazamiento relacionado con la IA y otros efectos del mercado laboral. La comunidad predijo que el empleo estaría 1,9 % por debajo de su nivel de 2025 en 2030 y 4,4 % por debajo en 2035.46
- 61 pronosticadores asignaron una probabilidad del 24 % a que el desempleo entre los recién graduados universitarios de EE. UU. alcanzara al menos el 20 % durante tres meses consecutivos antes de 2030.47
- El Labor Automation Forecasting Hub de Metaculus predijo que una de las mayores disminuciones de empleo para 2035 se produciría entre especialistas financieros, desarrolladores de software y abogados y pasantes de derecho, con una caída del 14,1 %.46
Desarrollos recientes: impacto de la IA en el empleo
Recopilamos datos desde 2023, tras el lanzamiento de ChatGPT, para mostrar cómo afectó la IA a los despidos tecnológicos. El gráfico anterior sigue el número acumulado de empleos afectados por despidos en los que las empresas citaron directamente la IA, la automatización o una reestructuración impulsada por la IA, o bien informes creíbles vincularon los recortes a cambios relacionados con la IA.
La tendencia muestra un aumento moderado a lo largo de 2023 y 2024, seguido de una fuerte aceleración en 2025 y 2026 a medida que más empresas reorganizaron equipos, redujeron puestos de apoyo u operativos y reorientaron recursos hacia prioridades centradas en la IA.
Varias grandes empresas citaron explícitamente a la IA al anunciar recortes de empleo:
- GitLab comenzó una reestructuración para aplanar la gestión, reducir su presencia en los países hasta en un 30 % y reconfigurar los procesos internos con agentes de IA, y la mayor parte de los ahorros se reinvirtieron en su estrategia de “era agéntica”.48
- Intuit recortó el 17 % de su plantilla (unos 3.000 empleados) para reorientar recursos hacia apuestas clave, incluida la IA.49
- Cisco recortó casi 4.000 empleos (alrededor del 5 % de su plantilla) para reorientar la inversión hacia la IA, la ciberseguridad, el silicio y la óptica.50
- Cloudflare redujo su plantilla en más de 1.100 empleados, afirmando que la IA había dejado obsoletos algunos puestos.51
Sin embargo, algunos expertos sostienen que la IA se está utilizando como una justificación conveniente. Fabian Stephany, del Oxford Internet Institute, señaló que muchas empresas sobrecontrataron durante la pandemia y que los despidos actuales podrían reflejar una corrección del mercado más que un desplazamiento real impulsado por la IA.52
El futuro de los empleos de nivel inicial
Aunque la ansiedad por el empleo de los graduados en torno a la IA es comprensible, la drástica caída del 67 % en las ofertas de empleo para graduados en el Reino Unido desde 2022 (43 % en EE. UU.) parece estar impulsada principalmente por la incertidumbre económica, la normalización pos-COVID y la deslocalización acelerada, más que por el desplazamiento debido a la IA.
Para los trabajadores de entre 22 y 25 años, la investigación de Anthropic sobre los efectos en el mercado laboral concluye que menos jóvenes empiezan a trabajar en ocupaciones muy expuestas a la IA en comparación con las ocupaciones de baja exposición. La tasa de colocación en estos puestos cayó alrededor del 14 % en comparación con 2022 (estimación agrupada posterior −14.3, EE = 7.2), aunque los autores afirman que el resultado es apenas estadísticamente significativo. Tampoco encontraron un descenso similar para los trabajadores mayores de 25 años.53
Según un artículo reciente del Financial Times, el empleo ha caído bruscamente incluso en sectores con baja exposición a la IA, como los recursos humanos (77 %) y la ingeniería civil (55 %), lo que sugiere que están en juego factores económicos más amplios.
David Autor, del MIT, señala que la agitación política y los recortes gubernamentales son impulsores más importantes, mientras que la economista jefe de LinkedIn subraya la incertidumbre macroeconómica como la causa principal.
Aunque es probable que la IA transforme el trabajo en los próximos años, la evidencia actual muestra correlaciones débiles entre las ocupaciones vulnerables a la IA y las pérdidas reales de empleo; algunos campos expuestos a la IA, como la contabilidad, están experimentando un crecimiento del empleo juvenil.
Los verdaderos retos parecen ser las presiones económicas tradicionales: inflación, tasas de interés más altas, incertidumbre empresarial y deslocalización acelerada posibilitada por el trabajo remoto. Esto hace que la narrativa de que “la IA está acabando con el empleo de los graduados” sea prematura, a pesar de las legítimas preocupaciones futuras sobre la disrupción tecnológica.54
Iniciativas de investigación para comprender el impacto de la pérdida de empleo por IA
Anthropic lanza el Programa de Futuros Económicos para abordar el impacto de la IA en la fuerza laboral
Anthropic ha puesto en marcha el Programa de Futuros Económicos, una nueva iniciativa concebida para explorar los efectos económicos de la inteligencia artificial, en particular su impacto en el empleo, la productividad y la creación de valor a largo plazo. El programa tiene como objetivo proporcionar información basada en datos y desarrollar propuestas de políticas que aborden tanto los riesgos como las oportunidades que la IA presenta para la economía mundial.
Responder a los riesgos de desplazamiento laboral
Como respuesta a las recientes predicciones del director ejecutivo Dario Amodei, el programa se centra en comprender estos cambios y prepararse para un impacto significativo en la fuerza laboral, incluida la necesidad de reciclaje profesional en los sectores afectados.
Los componentes clave del programa incluyen:
- Subvenciones a la investigación: Anthropic ofrece subvenciones rápidas de hasta $50,000 para estudios empíricos a corto plazo sobre el impacto económico de la IA. La investigación puede centrarse en los efectos en el mercado laboral, los cambios en la productividad o la creación de nuevas formas de valor.
- Foros de desarrollo de políticas: Anthropic organizará simposios en Washington D. C. y Europa para recopilar ideas de políticas desde perspectivas diversas. Entre los temas figuran estrategias de reciclaje profesional, creación de empleo en economías impulsadas por la IA y transiciones en los flujos de trabajo.
- Infraestructura de datos: Sobre la base de su índice económico, lanzado a principios de este año, Anthropic ampliará sus conjuntos de datos para rastrear el uso de la IA y sus efectos a largo plazo en las estructuras económicas y las tendencias del empleo.
El programa de Anthropic se centra más en la posible pérdida de empleo y las estrategias de mitigación. El Programa de Futuros Económicos refleja un esfuerzo creciente de las empresas tecnológicas por asumir la responsabilidad de la disrupción que ayudan a crear y apoyar un crecimiento económico inclusivo.
Esta iniciativa hace especial hincapié en comprender las transiciones del mercado laboral, identificar áreas de reciclaje profesional y crear un marco para gestionar el papel económico cambiante de la IA.55
Añadir como fuente preferidaImplicaciones de la IA en diferentes industrias
El análisis de los datos administrativos de desempleo muestra que las ocupaciones expuestas a la IA históricamente tenían un menor riesgo de desempleo que las menos expuestas. Esa ventaja se redujo drásticamente a partir de principios de 2022, especialmente en puestos informáticos y matemáticos, y no empeoró de forma notable tras el lanzamiento de ChatGPT.
La evidencia de los perfiles de LinkedIn refuerza este patrón para los trabajadores en las primeras etapas de su carrera: los graduados de las cohortes de 2021-2023 entraron en empleos expuestos a la IA en tasas más bajas y tardaron más en encontrar su primer empleo que las cohortes anteriores, y las brechas surgieron antes de finales de 2022.
También aparecen desaceleraciones similares al comparar los empleos de salarios altos y medios, lo que apunta a un endurecimiento general del mercado laboral de nivel inicial más que a un cambio exclusivo de los puestos expuestos a la IA.
Puestos e industrias más expuestos
Las industrias que dependen de tareas estructuradas realizadas de forma rutinaria por humanos se enfrentan al mayor riesgo. Los puestos administrativos, jurídicos, financieros y de procesamiento de datos se encuentran entre los más vulnerables.
Según la investigación de Anthropic sobre los efectos en el mercado laboral, las ocupaciones individuales más expuestas incluyen programadores informáticos (74,5 %), representantes de atención al cliente (70,1 %), grabadores de datos (67,1 %), especialistas en registros médicos (66,7 %) y analistas de investigación de mercado (64,8 %).
Estos empleos suelen ser fáciles de automatizar con sistemas y herramientas de IA. Las tareas que implican patrones predecibles o siguen reglas fijas son las más susceptibles de sufrir errores. Los puestos de nivel inicial, en particular los de los trabajadores jóvenes, corren un alto riesgo de ser eliminados.
Por ejemplo, un estudio investigó la adopción del Traductor de Google en distintas regiones entre 2010 y 2023. Los resultados indican que las zonas con mayor uso experimentaron un crecimiento más lento de los empleos de traductor e intérprete, con una caída del crecimiento del empleo de unos 0.7 puntos porcentuales por cada punto porcentual de aumento en la adopción.56
Figura 2: El gráfico muestra el interés mensual de Google Trends para dos términos de búsqueda: “translator” y “Google Translate”.57
Los efectos van más allá de la profesión de traductor, ya que las ofertas de empleo que requieren conocimientos de idiomas extranjeros crecieron más lentamente en las regiones de alta adopción, sobre todo en idiomas muy utilizados como el español, el chino y el alemán.
Aunque las competencias lingüísticas siguen siendo más relevantes en campos técnicos como la informática y la ingeniería, la evidencia general sugiere que la mejora de la traducción automática está reduciendo gradualmente la dependencia de los empleadores de los trabajadores bilingües, con implicaciones para la educación, los mercados laborales y el comercio mundial de servicios.
Impacto desigual entre sectores
La sanidad y la educación están menos expuestas debido a la complejidad de la interacción humana requerida. Estos sectores son más resistentes a la automatización y a los LLMs.
Automatización parcial frente a desplazamiento total
No todas las pérdidas de empleo se traducirán en desempleo total. En muchos casos, la IA automatizará tareas dentro de los puestos en lugar de eliminar empleos enteros.
Se espera que alrededor de dos tercios de los puestos actuales experimenten cambios a nivel de tareas. Los trabajadores tendrán que adaptarse a nuevas responsabilidades que requieren toma de decisiones humana, razonamiento y creatividad. Esta automatización parcial sigue ejerciendo presión sobre los trabajadores para que se adapten rápidamente.
Variación económica y geográfica
El impacto de la inteligencia artificial variará según la región. Las economías de ingresos altos con mercados laborales muy orientados a los servicios están más expuestas. Los mercados emergentes pueden enfrentar desafíos debido al acceso limitado a la infraestructura digital y a menos recursos para reciclar a la fuerza laboral. Las diferencias en las respuestas políticas locales influirán en cómo se desarrolle el impacto de la IA en todo el mundo.
¿Cuáles son las percepciones de los propios trabajadores?
Desajuste entre percepción y realidad
La percepción pública de las pérdidas de empleo es superior a las cifras reales comunicadas. Si bien el desplazamiento real se mantiene por debajo del 15 % en los últimos años, los trabajadores creen que una mayor proporción de la fuerza laboral se ha visto afectada.
Esto refleja una creciente ansiedad por el impacto de la IA y el futuro del empleo, a pesar de que los datos reales muestran un ritmo de cambio más lento.
Respuestas regulatorias y conceptos erróneos sobre las pérdidas de empleo impulsadas por la IA
La IA-Related Job Impacts Clarity Act, presentada por los senadores Mark Warner y Josh Hawley, exigiría a las empresas y agencias federales informar del número de despidos directamente atribuibles a la inteligencia artificial.
Aunque la propuesta pretende aumentar la transparencia sobre el papel de la IA en los cambios de empleo, su premisa central puede ser errónea: la mayoría de las herramientas de IA están integradas en flujos de trabajo más amplios, lo que dificulta enormemente determinar si una pérdida de empleo fue causada explícitamente por la IA y no por mejoras ordinarias de la productividad o presiones empresariales más amplias.
Los sistemas existentes de seguimiento laboral ya supervisan la dinámica del empleo, por lo que el proyecto de ley añade burocracia innecesaria y corre el riesgo de estigmatizar la adopción de la IA y desanimar a las empresas a utilizar herramientas que podrían aumentar la productividad. En su lugar, los responsables políticos deberían centrarse en mejorar la medición de la adopción de la IA, estudiar los efectos reales en los flujos de trabajo y la productividad y apoyar el reciclaje de los trabajadores.58
¿Qué tipos de empleos creará la IA?
A pesar del papel de la IA en la reducción de ciertos sectores laborales, también se espera que genere oportunidades sustanciales en campos técnicos y afines. Puestos como ingenieros, ingenieros de despliegue avanzado, ingenieros de soluciones e ingenieros de campo tienen cada vez más demanda a medida que las organizaciones buscan apoyo para integrar y optimizar los sistemas de IA.
El consejo de que “la informática es innecesaria porque la IA escribirá todo el código” es fundamentalmente erróneo. Si bien los LLMs pueden automatizar tareas de codificación específicas, la abstracción siempre ha sido fundamental en la ingeniería de software. El valor central no reside en teclear código, sino en determinar qué construir y diseñar sistemas que sean eficientes, seguros y económicamente valiosos.
Más allá de la ingeniería, los puestos que no son automatizables también están en condiciones de crecer. A medida que la automatización reduce los costes operativos, las empresas pueden entrar en nuevos mercados o ampliar los existentes, lo que aumenta la demanda de puestos como ventas y éxito del cliente.
Implicaciones éticas y sociales del desplazamiento laboral por IA
Desafíos éticos fundamentales
La implantación de la IA en el lugar de trabajo plantea cuestiones éticas fundamentales que van más allá de las simples consideraciones económicas. Estos desafíos se centran en la equidad, la dignidad humana y las obligaciones morales de las organizaciones que despliegan tecnologías transformadoras que afectan a los medios de vida y a las comunidades.
Justicia distributiva y desigualdad: el desplazamiento por la IA afecta de manera desproporcionada a los trabajadores menos cualificados y a las comunidades marginadas, aumentando las disparidades socioeconómicas existentes.
Esto crea el potencial de una fuerza laboral dividida en la que los empleados aumentados por la IA obtienen ventajas mientras los trabajadores desplazados se enfrentan a perspectivas reducidas.
La concentración de los beneficios de la IA entre los propietarios de la tecnología, mientras los costes recaen sobre las poblaciones vulnerables, plantea cuestiones fundamentales sobre la distribución justa del progreso tecnológico.
Sesgo algorítmico y discriminación: los sistemas de IA heredan sesgos de los datos de entrenamiento, lo que puede amplificar prácticas discriminatorias en la contratación, la evaluación y la asignación de tareas.
Estas decisiones automatizadas afectan a los resultados laborales a gran escala sin mecanismos de supervisión adecuados. Abordar el sesgo requiere conjuntos de datos diversos, protocolos de detección y auditorías periódicas de los sistemas de IA utilizados en contextos laborales.
Autonomía humana: la adopción generalizada de la IA cuestiona los conceptos tradicionales de valor y propósito del trabajo. Los trabajadores se enfrentan al riesgo de degradación de sus competencias y pérdida de identidad profesional a medida que se automatizan las tareas cognitivas.
Preservar una agencia humana significativa en los procesos de trabajo sigue siendo esencial para mantener la dignidad de los trabajadores y garantizar que la tecnología mejore, en lugar de reemplazar, las capacidades humanas.
Transparencia y rendición de cuentas: muchos sistemas de IA funcionan como “cajas negras”, ocultando los procesos de toma de decisiones que afectan al empleo.
Esta opacidad complica la atribución de responsabilidades cuando los sistemas de IA producen resultados perjudiciales. Son necesarios marcos claros de rendición de cuentas y sistemas de IA explicables para mantener la equidad y la confianza en las aplicaciones relacionadas con el empleo.
Implicaciones sociales
Más allá de los impactos laborales individuales, el desplazamiento laboral impulsado por la IA plantea amenazas más amplias para la cohesión social, la estabilidad económica y la gobernanza democrática.
Estabilidad política y social: el desplazamiento a gran escala crea un potencial de volatilidad política y malestar social, en particular cuando las comunidades perciben una distribución desigual de los beneficios tecnológicos.
Abordar estas preocupaciones requiere políticas que distribuyan ampliamente los beneficios de la IA en toda la sociedad. Esas políticas pueden funcionar en el contexto mundial, ya que la distribución de la riqueza en un solo país lleva a los ricos a emigrar de ese país.
Impacto intergeneracional: el desplazamiento de los puestos de nivel inicial altera las vías tradicionales de entrada a la carrera profesional de los trabajadores más jóvenes. Esto afecta a los modelos estándar de desarrollo profesional y puede crear barreras a la promoción profesional de los nuevos trabajadores.
Es necesario desarrollar vías alternativas para el desarrollo y la promoción profesional a fin de adaptarse al papel de la IA en el lugar de trabajo.
Marco de aplicación
Abordar los retos éticos de la IA requiere enfoques estructurados que equilibren el avance tecnológico con la responsabilidad social. He aquí algunos de los principios para que organizaciones y responsables políticos guíen el despliegue de la IA protegiendo al mismo tiempo a las comunidades y trabajadores afectados:
Participación de las partes interesadas: las decisiones de despliegue de la IA deben incorporar las aportaciones de los trabajadores afectados, los sindicatos, las comunidades y las organizaciones de la sociedad civil.
Las estructuras de gobernanza deben incluir perspectivas diversas y mantener un diálogo permanente sobre los impactos y los ajustes necesarios.
Mitigación de daños: las organizaciones deben priorizar el aumento sobre la sustitución cuando sea factible, aplicando transiciones graduales en lugar de abruptas.
Distribución de beneficios: las ganancias de productividad de la IA deben llegar a los trabajadores mediante aumentos salariales, reducciones de jornada o mejores condiciones, en lugar de acumularse únicamente en los propietarios del capital.
Mecanismos como la participación en los beneficios o los modelos de propiedad de los trabajadores pueden ayudar a garantizar una distribución equitativa del valor generado por la IA entre las partes interesadas.
¿Cómo aprovechar la IA para obtener ventajas en la fuerza laboral?
Importancia del reciclaje profesional
Para 2030, más del 40 % de los trabajadores necesitarán desarrollar nuevas competencias para seguir empleados. Según el FMI, 1 de cada 10 ofertas de empleo en las economías avanzadas requiere al menos una nueva competencia; la informática representa más de la mitad de esa demanda.59
El reciclaje profesional es especialmente importante para los jóvenes que se incorporan al mercado laboral, donde las oportunidades de nivel inicial se están reduciendo. Los empleadores deben desarrollar estrategias que alineen a los humanos con las máquinas, en lugar de reemplazarlos por completo.
Riesgos organizativos de recortar los puestos junior
Las empresas que eliminan puestos junior para reducir costes se enfrentan a un riesgo a largo plazo. Sin personal de nivel inicial, las organizaciones pierden talento futuro y debilitan las estructuras internas de formación.
Declinan la tutoría y el aprendizaje en el puesto de trabajo, lo que afecta a la toma de decisiones y al conocimiento institucional. Aunque la IA puede automatizar tareas, depender únicamente de los sistemas crea lagunas en el desarrollo de la fuerza laboral.
Potencial de crecimiento económico
A pesar de la preocupación generalizada, la inteligencia artificial podría generar ganancias económicas a largo plazo. Las estimaciones sugieren que la IA podría aumentar el PIB mundial en un 7 %, compensando en parte las pérdidas de empleo.
Esto refleja tecnologías de uso general anteriores que inicialmente desplazaron a los trabajadores pero acabaron creando nuevos empleos. Sin embargo, el reto consiste en gestionar la perturbación a corto plazo sin provocar desempleo e inestabilidad social.
Expectativas divergentes sobre el futuro
Algunos directivos esperan que la inteligencia artificial cree más oportunidades de empleo. A medida que las empresas aumenten su adopción, la demanda puede desplazarse hacia puestos relacionados con el desarrollo de IA, la ciberseguridad y la sostenibilidad.
Estos empleos requieren nuevas competencias y se alinean con el crecimiento de la IA, que sigue influyendo en el funcionamiento de las empresas. Por otro lado, muchos directivos siguen esperando recortes de empleo a corto plazo, lo que indica que las perspectivas siguen divididas.
Preguntas frecuentes
Según la gama de predicciones de los expertos y sus supuestos subyacentes, una proyección realista sugiere:
15-25 % de los empleos experimentarán una perturbación significativa para 2027, 5-10 % de desplazamiento neto de empleo tras tener en cuenta la creación de nuevos empleos, un desplazamiento máximo de 60.000-275.000 empleos anuales en países como el Reino Unido, y puestos de nivel inicial se enfrentan al mayor riesgo inmediato, sobre todo en los sectores de oficina.
El FMI subrayó la complementariedad de la IA y el trabajo humano, en particular en la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y la recuperación de conocimiento. Los trabajadores necesitarán competencias en toma de decisiones humana, razonamiento y creatividad a medida que la IA automatice más tareas rutinarias.
Más del 40 % de los trabajadores necesitará una mejora significativa de sus capacidades para 2030, con énfasis en competencias que complementen y no compitan con las capacidades de la IA.
Sí, están surgiendo varios puestos nuevos. El Foro Económico Mundial proyectó que se espera que crezcan los puestos relacionados con el desarrollo de IA, la inteligencia empresarial, la ciberseguridad y la sostenibilidad.
Goldman Sachs predijo que la inteligencia artificial podría aumentar el PIB mundial en un 7 %, creando así nuevas oportunidades y campos de empleo, lo que sugiere que surgirán categorías de trabajo totalmente nuevas junto con la implantación de la IA.
Las investigaciones indican que la IA está afectando a categorías laborales específicas más que a otras. Por ejemplo, el estudio “Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills” informa de una correlación significativa entre las tendencias del empleo de traductores y los volúmenes de búsqueda del Traductor de Google.57
A medida que mejoran las herramientas de IA, los traductores necesitan centrarse cada vez más en retos lingüísticos más complejos en los que los LLM (LLMs) siguen teniendo un rendimiento inferior.
Los puestos de atención al cliente también se han visto afectados. Según Site Selection Group, el empleo en atención al cliente en Estados Unidos disminuyó en aproximadamente 80.000 puestos entre 2022 y 2024.60Los benchmarks de IA en atención al cliente muestran de forma constante mejoras rápidas en la capacidad, lo que contribuye a este cambio.
La automatización impulsada por la IA interviene en algunas reducciones de plantilla, pero no es el único factor. Las empresas de todos los sectores están recortando empleos debido a múltiples presiones, entre ellas:
1. Sobrecontratación de la era pandémica.
2. El uso de la “automatización con IA” como narrativa conveniente para justificar los despidos y evitar reconocer errores de contratación.
3. Preparación ante posibles recesiones económicas, ya que entrar en una recesión con altas tasas de consumo de efectivo puede encarecer considerablemente la captación de fondos.
Por ejemplo, Amazon ha declarado públicamente que las reducciones recientes se debieron a prioridades culturales, en concreto, a mantener la eficiencia organizativa, y no únicamente a la adopción de la IA.61
Cita esta investigación
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Las 20+ principales predicciones de expertos sobre la pérdida de empleo por IA}},
year = {2026},
month = sep,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 2 de septiembre de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 0 puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 0 archivos CSV.
¿Quieres los datos granulares que hay detrás? Únete a Premium
Registro de cambios
17 actualizacionesSe añadió un resumen de pronósticos de mercados de predicción sobre pérdida de empleos por IA en la sección de análisis de Karpathy.
Se añadió una sección de mercados de predicción con pronósticos de Manifold, Kalshi y Metaculus sobre pérdida de empleo por IA.
Se añadió una sección sobre Sam Altman en las opiniones de que la IA creará empleo neto.
Reemplazada la cifra de despidos tecnológicos de 2026 en Novedades recientes por unas 200.000 pérdidas de empleo.
Se añadió una sección sobre el conjunto de datos de exposición a la IA de Karpathy, que puntúa 342 ocupaciones estadounidenses, con un gráfico de salario frente a exposición.
Añadida una sección "¿Realmente la IA provocó pérdida de empleos?" que compara cuatro estudios recientes.
Se añadió el estudio de previsión de Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan 2026 y los hallazgos de Anthropic sobre ocupaciones expuestas a la IA.
Se eliminó una frase de la introducción.
Se añadió AIMultiple, 2026 a la sección AI job loss predictions according to experts.
Se añadió un nuevo estudio de Frank, Sabet, Simon, Bana y Yu a la sección 'Predicciones de pérdida de empleo por IA'.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.
Siguiente para leer
Comparativa de las 10 mejores plataformas integrales de gestión de TI
Las 12 mejores herramientas de plano de control de IA para implementaciones reguladas
Benchmark de Marketing Agéntico AIM
Comentarios 3
Comparte tus ideas
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.
AI and his "bros" acting directly to cause a society collapse, just to eliminate jobs and increase profits...how this can be so normalized? I hope the collapse of society devore them firstly
Predictions regarding job losses due to AI may appear alarming; however, experts concur on a singular point: adaptability is key to success. As certain roles evolve, new opportunities arise at an equally rapid pace. The true strategic advantage lies in maintaining a sense of curiosity, embracing learning with confidence, and transforming each disruption into a new opportunity. https://boarddeveloper.com/
In these sorts of articles I see little if any concern that large reductions in wages/salaries will reduce demand for products and services. Aren't those analyzing the impacts of AI, as well as corporate leaders, taking that into consideration?
You are right. Reduced demand can lead to economic stagnation or depression but unfortunately, most corporate leaders are far more focused on their compensation and business profitability than long term economic or societal impact.