Las 20+ predicciones principales de expertos sobre la pérdida de empleo por la IA
Como consultor de McKinsey, ayudé a empresas a adoptar nuevas tecnologías durante una década. Mis respuestas rápidas:
- ¿Cómo afectará la IA a los roles? 90 % de todos los roles de cuello blanco que he visto se pueden automatizar hoy con el arnés de agente adecuado. Esta transformación puede tardar una década debido a la complejidad de los procesos.
- ¿Cómo afectará la IA a los empleos? Las responsabilidades laborales que cambian rápidamente pueden aumentar el desempleo, ya que no todos los empleados pueden cambiar a nuevos roles.
- ¿Qué piensan los demás? Algunos expertos en IA predicen que la mitad de los empleos de cuello blanco de nivel inicial se perderán para 2030. Esto aún no está demostrado, salvo en campos como la traducción, donde la paradoja de Jevons no aumentó el empleo.
Predicciones de 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 a los que hacemos referencia en nuestro análisis se derivan de suposiciones sobre el desplazamiento general de empleos. En escenarios específicos, estas suposiciones incluyeron 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 empleos, se excluyeron explícitamente del cálculo todas las ganancias de empleo estimadas.
Como resultado, los porcentajes finales presentados reflejan pérdidas netas de empleo, lo que garantiza una interpretación más conservadora y centrada del impacto potencial en la fuerza laboral de la implementación de la IA.
La mayoría de las predicciones estiman que millones de empleos pueden ser desplazados o alterados significativamente. La mayoría de los roles evolucionarán y la fuerza laboral debe prepararse para un fuerte aumento del empleo perturbado.
Resultados de los mercados de predicción sobre la pérdida de empleo por IA
Los mercados de predicción muestran una disrupción desigual más que un desempleo masivo inmediato. Los pronosticadores esperan que el mercado laboral en general siga funcionando durante los próximos años, aunque ven un riesgo significativo de condiciones de empleo más débiles para grupos específicos.
La preocupación se centra en los trabajos de nivel inicial y altamente automatizables. Los recién graduados universitarios pueden 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 enfrentan un mayor riesgo de desplazamiento.
Para más detalles, lea lo que pronostican los mercados de predicción sobre la pérdida de empleo relacionada con la IA.
Análisis de exposición a la IA y mercado laboral de Karpathy
Nota: El gráfico anterior muestra la exposición a la IA frente a la mediana salarial 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 la mediana salarial anual (en escala logarítmica) y el color indica el supergrupo ocupacional de 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 dataset 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 de BLS, más que como un artículo de investigación formal. La metodología mostró que la descripción de cada ocupación de BLS se pasaba a un large language model (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 misma
- Productividad indirecta: La cantidad 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 enteramente desde una oficina en casa con un ordenador (escribir, programar, analizar, comunicar), la exposición es inherentemente alta (más de 7). Los trabajos que requieren presencia física, destreza manual o navegación impredecible en el mundo real obtienen puntuaciones más bajas.
Los hallazgos mostraron que la exposición media ponderada en las 342 ocupaciones es de 4.9 sobre 10. Sin embargo, la distribución es desigual:
- Los roles que pagan más de $100,000 al año promedian 6.7/10 de exposición.
- Los roles que pagan menos de $35,000 al año promedian 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 de contabilidad (9/10) y los asistentes legales (9/10).
- Las puntuaciones más bajas corresponden a conserjes, techadores, obreros de la construcción y auxiliares de salud a domicilio (todos 1–2/10).
Aproximadamente 42 % de los trabajadores de EE. UU. están en ocupaciones con una puntuación de 7 o más, lo que representa aproximadamente 59.9 millones de empleos y $3,7 billones en salarios anuales. Sin embargo, estos hallazgos deben tomarse con cautela, ya que las definiciones de los puestos no son perfectas y, históricamente, ha sido difícil estimar qué empleos se verían afectados por la tecnología.
¿Cuáles son las implicaciones?
- Los roles administrativos y de oficina promedian aproximadamente 8/10 de exposición en todos los ámbitos, independientemente del salario o el rango.
- En cambio, la atención sanitaria muestra una distribución variada: los roles prácticos (auxiliares de enfermería, higienistas dentales, fisioterapeutas) puntúan 2–3/10, mientras que los roles de procesamiento de información del mismo sector (transcriptores médicos, especialistas en registros médicos, tecnólogos de información sanitaria) puntúan 8–10/10.
- Los médicos y cirujanos (mediana de $239,200) puntúan 5/10, por debajo de los abogados ($151,160; 8/10) y los desarrolladores de software ($131,450; 9/10) con 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 previsión 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 políticas. 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 cambios tecnológicos pasados, 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 sea en el mercado laboral, en particular a través de una disminución de la participación en la fuerza laboral más que de un aumento del desempleo.
Se proyecta que la tasa de participación en la fuerza laboral (TPFL) caiga de aproximadamente 62.6 % en 2025 a alrededor del 61 % para 2030 y tan bajo como 55 % para 2050.
Es importante destacar que las propias tasas de desempleo se mantienen relativamente estables, lo que sugiere que las personas podrían salir de la fuerza laboral por completo en lugar de permanecer desempleadas.2
AIMultiple
Con el lanzamiento de Claude Code y los últimos modelos de las familias Anthropic y Gemini, he observado:
- Mejoras continuas en los benchmarks de modelos de IA
- La capacidad de automatizar procesos como proyectos de agencia y consultoría. No pensé que estos 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 % en los roles actuales de cuello blanco para 2035. Estos roles son automatizables con los LLMs actuales y el arnés de agente adecuado, pero dado que los procesos empresariales son complejos, puede llevar una década rediseñar y automatizar los procesos.
Esto puede no conducir a un “apocalipsis de empleos”, 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 llevar a menores niveles de empleo porque:
- Los cambios rápidos en el trabajo a realizar conducirían al desempleo de los trabajadores que no son lo suficientemente flexibles para transicionar a nuevos roles.
- Los beneficios de la mayoría de las mejoras de productividad desde la década de 1980 han sido capturados por los altos directivos y los accionistas.3 Podemos esperar que ellos también se beneficien de esta ola de automatización y la utilicen como palanca para despidos.
Los niveles de empleo más bajos pueden limitar el consumo, conducir a una depresión económica y aumentar la inestabilidad política.
Nuestra situación actual es similar al cambio climático, donde las acciones fragmentarias hasta ahora no han logrado retrasar una catástrofe futura. La competencia entre grandes potencias y la competencia entre empresas tienen el potencial de limitar la cooperación y llevarnos al subempleo.
¿Por qué automatizar la mayor parte del trabajo de cuello blanco 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 funcionen como empleados capaces. Las empresas necesitarán rediseñar el trabajo e invertir en arneses de modelos para implementar la automatización. Este es 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 roles, 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 del 6–7 % de desplazamiento si la IA se adopta ampliamente.
Goldman Sachs también pronostica que la IA generativa podría aumentar la productividad laboral en aproximadamente 15 % cuando esté plenamente integrada en los mercados desarrollados, lo que provocaría aumentos temporales del desempleo durante los períodos de adopción.
Además, el análisis evaluó más de 800 ocupaciones e identificó aquellas más vulnerables a la IA. Estos roles incluyen programadores informáticos, contables y auditores, asistentes legales y administrativos, y representantes de atención al cliente, mientras que roles como controladores de tráfico aéreo, directores ejecutivos, radiólogos, farmacéuticos y clérigos se identifican como los de menor riesgo.4
Pascual Restrepo
Aunque el artículo de Restrepo de 2025 no pronostica tasas de desempleo, predice que la relación entre trabajo y producción económica se desacoplará en un mundo post-IAG y que la participación del trabajo en los ingresos convergerá a cero. La IAG podría tener lugar tan pronto como en la década de 2030.5
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, científico informático ganador del Premio Nobel conocido como el “padrino de la IA”, advirtió en 2025 que la inteligencia artificial aumentará el desempleo mientras impulsa mayores ganancias, un resultado que atribuye al capitalismo más que a la tecnología en sí. Señaló que, aunque los despidos masivos aún no se han materializado, la IA está reduciendo las oportunidades de nivel inicial.
Hinton considera la atención sanitaria como 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 como insuficiente para abordar la pérdida de dignidad y propósito vinculada al trabajo.
También advirtió sobre los riesgos a largo plazo, estimando una probabilidad del 10–20 % de que la IA podría representar una amenaza existencial a través de una superinteligencia incontrolable o el uso indebido por parte de actores maliciosos, al tiempo que criticó los débiles esfuerzos regulatorios en Estados Unidos.6
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 ampliamente en su susceptibilidad a la IA, con algunos empleos significativamente más propensos a verse afectados que otros.
El estudio clasifica los roles según una puntuación de aplicabilidad de la IA que combina:
- La cantidad del trabajo que la IA puede hacer (cobertura)
- Cuán completamente puede hacer esas tareas (completitud).
- 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 mucho 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 cognitivo y digital rutinario, sigue siendo limitada para reemplazar roles que requieren destreza, inteligencia emocional o adaptabilidad al mundo real.7
Eric Schmidt
El Dr. Schmidt (ex director ejecutivo de Google) predice que dentro de un año, la mayor parte del trabajo de programación será realizado por la IA 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 para tareas rutinarias o complejas pero repetitivas.
También se espera que la IA alcance el nivel de los mejores matemáticos graduados en un futuro cercano.
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.8
Dario Amodei
Dario Amodei (CEO de Anthropic) advirtió en 2025 que la IA podría eliminar 50 % de todos los empleos de cuello blanco de nivel inicial en los próximos cinco años, empujando potencialmente las tasas de desempleo de EE. UU. al 10–20 %.9
Al llamarlo una posible “carnicería de cuello blanco”, Amodei enfatizó que muchos siguen sin ser conscientes del poder disruptivo a corto plazo de la IA. Sin embargo, recientemente se ha retractado parcialmente al mencionar la paradoja de Jevons.10
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 50 % de los empleos para 2027.
Como voz destacada en el campo, su acuerdo añade credibilidad a la estimación de que la pérdida de empleo por la IA pronto podría afectar 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 remodelar el empleo de manera mucho más agresiva que los cambios tecnológicos anteriores.11
Fondo Monetario Internacional (FMI)
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, enfatizó que la mayoría experimentará una transformación a nivel de tareas, en lugar de una pérdida total. En los países de altos ingresos, las economías con muchos 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, particularmente en la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y la recuperación de conocimiento.
El informe también destacó la urgente necesidad de reciclaje profesional, proyectando que más del 40 % de los trabajadores requerirán una mejora significativa de sus habilidades para 2030. Los sectores legal, financiero y de seguros experimentarán la transformación más significativa; educación y salud permanecerán relativamente resistentes debido a su dependencia de la interacción humana y los procesos complejos.12
Los GPT y la fuerza laboral de EE. UU. (Eloundou et al.)
Un estudio de 2023 sobre los efectos de la IA generativa y los large language models concluyó que 80 % de la fuerza laboral de EE. UU. podría ver afectadas al menos el 10 % de sus tareas.
Para aproximadamente 19 % de los trabajadores, al menos la mitad de sus tareas diarias podrían verse afectadas.
Los roles más expuestos incluyen escritores, especialistas en relaciones públicas, secretarios legales, matemáticos y preparadores de impuestos, todos los cuales requieren un amplio trabajo lingüístico o lógico.
A diferencia de la automatización pasada, que se dirigía principalmente al trabajo manual, los LLMs están preparados para transformar profesiones de salarios más altos y alta educación en múltiples sectores. Su impacto es independiente de la infraestructura física, lo que amplía la escala del desplazamiento potencial.13
Eric Dahlin
Una encuesta de 2021 realizada por el sociólogo Eric Dahlin encontró que aproximadamente 14 % de los estadounidenses informaron 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 47 %.
Esta brecha entre percepción y experiencia refleja una profunda ansiedad sobre el impacto de la IA, incluso cuando las tasas reales de pérdida de empleo siguen siendo más bajas de lo que a menudo se asume.
La inclusión de robots en contextos no industriales (aeropuertos, bibliotecas, cuidado de ancianos) destacó aún más el alcance de la IA en diferentes sectores de la vida y el trabajo.
Figura 1: El gráfico ilustra que los encuestados sobrestimaron significativamente la probabilidad de pérdida de empleo impulsada por robots, con percepciones que van del 29 % al 47 %, en comparación con la tasa real de aproximadamente 14 %.14
PwC
La encuesta global de directores ejecutivos de PwC en 2019 encontró que el 42 % de los CEOs cree que la IA desplazará más empleos de los que crea, mientras que el 39 % está en desacuerdo, lo que refleja una perspectiva dividida.
Las preocupaciones por la pérdida de empleo son más altas en la región de Asia-Pacífico, especialmente en China, donde el 88 % de los CEOs espera un desplazamiento neto de empleos. El informe destaca una persistente brecha de habilidades, con un 55 % que cita la incapacidad de innovar debido a la falta de habilidades clave.
La mayoría de los CEOs (46 %) considera que el reciclaje y la mejora de habilidades son la solución más eficaz. A pesar de que el 85 % está de acuerdo en que la IA cambiará significativamente los negocios en cinco años, solo el 10 % la ha adoptado a escala, obstaculizado por la escasez de talento y los desafíos de datos.15
Estudio de la OCDE
Un estudio de la OCDE de 2016 encontró que 9 % de los empleos del Reino Unido tenían un alto riesgo de automatización, pero que 35 % experimentaría una transformación radical en las próximas dos décadas.
Esta conclusión sugiere que los temores de desempleo masivo pueden ser exagerados y que es más probable que se produzcan cambios significativos a través de la evolución del empleo y el reciclaje profesional, en lugar de la eliminación generalizada.16
Bowles
Basándose en la metodología de Frey y Osborne, Bowles estimó en el estudio “EU Jobs Risk” que 54 % de los empleos en la Unión Europea estaban en riesgo de computerización en 2014.
Esto subrayó cómo el impacto de la IA se extiende más allá de las fronteras de EE. UU. y planteó preguntas sobre cómo las diferencias regionales en protecciones laborales y sistemas educativos podrían moldear los resultados de la disrupción tecnológica.17
Frey & Osborne
En uno de los primeros estudios académicos importantes sobre la pérdida de empleo por la IA, Frey y Osborne estimaron en 2013 que 47 % de los empleos de EE. UU. estaban en riesgo de computerización. Su investigación clasificó las ocupaciones según su susceptibilidad al aprendizaje automático y la automatización.
Este trabajo temprano ayudó a enmarcar debates posteriores sobre el futuro del empleo, llamando la atención sobre cómo se automatizan las tareas en lugar de empleos enteros, lo que impulsó discusiones matizadas sobre la reestructuración de tareas y la transición de habilidades.18
Otras preguntas clave sobre la pérdida de empleo
- ¿Qué pasa con la paradoja de Jevons? A medida que disminuye el coste de la inteligencia artificial, se consumirá más inteligencia artificial. 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.
- ¿Se deben las pérdidas de empleo actuales a la IA? Es probable que la sobrecontratación de la era de la pandemia sea la culpable, ya que las empresas aún están en las primeras etapas de la transformación de la IA. Los expertos llaman a esto lavado de redundancia por IA.19
Opiniones de que la IA conducirá a la creación neta de empleo
Sam Altman
El CEO de OpenAI, Sam Altman, ha adoptado una visión menos alarmista de las pérdidas de empleo impulsadas por la IA en 2026. Aunque anteriormente advirtió que la IA podría reemplazar muchos empleos existentes y eliminar algunas categorías laborales, ahora sostiene que un “apocalipsis de empleos” a gran escala es improbable en el corto plazo.20
La visión revisada de Altman se basa en tres observaciones:
- La adopción de la IA todavía está en sus primeras etapas: Si bien los modelos de IA se han vuelto altamente capaces, muchas empresas todavía están 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 argumentó que las empresas que han adoptado la IA más profundamente también se encuentran entre las que más contratan. Sugirió que algunas empresas que citan la IA como motivo de despidos pueden estar usando 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.21
- La interacción humana sigue siendo importante: Altman señala que muchos empleos implican más que simplemente completar tareas. También implican comunicación, confianza, juicio y colaboración, que las personas pueden no querer externalizar por completo a la IA.22
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 empleos y 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 que las empresas están despidiendo trabajadores basándose en el potencial de la IA más que en su desempeño demostrado, ya que el desempleo general en EE. UU. sigue siendo relativamente bajo.23
Yale The Budget Lab
El análisis de 2025 no encontró un impacto material de los LLMs en los empleos basándose en la tasa de pérdidas de empleo, contrataciones y transiciones en EE. UU.24
Foro Económico Mundial
El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del WEF, que encuestó a más de 1.000 empleadores que representan 14 millones de trabajadores en 55 economías, proyectó que 92 millones de empleos serán desplazados 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 IA, la ciberseguridad y la sostenibilidad como las categorías de roles de más rápido crecimiento.25
Jensen Huang
En VivaTech 2025 en París, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, rechazó la advertencia del CEO de Anthropic, Dario Amodei, de que la IA podría reemplazar hasta la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial en cinco años.
Huang rechazó la idea de que la IA sea tan peligrosa o poderosa que unos pocos elegidos deban desarrollarla, abogando en cambio por un avance abierto y responsable.
Aunque reconoció que la IA transformará el lugar de trabajo, haciendo obsoletos algunos empleos, enfatizó que una mayor productividad suele llevar a más contratación, no a menos, y criticó la narrativa impulsada por el miedo en torno al impacto de la IA en el empleo.26
Dilan Eren
Aunque no se centra en porcentajes, la profesora Dilan Eren de la Ivey Business School ofreció una crítica estructural de las empresas que, en 2025, responden a la IA eliminando roles junior. Eren advirtió que recortar puestos de nivel inicial para ahorrar costes es una “medida exponencialmente mala” que amenaza la cantera interna de talento.
Sin empleados junior, las organizaciones corren el riesgo de sufrir escasez de personal experimentado en los próximos años, especialmente a medida que disminuyen la mentoría y el aprendizaje en el puesto de trabajo. Eren instó a las empresas a desarrollar estrategias que apoyen el desarrollo dual: los junior deben adquirir experiencia en el dominio, mientras que el personal senior debe mejorar sus habilidades en IA.
Delegar todas las tareas a las máquinas, argumentó Eren, corre el riesgo de socavar el juicio y debilitar el aprendizaje colaborativo dentro de las empresas.
Ravi Kumar
Ravi Kumar, CEO de Cognizant, argumentó 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 fuerza, permitiendo a los trabajadores lograr “más por menos” al tiempo que aumenta las expectativas, no las reduce. 27
¿La IA realmente provocó pérdida de empleo?
Cuatro estudios recientes, que utilizan datos y métodos diferentes, llegan a conclusiones notablemente diferentes sobre la causa raíz de las recientes perturbaciones del mercado laboral:
Frank, Sabet, Simon, Bana y Yu (2026) combinan 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 altamente 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 luego se aplanó después del lanzamiento en lugar de acelerarse. Los datos de LinkedIn muestran el mismo momento: los graduados de la cohorte de 2021 entraron en empleos expuestos a la IA a tasas más bajas que las cohortes anteriores.
Los autores señalan el endurecimiento monetario, la corrección de la contratación tecnológica posterior a la pandemia y el cambio fiscal en I+D como los impulsores probables. También descubren que los graduados con planes de estudios más expuestos a la IA obtuvieron salarios más altos y encontraron trabajo más rápido después de ChatGPT, por lo que la educación relevante en LLM mantuvo su valor.28
Dominski y Lee (2025) argumentan que los estudios existentes utilizan puntuaciones estáticas de exposición a la IA, mientras que la capacidad continúa evolucionando. Construyen un marco de exposición de cinco etapas (ML pre-ChatGPT, primeros LLMs, multimodal, modelos de razonamiento, IA agéntica) y piden a GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet que vuelvan a puntuar cada tarea de O*NET en cada etapa.
Al vincular estas puntuaciones dinámicas con datos de la CPS, descubren que una mayor exposición a la IA se correlaciona con menor empleo, mayor desempleo y menos horas.
Los efectos son mayores para los trabajadores menores de 30 y mayores de 50, así como para los trabajadores con educación universitaria. Las ocupaciones intensivas en razonamiento son las más afectadas, mientras que las ocupaciones físicas manuales apenas se ven afectadas.29
Brynjolfsson, Chandar y 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 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA experimentaron fuertes caídas de empleo: los desarrolladores de software en esa franja de edad cayeron casi un 20 % desde su pico de finales de 2022.
Después de controlar por efectos fijos de empresa y tiempo, el mismo grupo mostró una caída relativa del 16 % en el empleo 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 por teletrabajabilidad, proporción de titulados universitarios y exposición a las tasas 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 viene con la experiencia.30
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky y Evans (septiembre de 2025), aprovecharon las diferencias en diferencias sintéticas con datos de la CPS desde enero de 2010 hasta agosto de 2025. Informan del resultado contrario: las ocupaciones de alta exposición ganaron aproximadamente $89 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 más que del empleo.31
Entonces, ¿la IA causó pérdidas de empleo?
Una respuesta razonable a principios de 2026 es que, para la fuerza laboral en general, todavía no hay una señal agregada clara. Dos de los cuatro estudios no encuentran prácticamente ningún efecto sobre el desempleo a nivel de ocupación. Para los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones altamente expuestas, la respuesta es muy probablemente sí, al menos en parte, porque la evidencia de ADP sobrevive a los controles de empresa-tiempo, la exclusión de empresas tecnológicas y la submuestra no teletrabajable.
En cuanto a los salarios, la evidencia es mixta y podría reflejar ganancias para los trabajadores experimentados junto con una reducción de la contratación de juniors. En cuanto al calendario, Frank y coautores muestran que parte del deterioro en 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 caso.
En resumen, es plausible que la IA haya comenzado a deprimir la contratación de nivel inicial en ocupaciones altamente expuestas, pero aún no ha producido pérdidas agregadas visibles de empleo o salarios. Una parte significativa de lo que parece desplazamiento por IA refleja el endurecimiento monetario, las correcciones de la sobrecontratación de la era de la pandemia y una debilidad más amplia en el mercado de nivel inicial. Si ese panorama cambia a medida que llegan las capacidades agénticas es la preocupación sustantiva 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
Mercado Manifold
Manifold es una plataforma comunitaria de predicción donde los participantes comercian con los resultados de preguntas del mundo real.
- Un mercado de Manifold con 27 participantes resolvió “No” sobre si la inteligencia artificial estaría directamente conectada con un aumento de al menos 5 puntos porcentuales en la tasa de desempleo de EE. UU. para finales de 2025.32
- 194 participantes predijeron si algunos ingenieros de software de EE. UU. sufrirían reducción de ingresos, seguridad laboral u oportunidades de contratación debido a la IA a finales de 2025. El mercado resolvió “Sí”, sobre la base de su requisito de que al menos tres reportajes de noticias acreditadas documentaran tales efectos.33
- 10 participantes resolvieron “No” sobre si una empresa Fortune 500 reemplazaría mayoritaria o totalmente su fuerza laboral de atención al cliente por IA para 2026. El resultado no descarta la automatización parcial, pero el umbral más exigente del mercado de reemplazar a la mayoría o a toda la fuerza laboral no se cumplió.34
A partir de agosto de 2026:
- 174 participantes asignaron una probabilidad del 25 % de que la IA hiciera que la tasa de desempleo de EE. UU. superara el 10 % antes de 2030.35
- 54 participantes estimaron una probabilidad del 19 % de que la IA causara desempleo masivo en Estados Unidos para 2030.36
- 43 participantes asignaron una probabilidad del 61 % de que el mercado laboral permaneciera “bien” en cuanto a las pérdidas de empleo relacionadas con la IA y el desempleo en los próximos años.37
- 11 participantes predijeron una probabilidad del 79 % de que la IA causara una gran disminución del empleo de traductores e intérpretes para finales de 2027. Esto sugiere una confianza comunitaria relativamente fuerte en que las ocupaciones relacionadas con el lenguaje experimentarán un desplazamiento medible antes que el mercado laboral en general.38
- 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 en los mercados revisados.39
- 7 participantes pronosticaron qué ocupación tendría el mayor porcentaje de roles reemplazados por IA a 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 una a conductores de camiones e investigadores.40
- 8 participantes pronosticaron que aproximadamente 34 % de 11 ocupaciones seleccionadas experimentarían un déficit de empleo de al menos 15 % que podría atribuirse plausiblemente a la IA para 2031.41
Mercado de predicción Kalshi
Kalshi es una bolsa de contratos de eventos regulada por EE. UU. donde los participantes comercian con contratos vinculados a resultados específicos. 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 la razón número uno declarada para los recortes de empleo en EE. UU. en mayo resolvió “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.42
- En julio de 2026, el mercado equivalente (se negociaron aproximadamente $2,919) para los recortes de empleo de junio también resolvió “Sí”.43
A partir de agosto de 2026:
- El mercado en curso asignó una probabilidad del 58 % de que la IA fuera la principal razón declarada para los recortes de empleo en EE. UU. durante julio. El mercado había registrado aproximadamente $1,453 en volumen de negociación.44
- Los operadores de Kalshi asignaron una probabilidad del 15 % de que el “escenario Citrini” ocurriera 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 2028.45
Predicciones de la comunidad Metaculus
Los pronósticos comunitarios de Metaculus agregan estimaciones de pronosticadores individuales, mientras que su Labor Automation Forecasting Hub se centra específicamente en cómo la IA puede afectar el empleo, las ocupaciones y los indicadores del mercado laboral.
A partir de agosto de 2026:
- 26 pronosticadores estimaron que los sistemas de IA capaces de realizar trabajos de principio a fin reemplazarían 17.8 % de los trabajadores actuales para 2030. El intervalo de pronóstico mostrado osciló entre aproximadamente 9.1 % y 25.7 %.46
- 49 pronosticadores contribuyeron al pronóstico subyacente del empleo general en EE. UU. después de 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 2035.47
- 61 pronosticadores asignaron una probabilidad del 24 % de que el desempleo entre los recién graduados universitarios de EE. UU. alcanzara al menos el 20 % durante tres meses consecutivos antes de 2030.48
- El Labor Automation Forecasting Hub de Metaculus predijo que algunas de las mayores caídas de empleo para 2035 se producirían entre especialistas financieros, desarrolladores de software y abogados y pasantes de derecho, con una caída del 14.1 %.47
Desarrollos recientes: impacto de la IA en los empleos
Recopilamos datos de 2023, tras el lanzamiento de ChatGPT, para mostrar cómo afectó la IA a los despidos tecnológicos. El gráfico anterior rastrea el número acumulado de empleos afectados por despidos en los que las empresas citaron directamente la IA, la automatización o la reestructuración impulsada por la IA, o en los que informes creíbles vincularon los recortes a cambios relacionados con la IA.
La tendencia muestra un aumento modesto en 2023 y 2024, seguido de una fuerte aceleración en 2025 y 2026 a medida que más empresas reorganizaron equipos, redujeron roles de soporte u operativos y redirigieron recursos hacia prioridades centradas en la IA.
Varias grandes empresas citaron explícitamente la IA al anunciar recortes de empleo:
- GitLab comenzó una reestructuración para aplanar la gestión, reducir su huella de países hasta en un 30 % y reconectar los procesos internos con agentes de IA, con la mayor parte de los ahorros reinvertidos en su estrategia de “era agéntica”.49
- Intuit recortó el 17 % de su fuerza laboral (alrededor de 3.000 empleados) para reorientar recursos hacia apuestas clave, incluida la IA.50
- Cisco recortó casi 4.000 empleos (alrededor del 5 % de su fuerza laboral) para desplazar la inversión hacia IA, ciberseguridad, silicio y óptica.51
- Cloudflare redujo su fuerza laboral en más de 1.100 empleados, afirmando que la IA había hecho obsoletos los roles.52
Sin embargo, algunos expertos argumentan 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 pueden reflejar una corrección del mercado más que un desplazamiento real impulsado por la IA.53
El futuro de los empleos de nivel inicial
Aunque la ansiedad de los graduados por la IA es comprensible, la dramática 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 por IA.
Para los trabajadores de 22 a 25 años, la investigación de impactos en el mercado laboral de Anthropic encuentra que menos jóvenes están comenzando empleos en ocupaciones altamente expuestas a la IA en comparación con ocupaciones de baja exposición. La tasa de hallazgo de empleo para estos roles cayó alrededor del 14 % en comparación con 2022 (estimación post agrupada −14.3, EE = 7.2), aunque los autores afirman que el resultado es apenas estadísticamente significativo. Tampoco encontraron una disminución similar para los trabajadores mayores de 25.54
Según un artículo reciente del Financial Times, los empleos han caído bruscamente incluso en sectores de baja exposición a la IA como RR. HH. (77 %) e ingeniería civil (55 %), lo que sugiere que hay factores económicos más amplios en juego.
David Autor, del MIT, señala la agitación política y los recortes gubernamentales como impulsores más significativos, mientras que el economista jefe de LinkedIn enfatiza 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 desafíos parecen ser las presiones económicas tradicionales: inflación, tasas de interés más altas, incertidumbre empresarial y deslocalización acelerada facilitada por las capacidades de trabajo remoto. Esto hace que la narrativa de “la IA está matando los empleos de los graduados” sea prematura a pesar de las legítimas preocupaciones futuras sobre la disrupción tecnológica.55
Iniciativas de investigación para comprender el impacto de la pérdida de empleo por IA
Anthropic lanza el Programa Economic Futures para abordar el impacto de la IA en la fuerza laboral
Anthropic ha presentado el Programa Economic Futures, una nueva iniciativa diseñada para explorar los efectos económicos de la inteligencia artificial, en particular su impacto en los empleos, la productividad y la creación de valor a largo plazo. El programa tiene como objetivo proporcionar perspectivas basadas en datos y desarrollar propuestas de políticas que aborden tanto los riesgos como las oportunidades que la IA presenta a la economía global.
Responder a los riesgos de desplazamiento laboral
Como respuesta a las recientes predicciones del CEO 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 de 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 del mercado laboral, los cambios de 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 diversas perspectivas. Los temas incluyen estrategias de reciclaje, creación de empleo en economías impulsadas por la IA y transiciones de flujos de trabajo.
- Infraestructura de datos: Sobre la base de su Índice Económico, lanzado a principios de este año, Anthropic ampliará sus datasets para rastrear el uso de la IA y los 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 en las estrategias de mitigación. El Programa Economic Futures refleja un esfuerzo creciente entre las empresas tecnológicas por asumir la responsabilidad de la disrupción que ayudan a crear y apoyar un crecimiento económico inclusivo.
Esta iniciativa pone especial énfasis en comprender las transiciones del mercado laboral, identificar áreas de reciclaje y crear un marco para gestionar el papel económico en evolución de la IA.56
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 enfrentaban un menor riesgo de desempleo que las menos expuestas. Esa ventaja se redujo drásticamente a partir de principios de 2022, especialmente en roles informáticos y matemáticos, y no empeoró notablemente después del lanzamiento de ChatGPT.
La evidencia de los perfiles de LinkedIn refuerza este patrón para los trabajadores al inicio de su carrera: los graduados de las cohortes 2021-2023 entraron en empleos expuestos a la IA a tasas más bajas y tardaron más en encontrar su primer empleo que las cohortes anteriores, con brechas que surgieron antes de finales de 2022.
También aparecen desaceleraciones similares al comparar 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 roles expuestos a la IA.
Roles e industrias más expuestos
Las industrias que dependen de tareas estructuradas realizadas de forma rutinaria por humanos enfrentan el mayor riesgo. Los roles administrativos, legales, financieros y de procesamiento de datos se encuentran entre los más vulnerables.
Según la investigación de impactos en el mercado laboral de Anthropic, las ocupaciones individuales más expuestas incluyen programadores informáticos (74.5 %), representantes de atención al cliente (70.1 %), operadores de entrada de datos (67.1 %), especialistas en registros médicos (66.7 %) y analistas de investigación de mercados (64.8 %).
Estos trabajos suelen ser fáciles de automatizar utilizando sistemas y herramientas de IA. Las tareas que implican patrones predecibles o siguen reglas fijas son las más susceptibles a errores. Los puestos de nivel inicial, en particular para los trabajadores jóvenes, corren un alto riesgo de ser eliminados.
Por ejemplo, un estudio investigó la adopción de Google Translate en distintas regiones entre 2010 y 2023. Los hallazgos indican que las áreas con mayor uso experimentaron un crecimiento más lento del empleo de traductores e intérpretes, con una caída del crecimiento del empleo de aproximadamente 0.7 puntos porcentuales por cada aumento de un punto porcentual en la adopción.57
Figura 2: El gráfico muestra el interés mensual de Google Trends para dos términos de búsqueda: “translator” y “Google Translate”.58
Los efectos se extienden 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, en particular para idiomas ampliamente utilizados como el español, el chino y el alemán.
Aunque los conocimientos de idiomas siguen siendo más relevantes en campos técnicos como TI e ingeniería, la evidencia general sugiere que la mejora de la traducción automática está reduciendo gradualmente la dependencia de los empleadores de trabajadores bilingües, con implicaciones para la educación, los mercados laborales y el comercio mundial de servicios.
Impacto desigual entre sectores
La atención sanitaria 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 large language models.
Automatización parcial frente a desplazamiento total
No todas las pérdidas de empleo resultarán en desempleo total. En muchos casos, la IA automatizará tareas dentro de los roles en lugar de eliminar empleos enteros.
Se espera que alrededor de dos tercios de los roles actuales experimenten cambios a nivel de tareas. Los trabajadores deberán adaptarse a nuevas responsabilidades que requieren toma de decisiones humana, razonamiento y creatividad. Esta automatización parcial sigue presionando a los trabajadores para que se adapten rápidamente.
Variación económica y geográfica
El impacto de la inteligencia artificial variará según la región. Las economías de altos ingresos con mercados laborales con muchos 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 mayor que las cifras reales reportadas. 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 sobre 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 Ley de Claridad sobre los Impactos Laborales Relacionados con la IA, 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.
Si bien la propuesta tiene como objetivo 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 hace extremadamente difícil determinar si una pérdida de empleo fue causada explícitamente por la IA en lugar de por mejoras de productividad regulares o presiones empresariales más amplias.
Los sistemas existentes de seguimiento laboral monitorean la dinámica del empleo, lo que significa que el proyecto de ley añade una burocracia innecesaria al tiempo que corre el riesgo de estigmatizar la adopción de la IA y desalentar a las empresas a utilizar herramientas que podrían aumentar la productividad. En cambio, los responsables políticos deberían centrarse en mejorar cómo se mide la adopción de la IA, estudiar los impactos reales en los flujos de trabajo y la productividad y apoyar el reciclaje de los trabajadores.59
¿Qué tipos de empleos creará la IA?
A pesar del papel de la IA en la disminución de ciertos sectores laborales, también se espera que genere oportunidades sustanciales en campos técnicos y adyacentes. Roles como ingenieros, ingenieros de despliegue, ingenieros de soluciones e ingenieros de campo están cada vez más demandados a medida que las organizaciones buscan apoyo para integrar y optimizar los sistemas de IA.
El consejo que afirma 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 central en la ingeniería de software. El valor fundamental no reside en escribir código, sino en determinar qué construir y en arquitecturar sistemas que sean eficientes, seguros y económicamente valiosos.
Más allá de la ingeniería, los roles que no son automatizables también están posicionados para crecer. A medida que la automatización reduce los costes operativos, las empresas pueden entrar en nuevos mercados o expandir los existentes, aumentando la demanda de roles como ventas y éxito del cliente.
Implicaciones éticas y sociales del desplazamiento laboral por IA
Desafíos éticos fundamentales
La implementación 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 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 IA obtienen ventajas mientras que los trabajadores desplazados enfrentan perspectivas disminuidas.
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, amplificando potencialmente las prácticas discriminatorias en la contratación, la evaluación y la asignación de tareas.
Estas decisiones automatizadas afectan los resultados laborales a gran escala sin mecanismos de supervisión adecuados. Abordar el sesgo requiere datasets diversos, protocolos de detección y auditorías periódicas de los sistemas de IA utilizados en contextos laborales.
Autonomía humana: La adopción generalizada de la IA desafía los conceptos tradicionales del valor y el propósito del trabajo. Los trabajadores se enfrentan a riesgos de degradación de habilidades y pérdida de identidad profesional a medida que las tareas cognitivas se automatizan.
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 individuales en el lugar de trabajo, 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 potencial de volatilidad política y malestar social, particularmente cuando las comunidades perciben una distribución desigual de los beneficios tecnológicos.
Abordar estas preocupaciones requiere políticas que distribuyan los beneficios de la IA ampliamente en toda la sociedad. Esas políticas pueden funcionar en el contexto global, 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 puestos de nivel inicial interrumpe las vías tradicionales de entrada a la carrera para los trabajadores más jóvenes. Esto afecta los modelos estándar de desarrollo profesional y puede crear barreras para el avance profesional de los nuevos entrantes en la fuerza laboral.
Es necesario desarrollar vías alternativas para el desarrollo y el avance profesional que se adapten al papel de la IA en el lugar de trabajo.
Marco de implementación
Abordar los desafíos éticos de la IA requiere enfoques estructurados que equilibren el avance tecnológico con la responsabilidad social. Estos son algunos de los principios para que las organizaciones y los responsables políticos guíen el despliegue de la IA protegiendo 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 continuo sobre los impactos y los ajustes necesarios.
Mitigación de daños: Las organizaciones deben priorizar el aumento sobre el reemplazo cuando sea factible, implementando transiciones graduales en lugar de abruptas.
Distribución de beneficios: Las ganancias de productividad de la IA deberían extenderse a los trabajadores mediante aumentos salariales, reducciones de jornada o mejores condiciones, en lugar de acumularse únicamente en los propietarios del capital.
Mecanismos como el reparto de 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 habilidades para seguir empleados. Según el FMI, 1 de cada 10 ofertas de empleo en las economías avanzadas requiere al menos una nueva habilidad, y TI lidera más de la mitad de esta demanda.60
El reciclaje es especialmente importante para los jóvenes que entran en el 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 roles junior
Las empresas que eliminan roles junior para reducir costes enfrentan riesgos a largo plazo. Sin personal de nivel inicial, las organizaciones pierden talento futuro y debilitan las estructuras internas de formación.
La mentoría y el aprendizaje en el puesto de trabajo disminuyen, lo que afecta a la toma de decisiones y al conocimiento institucional. Aunque la IA puede automatizar tareas, depender únicamente de sistemas crea brechas 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 propósito general anteriores que inicialmente desplazaron a los trabajadores pero finalmente crearon nuevos empleos. Sin embargo, el desafío radica en gestionar la disrupción a corto plazo sin causar desempleo e inestabilidad social.
Expectativas divergentes sobre el futuro
Algunos ejecutivos esperan que la inteligencia artificial cree más oportunidades de empleo. A medida que las empresas aumentan la adopción, la demanda puede desplazarse hacia roles relacionados con el desarrollo de IA, la ciberseguridad y la sostenibilidad.
Estos empleos requieren nuevas habilidades y se alinean con el crecimiento de la IA, que sigue afectando la forma en que operan las empresas. Por otro lado, muchos directivos siguen esperando recortes de empleo en el corto plazo, lo que indica que las perspectivas siguen divididas.
Preguntas frecuentes
Basándose en el rango de predicciones de expertos y sus suposiciones subyacentes, una proyección realista sugiere:
15-25 % de los empleos experimentarán una disrupción significativa para 2027, un desplazamiento neto de empleo del 5-10 % después de 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 los puestos de nivel inicial enfrentan el mayor riesgo inmediato, particularmente en los sectores de cuello blanco.
El FMI enfatizó la complementariedad de la IA y el trabajo humano, particularmente en la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y la recuperación de conocimiento. Los trabajadores necesitarán habilidades en toma de decisiones humana, razonamiento y creatividad a medida que la IA automatice más tareas rutinarias.
Más del 40 % de los trabajadores requerirán una mejora significativa de sus habilidades para 2030, con énfasis en habilidades que complementen en lugar de competir con las capacidades de la IA.
Sí, están surgiendo varios roles nuevos. El Foro Económico Mundial proyectó que se espera que crezcan los roles 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 laborales, lo que sugiere que surgirán categorías de trabajo completamente nuevas junto con la implementación de la IA.
La investigación indica 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 en el empleo de traductores y los volúmenes de búsqueda de Google Translate.58
A medida que mejoran las herramientas de IA, los traductores necesitan centrarse cada vez más en desafíos lingüísticos más complejos donde los large language models (LLMs) todavía tienen un rendimiento inferior.
Los roles de atención al cliente también se han visto afectados. Según Site Selection Group, el empleo de atención al cliente en Estados Unidos disminuyó en aproximadamente 80.000 puestos entre 2022 y 2024.61Los benchmarks de IA en atención al cliente muestran consistentemente mejoras rápidas en la capacidad, lo que contribuye a este cambio.
La automatización impulsada por la IA juega un papel en algunas reducciones de plantilla, pero no es el único factor. Las empresas de todos los sectores están recortando empleos debido a múltiples presiones, incluidas:
1. Sobrecontratación de la era de la pandemia.
2. El uso de la “automatización de IA” como una narrativa conveniente para justificar los despidos y evitar reconocer errores de contratación.
3. Preparación para posibles recesiones económicas, ya que entrar en una recesión con altas tasas de gasto puede encarecer significativamente la captación de fondos.
Por ejemplo, Amazon ha declarado públicamente que las reducciones recientes estuvieron motivadas por prioridades culturales, específicamente, mantener la eficiencia organizativa, más que únicamente por la adopción de la IA.62
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+ predicciones principales de expertos sobre la pérdida de empleo por la IA}},
year = {2026},
month = sep,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 2 de Septiembre de 2026}
}Registro de cambios
17 actualizaciones- 2026
Se 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'.
- 2025
Se añadió a Pascual Restrepo y Geoffrey Hinton a la sección de predicciones de pérdida de empleo por IA.
Se añadió una predicción de Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen.
Expandida la sección "Implicaciones éticas y sociales del desplazamiento laboral por IA".
Se eliminó la palabra "solo" de los resultados del estudio de Microsoft.
Se añadió un estudio de Microsoft a las predicciones de pérdida de empleo por IA.
Se añadieron iniciativas de investigación para comprender el impacto de la pérdida de empleo por IA.
Se añadió una nota sobre la metodología para calcular los porcentajes de pérdida de empleo.
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.
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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.