Las 20+ mejores predicciones de expertos sobre la pérdida de empleos por IA
Como consultor de McKinsey, ayudé a las empresas a adoptar nuevas tecnologías durante una década. Mis respuestas rápidas:
- ¿Cómo impactará la IA en los roles? El 90% de todos los roles de cuello blanco que he visto pueden automatizarse hoy con el arnés de agentes adecuado. Esta transformación puede tardar una década debido a la complejidad de los procesos.
- ¿Cómo impactará la IA en los empleos? El rápido cambio en las responsabilidades laborales puede 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 ha sido probado excepto en campos como la traducción donde la paradoja de Jevons no aumentó el empleo.
Predicciones de pérdida de empleos por IA
Nota: El tamaño de los gráficos está correlacionado con el tamaño de la predicción de pérdida de empleos.
Los porcentajes referenciados en nuestro análisis se derivan de suposiciones sobre el desplazamiento general de empleos. En escenarios específicos, estas suposiciones incluyeron posibles ganancias de empleos resultantes de la adopción de la IA. Sin embargo, para mantener la consistencia en la evaluación de la pérdida neta de empleos, cualquier ganancia estimada de empleos ha sido explícitamente excluida del cálculo.
Como resultado, los porcentajes finales presentados reflejan pérdidas netas de empleos, asegurando una interpretación más conservadora y enfocada del impacto potencial en la fuerza laboral debido a 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 aumento brusco en el empleo interrumpido.
Análisis de Karpathy sobre la exposición a la IA y el mercado laboral
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 de la BLS. El tamaño del punto muestra el empleo en 2024.
En marzo de 2026, el investigador de IA Andrej Karpathy (cofundador de OpenAI y antiguo director de IA de Tesla) publicó un dataset que califica 342 ocupaciones de EE. UU. en una escala de exposición a la IA de 0 a 10, basándose en datos del Occupational Outlook Handbook de la Bureau of Labor Statistics, 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 la BLS en lugar de un artículo de investigación formal. La metodología mostró que la descripción de la BLS de cada ocupación se pasó a un LLM (Gemini Flash) junto con una rúbrica de puntuación, que produjo una puntuación de 0 a 10 y una justificación escrita para cada trabajo.
Cada ocupación fue calificada en un único eje de exposición a la IA que captura dos efectos:
- Automatización directa: ¿Cuánta parte del trabajo puede realizar la IA por sí sola?
- Productividad indirecta: Cuánto aumenta la IA la producción del trabajador, reduciendo potencialmente la plantilla necesaria.
La rúbrica aplica una heurística central: si un trabajo puede realizarse enteramente desde una oficina en casa en una computadora (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 promedio 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 por año promedian una exposición de 6.7/10.
- Los roles que pagan menos de $35,000 por año promedian 3.4/10.
- Las ocupaciones con las puntuaciones más altas son los transcriptores médicos (10/10), los representantes de servicio al cliente (9/10), los desarrolladores de software (9/10), los auxiliares de contabilidad (9/10) y los paralegales (9/10).
- Las puntuaciones más bajas son los conserjes, techadores, obreros de la construcción y asistentes de salud en el hogar (todos entre 1 y 2/10).
Aproximadamente el 42% de los trabajadores de EE. UU. se encuentran en ocupaciones con una puntuación de 7 o superior, 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 trabajos no son perfectas e históricamente ha sido difícil estimar qué trabajos se verían afectados por la tecnología.
¿Cuáles son las implicaciones?
- Los roles de oficina y administrativos promedian aproximadamente 8/10 de exposición en general, independientemente del salario o el rango.
- Por el contrario, la atención médica muestra una distribución variada: los roles prácticos (asistentes de enfermería, higienistas dentales, fisioterapeutas) puntúan 2–3/10, mientras que los roles de procesamiento de información en el mismo sector (transcriptores médicos, especialistas en registros médicos, tecnólogos de información de salud) puntúan 8–10/10.
- Los médicos y cirujanos ($239,200 mediana) puntúan solo 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 AI, 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 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 (TFP) 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 ve como un acelerador significativo pero incremental del desempeño económico, en una escala similar a los cambios tecnológicos pasados, en lugar de 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, particularmente a través de una disminución en la participación de la fuerza laboral en lugar de un aumento en el desempleo.
Se proyecta que la tasa de participación de la fuerza laboral (LFPR) caiga de aproximadamente el 62.6% en 2025 a alrededor del 61% para 2030 y hasta el 55% para 2050.
Es importante destacar que las tasas de desempleo en sí mismas permanecen relativamente estables, lo que sugiere que las personas podrían abandonar la fuerza laboral por completo en lugar de permanecer desempleadas.2
AIMultiple
Con el lanzamiento de Claude Code y los últimos models en las familias de Anthropic y Gemini, he visto:
- Mejoras continuas en los benchmarks de models de IA
- Capacidad para automatizar procesos como proyectos de agencia y consultoría. No pensaba que estos fueran automatizables antes de los LLMs.
La dinámica competitiva y la mejora de los models crearán una carrera para automatizar y mejorar los márgenes. Como resultado, mi predicción es una reducción del 90%+ en los roles actuales de cuello blanco para 2035. Estos roles ya son automatizables con los LLMs actuales y el arnés de agentes adecuado, pero dado que los procesos empresariales son complejos, puede tomar 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 estén automatizadas.
Sin embargo, esto puede conducir a niveles de empleo más bajos ya que:
- Los cambios rápidos en el trabajo a realizar conducirían al desempleo de los trabajadores que no sean lo suficientemente flexibles para hacer la transición 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 accionistas.3 Podemos esperar que ellos también se beneficien de esta ola de automatización y la utilicen como palanca para despidos.
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 fragmentadas hasta ahora han fallado en 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 tardará tanto en automatizarse la mayor parte del trabajo de cuello blanco?
Automatizar el trabajo automatizable que abarca a 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 models 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 efímero, en lugar de causar pérdidas de empleos generalizadas y a largo plazo. Estiman que la tasa de desempleo puede aumentar aproximadamente un 0.5% durante la transición a medida que los trabajadores desplazados por la IA busquen nuevos roles, reflejando una fricción a corto plazo en lugar de un desempleo estructural.
En términos de riesgo de desplazamiento laboral, alrededor del 2.5% del empleo en EE. UU. estaría en riesgo de desplazamiento debido a 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 esté totalmente integrada en los mercados desarrollados, lo que provocaría aumentos efímeros del desempleo durante los periodos de adopción.
Además, el análisis evaluó más de 800 ocupaciones e identificó aquellas más vulnerables a la IA. Estos roles incluyen programadores de computadoras, contadores y auditores, asistentes legales y administrativos, y representantes de servicio al cliente, mientras que roles como controladores de tráfico aéreo, CEOs, radiólogos, farmacéuticos y clérigos son identificados 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 el trabajo y la producción económica se desacoplará en un mundo post-AGI y que la participación del trabajo en los ingresos convergerá a cero. La AGI podría ocurrir ya en la década de 2030.5
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, un científico de la computación ganador del Premio Nobel conocido como el “padre 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 ve la atención médica 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 inadecuada para abordar la pérdida de dignidad y propósito vinculados al trabajo.
También advirtió sobre los riesgos a largo plazo, estimando una probabilidad del 10–20% de que la IA pueda representar una amenaza existencial a través de una superinteligencia incontrolable o el mal uso por parte de actores maliciosos, al tiempo que criticó los débiles esfuerzos regulatorios en los Estados Unidos.6
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
Según la investigación de Microsoft “Measuring the Occupational Implications of Generative AI” en 2025, las ocupaciones varían ampliamente en su susceptibilidad a la IA, siendo algunos trabajos significativamente más propensos a verse afectados que otros.
El estudio clasifica los roles basándose en una puntuación de aplicabilidad de la IA que combina:
- ¿Cuánta parte del trabajo puede hacer la IA (cobertura)?
- ¿Con qué completitud puede realizar esas tareas (completitud)?
- La variedad de tareas que puede manejar (alcance).
Trabajos como intérpretes, traductores, historiadores y representantes de servicio al cliente obtuvieron la puntuación más alta, lo que significa que la IA puede realizar gran parte de su trabajo de manera efectiva, especialmente en tareas con mucha carga de texto o comunicación.
Por el contrario, ocupaciones como asistentes de enfermería, lavaplatos, techadores y asistentes quirúrgicos puntuaron cerca de cero, lo que indica que la IA actualmente no es capaz de asumir sus responsabilidades principalmente físicas, prácticas o con mucha 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 CEO de Google) predice que en un año, la mayor parte del trabajo de programación será realizado por la IA en 2025.
Las herramientas que utilizan el aprendizaje por refuerzo y la 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 models de IA ahora operan bien en el razonamiento matemático porque las matemáticas tienen un lenguaje estructurado y más simple. Con herramientas como la demostración de teoremas Lean, 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 el 50% de todos los empleos de cuello blanco de nivel inicial en los próximos cinco años, impulsando potencialmente las tasas de desempleo de EE. UU. al 10–20%.9
Llamándolo una posible “baño de sangre 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 mencionando 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 el 50% de los empleos para 2027.
Como voz prominente en el campo, su acuerdo añade credibilidad a la estimación de que la pérdida de empleos por IA podría impactar pronto a la mitad de la fuerza laboral global. 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 a nivel mundial 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 ingresos altos, las economías centradas en 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 (basadas en el juicio) y tareas 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 conocimientos.
El informe también resaltó la urgente necesidad de recapacitación, proyectando que más del 40% de los trabajadores requerirán una mejora significativa de sus habilidades para 2030. Los sectores legales, financieros y de seguros experimentarán la transformación más significativa; la educación y la atención médica seguirán siendo relativamente resistentes debido a su dependencia de la interacción humana y procesos complejos.12
GPTs 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 el 80% de la fuerza laboral de EE. UU. podría tener al menos el 10% de sus tareas afectadas.
Para alrededor del 19% de los trabajadores, al menos la mitad de sus tareas diarias podrían verse interrumpidas.
Los roles más expuestos incluyen escritores, especialistas en relaciones públicas, secretarias legales, matemáticos y preparadores de impuestos, todos los cuales requieren un trabajo extenso basado en el lenguaje o la lógica.
A diferencia de la automatización pasada, que se dirigía principalmente al trabajo de cuello azul, los LLMs están posicionados para transformar profesiones de salarios más altos y altamente educadas en múltiples sectores. Su impacto es independiente de la infraestructura física, ampliando la escala del desplazamiento potencial.13
Eric Dahlin
Una encuesta de 2021 realizada por el sociólogo Eric Dahlin encontró que aproximadamente el 14% de los estadounidenses informaron haber perdido sus empleos debido a los robots.
A pesar de esta tasa real modesta, la percepción pública estaba significativamente inflada: aquellos no afectados creían que el 29% había perdido sus empleos debido a la automatización, mientras que aquellos que fueron desplazados estimaron la tasa en un 47%.
Esta brecha entre la percepción y la experiencia refleja una profunda ansiedad sobre el impacto de la IA, incluso cuando las tasas reales de pérdida de empleos permanecen más bajas de lo que a menudo se supone.
La inclusión de robots en contextos no industriales (aeropuertos, bibliotecas, cuidado de ancianos) resaltó 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 empleos impulsada por robots, con percepciones que oscilan entre el 29% y el 47%, en comparación con la tasa real de aproximadamente el 14%.14
PwC
La encuesta global de CEOs de PwC en 2019 encontró que el 42% de los CEOs creen que la IA desplazará más empleos de los que creará, mientras que el 39% no está de acuerdo, reflejando una perspectiva dividida.
Las preocupaciones por la pérdida de empleos son más altas en la región Asia-Pacífico, especialmente en China, donde el 88% de los CEOs esperan un desplazamiento neto de empleos. El informe resalta una brecha de habilidades persistente, con un 55% citando la incapacidad de innovar debido a la falta de habilidades clave.
La mayoría de los CEOs (46%) ven la recapacitación y la mejora de habilidades como la solución más efectiva. 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, obstaculizados por la escasez de talento y los desafíos de los datos.15
Estudio de la OCDE
Un estudio de la OCDE en 2016 encontró que el 9% de los empleos del Reino Unido tenían un alto riesgo de automatización, pero que el 35% experimentaría una transformación radical en las próximas dos décadas.
Esta conclusión sugiere que los temores de desempleo masivo pueden estar exagerados y que es más probable que ocurran cambios significativos a través de la evolución del trabajo y la recapacitación, en lugar de una eliminación generalizada.16
Bowles
Basándose en la metodología de Frey y Osborne, Bowles estimó en el estudio “EU Jobs Risk” que el 54% de los empleos en la Unión Europea estaban en riesgo de computarización en 2014.
Esto enfatizó 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 las protecciones laborales y los 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 empleos por IA, Frey y Osborne estimaron en 2013 que el 47% de los empleos de EE. UU. estaban en riesgo de computarización. Su investigación clasificó las ocupaciones basándose en 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 los empleos completos, impulsando discusiones matizadas sobre la reestructuración de tareas y la transición de habilidades.18
Otras preguntas clave sobre la pérdida de empleos
- ¿Qué pasa con la Paradoja de Jevons? A medida que disminuye el costo de la inteligencia artificial, se consumirá más inteligencia artificial. Sin embargo, la inteligencia humana sigue siendo costosa y la demanda de inteligencia humana probablemente se estancará si las máquinas pueden trabajar de forma autónoma.
- ¿Se deben las pérdidas de empleos actuales a la IA? Es probable que la contratación excesiva de la era de la pandemia sea la culpable, ya que las empresas aún se encuentran en las primeras etapas de la transformación de la IA. Los analistas llaman a esto lavado de redundancia por IA.19
Visiones de que la IA conducirá a una creación neta de empleos
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 en lugar de su desempeño demostrado, ya que el desempleo general de EE. UU. permanece relativamente bajo.20
Yale The Budget Lab
El análisis de 2025 no encontró un impacto material de los LLMs en los empleos basándose en la tasa de pérdida de empleos, contrataciones y transiciones en EE. UU.21
Foro Económico Mundial
El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del WEF, que encuestó a más de 1,000 empleadores que representan a 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 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 roles de más rápido crecimiento.22
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 solo unos pocos seleccionados deban desarrollarla, abogando en cambio por un avance abierto y responsable.
Si bien reconoció que la IA transformará el lugar de trabajo, haciendo que algunos empleos queden obsoletos, enfatizó que una mayor productividad generalmente conduce a más contrataciones, no a menos, y criticó la narrativa impulsada por el miedo en torno al impacto de la IA en el empleo.23
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 roles junior. Eren advirtió que recortar puestos de nivel inicial para ahorrar costos es un “movimiento exponencialmente malo” que amenaza la tubería interna de talento.
Sin juniors, 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 trabajo. Eren instó a las empresas a desarrollar estrategias que apoyen el desarrollo dual: los juniors deben desarrollar 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 graduados recientes.
A medida que más empresas adopten software avanzado, espera un aumento en la demanda de mano de obra calificada.
Según Kumar, la IA puede actuar como un multiplicador de fuerza, permitiendo que los trabajadores logren “más con menos” mientras elevan las expectativas, no las reducen. 24
¿Llevó la IA realmente a la pérdida de empleos?
Cuatro estudios recientes, utilizando diferentes datos y métodos, llegan a conclusiones notablemente diferentes sobre la causa raíz de las recientes interrupciones del mercado laboral:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinan registros de 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 LLMs, especialmente roles informáticos y matemáticos, comenzó a aumentar a principios de 2022, varios trimestres antes del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022.
La tendencia luego se estabilizó después del lanzamiento en lugar de acelerarse. Los datos de LinkedIn muestran el mismo tiempo: los graduados de la cohorte de 2021 ya ingresaban 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 post-pandemia y el cambio en los impuestos de I+D como probables impulsores. También encuentran que los graduados con currículos más expuestos a la IA ganaron salarios más altos y encontraron trabajos más rápido después de ChatGPT, por lo que la educación relevante para LLMs mantuvo su valor.25
Dominski & Lee (2025) argumentan que los estudios existentes utilizan puntuaciones de exposición a la IA estáticas, mientras que la capacidad continúa evolucionando. Construyen un framework de exposición de cinco etapas (ML pre-ChatGPT, LLMs tempranos, multimodal, models de razonamiento, IA agéntica) y piden a GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet que vuelvan a calificar cada tarea de O*NET en cada etapa.
Vinculando estas puntuaciones dinámicas con los datos de CPS, encuentran que una mayor exposición a la IA se correlaciona con un menor empleo, un mayor desempleo y horas más cortas.
Los efectos son mayores para los trabajadores menores de 30 y mayores de 50 años, así como para los trabajadores con educación universitaria. Las ocupaciones con mucho razonamiento son las más afectadas, mientras que las ocupaciones físicas manuales apenas se ven afectadas.26
Brynjolfsson, Chandar & Chen (Nov 2025), “Canaries in the Coal Mine,” utilizaron datos de nómina de ADP que cubren millones de trabajadores mensualmente. Según los resultados, los trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA vieron fuertes caídas en el empleo: los desarrolladores de software en esa franja de edad cayeron casi un 20% desde su pico de finales de 2022.
Después de controlar los efectos fijos de la empresa y el tiempo, el mismo grupo mostró una disminución relativa del 16% en el empleo en el quintil más expuesto en comparación con el menos expuesto.
Los resultados se mantuvieron cuando los autores eliminaron las ocupaciones tecnológicas, eliminaron las empresas de TI y dividieron la muestra por teletrabajabilidad, proporción de universitarios y exposición a las tasas de interés. Su explicación es que la IA sustituye el conocimiento codificado que suministran los trabajadores jóvenes y la educación formal, mientras complementa el conocimiento tácito que viene con la experiencia.27
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (Sept 2025), aprovecharon la Diferencia en Diferencias Sintética en datos de CPS desde enero de 2010 hasta agosto de 2025. Reportan el resultado opuesto: las ocupaciones de alta exposición ganaron aproximadamente $89 por semana en ganancias reales de enero de 2010 después de ChatGPT, mientras que el efecto en el desempleo fue de aproximadamente 0.2 puntos porcentuales.
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 en lugar del empleo.28
Entonces, ¿causó la IA la pérdida de empleos?
Una respuesta razonable a principios de 2026 es que, para la fuerza laboral en general, aún no hay una señal agregada clara. Dos de los cuatro estudios encuentran esencialmente un efecto de desempleo cero 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 en la contratación de juniors. En cuanto al tiempo, Frank y sus 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 es exagerar 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 desempleo agregado visible ni pérdidas salariales. Una parte significativa de lo que parece ser desplazamiento por IA refleja el endurecimiento monetario, las correcciones de la contratación excesiva de la era de la pandemia y una debilidad general en el mercado de nivel inicial. Si esa imagen cambia a medida que llegan las capacidades agénticas es la preocupación sustancial que anima la mayoría de las predicciones que mencionamos anteriormente, y sigue siendo una pregunta empírica abierta.
Desarrollos recientes: impacto de la IA en los empleos
Ya en 2026, ha habido aproximadamente ~200k pérdidas de empleos en empresas de tecnología, que suelen liderar el grupo en la transformación de sus negocios con nuevas tecnologías.29
Los despidos dominaron el mercado laboral de EE. UU. en 2025, y la inteligencia artificial desempeñó un papel significativo según los anuncios de las empresas. Casi 55k recortes de empleos fueron atribuidos directamente a la IA, según Challenger, Gray & Christmas, de un total de 1.17 millones de despidos (el nivel más alto desde la pandemia de 2020).30
A medida que las empresas enfrentaban la inflación, costos más altos y la presión para mejorar la eficiencia, la IA se convirtió en una excusa atractiva de reducción de costos a corto plazo. Varias empresas importantes citaron explícitamente la IA al anunciar recortes de empleos en 2025:31
- Workday recortó el 8.5% de su fuerza laboral (aproximadamente 1,750 empleos) para reasignar recursos hacia inversiones en IA.
- Amazon eliminó 14,000 roles corporativos, afirmando que la IA permite estructuras más ligeras y una innovación más rápida.
- Microsoft recortó unos 15,000 empleos, mostrando la IA como central para remodelar su misión y modelo de productividad.
- Salesforce redujo su fuerza laboral de soporte al cliente en 4,000, y el CEO Marc Benioff afirmó que la IA ahora maneja hasta la mitad del trabajo de la empresa.
- IBM reemplazó varios cientos de roles de RR.HH. con chatbots de IA, mientras contrataba simultáneamente en áreas de mayor habilidad; más tarde anunció una reducción del 1% de la fuerza laboral global.
- CrowdStrike despidió al 5% de su personal (alrededor de 500 empleados), citando la IA como un motor central de eficiencia.
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 contrataron en exceso durante la pandemia, y los despidos actuales pueden reflejar una corrección del mercado en lugar de un desplazamiento real impulsado por la IA.32
El futuro de los empleos de nivel inicial
Si bien la ansiedad de los graduados sobre los empleos relacionados con 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 impulsada principalmente por la incertidumbre económica, la normalización post-COVID y la aceleración de la deslocalización en lugar del desplazamiento por IA.
Para los trabajadores de 22 a 25 años, la investigación de Anthropic sobre los impactos en el mercado laboral encuentra que menos jóvenes están comenzando trabajos en ocupaciones altamente expuestas a la IA en comparación con las ocupaciones de baja exposición. La tasa de búsqueda de empleo para estos roles cayó aproximadamente un 14% en comparación con 2022 (estimación post agrupada −14.3, SE = 7.2), aunque los autores afirman que el resultado es apenas estadísticamente significativo. También encontraron que no hubo una disminución similar para los trabajadores mayores de 25 años.33
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%) y la 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 la IA probablemente transformará el trabajo en los próximos años, la evidencia actual muestra correlaciones débiles entre las ocupaciones vulnerables a la IA y las pérdidas reales de empleos; algunos campos expuestos a la IA, como la contabilidad, están experimentando un crecimiento en el empleo juvenil.
Los desafíos reales parecen ser las presiones económicas tradicionales: inflación, tasas de interés más altas, incertidumbre empresarial y la deslocalización acelerada permitida por las capacidades de trabajo remoto. Esto hace que la narrativa de que “la IA está matando los empleos de graduados” sea prematura a pesar de las preocupaciones legítimas futuras sobre la disrupción tecnológica.34
Iniciativas de investigación para comprender el impacto de la pérdida de empleos por IA
Anthropic lanza el Programa de Futuros Económicos para abordar el impacto de la IA en la fuerza laboral
Anthropic ha presentado el Programa de Futuros Económicos, una nueva iniciativa diseñada para explorar los efectos económicos de la inteligencia artificial, particularmente su impacto en los empleos, la productividad y la creación de valor a largo plazo. El programa tiene como objetivo proporcionar conocimientos basados en datos y desarrollar propuestas políticas que aborden tanto los riesgos como las oportunidades que la IA presenta para la economía global.
Respuesta a los riesgos de desplazamiento laboral
Como respuesta a las predicciones recientes 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 recapacitación 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 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 políticas desde diversas perspectivas. Los temas incluyen estrategias de recapacitación, creación de empleos en economías impulsadas por la IA y transiciones de flujo de trabajo.
- Infraestructura de datos: Basándose en su Índice Económico, lanzado a principios de este año, Anthropic ampliará sus datasets para rastrear el uso de la IA y sus efectos a largo plazo en las estructuras económicas y las tendencias de empleo.
El programa de Anthropic se centra más en la posible pérdida de empleos y las estrategias de mitigación. El Programa de Futuros Económicos refleja un esfuerzo creciente entre las empresas tecnológicas para asumir la responsabilidad de la disrupción que ayudan a crear y para apoyar un crecimiento económico inclusivo.
Esta iniciativa pone especial énfasis en comprender las transiciones del mercado laboral, identificar áreas para la recapacitación y crear un framework para gestionar el papel económico evolutivo de la IA.35
Añadir como fuente preferidaImplicaciones de la IA en diferentes industrias
El análisis de los datos de desempleo administrativo muestra que las ocupaciones expuestas a la IA históricamente enfrentaron un menor riesgo de desempleo que las menos expuestas. Esa ventaja se redujo bruscamente 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 ingresaron 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.
Ralentizaciones similares también aparecen al comparar empleos de salario alto y salario promedio, lo que apunta a un endurecimiento general del mercado laboral de nivel inicial en lugar de un cambio único de los roles expuestos a la IA.
Roles e industrias más expuestos
Las industrias que dependen de tareas estructuradas realizadas rutinariamente 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 de computadoras (74.5%), representantes de servicio al cliente (70.1%), digitadores de entrada de datos (67.1%), especialistas en registros médicos (66.7%) y analistas de investigación de mercado (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, particularmente para los trabajadores jóvenes, corren un alto riesgo de ser eliminados.
Por ejemplo, un estudio investigó la adopción de Google Translate en diversas regiones entre 2010 y 2023. Los hallazgos indican que las áreas con mayor uso vieron un crecimiento más lento en los empleos de traductores e intérpretes, con un crecimiento del empleo que cayó aproximadamente 0.7 puntos porcentuales por cada punto porcentual de aumento en la adopción.36
Figura 2: El gráfico muestra el interés mensual de Google Trends para dos términos de búsqueda: “translator” y “Google Translate”.37
Los efectos se extienden más allá de la profesión de la traducción, ya que las ofertas de empleo que requieren habilidades en idiomas extranjeros crecieron más lentamente en las regiones de alta adopción, particularmente para idiomas ampliamente utilizados como el español, el chino y el alemán.
Si bien las habilidades lingüísticas siguen siendo más relevantes en campos técnicos como la TI 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 global de servicios.
Impacto desigual entre sectores
La atención médica 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 vs. desplazamiento total
No todas las pérdidas de empleos resultarán en desempleo total. En muchos casos, la IA automatizará tareas dentro de los roles en lugar de eliminar empleos completos.
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 requieran toma de decisiones humana, razonamiento y creatividad. Esta automatización parcial sigue creando presión sobre los trabajadores para adaptarse rápidamente.
Variación económica y geográfica
El impacto de la inteligencia artificial variará según la región. Las economías de ingresos altos con mercados laborales centrados en los servicios están más expuestas. Los mercados emergentes pueden enfrentar desafíos debido al acceso limitado a la infraestructura digital y a menos recursos para recapacitar a la fuerza laboral. Las diferencias en las respuestas políticas locales influirán en cómo se despliegue el impacto de la IA en todo el mundo.
¿Cuáles son las percepciones de los trabajadores reales?
Desajuste entre percepción y realidad
La percepción pública de la pérdida de empleos es más alta que las cifras reales reportadas. Mientras que el desplazamiento real permanece por debajo del 15% en años recientes, los trabajadores creen que una parte mayor 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 la pérdida de empleos impulsada por la IA
La Ley de Claridad de los Impactos Laborales Relacionados con la IA, presentada por los senadores Mark Warner y Josh Hawley, requeriría que las empresas y las agencias federales informen el 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 la pérdida de un empleo fue causada explícitamente por la IA en lugar de por mejoras regulares de la productividad o presiones empresariales más amplias.
Los sistemas de seguimiento laboral existentes monitorean la dinámica del empleo, lo que significa que el proyecto de ley añade burocracia innecesaria mientras corre el riesgo de estigmatizar la adopción de la IA y desalentar a las empresas de utilizar herramientas que podrían impulsar la productividad. En cambio, los legisladores deberían centrarse en mejorar la forma en que se mide la adopción de la IA, estudiando los impactos reales en los flujos de trabajo y la productividad, y apoyando la recapacitación de los trabajadores.38
¿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 desplegados en campo, ingenieros de soluciones e ingenieros de campo tienen una demanda creciente 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 central no reside en escribir código, sino en determinar qué construir y arquitectar sistemas que sean eficientes, seguros y económicamente valiosos.
Más allá de la ingeniería, los roles que no son automatizables también están posicionados para el crecimiento. A medida que la automatización reduce los costos 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 centrales
La implementación de la IA en el lugar de trabajo plantea preguntas 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 los medios de vida y las comunidades.
Justicia distributiva y desigualdad: El desplazamiento por IA afecta desproporcionadamente a los trabajadores menos calificados y a las comunidades marginadas, aumentando las disparidades socioeconómicas existentes.
Esto crea el potencial de una fuerza laboral dividida donde los empleados aumentados por la 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 que los costos recaen sobre las poblaciones vulnerables plantea preguntas 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 del empleo a escala sin mecanismos de supervisión adecuados. Abordar el sesgo requiere datasets diversos, protocolos de detección y auditorías regulares 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 enfrentan 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 del trabajador y asegurar que la tecnología mejore en lugar de reemplazar las capacidades humanas.
Transparencia y rendición de cuentas: Muchos sistemas de IA operan como “cajas negras”, oscureciendo los procesos de toma de decisiones que afectan el empleo.
Esta opacidad complica la atribución de responsabilidad cuando los sistemas de IA producen resultados perjudiciales. Marcos de rendición de cuentas claros y sistemas de IA explicables son necesarios 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 para la volatilidad política y el 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 la sociedad. Esas políticas solo pueden funcionar en el contexto global, ya que la distribución de la riqueza en un solo país lleva a los ricos a migrar de ese país.
Impacto intergeneracional: El desplazamiento de los puestos de nivel inicial interrumpe las vías tradicionales de entrada profesional para los trabajadores más jóvenes. Esto afecta los modelos estándar de desarrollo profesional y puede crear barreras para el avance profesional de los nuevos integrantes de la fuerza laboral.
Es necesario desarrollar vías alternativas para el desarrollo y el avance profesional para adaptarse al papel de la IA en el lugar de trabajo.
Framework de implementación
Abordar los desafíos éticos de la IA requiere enfoques estructurados que equilibren el avance tecnológico con la responsabilidad social. Aquí hay algunos de los principios para que las organizaciones y los legisladores guíen el despliegue de la IA mientras protegen a las comunidades y trabajadores afectados:
Compromiso de las partes interesadas: Las decisiones de despliegue de la IA deben incorporar la opinión 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 deben extenderse a los trabajadores a través de aumentos salariales, reducciones de horas o mejores condiciones, en lugar de acumularse únicamente para los propietarios del capital.
Mecanismos como la participación en los beneficios o los modelos de propiedad de los trabajadores pueden ayudar a asegurar una distribución equitativa del valor generado por la IA entre las partes interesadas.
¿Cómo aprovechar la IA para obtener una ventaja en la fuerza laboral?
Importancia de la recapacitación
Para 2030, más del 40% de los trabajadores necesitarán desarrollar nuevas habilidades para permanecer empleados. Según el FMI, 1 de cada 10 ofertas de empleo en economías avanzadas ya requiere al menos una habilidad nueva, y la TI lidera más de la mitad de esta demanda.39
La recapacitación es especialmente importante para los jóvenes que ingresan 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 organizacionales de recortar roles junior
Las empresas que eliminan los roles junior para reducir costos enfrentan un riesgo a largo plazo. Sin personal de nivel inicial, las organizaciones pierden el talento futuro y debilitan las estructuras de capacitación interna.
La mentoría y el aprendizaje en el trabajo disminuyen, lo que impacta la toma de decisiones y el conocimiento institucional. Si bien la IA puede automatizar tareas, confiar únicamente en los sistemas crea brechas en el desarrollo de la fuerza laboral.
Potencial de crecimiento económico
A pesar de la preocupación generalizada, la inteligencia artificial podría conducir a ganancias económicas a largo plazo. Las estimaciones sugieren que la IA podría impulsar el PIB global en un 7%, compensando parcialmente la pérdida de empleos.
Esto refleja tecnologías de propósito general pasadas que inicialmente desplazaron a los trabajadores pero que eventualmente 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 aumenten la adopción, la demanda puede desplazarse hacia roles que involucren el desarrollo de la IA, la ciberseguridad y la sostenibilidad.
Estos empleos requieren nuevas habilidades y se alinean con el crecimiento de la IA, que continúa impactando la forma en que operan los negocios. Por otro lado, muchos gerentes aún esperan recortes de empleos a corto plazo, lo que indica que la perspectiva sigue dividida.
Preguntas frecuentes
Basándose en el rango de predicciones de expertos y sus suposiciones subyacentes, una proyección realista sugiere:
el 15-25% de los empleos experimentarán una interrupción significativa para 2025-2027, un desplazamiento neto de empleos del 5-10% después de contabilizar la creación de nuevos empleos, un desplazamiento máximo de 60,000-275,000 empleos anualmente en países como el Reino Unido, y que 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 conocimientos. 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 que involucren el desarrollo de la IA, la inteligencia de negocios, la ciberseguridad y la sostenibilidad.
Goldman Sachs predijo que la inteligencia artificial podría aumentar el PIB global 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 impactando categorías de trabajo específicas más que otras. Por ejemplo, el estudio “Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills” reporta una correlación significativa entre las tendencias en el empleo de traductores y los volúmenes de búsqueda de Google Translate.40
A medida que las herramientas de IA mejoran, los traductores necesitan centrarse cada vez más en desafíos lingüísticos más complejos donde los large language models (LLMs) todavía tienen un desempeño inferior.
Los roles de servicio al cliente también se han visto afectados. Según Site Selection Group, el empleo en servicio al cliente en los Estados Unidos disminuyó aproximadamente 80,000 puestos entre 2022 y 2024.41 Los benchmarks para la IA en el servicio al cliente muestran consistentemente mejoras rápidas en la capacidad, contribuyendo a este cambio.
La automatización impulsada por la IA juega un papel en algunas reducciones de la fuerza laboral, pero no es el único factor. Las empresas de diversas industrias están recortando empleos debido a múltiples presiones, incluyendo:
1. Contratación excesiva en la era de la pandemia.
2. El uso de la “automatización por IA” como una narrativa conveniente para justificar despidos evitando reconocer errores de juicio en la contratación.
3. Preparación para posibles recesiones económicas, ya que entrar en una recesión con altas tasas de gasto puede hacer que la recaudación de fondos sea significativamente más costosa.
Por ejemplo, Amazon ha declarado públicamente que las reducciones recientes fueron motivadas por prioridades culturales, específicamente, mantener la eficiencia organizacional, en lugar de basarse únicamente en la adopción de la IA.42
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Las 20+ mejores predicciones de expertos sobre la pérdida de empleos por IA}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 11 de Junio de 2026}
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Comentarios 1
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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.