Más de 20 predicciones de expertos sobre la pérdida de empleo por IA
Como consultor de McKinsey, ayudé a las empresas a adoptar nuevas tecnologías durante una década. Mis respuestas rápidas:
- ¿Cómo afectará la IA a los roles? 90 % de todos los roles de cuello blanco que he visto pueden automatizarse hoy con el arnés de agentes adecuado. Esta transformación puede llevar una década debido a la complejidad de los procesos.
- ¿Cómo afectará la IA a los empleos? Los cambios rápidos en las responsabilidades laborales 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 excepto 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 mencionados en nuestro análisis se derivan de suposiciones sobre el desplazamiento laboral general. En escenarios específicos, estas suposiciones incluían posibles ganancias de empleo resultantes de la adopción de IA. Sin embargo, para mantener la coherencia al evaluar la pérdida neta de empleo, se han excluido explícitamente del cálculo 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 posible impacto de la implementación de IA en la fuerza laboral.
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 en lugar de un desempleo masivo inmediato. Los pronosticadores esperan que el mercado laboral en general siga funcionando durante los próximos años, aunque ven un riesgo 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 de software y otros trabajadores que realizan tareas digitales rutinarias enfrentan un mayor riesgo de desplazamiento.
Para más detalles, lea lo que predicen los mercados de predicción sobre la pérdida de empleo relacionada con la IA.
Exposición a la IA de Karpathy y análisis del mercado laboral
Nota: El gráfico anterior muestra la exposición a la IA frente al salario mediano 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 mediano (en escala logarítmica) y el color indica el supergrupo ocupacional de la BLS. El tamaño del gráfico muestra el empleo en 2024.
En marzo de 2026, el investigador de IA Andrej Karpathy (cofundador de OpenAI y exdirector de IA de Tesla) publicó un conjunto de datos que puntúa 342 ocupaciones de EE. UU. en una escala de exposición a la IA de 0–10, 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 enmarcó 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 cada ocupación de la BLS se pasó a un LLM (Gemini Flash) junto con una rúbrica de puntuación, que produjo una puntuación de 0–10 y una justificación escrita para cada trabajo.
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 el rendimiento del trabajador, lo que potencialmente reduce la plantilla necesaria.
La rúbrica aplica una heurística central: si un trabajo se puede realizar completamente desde una oficina en casa en una computadora (escribir, codificar, 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 4.9 de 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 transcriptores médicos (10/10), representantes de servicio al cliente (9/10), desarrolladores de software (9/10), empleados de contabilidad (9/10) y asistentes legales (9/10).
- Los que obtienen la puntuación más baja son conserjes, techadores, obreros de la construcción y auxiliares de salud en el hogar (todos 1–2/10).
Aproximadamente 42 % de los trabajadores estadounidenses se encuentran 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 de trabajo no son perfectas e históricamente ha sido difícil estimar qué empleos se verían afectados por la tecnología.
¿Cuáles son las implicaciones?
- Los roles de oficina y administrativos promedian aproximadamente 8/10 de exposición en todos los ámbitos, independientemente del salario o rango.
- Por el contrario, la atención médica muestra una distribución variada: los roles prácticos (auxiliares de enfermería, higienistas dentales, fisioterapeutas) obtienen una puntuación de 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) obtienen una puntuación de 8–10/10.
- Médicos y cirujanos ($239.200 de mediana) obtienen una puntuación de 5/10, por debajo de abogados ($151.160; 8/10) y 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 “Pronóstico de los efectos económicos de la IA, 2026” utiliza un enfoque de pronóstico basado en encuestas a gran escala para recopilar predicciones cuantitativas de economistas, expertos en IA, superpronosticadores y el público en general.
Los participantes proporcionaron 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 gradual 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 laboral
Se espera que el impacto más significativo de la IA sea en el mercado laboral, particularmente a través de una disminución en la participación en la fuerza laboral en lugar de un aumento en el desempleo.
Se proyecta que la tasa de participación en la fuerza laboral (TPFL) disminuirá de aproximadamente 62.6 % en 2025 a alrededor del 61 % para 2030 y tan bajo como el 55 % para 2050.
Es importante destacar que las tasas de desempleo en sí mismas permanecen relativamente estables, lo que sugiere que las personas pueden abandonar 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 visto:
- Mejoras continuas en los puntos de referencia de modelos de IA
- Capacidad para automatizar procesos como proyectos de agencia y consultoría. Antes no pensaba que estos fueran automatizables con los LLMs.
Las dinámicas competitivas y los modelos en mejora 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 LLM actuales y el arnés de agentes adecuado, pero dado que los procesos empresariales son complejos, puede llevar una década rediseñar y automatizar los procesos.
Esto puede no conducir a un “apocalipsis laboral”, ya que el trabajo humano seguirá siendo el cuello de botella y, gracias a la automatización, necesitaremos más trabajadores humanos en tareas que no están automatizadas.
Sin embargo, esto puede conducir a niveles de empleo más bajos ya que:
- Los cambios rápidos en el trabajo a realizar llevarían al desempleo de los trabajadores que no son 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 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 llevará tanto tiempo automatizar la mayor parte del trabajo de cuello blanco?
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 LLM 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 la empresa, similar a la transformación digital, que llevará años.
Goldman Sachs
Goldman Sachs Research en 2025 proyecta 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 puede aumentar alrededor de 0.5 % durante la transición a medida que los trabajadores desplazados por la IA buscan nuevos roles, lo que refleja una fricción a corto plazo en lugar de 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 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 un 15 % cuando esté completamente integrada en los mercados desarrollados, lo que provocará 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, contadores y auditores, asistentes legales y administrativos, y representantes de servicio 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 las tasas de desempleo, predice que la relación entre el trabajo y la producción económica se desacoplará en un mundo posterior a la AGI y que la participación del trabajo en los ingresos convergerá a cero. La AGI podría ocurrir 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 que la inteligencia artificial aumentará el desempleo al tiempo que impulsará mayores ganancias, un resultado que atribuye al capitalismo más que a la tecnología en sí en 2025. Señaló que, si bien 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 vinculada 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 “Midiendo las implicaciones ocupacionales de la IA generativa” en 2025, las ocupaciones varían ampliamente en su susceptibilidad a la IA, siendo algunas significativamente más propensas a verse afectadas que otras.
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).
Trabajos como intérpretes, traductores, historiadores y representantes de servicio al cliente obtuvieron la puntuación más alta, lo que significa que la IA puede realizar la mayor parte de su trabajo de manera efectiva, 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, 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
Dr. Schmidt (ex CEO de Google) predice que dentro de un año, la mayor parte del trabajo de programación será realizado por 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 estructurado 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, lo que podría llevar las tasas de desempleo de EE. UU. al 10–20 %.9
Calificándolo de posible “baño de sangre de cuello blanco”, Amodei enfatizó que muchos aún no son 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 el 50 % de los empleos para 2027.
Como una voz prominente en el campo, su acuerdo agrega credibilidad a la estimación de que la pérdida de empleo por IA pronto podría afectar a la mitad de la fuerza laboral mundial. Si bien 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 el cambio tecnológico anterior.11
International Monetary Fund (IMF)
El FMI estimó que 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo podrían verse afectados por la automatización relacionada con la IA en 2024.
Sin embargo, 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 necesidad urgente de recapacitación, proyectando que más del 40 % de los trabajadores requerirán una mejora significativa de habilidades para 2030. Los sectores legal, financiero y de seguros experimentarán la transformación más significativa; educación y atención médica permanecerán 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 modelos de lenguaje grandes concluyó que 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 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 basado en el lenguaje o la lógica.
A diferencia de la automatización pasada, que se dirigía principalmente al trabajo manual, los LLM están preparados para transformar profesiones de mayores salarios y alta educación en múltiples sectores. Su impacto es independiente de la infraestructura física, lo que amplía la escala del posible desplazamiento.13
Eric Dahlin
Una encuesta de 2021 del sociólogo Eric Dahlin encontró que aproximadamente 14 % de los estadounidenses informaron haber perdido sus trabajos a manos de robots.
A pesar de esta modesta tasa real, la percepción pública estaba significativamente inflada: los no afectados creían que el 29 % había perdido sus trabajos debido a la automatización, mientras que los desplazados estimaban la tasa en 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 empleo siguen siendo más bajas de lo que a menudo se supone.
La inclusión del estudio 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 CEOs 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 % no está de acuerdo, 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 brecha de habilidades persistente, con el 55 % citando la incapacidad de innovar debido a la falta de habilidades clave.
La mayoría de los CEOs (46 %) considera que la recapacitación 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 en 2016 encontró que 9 % de los empleos del Reino Unido estaban en alto riesgo de automatización, pero que 35 % experimentarían 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 ocurran cambios significativos a través de la evolución de los puestos de 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 54 % de los empleos en la Unión Europea estaban en riesgo de informatización 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 dar forma a los resultados de la disrupción tecnológica.17
Frey & Osborne
En uno de los primeros grandes estudios académicos sobre la pérdida de empleo por IA, Frey y Osborne estimaron en 2013 que 47 % de los empleos de EE. UU. estaban en riesgo de informatización. Su investigación clasificó las ocupaciones en función de su susceptibilidad al aprendizaje automático y la automatización.
Este trabajo temprano ayudó a enmarcar los debates posteriores sobre el futuro del empleo, llamando la atención sobre cómo se automatizan las tareas en lugar de los trabajos completos, lo que provocó discusiones matizadas sobre la reestructuración de tareas y la transición de habilidades.18
Otras preguntas clave sobre las pérdidas de empleo
- ¿Y la paradoja de Jevons? A medida que disminuye el costo de la inteligencia de las máquinas, se consumirá más inteligencia de máquinas. Sin embargo, la inteligencia humana sigue siendo costosa y es probable que la demanda de inteligencia humana se estanque si las máquinas pueden trabajar de forma autónoma.
- ¿Las pérdidas de empleo actuales se deben a la IA? Es probable que la sobrecontratación de la era de la pandemia sea la culpable, ya que las empresas aún se encuentran en las primeras etapas de la transformación de la IA. Los expertos llaman a esto lavado de despido 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 sobre 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 argumenta que es poco probable un “apocalipsis laboral” a gran escala en el corto plazo.20
La opinión revisada de Altman se basa en tres observaciones:
- La adopción de la IA aún está en sus primeras etapas: Si bien los modelos de IA se han vuelto altamente capaces, muchas empresas aún están aprendiendo cómo integrarlos en los flujos de trabajo, medir las ganancias de productividad y gestionar los riesgos relacionados con la seguridad y la confiabilidad.
- Es posible que los adoptantes más agresivos de la IA no estén recortando la mayor cantidad de empleos: 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 utilizando la tecnología como una explicación conveniente para recortes que habrían realizado 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 trabajos implican más que simplemente completar tareas. También implican comunicación, confianza, juicio y colaboración, que las personas pueden no querer subcontratar completamente 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 reorganizen en torno a la IA, especialmente a medida que los agentes de IA se vuelvan más capaces y las empresas se adapten a ciclos tecnológicos más rápidos. Su posición actual sugiere que es probable que la IA remodele los empleos y los flujos de trabajo, pero la transición puede ser más gradual y compleja de lo que implicaban las predicciones anteriores.
HBR / Davenport & Srinivasan
Un análisis de Harvard Business Review de 2026 especuló que las empresas están despidiendo trabajadores basándose en el potencial de la IA en lugar de su rendimiento 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 LLM en los empleos según 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 FEM, que encuestó a más de 1.000 empleadores que representan a 14 millones de trabajadores en 55 economías, proyectó que 92 millones de empleos se desplazarán para 2030, mientras que se crearán 170 millones de nuevos, una ganancia neta de 78 millones de empleos. Se espera que la IA y el procesamiento de la información afecten al 86 % de las empresas para 2030. El informe identificó el desarrollo de la IA, la ciberseguridad y la sostenibilidad como las categorías de funciones de más rápido crecimiento.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 trabajos 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 elegidos deban desarrollarla, abogando en cambio por un avance abierto y responsable.
Si bien reconoció que la IA transformará el lugar de trabajo, haciendo obsoletos algunos empleos, 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.26
Dilan Eren
Si bien no se centró en porcentajes, el profesor 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 un “movimiento exponencialmente malo” que amenaza la cantera de talento interno.
Sin personal junior, las organizaciones corren el riesgo de escasez de personal experimentado en los próximos años, especialmente a medida que disminuyen la tutoría y el aprendizaje en el trabajo. Eren instó a las empresas a desarrollar estrategias que apoyen el desarrollo dual: los jóvenes deben desarrollar experiencia en el dominio, mientras que el personal sénior 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 laborales, especialmente para los recién graduados.
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 a los trabajadores lograr “más por menos” mientras eleva las expectativas, no las reduce. 27
¿Realmente la IA provocó pérdida de empleo?
Cuatro estudios recientes, que utilizan diferentes datos y métodos, llegan a conclusiones notablemente diferentes sobre la causa raíz de las recientes perturbaciones del mercado laboral:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinan registros del seguro de desempleo de EE. UU., 10.6 millones de perfiles de LinkedIn y 3 millones de planes de estudio. Muestran que el riesgo de desempleo en ocupaciones altamente expuestas a LLM, especialmente 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 estancó después del lanzamiento en lugar de acelerarse. Los datos de LinkedIn muestran el mismo momento: los graduados de la cohorte de 2021 ingresaron a 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 en el impuesto a la I+D como posibles impulsores. También encuentran que los graduados con planes de estudio más expuestos a la IA obtuvieron salarios más altos y encontraron trabajo más rápido después de ChatGPT, por lo que la educación relevante para los LLM mantuvo su valor.28
Dominski & Lee (2025) argumentan que los estudios existentes utilizan puntuaciones de exposición a la IA estáticas, mientras que la capacidad continúa evolucionando. Construyen un marco de exposición de cinco etapas (ML anterior a ChatGPT, primeros LLMs, multimodal, modelos de razonamiento, IA agentiva) y piden a GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet que vuelvan a calificar cada tarea O*NET en cada etapa.
Al vincular estas puntuaciones dinámicas con los datos de CPS, encuentran que una mayor exposición a la IA se correlaciona con un menor empleo, mayor desempleo y jornadas más cortas.
Los efectos son mayores para los trabajadores menores de 30 y mayores de 50, así como para los trabajadores con educación universitaria. Las ocupaciones que requieren mucho razonamiento son las más afectadas, mientras que las ocupaciones manuales físicas apenas se ven afectadas.29
Brynjolfsson, Chandar & Chen (Nov 2025), “Canarios en la mina de carbón”, 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 experimentaron fuertes caídas en el empleo: los desarrolladores de software en ese grupo de edad cayeron casi un 20 % desde su pico de finales de 2022.
Después de controlar los efectos fijos de empresa y 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 los trabajadores jóvenes y la educación formal proporcionan, mientras que complementa el conocimiento tácito que viene con la experiencia.30
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (septiembre de 2025) aprovecharon las diferencias en diferencias sintéticas en los datos de la CPS desde enero de 2010 hasta agosto de 2025. Informan el resultado opuesto: 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 porcentuales.
Su interpretación es que los LLM funcionan como complementos a corto plazo que aumentan la productividad, y que el ajuste se realiza a través de los salarios en lugar 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, aún no hay una señal agregada clara. Dos de los cuatro estudios encuentran esencialmente un efecto nulo 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 menor contratación de jóvenes. En cuanto al momento, 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 LLM exagera el caso.
En resumen, la IA plausiblemente ha comenzado a deprimir la contratación de nivel inicial en ocupaciones altamente expuestas, pero aún no ha producido pérdidas visibles de desempleo o salarios agregados. Una parte significativa de lo que parece ser desplazamiento por IA refleja el endurecimiento monetario, las correcciones de 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 agentivas es la preocupación sustantiva que anima la mayoría de las predicciones que mencionamos anteriormente, y sigue siendo una pregunta empírica abierta.
Lo que predicen los mercados de predicción sobre la pérdida de empleo relacionada con la IA
Manifold Market
Manifold es una plataforma de predicción comunitaria donde los participantes comercian con los resultados de preguntas del mundo real. En enero de 2026:
- Un mercado de Manifold con 27 participantes resolvió “No” sobre si la inteligencia artificial estaría directamente relacionada con un aumento de al menos 5 puntos porcentuales en la tasa de desempleo de EE. UU. para fines 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 para fines de 2025. El mercado se resolvió “Sí”, según el requisito de que al menos tres informes de noticias de renombre documenten dichos efectos.33
- 10 participantes resolvieron “No” sobre si una empresa Fortune 500 reemplazaría mayoritaria o totalmente su fuerza laboral de servicio al cliente con IA para 2026. El resultado no descarta la automatización parcial, pero no se cumplió el umbral más exigente del mercado de reemplazar la mayor parte o la totalidad de la fuerza laboral.34
A julio 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 los Estados Unidos para 2030.36
- 43 participantes asignaron una probabilidad del 61 % de que el mercado laboral se mantuviera “bien” con respecto a las pérdidas de empleo y el desempleo relacionados con la IA durante los próximos años.37
- 11 participantes predijeron una probabilidad del 79 % de que la IA causara una gran disminución en el empleo de traductores e intérpretes para fines de 2027. Esto sugiere una confianza comunitaria relativamente fuerte en que las ocupaciones relacionadas con el idioma 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 la IA para fines de 2026. El mercado asignó 38 % a ocupaciones “otras”, 34 % a servicio al cliente, 10 % a ingenieros de software, 8 % a asistentes administrativos, y 5 % cada uno a conductores de camiones e investigadores.40
- 8 participantes pronosticaron que aproximadamente el 34 % de las 11 ocupaciones seleccionadas experimentarían un déficit de empleo de al menos 15 % que podría atribuirse plausiblemente a la IA para 2031.41
Kalshi Prediction Market
Kalshi es un intercambio de contratos de eventos regulado por EE. UU. donde los participantes negocian contratos vinculados a resultados específicos. Las páginas del mercado público de Kalshi informan el 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 principal declarada para los recortes de empleo en EE. UU. en mayo se 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 (aproximadamente se negociaron $2.919) para los recortes de empleo de junio también se resolvió “Sí”.43
A julio de 2026:
- El mercado en curso asignó una probabilidad del 51 % de que la IA fuera la razón principal declarada para los recortes de empleo en EE. UU. durante julio. El mercado había registrado aproximadamente $1.453 en volumen de negociación.44
- Los comerciantes de Kalshi asignaron una probabilidad del 20 % 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
Metaculus Community Predictions
Los pronósticos comunitarios de Metaculus agregan estimaciones de pronosticadores individuales, mientras que su Centro de Pronóstico de Automatización Laboral se centra específicamente en cómo la IA puede afectar el empleo, las ocupaciones y los indicadores del mercado laboral.
A julio de 2026:
- 26 pronosticadores estimaron que los sistemas de IA capaces de realizar trabajos de principio a fin reemplazarían al 17.8 % de los trabajadores actuales para 2030. El intervalo de pronóstico mostrado osciló entre aproximadamente 9.1 % y 25.7 %.46
- 49 pronosticadores contribuyeron al pronóstico subyacente del empleo general de 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
- 60 pronosticadores asignaron una probabilidad del 31 % 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 Centro de Pronóstico de Automatización Laboral de Metaculus predijo que algunas de las mayores disminuciones en el empleo para 2035 ocurrirían entre especialistas financieros, con una caída del 15.2 %; desarrolladores de software, con una caída del 13.8 %; abogados y pasantes de derecho, con una caída del 13.7 %; trabajadores y manipuladores de materiales, con una caída del 12.0 %; y representantes de servicio-ventas, con una caída del 11.9 %.47
Desarrollos recientes: impacto de la IA en los empleos
Recopilamos datos desde 2023, después del lanzamiento de ChatGPT, para mostrar cómo la IA afectó 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 informes creíbles vincularon los recortes a cambios relacionados con la IA.
La tendencia muestra un aumento modesto durante 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 empresas importantes citaron explícitamente la IA al anunciar recortes de empleo:
- GitLab comenzó una reestructuración para aplanar la gestión, reducir su huella de país 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 agentiva”.49
- Intuit recortó el 17 % de su fuerza laboral (alrededor de 3.000 empleados) para reenfocar recursos en apuestas clave, incluida la IA.50
- Cisco recortó casi 4.000 empleos (alrededor del 5 % de su fuerza laboral) para cambiar la inversión hacia la IA, la ciberseguridad, el silicio y la óptica.51
- Cloudflare redujo su fuerza laboral en más de 1.100 empleados, afirmando que la IA había dejado 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 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.53
El futuro de los empleos de nivel inicial
Si bien la ansiedad de los graduados por el empleo en torno a 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 impulsada principalmente por la incertidumbre económica, la normalización posterior a la COVID y la deslocalización acelerada, en lugar del 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 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 combinada posterior −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 drásticamente incluso en sectores de baja exposición a la IA como RRHH (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 en el empleo juvenil.
Los verdaderos desafíos parecen ser las presiones económicas tradicionales: inflación, tasas de interés más altas, incertidumbre empresarial y deslocalización acelerada posibilitada por las capacidades de trabajo remoto. Esto hace que la narrativa de “la IA está acabando con 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 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 información basada en datos y desarrollar propuestas de políticas que aborden tanto los riesgos como las oportunidades que la IA presenta a la economía global.
Respondiendo 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 recapacitación en los sectores afectados.
Los componentes clave del programa incluyen:
- Subvenciones de investigación: Anthropic está ofreciendo 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 en la productividad o la creación de nuevas formas de valor.
- Foros de desarrollo de políticas: Anthropic organizará simposios en Washington, D.C., y Europa para recopilar ideas de políticas desde diversas perspectivas. Los temas incluyen estrategias de recapacitación, creación de empleo en economías impulsadas por la IA y transiciones en los flujos de trabajo.
- Infraestructura de datos: Sobre la base de su Índice Económico, lanzado a principios de este año, Anthropic ampliará sus conjuntos de datos para rastrear el uso de la IA y sus efectos a largo plazo en las estructuras económicas y las tendencias del empleo.
El programa de Anthropic se centra más en la posible pérdida de empleo y las estrategias de mitigación. El Programa de Futuros Económicos refleja un esfuerzo creciente entre las empresas de tecnología para asumir la responsabilidad de la disrupción que ayudan a crear y apoyar el crecimiento económico inclusivo.
Esta iniciativa pone especial énfasis en comprender las transiciones del mercado laboral, identificar áreas para la recapacitación 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 enfrentaron 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 ingresaron a empleos expuestos a la IA a tasas más bajas y tardaron más en encontrar su primer trabajo que las cohortes anteriores, con brechas que surgieron antes de finales de 2022.
También aparecen desaceleraciones similares al comparar trabajos de salario alto y salario promedio, lo que apunta a un endurecimiento general del mercado laboral de nivel inicial en lugar de un cambio exclusivo 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 informáticos (74.5 %), representantes de servicio al cliente (70.1 %), operadores 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 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 todas las regiones entre 2010 y 2023. Los hallazgos indican que las áreas con mayor uso experimentaron 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 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 la traducción, ya que las ofertas de empleo que requieren conocimientos de 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 TI e ingeniería, la evidencia general sugiere que la mejora de la traducción automática está reduciendo gradualmente la dependencia de los empleadores en 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 los modelos de lenguaje grandes.
Automatización parcial vs. desplazamiento total
No todas las pérdidas de empleo resultarán en un desempleo total. En muchos casos, la IA automatizará tareas dentro de los roles en lugar de eliminar trabajos 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, razonamiento y creatividad humanos. Esta automatización parcial aún crea presión sobre los trabajadores para que se adapten rápidamente.
Variación económica y geográfica
El impacto de la inteligencia artificial variará según la región. Las economías de 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 menos recursos para recapacitar a la fuerza laboral. Las diferencias en las respuestas políticas locales influirán en cómo se desarrolla 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 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 proporción 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 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, requeriría que las empresas y las agencias federales informaran 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 equivocada: 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 regulares de productividad o presiones comerciales más amplias.
Los sistemas existentes de seguimiento laboral monitorean la dinámica del empleo, lo que significa que el proyecto de ley agrega burocracia innecesaria al tiempo que corre el riesgo de estigmatizar la adopción de la IA y desalentar a las empresas de usar herramientas que podrían aumentar la productividad. En cambio, los responsables políticos deberían centrarse en mejorar la forma en que se mide la adopción de la IA, estudiar los impactos en el mundo real en los flujos de trabajo y la productividad, y apoyar la recapacitación 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 avanzado, ingenieros de soluciones e ingenieros de campo tienen cada vez más demanda a medida que las organizaciones buscan apoyo para integrar y optimizar los sistemas de IA.
El consejo que afirma que “la informática es innecesaria porque la IA escribirá todo el código” es fundamentalmente erróneo. Si bien los LLM pueden automatizar tareas de codificación específicas, la abstracción siempre ha sido fundamental para la ingeniería de software. El valor central no radica en escribir código, sino en determinar qué construir y diseñar 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 ingresar a 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 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 implementan 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 IA obtienen ventajas mientras que los trabajadores desplazados enfrentan perspectivas reducidas.
La concentración de los beneficios de la IA entre los propietarios de la tecnología mientras que los costes recaen en 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, lo que potencialmente amplifica las prácticas discriminatorias en la contratación, evaluación y asignación de tareas.
Estas decisiones automatizadas afectan los resultados del empleo a escala sin mecanismos de supervisión adecuados. Abordar el sesgo requiere conjuntos de datos diversos, protocolos de detección y auditorías periódicas de los sistemas de IA utilizados en contextos de empleo.
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 de los trabajadores y garantizar que la tecnología mejore las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas.
Transparencia y responsabilidad: Muchos sistemas de IA funcionan 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 nocivos. Son necesarios marcos claros de responsabilidad 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 a la cohesión social, la estabilidad económica y la gobernanza democrática.
Estabilidad política y social: El desplazamiento a gran escala crea un potencial de volatilidad política y malestar social, particularmente cuando las comunidades perciben una distribución desigual de los beneficios tecnológicos.
Abordar estas preocupaciones requiere políticas que distribuyan ampliamente los beneficios de la IA en toda la sociedad. Esas políticas pueden funcionar en el contexto 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 participantes en 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.
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 mientras protegen a las comunidades y los trabajadores afectados:
Participación de las partes interesadas: Las decisiones de despliegue de la IA deben incorporar aportes de los trabajadores afectados, sindicatos, comunidades y organizaciones de la sociedad civil.
Las estructuras de gobernanza deben incluir diversas perspectivas 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 las ganancias 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 de la recapacitación
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 la TI representa más de la mitad de esta demanda.60
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 roles junior para reducir costes enfrentan un riesgo a largo plazo. Sin personal de nivel inicial, las organizaciones pierden talento futuro y debilitan las estructuras de capacitación interna.
La tutoría y el aprendizaje en el trabajo disminuyen, lo que afecta la toma de decisiones y el conocimiento institucional. Si bien la IA puede automatizar tareas, depender únicamente de 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 aumentar el PIB mundial en un 7 %, compensando parcialmente las pérdidas de empleo.
Esto refleja las tecnologías de propósito general del pasado que inicialmente desplazaron a los trabajadores pero que 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 laborales. A medida que las empresas aumenten 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 continúa impactando la forma en que operan las empresas. Por otro lado, muchos gerentes todavía esperan 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 2025-2027, 5-10 % de desplazamiento neto de empleo después de tener en cuenta la creación de nuevos empleos, desplazamiento máximo de 60.000-275.000 empleos al año 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 la toma de decisiones humana, el razonamiento y la creatividad a medida que la IA automatice más tareas rutinarias.
Más del 40 % de los trabajadores requerirán una mejora significativa de 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 la 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 laborales y campos, lo que sugiere que surgirán categorías de trabajo completamente nuevas junto con la implementación de la IA.
Las investigaciones indican que la IA está impactando más a ciertas categorías laborales que a otras. Por ejemplo, el estudio “Perdidos en la traducción: inteligencia artificial y la demanda de conocimientos de idiomas extranjeros” informa 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 cada vez más centrarse en desafíos lingüísticos más complejos donde los modelos de lenguaje grandes (LLMs) todavía tienen un rendimiento 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 2024.61 Los puntos de referencia para la IA en el servicio al cliente muestran constantemente mejoras rápidas en la capacidad, lo que contribuye 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 todos los sectores están recortando empleos debido a múltiples presiones, que incluyen:
1. Sobrecontratación de la era de la pandemia.
2. El uso de la “automatización de la IA” como una narrativa conveniente para justificar los despidos evitando reconocer errores de contratación.
3. Preparación para posibles recesiones económicas, ya que entrar en una recesión con altas tasas de consumo 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 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 = {{Más de 20 predicciones de expertos sobre la pérdida de empleo por IA}},
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}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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.