El 22% de los estadounidenses cree que perderá su empleo en cinco años, cifra superior a la registrada durante la crisis financiera de 2007-2009. La causa principal es el avance acelerado de la inteligencia artificial, que ya preocupa incluso a los líderes del sector.

Dario Amodei, de Anthropic, advierte que la IA podría disparar el desempleo al 10-20%, mientras Bill Gates afirma que, en un futuro cercano, las personas no serán necesarias para «la mayoría de las cosas«. Sam Altman, director de OpenAI, intenta suavizar el discurso, pero reconoce una «transición significativa» en el mercado laboral.

¿Por qué los economistas son menos pesimistas?

Los expertos rechazan la idea de un «trabajo fijo«, argumentando que la tecnología, aunque elimina puestos en algunos sectores, genera riqueza en otros. Actualmente, el empleo en la OCDE bate récords, con un desempleo del 5% en países desarrollados. Incluso en industrias expuestas a la IA, como el derecho, Estados Unidos registra más puestos que nunca.

La Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. proyecta la creación de 5,2 millones de empleos entre 2024 y 2034, un crecimiento del 3%. Sin embargo, si la IA acelera su impacto, estos datos podrían quedar obsoletos.

La historia demuestra que el cambio es lento

Desde 1300, el crecimiento del PIB per cápita en las economías más avanzadas nunca superó el 2,5% anual. La agricultura, por ejemplo, tardó siglos en reducir su mano de obra: en Inglaterra, la transición comenzó en el siglo XVI y aún no ha terminado. El tractor moderno, inventado a principios del siglo XX, requirió generaciones para reemplazar el trabajo manual.

Incluso en épocas de rápida innovación, como la Revolución Industrial, el empleo no colapsó. Entre 1760 y 1860, el número de trabajadores británicos pasó de 4,5 a 12 millones, con un desempleo moderado. Los salarios crecieron lentamente, pero no por explotación, sino por el aumento del costo de vida, impulsado por guerras y aranceles.

¿Qué haría diferente a la IA?

Para que la IA provoque un desempleo masivo sin precedentes, debería:

• Superar el límite histórico de 2,5% de crecimiento anual del PIB per cápita.
• Generar un aumento simultáneo de beneficios empresariales sin traslado a salarios.
• Eliminar empleos en múltiples sectores durante una recesión, cuando las empresas reestructuran su fuerza laboral.

Hasta ahora, ninguna tecnología ha logrado esto. Las recesiones pasadas eliminaron puestos rutinarios, pero también reasignaron recursos a sectores más productivos. La próxima crisis podría revelar qué empleos son vulnerables a la IA.

Mientras tanto, las predicciones de Amodei, Gates y Altman siguen siendo especulativas. Como señala el historiador Nicholas Crafts, la Revolución Industrial no es un modelo para entender el impacto de la IA: «No hay evidencia de que el cambio tecnológico reduzca significativamente la participación del trabajo en la renta nacional«.

¿Estamos ante un escenario único o ante otro ciclo de adaptación? La respuesta podría definir el futuro del trabajo.

El efecto «productividad paradójica»: ¿Por qué la IA podría frenar el crecimiento antes que destruya empleos

Mientras el debate se centra en el desempleo, un fenómeno menos discutido —pero históricamente recurrente— podría moderar el impacto de la IA: la brecha entre inversión tecnológica y ganancias reales de productividad. Según estudios del MIT sobre la «productividad paradójica» (término acuñado por el economista Robert Solow en 1987), las tecnologías disruptivas suelen tardar décadas en traducirse en crecimiento económico medible. La IA no sería la excepción.

En los 90, la adopción masiva de computadoras en oficinas no se reflejó en estadísticas de productividad hasta mediados de los 2000, cuando las empresas reestructuraron procesos para aprovechar su potencial. Con la IA, el desafío es mayor: requiere no solo hardware y software, sino cambios organizacionales profundos (como la redefinición de roles humanos) y regulaciones claras sobre propiedad de datos y responsabilidad algorítmica. Según informes de McKinsey, menos del 10% de las empresas han integrado IA de manera sistemática; la mayoría la usa en pilotos aislados, sin escalar. Esto limita su capacidad para reemplazar empleo a gran escala en el corto plazo.

Otro factor clave es la dependencia de sectores maduros. La IA avanza rápido en áreas como atención al cliente o análisis de datos, pero tropieza en industrias con altos costos de error (ej.: salud, donde la regulación exige supervisión humana) o baja estandarización (ej.: construcción, donde cada proyecto es único). En estos casos, la tecnología actúa como complemento, no como sustituto. De hecho, en manufactura avanzada —donde la robótica lleva décadas—, países como Alemania y Japón mantienen empleos estables porque la automatización aumentó la demanda de técnicos especializados en mantener sistemas híbridos (humanos+máquinas).

El riesgo oculto: estancamiento con desigualdad

El escenario más probable no es un colapso laboral, sino una polarización acelerada: la IA podría elevar la productividad en empresas líderes (ej.: Big Tech o finanzas) mientras deja atrás a pymes y sectores tradicionales, profundizando brechas salariales. Esto ya ocurre: según la OCDE, el 10% de las empresas más tecnificadas explican el 60% del crecimiento de productividad en economías avanzadas. Si los gobiernos no invierten en reconversión laboral focalizada (no genérica) y en infrastructura de datos pública, la IA podría repetir el patrón de la globalización: beneficios concentrados y malestar social difuso. La pregunta no es si habrá empleos, sino qué tipo de empleos —y quién podrá acceder a ellos.

La entrada IA y empleo: ¿Por qué el temor actual no tiene precedentes históricos? se publicó primero en InforRadar 24.

El artículo viral «Algo Grande Está Ocurriendo» refleja la expectativa global, pero los datos económicos no terminan de confirmarlo.

Promesas vs. realidad: Autoridades como el secretario del Tesoro de EE.UU., Scott Bessent, predijeron que la IA «mordería» la economía con alzas de productividad. Kevin Warsh, candidato de Trump a la Fed, apostó por su efecto antiinflacionario.

Los números iniciales parecen respaldarlos: en 2025, EE.UU. creció un 2,2 %, pero la contratación se desplomó a solo 15.000 empleos mensuales (0,1 % anual). Una brecha que sugiere mayor producción por trabajador.

La productividad no despega: ¿falsa alarma o retraso?

Sin embargo, las ganancias reales son mínimas. El PIB real avanzó solo 1,4 % anual en el cuarto trimestre de 2025, y la productividad estimada ronda el 1,9 %, por debajo del promedio histórico del 2 % y lejos del boom de los 90.

¿Por qué la desconexión? El crecimiento del PIB en 2025 se explica en un 90 % por inversión en centros de datos y capital relacionado con IA, según Jason Furman de Harvard. Sin ese gasto, las ganancias de productividad serían cercanas a cero.

Otros factores distorsionan los datos:

• Políticas migratorias restrictivas redujeron la fuerza laboral, eliminando empleos de baja productividad (agricultura, construcción).
• La caída del empleo temporal elevó artificialmente la productividad promedio.

Adopción masiva, pero uso limitado

Para medir el impacto real de la IA, los economistas analizan tres variables: adopción, intensidad de uso y eficiencia por tarea.

Adopción en alza: El 41 % de los trabajadores estadounidenses usaba IA generativa en noviembre de 2025 (vs. 31 % en 2024), según el Fed de San Luis. Encuestas de Stanford registraron un salto del 30 % al 36 % en un año.

Intensidad baja: Solo el 13 % de los adultos en edad laboral la emplea a diario. Las horas totales con IA pasaron del 4,1 % al 5,7 % entre 2024 y 2025. El uso sigue siendo puntual: redacción de textos (OpenAI) o código (Claude de Anthropic).

Eficiencia vs. calidad: el dilema oculto

Cuando la IA se aplica, los resultados son notables. Estudios revelan:

• ChatGPT reduce el tiempo en tareas de escritura en casi 40 % (MIT, 2023).
• Consultores de Boston Consulting Group mejoraron su productividad entre 12 % y 25 % con IA.
• Un meta-análisis de University College London reporta alzas del 15 % al 30 % en entornos reales.

Pero hay trampas: un cálculo optimista estima que la IA aportó solo 0,25 a 0,5 puntos porcentuales al crecimiento de la productividad en 2025. Dos problemas emergen:

• Algunos trabajadores aumentan sus horas totales al usar IA.
• Otros generan outputs de baja calidad que requieren revisión.

El factor clave: reorganización, no herramientas

La historia económica muestra que las revoluciones tecnológicas requieren cambios estructurales. Las fábricas no ganaron eficiencia al reemplazar máquinas de vapor por electricidad, sino décadas después, al rediseñar su producción.

Con las PC ocurrió lo mismo: el salto de productividad en los 90 no vino de Silicon Valley, sino de sectores como el retail, donde la informática optimizó logística e inventarios.

La IA aún no ha alcanzado esa fase. Un estudio del Banco de Inglaterra revela que los ejecutivos dedican solo 1,5 horas semanales a la IA. Peor aún: 9 de cada 10 altos directivos no perciben mejoras en la productividad laboral.

La reestructuración organizacional apenas comienza. Mientras la IA sigue evolucionando a pasos agigantados, su impacto en la economía real sigue siendo prácticamente invisible en los datos macro.

La entrada IA revoluciona tareas pero su impacto en la economía sigue en duda: ¿Dónde está el boom prometido? se publicó primero en InforRadar 24.