Los agentes de IA ya eliminaron miles de puestos en el último año, y los números no mienten
Inteligencia artificial y mercado laboral rara vez aparecen en la misma frase sin generar cierta incomodidad.
Y ahora hay motivos de sobra para eso.
Un nuevo estudio de Goldman Sachs, realizado por la economista Elsie Peng, arrojó cifras que pusieron a pensar a mucha gente — y con razón.
La conclusión es directa: la automatización impulsada por IA ya está eliminando puestos de trabajo a un ritmo acelerado, mes tras mes, sin dar señales de desaceleración.
Según el informe, solo en los últimos 12 meses, la sustitución por IA redujo la creación de 25 mil vacantes mensuales y empujó la tasa de desempleo un 0,16% hacia arriba.
Del otro lado de la moneda, el uso de herramientas de IA por parte de trabajadores humanos — lo que los especialistas llaman augmentación — generó cerca de 9 mil puestos y ayudó a reducir el desempleo en un 0,06%.
Pero el saldo sigue siendo negativo: 16 mil empleos menos por mes y una presión del 0,1% sobre el desempleo.
Los números ya están sobre la mesa.
Y el impacto, como vas a ver, no está distribuido de forma equitativa entre todos. 👇
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
¿Quiénes están sintiendo más este impacto?
El estudio de Goldman Sachs deja claro que la ola de automatización no llega con la misma fuerza para todos. Según Elsie Peng, los efectos negativos recaen en gran medida sobre trabajadores con menos experiencia. Profesionales al inicio de su carrera, que ocupan funciones más operativas y estandarizadas, son los que están en la primera línea de esta transformación. Y no estamos hablando de un futuro lejano — este proceso ya está ocurriendo ahora, dentro de empresas de todos los tamaños, en sectores que van desde finanzas y contabilidad hasta atención al cliente y logística.
La inteligencia artificial evolucionó al punto de poder ejecutar tareas repetitivas, basadas en procesamiento de datos, clasificación de información y rutinas administrativas con una consistencia y velocidad que simplemente no tienen comparación con el ritmo humano. Y eso cambia el cálculo de las empresas a la hora de contratar.
Desde que ChatGPT debutó en 2022, sectores y ocupaciones con altos índices de sustitución por IA registraron caídas más pronunciadas en el empleo y aumentos más significativos en el desempleo, según señaló Peng en el informe. Este dato es importante porque demuestra que el fenómeno no es puntual — es una tendencia que se viene consolidando desde hace más de dos años y ganando tracción con cada nueva generación de modelos de lenguaje y herramientas de automatización.
Una encuesta reciente a empleadores, realizada por Morgan Stanley, refuerza esta percepción. Empresas de cinco sectores considerados más propensos a sufrir impactos significativos a corto plazo con la adopción de IA reportaron una reducción neta del 4% en los puestos de trabajo. Y el dato más preocupante: el número de funciones eliminadas y no repuestas fue mayor justamente entre profesionales al inicio de su carrera, es decir, aquellos sin experiencia previa.
Además, el impacto geográfico tampoco es homogéneo. Regiones con economías más dependientes de servicios basados en procesamiento — como centros financieros secundarios, ciudades medianas con fuerte presencia de back-office corporativo y áreas con concentración de empleos tercerizados — tienden a sentir la presión de forma más intensa. Mientras tanto, los grandes centros tecnológicos siguen absorbiendo talento especializado en IA, creando un contraste que profundiza desigualdades regionales ya existentes. El mapa del desempleo se está rediseñando en tiempo real, y no de forma aleatoria.
Los despidos masivos ya son una realidad en las big tech
Si los datos macroeconómicos de Goldman Sachs pintan un panorama preocupante, los movimientos concretos dentro de las grandes empresas de tecnología convierten esa preocupación en algo bien tangible.
Compañías como Block, Amazon, Oracle y Meta ya realizaron despidos significativos relacionados con la adopción de IA a lo largo de este año. El caso de Block llamó especialmente la atención: la empresa recortó nada menos que el 40% de su fuerza laboral, en un movimiento directamente vinculado a la integración de agentes de inteligencia artificial en sus operaciones.
La CFO de Block, Amrita Ahuja, comentó la decisión públicamente y trajo una perspectiva que vale la reflexión. Según ella, el momento de quiebre ocurre cuando la persona se da cuenta de que automatizó una parte de su trabajo — algo que antes llevaba días ahora puede hacerse en horas o menos. Ahuja alentó a otros ejecutivos y profesionales a explorar las herramientas de IA con curiosidad, porque la experiencia práctica es lo que genera ese momento de descubrimiento sobre el potencial real de la tecnología.
Esa declaración es emblemática porque representa el tono que muchos líderes corporativos están adoptando: la IA ya no es una cuestión de experimentación, sino de ejecución. Y cuando el liderazgo de una empresa toma esa postura, el impacto sobre la estructura de personal suele ser rápido y profundo.
Jeremy Allaire, CEO de Circle, fue aún más directo en una entrevista reciente durante un evento del Economic Club de Nueva York. Afirmó que los agentes de IA van a sustituir una porción enorme del trabajo actualmente realizado por humanos, a escala masiva. Y según Allaire, el impacto más dramático va a ocurrir en el trabajo de oficina — el llamado white-collar work. Pero también ofreció un contrapunto: los profesionales que abracen las capacidades de los agentes de IA ganan, en la práctica, nuevos superpoderes, y su capacidad de generar impacto crece de forma dramática.
Esa dualidad — destrucción de funciones tradicionales y creación de nuevas capacidades para quienes se adaptan — es lo que hace que el momento actual sea tan complejo y, al mismo tiempo, tan lleno de posibilidades.
La otra cara de la moneda: augmentación y nuevas oportunidades
No todo en el informe apunta hacia abajo. La augmentación — término usado para describir el uso de herramientas de inteligencia artificial como apoyo al trabajo humano, y no como sustituto — aparece como un contrapunto real dentro de los datos recabados por Goldman Sachs. Los cerca de 9 mil empleos generados mensualmente por este modelo demuestran que, cuando la IA se usa para ampliar la capacidad humana en vez de reemplazarla, el resultado puede ser positivo tanto para la productividad como para la creación de nuevas funciones.
Los profesionales que aprenden a usar estas herramientas de forma estratégica logran entregar más, con más calidad, en menos tiempo — y eso tiene valor de mercado.
Sectores como marketing, desarrollo de producto, diseño, investigación e incluso medicina están viendo surgir un nuevo tipo de profesional: aquel que sabe trabajar junto con la IA, usándola como una extensión de sus propias habilidades. Estos profesionales no están siendo reemplazados — se están volviendo más valiosos justamente porque logran sacar el máximo de las herramientas disponibles sin perder el juicio crítico, la creatividad y la inteligencia contextual que la máquina todavía no consigue replicar con fidelidad. Y eso es una ventana de oportunidad real, especialmente para quienes ya están atentos a la dinámica del mercado.
Pero es importante no romantizar este panorama. El proceso de augmentación exige acceso a capacitación, tiempo de adaptación, infraestructura tecnológica y, muchas veces, un respaldo institucional que no todos los trabajadores tienen. La transición no es automática, y el ritmo con que se crean nuevas funciones todavía no logra compensar la velocidad con que otras son eliminadas. El saldo negativo de 16 mil empleos por mes es la prueba matemática de eso. Entonces, aunque el camino de la augmentación sea prometedor, necesita venir acompañado de políticas estructuradas de recualificación a gran escala — algo que, hasta ahora, todavía no ha llegado con la urgencia necesaria.
Lo que revelan los datos de Goldman Sachs sobre el futuro
El estudio de la economista Elsie Peng no es el primero en mapear la relación entre automatización y desempleo, pero sí es uno de los más detallados y recientes en términos de granularidad de los datos. La metodología usada por Goldman Sachs logra separar el impacto de la sustitución directa por IA del impacto de la augmentación, lo que permite entender con más precisión dónde exactamente se está viendo afectado el mercado — y en qué proporción. Este nivel de análisis es poco frecuente y representa un paso importante para que tanto empresas como gobiernos puedan tomar decisiones basadas en evidencias concretas, y no solo en proyecciones teóricas.
Lo que los datos revelan, en la práctica, es que la inteligencia artificial ya salió del modo experimental. Ya no está siendo probada en pilotos corporativos ni debatida en conferencias de tecnología como una tendencia futura — está operando ahora, dentro de flujos de trabajo reales, tomando decisiones, procesando volúmenes de información imposibles para equipos humanos y siendo integrada en sistemas críticos de negocios alrededor del mundo.
Herramientas que usamos a diario
Y el mercado laboral está reaccionando a eso en tiempo real, con toda la incomodidad que esa velocidad trae. La presión del 0,16% sobre el desempleo puede parecer un número pequeño aislado, pero cuando multiplicas ese efecto por 12 meses y lo proyectas a diferentes economías, el volumen acumulado empieza a pesar de forma mucho más visible.
Lo que este informe también deja implícito — y que merece mucha atención — es que el ritmo de adopción de la IA tiende a acelerarse, no a frenarse. Modelos de lenguaje cada vez más capaces, herramientas multimodales, agentes autónomos y sistemas de toma de decisiones basados en IA se están volviendo más accesibles y más poderosos con cada ciclo de actualización. Eso significa que la presión sobre el mercado laboral descrita en los datos actuales es, muy probablemente, apenas el comienzo de una curva que todavía no mostró su pico. Entender esta dinámica hoy es fundamental para cualquier persona que quiera navegar con más seguridad por el mercado laboral en los próximos años. 📊
Entre la sustitución y la transformación: el mercado necesita una respuesta
El debate sobre IA y empleo suele caer en dos extremos: o todo va a estar bien porque las nuevas tecnologías siempre crearon más empleos de los que destruyeron, o estamos caminando hacia un colapso total del mercado laboral. La realidad, como casi siempre, está en algún punto intermedio — pero un punto intermedio que necesita ser gestionado con cuidado y con velocidad.
El informe de Goldman Sachs no presenta catastrofismo, pero tampoco minimiza el problema. Cuantifica, y eso es exactamente lo que transforma un debate filosófico en una cuestión de política pública urgente.
La lógica histórica de que las nuevas tecnologías siempre generan nuevas categorías de trabajo sigue siendo válida, pero con un detalle importante: el intervalo entre la destrucción de empleos antiguos y la creación de nuevos tiende a ser doloroso para quienes viven en ese entretiempo. Y con la automatización basada en inteligencia artificial operando a una velocidad muy superior a las revoluciones industriales anteriores, ese intervalo puede ser más largo y más duro que el de otras transiciones tecnológicas que ya vivimos.
Programas de recualificación profesional, cambios en la estructura educativa, incentivos para empresas que adoptan modelos de augmentación en vez de sustitución total y redes de protección social más robustas son piezas clave en este rompecabezas.
El hecho de que un banco del tamaño de Goldman Sachs esté produciendo este tipo de análisis con tanta precisión ya dice mucho sobre dónde el mercado financiero global está poniendo su atención. Cuando instituciones que mueven billones de dólares en decisiones de inversión comienzan a mapear el impacto de la IA sobre el desempleo con este nivel de detalle, es porque los efectos ya son medibles y lo suficientemente relevantes como para influir en estrategias económicas a largo plazo.
La señal está dada. La cuestión ahora es qué va a hacer cada uno — trabajadores, empresas y gobiernos — con esta información. 🤖
