Los economistas están cambiando de opinión sobre la Inteligencia Artificial y el empleo
La Inteligencia Artificial siempre fue ese tema que dividía opiniones en el mundo de la economía. Por un lado, los entusiastas de Silicon Valley jurando que todo iba a cambiar de la noche a la mañana. Por el otro, economistas serios echando agua fría y diciendo que la historia ya había mostrado esta película antes — y que el empleo siempre sobrevivió.
Pero algo cambió.
No fue de un momento a otro, pero fue lo suficientemente perceptible como para convertirse en titular del New York Times: los economistas están empezando a tomarse en serio el impacto de la IA en el mercado laboral. Y ojo, no es porque se hayan vuelto fans acérrimos de la tecnología — es porque las señales se están volviendo difíciles de ignorar. 👀
Daniel Rock, economista de la Universidad de Pensilvania que estudia el impacto económico de la inteligencia artificial, resumió bien el momento actual: cree que la IA todavía no ha golpeado al mercado laboral de lleno y que tampoco ha cambiado radicalmente la productividad de las empresas, pero que eso está por venir.
La gran preocupación ahora no es solo sobre el desempleo en sí, sino sobre algo bastante más urgente:
- Las políticas públicas no están preparadas para lo que puede venir
- La economía todavía no muestra los números, pero las primeras señales ya aparecen en los márgenes
- Y la ventana para prepararse existe — pero no se queda abierta para siempre
En este artículo nos metemos de lleno en lo que los especialistas están diciendo ahora, qué cambió en su forma de pensar y qué significa esto en la práctica para quien trabaja, estudia o simplemente quiere entender lo que se viene. 🚀
¿Qué cambió en la cabeza de los economistas?
Durante años, el consenso entre los economistas era casi unánime: la tecnología crea más empleos de los que destruye. La lógica era sencilla y tenía respaldo histórico. La Revolución Industrial asustó a todo el mundo en el siglo XIX, pero el mundo del trabajo se reinventó. La aparición de las computadoras en los años 80 y 90 generó un pánico enorme sobre el fin de varias profesiones — y lo que pasó fue lo contrario: surgieron funciones que nadie imaginaba antes. Entonces, ¿por qué sería diferente esta vez? Esa era la pregunta que protegía el optimismo durante mucho tiempo.
Incluso el aumento del desempleo entre jóvenes recién egresados se atribuía frecuentemente a las tasas de interés altas e las incertidumbres macroeconómicas. Las previsiones de pérdidas masivas de empleo se descartaban como fallos de interpretación de las lecciones históricas. Y cuando las empresas despedían y culpaban a la IA, muchos economistas clasificaban eso como una especie de lavado de IA — ejecutivos usando la tecnología como chivo expiatorio para esconder una mala gestión.
El problema es que la Inteligencia Artificial de hoy no funciona como las tecnologías anteriores. Mientras las máquinas del pasado sustituían tareas físicas y repetitivas — y liberaban al ser humano para funciones cognitivas y creativas — la IA actual está yendo exactamente en el sentido contrario. Está avanzando primero sobre las tareas cognitivas, las que exigen razonamiento, lenguaje, análisis y creación de contenido. Esto representa un cambio de paradigma que los modelos económicos tradicionales simplemente no estaban preparados para procesar, y los investigadores más honestos lo están admitiendo abiertamente ahora.
Un estudio publicado recientemente por un equipo de investigadores — incluyendo a Ezra Karger, economista del Federal Reserve Bank de Chicago — consultó a economistas sobre sus perspectivas para los próximos cinco y 25 años. La mayoría espera que la economía crezca un poco más rápido conforme la IA avance, pero sin divergir mucho de los patrones históricos. Sin embargo, si la tecnología avanza de forma acelerada — algo que consideran improbable, pero plausible — el escenario cambia drásticamente: crecimiento más rápido, pero también mayor desigualdad y la desaparición de millones de empleos.
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Lo más interesante es que las expectativas de los economistas para el futuro resultaron relativamente parecidas a las de profesionales de la propia industria de la IA, que también fueron consultados para el estudio. Ambos grupos coinciden en que el futuro es incierto: la IA puede tanto eliminar categorías enteras de trabajo como causar pocas pérdidas. Los efectos pueden concentrarse en trabajadores principiantes de oficina o extenderse a profesionales más experimentados y trabajadores de sectores manuales. Y los cambios pueden poner la economía patas arriba en pocos años o tardar décadas en concretarse.
El cambio de paradigma que convenció a los escépticos
Alex Imas, economista de la Universidad de Chicago, es un buen ejemplo de esta transformación de perspectiva. Cuando OpenAI lanzó ChatGPT al público en noviembre de 2022, él no necesariamente vio aquello como un punto de inflexión económico. La tecnología era poderosa, pero limitada, propensa a errores e incapaz de producir trabajo con la calidad y consistencia necesarias para la mayoría de las aplicaciones profesionales.
Para Imas, el giro real llegó a finales de 2024, cuando OpenAI lanzó un modelo capaz de razonamiento — es decir, capaz de trabajar una cuestión paso a paso antes de producir una respuesta. Esta capacidad expandió enormemente el tipo de problemas que el modelo podía resolver y volvió sus respuestas mucho más confiables. En sus palabras, fue un cambio de paradigma, y empezó a pensar que aquello era potencialmente un evento a la escala de la Revolución Industrial, si no mayor.
Para otros economistas, la revelación llegó más recientemente, con el lanzamiento de Claude Code — una herramienta de la empresa de IA Anthropic que escribe código de computadora a partir de comandos de los usuarios — y la difusión de los llamados agentes de IA, sistemas autónomos capaces de ejecutar tareas directamente, sin supervisión humana constante.
Molly Kinder, investigadora sénior de la Brookings Institution que estudia IA, contó que al probar las nuevas herramientas tuvo una revelación: simplemente ya no necesitaba a nadie para hacer el tipo de investigación básica que normalmente contrataba a estudiantes universitarios y recién egresados para realizar — y que ella misma había hecho al inicio de su carrera. Según ella, si alguien puede hacer su trabajo encerrado en un armario con una computadora, esa persona eventualmente va a tener problemas. Empleos más sénior, que requieren interacción con clientes e inversores o toma de decisiones estratégicas, pueden estar a salvo por ahora. Pero el mensaje para las funciones de entrada es claro.
Las primeras señales en el mercado laboral
La economía todavía no presenta números catastróficos sobre desempleo causado directamente por la Inteligencia Artificial. Pero las primeras señales están surgiendo en sectores específicos, y son lo suficientemente claras como para generar preocupación entre quienes estudian el tema de cerca.
Martha Gimbel, directora ejecutiva del Budget Lab de la Universidad de Yale, hace un contrapunto importante: el avance tecnológico por sí solo no remodela la economía. Para que eso ocurra, las empresas necesitan adoptar las herramientas y descubrir cómo usarlas de forma productiva. Y la historia muestra que ese proceso casi siempre toma más tiempo del que los inventores esperan. Barreras legales y regulatorias retrasan las cosas. Las empresas necesitan recapacitar empleados o contratar nuevos. Los líderes corporativos necesitan desarrollar nuevos procesos y superar la resistencia de gerentes reacios y departamentos de TI cautelosos.
Gimbel recordó que muchos hospitales mantuvieron expedientes de pacientes en papel durante décadas después de que la tecnología para digitalizarlos ya existía. Las herramientas de videoconferencia existían desde hacía años, pero fue necesaria una pandemia para obligar a las empresas a adoptarlas de verdad.
Aun así, hay señales de que la IA podría extenderse por la economía más rápidamente que innovaciones anteriores. Datos del Census Bureau estadounidense muestran que casi una de cada cinco empresas reporta haber usado IA en las últimas dos semanas, y en algunos sectores la tasa es el doble. Los trabajadores individualmente reportan el uso de IA en tasas aún mayores, lo que sugiere que muchos están experimentando con las herramientas por cuenta propia.
Y aunque la IA todavía no ha generado un impacto enorme en las estadísticas agregadas, algunos economistas argumentan que sus efectos ya son visibles bajo la superficie. Investigadores de la Universidad de Stanford publicaron un estudio que muestra que el empleo estaba cayendo para trabajadores de nivel inicial en funciones altamente expuestas a la IA. Erik Brynjolfsson, uno de los autores, reconoce que los avances tecnológicos a veces tardan décadas en reflejarse en la economía en forma de aumento de productividad — pero cree que esta vez no va a tardar décadas.
La velocidad y la amplitud hacen toda la diferencia
Lo que hace que este momento sea diferente de otras transiciones tecnológicas es la velocidad. Cuando internet transformó el mercado laboral en los años 90 y 2000, el proceso tardó décadas en alcanzar escala global. La curva de adopción de la IA generativa fue mucho más abrupta: en menos de dos años tras el lanzamiento público de herramientas como ChatGPT, empresas de todo el mundo ya estaban integrando estas soluciones en sus flujos de trabajo diarios.
Las predicciones provenientes de Silicon Valley son bastante más intensas que las de los economistas. Dario Amodei, CEO de Anthropic, advirtió que la IA podría eliminar el 50% de los empleos de oficina de nivel inicial en pocos años. El inversor tecnológico Vinod Khosla predijo que la IA sustituiría el 80% de los empleos para 2030. Y Elon Musk llegó a decir que la tecnología hará que el trabajo sea opcional.
Muchos economistas descartan predicciones tan extremas, argumentando que el debate sobre IA debería enfocarse menos en dónde va a terminar la economía al final y más en el período potencialmente difícil de transición. Martha Gimbel, del Budget Lab de Yale, planteó la cuestión central de forma directa: la pregunta urgente es sobre cuán doloroso va a ser el choque tecnológico.
Según algunas estimaciones, hasta el 70% de los empleos están de alguna forma expuestos a la IA. Pero eso no significa que todos esos trabajadores estén a punto de ser despedidos. Un informe de Boston Consulting Group publicado recientemente estimó que más de la mitad de los empleos en Estados Unidos será remodelada por la inteligencia artificial en los próximos dos a tres años, pero que muchos menos serán sustituidos completamente. La mayoría de los trabajadores realiza una gama de tareas, y solo algunas de ellas pueden ser hechas de forma confiable por la IA. Además, incluso donde sería posible sustituir a un trabajador, las empresas están avanzando con cautela, porque los riesgos aumentan cuando los humanos ya no están supervisando el trabajo de la máquina.
Greg Emerson, autor principal del informe, resumió: la sustitución total de empleos está ocurriendo de forma mucho, mucho más lenta porque la implementación es más difícil, mientras que la ampliación y remodelación de las funciones está ocurriendo mucho, mucho más rápido.
La combinación de velocidad y amplitud es lo que va a determinar cuán suave o traumática será esta transición. Si la revolución de la IA se desarrolla gradualmente, habrá tiempo para que los trabajadores se adapten. Los profesionales de mayor edad pueden concluir sus carreras, mientras que los más jóvenes pueden aprender habilidades relevantes o cambiar de área. Si el impacto queda limitado a ciertos sectores, será más fácil para los trabajadores encontrar oportunidades en otras partes de la economía.
Pero un cambio amplio y rápido dará poco tiempo para adaptarse y pocos lugares donde protegerse. Como planteó Alex Imas, si la velocidad es lenta, hay tiempo para que el empleo se ajuste y se creen nuevos roles — es disruptivo, pero nada que la humanidad no haya visto antes. Ahora, si es rápido, cosas realmente imprevisibles pueden empezar a pasar.
Políticas públicas: el nudo que todavía no se ha desatado
Si hay un punto de convergencia entre los economistas que están revisando sus posiciones sobre la Inteligencia Artificial, es este: las políticas públicas van atrasadas. Muy atrasadas. Mientras las empresas privadas corren para adoptar, integrar y escalar el uso de IA en sus operaciones, los gobiernos — en prácticamente todo el mundo — todavía están en la etapa de entender el problema, muy lejos de presentar soluciones concretas y aplicables. Este desfase no es nuevo en la historia de las tecnologías disruptivas, pero el ritmo actual hace que este retraso sea potencialmente más dañino que en otras eras.
Robert Seamans, economista de la Universidad de Nueva York, fue directo: ya hay suficiente discusión sobre el tema como para que el país empiece a conversar sobre qué tipos de políticas tienen sentido en un mundo donde la forma en que el empleo y las carreras funcionan puede cambiar mucho en los próximos dos a cinco años.
Herramientas que usamos a diario
Un ejemplo concreto: el sistema de seguro de desempleo en Estados Unidos excluye a muchos de los recién egresados que probablemente serán los primeros afectados por la IA. Los programas de recualificación son frecuentemente lentos y mal financiados. Son herramientas que fueron diseñadas para una realidad diferente y que necesitan modernizarse para enfrentar el escenario que se está formando.
Anton Korinek, economista de la Universidad de Virginia, va más allá. Argumenta que, en el pasado, la red de protección social fue diseñada para ayudar a las personas a superar choques transitorios — un período de desempleo temporal antes de encontrar una nueva posición. Pero el choque de la IA puede ser más permanente. Korinek fue uno de los primeros economistas en defender que la IA podría resultar ser una tecnología singularmente transformadora, y sigue siendo una voz fuera del consenso al considerar escenarios más extremos, como la posibilidad de que la IA se vuelva mejor que los humanos en todas las tareas.
Muchos economistas se apartan de estas discusiones, algo que Korinek califica como emocionalmente comprensible, pero en la práctica una pésima idea. Parte del trabajo de los economistas, argumenta, es preocuparse por los mayores riesgos: qué puede causar disrupciones y cómo debemos prepararnos para ellas. En un movimiento que dice mucho sobre el momento actual, Korinek dejará la universidad al final del semestre para trabajar en Anthropic, una de las empresas líderes en IA.
La discusión sobre políticas públicas para mitigar los efectos de la IA en el mercado laboral involucra una serie de frentes que todavía se están debatiendo sin mucho consenso. Programas de recualificación profesional, reformas en los sistemas educativos, creación de redes de seguridad para trabajadores desplazados por la automatización, regulación del uso de IA por parte de las empresas e incluso propuestas más audaces como tributación sobre la automatización o renta básica universal están todas sobre la mesa — pero ninguna de ellas ha avanzado de forma consistente a escala nacional, mucho menos global.
Qué significa esto para quien está en el mercado ahora
El mensaje que los economistas están enviando no es de pánico — pero tampoco es de tranquilidad. Es un mensaje de atención. La ventana de tiempo para prepararse existe, pero tiene plazo. Los profesionales de todas las áreas, especialmente aquellas con mayor exposición a tareas cognitivas y repetitivas, tienen razón en observar de cerca cómo la Inteligencia Artificial se está integrando en sus sectores. No porque el fin esté llegando, sino porque entender este movimiento temprano es lo que separa a quien surfeará esta ola de quien será arrastrado por ella.
En Latinoamérica, el escenario es aún más delicado. La región cuenta con estructuras de mercado laboral con gran informalidad, baja cobertura de protección social para trabajadores autónomos y una base educativa que todavía no ha formado profesionales en volumen suficiente para las demandas digitales que ya existen hoy — mucho menos para las que vendrán mañana. Esto significa que el impacto del desempleo tecnológico puede sentirse de forma más intensa y más desigual aquí que en economías con estructuras más robustas de cualificación y protección social.
La buena noticia — y sí existe — es que la IA también está creando nuevas demandas. Los profesionales que saben trabajar con IA, que entienden sus límites, que pueden supervisar, ajustar y contextualizar lo que las herramientas producen se están volviendo cada vez más valorados. La habilidad de combinar conocimiento humano con capacidad de uso inteligente de herramientas de IA es, hoy, una de las más buscadas en el mercado laboral global. Esto no cancela los riesgos, pero abre una perspectiva concreta para quien está dispuesto a moverse.
Lo que los economistas están pidiendo, en el fondo, no es que las personas entren en colapso ante la tecnología — es que la sociedad, las empresas y los gobiernos dejen de actuar como si este fuera un problema del futuro lejano. Las señales están aquí. La economía se está remodelando en tiempo real. Y la diferencia entre una transición bien gestionada y una crisis social de grandes proporciones va a depender, en buena parte, de decisiones que necesitan tomarse ahora — no después de que las cifras de desempleo ya estén en los titulares. ⚡
