Por: Jared Spataro, CMO de IA en el Trabajo en Microsoft.
Cada gran ola tecnológica plantea la misma pregunta: ¿qué significa esto para el empleo y el trabajo? La historia ofrece una perspectiva útil. La máquina de vapor industrializó el músculo, lo que arrastró a los trabajadores a fábricas centralizadas y a un remapeo dónde vivían. La electricidad siguió, para impulsar la producción en masa y extender el trabajo más allá del día. Y a mediados del siglo XX, los mainframes y los primeros ordenadores automatizaron el trabajo rutinario de oficina, lo que eliminó algunos roles y creó nuevas profesiones.
La IA impulsa un cambio similar, pero más rápido. Por primera vez, el crecimiento, el empleo y el aprendizaje avanzan en diferentes plazos. Fuerzas poderosas ya han comenzado a surgir de Empresas Frontera: los costes de especialización caen en picado y el trabajo se reconstruye para la colaboración humano-agente. La productividad ha comenzado a pasar a ser menos cuestión de personal y más de con cuánta eficacia trabajan juntos humanos y agentes.
Ya hemos dejado atrás el debate sobre si la IA cambiará el mercado laboral. Lo hará. La verdadera pregunta es qué nos dice la primera oleada de evidencias—y hacia dónde apunta a continuación.
Lo que dicen los primeros datos
Hay pocas pruebas de un colapso de empleo impulsado por la IA. Estudios recientes de The Brookings Institution y The Budget Lab de Yale muestran que el empleo total se ha mantenido estable desde el debut de la IA generacional en 2022. Pero podemos ver al sector tecnológico como un indicador líder de cómo la IA podría afectar al mercado laboral. Al fin y al cabo, cerca del 70% de las empresas tecnológicas ahora despliegan herramientas de IA de pago, frente al 40% en otros sectores.
La contratación de recién graduados en tecnología ha disminuido, en especial en campos expuestos a AI que prefieren puestos de codificación y atención al cliente de nivel inicial. Al mismo tiempo, las empresas tecnológicas apuestan más por talento experimentado que pueda desplegar y guiar herramientas de IA, y buscan cada vez más graduados que puedan rendir al nivel de los profesionales actuales en mitad de carrera. Y necesito mencionar la reciente serie de despidos tecnológicos de alto perfil, no como señal de un colapso sistémico de empleos, sino como recordatorio de que los periodos de transición tecnológica suelen crear deslocalizaciones a corto plazo hasta que surgen nuevos puestos y demanda.
En toda la economía, el espectro de lo que se puede automatizar se expande con rapidez. Tareas que antes requerían esfuerzo humano ahora están cada vez más al alcance de la IA, lo que pone en riesgo roles dominados por tareas cognitivas rutinarias. Mientras tanto, las personas que saben cómo trabajar con IA empiezan a ver primas salariales.
Esta es la misma dinámica que ha moldeado todas las grandes olas tecnológicas. Lo que cambia ahora es la velocidad: la IA comprime décadas de cambios económicos en unos pocos ciclos económicos cortos. Esta disrupción prepara el terreno para cuatro caminos distintos que podría seguir el mercado laboral, cada uno moldeado por cómo respondamos.
4 posibles resultados en el mercado laboral
Si asignas el empleo en un eje y el crecimiento económico en el otro, obtienes cuatro resultados plausibles, cada uno con su propia lógica y riesgos.
1. Alto empleo/alto crecimiento
La IA aumenta la capacidad humana y amplía lo que los equipos pueden producir. A medida que aumenta la productividad, la producción total crece. A nivel histórico, eso significaba que los nuevos roles se creaban más rápido de lo que desaparecían los antiguos. Lo hemos visto con todas las grandes tecnologías de uso general, desde la electricidad hasta internet: cuando se eleva el techo de lo que la gente puede fabricar y construir, la demanda de mano de obra aumenta.
Llegar a este resultado no ocurrirá por defecto. Requiere que los líderes inviertan en las personas con la misma agresividad que ellos invierten en tecnología, lo que equipa a los trabajadores para dirigir y acelerar la IA, no para competir con ella. En este futuro, la formación, los aprendizajes y la experimentación en el mundo real se convierten en motores de crecimiento.
2. Alto empleo/bajo crecimiento
La adopción de la IA va rezagada y deja parte de su potencial sobre la mesa. Las empresas se mueven con cautela; la productividad aumenta, pero poco a poco. El empleo se mantiene estable, los salarios suben poco a poco y el cambio se siente evolutivo más que disruptivo. Este escenario limita el desplazamiento —y el potencial—.
3. Bajo empleo/alto crecimiento
La IA impulsa la expansión económica, pero los beneficios se concentran: los empleos basados en tareas repetitivas y predecibles como la introducción de datos, la contabilidad básica y otros desaparecen; el centro se hueca; y un grupo reducido de profesionales con una alta cualificación obtiene ganancias desproporcionadas. Es la «economía de barras»: producción fuerte, inclusión débil.
4. Bajo empleo/bajo crecimiento
El menos probable, pero el resultado más desestabilizador. La automatización impulsada por IA supera la adaptación, lo que comprime la demanda de mano de obra sin generar un crecimiento real de la productividad. El PIB se estanca, la confianza social se erosiona y la polarización política se intensifica.
Por supuesto, estos cuatro escenarios simplifican una imagen mucho más compleja. Los mercados laborales son solo la corteza exterior de un cambio más profundo: lo que ocurre cuando los cambios en productividad, políticas y confianza social se desvían bajo nosotros. Los turnos en el trabajo transforman más que las tareas y los sueldos. Determinan dónde y cómo vive la gente, los tipos de comunidades que se forman y la sensación de seguridad que sustenta la estabilidad social. Si gestionamos mal esta transición, podríamos ver una generación perdida: personas atrapadas entre eras, entrenadas para un mundo que ya no existe. Pero si lo hacemos bien, podemos desbloquear uno de los periodos más productivos e inclusivos de la historia moderna.
Dónde creo que estamos—y hacia dónde podríamos ir a continuación
La productividad aumenta dentro de las organizaciones que despliegan IA, y los primeros usuarios que la emplean para aumentar su plantilla contratan más rápido que quienes automatizan solo por eficiencia. Pero quiero ser cauteloso aquí: las previsiones de crecimiento se debilitan, y algunos de los recientes despidos tecnológicos podrían ser apuestas preventivas sobre la capacidad de la IA más que ganancias que se materialicen hoy. Todavía es pronto.
En otras palabras, la curva aún no está trazada. La IA podría ayudar a inaugurar un periodo de alto crecimiento y alto empleo, o podríamos caer en el estancamiento si las habilidades, instituciones y oportunidades no siguen el ritmo.
Soy optimista. Puede que haya algo de dolor en el camino, pero creo que podemos lograr un alto crecimiento y alto empleo siempre que tratemos la ampliación como la norma por defecto, invirtamos en las personas con la misma agresividad que invertimos en modelos y nos aseguremos de que empresas, universidades y responsables políticos vayan todos en la misma dirección. Pero el optimismo no es inevitable. Los resultados futuros están moldeados por las decisiones que tomamos hoy.
Así que para mí, el reto no es: «¿qué hará la IA con los empleos?»
Es, «¿qué estamos dispuestos a hacer para llegar al futuro que queremos?»
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