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¿Nos va a dejar sin trabajo la inteligencia artificial?
El riesgo no es que la inteligencia artificial reemplace el trabajo, sino que los cambios se produzcan a una velocidad tal que las personas, las instituciones y las políticas públicas no puedan adaptarse a tiempo
La inteligencia artificial (IA) no solo llegó para quedarse. Llegó para transformar, de forma tan veloz y profunda, el mundo del trabajo, que ya no se parece al de hace una década. Elon Musk vaticinó el fin del trabajo humano. Geoffrey Hinton —una de las mentes detrás de las redes neuronales— recomendó “buscarse un trabajo como plomero”. ¿Exageran? ¿Nos va a dejar la IA sin trabajo o nos va a ayudar a trabajar mejor? ¿Se van a destruir ocupaciones o surgirán otras nuevas, más interesantes, más humanas?
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Hace unos días, la Asociación Económica Internacional (IEA, por sus siglas en inglés) reunió a tres expertos para debatir cómo la IA está cambiando el empleo: David Autor, del MIT; Pascual Restrepo, de Yale (coautor frecuente de Daron Acemoglu, reciente Nobel de Economía); y Joshua Gans, de la Universidad de Toronto. Aunque con matices, los tres coinciden en que la IA está afectando el trabajo de dos maneras: reemplazando tareas y potenciando habilidades humanas.
Un ejemplo emblemático del primer caso es el de los taxistas en Londres. Hasta hace poco, para conducir un taxi había que estudiar tres años y aprobar un examen que probara haber memorizado cada calle de la ciudad. Era un conocimiento valioso y escaso. Pero entonces llegó Waze. De un día para otro, la habilidad de desplazarse por Londres dejó de ser exclusiva y pasó a estar disponible para cualquiera. Y no solo eso: la aplicación superó a los taxistas en eficiencia, al sugerir rutas menos congestionadas en tiempo real.
Pero la IA también puede amplificar la experticia humana. Un estudio reciente de Erik Brynjolfsson y coautores evaluó la introducción gradual de un asistente de IA generativa en un call center. El sistema sugería respuestas a los operadores, quienes podían usarlas, ignorarlas o modificarlas. El resultado fue un aumento del 15% en la productividad, medida en llamadas resueltas por hora, y una mejora notable en el tiempo que toma alcanzar la experticia: los trabajadores pasaron de 2 a casi 3,5 llamadas por hora en solo cinco meses, lo que antes llevaba casi un año. Además, los clientes se volvieron más educados y menos propensos a pedir hablar con un supervisor.
Otro trabajo, de Noy y coautores, asignó tareas de escritura a profesionales, y solo la mitad pudo usar ChatGPT. Quienes lo usaron, trabajaron un 40% más rápido y con mejores resultados (un aumento del 18% en la calidad de los textos). El mayor beneficio fue para quienes escribían peor: la IA redujo las brechas de desempeño entre personas.
Aunque los tres expertos coinciden en los efectos mixtos de la IA, difieren en sus perspectivas. Pascual Restrepo es el más pesimista. Sus estudios sobre la automatización en Estados Unidos muestran que, entre 1980 y 2016, el avance tecnológico explicó la mitad de los cambios salariales y el 80% de la caída de salarios reales, que se dio mayoritariamente en trabajadores sin formación universitaria. También observó que el impacto en la productividad fue, en muchos casos, modesto.
Hasta aquí, su análisis se refería a la automatización clásica: tareas rutinarias codificables. Pero la IA genera una ruptura. Hasta ahora, muchas tareas no podían automatizarse porque no sabíamos cómo explicar lo que hacíamos. Es la llamada paradoja de Polanyi: “sabemos más de lo que podemos decir”. La IA rompe esa protección, al replicar incluso lo que sabíamos de forma tácita. Un estudio de Eloundou y colegas estima que el 16% de los trabajos actuales incluyen tareas que, en su mayoría, ya pueden ser automatizadas. Los sectores más expuestos son soporte administrativo, ventas, arte, informática, arquitectura y derecho.
David Autor ofrece una mirada más esperanzada. Aunque no desconoce los riesgos de la automatización, no cree que estemos ante el fin del trabajo. Primero, porque en gran parte del mundo desarrollado la población laboral está en declive. Segundo, porque la tecnología más transformadora no reemplaza capacidades humanas: las habilita. La invención del avión no eliminó nuestra (inexistente) capacidad de volar; la creó. La IA, usada adecuadamente, puede permitirnos crear, descubrir o inventar cosas que hoy no podemos siquiera imaginar.
Además, la historia respalda esa visión. Según Autor y coautores, el 60% de los empleos existentes en 2018 correspondían a ocupaciones que no existían en 1940. Muchas de ellas impensadas: desde analistas de ciberseguridad hasta sommeliers o tatuadores.
Joshua Gans, por su parte, pone el foco en la importancia que tiene todavía el involucramiento del humano y en la velocidad del cambio. La IA puede redactar una carta, pero un ser humano decide si enviarla. En contextos complejos o inciertos, donde los errores son costosos, el juicio humano sigue siendo esencial. Para Gans, el riesgo no es que la IA reemplace el trabajo, sino que los cambios se produzcan a una velocidad tal que las personas, las instituciones y las políticas públicas no puedan adaptarse a tiempo.
Los tres expertos coinciden en que los efectos distributivos de la automatización ya son significativos y que la IA los puede intensificar. Aunque el beneficio agregado en productividad es real, puede esconder pérdidas profundas y regresivas para algunos grupos. Restrepo enfatiza ese daño potencial. Autor y Gans, en cambio, destacan que el impacto final dependerá de cómo decidamos usar la tecnología, y de qué tan bien gestionemos su incorporación. Insisten en que el futuro no se predice: se diseña. La IA puede ser usada para vigilar y censurar, como en algunos países, o para ampliar la creatividad y el bienestar. Para alcanzar esto último, es necesario una educación centrada en el uso inteligente y consciente de la IA, políticas que promuevan trabajos intermedios y regulación que evite monopolios tecnológicos. También hace falta diseñar marcos laborales que favorezcan la adaptación de las empresas a modelos tecnológicos más inclusivos.
La clave, al final, no es si la IA nos va a quitar el trabajo. Es si vamos a saber generar las condiciones para que redunde en mejores trabajos y podamos construir un mundo laboral más justo y más humano.
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Referencias
Asociación Económica Internacional (2025). International Economic Association Lecture Series: Automation and AI. April 21-23. https://www.iea-world.org/
Autor, D., Chin, C., Salomons, A. y Seegmiller, B. (2024). New frontiers: The origins and content of new work, 1940–2018. The Quarterly Journal of Economics, 139(3), 1399-1465.
Brynjolfsson, E., Li, D. y Raymond, L. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889-942.
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P. y Rock, D. (2024). GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs. Science, 384(6702), 1306-1308.
Noy, S. y Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187-192.
