Inteligencia Artificial y empleo: evidencias recientes, riesgos y oportunidades

La proliferación acelerada de tecnologías de inteligencia artificial (IA), especialmente los modelos generativos y los sistemas de automatización avanzada, está transformando de manera silenciosa pero decisiva los mercados laborales. Aunque algunos titulares anuncian una inminente sustitución masiva de empleos, la evidencia empírica más reciente dibuja un panorama más matizado: los puestos no desaparecen sin más, sino que se reconfiguran, se dividen en tareas sustituibles y complementarias, y en el proceso se abren espacios para nuevos roles. La cuestión central es entender cómo se manifiestan ya esos cambios, qué grupos sociales o demográficos están más expuestos y qué políticas podrían favorecer una transición equitativa.

Adopción temprana y reentrenamiento

Los primeros indicadores muestran que la adopción de IA en el lugar de trabajo crece con rapidez. Gallup reporta que el uso frecuente de estas herramientas en empleos de oficina pasó del 15 % al 27 % en apenas un año (Gallup, 2025), mientras que McKinsey observa que muchos trabajadores las emplean incluso antes de que sus organizaciones definan planes estructurados de adopción (McKinsey, 2025). No obstante, los beneficios empresariales derivados de esa incorporación no siempre son inmediatos; TechRadar señalaba recientemente que sólo un pequeño porcentaje de compañías declara haber obtenido un impacto sustancial en productividad tras implementar IA (TechRadar, 2025).

En paralelo, comienzan a registrarse señales tempranas de desplazamientos asociados a la automatización. La consultora Challenger, Gray & Christmas documentó más de diez mil recortes en Estados Unidos durante los primeros siete meses de 2025 explícitamente atribuidos a la IA generativa (CBS News, 2025). Accenture reconoció haber prescindido de empleados que no podían ser reentrenados en habilidades digitales, al tiempo que abría vacantes para perfiles con mayor capacidad de adaptación (Business Insider, 2025). El sector tecnológico ha sido particularmente golpeado, con más de 77 000 puestos eliminados este año, en parte como consecuencia de la automatización de tareas tradicionales (Forbes, 2025). La situación afecta sobre todo a los empleos de entrada: un estudio de Stanford muestra que los anuncios de puestos junior en campos vulnerables a la IA han caído 13 % en tres años, perjudicando en particular a jóvenes de 22 a 25 años (Tom’s Hardware, 2025).

Sustitución, complementariedad y creación de nuevas funciones

La comprensión de estos fenómenos requiere distinguir entre tres mecanismos principales: la sustitución, cuando la IA reemplaza tareas humanas; la complementariedad, cuando potencia la productividad; y la creación de nuevas funciones, desde diseñadores de prompts hasta auditores de modelos. La Organización Internacional del Trabajo estima que cerca de una de cada cuatro ocupaciones podría transformarse significativamente por la introducción de IA generativa (OIT, 2025). Proyecciones de Goldman Sachs apuntan a que entre un 6 % y un 7 % de los empleos estadounidenses podrían estar en riesgo si la adopción se generaliza (Goldman Sachs, 2025). El Foro Económico Mundial calcula que, de los 92 millones de trabajos desplazados hacia 2030, podrían surgir 78 millones nuevos, con un saldo neto positivo (WEF, 2025).

Investigaciones recientes ayudan a matizar. Marguerit (2025) demuestra que la automatización por IA reduce salarios en ocupaciones de baja calificación, mientras que la IA como complemento eleva productividad en puestos de mayor habilidad. Mäkelä y Stephany (2024), analizando vacantes en Estados Unidos, concluyen que la demanda de habilidades humanas complementarias ha crecido más que la caída de tareas sustituibles. Incluso así, persisten riesgos sociales: un experimento demostró que muchos empleadores tienden a valorar menos el trabajo realizado con apoyo de IA, reduciendo la remuneración pese a que la calidad del producto fuera equivalente (Margolis, 2025).

Impactos desiguales, evidencia limitada y agenda de políticas

Los efectos no son homogéneos. Empleos con alto componente rutinario, como la contabilidad básica o la secretaría, aparecen como los más vulnerables (OIT, 2025). Gartner prevé que en 2030 una cuarta parte de las tareas de TI serán ejecutadas íntegramente por bots (Ars Technica, 2025). En contraste, en campos como el derecho, aunque la IA redacta borradores, sigue siendo indispensable la supervisión humana (BLS, 2025). Por edad, los jóvenes enfrentan riesgos mayores por ocupar roles de entrada, mientras que los trabajadores experimentados logran usar la IA como palanca de productividad. Por género, la OIT advierte que los empleos mayoritariamente femeninos están más expuestos: casi un 10 % frente a 3,5 % en los ocupados por hombres (Reuters, 2025).

La evidencia disponible aún es fragmentaria y de corto plazo. Además, la estimación de “exposición” por tareas no equivale a destrucción de puestos, y las cifras globales pueden ocultar desigualdades locales. En este contexto, las recomendaciones giran en torno a tres ejes: capacitación permanente no sólo técnica sino también en habilidades humanas; redes de seguridad social que protejan a quienes se vean desplazados; y redistribución de los beneficios de productividad mediante marcos legales y fiscales adecuados.

Transformación y oportunidades equitativas

La inteligencia artificial está reconfigurando el mundo del trabajo más por transformación que por destrucción. Aunque se observan desplazamientos asociados a su adopción prematura, a la falta de reentrenamiento del talento existente o a deficiencias en el rediseño para empleos de entrada, lo que parece predominar es el surgimiento de nuevos roles y un incremento en la demanda de habilidades complementarias. El reto es garantizar que la transición no amplíe desigualdades, sino que abra oportunidades equitativas para todos los actores involucrados. El rumbo dependerá de la capacidad de anticipación, la inversión en talento humano y la regulación ética y social de esta revolución tecnológica.

Referencias

Ars Technica. (2025). Gartner predicts 25% of IT tasks will be done by bots by 2030. Ars Technica.

Business Insider. (2025). Accenture lays off workers due to AI adaptation. Business Insider.

CBS News. (2025). More than 10,000 layoffs tied to AI in 2025. CBS News.

Forbes. (2025). Tech sector faces 77,000 job cuts amid AI adoption. Forbes.

Gallup. (2025). AI use in the workplace nearly doubles in one year. Gallup.

Goldman Sachs. (2025). The AI revolution and the future of jobs. Goldman Sachs Research.

Margolis, D. (2025). AI and employer bias in compensation. Stanford University Working Paper.

Marguerit, M. (2025). Automation, augmentation, and wages: Evidence from AI adoption. Journal of Labor Economics.

Mäkelä, A., & Stephany, F. (2024). The labor market effects of generative AI: Substitution and complementarity. University of Oxford, Department of Economics.

McKinsey & Company. (2025). The state of AI in 2025. McKinsey Global Institute.

Organización Internacional del Trabajo (OIT). (2025). Generative AI and the future of work. OIT.

Reuters. (2025). Women’s jobs more exposed to AI, ILO warns. Reuters.

TechRadar. (2025). Few firms see big productivity boosts from AI yet. TechRadar.

Tom’s Hardware. (2025). Entry-level job postings decline 13% in AI-exposed fields. Tom’s Hardware.

World Economic Forum (WEF). (2025). Future of Jobs Report 2025. WEF.