IA en el trabajo: qué empleos ya muestran caídas

Las grandes empresas de inteligencia artificial (IA) aseguran que sus herramientas pueden reemplazar tareas hasta ahora realizadas por personas. Algunos puestos serán automatizados por completo y otros se combinarán con asistencia de IA, según el nivel de tarea. Las principales compañías del mundo están invirtiendo sumas enormes en estos sistemas, en parte con la expectativa de reducir costos de personal.

En el mundo corporativo circula ya la idea de que mantener estable la plantilla de empleados equivale a crecer, mientras los inversores empiezan a preguntarse si conviene contratar gente nueva o delegar tareas en "agentes de IA": programas capaces de cumplir funciones específicas, algunas de ellas de cierta complejidad.

Economistas ganadores del Premio Nobel advirtieron recientemente que el mundo debe actuar ya para que la IA derive en mejores niveles de vida y no en pérdida masiva de empleos. En Londres, además, empresas reportaron dificultades para conseguir personal con las habilidades necesarias, en un contexto donde la IA ya está modificando el mercado laboral.

Qué muestran los datos sobre empleo joven

El análisis más detallado disponible proviene de Estados Unidos, con cuatro años de datos sobre resultados de empleo según edad, comparando ocupaciones muy expuestas a la IA (como desarrollo de software y atención al cliente) con otras poco expuestas (salud, cuidado infantil, peluquería).

Un estudio de la Universidad de Stanford sobre salarios y empleo encontró:

• una caída del empleo del 2,7% entre los 22 y 25 años desde que ChatGPT se popularizó
• ese número sube a 12,8% en los sectores más expuestos a la IA, como finanzas, software e industrias creativas

No todos los economistas coinciden con esta lectura: algunos sostienen que otros factores, como las subas de tasas de interés, también explican parte de la caída en la contratación.

Las publicaciones de búsqueda de empleo online también se vieron afectadas desde la llegada masiva de ChatGPT y otros modelos de lenguaje. Un análisis de la OCDE comparó las publicaciones de empleo entre sectores muy expuestos (telemarketing, servicios legales) y sectores poco expuestos (construcción, limpieza, gastronomía).

Según esa medición, el Reino Unido registró una caída notable en un momento en que las tasas de interés estaban estables o bajando, y antes de la suba de las contribuciones patronales del año pasado. Por la fuerte concentración de su economía en el sector servicios, el país queda especialmente expuesto a una eventual pérdida de empleos por IA.

El costo de automatizar tareas también es un límite

El uso de IA se mide en "tokens", pequeños fragmentos de texto que los sistemas procesan para entender y generar lenguaje: en promedio, un token equivale a unas tres cuartas partes de una palabra en inglés.

Durante 2026 el uso de tokens creció de forma marcada, muy por encima de la baja en el costo por token. Grandes empresas llegaron a implementar "rankings de uso de tokens" entre sus empleados para maximizar las ganancias de productividad con los modelos más avanzados.

Se llegaron a usar billones, e incluso cuatrillones de tokens en pocos meses, sobre todo para tareas automatizadas por agentes de IA. Pero las facturas resultantes fueron tan altas que varias compañías empezaron a limitar el uso de estos modelos, lo que sugiere que la automatización total tiene límites: en ciertas tareas, el trabajador virtual puede terminar siendo más caro que el humano.

Un dato para seguir de cerca es que muchas empresas, incluidas occidentales, están migrando hacia modelos de IA más económicos, desarrollados en China y ofrecidos de forma gratuita en el mercado. El panorama todavía es incierto, aunque ya se distinguen algunas tendencias claras en los datos disponibles.