A pesar de ello, parte del debate público sigue anclado en el temor de que una mayor difusión de la IA pueda acabar sustituyendo el trabajo humano, aumentando el desempleo. A corto plazo, es plausible que la evolución de la IA supere el modelo de los simples chatbots para llegar a sistemas más avanzados, «agentes» autónomos capaces de operar como un conjunto escalable de analistas junior en diversos ámbitos profesionales. Si esta perspectiva se materializara, el impacto en el sistema económico sería significativo. Sin embargo, más que sustituir a la mano de obra, creemos que estas herramientas podrían amplificar su productividad, ofreciendo a las empresas acceso a una capacidad operativa prácticamente ilimitada y favoreciendo el surgimiento de nuevas actividades y profesiones que hoy en día son difíciles de imaginar.
Crecimiento de la IA y redefinición de la demanda de trabajo
Los datos preliminares sugieren que la adopción de la IA ya se encuentra en una fase avanzada. Según la encuesta Real-Time Population Survey de la Reserva Federal de St. Louis, en agosto de 2025 más del 50% de la población estadounidense en edad de trabajar declaraba utilizar herramientas de IA, lo que supone un incremento de 10 puntos porcentuales con respecto al año anterior. El uso de la IA generativa en el trabajo alcanzó el 37,4%, con una mayor difusión entre los trabajadores con estudios universitarios. A nivel empresarial, el 10% de las empresas ya ha integrado la IA generativa en los procesos de producción, mientras que una proporción significativamente mayor ha experimentado su uso en al menos una función. En comparación con las anteriores oleadas de innovación, la IA generativa parece haber influido ya de manera relevante en la composición del empleo.
• La adopción de la inteligencia artificial en Estados Unidos ha alcanzado una difusión significativa, afectando a más de la mitad de la población en edad de trabajar y a una proporción cada vez mayor de empresas, que están integrando progresivamente, o al menos experimentando, la IA generativa en sus procesos.
• La rápida expansión de la IA ya está afectando a la estructura del mercado laboral, con un fuerte crecimiento de la demanda de competencias especializadas, especialmente en los sectores tecnológicos y profesionales, acompañado de los primeros indicios de reducción de los puestos junior tradicionales.
• En paralelo, se perfila un posible impacto estructural en el empleo: una parte considerable de las actividades laborales parece automatizable, sobre todo en puestos de oficina y tecnológicos, lo que delinea una fase de transición que combina el aumento de la productividad y la transformación de la composición del trabajo.
Las ofertas de trabajo que requieren competencias en IA han aumentado un 80% en el sector informático y un 31% en los servicios profesionales, científicos y técnicos. No es casualidad que estos sectores registren tanto los niveles más elevados de adopción como los mayores incrementos de productividad laboral desde el inicio de la pandemia. Paralelamente, surgen señales de transición en el mercado laboral: la tasa de desempleo entre los recién licenciados está aumentando y la demanda de puestos junior tradicionales parece estar disminuyendo. Algunas estimaciones indican que alrededor del 34% de los puestos de trabajo actuales podrían ver más de la mitad de sus actividades automatizadas por la IA generativa, en particular en los puestos administrativos y tecnológicos.
De los chatbots a los agentes autónomos
Ya hoy en día, los chatbots más avanzados ofrecen un rendimiento comparable al de un becario: pueden realizar búsquedas, producir contenidos y mejorar los resultados basándose en la retroalimentación. Sin embargo, a diferencia de un trabajador humano, operan en cuestión de segundos, tienen acceso a enormes cantidades de datos y están disponibles de forma continua. La evolución más reciente se refiere al desarrollo de agentes autónomos. Desde finales de 2024, sistemas como Operator de OpenAI son capaces de realizar operaciones en nombre del usuario, incluidas interacciones y transacciones en línea. Estos agentes pueden planificar viajes, reservar servicios y adaptarse a las preferencias individuales deducidas de interacciones pasadas. En el ámbito empresarial, estas herramientas ya se utilizan en funciones como la atención al cliente, la gestión de pedidos y el soporte operativo. Pueden redactar documentos, organizar información y coordinar actividades. Soluciones más avanzadas, como las desarrolladas por Anthropic, introducen sistemas multiagente capaces de abordar problemas complejos analizándolos desde diferentes perspectivas y devolviendo resultados estructurados. Las implicaciones son relevantes: el uso de agentes de IA puede reducir las ineficiencias organizativas, mejorar la circulación de la información y reducir los costes relacionados con los problemas de coordinación típicos de las estructuras humanas. A diferencia de los equipos tradicionales, estos sistemas no están sujetos al agotamiento ni a barreras internas. Por lo tanto, es plausible imaginar organizaciones futuras en las que redes de agentes de IA apoyen o integren de forma permanente los distintos departamentos de la empresa.
La caída de los costes
Un elemento crucial es la evolución de los costes. En el pasado, la adopción de la IA requería inversiones significativas en infraestructura, competencias especializadas y mantenimiento. Hoy en día, este panorama está cambiando rápidamente. El coste operativo de los modelos de lenguaje avanzados ha disminuido drásticamente: de unos 20 dólares por millón de tokens en noviembre de 2022 a solo 0,07 dólares en octubre de 2024, con una reducción de nueve veces al año. En el caso de los modelos más avanzados, la caída es aún más pronunciada, con reducciones de hasta 900 veces al año. Los costes de entrenamiento también están disminuyendo, con una reducción estimada del 30% anual para el hardware necesario, mientras que el rendimiento por dólar sigue creciendo gracias a los avances en las GPU.
Las preocupaciones relacionadas con la pérdida de puestos de trabajo suelen reflejar el error de la «cantidad fija de trabajo», es decir, la idea de que el volumen total de empleo es inmutable. La historia económica demuestra lo contrario: la innovación tecnológica tiende a ampliar el tamaño de la economía, generando con el tiempo nuevas oportunidades de empleo. Tecnologías disruptivas como la electricidad, las máquinas de vapor, los ordenadores e Internet han transformado profundamente los sistemas productivos, provocando en ocasiones desajustes a corto plazo, pero generando a largo plazo importantes ganancias de productividad y nuevo empleo.
A corto plazo, la IA está destinada a sustituir actividades repetitivas y a reducir la demanda de mano de obra en segmentos específicos. A largo plazo, sin embargo, contribuirá a la creación de nuevas profesiones y al aumento del nivel medio de competencias. Las herramientas basadas en la IA permitirán incluso a los trabajadores no especializados realizar actividades más complejas, por ejemplo, en el campo de la programación o el análisis de datos. Además, el aumento de la productividad derivado de la IA podría representar una respuesta estructural a la desaceleración del crecimiento demográfico en los países avanzados. En este sentido, la IA podría contribuir a mitigar el riesgo de que «los países ricos se queden sin trabajadores antes que sin puestos de trabajo». En una economía cada vez más orientada hacia sistemas de IA autónoma, las personas podrán centrarse en actividades de mayor valor añadido, con el consiguiente aumento de la producción global y una transformación de la propia naturaleza del trabajo.
Por último, considerar que solo los trabajos de oficina están expuestos a la automatización podría ofrecer una visión incompleta, ya que la evolución de la IA, integrada con la robótica, podría extender progresivamente su impacto también a las actividades manuales, ampliando así los límites del trabajo susceptible de ser automatizado.
