Las cifras de empleo más recientes pintan un panorama bastante sombrío del mercado laboral y de los aparentes estragos que la IA está causando en él. Después de las advertencias sobre el desempleo entre los recién graduados a principios de este año, el informe más reciente sugiere que el impacto de la IA está llegando a un grupo más amplio de trabajadores. En octubre se produjeron más de 150.000 despidos, lo que lo convierte en el peor octubre en términos de despidos en más de dos décadas, y alrededor de 50.000 de ellos se han atribuido a AI. En general, en 2025 se han producido más recortes de empleo que en cualquier año desde 2020.
Es demasiado pronto para decir hasta qué punto la IA tiene realmente la culpa de estas pérdidas de empleo, incluso si las empresas la culpan en declaraciones públicas. Un equipo de investigadores del Yale Budget Lab y Brookings ha argumentado que el mercado laboral en general no está siendo perturbado más por la IA que por Internet o las PC, y que los recién graduados universitarios están siendo desplazados debido a factores específicos del sector. Sin embargo, el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, ha predicho que la IA podría eliminar la mitad de los trabajos administrativos de nivel inicial. Entonces, ¿cuál es?
Hay muchas cosas que no sabemos sobre lo que sucederá con la IA en general (mirándonos a ustedes, burbuja de IA) y es demasiado pronto para decir si la IA realmente cumplirá sus promesas más ambiciosas o será más transformadora que las revoluciones tecnológicas pasadas.
Pero, para arrojar algo de luz sobre la cuestión del empleo en particular, llamé a Neil Thompson, científico investigador principal del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT. Ha estado estudiando de todo, desde por qué los rendimientos decrecientes en los modelos de frontera darán forma al futuro de la IA hasta cómo la automatización cambia el valor del trabajo. Nuestra conversación ha sido editada para mayor extensión y claridad.
Durante los últimos años, su trabajo ha empujado hacia atrás sobre la idea de que la automatización siempre es mala para los trabajadores y que la IA acabará con todos nuestros puestos de trabajo. Pero en los últimos meses hemos visto decenas de miles de pérdidas de empleo atribuido a la IA. ¿Qué está sucediendo?
Mi conjetura es que tenemos dos fenómenos diferentes sucediendo al mismo tiempo. Una es que la IA es cada vez más frecuente en la economía. Creo que en algunos casos, como el servicio al cliente, probablemente sea bastante legítimo. De hecho, estos sistemas parecen tremendamente buenos en esas tareas, por lo que habrá algunos trabajos que serán asumidos por estos sistemas.
Al mismo tiempo, me sorprendería que estos sistemas pudieran hacer tantas cosas como implican las cifras de pérdida de empleo. Entonces, sospecho que también hay una combinación de personas que deciden recortar puestos de trabajo y echarle parte de la culpa a la IA, o están eliminando puestos de trabajo por adelantado con el objetivo de hacer más IA. Están impulsando sus negocios hacia eso y viendo lo que va a pasar.
¿Por qué hay tanta disonancia entre quienes dicen La IA nos quitará la mitad de nuestros puestos de trabajo y los que dicen La IA no es la razón ¿Estamos viendo tanta agitación en el mercado laboral?
Mucha gente habla de un cambio increíblemente rápido: un aumento de capacidades que podría hacer cosas que los humanos pueden hacer. Para la mayoría de las empresas, la adopción de estos sistemas conlleva costos muy elevados de última milla. Que alguien use ChatGPT solo en la interfaz es muy diferente a «ahora manejamos nuestro negocio y confiamos en que cada vez que el sistema se ejecute, lo hará bien». Ese es un nivel diferente. A menudo es necesario aportar datos específicos. Hay muchos costos que vienen con eso. Por lo tanto, estos costos de última milla pueden ser muy importantes y realmente pueden ralentizar la adopción incluso cuando los sistemas son bastante buenos.
Aparte de ese costo, también existe la cuestión de que un sistema sea bueno y que un sistema sea lo suficientemente bueno como para ser mejor que un ser humano. No son exactamente lo mismo.
A principios de este año usted publicó un papel con su colega del MIT, David Autor, que utilizó la experiencia como marco para comprender cómo la automatización afecta el valor del trabajo. Históricamente, no todo es malo, ¿verdad?
Cuando pensamos en la automatización, tenemos en mente una especie de escenario fatal, donde, a medida que ocurre la automatización, la cantidad de empleos que existen en esa ocupación disminuye, los salarios en esa ocupación disminuyen, y uno piensa: «vaya, esta ha sido una historia bastante terrible».
Pero, si nos fijamos en los últimos 40 años de automatización (esto no es automatización de la IA, es solo informatización y cosas así), sabemos que muchas tareas rutinarias fueron automatizadas mediante este proceso. Si nos fijamos en las personas que tenían tareas rutinarias, lo que encontramos es que muchas de esas cosas se automatizaron, pero tampoco sus salarios bajaron. Algunos subieron, otros bajaron. Eso es una especie de rompecabezas.
Lo que creemos que está sucediendo es que, cuando la automatización ocurre en una ocupación en particular, realmente importa cuáles de las tareas de esa ocupación se automatizan. En particular, si tienes automatización de tareas altamente especializadas (es decir, las cosas que haces más expertas) eso tiene un efecto, y si tienes automatización en las tareas menos expertas, obtendrás un efecto diferente.
¿Puedes darme un par de ejemplos?
Pensemos en los taxistas. Lo más experto que hiciste fue conocer todas las carreteras de una ciudad. Conocías todos los pequeños caminos secundarios. Conocías todos los pequeños atajos. Tú eras el experto en eso. Luego, aparecen Google Maps y MapQuest y, de repente, cualquiera que sepa conducir un automóvil puede hacerlo bastante bien. En ese caso, sus tareas más expertas quedaron automatizadas. Debido a que las cosas más expertas desaparecen, sus salarios bajan.
Pero, en contra de esta versión del ciclo fatal, los salarios bajan, pero el número de personas en esa profesión aumenta, porque ahora, un montón de personas que antes no conocían todas las calles, de repente pueden conducir un Uber.
En el otro extremo, pensemos en los correctores de pruebas. Entra el corrector ortográfico. Un montón de cosas que solían hacer ahora están automatizadas, pero fue lo menos experto que hicieron. Lo significativo que hicieron fue reorganizar tus párrafos y asegurarse de que estuvieras pensando en lo correcto y redactando las cosas de la manera correcta, no en la parte de ortografía.
Entonces, si nos fijamos en lo que les sucede, sus tareas menos expertas se automatizaron. Lo que quedó fue más experto. Y así, debido a que utilizaban su material experto la mayor parte del tiempo, sus salarios en realidad han aumentado más rápido que el promedio, pero ahora hay menos.
Entonces, se tiene este efecto interesante en el que los salarios de los conductores de Uber bajaron, pero había más. Y para los correctores, los salarios aumentaron y eran menos. Y ambos tienen ventajas y desventajas.
Entonces, claramente, la IA no es la primera tecnología que automatiza aspectos del trabajo en la era de las computadoras. Pero, ¿el mismo marco de experiencia es válido más atrás en la historia? ¿Veríamos patrones similares en la Revolución Industrial y en la automatización del trabajo de los trabajadores textiles?
Uno de los ejemplos de los que a mi coautor le gusta hablar es el de los artesanos expertos. Piense en los carreteros, el herrero y toda esa gente; solían ser trabajos increíblemente expertos. Y a través de la industrialización, descubrimos cómo hacerlo en las líneas de producción y otros lugares donde la experiencia promedio era menor, pero se producían muchas más ruedas y había mucha más gente involucrada en la producción de ruedas.
Y luego, por supuesto, tenemos muchos ejemplos modernos a medida que llega la automatización, y algunas de las cosas que sí se automatizan, en realidad nos volvemos más expertos en las cosas que hacemos porque ya no tenemos que hacer las cosas básicas.
Empresas como Google y OpenAI prometen que su tecnología hará mucho más que automatizar tareas básicas, y están gastando cientos de miles de millones de dólares en infraestructura para lograrlo (llámelo inteligencia artificial general o superinteligencia). estamos escuchando mucho Últimamente se habla de una burbuja de IA, porque no está claro si estas herramientas realmente funcionarán antes de que venza la factura. ¿Cómo sabremos cuándo la IA ha demostrado su eficacia?
No creo que la pregunta sea realmente si la IA va a demostrar su valía. Creo que está claro que estas capacidades están mejorando con bastante rapidez. Creo que será increíblemente útil y creo que habrá mucha adopción. Habrá muchos beneficios que se derivarán de ello.
Para mí, la cuestión en términos de la burbuja de la IA tiene más que ver con las valoraciones. Esto será útil, pero ¿es esa la valoración correcta? Va a importar mucho. Va a tener muchos de estos efectos. La pregunta es: ¿estamos avanzando incluso más rápido de lo que se producirán esos efectos, o todo lo contrario?
A encuesta reciente del Pew Research Center demostró que los estadounidenses están más preocupados que entusiasmados con la tecnología. ¿Por qué la IA es tan impopular?
Quiero dudar en meterme demasiado en la cabeza de la gente, pero creo que es comprensible que la gente tenga ansiedad sobre lo que la IA va a hacer y cómo va a cambiar sus trabajos, porque es una herramienta muy poderosa. Creo que cambiará el trabajo de muchas personas, incluido el suyo y el mío.
Creo que es particularmente difícil enfrentar eso y no saber qué parte del trabajo se va a reemplazar o cuánto voy a tener que ajustar de maneras que podrían ser dolorosas. Creo que aprenderemos más sobre eso en el próximo tiempo.
Hay una segunda pieza que es muy, muy difícil. Históricamente, cuando aparecieron nuevas tecnologías y se automatizaron las cosas, los humanos pasaron a realizar nuevas tareas. Se crean nuevas tareas que antes no existían pero que en realidad son importantes para el empleo. Realmente no sabemos de antemano cuáles serán esas nuevas tareas. Esa falta de visibilidad es un desafío. Pero vale la pena decir que, históricamente, ha surgido una notable fuente de nuevas tareas y nuevos empleos. Y entonces, creo que deberíamos estar seguros de que habrá muchos de los que vendrán.
Habrá una transición. En muchos casos, deberíamos pensar que esto es similar a transformaciones anteriores. La pregunta es qué tan rápido sucede. Si es a mediano y largo plazo, los humanos son bastante buenos para decir: «Está bien, si estas son tareas nuevas en las que somos particularmente buenos y la tecnología no, adaptémonos para realizar esas tareas». Pero si sucede todo al mismo tiempo, y muchas de las transiciones y desplazamientos ocurren en un período de tiempo comprimido, será mucho más difícil para la economía adaptarse.
Parece que estás diciendo que hay miedo a lo desconocido y que hay muchas incógnitas en este momento. Pero hemos pasado por importantes transformaciones tecnológicas antes de ésta. Simplemente no sabemos cuánto tiempo llevará ni qué haremos al otro lado. Eso no suena muy reconfortante.
Permítanme darle un pequeño giro a eso. Definitivamente, si miramos históricamente, hemos visto patrones en los que entran las nuevas tecnologías. Hay cierta agitación en la economía, algunas personas se ven perjudicadas por eso, y debemos ser conscientes de ello. Deberíamos esperar que eso también pueda suceder ahora. Pero a medio plazo nos adaptamos bien.
En términos de IA, creo que podemos consolarnos con esas lecciones históricas. Y la pregunta es justa: ¿Es la IA de alguna manera diferente a estas tecnologías anteriores que nos haría pensar que obtendríamos un resultado diferente?
Creo que las personas que piensan que llegaremos a AGI rápidamente, su respuesta sería sí. Si puede hacer todo lo que nosotros podemos hacer, y puede hacerlo el año que viene o el año siguiente, eso es muy diferente a las tecnologías anteriores. Eso hace que sea bastante difícil adaptarse. Si se implementa, realiza algunas tareas, lleva mucho tiempo realizar otras tareas, bueno, entonces creo que estamos mucho más en un mundo en el que podemos adaptarnos como lo hicimos en el pasado.
