La IA todavía no ha provocado un aumento material del desempleo en Estados Unidos, según un análisis del jefe de economía de Anthropic. Sin embargo, la presión podría aparecer primero en la contratación de jóvenes, el tamaño de los equipos y el valor relativo de ciertas habilidades.
***

• El desempleo estadounidense se mantiene en 4,2%, mientras la productividad laboral crece por encima del promedio previo a la pandemia.
• La IA sigue funcionando principalmente como una herramienta de augmentación que amplía las capacidades de trabajadores con experiencia.
• Anthropic advierte que agentes más autónomos y la automatización de la innovación podrían cambiar el panorama laboral en el futuro.

Anthropic explica por qué la IA todavía no ha disparado el desempleo en Estados Unidos

La inteligencia artificial ha avanzado con rapidez, pero hasta ahora no ha producido el aumento generalizado del desempleo que muchos analistas anticipaban. El mercado laboral estadounidense continúa estable, aunque comienzan a aparecer señales de presión en la contratación de trabajadores jóvenes y en la estructura de los equipos.

El análisis fue presentado por Peter McCrory, jefe de economía de Anthropic, en un ensayo titulado “¿Por qué no ha aumentado la IA el desempleo?”. Sus opiniones son personales y no representan oficialmente a la empresa, aunque reúnen investigaciones realizadas por Anthropic durante los últimos 18 meses.

Un mercado laboral todavía sólido

De acuerdo con McCrory, el mercado laboral de Estados Unidos se encuentra cerca del empleo máximo. La tasa de desempleo de junio fue de 4,2%, un nivel que la Reserva Federal considera compatible con el pleno empleo y la estabilidad de precios.

La proporción entre ofertas de trabajo y personas desempleadas también superó ligeramente uno en abril. Para algunos economistas, ese indicador sugiere que la demanda y la oferta de trabajo se encuentran aproximadamente equilibradas.

La tasa de empleo entre personas en edad laboral principal continúa cerca de máximos de varias décadas. Además, las solicitudes iniciales de seguro de desempleo se han mantenido bajas durante los últimos cuatro años.

Estos datos no significan que la IA carezca de efectos económicos. McCrory sostiene que el sector ya es suficientemente grande para generar señales macroeconómicas observables, incluso si la adopción comenzó desde una base reducida.

Aproximadamente el 20% de las empresas utiliza IA en al menos una función empresarial. En el sector de la información, que representa el 5,5% del producto interno bruto estadounidense, la proporción alcanza el 40%.

La productividad aumenta, pero el desplazamiento no es evidente

La producción de IA ajustada por calidad creció más de 2.000% anual durante 2024 y 2025, según las cifras citadas por McCrory. Ese crecimiento ayuda a explicar por qué los efectos de la tecnología comienzan a aparecer en las estadísticas de productividad.

Durante los cuatro años previos a la pandemia, la productividad laboral estadounidense creció 1,6% anual. Desde 2022 hasta 2026, la producción por hora trabajada aumentó cerca de 2% por año.

Sin embargo, Anthropic no encontró un incremento inesperado del desempleo entre trabajadores cuyas ocupaciones incluyen muchas tareas susceptibles de automatización mediante IA. La actualización del análisis con datos recientes de la Oficina de Estadísticas Laborales tampoco modificó esa conclusión.

La evidencia sobre la contratación de jóvenes es menos tranquilizadora. Las tasas de contratación de trabajadores jóvenes en ocupaciones muy expuestas a la IA parecen haberse debilitado durante el último año.

McCrory pidió interpretar ese dato con cautela. La economía estadounidense atravesó una desaceleración laboral sin recesión, un endurecimiento monetario veloz, volatilidad de materias primas tras la invasión de Ucrania y una elevada incertidumbre global.

La IA todavía complementa la experiencia humana

La principal explicación de Anthropic es que la IA funciona, hasta ahora, como una tecnología de augmentación laboral sesgada hacia las habilidades. La herramienta automatiza algunas tareas, pero la experiencia humana complementaria aumenta el resultado que pueden conseguir juntos el trabajador y el modelo.

Los sistemas actuales siguen siendo muy capaces, pero también irregulares. Para resolver sus fallas, dirigir tareas complejas y evaluar resultados, las empresas necesitan supervisión humana con conocimiento del dominio.

McCrory menciona ocupaciones como redacción técnica, entrada de datos, atención al cliente y programación entre las más expuestas a un desplazamiento absoluto. Aun así, no se ha observado un aumento del desempleo en esos grupos.

El investigador señala que ninguna ocupación del catálogo O*NET, elaborado por el Departamento de Trabajo, tiene todas sus tareas manejadas sistemáticamente por Claude. Los elementos que permanecen fuera de la automatización pueden involucrar coordinación interpersonal, interacción presencial o contacto con el mundo físico.

La investigación también halló una relación entre las instrucciones sofisticadas de los usuarios y las respuestas complejas de Claude. En la práctica, cuando el sistema construye un modelo económico avanzado, suele hacerlo bajo la dirección experta de una persona.

Los empleos no son paquetes fijos de tareas

Una ocupación no consiste necesariamente en un conjunto inmutable de tareas. Las tecnologías anteriores eliminaron algunos puestos, pero también modificaron trabajos existentes y crearon nuevas combinaciones entre capacidades técnicas y experiencia humana.

Entre 81.000 usuarios de Claude, una fuente común de productividad percibida fue el aumento del alcance. Los trabajadores afirmaron que podían hacer más cosas y abordar tareas con mayor competencia.

Ese empoderamiento puede redibujar los límites de un puesto. La IA automatiza ciertas actividades, refuerza la importancia de otras y produce un nuevo agrupamiento de responsabilidades dentro de la misma ocupación.

La experiencia con la herramienta también modifica las expectativas de los trabajadores. Aunque los usuarios esperan que Claude pueda asumir una parte mayor de sus labores, tienden a preocuparse menos por perder el empleo y se muestran más optimistas sobre salarios, seguridad laboral y posibilidades de encontrar trabajo.

El cambio, por tanto, puede distribuirse de forma desigual. Algunas habilidades, como la implementación de código sencillo, podrían perder valor, mientras aumentan la importancia de la delegación, la planificación y la evaluación.

El código muestra que la experiencia aún importa

Anthropic analizó durante siete meses los patrones de uso de Claude Code para determinar si la programación basada en agentes estaba reduciendo las recompensas asociadas con la experiencia. El resultado no confirmó esa hipótesis.

Claude Code comenzó a utilizarse en tareas cada vez más valiosas, pero los trabajadores con mayor experiencia siguieron obteniendo mejores resultados. También se recuperaron con mayor consistencia cuando el sistema cometió errores.

La programación sencilla podría ofrecer un retorno menor que antes. No obstante, la programación con agentes parece haber aumentado el valor de habilidades complementarias, especialmente la planificación y la capacidad de delegar la implementación.

El patrón refuerza la idea de que una persona que utiliza IA puede superar a otra que no la utiliza. Eso no implica necesariamente que un trabajador reemplace a varios empleados de manera inmediata, pero sí puede modificar el tamaño y las responsabilidades de los equipos.

El impacto podría aparecer primero mediante menos puestos iniciales, contrataciones más lentas, equipos más pequeños y mayores expectativas sobre cada empleado. Un desempleo general bajo podría ocultar una transformación importante en la puerta de entrada al mercado laboral.

El futuro depende de agentes más autónomos

McCrory reconoce que la estabilidad actual no garantiza que el futuro mantenga el mismo patrón. Los modelos avanzan rápidamente y los agentes podrían asumir tareas complejas, valiosas y de largo alcance con mayor autonomía.

Una posibilidad es que la ventaja de la IA como herramienta sesgada hacia las habilidades disminuya si la frontera irregular de los modelos se vuelve más uniforme. En ese escenario, los sistemas necesitarían menos supervisión para ejecutar tareas variadas.

Otra incertidumbre surge de la capacidad de la IA para automatizar la innovación. Si las máquinas desarrollan mejores sistemas, el avance tecnológico podría acelerarse de una manera distinta a la observada con tecnologías generales anteriores.

El economista advierte que el crecimiento podría seguir limitado por tareas esenciales difíciles de mejorar. Los llamados eslabones débiles, ya sean técnicos o sociales, podrían mantener elevada la participación del trabajo en los ingresos incluso bajo una automatización rápida, pero incompleta.

Por esa razón, McCrory no espera que el desempleo sea notablemente mayor dentro de un año debido exclusivamente a la IA. Al mismo tiempo, considera probable que los modelos mejoren mucho y que la productividad continúe acelerándose.

Una discusión que también depende de las empresas

Andy Hall, de Stanford, sostuvo que la reacción política más fuerte llegaría cuando el desempleo aumentara varios puntos porcentuales. A su juicio, ese escenario todavía no se ha producido porque la IA parece aumentar el trabajo humano más de lo que lo reemplaza.

La narrativa empresarial puede influir en el resultado. Si los directivos escuchan que la IA debe utilizarse para reducir a la mitad sus plantillas, los inversionistas podrían presionarlos para aplicar esa estrategia.

Una visión enfocada en la augmentación plantea otro camino. Las empresas podrían usar la tecnología para acelerar procesos, expandirse hacia áreas relacionadas y lanzar productos o servicios que antes resultaban demasiado costosos.

Ese enfoque coincide con el argumento de que la productividad libera tiempo y recursos para nuevas actividades. La mayor demanda en sectores como la atención médica podría abrir oportunidades si la IA reduce los costos y mejora el acceso.

El balance actual es alentador, pero no definitivo. La IA todavía no ha disparado el desempleo, aunque ya está cambiando qué habilidades tienen valor, quién consigue su primer empleo y cómo las organizaciones distribuyen sus responsabilidades.

La competencia por reducir el costo de la IA

El debate laboral ocurre mientras las empresas tecnológicas rediseñan la manera de utilizar modelos de inteligencia artificial. Stripe negocia potencialmente la compra de OpenRouter por cerca de USD $10.000 millones, una cifra muy superior a la valoración de USD $1.300 millones alcanzada por la startup en mayo.

OpenRouter actúa como una capa de enrutamiento que selecciona modelos según las necesidades de una solicitud. La competencia crece con Cursor Router, además de iniciativas de Meta, Ramp y Vercel.

Cursor asegura que su modo de inteligencia puede reducir 60% los costos sin una caída notable de calidad frente a utilizar siempre el modelo más potente. La medición depende de evaluaciones subjetivas de satisfacción.

Microsoft también impulsa modelos internos y afirmó que su sistema MAI Code 1 Flash obtuvo una tasa de aceptación de código 10% superior a GPT-5.4 Mini y Haiku-4.5 en VS Code. El modelo utilizó 10% menos tokens en promedio.

Tras entrenarlo con el entorno de Excel, Microsoft dijo que alcanzó resultados comparables a GPT-5.6 en tareas comunes y elevó su puntuación en SWE-bench verificado de 72% a 86%. La empresa destacó que modelos más pequeños pueden aprovechar chips de generaciones anteriores, como H100 y A100.

La reducción de costos puede acelerar la adopción y ampliar el alcance de la IA. También puede intensificar la presión sobre las empresas para rediseñar puestos, medir productividad y decidir si los recursos liberados financian nuevas oportunidades o recortes.

El contenido de Why AI Hasn’t Increased Unemployment, According to Anthropic, presentado por The AI Daily Brief: Artificial Intelligence News, plantea así una conclusión prudente. El mercado laboral aún no muestra una crisis causada por la IA, pero la transición ya comenzó y sus primeros efectos podrían ser menos visibles que una ola de despidos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín