Por Canuto  

La promesa de que la inteligencia artificial detonaría un auge del empleo empieza a chocar con datos menos alentadores. Mientras ejecutivos reportan retornos positivos y mayor uso semanal de estas herramientas, varios estudios apuntan a una caída en la contratación de nivel inicial, pérdidas mensuales de empleos y un costo oculto en productividad por errores, revisiones y reelaboración.
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  • Un reporte citado por Fortune señala que la IA ha eliminado 16.000 empleos por mes durante el último año.
  • SignalFire estimó que la contratación de recién graduados cayó 50% frente a los niveles previos a la pandemia.
  • Aunque 74% de líderes reporta retornos positivos tempranos, solo 14% de trabajadores dice obtener resultados netamente positivos de forma consistente.

 

El debate sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo entró en una fase más concreta. Ya no gira solo en torno a promesas sobre eficiencia o crecimiento futuro, sino sobre si esos beneficios están llegando de forma equilibrada al mercado laboral y a los trabajadores que deben convivir con estas herramientas cada día.

En Estados Unidos, el mercado laboral sumó 178.000 nuevos empleos en marzo, de acuerdo con la Oficina de Estadísticas Laborales. Sin embargo, el avance fue moderado y coincidió con un entorno marcado por cambios de política desde la Casa Blanca, mayores precios de la energía por la guerra entre Estados Unidos e Israel con Irán y nuevas señales de disrupción asociadas con la IA.

Durante los últimos años, promotores de la IA y de los grandes modelos de lenguaje defendieron que esta tecnología impulsaría un auge económico. La tesis central ha sido simple: si las empresas pueden producir más con menos tiempo, la economía crecerá y eso terminará creando nuevas oportunidades laborales.

Pero, al menos por ahora, el panorama luce más ambiguo. La evidencia recopilada por distintos estudios sugiere que la IA no solo está afectando la contratación, sino que además ofrece resultados mixtos en productividad, especialmente fuera de los niveles directivos, detalla Cointelegraph en un análisis recientemente publicado.

La contratación no refleja el optimismo del sector

El 6 de marzo, el inversionista de riesgo y cofundador de Netscape, Marc Andreessen, afirmó en X que los temores sobre desplazamiento laboral por IA estaban exagerados. También compartió un artículo de Business Insider que sostenía que, al menos dentro del sector tecnológico, las vacantes laborales iban en aumento.

Ese texto, basado en datos de TrueUp, indicó que las vacantes en empresas tecnológicas se habían duplicado hasta 67.000 desde 2023. No obstante, una mayor cantidad de anuncios de empleo no implica necesariamente una aceleración equivalente en contrataciones efectivas.

Los datos oficiales de marzo muestran que el grueso de la creación de empleo no provino de tecnología. De los 178.000 nuevos puestos, atención médica añadió 76.000, construcción sumó 26.000, transporte y almacenamiento incorporó 21.000 y asistencia social agregó 14.000.

En cambio, segmentos vinculados con servicios tecnológicos ofrecieron señales débiles. Los proveedores de infraestructura informática y los portales de búsqueda web registraron una caída de 1.500 empleos o casi ningún cambio, respectivamente. Además, el diseño de sistemas informáticos y servicios relacionados perdió 13.000 puestos.

La lectura de estos datos es importante porque ayuda a separar el entusiasmo del mercado de la realidad operativa. Puede haber interés empresarial en contratar, pero eso no significa que las compañías estén absorbiendo trabajadores al ritmo que algunos defensores de la IA han sugerido.

El golpe recae con fuerza sobre los puestos de entrada

Uno de los efectos más visibles de esta transición aparece en la base de la pirámide laboral. Un informe reciente de Goldman Sachs, citado por Fortune, señaló que la IA ha eliminado 16.000 empleos por mes durante el último año.

La presión se concentra de forma particular en los roles de nivel inicial. Un estudio de 2025 de SignalFire encontró que la contratación de recién graduados cayó 50% frente a los niveles previos a la pandemia de COVID-19, una señal preocupante para quienes buscan entrar por primera vez al sector tecnológico.

Según SignalFire, la puerta de entrada a la tecnología, antes ampliamente abierta para graduados universitarios, hoy apenas está entreabierta. El estudio atribuyó ese cambio a una combinación de rondas de financiación más pequeñas, equipos más reducidos, menos programas para recién graduados y el auge de la IA.

Este deterioro puede dejar secuelas de largo plazo. Goldman Sachs advirtió que el desplazamiento impulsado por IA podría imponer costos duraderos sobre los trabajadores afectados y empeorar sus resultados laborales durante varios años.

La firma explicó que un mecanismo clave detrás de ese deterioro es la degradación ocupacional. En otras palabras, quienes pierden su empleo por cambios tecnológicos tienen más probabilidades de terminar en ocupaciones más rutinarias, que exigen menos habilidades analíticas e interpersonales, porque el mismo cambio que eliminó sus roles también redujo el valor de sus capacidades previas.

Para una economía basada en conocimiento, este punto es central. Si los empleos de entrada se reducen y los trabajadores desplazados acaban migrando a funciones de menor complejidad, el efecto no se limita a una estadística mensual, sino que también afecta la formación de talento futuro.

La productividad prometida no siempre se materializa

Buena parte de la defensa corporativa de la IA descansa sobre el argumento de productividad. Si bien eso todavía podría darse en ciertas tareas, los estudios citados en la cobertura original muestran que el saldo está lejos de ser uniforme.

Harvard Business Review reportó que 80% de los líderes usa IA semanalmente y que 74% afirma haber obtenido retornos positivos en los primeros despliegues. A primera vista, esas cifras parecen validar la apuesta de la alta dirección por integrar estas herramientas cuanto antes.

Sin embargo, la experiencia de los trabajadores es mucho menos optimista. Una investigación de la consultora de recursos humanos Mercer encontró que 43% de los empleados considera que su trabajo se ha vuelto más frustrante.

Uno de los problemas más repetidos es la calidad de los resultados producidos por la IA generativa. Un informe de Workday sostuvo que por cada 10 horas de eficiencia ganadas mediante IA, se pierden casi cuatro horas corrigiendo sus resultados.

Ese costo oculto no solo reduce la ganancia esperada, también cambia la naturaleza del trabajo cotidiano. En vez de reemplazar tareas tediosas de forma limpia, la IA puede trasladar al empleado la carga de validar, corregir y rehacer entregas que llegan con apariencia pulida, pero con fallas de fondo.

Investigadores de Harvard Business Review denominaron a este fenómeno “workslop”. Lo describieron como contenido generado por IA que luce profesional, pero carece de sustancia real y traslada el trabajo cognitivo a otros compañeros.

De acuerdo con esa misma referencia, 41% de los trabajadores se ha topado con este tipo de resultados. Cada incidente cuesta cerca de dos horas de reelaboración y genera efectos posteriores sobre productividad, confianza y colaboración dentro de los equipos.

Workday añadió otro dato relevante: solo 14% de los encuestados dijo que logra consistentemente resultados netamente positivos con el uso de IA. El contraste con el entusiasmo de los ejecutivos sugiere que la percepción del beneficio depende mucho del lugar que se ocupa dentro de la organización.

Por qué directivos y empleados ven la IA de forma distinta

Parte de esa brecha puede explicarse por el tipo de tareas que cada grupo realiza. Harvard Business Review señaló que los líderes senior tienden a usar la IA para síntesis de alto nivel, redacción estratégica y apoyo a la toma de decisiones, funciones en las que la tecnología suele comportarse mejor.

En contraste, la operación cotidiana presenta más fricción. Procesos construidos durante años, equipos con niveles dispares de comodidad técnica y tareas donde el resultado debe ser consistentemente correcto, no solo rápido, son entornos en los que la IA todavía falla con más frecuencia.

La publicación resumió esta diferencia con una idea contundente: cuando la herramienta funciona, ambos grupos entienden y cosechan los beneficios. Cuando falla, normalmente solo uno de ellos tiene que lidiar con las consecuencias.

Brian Solis, director de innovación global de la empresa de IA empresarial ServiceNow, definió este costo adicional como un “impuesto de la IA”. Según su descripción, ese impuesto implica más comprobación, más reelaboración, más ansiedad, un ritmo más rápido, IA mediocre y menos confianza.

Desde una perspectiva empresarial, este punto es importante porque pone en duda una métrica superficial muy extendida. No basta con medir si la herramienta fue implementada o si genera borradores en segundos. También importa cuánto tiempo adicional exige para verificar que lo producido sea realmente útil y seguro.

OpenAI también reconoce el riesgo de transición

El contraste entre el optimismo público y las señales de tensión laboral es tan visible que incluso OpenAI ha reconocido el problema. La empresa publicó una serie de propuestas de política para abordar el impacto de la tecnología sobre el empleo.

La lista fue presentada como un conjunto de ideas intencionalmente tempranas y exploratorias, pensadas como punto de partida para una discusión más amplia. Entre las opciones se incluyeron propuestas para ampliar la cobertura sanitaria, fortalecer el ahorro para la jubilación y desarrollar una nueva agenda de política industrial.

Ese reconocimiento resulta notable porque se aleja de la postura de figuras que desestiman la pérdida de empleos. En lugar de asumir que el mercado resolverá por sí solo la transición, OpenAI advirtió que las instituciones y redes de seguridad podrían quedarse atrás si la política pública no avanza al ritmo del cambio tecnológico.

La advertencia es clara: si la transformación provocada por la IA acelera mientras los sistemas de protección social se mueven con lentitud, los costos recaerán primero sobre quienes tienen menos margen de maniobra. Eso incluye a trabajadores desplazados, jóvenes que buscan su primer empleo y equipos que absorben el trabajo extra generado por herramientas aún imperfectas.

En este escenario, la discusión ya no es si la IA traerá beneficios. La pregunta más urgente es cómo se distribuyen esos beneficios y quién asume los costos mientras esa promesa intenta convertirse en realidad.

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.


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