Por Canuto  

Un panel del Center for AI Safety estima que en 2026 se han atribuido más de 117.000 recortes de empleo a la inteligencia artificial en Estados Unidos y traduce esa cifra en USD $8.500 millones de salarios anuales. California concentra la mayor pérdida estimada, aunque la metodología no cuenta despidos observados estado por estado ni incorpora empleos creados o efectos de productividad.
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  • El panel atribuye a la IA algo más de 117.000 recortes de empleo en Estados Unidos durante 2026 y calcula USD $8.500 millones en salarios anuales perdidos.
  • California registra más de 27.000 recortes estimados y USD $56 de pérdida salarial anual por persona; Alaska suma 138 y USD $14, respectivamente.
  • La medición no incluye empleos creados ni ganancias de productividad, y el índice Remote Labor estima que los agentes completan con calidad profesional el 15,8% de los proyectos evaluados.

Un panel del Center for AI Safety calcula que los recortes de empleo atribuidos a la inteligencia artificial representan USD $8.500 millones en salarios anuales perdidos en Estados Unidos. Según los datos que mostraba el rastreador en 2026, la cifra supera los 117.000 recortes. La herramienta también ofrece estimaciones por estado, pero estas no equivalen a un recuento directo de personas despedidas por IA en cada territorio.

El rastreador busca mostrar cómo los despidos pueden repercutir más allá de quienes pierden su trabajo, al reducir ingresos que también sostienen comercios y economías locales. Según explicó ZDNET, la iniciativa convierte los recortes anunciados en una aproximación monetaria, aunque deja fuera varios factores que podrían modificar el balance económico de la inteligencia artificial. El CAIS anunció la publicación del panel el 29 de julio de 2026.

Un cálculo salarial, no un conteo directo por estado

El Panel de Pérdida Salarial registra algo más de 117.000 recortes de empleo atribuidos a la IA a nivel nacional durante 2026. Para calcular la pérdida salarial anual, multiplica esa cantidad por el salario anual promedio y estima un total de USD $8.500 millones, una cifra que el Center for AI Safety (CAIS) presenta como una forma de hacer más tangible el costo económico de los despidos.

La herramienta también divide la pérdida salarial estimada entre la población de cada estado para obtener un promedio por habitante, incluso entre quienes no perdieron directamente su empleo. El resultado nacional ronda los USD $25 por persona al año, una cifra que sirve como indicador agregado del impacto potencial sobre los ingresos locales, no como una factura individual ni como una reducción comprobada del salario de todos los residentes.

Las estimaciones estatales muestran diferencias marcadas. California registra algo más de 27.000 recortes atribuidos a la IA y USD $56 de pérdida salarial anual promedio por persona, mientras que Alaska suma 138 recortes y USD $14 por habitante; el contraste refleja tanto la distribución de los anuncios de despidos como el peso de los salarios promedio y de la población en el cálculo.

CAIS advierte que esas cifras estatales no son despidos por IA observados directamente en cada estado. La organización aplica a los recortes anunciados en cada territorio la proporción nacional mensual de despidos que citan la inteligencia artificial, convierte el resultado en pérdida salarial estimada y luego lo divide por la población estatal; por eso, el dato debe leerse como una aproximación metodológica y no como un registro individual verificado.

Qué datos usa y qué límites tiene el indicador

El panel combina informes mensuales de Challenger, Gray & Christmas, que recopilan anuncios de recortes laborales por estado y causas citadas a nivel nacional, con datos salariales de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos. También utiliza estimaciones de población de la Oficina del Censo para calcular la pérdida promedio por habitante, de modo que el resultado reúne fuentes distintas en una misma estimación.

Los informes de Challenger, Gray & Christmas identificaron más de 54.000 recortes de empleo que las empresas vincularon públicamente con la IA durante 2025. Esa cantidad representó uno de cada 20 despidos del año, según los datos citados por el proyecto; el panel extiende el enfoque al expresar las cifras en términos salariales y ofrecer comparaciones entre estados.

La atribución de un despido a la inteligencia artificial no siempre permite establecer que una empresa reemplazó directamente a una persona por un sistema automatizado. El indicador toma como referencia recortes que las propias compañías vincularon con la IA, pero no existe una definición única ni una transparencia completa sobre las razones detrás de cada reducción de personal, por lo que la relación causal puede quedar abierta a interpretación.

La Alliance for Secure AI, que opera Jobloss.ai, describió su estándar como deliberadamente moderado: busca captar reducciones justificadas por la IA sin incluir recortes claramente ajenos a ella. Ese otro rastreador registra despidos por empresa y fecha cuando cumplen criterios específicos, como afectar al menos a 100 puestos de una sola vez y estar acompañados por alguna referencia a la IA, la automatización o la productividad; el panel de CAIS, en cambio, pretende hacer visibles costos agregados sin señalar a una compañía o industria en particular.

El efecto se extiende a las economías locales

CAIS sostiene que la pérdida de ingresos laborales puede extenderse desde los hogares hacia negocios que dependen del gasto de sus trabajadores, incluidos supermercados, pequeños comercios y propietarios que reciben pagos de alquiler. La organización argumenta que, cuando una persona despedida reduce sus compras, cada negocio que atendía puede perder ingresos, y que el efecto acumulado de miles de recortes en distintas industrias podría pesar sobre una comunidad.

Por esa razón, el proyecto presenta el promedio por habitante como una manera de acercar al público una consecuencia que suele expresarse solo en número de puestos eliminados. El dato de USD $25 a nivel nacional no mide cuánto perdió cada familia ni permite concluir que todas las economías locales hayan sufrido el mismo impacto, pero traduce la suma salarial estimada a una escala más fácil de comparar.

La cifra tampoco ofrece por sí sola un balance completo de la adopción de IA. El panel no incorpora los puestos que la tecnología pueda crear, las ganancias de productividad, la recontratación de trabajadores ni otros efectos económicos secundarios, y CAIS señala que no hay consenso entre expertos sobre si la IA estimulará la economía o en qué medida sus beneficios podrían compensar el desplazamiento laboral.

El propio proyecto presenta sus datos como una herramienta informativa para trabajadores, comunidades y legisladores, no como una demostración definitiva de que cada recorte se deba a la automatización. Esa cautela resulta importante porque las decisiones de personal pueden responder a varios factores y porque una compañía puede mencionar la IA como justificación sin que los datos disponibles permitan medir con precisión cuánto influyó en el despido.

Los agentes remotos avanzan, pero capacidad no significa adopción

El panel incluye también una sección sobre tareas freelance remotas, basada en el Remote Labor Index (RLI), un referente que CAIS codesarrolló para probar agentes de IA en trabajos reales como desarrollo web y producción de video. Según los investigadores, cuando se lanzó el índice el mejor agente completaba con calidad profesional el 2,5% de los proyectos evaluados; ocho meses después, la proporción había subido al 15,8%.

CAIS estima que los agentes ya pueden automatizar por completo casi el 16% de las tareas remotas medidas por el RLI, y señala que esa proporción se duplica cada 3,7 meses. El resultado describe el desempeño en las pruebas y no el uso efectivo de esos sistemas en el mercado freelance.

La distinción es central: el RLI mide de qué son capaces los modelos, pero no determina cuántos proyectos están quitando activamente a trabajadores humanos. Por ello, el avance de las capacidades puede alimentar preocupaciones sobre el empleo, pero no permite concluir por sí solo que los freelancers hayan perdido contratos en la misma proporción que los agentes completan tareas de prueba.

CAIS relaciona la mejora de esos agentes con la tendencia de recortes atribuidos a la IA, aunque ambas mediciones responden a preguntas diferentes: una registra anuncios empresariales y la otra evalúa tareas laborales simuladas o reproducidas en pruebas. En algunos estados, entre ellos California, leyes recientes buscan que decisiones de despido y otras medidas disciplinarias no queden completamente automatizadas por sistemas de IA; la fuente señala que estas normas no impiden que las empresas opten por la tecnología en lugar de contratar personas.


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