La paradoja de Jevons: la IA impulsa el empleo en centros de llamadas

La IA promete reemplazar a los trabajadores de atención al cliente, pero los datos citados sobre Filipinas e India cuentan una historia distinta: al reducir el costo de cada interacción, la tecnología podría estar ampliando el mercado y sosteniendo la demanda de agentes humanos.
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• Según el análisis citado en el borrador, el empleo en centros de llamadas de Filipinas casi se duplicó desde 2016 y llegó a unos 2 millones entre 2016 y 2025.
• Torsten Slok sostiene que la IA está activando la paradoja de Jevons: un servicio más barato puede generar más demanda, no menos.
• La productividad de los agentes aumentó 14% por hora en un estudio con más de 5.000 trabajadores, aunque persisten límites técnicos y humanos.

La inteligencia artificial agéntica se presenta como una herramienta capaz de atender clientes, resolver incidencias y reducir la necesidad de personal humano. Sin embargo, la evolución reciente de los centros de llamadas en Filipinas e India plantea una conclusión menos lineal: la automatización puede abaratar cada interacción sin eliminar necesariamente el trabajo que la sostiene. En Filipinas, el empleo del sector casi se duplicó hasta alcanzar unos 2 millones entre 2016 y 2025, según datos citados por el economista jefe de Apollo, Torsten Slok.

El contraste resulta especialmente relevante porque los servicios offshore figuran entre las actividades más expuestas a la automatización. Las empresas trasladaron durante décadas sus centros de atención y procesamiento a países con costos laborales más bajos, pero ahora incorporan sistemas de inteligencia artificial con la expectativa de sustituir agentes o hacerlos más eficientes. Aun así, las cifras de empleo y desempleo citadas por Slok no muestran una expulsión masiva de trabajadores en esos mercados.

La discusión cobró fuerza después de que Marc Benioff, CEO de Salesforce, afirmara en septiembre de 2025 que la compañía había recortado 4.000 puestos de atención al cliente. En aquella ocasión, Benioff resumió la decisión con una frase contundente: “Necesito menos cabezas”. El caso ilustra cómo algunas empresas sí están reduciendo personal mediante IA, aunque no demuestra por sí solo que toda la industria esté siguiendo el mismo camino.

El fenómeno obliga a separar dos preguntas que suelen confundirse: cuántas tareas puede automatizar una tecnología y cuántos puestos desaparecen en la economía real. Que una tarea tenga potencial de automatización no equivale a una reducción automática del empleo. La demanda total, la complejidad de los casos y el valor comercial de una atención humana también determinan el resultado.

Filipinas e India ofrecen una señal distinta

Filipinas desplazó a India como el mayor empleador de centros de llamadas hace aproximadamente 15 años, después de que la externalización comenzara a acelerarse a finales de los años noventa y principios de los 2000. El atractivo principal fue la reducción de costos, ya que los salarios en el extranjero suelen ser considerablemente inferiores a los de Estados Unidos. Según las cifras citadas en el análisis, un trabajador filipino puede ganar entre 15.000 y más de 120.000 pesos filipinos mensuales, equivalentes a unos USD $243 y USD $1.948.

En Estados Unidos, el salario mensual promedio de los trabajadores de centros de llamadas ronda los USD $2.866, según Indeed. Esa diferencia mantiene los servicios offshore como una alternativa económica para empresas que necesitan operar durante más horas, cubrir varios idiomas o atender mercados con estructuras de costos distintas. La IA puede reforzar esa ventaja al acelerar respuestas, traducir conversaciones y organizar información, sin que el resultado tenga que ser el cierre inmediato de todas las posiciones.

Slok señaló que el empleo en centros de llamadas filipinos aumentó cada año desde 2016 hasta 2025, mientras el sector se aproximaba a 2 millones de trabajadores. También indicó que, entre 2021 y julio de 2026, la tasa de desempleo de Filipinas cayó de 9% a cerca de 5%, mientras la de India descendió aproximadamente de 7% a 6%. Para el economista, si la IA estuviera desplazando a gran escala el trabajo de cuello blanco, esos mercados altamente dependientes de la externalización deberían mostrar primero esa presión. La cifra filipina más reciente localizada para junio de 2026 fue de 4,9%, según Trading Economics.

La fuente de este análisis es Fortune, que recogió las observaciones de Slok y las opiniones de investigadores laborales y tecnológicos. El argumento no significa que ningún agente haya perdido su empleo ni que la automatización carezca de efectos distributivos, sino que el indicador agregado todavía no confirma una sustitución generalizada. En ambos países, una menor tasa de desempleo puede coexistir con cambios en las funciones, nuevas exigencias de productividad y una reorganización interna de los equipos.

La paradoja de Jevons llega al mercado laboral

Slok describe esta situación como una versión contemporánea de la paradoja de Jevons, una observación formulada por el economista inglés William Stanley Jevons en 1865. La máquina de vapor de Watt hizo más eficiente el uso del carbón, pero esa mejora no redujo su consumo: al abaratar la energía, impulsó una utilización mucho mayor. Aplicada a la IA, la idea sugiere que una interacción más barata puede llevar a las empresas a ofrecer más atención, abrir nuevos canales y alcanzar clientes que antes no resultaban rentables.

El mecanismo es sencillo, aunque sus consecuencias laborales son difíciles de anticipar. Si un agente apoyado por IA puede resolver más casos en una hora, una compañía podría reducir personal en un equipo concreto, pero también podría ampliar horarios, atender más mercados o aceptar un volumen de solicitudes que antes rechazaba. Por eso, el costo por interacción no determina por sí solo la cantidad de interacciones ni el tamaño final de la fuerza laboral.

El mismo razonamiento aparece en profesiones que durante años fueron señaladas como candidatas a desaparecer. Geoffrey Hinton, uno de los investigadores más reconocidos del campo de la IA, dijo hace una década que la radiología podría dejar de necesitar humanos por su alto potencial de automatización. Christoph Herpfer, economista y profesor de administración de empresas en la Darden School of Business de la Universidad de Virginia, afirmó que el número de radiólogos en Estados Unidos aumentó 10% durante la última década y que el país enfrenta una escasez considerable de estos especialistas.

La experiencia de la radiología no prueba que la IA siempre cree más empleos, pero sí cuestiona las predicciones que confunden automatización de tareas con desaparición de profesiones completas. Una herramienta puede encargarse de una parte del trabajo y, al mismo tiempo, aumentar la cantidad de diagnósticos, revisiones o clientes que una organización está dispuesta a procesar. En ese escenario, la tecnología transforma el contenido del puesto y eleva la productividad, aunque no necesariamente elimina la ocupación.

Productividad, límites y valor humano

Un estudio de 2023 dirigido por Erik Brynjolfsson, director del Stanford Digital Economy Lab, encontró que una herramienta conversacional de IA elevó en promedio 14% la productividad por hora de más de 5.000 agentes de soporte al cliente. El resultado apunta a un uso complementario de la tecnología: el sistema puede sugerir respuestas, recuperar información y ayudar a los trabajadores menos experimentados a resolver casos con mayor rapidez. Si esa mejora reduce el costo del servicio, también puede estimular a las compañías a aumentar el volumen de atención.

Brynjolfsson había observado un efecto parecido en una investigación realizada una década antes sobre una función de IA capaz de traducir anuncios en eBay. Esa herramienta incrementó 17,5% las exportaciones internacionales, lo que sugiere que eliminar una barrera lingüística puede generar nuevas operaciones en lugar de limitarse a reemplazar una función existente. Emma Harrington, profesora de economía en la Universidad de Virginia, considera que la IA actual podría reproducir ese patrón al facilitar el intercambio de mano de obra y servicios entre países.

La expansión, sin embargo, tiene límites técnicos y humanos. Benjamin Shestakofsky, sociólogo y profesor de ciencias de la información en la Universidad de Cornell, advirtió que los sistemas de IA quizá todavía no estén suficientemente entrenados para manejar problemas complejos, ambiguos o emocionalmente delicados. Además, si las herramientas aumentan demasiado el volumen de casos asignados a cada agente, pueden producir una forma de agotamiento descrita como “fritura cerebral por IA”, porque la capacidad humana de procesar decisiones y conversaciones sigue siendo limitada.

También existe un componente de marca que no puede medirse únicamente con eficiencia operativa. En un entorno cada vez más automatizado, algunas empresas pueden decidir que hablar con una persona constituye una ventaja competitiva, especialmente cuando el cliente enfrenta un problema difícil o necesita sentirse reconocido. Shestakofsky sostuvo que, incluso si los modelos de lenguaje alcanzaran la capacidad de resolver asuntos complejos, ciertas compañías podrían ofrecer deliberadamente más interacciones humanas para que sus clientes no se sientan reducidos a un número en una hoja de cálculo.

Qué significa para el futuro del empleo

La evidencia disponible dibuja una transición más compleja que el relato de reemplazo inmediato. Algunas empresas, como Salesforce en el caso citado, han reducido puestos y esperan que la IA permita operar con menos personal, mientras otras pueden utilizar la misma tecnología para ampliar servicios y contratar agentes con nuevas habilidades. La diferencia dependerá del crecimiento de la demanda, del diseño de los sistemas y de la disposición de los clientes a aceptar respuestas completamente automatizadas.

Para los mercados laborales de Filipinas e India, la competencia futura no se limitará al costo salarial. Los trabajadores que combinen comunicación, conocimiento sectorial y capacidad para supervisar herramientas de IA podrían conservar un papel central, mientras las tareas repetitivas y fácilmente medibles enfrentarán mayor presión. La caída del desempleo citada por Slok no garantiza estabilidad permanente, pero sí indica que el auge de la IA todavía no ha producido allí el desplazamiento masivo que algunos pronósticos anticipaban.

La paradoja de Jevons tampoco elimina los riesgos de concentración empresarial, vigilancia laboral o deterioro de la calidad del empleo. Una compañía puede atender más clientes con menos agentes y, aun así, exigir ritmos de trabajo insostenibles, reducir salarios o trasladar a los humanos los casos más difíciles. Por eso, medir únicamente el número total de empleos puede ocultar cambios importantes en las condiciones laborales y en la distribución de los beneficios de la productividad.

El debate sobre la IA y el trabajo deberá seguir indicadores simultáneos: empleo, desempleo, salarios, horas trabajadas, productividad, volumen de interacciones y complejidad de las tareas. Hasta ahora, los centros de llamadas ofrecen una advertencia contra las conclusiones automáticas: una tecnología diseñada para sustituir trabajadores también puede hacer que el servicio sea tan barato que las empresas demanden mucho más. La pregunta decisiva no es solo cuántos puestos puede eliminar la IA, sino qué nuevas necesidades crea al cambiar el precio y el alcance de cada servicio.

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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