Inteligencia artificial generativa y empleo: qué dicen los datos reales tres años después de ChatGPT
El FMI estima que el 30% de los empleos en economías avanzadas contienen tareas automatizables mediante IA generativa. Pero los datos disponibles tres años después de la irrupción masiva de esta tecnología muestran un panorama mucho más matizado que las predicciones apocalípticas iniciales.
Cuando ChatGPT se popularizó de forma masiva hace ya varios años, las predicciones sobre su impacto en el mercado laboral oscilaron entre el entusiasmo desmedido y el catastrofismo más absoluto, con estimaciones que llegaban a anticipar la destrucción de decenas de millones de empleos en un plazo de tiempo muy reducido. Transcurridos ya varios años desde aquel momento, los datos disponibles permiten hacer un balance considerablemente más matizado y, en muchos aspectos, alejado tanto del optimismo como del pesimismo extremo que dominaron el debate público inicial sobre esta tecnología.
Según las estimaciones del Fondo Monetario Internacional, el 30% de los empleos en las economías avanzadas contiene tareas que resultan significativamente automatizables mediante inteligencia artificial generativa, una cifra considerable que, sin embargo, no debe interpretarse de forma directa como un 30% de destrucción de empleo, ya que la mayoría de puestos de trabajo combinan tareas automatizables con otras que requieren juicio humano, interacción social, creatividad o responsabilidad que la tecnología actual todavía no puede replicar de forma satisfactoria.
El efecto dominante: transformación de tareas, no eliminación de empleos
La evidencia acumulada durante estos años sugiere que el efecto predominante de la inteligencia artificial generativa sobre el mercado laboral no ha sido la eliminación masiva de puestos de trabajo completos, sino más bien una transformación gradual de las tareas concretas que realizan los trabajadores dentro de sus puestos ya existentes. Roles como atención al cliente, programación, redacción de contenidos y análisis de datos muestran incrementos de productividad modestos pero consistentes cuando la inteligencia artificial se utiliza como herramienta de apoyo al trabajador humano, en lugar de como sustituto completo de su función.
El incremento medio de productividad observado en tareas de naturaleza cognitiva que incorporan el uso de inteligencia artificial generativa se sitúa en torno al 14%, una cifra nada desdeñable que, curiosamente, beneficia en mayor medida a los trabajadores con menos experiencia que a los más veteranos, generando lo que numerosos investigadores han denominado un «efecto nivelador»: la inteligencia artificial parece compensar, al menos parcialmente, la falta de experiencia acumulada de los trabajadores más jóvenes o recién incorporados, ayudándoles a alcanzar niveles de productividad más cercanos a los de sus compañeros con mayor trayectoria profesional de lo que habría sido posible sin esta tecnología de apoyo.
Los sectores donde el impacto ha sido más tangible
No todos los sectores han experimentado el impacto de la inteligencia artificial generativa con la misma intensidad. La atención al cliente y el soporte técnico se han transformado de forma notable, con numerosas empresas reduciendo su plantilla de primera línea conforme los sistemas automatizados de atención al cliente basados en inteligencia artificial generativa han ido asumiendo un volumen creciente de consultas rutinarias que anteriormente requerían la intervención de un agente humano, reservando la intervención humana para los casos más complejos o sensibles que la tecnología todavía no gestiona de forma satisfactoria. Este patrón se repite, con matices, en el soporte técnico especializado, donde la inteligencia artificial generativa gestiona de forma cada vez más eficaz las consultas de primer nivel, dejando a los técnicos humanos concentrados en incidencias de mayor complejidad que requieren un diagnóstico más elaborado.
La traducción profesional, la creación de contenidos básicos y determinados procesos administrativos también muestran una demanda reducida en comparación con los años previos a la popularización de esta tecnología, ya que tareas que antes requerían la contratación de un profesional especializado o de un empleado administrativo dedicado pueden ahora resolverse, al menos en su versión más básica, mediante herramientas de inteligencia artificial generativa con una supervisión humana mínima. Sin embargo, la mayoría de empresas encuestadas reporta más bien una redistribución de tareas o una ralentización en la contratación de nuevo personal, en lugar de despidos directos y masivos de la plantilla ya existente.
De hecho, solo el 12% de las empresas encuestadas reconoce haber reducido directamente su plantilla como consecuencia específica de la implementación de inteligencia artificial generativa, una cifra que, aunque no desdeñable, está muy lejos de la destrucción masiva de empleo que anticipaban las predicciones más alarmistas formuladas en el momento de la irrupción inicial de esta tecnología.
Nuevas categorías de empleo que no existían hace unos años
Frente al relato centrado exclusivamente en la destrucción de empleo, los datos también muestran la aparición de categorías laborales completamente nuevas que apenas existían antes de la generalización de la inteligencia artificial generativa. Perfiles como ingeniero de prompts, especialista en ética de la inteligencia artificial, entrenador de modelos de lenguaje y auditor de algoritmos se han consolidado como categorías profesionales reconocidas, generando de forma agregada 2,3 millones de empleos netos en el sector de la inteligencia artificial desde 2023, una cifra que compensa, al menos parcialmente y de forma agregada a nivel macroeconómico, la destrucción de empleo que sí se ha producido en determinadas funciones más expuestas a la automatización.
Estas nuevas categorías profesionales comparten una característica común: requieren una combinación de conocimientos técnicos sobre el funcionamiento de los propios sistemas de inteligencia artificial junto con habilidades de juicio, comunicación o supervisión que la propia tecnología todavía no puede replicar de forma autónoma, lo que sugiere que el mercado laboral está generando, de forma orgánica, una nueva capa de empleos especializados precisamente en la tarea de supervisar, entrenar y auditar los sistemas de inteligencia artificial que a su vez están transformando otras partes de la economía.
El paralelismo histórico con la irrupción del ordenador personal
Un experto del sector describía recientemente esta situación señalando que el relato de una inteligencia artificial que destruye masivamente el empleo todavía no se ha materializado, y que lo que realmente se está observando es una recomposición de las tareas dentro de los puestos de trabajo ya existentes, un fenómeno similar al que ocurrió con la introducción del ordenador personal en las décadas de 1980 y 1990. En aquel momento, numerosas voces anticiparon también una destrucción masiva de empleo administrativo, y aunque ciertamente determinadas funciones desaparecieron o se transformaron radicalmente, el resultado neto a largo plazo fue una reconfiguración del mercado laboral hacia nuevas categorías profesionales relacionadas con la propia tecnología informática, en lugar de un colapso generalizado del empleo total disponible en la economía.
Este paralelismo histórico ofrece un marco útil, aunque no necesariamente concluyente, para interpretar la transformación actual: las tecnologías de propósito general que automatizan tareas cognitivas o administrativas tienden a generar periodos de disrupción sectorial concentrada, acompañados simultáneamente de la creación de nuevas categorías de empleo relacionadas con la propia tecnología, un proceso que rara vez resulta indoloro para los trabajadores directamente desplazados de sus funciones originales, pero que tampoco suele traducirse en la catástrofe de empleo generalizada que las predicciones más alarmistas anticipan en las fases iniciales de adopción de cualquier tecnología verdaderamente transformadora.
Las cuestiones pendientes de resolver
Pese a este balance relativamente moderado tres años después de la irrupción masiva de la inteligencia artificial generativa, numerosas cuestiones de fondo permanecen abiertas y sin resolver de forma definitiva. Entre ellas destaca la duda sobre si el ritmo de creación de nuevos empleos relacionados con la inteligencia artificial será capaz de mantenerse al mismo nivel conforme la tecnología continúe madurando y su implementación se generalice todavía más allá de las empresas pioneras que ya la han adoptado, o si, por el contrario, el proceso de automatización se acelerará en los próximos años a un ritmo que la creación de nuevas categorías profesionales no sea capaz de compensar de forma equivalente. Otra incógnita relevante es si los modelos de inteligencia artificial generativa de próxima generación, con capacidades sensiblemente superiores a las actuales, mantendrán el mismo patrón de complementariedad con el trabajo humano observado hasta ahora, o si en algún momento cruzarán un umbral de capacidad que altere de forma más disruptiva la naturaleza de esta relación entre tecnología y empleo.
El papel de la formación y la recualificación profesional
Ante esta transformación gradual pero persistente del mercado laboral, la formación continua y la recualificación profesional se han convertido en un factor cada vez más determinante para la empleabilidad a largo plazo de cualquier trabajador, con independencia del sector en el que desarrolle su actividad. Numerosas empresas han comenzado a invertir de forma más decidida en programas internos de formación destinados a que sus empleados aprendan a utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa como complemento de su trabajo habitual, en lugar de limitarse a esperar que la tecnología sustituya directamente determinadas funciones sin ofrecer una vía de adaptación a los trabajadores actualmente desempeñando esas tareas.
Esta inversión en formación no está exenta de desigualdades relevantes: las grandes empresas con mayores recursos disponibles suelen ofrecer programas de recualificación considerablemente más completos que las pequeñas y medianas empresas, que a menudo carecen del presupuesto o de la capacidad organizativa necesaria para desarrollar este tipo de iniciativas de forma interna, lo que podría generar, con el tiempo, una brecha creciente entre trabajadores de grandes corporaciones bien preparados para la transición tecnológica y trabajadores de empresas más pequeñas con un acceso considerablemente más limitado a este tipo de formación especializada.
Las diferencias entre sectores y países
El impacto de la inteligencia artificial generativa sobre el empleo tampoco se distribuye de forma homogénea entre distintos países y niveles de desarrollo económico. Las economías avanzadas, con una proporción mayor de empleos en el sector servicios y en ocupaciones de naturaleza cognitiva, muestran una exposición considerablemente mayor a esta transformación tecnológica que las economías en desarrollo, cuya estructura económica todavía concentra una proporción más elevada de empleos en sectores como la agricultura o la manufactura básica, actividades que resultan, por el momento, bastante menos susceptibles de automatización mediante inteligencia artificial generativa que las tareas puramente cognitivas o administrativas.
Esta divergencia en la exposición a la automatización podría, con el tiempo, alterar de forma significativa la ventaja comparativa relativa entre distintos países en la economía global, favoreciendo potencialmente a aquellas economías en desarrollo cuya estructura productiva actual resulta menos vulnerable a esta transformación concreta, aunque estas mismas economías podrían, a su vez, enfrentar una desventaja considerable si su transición futura hacia sectores de mayor valor añadido coincide con un mundo en el que la inteligencia artificial generativa ya ha ocupado buena parte de las funciones cognitivas y administrativas que tradicionalmente servían como puerta de entrada al empleo cualificado en las economías más desarrolladas.
Preguntas frecuentes
¿Ha destruido la inteligencia artificial generativa millones de empleos como se predijo?
No de forma masiva. Solo el 12% de las empresas encuestadas reconoce haber reducido directamente su plantilla por esta causa; el efecto predominante ha sido la transformación de tareas dentro de puestos existentes.
¿Qué sectores han sido más afectados por la automatización mediante IA generativa?
La atención al cliente y el soporte técnico, la traducción profesional, la creación de contenidos básicos y determinados procesos administrativos muestran la demanda más reducida.
¿Qué nuevos empleos ha generado la inteligencia artificial generativa?
Perfiles como ingeniero de prompts, especialista en ética de IA, entrenador de modelos de lenguaje y auditor de algoritmos, que han generado 2,3 millones de empleos netos desde 2023.
¿Quién se beneficia más del aumento de productividad que ofrece la IA generativa?
Los trabajadores con menos experiencia parecen beneficiarse proporcionalmente más, ya que la tecnología compensa parcialmente su falta de trayectoria acumulada, en lo que se conoce como un «efecto nivelador».
¿Cómo puedo protegerme como trabajador ante esta transformación?
Invertir en formación continua y aprender a utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa como complemento del propio trabajo, en lugar de ignorarlas, suele ser la estrategia que recomiendan la mayoría de especialistas en empleabilidad ante este tipo de transformaciones tecnológicas.