La inteligencia artificial redujo el crecimiento mensual del empleo en Estados Unidos en aproximadamente 16.000 puestos de trabajo durante el último año y elevó la tasa de desempleo en 0,1 punto porcentual, según un informe de Goldman Sachs Research.

El relevamiento arrojó que el mismo fenómeno generó, en paralelo, unos 9.000 empleos adicionales por mes en los sectores donde la IA potencia en lugar de reemplazar. El documento combinó por primera vez un índice de riesgo de sustitución con uno de potencial de complementación para medir con precisión qué le ocurre al mercado laboral.

La economista y autora del estudio Elsie Peng, distinguió dos efectos opuestos. El primero es la sustitución directa: la tecnología toma tareas estructuradas y repetitivas que antes hacían personas. El segundo es la "aumentación": la IA automatiza algunas partes del trabajo, pero el resultado final todavía exige juicio, creatividad e interacción humana. De esa distinción depende si un empleo sobrevive, crece o desaparece.

El informe aclaró que el impacto negativo real es probablemente menor a lo que sugieren esas cifras. Los cálculos no incorporan la contratación masiva para construir centros de datos ni la demanda laboral adicional que generan las ganancias de productividad vinculadas a la IA. También omiten el efecto sobre los ingresos de los sectores que adoptan la tecnología.

El golpe no se distribuye de manera uniforme. Los más afectados son los trabajadores jóvenes y con menor experiencia, quienes concentran de manera desproporcionada las consecuencias negativas del ajuste.

Los trabajos más expuestos a la sustitución

Los empleos en mayor riesgo comparten una característica y es que sus tareas son estructuradas, repetitivas y no requieren presencia física constante ni interacción interpersonal compleja. Esas son las condiciones ideales para la automatización.

Goldman Sachs registró además que las empresas con mayor exposición a la sustitución ya muestran caídas en sus costos operativos y en la publicación de nuevas ofertas de trabajo. El ajuste no es una proyección: está en marcha.

Las ocupaciones donde la IA suma en lugar de restar

En el extremo opuesto están los roles donde la tecnología funciona como multiplicador. Médicos, abogados, ingenieros industriales y gerentes de construcción encabezan ese grupo. Lo que tienen en común es algo que ningún sistema puede replicar todavía: tomar decisiones complejas en entornos cambiantes, ejercer liderazgo y aplicar criterio profesional en situaciones no estructuradas.

El informe usa al diseñador de interiores para ilustrar el punto. Aunque enfrenta un nivel de exposición a la IA comparable al de un representante de atención al cliente, su trabajo exige presencia física frecuente en los espacios y resolución de problemas abiertos que la tecnología no puede automatizar del todo. Por eso, en su caso, la IA complementa al humano en lugar de desplazarlo.

Mayor riesgo de sustitución

Operadores telefónicos.Empleados de reclamos de seguros.Cobradores de deudas.Empleados de facturación.Teleoperadores de marketing.Empleados de liquidación de sueldos.Asistentes legales.Empleados de compras.Correctores de textos.Procesadores de documentos.

Mayor potencial de complementación

Administradores de educación.Gerentes de construcción.Ejecutivos principales.Médicos y cirujanos.Supervisores de primera línea.Abogados.Especialistas aeroportuarios.Gerentes de producción.Gerentes de operaciones.Ingenieros industriales.

"La potenciación por IA que hace a los trabajadores más productivos puede reducir el número de trabajadores necesarios para producir una cantidad fija. Pero al reducir el costo por unidad, también podría aumentar la demanda lo suficiente como para generar un aumento neto en su empleo." - Elsie Peng, Goldman Sachs Research.

Por qué más eficiencia puede significar más empleo

Goldman Sachs introduce un concepto del siglo XIX para entender la paradoja: el efecto Jevons. Cuando en la era industrial la mayor eficiencia en el uso del carbón no redujo su consumo, sino que lo disparó, el economista William Stanley Jevos documentó que una mejora técnica puede generar más demanda.

El razonamiento aplicado al mercado laboral es que la IA haga más eficiente a un médico no implica que se necesiten menos médicos. Si esa eficiencia baja los costos y amplía el acceso a los servicios, puede ocurrir exactamente lo contrario.