Para 2026, la inteligencia artificial (IA) pisará fuerte en el mundo laboral, con reemplazos a gran escala en profesiones rutinarias y una adopción masiva en empresas. Sin embargo, las proyecciones siguen divididas: mientras algunos analistas ven un cambio inminente, otros piden parar la pelota y poner al humano en el centro.

De acuerdo con el Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés), la adopción de IA por parte de empresas pasó del 55% en 2022 a 88% en las últimas mediciones. De cara al 2030, las grandes tendencias globales podrían crear unos 170 millones de empleos y desplazar cerca de 92 millones. 

Si esto es positivo o negativo, todavía no hay acuerdo. Mientras que algunos gurús e institutos proyectan crecimientos de dos dígitos de la IA y millones de personas sin empleo, otros ven un crecimiento gradual y positivo, con redistribución del valor e impacto moderado en las clases media-altas.

La IA, mientras da vuelta el mundo laboral, suma partidarios y detractores.

IA: ¿Industria del Adiós?

Geoffrey Hinton, reconocido como el "padrino de la inteligencia artificial", advirtió en una entrevista con Financial Times que el desarrollo de esta tecnología podría generar "una enorme subida de beneficios y un empobrecimiento de la mayoría".

En línea con esto, pero sin tanto dramatismo, están instituciones y expertos que apuntan a un gran reemplazo. En noviembre, el Instituto de Investigación sobre el Empleo (IAB) de Alemania proyectó que solo en ese país hay 1,6 millones de empleos que podrían verse transformados o desaparecer por efecto de la IA de acá a 2040.

Goldman Sachs estima que hasta 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo podrían estar expuestos a la automatización impulsada por la IA, incluyendo puestos administrativos como analistas, escritores, contadores, asistentes legales y desarrolladores de software. 

A diferencia de las transiciones industriales anteriores que se desarrollaron durante décadas, la adopción de la IA se está produciendo en cuestión de años, y supera a los sistemas educativos, las políticas laborales y las protecciones sociales.

"Está claro que muchos empleos van a desaparecer: no está claro que se vayan a crear muchos empleos para reemplazarlos", opinó Hinton de esto en una conferencia el mes pasado.

En este escenario, la IA es más una Industria del Adiós al empleo y será motivo de grandes preocupaciones de cara al futuro.

IA: Infraestructura de Apoyo

En la vereda de enfrente está, por ejemplo, un informe del holding financiero suizo Lombard Odier que proyecta que el impacto de esta tecnología sobre el desempleo será "acotado y gradual". Plantea tres razones al respecto:

1. Realismo no es comprensión. Aunque la IA ya genera textos, imágenes y videos muy realistas, eso no implica que entienda el mundo. Para lograr un impacto económico masivo, todavía falta que los sistemas comprendan y razonen de verdad, no solo que imiten.
2. Falta un "agente" con modelo del mundo. Los avances más profundos dependerán de crear una IA capaz de anticipar consecuencias y planificar acciones, entrenada con múltiples señales (video, audio, entorno). Hoy, el lenguaje funciona más como interfaz que como motor de inteligencia.
3. El impacto depende de llegar (o no) a la AGI. Si la Inteligencia Artificial General se alcanza pronto, el impacto podría ser mayor al estimado. Pero si los modelos actuales no son el camino correcto y se necesita otro enfoque, los beneficios económicos más fuertes de la IA se van a demorar.

McKinsey estima que la IA podría aportar hasta 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial, históricamente un motor de creación de empleo y crecimiento salarial. El verdadero riesgo, argumentan los de esta vereda, no es la IA en sí, sino la inercia institucional.

A esto se suma LinkedIn, la reconocida plataforma de empleos. La CMO de la empresa, Jessica Jensen, dijo en diálogo con Campaign que se viene la "era de nuevos empleos". "Estamos viendo surgir muchas nuevas descripciones y tipos de puestos de trabajo", destacó.

Datos del "Informe del Mercado Laboral 2025: Construyendo un Futuro del Trabajo que Funciona", de LinkedIn, muestran que se crearon 1,3 millones de nuevos puestos de trabajo relacionados con la IA, incluyendo ingenieros de IA y anotadores de datos, y 600.000 nuevos empleos en centros de datos. 

"Mucha cobertura mediática dice que la IA está destruyendo empleos, pero nosotros no lo vemos", resumió Jensen.

Cuatro futuros posibles

Frente a esta incertidumbre, el WEF hizo un ejercicio de escenarios, no de predicciones. Combina dos variables -la velocidad del avance tecnológico (exponencial o incremental) y el grado de preparación de la fuerza laboral (generalizada o limitada)- para mapear futuros posibles hacia 2030. 

Estas son las posibilidades:

• Progreso superacelerado (avance exponencial + preparación generalizada)En este escenario, la IA se integra rápidamente en procesos y productos, con mayor autonomía y uso de agentes inteligentes, pero el sistema de talento logra acompañar el cambio. La formación continua y la movilidad interna amortiguan el impacto del desplazamiento, aunque desaparecen ocupaciones ligadas a tareas rutinarias y parte del trabajo profesional estandarizable. A cambio, emergen nuevos roles enfocados en supervisión, diseño y coordinación de sistemas, como los "orquestadores" de IA, que articulan el trabajo entre humanos y máquinas.

• Era del desplazamiento (avance exponencial + preparación limitada)Aquí la tecnología avanza más rápido que la capacidad de adaptación del mercado laboral. La automatización se acelera como respuesta a la presión por costos y a la escasez de talento, generando un fuerte desplazamiento de trabajadores. Aunque la productividad y los márgenes pueden mejorar, el informe advierte sobre efectos colaterales: aumento del desempleo, mayor desigualdad, caída de salarios relativos y concentración de poder en grandes plataformas que controlan datos e infraestructura.

• Economía co-pilot (avance incremental + preparación generalizada)En este futuro, la IA progresa de forma gradual y se adopta principalmente como herramienta de apoyo. Predominan los sistemas tipo co-pilot que asisten a las personas, sin reemplazarlas masivamente. El trabajo se rediseña por tareas: se ahorra tiempo en funciones repetitivas y se lo reasigna a actividades que requieren criterio, interacción humana y resolución de problemas complejos. La clave es el talento híbrido, con alfabetización en IA aplicada a roles funcionales, más que la especialización técnica extrema.

• Progreso estancado (avance incremental + preparación limitada)

En el último escenario, la IA mejora, pero su impacto es desigual y acotado. La falta de capacidades organizacionales y de formación limita la adopción y concentra beneficios en pocas empresas y regiones. Se automatizan tareas simples, mientras que los trabajos no automatizables se encarecen, profundizando brechas productivas y salariales. El informe subraya que el principal freno no es la tecnología, sino la ausencia de rediseño del trabajo, gobernanza de datos y estrategias de capacitación sostenidas.

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