Un informe de Anthropic que ha causado sensación, junto con otras investigaciones relevantes, apunta a que la IA no impacta tanto en grandes olas de despidos como en la contracción del empleo de entrada al mercado laboral y en una demanda creciente de los perfiles sénior.
Hace ya tiempo que el principal debate sobre inteligencia artificial y empleo suele comenzar con la pregunta demasiado simple de cuántos puestos de trabajo destruirá la IA. Tal vez ha llegado la hora de que nos planteemos otras cuestiones, y en vez de preocuparnos por cuántos empleos desaparecerán habrá que investigar acerca de las trayectorias profesionales que dejan de abrirse.
Hace dos semanas causó revuelo un artículo de Citrini Research que describía un escenario hipotético para explicar cómo podría formarse una crisis si la IA convierte la inteligencia en algo abundante y baratísimo. La investigación, que planteaba la sustitución masiva de los trabajos de cuello blanco, inquietó a los mercados globales, que la vincularon con las ventas de acciones en sectores expuestos a la automatización.
La semana pasada otro informe, esta vez de Anthropic, la start up de IA fundada por Dario Amodei, fue muy comentado y analizado por expertos en inteligencia artificial y empleo de todo el mundo. Esta investigación propone una nueva manera de medir el riesgo laboral de la inteligencia artificial, y en lugar de limitarse a preguntar qué tareas podría desarrollar en teoría un gran modelo de lenguaje, identifica qué tareas aparecen ya en el uso real de Claude -el asistente de conversación de IA de Anthropic- en contextos laborales y con qué grado de automatización.
La compañía de Amodei bautiza esa métrica como exposición observada (observed exposure) y remite a una idea central: "No basta con medir la capacidad técnica; hay que observar la adopción efectiva".
La investigación sostiene que la inteligencia artificial está todavía lejos de su frontera teórica de uso en el trabajo. En computación y matemáticas, por ejemplo, la literatura previa sobre capacidad teórica sugería que los LLM podrían penetrar en el 94% de las tareas, pero la cobertura observada en el uso profesional real se sitúa en torno al 33%. Es decir, la tecnología puede hacer más de lo que de momento está transformando en procesos laborales efectivos.
El informe de Anthropic aboga por evitar dos errores: creer que si la inteligencia artificial puede hacer algo, el empleo desaparecerá enseguida; y creer que, como aún no sube el paro, no hay peligro. Su impacto laboral puede llegar poco a poco, de forma desigual, empezando por tareas concretas y empleos junior.
Anthropic detecta un mapa claro de exposición. Al ordenar las ocupaciones según esta métrica de exposición observada, el informe identifica un núcleo de profesiones en el que la presencia actual de inteligencia artificial parece mucho más intensa. En primer lugar están los programadores informáticos, con una cobertura observada del 74,5%. Les siguen los representantes de atención al cliente (70,1%), grabadores de datos (67,1%), especialistas en registros médicos (66,7%) y analistas de investigación de mercados y especialistas en márketing (64,8%). También figuran los comerciales mayoristas y manufactureros, los analistas financieros y de inversión, los analistas y probadores de calidad de software, los analistas de seguridad de la información y los especialistas en soporte informático.
En el extremo opuesto, el informe indica que el 30% de los trabajadores pertenece a ocupaciones con cobertura cero bajo esta métrica, porque sus tareas aparecen muy poco en los datos como para superar el umbral mínimo. Entre los ejemplos citados están los cocineros, mecánicos de motocicletas, socorristas, camareros, friegaplatos o asistentes de probadores.
El patrón es coherente con la intuición: trabajos manuales, presenciales, de interacción física o con baja digitalización del flujo de tareas quedan todavía al margen de la zona de impacto directo de los grandes modelos de lenguaje (LLM).
Más que una automatización homogénea o transversal, se trata de una penetración inicial muy sesgada hacia profesiones de cuello blanco dedicadas a tareas textuales y a trabajo cognitivo que se puede estandarizar.
Sustituir... o no
Nick Van Dam, director del IE Center for Corporate Learning and Talent Management y profesor de IE University, recuerda a EXPANSIÓN que "el consenso general es que las organizaciones avanzarán en la automatización de las tareas laborales que las máquinas puedan realizar mejor. Eso es un hecho, y ocurrirá realmente".
Van Dam añade que "en un extremo se podría argumentar que hay funciones que serán sustituidas por completo por las máquinas. En el caso de los traductores, entre el 85% y el 90% de lo que hacen puede realizarlo una máquina, pero todavía se necesita un 15% para revisar realmente cómo fue la traducción". Añade que hay funciones en el trabajo de un hospital con pacientes que no pueden ser sustituidas. Si sirves cafés, también... un robot podría hacerlo potencialmente, pero como humanos disfrutamos de la interacción con una persona real. Así que eso se mantendrá. Y en el medio están las funciones en las que se pueden automatizar varias tareas. Se pueden hacer de forma más eficaz. Y eso ocurrirá".
Nick Van Dam recuerda el caso de IKEA, que tenía más de 8.000 personas en centros de llamadas "y aprendieron que un bot de IA puede hacer ese trabajo. Así que IKEA entrenó al modelo de IA para realizar básicamente las tareas de servicio al cliente, pero tomó la decisión de no despedir a las 8.000 personas, y volvió a entrenar a aquellos que estuvieron dispuestos a hacerlo para ser desplegados por las tiendas y convertirse en asesores de interiores". Es un cambio de funciones. Se elimina un grupo de funciones, pero la organización toma la decisión de volver a capacitar a las personas, de mejorar sus habilidades para una función diferente. Van Dam cree que "se trata de una función más humana en la organización".
El director del IE Center for Corporate Learning and Talent Management cree que la IA tendrá efectivamente un impacto en el empleo, y ese impacto lo describe como una desaparición de puestos de trabajo: "En la mayoría de los empleos, la gente tendrá que mejorar sus habilidades y reciclarse. La gente tiene que aprender sobre IA y hay que potenciar las habilidades de liderazgo humano como parte de la función. Y, por supuesto, también hay funciones que no se verán afectadas por la IA porque la IA no puede hacerlo. Ese es el equilibrio".
Van Dam defiende la necesidad de redoblar nuestra apuesta por cada profesión: "Hay que entenderla realmente. Si uno es informático, necesita entender la informática; si está en el mundo financiero, necesita entender las finanzas... Tenemos que redoblar nuestra apuesta por lo que nos hará diferentes y únicos como humanos".
El director del IE Center for Corporate Learning and Talent Management insiste en que "algunas organizaciones dicen que, a corto plazo, veremos más bien una transición en la que más personas perderán sus funciones que las nuevas funciones que se crearán, pero a más largo plazo se crearán nuevas funciones. En la década de 1960 un artículo en The New York Times hablaba sobre el hecho de que las computadoras automatizarían las tareas rutinarias, procesarían las tareas y un número masivo de personas perdería sus empleos. Cuando llegó internet fue la misma historia, y había quien decía que la gente perdería masivamente sus empleos, que 40 millones de empleos desaparecerían sólo en Estados Unidos. Y eso no ocurrió. Los trabajos cambiaron, algunos puestos han desaparecido, y ya no tenemos los operadores de telecomunicaciones que había en la década de 1960... Así que algunos trabajos desaparecerán, se crearán nuevos empleos, pero el punto clave es que cada profesional necesita mejorar sus habilidades, entender la inteligencia artificial y ver lo que puede hacer esta nueva tecnología".
Evidencia sugestiva
El informe de Anthropic concluye que no se ve un aumento sistemático del desempleo entre los trabajadores altamente expuestos desde finales de 2022. Pero sí halla una "evidencia sugestiva" de que la contratación de trabajadores jóvenes se ha ralentizado en las ocupaciones más expuestas. Esto encaja de forma casi milimétrica con la tesis que desde hace meses venían sugiriendo algunos observadores del mercado laboral: la inteligencia artificial no empieza necesariamente vaciando plantillas; puede empezar cerrando el embudo de entrada.
Y aquí Maxim Massenkoff y Peter McCrory, autores de la investigación de Anthropic, no están solos, porque hay un dato que conecta con fuerza con otras investigaciones recientes: el primer ajuste no estaría produciéndose vía despidos, sino vía acceso.
Un informe de la Universidad de Stanford también concluye que la inteligencia artificial ya estaba afectando al empleo de entrada, especialmente en disciplinas con alta exposición como ingeniería de software (uno de los perfiles más demandados desde la pandemia) y servicio al cliente, y eso obligaba a rediseñar el trabajo junior, porque se acababa el modelo del empleado joven que entra haciendo recados, soporte y tareas rutinarias.
En esa investigación de Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen se recuerda que "los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a la inteligencia artificial sufrieron un descenso relativo del 16% en empleo, controlando shocks a nivel de empresa, mientras que el empleo de los profesionales experimentados permaneció estable".
El informe de Stanford precisa que el ajuste aparece más vía empleo que vía compensación, y se concentra en ocupaciones en las que la Inteligencia artificial automatiza tareas en lugar de complementarlas.
Además, el estudio detecta caídas sustanciales en el empleo de los profesionales jóvenes en ocupaciones muy expuestas, como desarrolladores de software y representantes del servicio al cliente, mientras que en ocupaciones menos expuestas las trayectorias permanecen estables o siguen creciendo.
Otro estudio de la Universidad de Harvard destaca que "las empresas más avanzadas en inteligencia artificial siguen contratando perfiles sénior, pero reducen de forma acusada la contratación de nivel de entrada". La investigación añade una predicción: bajo la presión empresarial por productividad, los gobiernos podrían acabar empujando medidas para proteger la contratación júnior.
La investigación de la Universidad de Harvard analiza una base de 62 millones de trabajadores en 285.000 empresas de Estados Unidos entre 2015 y 2025.
Para saber qué compañías estaban incorporando inteligencia artificial generativa, los autores buscaron en sus ofertas de empleo referencias a puestos como GenAI integrator. Es decir, usan esas vacantes como una pista de que la empresa ya estaba implantando inteligencia artificial de forma real.
No hay oleada de despidos
La conclusión principal es que, cuando una empresa adopta esta tecnología, reduce sobre todo el empleo de perfiles júnior, mientras que los puestos sénior apenas cambian. Además, ese efecto se ve con más claridad en trabajos en los que la inteligencia artificial puede hacer más tareas. Lo importante es que no parece deberse a una ola de despidos, sino a que esas empresas contratan menos gente joven o de entrada que antes.
Si se combinan los tres informes (Anthropic, Stanford y Harvard), e incluso se suman las ideas expresadas por el director del IE Center for Corporate Learning and Talent Management, todo eso dibuja un patrón coherente: Anthropic mira la exposición observada y advierte poco impacto en el desempleo, pero sí señales incipientes en contratación joven.
Desde Stanford, Brynjolfsson, Chandar y Chen observan directamente el empleo y encuentran deterioro en trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas, especialmente cuando la inteligencia artificial se automatiza, mientras que en Harvard observan la adopción empresarial y detectan un cambio sesgado a favor de la seniority: menos entrada y continuidad en la demanda de perfiles con experiencia. No es la misma metodología, pero sí una misma dirección analítica.
Transformación silenciosa
Eso obliga a corregir una parte del relato dominante. El daño inicial de la inteligencia artificial generativa puede no parecerse a una crisis clásica de empleo. Puede aparecer primero como una transformación silenciosa del primer peldaño de la carrera profesional. Durante décadas, muchas empresas incorporaron talento joven para ejecutar tareas repetitivas, documentales o de apoyo mientras esos trabajadores aprendían el oficio.
Esa capa de trabajo funcionaba a la vez como producción y como formación. Si la inteligencia artificial absorbe una parte creciente de esas tareas, el incentivo para contratar perfiles júnior se reduce, mientras aumenta el valor relativo del sénior que supervisa, decide, corrige y contextualiza.
La consecuencia puede ser profunda. Un mercado laboral no se erosiona sólo cuando destruye puestos; también cuando deja de crear trayectorias. Si la base de la pirámide profesional se estrecha, el problema no afecta únicamente a la cohorte que busca su primer empleo. También amenaza la producción futura de talento experimentado. Menos júniors hoy pueden traducirse en menos mandos intermedios y menos expertos mañana.
La pregunta ya no es sólo cuántos empleos destruirá la inteligencia artificial, sino a quién le cerrará antes la puerta. Y la evidencia más sólida disponible empieza a sugerir una respuesta: no será a los trabajadores más asentados, sino a quienes todavía necesitan una primera oportunidad.
La IA generativa todavía no ha llenado las estadísticas de paro con una nueva generación de despedidos. Su efecto, por ahora, parece más silencioso y más difícil de detectar: menos vacantes júnior, más exigencia de experiencia desde el primer día, más valor para quien ya está dentro.
Si esa tendencia se consolida, el problema no será sólo tecnológico ni empresarial. Será también generacional. Una economía puede seguir creando empleo y, al mismo tiempo, dejar de abrir puertas.
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