Las empresas de inteligencia artificial (IA) están haciendo afirmaciones grandilocuentes sobre la capacidad de sus herramientas para reemplazar el trabajo humano.
Algunos trabajos se automatizarán, otros se «mejorarán». Los directivos de las mayores empresas del mundo están destinando enormes sumas a estas herramientas, en parte conscientes de que podrían ahorrar dinero en personal.
«Lo plano es el nuevo crecimiento», se nos dice, en lo que respecta al tamaño de la plantilla de una empresa, mientras los inversores se preguntan si los puestos de trabajo deberían ser desempeñados por nuevos empleados o, en cambio, por ejércitos de «agentes de IA», trabajadores virtuales encargados de realizar funciones específicas, algunos de ellos relativamente cualificados.
Si tan solo fuera parcialmente cierto, tendría un impacto en todos nosotros, en todos los sectores y en las trayectorias profesionales individuales, y quizás ocurra antes de lo que pensamos.
Economistas galardonados con el Premio Nobel advirtieron recientemente que el mundo «debe actuar ahora» para garantizar que la IA conduzca a una mejora del nivel de vida y no a un desplazamiento masivo de puestos de trabajo, y el mes pasado las empresas londinenses advirtieron que estaban teniendo dificultades para encontrar las habilidades que necesitan a medida que la IA perturba el mercado laboral.
Aún es pronto, pero ya se aprecian algunos patrones notables en los datos.
Este gráfico es el referente del sector para saber cómo diversos modelos pueden realizar las tareas que antes realizaban los humanos, en este caso, utilizando y desarrollando software informático.
Esta medición demostró que hace tres años, los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) solo podían completar de forma fiable tareas que a los humanos les llevaban segundos o minutos. Ahora, cada vez son más capaces de completar tareas bastante complejas que les llevan alrededor de una hora.
Ahora, algunos expertos en derecho lingüístico pueden detectar problemas en un contrato de criptomonedas e incluso desarrollar y optimizar el modelo en sí, algo que a un ser humano le llevaría varias horas.
La última generación de modelos podría empezar a desarrollarse por completo en el próximo año. Esto se refiere únicamente a la programación de software, pero se observa un patrón similar, en una etapa anterior, en el análisis financiero, el trabajo legal inicial e incluso en algunos puestos de nivel básico en la industria creativa.
¿Qué implica esto para el empleo? Los análisis más exhaustivos provienen de Estados Unidos y utilizan datos de cuatro años sobre los resultados laborales por edad en diversas ocupaciones, tanto las más expuestas a la IA (incluidos desarrolladores de software y representantes de atención al cliente) como las menos expuestas (trabajadores sanitarios, cuidadores de niños y peluqueros).
Un análisis de datos sobre salarios y empleo realizado por la Universidad de Stanford revela una caída del 2,7 % en el empleo de jóvenes de entre 22 y 25 años desde que ChatGPT se generalizó, cifra que asciende al 12,8 % en los sectores más expuestos a la IA, como las finanzas, el software y las industrias creativas.
No todos los economistas están de acuerdo, argumentando que otros factores, como el aumento de los tipos de interés, pueden explicar este fenómeno.
Las ofertas de empleo online también se han visto afectadas desde el lanzamiento de ChatGPT y otros másteres en Derecho (LLM).
Existen muchos otros factores a tener en cuenta, desde los tipos de interés hasta los impuestos; sin embargo, hay algo destacable en el reciente análisis de la OCDE sobre la diferencia en la publicación de ofertas de empleo entre su medida ligeramente diferente de sectores altamente expuestos (por ejemplo, telemarketing y servicios jurídicos) y sectores menos expuestos (construcción, limpieza y preparación de alimentos).
El Reino Unido se vio notablemente afectado por esta medida en un momento en que las tasas se mantenían estables o incluso se reducían. Además, es anterior al aumento de las cotizaciones a la Seguridad Social del año pasado. En la mayoría de los indicadores internacionales, la concentración del sector servicios en el Reino Unido lo expone a posibles pérdidas de empleo relacionadas con la inteligencia artificial.
El uso de la IA se mide en «tokens», que son pequeños fragmentos de texto que los sistemas de IA utilizan para comprender, analizar y generar lenguaje. En promedio, un token equivale aproximadamente a tres cuartas partes de una palabra en inglés.
Se han producido aumentos asombrosos en el uso de la IA en 2026, y el aumento en el uso de tokens ha compensado con creces la disminución del «coste por token».
Las principales empresas del mundo que utilizan IA han implementado «tablas de clasificación con fichas» para intentar que sus empleados obtengan el mayor aumento de productividad posible a partir de los modelos más avanzados.
En los últimos meses se han utilizado billones, e incluso miles de billones, de tokens (cuatrillones) principalmente para el uso de agentes, es decir, agentes que realizan tareas automáticamente. El problema radica en los elevados costes acumulados, hasta el punto de que muchas empresas han comenzado a racionar el uso de estos modelos.
Esto es importante. Podría demostrar que existen límites a la cantidad de trabajo que se puede automatizar. Los trabajadores virtuales podrían resultar más caros que los humanos. Depende de la tarea.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que muchas empresas, incluidas las occidentales, están recurriendo a formas de IA mucho más baratas, derivadas de modelos chinos que se ofrecen gratuitamente en el mercado.
Por lo tanto, existe mucha incertidumbre al respecto, pero están surgiendo algunas tendencias claras.