La IA no decidirá por sí sola quién gana y quién pierde

La IA generativa y los agentes de IA han ampliado enormemente el número de ocupaciones expuestas a la transformación por la introducción de nuevas tecnologías. Sin embargo, exposición no equivale necesariamente a sustitución. En algunos casos, la IA reemplazará tareas realizadas por trabajadores; en otros, los complementará y aumentará su productividad. La cuestión decisiva es qué combinación acaba predominando y cómo se distribuyen los beneficios del incremento de productividad que se genere.

Los primeros estudios empíricos encuentran aumentos de productividad después de que las empresas adoptan sistemas de IA. En el desarrollo de software, por ejemplo, se reducen los tiempos necesarios para completar algunas tareas. En otros ámbitos, la IA permite producir un primer borrador, detectar errores o procesar información con mayor rapidez.

Sin embargo, más productividad no implica automáticamente más empleo. Los datos recientes apuntan a una dinámica dual. En empresas estadounidenses y británicas más expuestas a los grandes modelos de lenguaje ha aumentado la remuneración media, mientras que se ha reducido la publicación de nuevas vacantes. Los trabajadores que conservan su puesto pueden ser más productivos y recibir mejores salarios, al tiempo que las empresas necesitan contratar a menos nuevos trabajadores.

Esta combinación perjudica especialmente a quienes intentan entrar en el mercado laboral. Los trabajadores con experiencia tienen conocimientos sobre la empresa, el sector y los clientes que la IA todavía no puede reproducir fácilmente. En cambio, muchas de las tareas asignadas tradicionalmente a los jóvenes —buscar información, preparar documentos, realizar análisis preliminares o escribir código sencillo— son precisamente las que estos sistemas pueden ejecutar mejor.

Datos de Estados Unidos muestran que el empleo de los trabajadores de entre 22 y 25 años ha evolucionado peor en las ocupaciones más expuestas. Según el Stanford Digital Economy Lab, su tasa de empleo sería aproximadamente un 16% en 2025 y está cayendo al 19% en 2026. Otros estudios confirman una creciente divergencia entre la contratación de perfiles sénior y júnior y una reducción de los salarios ofrecidos para nuevas posiciones en las ocupaciones más expuestas.

Todavía es pronto para saber si estos efectos serán permanentes y si serán iguales en todos los países. No obstante, señalan un riesgo concreto: la desaparición de una parte de la escalera laboral que permite adquirir experiencia. Si las empresas automatizan las tareas de entrada, ¿cómo se formarán los profesionales que dentro de diez años deberían ocupar las posiciones sénior?

Esta transformación tiene otra consecuencia menos visible: puede erosionar la base fiscal de los estados. Una parte importante de los ingresos públicos procede del trabajo, mediante el impuesto sobre la renta y las cotizaciones sociales. Si la IA reduce el número de trabajadores necesarios para producir la misma cantidad de bienes y servicios, las administraciones pueden recaudar menos. Al mismo tiempo, podría aumentar el gasto en prestaciones, formación y garantías de ingresos.

El resultado dependerá de quién reciba las rentas generadas por la IA. Si el aumento de productividad se traduce en mejores salarios y beneficios empresariales declarados dentro del país, parte de la pérdida fiscal puede compensarse. Pero si las ganancias se concentran en pocas empresas tecnológicas o se desplazan hacia jurisdicciones con impuestos bajos, la recaudación disminuirá incluso aunque la economía produzca más.

En escenarios de desplazamiento laboral elevado y baja captura doméstica del valor, la caída de la recaudación podría ser considerable. La advertencia es clara: un sistema fiscal construido alrededor del empleo asalariado puede tener dificultades para financiar el Estado del bienestar en una economía donde una parte creciente del valor procede del capital tecnológico.

¿Cómo gobernar esta transición? Una primera medida sería dar a los trabajadores capacidad real para participar en las decisiones de automatización. Las empresas podrían tener que negociar con los comités de empresa antes de introducir sistemas que afecten significativamente al empleo, la supervisión o la evaluación del rendimiento. Los despliegues más importantes podrían requerir evaluaciones de impacto laboral de la IA con participación sindical.

También convendría orientar la innovación hacia la complementariedad. La contratación pública puede utilizarse para exigir que los sistemas adquiridos mejoren el trabajo humano, en vez de limitarse a reducir plantillas. En sectores con alto riesgo de sustitución podrían exigirse planes de transición; en ámbitos como la sanidad o la educación, la adopción podría facilitarse siempre que se mantengan la supervisión y la responsabilidad humanas.

La educación, por su parte, deberá convertirse realmente en una política para toda la vida. Los cursos breves y las microcredenciales pueden ayudar, pero algunas personas necesitarán más tiempo y apoyo. Los permisos o “sabáticos de transición”, acompañados de ingresos suficientes, ofrecerían una respuesta más realista para quienes deban aprender una nueva profesión.

Finalmente, será necesario adaptar la fiscalidad. Una posibilidad es gravar los tokens o unidades computacionales procesadas por los sistemas de IA y destinar los ingresos a formación, protección social e infraestructura pública. Otra opción sería crear un fondo de soberanía tecnológica financiado por las grandes empresas del sector, de modo que la ciudadanía participe en la propiedad y los dividendos del capital tecnológico.

La IA puede producir más riqueza con menos trabajo. Esto podría permitir reducir las jornadas y mejorar los servicios públicos, pero también podría concentrar la propiedad, cerrar las puertas de entrada al empleo y debilitar la financiación del Estado del bienestar. Como en otras oleadas de innovación, los ganadores y perdedores no los decidirán únicamente los algoritmos, sino también las instituciones laborales, el sistema fiscal y las políticas que adoptemos para repartir los beneficios de la nueva economía.