Toda disrupción tecnológica genera ganadores y perdedores, y la inteligencia artificial (IA) no es una excepción. Según la Organización Internacional del Trabajo (OIT, 2025), uno de cada cuatro empleos en el mundo está amenazado por la IA generativa. Ante este impacto de enorme alcance, ¿se están creando las condiciones para que haya más ganadores que perdedores?
En lugar de discutir los efectos de la inteligencia artificial (IA) como un desafío de capacidad tecnológica, el verdadero reto es la velocidad con la que las instituciones, globales y locales, podrán adaptarse a ella y quién pagará el costo económico de esa brecha. Los sistemas educativos, por ejemplo, forman hoy estudiantes con currículos diseñados hace veinte años, para empleos que esta tecnología está transformando en tiempo real.
No es la primera vez que una tecnología desplaza a las personas en una actividad laboral. Rara vez, sin embargo, lo había hecho con tantas al mismo tiempo y con tal rapidez. Pocas tecnologías habían competido de forma tan amplia y simultánea en tareas de análisis, escritura y toma de decisiones. La competencia es profundamente desigual: la máquina entra ahora, de manera especialmente directa, en un terreno donde el ser humano creía tener sus mayores ventajas.
La historia muestra que las sociedades suelen encontrar nuevos equilibrios. La verdadera incógnita es el costo humano de la transición. De ahí surge una de las preguntas de mayor trascendencia de nuestra época: ¿qué lugar ocupará el trabajo humano en la nueva economía?
¿Y si la productividad y el empleo dejan de avanzar juntos?
El capitalismo moderno descansa en un supuesto que funcionó razonablemente bien durante dos siglos: el crecimiento corporativo y el bienestar social avanzan más o menos alineados. Las empresas contratan trabajadores, los trabajadores reciben salarios, los salarios financian consumo, y el consumo retroalimenta el sistema. Es un círculo virtuoso imperfecto, pero círculo al fin.
La IA amenaza con romper ese supuesto. Si las empresas sustituyen trabajo humano para reducir costos, pueden reducir simultáneamente la masa salarial que sostiene su propia demanda. A diferencia de lo que ocurrió con Ford, cuyos salarios permitían a sus obreros comprar los coches que fabricaban, la automatización inteligente amenaza con hacer exactamente lo contrario.
El argumento optimista retoma la historia: cada revolución tecnológica destruyó empleos y creó otros que antes no existían. El argumento es válido, pero insuficiente. Las revoluciones anteriores sustituyeron principalmente fuerza física y habilidades manuales, mientras que la IA puede automatizar también tareas de análisis y procesamiento de información a una escala difícil de comparar con las anteriores. El espacio hacia donde migrar es incierto. El Fondo Monetario Internacional (FMI) estima que alrededor del 40% de los empleos globales tienen exposición significativa a la IA, cifra que se eleva al 60% en economías avanzadas. La postura realista señala que la velocidad de esta transición puede superar la capacidad de adaptación social y que el costo puede recaer desproporcionadamente en quienes menos recursos tienen para adaptarse.
De procesar conocimiento a tomar decisiones
Hasta ahora, la IA ha demostrado una capacidad extraordinaria para reorganizar, acelerar y ampliar el conocimiento existente, aunque su papel en la generación autónoma de descubrimientos científicos todavía es incipiente. Sigue siendo, por ahora, un acelerador extraordinariamente poderoso. Sin embargo, esa relación podría cambiar. AlphaFold, desarrollado por Google DeepMind, logró predecir con gran precisión la estructura de las proteínas y avanzar un problema que había desafiado a la biología durante décadas. La frontera podría estar moviéndose.
El historiador Yuval Noah Harari añade una dimensión que va más allá del empleo: esta tecnología no está sustituyendo únicamente trabajo humano, sino que comienza a asumir funciones de decisión dentro de nuestras instituciones. Bancos, tribunales, hospitales, gobiernos y empresas dependen de enormes flujos de información. Si los sistemas de IA empiezan a administrar esos flujos, interviniendo en decisiones sobre préstamos, diagnósticos, contrataciones o sentencias, pueden convertirse en el nuevo “burócrata” del sistema.
Una nueva brecha de acceso, habilidades y criterio
Un argumento recurrente sostiene que la IA elimina el trabajo repetitivo y libera a las personas para trabajos de mayor valor creativo y analítico. Suena razonable, pero asume que toda la fuerza laboral tiene la capacidad, acceso y recursos para realizar esa transición. La distribución del capital humano, educación, habilidades, capacidad de adaptación y acceso a formación continua, es profundamente desigual.
Existe un factor previo que el debate suele dejar fuera: el criterio. Es decir, la capacidad de evaluar información, detectar manipulación, distinguir lo verdadero de lo verosímil y formular las preguntas correctas. El criterio determina si este sistema es una simple herramienta o algo más. ¿Dónde se forma el criterio? En la familia, la escuela, la lectura, el debate, en probar, equivocarse y corregir. Los países con sistemas educativos débiles, instituciones frágiles y alta desigualdad tendrán más dificultad para desarrollarlo a escala.
¿Qué les espera a las personas desplazadas por la IA?
Aún existe una desigualdad anterior al criterio: el acceso. Si el desarrollo de la IA termina concentrándose en modelos cada vez más costosos y en infraestructura controlada por unas cuantas empresas, las diferencias de partida para las personas podrían ampliarse. Si el escenario de automatización masiva se cumpliera, la pregunta más urgente es: ¿qué pasaría con toda la gente desplazada? No con los ingenieros de Silicon Valley ni con los ejecutivos de las grandes tecnológicas, sino con la mayoría de los trabajadores: administrativos, operadores de servicios, analistas de nivel medio.
La automatización no llegará a todas las industrias con la misma intensidad ni en el mismo plazo. Algunas actividades, especialmente las centradas en procesamiento de información, la generación de contenido estándar o la atención rutinaria, estarán más expuestas. Otras tendrán mayor capacidad de resistencia porque dependen de la presencia física, la interacción humana o condiciones que la tecnología todavía no puede sustituir fácilmente. El impacto sobre el empleo, por tanto, tampoco será uniforme.
La respuesta más ambiciosa planteada hoy al problema distributivo de la automatización es la Renta Básica Universal: una transferencia monetaria periódica e incondicional a toda la población, suficiente para cubrir necesidades básicas y financiada por impuestos al capital y a la productividad generada por la IA. Ya existen experiencias piloto, pero han sido de escala limitada y duración acotada. La verdadera incógnita es si un esquema de esta naturaleza puede financiarse y sostenerse a gran escala. Es razonable anticipar que si la automatización reduce la participación del trabajo en los ingresos, algún mecanismo de redistribución se pondrá en marcha.
Sin una respuesta global para un problema global
La IA se desarrolló en un mundo globalizado: capital, talento y datos fluyendo a través de las fronteras. El desafío que plantea también es global. Sin embargo, las soluciones se están buscando principalmente a nivel nacional o regional. Algunos regulan; otros priorizan el desarrollo sin restricciones; otros buscan desregular. Cada actor tiene incentivos para ganar la carrera, no necesariamente para gobernar el resultado colectivo.
Mitigar los impactos de este avance requiere instituciones, estándares y reglas globales. La gobernanza de la IA podría necesitar un momento Bretton Woods. En 1944, mientras la Segunda Guerra Mundial aún no terminaba, cuarenta y cuatro naciones se reunieron para diseñar el orden económico de la posguerra. Hoy los incentivos apuntan en dirección contraria. Un acuerdo equivalente para la IA requeriría algo que hoy parece escasear: voluntad política sostenida entre actores que compiten directamente entre sí.
Cómo gobernar la transición
La IA no es el villano de esta historia, sino la tecnología más poderosa que la humanidad ha producido, con un potencial extraordinario para abordar problemas que parecían irresolubles. El desafío está en la diferencia entre la velocidad a la que cambia el mundo frente al ritmo con el que responden las instituciones y las políticas; pero, sobre todo, en la brecha entre los incentivos económicos de corto plazo y el bienestar colectivo de largo plazo.
Aún no existen respuestas completas. Pero las preguntas correctas pueden valer más que las respuestas apresuradas. Algunas de las más urgentes siguen abiertas: ¿quién gobierna este avance y con qué legitimidad? ¿Cómo se distribuye la riqueza cuando una proporción creciente requiere menos trabajo humano para crearse? ¿Cómo se desarrolla pensamiento crítico a escala en sociedades que no tienen tiempo para adaptarse?
El sistema probablemente encontrará un nuevo equilibrio, como ha ocurrido en otras transiciones históricas. La cuestión decisiva es si seremos capaces de construir instituciones suficientemente sólidas para que ese equilibrio llegue de forma ordenada y para evitar que el costo de la transición recaiga desproporcionadamente sobre las personas más vulnerables.
