Desplazamiento laboral universal: Verdades a medias de la IA

La medición del impacto de la IA en el mercado laboral mundial se basa en medias verdades. La primera de ellas es la idea de una productividad incremental a medida que adoptamos la IA. La narrativa dominante sostiene que la inteligencia artificial no representa una amenaza seria que pueda llevar a un desplazamiento laboral masivo ni a un desempleo estructural alrededor del planeta. La promesa de los productores más avanzados de la IA es simple: la inteligencia artificial vino para ayudarnos, no para reemplazarnos.

Es innegable que los Modelos de Lenguaje Grandes (MLG), como ChatGPT o Gemini, pueden elevar la productividad del ser humano al realizar tareas básicas en segundos (traducciones, correos, ensayos, investigación), junto con labores de mayor complejidad mediante la asociación de datos aparentemente desconectados, la decodificación de conceptos técnicos y la reclasificación de información multidisciplinaria.

Extrapolar tal aseveración, sin embargo, sería incorrecto. Si bien son populares, los modelos de lenguaje a gran escala constituyen apenas una parte mínima de la IA que está impactando los procesos de contratación en el mundo. Los sistemas de IA están generando más de mil millones de líneas de código cada día a nivel global. Con base en la capacidad actual de la IA y, de acuerdo con un estudio publicado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), la exposición del mercado laboral estadounidense a la IA es de casi el 12%, lo que equivale a 1.2 billones de dólares en valor salarial. El estudio evaluó el impacto de la IA en Estados Unidos tras medir 151 millones de trabajadores, 32,000 tipos de habilidades a través de 923 ocupaciones distribuidas en 3,000 condados. El estudio concluye que los 100,000 empleos que se perdieron en el sector tecnológico en 2025 son apenas la punta del iceberg (surface index), pues la exposición real se concentra en tareas administrativas y cognitivas, un área que no cubren los datos sobre despidos masivos.

La arquitectura de la IA no está simplemente dirigida a mejorar la productividad humana, sino a maximizar su propia inteligencia de manera artificial (output) a través de la sustitución progresiva de su insumo original: la instrucción humana (input). Por tanto, el ciclo evolutivo de la inteligencia artificial (yendo de narrow AI a general AI) revela una diferencia fundamental respecto a disrupciones tecnológicas precedentes, como la Revolución Industrial o el Internet, cuya analogía es frecuentemente utilizada para desestimar el riesgo de un desempleo estructural a nivel mundial.

La segunda media verdad denota una inconsistencia irreparable, pues promueve la idea de que la IA creará más trabajos de los que eliminará. Estudios recientes indican que la afectación laboral masiva de la IA estará localizada inicialmente en sectores productivos tradicionales que incorporan tareas de fácil asimilación y replicación. Un estudio publicado hace unos meses por el Foro Económico Mundial estima que para el año 2030 la IA creará alrededor de 170 millones de trabajos nuevos, al tiempo que eliminará cerca de 92 millones de puestos en todo el mundo.

Ciertamente, la IA creará millones de trabajos en el sector tecnológico, pero eliminará en pocos meses los empleos que cree a medida que las máquinas reciban el entrenamiento impartido por los humanos, sin mencionar los millones de empleos que ya se están eliminando en sectores tradicionales como el financiero, hospitalario, legal, educativo, textil, transportador, o en industrias que hoy emplean millones de humanos, como servicio al cliente, medios de comunicación y entretenimiento.

Un estudio reciente publicado por Goldman Sachs Research refuta la posibilidad de un desempleo estructural por causa de la IA. El informe sostiene que, históricamente, la tecnología crea más puestos de los que elimina, citando datos que muestran que más del 85% del crecimiento del empleo en los últimos 80 años ha sido impulsado por la creación de nuevas ocupaciones que no existían en 1940.

Empero, tanto el argumento de la productividad incremental de la IA como el que promueve su adopción mediante el simple intercambio de beneficios (trabajos creados frente a trabajos eliminados) incurren en dos falacias materiales y estructurales insuperables.

La primera falacia es algorítmica. La IA no está diseñada original ni evolutivamente para asistir, sino para aprender de los seres humanos y, eventualmente, para hacer lo que los humanos no podemos hacer o, hacerlo mejor y más rápido. Así pues, tanto la productividad incremental de los humanos como los millones de trabajos prometidos son, en el mejor de los casos, transitorios.

La segunda falacia es evolutiva. Los cálculos actuales incurren en una asunción fatal que impide extrapolar datos de manera confiable, ya que desconocen el impacto de la integración cuántica. Por una parte, la IA del año 2025 no será igual a la del 2027 y mucho menos a la del 2030. La IA no evoluciona de forma lineal. Solo en los modelos de lenguaje a gran escala, los cambios estructurales de diseño (optimización, destilación, integración, redistribución) se observan cada tres meses. Y, por otra parte, los humanos ya no son la única fuente de evolución tecnológica, pues la IA está empezando a generar inputs tecnológicos independientes con resultados imprevisibles.

La pregunta final es inevitable: Si no podemos predecir el estado de la IA en 3 meses o su resultado tras la integración cuántica, ¿cómo podemos desestimar, con base en la evidencia actual, el surgimiento de un desempleo estructural alrededor del planeta?