La IA y el mercado laboral

La preocupación de la ciudadanía es palpable: el 59% de la población está preocupada por la IA, lo que incluye inquietudes relacionadas con la pérdida de puestos de trabajo^{1 2}. Los observatorios del empleo relacionados con la IA atribuyen aproximadamente 370.000 recortes de puestos de trabajo a la IA desde enero de 2023, mientras que la IA se citó en alrededor del 7% de los recortes en Estados Unidos en enero de 2026³. Destacados investigadores en IA han expresado abiertamente su preocupación por que las consecuencias sociales puedan gestionarse de forma inadecuada, y el Foro Económico Mundial considera que los efectos adversos de la IA serán mucho mayores en un horizonte de diez años que a corto plazo⁴. El alcance de la IA también se está extendiendo más allá de las tareas digitales hacia el mundo físico, a medida que avanzan la robótica y la IA incorporada. A nivel empresarial, los conflictos laborales de gran repercusión, como los de Samsung, también demuestran que la resistencia puede intensificarse cuando los trabajadores consideran que los beneficios recaen de forma desproporcionada en los accionistas y la dirección.

Nuestra primera convicción es que la difusión de la IA, más que la capacidad de los modelos es la variable clave a la hora de analizar la relación entre la IA y el desempleo. La difusión de la tecnología lleva tiempo, ya que depende de un cambio sistémico más amplio, y no solo de la capacidad de la propia tecnología. Las empresas deben identificar casos de uso, integrar sistemas, rediseñar flujos de trabajo, formar al personal, validar los resultados, gestionar los riesgos cibernéticos y de datos, y asignar responsabilidades cuando los sistemas fallen. En muchos casos, los costes de implementación siguen superando el ahorro de mano de obra que se puede obtener, lo que favorece la ampliación selectiva frente a la automatización generalizada. La historia demuestra por qué estos complementos son importantes. El empleo agrícola en Estados Unidos se redujo del 41 % de la población activa en 1920 a alrededor del 5 % en 1970, pero los tractores por sí solos no impulsaron ese cambio: los equipos de cosecha, la innovación en semillas, la logística y los métodos de producción transformaron el sector a lo largo de décadas⁵. Las tecnologías digitales han seguido a menudo la misma trayectoria de productividad en forma de “J”^{6 7}. La adopción de la IA va, de manera similar, por delante de la transformación organizativa. Gallup descubrió en 2026 que la mitad de los adultos empleados utilizaban la IA al menos de forma ocasional, pero solo alrededor de uno de cada diez trabajadores de las organizaciones que habían adoptado la IA estaba totalmente de acuerdo en que su trabajo se había transformado⁸.
Nuestra segunda observación es que una mayor productividad tampoco tiene por qué traducirse directamente en una menor demanda de mano de obra. Esto se debe a que las ganancias pueden manifestarse en forma de mejores servicios, nuevas tareas, mayor producción y precios más bajos que estimulan la demanda —una versión de la paradoja de Jevons aplicada al mercado laboral—. Ejemplos históricos, como los del algodón, el acero y los vehículos de motor, muestran cómo la automatización puede coexistir con el aumento de la producción y el empleo, mientras que la demanda sigue creciendo durante largos períodos de tiempo⁹.

El empleo depende del equilibrio entre el desplazamiento, la productividad y la creación de nuevas tareas, no simplemente de la exposición¹⁰. Nuestra tercera observación es que los puestos de trabajo que requieren criterio, responsabilidad e interacción humana suelen ser complementarios a la IA, mientras que el trabajo cognitivo rutinario es más sustituible. La radiología ilustra esta dinámica. A pesar de las predicciones de sustitución impulsada por la IA, persiste la escasez de personal, ya que la demanda de pruebas de imagen sigue superando la capacidad^{11 12}. Del mismo modo, aunque la IA puede mejorar la productividad en la programación, las elevadas tasas de error aumentan la importancia de la depuración, la arquitectura, la ciberseguridad y el criterio en materia de sistemas¹³. Esto ayuda a explicar por qué los datos actuales del mercado laboral siguen siendo contradictorios¹⁴. Amazon, Meta y HSBC han mencionado la IA al hablar de los cambios en la plantilla, pero las reducciones han sido modestas en relación con el número total de empleados, y Meta reconoció posteriormente que algunas decisiones fueron prematuras, ya que la adopción resultó más difícil de lo esperado¹⁵. Como resultado, observamos que sigue siendo difícil distinguir el auténtico desplazamiento por la IA de la debilidad cíclica y la reestructuración convencional, sobre todo porque la innovación tecnológica remodela continuamente los mercados laborales: aproximadamente el 60 % de los empleos actuales no existían en 1940¹⁶.

Puede que la IA sea software, pero observamos que sus cuellos de botella son cada vez más físicos. La escalabilidad requiere potencia de cálculo, energía y materiales críticos: se estima que los costes de los centros de datos aumentarán de 7,7 millones de dólares/MW en 2020 a unos 11,3 dólares/MW en 2026, mientras que se prevé que el suministro de cobre solo cubra el 70 % de la demanda, y el suministro de semiconductores sigue concentrado en Taiwán, una zona geopolíticamente sensible^{17 18}. Las instituciones también pueden generar fricciones: Las negociaciones salariales de Hyundai se vieron entremezcladas con preocupaciones sobre los robots basados en IA, mientras que los tribunales chinos han impugnado los despidos justificados únicamente por la sustitución por IA. Los gobiernos también podrían responder a las perturbaciones evidentes mediante programas de reciclaje profesional, ayudas a los ingresos o incluso medidas como impuestos sobre los beneficios relacionados con la IA. La estructura del mercado también es importante. Si la IA de vanguardia sigue concentrada en un pequeño número de proveedores con mayor poder de fijación de precios, su adopción podría ser más lenta. Un entorno más competitivo con modelos más baratos podría acelerar tanto la productividad como la sustitución. Nuestra opinión es que aún faltan al menos cinco años para que se produzca una generalización de los modelos avanzados de IA. Es probable que estas limitaciones e intervenciones moderen las tasas de difusión y ayuden a distribuir los costes de ajuste a lo largo del tiempo.

El debate sobre el mercado laboral suele partir de la premisa de que hay un exceso de trabajadores, pero muchas economías desarrolladas podrían enfrentarse al problema contrario. La OCDE prevé que la población de entre 20 y 64 años disminuya un 8% para 2060, mientras que la tasa de dependencia de las personas mayores aumente del 31% en 2023 al 52% en 2060¹⁹. Si se mantienen las tendencias actuales de productividad, el crecimiento anual per cápita podría ralentizarse del 1,0% al 0,6%²⁰. Los cuidados informales ya suponen un coste de entre el 0,8% y el 4,9% del PIB debido a la reducción de las horas de trabajo y de la productividad²¹. Por lo tanto, cabría observar que la automatización basada en la inteligencia artificial podría resultar necesaria para mantener la producción y los servicios esenciales, dado que un número menor de trabajadores tendrá que hacerse cargo de un mayor número de personas dependientes. Japón ofrece un ejemplo pionero: los robots se utilizan cada vez más en los servicios y en el cuidado de personas mayores, y al menos el 26% de los proveedores de cuidados de larga duración han adoptado robots asistenciales²². Junto con la inmigración, la formación y una mayor participación, la productividad derivada de la IA podría paliar la escasez de mano de obra en lugar de generar un excedente laboral agregado.

Cabe destacar que nuestro escenario central —una disrupción gradual del mercado laboral— no debe interpretarse como un escenario benigno. Los mercados laborales podrían debilitarse en un primer momento debido a una ralentización de la contratación, algo que parece estar ocurriendo ya en algunos sectores. Los estudios de Stanford y del Censo revelaron un descenso relativo del empleo del 12-16 % entre los trabajadores jóvenes en los puestos más expuestos a la IA²³. Una “economía de no contratación” persistente podría reducir los ingresos, la movilidad y la demanda, mientras que la disminución de puestos júnior limitaría las oportunidades para desarrollar criterio, trato con clientes, comunicación y competencias profesionales. Todo ello debilitaría la cantera de futuros líderes. También existe un riesgo cíclico: si el actual auge de la inversión en IA y los efectos riqueza asociados a la renta variable se revirtieran, un menor crecimiento del PIB y unos márgenes empresariales más débiles podrían incentivar una mayor automatización, reforzando así el desempleo en un contexto recesivo. Además, la capacidad de la IA podría avanzar más rápido de lo que las organizaciones y las políticas públicas pueden adaptarse, o incluso más rápido de lo que esperamos. El Remote Labour Index del Centre for AI Safety concluyó que la IA ya puede igualar o superar el rendimiento humano en el 16% de las tareas freelance económicamente valiosas. Por otra parte, una investigación del MIT Media Lab vincula el uso intensivo de asistencia mediante IA con un menor análisis independiente y una menor retención de información. La IA puede acelerar el aprendizaje, pero, sin una gobernanza y una formación adecuadas, también corre el riesgo de erosionar las competencias de los trabajadores y debilitar el juicio humano. Aunque el debate sobre el desempleo domina el flujo de noticias, destacamos que existen múltiples vías por las que la IA puede afectar tanto a las capacidades humanas como al mercado laboral, y que será necesario seguirlas de cerca.

La IA es un tema de inversión fundamental para Carmignac, ya que se sitúa en la intersección entre la geopolítica, la economía y las consideraciones ESG. La competencia entre Estados Unidos y China le confiere las características de una carrera armamentística, lo que sustenta la inversión en informática, semiconductores y energía a pesar de la incertidumbre sobre la rentabilidad a corto plazo. Si a esto le sumamos el gasto en defensa y las restricciones de suministro, podría mantener la inflación y los costes de capital en niveles elevados y ralentizar la difusión. Hemos seleccionado cuidadosamente nuestra exposición a la IA a lo largo de toda la cadena de valor, desde Nvidia, TSMC y ASML hasta los hiperescaladores y especialistas, entre los que se incluyen Nitto Boseki, Innodisk y Asia Vital²⁴. Los potenciales ganadores serán aquellos que conviertan la IA en productividad duradera sin debilitar la resiliencia, la capacidad de la plantilla ni la aceptación social. Además, nuestro marco propio de IA responsable evalúa a las empresas en torno a siete pilares, con especial énfasis en la gobernanza, los datos y la transparencia, lo que ayuda a identificar a aquellas mejor situadas para aprovechar los beneficios de la IA, al tiempo que se limitan los riesgos operativos, normativos y sociales.

En Carmignac creemos que la inteligencia artificial transformará los mercados laborales, pero es probable que su adopción sea gradual, desigual y no exenta de controversia. Algunos puestos de trabajo desaparecerán, muchos evolucionarán y surgirán nuevas profesiones. Sin embargo, en nuestro escenario central consideramos poco probable que se produzca la destrucción masiva de empleo de la que tanto se habla, ya que diversos factores económicos, institucionales, físicos y demográficos ralentizarán la adopción generalizada de esta tecnología. Para los inversores, la cuestión clave será identificar quiénes serán capaces de transformar el potencial de la IA en aplicaciones comercialmente rentables, implementadas a gran escala y de forma responsable.