El apocalipsis laboral de la IA: lo que mi Roomba me enseñó

Mientras Silicon Valley predica el fin del trabajo humano, yo sigo empujando a la Roomba para que no se trague ningún calcetín.

Hace meses (puede que años, ya) que los diferentes vendedores de aceite de serpiente de IA nos tratan de convencer del apocalipsis laboral en ciernes. El argumento es que los algoritmos y agentes IA pronto nos superarán en todas las tareas intelectuales, de modo que cualquier empresa podrá -presuntamente- automatizar flujos enteros de trabajo (humano) simplemente invirtiendo en capital (máquinas y algoritmos). Casualmente, los que dicen esto son... las mismas personas que venden esas máquinas y algoritmos:

La IA podría acabar con la mitad de todos los empleos de cuello blanco de nivel inicial y aumentar el desempleo al 20% antes de 2030

— Dario Amodei, CEO de Anthropic (fuente)

¡Es el mercado, amigo!

Algunos ya se han puesto manos a la obra para dar ejemplo: el pasado mes de julio (2025), Microsoft despidió al 4% de su plantilla (9.000 empleados/as) alegando que "las nuevas herramientas de IA estaban volviendo redundantes algunos trabajos" (Satya Nadella, CEO de Microsoft). Las bajas afectaron a su división de Gaming (Candy Crush, XBox o Activision) y a ciertos departamentos de marketing y ventas, pero el mayor golpe -6.000 de los 9.000 despidos- se lo llevaron equipos de ingeniería y desarrollo de producto: desde Hololens y Azure Edge hasta, irónicamente, su unidad de IA Aplicada. Es significativo el caso de Gabriela Queiroz, ex Directora de IA para Startups de Microsoft, una eminencia en este ámbito, que contra todo pronóstico también fue despedida. Me encantaría conocer al agente IA que pusieron en su lugar.

La realidad es que los despidos asociados a la "automatización" apenas suman unas decenas de casos. La mayoría responden a otras lógicas: caída de ingresos (Gaming), recortes estratégicos (Hololens) o una externalización cada vez más clara del negocio de IA. Microsoft ya no quiere ser el laboratorio que experimenta, quiere ser el que empaqueta, factura y escala. La compañía ha asumido definitivamente su rol de utility: no aspira a transformar nada, sino a rentabilizar su infraestructura (datacenters, APIs, …) como una telco, o una eléctrica más. Claro que explicado así, el downsizing ya no parece tan sexy. Básicamente se han deshecho de la innovación para enfocarse en la gestión y el marketing del producto.

El caso de IBM también es célebre: a finales de 2023 despidieron al 1,5% de la plantilla y congelaron 7.800 contrataciones. El propio Arvind Krishna (el CEO) llegó a afirmar que el 30% de sus trabajadores/as eran reemplazables por sistemas de IA. La realidad es que estaban afrontando una caída de beneficios de más del 70% por un gasto extraordinario de 5.900M$ por la transferencia de 100.000 planes de pensiones. Hoy aseguran que su estrategia AI-first les ha reportado ahorros de más de 3.000M$, pero el número de empleos y el ratio de contrataciones ya han superado al que había hace 2 años. O sea, habrán ahorrado, pero tienen más trabajadores que antes (no menos).

Otros casos como Duolingo o Klarna muestran que el camino hacia la automatización no es tan recto como creían. Algunas compañías que apostaron fuerte por sustituir personas con IA han acabado dando marcha atrás por motivos reputacionales, por problemas de experiencia de usuario, o porque simplemente el resultado no estaba a la altura del PowerPoint.

Hubo un tiempo, hasta los años 70 más o menos, en el que las empresas que despedían de forma masiva eran vistas como mal gestionadas, al borde del colapso o incapaces de adaptarse. Se consideraba que deshacerse de cientos o miles trabajadores con experiencia era renunciar a su ventaja productiva; ¡era vender la vaca para comprar leche!

En los 80 aparece el lean management y el "shareholder value" y se extiende la idea de que "reestructurar" es igual a "optimizar", y Wall Street comienza a premiar con subidas en bolsa a las empresas que más y mejor despiden. A partir de entonces, las que no despiden se consideran "anquilosadas", "demasiado lentas" o "poco ambiciosas". Hoy las grandes tecnológicas han normalizado el modelo "hire fast, fire faster" e incluso en contextos de alta rentabilidad ejecutan despidos masivos simplemente para "complacer al mercado", como si de un sacrificio maya se tratase.

Los Datos

Hace cinco años, en la Encuesta sobre el Futuro del Trabajo (2020, WEF), los líderes de la industria pronosticaban que casi la mitad de las tareas y operaciones de sus empresas (el 47%) serían automatizadas antes de 2023. En el informe de 2023, el dato fue mucho más modesto: solo se había automatizado un 34% de las tareas — apenas un punto porcentual más que en 2020. Pero en el informe más reciente (2025) el dato fue aún más sorprendente: el WEF estimó que solo el 22% de las tareas están actualmente automatizadas… Espera, ¿qué? ¿Hemos ido hacia atrás? ¿Las empresas se están desautomatizando?

Bueno, resulta en anteriores informes existía una amplia zona gris entre "tareas automatizadas" y "tareas humanas" que correspondía a "tareas asistidas" o "aceleradas" mediante tecnología. Tareas "híbridas". Este año han optado por un poco más de precisión, y la foto se reparte así:

• 22% de las tareas parece que están "completamente automatizadas"
• 47% son realizadas por humanos
• y el 30% se hacen en colaboración humano-algoritmo. Ehm… lo que viene siendo personas operando máquinas, vaya.

No hemos visto muchos titulares afirmando que la automatización ha caído un 12% desde 2020. Y con razón — esa sería probablemente una conclusión errónea. Lo que realmente está cambiando no es tanto quién ejecuta la tarea (máquina vs. humano), sino la naturaleza de la tarea misma. Son tareas diferentes para obtener resultados probablemente más rápidos o de mayor calidad, como la distancia que separa el escribir un informe a puro papel y boli, o hacerlo en Word o PowerPoint.

La nueva estimación del WEF para 2030 es del 34% de tareas plenamente automatizadas. Veremos.

Otro lugar común entre los capitanes de la industria IA es la idea de que, a diferencia de otras revoluciones tecnológicas, esta va a por los trabajos intelectuales, no a por los manuales:

Para 2025 tendremos IA que puede hacer el trabajo de un ingeniero de nivel medio.

— Mark Zuckerberg, CEO de Meta (fuente)

Los escritores, contadores, arquitectos e incluso los ingenieros de software se verán profundamente impactados por la IA.

— Sundar Pichai, CEO de Google (fuente)

Los trabajos más susceptibles son los de personas cuya tarea es manejar información y resolver problemas estructurados, como escribir código.

— Jensen Huang, CEO de Nvidia (fuente)

Estas personas dicen estas cosas mientras compiten a mordiscos por fichar al mismo talento tecnológico que pretenden sustituir. Por ejemplo:

• Google ha abierto más de 28.000 nuevas posiciones de desarrollo de software en el último año, principalmente en India (fuente)
• Meta está ofreciendo "primas de fichaje" de hasta 100 millones de dólares para captar perfiles clave en IA (fuente)

A veces, ni ellos mismos parecen tener claro si sus trabajadores son prescindibles o si necesitan que trabajen más horas:

En mi experiencia, unas 60 horas semanales es el punto óptimo de productividad.

— Sergey Brin, Co-fundador de Google (fuente)

Lo cierto es que los roles más afectados por el cambio tecnológico siguen siendo los rutinarios y administrativos. Secretarios/as, repartidores/as, grabadores/as de datos o cajeros/as son los que ya están en declive.

En contraste, se observa un aumento relevante de la demanda en ocupaciones tecnológicas, digitales y creativas. Los especialistas en IA y machine learning encabezan la lista de roles de más rápido crecimiento, seguidos por analistas de datos e inteligencia de negocio, expertos en ciberseguridad, especialistas en sostenibilidad ambiental y, en general, la mayoría de profesiones relacionadas con las energías renovables.

Por ejemplo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. (fuente) proyecta que en los próximos 7 a 8 años, solo EE.UU. necesitará:

• Más de 300.000 desarrolladores de software adicionales a los que hay hoy,
• Más de 180.000 nuevos ingenieros y arquitectos, o también
• 54.000 nuevos asistentes financieros

Proyecciones de empleo en EE.UU.
Fuente: U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections program.
NEM = National Employment Matrix.

Título ocupación NEM 2023       | Empleo 2023     | Estimación 2033 |   Var %
------------------------------- | --------------- | --------------- | --------
Todas las ocupaciones           |     167.849.800 |     174.589.000 |   +4.0%

Ocupaciones informáticas (total)|       5.021.800 |       5.608.500 |  +11.7%
  - Administradores BD          |         805.000 |         871.000 |   +8.2%
  - Arquitectos BD              |         614.000 |         680.000 |  +10.8%
  - Desarrolladores software    |       1.692.100 |       1.995.700 |  +17.9%

Ocupaciones legales (total)     |       1.394.400 |       1.446.200 |   +3.7%
  - Abogados                    |         859.000 |         903.300 |   +5.2%
  - Paralegales & asistentes    |          366.200|         370.500 |   +1.2%

Ocupaciones financieras (total) |      10.977.200 |      11.738.500 |   +6.9%
  - Analistas presupuestarios   |          50.800 |          52.700 |   +3.9%
  - Analistas de crédito        |          73.700 |          70.800 |   -3.9%
  - Analistas inversiones       |         347.400 |         380.500 |   +9.5%
  - Asesores fin. personales    |         321.000 |         375.900 |  +17.1%
  - Investigadores reclamaciones|         345.200 |         330.000 |   -4.4%
  - Tasadores seguros           |          10.500 |           9.500 |   -9.2%

Arquitect. e ingeniería (total) |       2.639.700 |       2.819.700 |   +6.8%
  - Ingenieros aeroespaciales   |          68.900 |          73.000 |   +6.0%
  - Ingenieros civiles          |         341.800 |         363.900 |   +6.5%
  - Ingenieros eléctricos       |         189.100 |         206.300 |   +9.1%
  - Ingenieros electrónicos     |          98.700 |         107.600 |   +9.1%

Nota: las ocupaciones incluidas en la tabla probablemente se verán 
afectadas por la inteligencia artificial, pero el presente ejercicio no 
representa una lista exhaustiva de ocupaciones susceptibles a tales impactos.

En 2015, el economista James Bessen ya cuestionaba la idea de un apocalipsis laboral, argumentando que la automatización no elimina el trabajo humano, sino que desplaza su valor de la ejecución de tareas a la experiencia del cliente. Por ejemplo, explica cómo el despliegue de cajeros automáticos desde los años 70 no redujo el número de empleados bancarios, sino que redefinió su papel: menos manejo de efectivo, más banca de relaciones y asesoramiento financiero.

Entonces, ¿la disrupción tecnológica no tiene impacto en el empleo? Lo tiene, si, pero no tanto en el número de empleos, como en el tipo de empleos y la estructura salarial que se genera. Bessen usa el ejemplo de los diseñadores gráficos. Antes trabajaban casi exclusivamente para medios impresos (revistas, etc). Con la llegada de internet y los smartphones, prácticamente toda empresa, de cualquier sector, necesitó incorporar diseñadores (web) en plantilla, pero:

• Las escuelas de artes gráficas no pudieron seguir el ritmo de la transformación: constantemente surgían nuevas herramientas, nuevas aplicaciones, …
• Los empleadores eran reacios a invertir en formación para roles de alta rotación,
• La tecnología aún se consideraba demasiado inmadura como para generar grandes inversiones del lado de las escuelas o de las empresas

¿El resultado? Una minoría de diseñadores autodidacta y adaptable se convirtió en élite (muy) bien pagada con salarios de 6 cifras, mientras que el resto vio cómo sus sueldos se estancaban durante décadas.

Este patrón —una élite hiper-pagada y una long-tail de salarios planos— se repite en casi todas las profesiones de cuello blanco afectadas por la automatización. Ya estamos viendo a una gran masa de desarrolladores con salarios en caída libre mientras Marc Zuckerberg extiende cheques de 100 millones de dólares a una élite de informáticos imberbes que han pasado los últimos 5 años de su vida trasteando con Transformers.

Lecciones de mi Roomba

He tenido mascotas toda mi vida —perros, gatos— así que estoy bastante acostumbrado a ver bolas de pelo cruzando el salón como si fueran arbustos rodantes en un western. Hace unos seis años, un compañero de trabajo me recomendó un robot aspirador. Y, sinceramente, mi vida cambió: ahora paso la aspiradora varias veces al día con solo pulsar un botón desde el móvil. Mi casa está parece mucho más limpia y dedico la mitad de tiempo a limpiar -o eso me parece.

El pasado fin de semana, mientras iba detrás del robot apartando sillas y cables, pensaba si esa era la promesa de automatización de los agentes IA (y de los robots que vendrán). Es cierto que ya casi no uso la escoba. Pero:

• tengo que prepararle el terreno,
• limpiarla tras cada uso (o casi),
• hacerle mantenimiento (rodillos, sensores, …),
• y aceptar que los rincones están peor que antes

Antes, con la escoba, me dejaba la espalda barriendo debajo del sofá, rebañando las esquinas, detrás de las puertas, moviendo la cama, … y le ponía menos atención al centro del salón. El robot hace justo lo contrario: es muy eficiente en lo fácil, pero inútil en lo difícil. El resultado: el suelo parece limpio… mientras no mires debajo de la mesa.

Y eso, para mí, se siente como el futuro cercano de la IA. ¿Eliminará sectores enteros de trabajo? No exactamente. Yo sigo limpiando, solo que de otra forma. ¿Nos facilitará la vida? Sí, pero rara vez sin supervisión. La mayoría de sistemas necesitarán que haya un adulto (humano) planificando, supervisando y limpiando esquinas y rincones difíciles.

Recientemente, Micha Kaufman, CEO de Fiverr, posteaba (fuente):

Así que esta es la verdad incómoda: la IA viene a por vuestros trabajos. Diablos, creo que viene a por mi trabajo también. Esta es una llamada de atención.

Pues bueno, aquí dejo mi aportación al debate: creo que la IA no ha venido a por nuestro trabajo... más bien ha venido a pedirnos ayuda para hacer el suyo. Aún así, te conviene colaborar para no quedar atrapado en el long-tail de los salarios bajos.

Tu turno.