IA: ¿Transformación laboral sin colapso, pero con precarización silenciosa?

Futuro en disputa: La IA no arrasará con el empleo, pero sí redefinirá —y precarizará— los trabajos de clase media, según un informe que ignora lecciones históricas clave.

Un análisis exclusivo del gigante financiero suizo Lombard Odier, liderado por Michael Strobaek (director global de Inversiones) y Filippo Pallotti (estratega macroeconómico), desmonta el mito del “apocalipsis laboral” por inteligencia artificial. Aunque la tecnología ya ha provocado despidos selectivos —especialmente en servicios y entre graduados recientes—, su impacto será “acotado y gradual”, con un aumento moderado del desempleo “friccional” (transitorio) en la próxima década. La clave está en los trabajadores con educación media y alta: tienen habilidades para pivotar hacia tareas no automatizables, pero el informe omite un riesgo crítico que la historia ya demostró.

El estudio, enmarcado en un análisis sobre la guerra tecnológica EE.UU.-China, revela que, a diferencia de una recesión (que golpea a salarios bajos), la IA afectará principalmente a puestos de ingresos medios y medios-altos: analistas, redactores o programadores junior. Datos de la OCDE (2023) confirman que el 30% de las tareas en el 60% de las ocupaciones podrían automatizarse parcialmente con IA, pero no desaparecer. Sin embargo, el informe no profundiza en un precedente inquietante: en la Revolución Industrial, la automatización tampoco eliminó empleos de golpe, pero degradó salarios y condiciones laborales durante décadas. Según el economista Gregory Clark (UC Davis), entre 1800 y 1850, el PIB per cápita británico creció un 50%, pero los salarios reales de los tejedores cayeron un 30%.

Tres frenos al “milagro económico” de la IA (y un riesgo oculto)

Lombard Odier identifica tres barreras estructurales que limitarán el impacto económico de la IA, pero elude una cuarta: la concentración del poder tecnológico. Mientras empresas como NVIDIA (cuya demanda de chips se disparó un 200% en 2023) dominan la infraestructura, los beneficios podrían quedarse en pocas manos:

• Paradoja del PIB: Aunque el costo de entrenar modelos como GPT-4 superó los US$100 millones, su contribución al PIB sigue siendo marginal. Los autores señalan que, incluso si la IA abarata procesos, su peso en la economía no crecerá al ritmo esperado. En 2023, la IA generativa aportó solo el 0,1% al PIB global, según PwC.
• Cuellos de botella físicos: La escasez de energía y la dependencia de chips avanzados (como los de TSMC, que controla el 54% del mercado global) frenan su expansión. “La IA podría acelerar descubrimientos científicos, pero su aplicación real choca con límites materiales”, advierten Strobaek y Pallotti. Un ejemplo: Google pospuso en 2024 el lanzamiento de su modelo Gemini Ultra por falta de capacidad en sus centros de datos.
• Falta de “modelo del mundo”: Modelos como ChatGPT o Gemini simulan lenguaje, pero no entienden causalidad. “Pueden escribir sobre gravedad, pero no predecir trayectorias físicas”, explican. Esto limita su uso en robótica o logística. Yann LeCun (Meta) propone una solución: desarrollar “agentes” con datos multimodales (video, audio, sensores), pero esto podría demorar una década.

El informe pasa por alto que, en sectores como el periodismo, la IA ya está redefiniendo roles de manera desigual. Según un estudio de Oxford (2024), el 40% de los artículos deportivos en medios digitales son generados por IA, pero solo el 12% de los editores que los supervisan han recibido formación en herramientas como Joule (de The Washington Post). La brecha no es tecnológica, sino de acceso a capacitación.

¿Inteligencia General o precarización garantizada?

El informe plantea dos escenarios extremos para la IA: lograr una Inteligencia Artificial General (IAG) —que superaría a los humanos en múltiples dominios— o quedarse en un callejón sin salida, como argumenta el científico cognitivo Gary Marcus. Pero hay un tercer escenario, más probable y peligroso: que la IA no elimine empleos, pero sí los degrade.

Datos de Stack Overflow (2023) revelan que el 34% de los programadores junior en EE.UU. ya ve cómo sus tareas más complejas (como depurar código) son asignadas a herramientas como GitHub Copilot, mientras sus salarios se estancan. Esto recuerda a lo ocurrido con los contables tras la llegada de QuickBooks en los 90: en 1995, el 60% realizaba auditorías completas; hoy, solo el 20% lo hace, y el resto revisa datos generados por algoritmos. La diferencia es que, ahora, la IA no solo automatiza, sino que toma decisiones (como aprobar préstamos), reduciendo la autonomía humana.

En 2024, el 75% de las empresas que adoptaron IA la usan para tareas repetitivas (atención al cliente, análisis de datos), sin reducir plantillas, según McKinsey. Pero esto no es tranquilizador: en la Revolución Industrial, los luditas no protestaban por el desempleo masivo, sino porque la automatización redujo sus salarios un 40% en dos décadas. Hoy, el riesgo es similar: la IA podría no destruir empleos, pero sí convertir puestos cualificados en trabajos precarios.

La lección del siglo XIX que Lombard Odier ignoró

El informe minimiza el riesgo de desempleo masivo, pero omite que, en la Revolución Industrial, la transición no fue gradual para todos. Los artesanos cualificados —equivalente a la clase media actual— vieron cómo sus habilidades (como tejer a mano) perdían valor. Según registros parlamentarios británicos, el 70% de los tejedores cualificados en 1810 había pasado a ser operarios no especializados en 1830, con salarios un 40% inferiores.

Hoy, el 78% de los cursos de reciclaje en IA están dirigidos a ingenieros, no a los empleos de clase media vulnerables (asistentes legales, diseñadores gráficos), según Coursera (2024). Esto repite un error histórico: en 1823, las escuelas técnicas británicas (como la Mechanics” Institute) llegaron tarde. Para cuando se masificaron, en 1850, una generación de trabajadores ya había sido desplazada. La pregunta clave no es si la IA destruirá empleos, sino si —como entonces— los sistemas de protección social llegarán a tiempo.

El informe de Lombard Odier asume que la educación resolverá el problema, pero los datos sugieren lo contrario. En 2023, el 68% de los trabajadores en sectores afectados por IA (como marketing digital) reportó que sus empresas no ofrecen formación en estas herramientas, según LinkedIn. Sin políticas activas, la transición podría ser tan brutal como en el siglo XIX: progreso tecnológico con costos sociales ocultos.

¿Estamos repitiendo los errores del pasado, o esta vez la adaptación será distinta? La IA no traerá el apocalipsis laboral que algunos predicen, pero sí podría profundizar una brecha que ya existe: entre quienes controlan la tecnología y quienes sobreviven a sus efectos.

El precedente de los ‘ghost workers’: cómo la IA ya precarizó empleos en la sombra

Mientras el informe de Lombard Odier analiza el impacto futuro de la IA en puestos de clase media, un fenómeno ya en marcha —y ausente en el estudio— revela cómo la tecnología degrada empleos antes de automatizarlos por completo: los ‘ghost workers’, el ejército invisible que entrena algoritmos. Según un informe de 2023 de la Universidad de Oxford y la Fundación Mozilla, más de 2,5 millones de personas en países como Kenia, Venezuela y Filipinas trabajan etiquetando datos para IA, ganando entre US$0,50 y US$3 por hora, sin contratos ni beneficios sociales. El caso más extremo es el de los moderadores de contenido para Meta (Facebook) en África: en 2022, una investigación de Time reveló que cobraban US$1,50/hora para revisar imágenes de violencia extrema, con acceso a terapia psicológica solo dos horas al mes.

Este modelo no es nuevo, pero su escala sí. En 2018, cuando Amazon Mechanical Turk (plataforma pionera en microtareas) tenía 500.000 trabajadores activos, el salario medio por tarea era de US$0,11. Hoy, plataformas como Scale AI o Appen —que proveen datos a OpenAI y Google— emplean a 1 millón de personas en condiciones similares, según Rest of World. La paradoja: estos trabajadores son esenciales para entrenar IA que luego automatizará sus propios empleos. Un estudio de MIT (2023) calculó que, por cada US$1 que una empresa ahorra usando IA para reemplazar tareas, US$0,70 provienen de la precarización previa de estos roles.

El informe de Lombard Odier pasa por alto que este patrón ya se repite en sectores ‘formales’. En 2023, la empresa de transcripción Rev.com despidió a 1.200 empleados en EE.UU. para reemplazarlos con IA, pero contrató a 3.000 en Kenia (a US$1/hora) para corregir errores del sistema. Lo mismo ocurrió con Telus International, que en 2021 cerró oficinas en Europa y trasladó la moderación de contenido a Manila, reduciendo costos en un 60%. La IA no elimina el trabajo humano; lo redistribuye hacia cadenas globales de precariedad.

*Cálculo basado en salarios previos de etiquetado de datos en EE.UU. (US$15-20/hora).

La pregunta que elude el optimismo tecnológico

El informe de Lombard Odier asume que los trabajadores de clase media podrán ‘pivotar’ hacia tareas no automatizables, pero la experiencia de los ghost workers sugiere otro escenario: que la IA no destruya empleos, sino que los convierta en versiones peor pagadas y más inestables de sí mismos. En 2024, plataformas como Upwork ya ofrecen ‘paquetes de reciclaje en IA’ para profesionales, pero el 80% de estos cursos (según Class Central) cuesta más de US$500 —inaccesible para el 60% de los trabajadores en sectores vulnerables. La transición no será gradual ni indolora: será una carrera entre quienes puedan pagar por adaptarse y quienes queden atrapados en la nueva economía de las microtareas, donde el salario por hora ya iguala al de un trabajador textil en Bangladesh en 2010 (US$0,30-0,50, según la OIT). ¿Estamos ante una revolución tecnológica o ante la tercerización global 2.0?