En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) generativa ha capturado la atención de industrias, gobiernos y trabajadores en todo el mundo. Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini han sido presentadas como tecnologías revolucionarias con el potencial de transformar radicalmente la manera en que trabajamos, procesamos información y tomamos decisiones. Sin embargo, recientemente surgieron estudios académicos que desafían la narrativa alarmista sobre la pérdida masiva de empleos y la reducción de salarios atribuida a estas tecnologías. Economistas especializados han analizado el impacto real de estas plataformas y han encontrado que, hasta ahora, la inteligencia artificial generativa no ha provocado cambios significativos ni en el empleo ni en las remuneraciones laborales. ¿Qué revelan estos hallazgos y qué implican para el futuro laboral? Un análisis exhaustivo que revisa la adopción y consecuencias laborales del uso de chatbots generativos se realizó en Dinamarca, donde se estudiaron once ocupaciones diferentes que agrupan a alrededor de 25,000 trabajadores en 7,000 empresas durante 2023 y 2024.
Entre ellas se encuentran profesiones consideradas como vulnerables frente a la automatización, como contadores, especialistas en atención al cliente, asesores financieros, profesionales de recursos humanos, soporte técnico, periodistas, abogados, expertos en marketing, administrativos, desarrolladores de software y docentes. Sorprendentemente, el estudio concluye que la IA generativa ha tenido un efecto mínimo en las horas trabajadas y en los salarios promedio de los empleados de estos sectores. Los investigadores, Anders Humlum de la Universidad de Chicago y Emilie Vestergaard de la Universidad de Copenhague, destacaron que a pesar de la rápida adopción por parte de los trabajadores y el impulso empresarial para utilizar chatbots, "los resultados económicos prácticamente no se han movido". Este fenómeno se presenta a pesar de que la mayoría de los empleados en las ocupaciones analizadas ya usan estas herramientas en su rutina diaria y que las empresas muestran interés creciente por integrarlas en sus procesos. Otra dimensión relevante del informe indica que, si bien las herramientas de IA han permitido ahorrar tiempo a entre 64% y 90% de los usuarios en las tareas en que participan, estos ahorros temporales se ven parcialmente neutralizados por nuevas responsabilidades que surgen a raíz de la misma introducción de los chatbots.
Por ejemplo, profesores están dedicando más horas a detectar posibles fraudes en trabajos escolares generados con la ayuda de IA, mientras que muchos empleados invierten tiempo revisando y corrigiendo la calidad de los resultados producidos por las máquinas o en aprender a redactar mejores indicaciones para conseguir respuestas útiles. Estos nuevos roles y tareas introducen una dinámica interesante: generan demanda adicional de trabajo que compensa algunos de los supuestos beneficios de productividad. Según Humlum, esto no debe considerarse necesariamente negativo, ya que la historia muestra que las innovaciones tecnológicas pueden crear empleo indirecto y elevar el valor agregado de ciertas actividades laborales, lo que podría traducirse en mejores condiciones y salarios para ciertos trabajadores. No obstante, hasta ahora, el paso de beneficios económicos hacia los empleados es limitado, estimándose que solo entre un 3% a 7% de las ganancias de productividad llega a traducirse en aumentos salariales. La investigación también subraya que el ahorro promedio de tiempo en tareas diarias gracias al uso de IA generativa es apenas del 2.
8% sobre el total de horas laborales, lo que equivale a algo más de una hora por semana laboral estándar de 40 horas. Esta cifra contrasta notablemente con otros estudios previos que habían señalado mejoras de productividad del orden del 15%, aunque esos estudios solían enfocarse en trabajos con alto potencial para automatización o rendimiento bajo condiciones controladas, no en entornos laborales reales y heterogéneos. Los expertos plantean dos factores principales para explicar esta diferencia. En primer lugar, la gran mayoría de tareas laborales no son automatizables completamente mediante chatbots, ya que requieren juicio, creatividad y habilidades interpersonales que las máquinas no han logrado replicar plenamente. En segundo lugar, la fase actual puede considerarse una etapa intermedia en la adopción de IA, donde las organizaciones y empleados aún están aprendiendo a integrar efectivamente estas tecnologías y a generar valor tangible con ellas.
Este proceso de adaptación, por lo tanto, limita los impactos inmediatos en productividad y remuneración. Desde el punto de vista empresarial, el estudio invita a reflexionar sobre el costo-beneficio de las inmensas inversiones en infraestructuras de inteligencia artificial. Compañías tecnológicas han destinado miles de millones de dólares en construir modelos y mantener plataformas de IA, con expectativas de rápidos retornos. Sin embargo, la evidencia económica emergente indica que el impacto productivo y económico real está lejos de justificar estas erogaciones, al menos en el corto plazo. En algunos casos, como el de OpenAI, la empresa ha admitido pérdidas por consulta incluso en sus servicios más premium, mientras que gigantes como Microsoft y Amazon han comenzado a reducir el financiamiento en infraestructura frente a la baja adopción empresarial más allá de pruebas piloto.
En cuanto a la distribución de beneficios, es importante señalar que parte de las mejoras podrían estar favoreciendo a las empresas en forma de eficiencia interna o reducción de costos, sin que estas ganancias lleguen directamente a los salarios de los trabajadores o a la creación de más empleos. La utilización de IA para tareas como redactar emails o generar textos se traduce en menor tiempo dedicado, pero no necesariamente permite asumir más trabajo productivo ni ampliar los ingresos de los empleados, especialmente en jurisdicciones o sectores donde los horarios y remuneraciones están más rígidamente regulados. No todo es pesimismo en el horizonte. Los investigadores muestran que con una mayor cultura organizacional y capacitación interna orientada a la adopción efectiva de IA, es posible mejorar la productividad, la calidad del trabajo y la satisfacción laboral. Estas iniciativas también pueden contribuir a reducir la brecha de género en el uso de herramientas de inteligencia artificial, ya que existe una disparidad actual donde menos mujeres emplean estas tecnologías en su día a día laboral.
En síntesis, los estudios recientes ponen en perspectiva la narrativa simplista y apocalíptica que asocia la inteligencia artificial generativa con la destrucción masiva de empleos o la caída de los salarios. La realidad, al menos hasta 2024, indica que estos sistemas están causando cambios importantes en los procesos y en las actividades que realizan los trabajadores, pero sin alterar dramáticamente el mercado laboral. El tiempo ahorrado es relativamente modesto, y las nuevas tareas creadas por la IA compensan parte de estos beneficios. El panorama sugiere que la inteligencia artificial generativa está todavía en sus primeras etapas de integración efectiva en la economía. Las expectativas de transformación profunda y rápida deben ajustarse a una comprensión más matizada y basada en evidencia sobre cómo estos avances tecnológicos afectan realmente la dinámica laboral y económica.
Para trabajadores y empresas por igual, la clave residirá en aprender a aprovechar estas herramientas, gestionarlas adecuadamente y desarrollar estrategias que maximicen sus beneficios, sin caer en alarmismos o falsas promesas. Finalmente, cabe destacar que los próximos años serán cruciales para observar cómo la inteligencia artificial puede evolucionar y consolidarse como un complemento efectivo para la fuerza de trabajo humana. La transformación digital avanza, pero lo hace de manera gradual y con complejas interacciones que deben ser monitoreadas con rigor y realismo para orientar políticas públicas y decisiones empresariales acertadas.
